S06E10 · L'IA générative selon iAdvize

0:03 La tech à Nantes, c'est un bassin, tu l'as dit dans l'introduction, qui est très actif, notamment par la présence d'écoles, d'écoles orientées software, mais des écoles d'ingénieurs généralistes. Aujourd'hui, avec iAdvize, il y a un changement de paradigme très fort avec l'arrivée et l'avènement de l'IA générative. Pour moi, c'est essentiel qu'un leader technique comprenne bien les enjeux business, les enjeux de la société. Bonjour à tous et bienvenue sur le podcast Tech.Rocks. Je suis Alexandre Gerlic, VP Engineer chez Alan. Et aujourd'hui, j'ai le plaisir d'accueillir Benoît Patra, qui est le CTO de iAdvize. J'accueille Benoît car nous avons lancé une série sur les CTO nantais via le collectif Un Job à Nantes. Nantes, c'est un des écosystèmes numériques locaux les plus dynamiques en France. Et le collectif Un Job à Nantes existe depuis trois ans. Il a été créé par l'Agence de développement économique Nantes-Saint-Nazaire, Développement et la Cantine Numérique. Il permet, avec les boîtes du territoire nantais, de mettre en place des actions de communication, des événements pour promouvoir la marque employeur des entreprises et du territoire,

1:09 parler de Nantes et de son environnement tech, et bien sûr de pousser des offres d'emploi tech. Benoît, est-ce que tu peux rapidement te présenter? Bonjour Alex, merci de m'interviewer dans le cadre d'un job à note. Je suis Benoît Patrage, je suis le CTO de iAdvize. IAdvize, c'est une startup, on pourrait dire une scale-up fondée et créée à Nantes. Qu'est-ce qu'on fait? On est une plateforme conversationnelle. C'est-à-dire que globalement, ce sont les petites bulles de chat que vous voyez sur les sites e-commerce. Mais c'est un peu la partie émergée de l'iceberg. Évidemment, c'est une solution plus profonde que ça. Nous, notre ambition, c'est de rendre les marques conversationnelles, notamment à travers nos copilotes, qui sont à la fois pour les visiteurs de ces sites e-commerce et à la fois pour les agents qui répondent en ligne, pour pouvoir les augmenter via notamment de l'IA générative. La tech chez iAdvize, c'est au sein du pôle Product Engineering. que j'ai le plaisir de co-diriger avec mon partenaire in crime, Florent Gosselin, Donc, on a à la fois des profils produits, à peu près une quinzaine, et des profils textes sous ma responsabilité, une cinquantaine de personnes.

2:14 Voilà, globalement, c'est la manière dont on est organisé. Donc ça, c'est sur la partie pro. Sur la partie perso, moi, je suis le papa de deux petites filles. Ma passion, c'est les sports nautiques. Je fais beaucoup de bateaux, de kitesurf. De Wing, du File et tous ces trucs-là. Très bien. Et du coup, est-ce que tu peux m'en dire un peu plus sur la tech à Nantes? Quel est l'avantage d'être à Nantes selon toi? La tech à Nantes, c'est un bassin, tu l'as dit dans l'introduction, qui est très actif, notamment par la présence d'écoles, d'écoles orientées software, mais des écoles d'ingénieurs généralistes. On a cette formation, les entreprises tech sont vraiment connectées, notamment via la cantine numérique, via des initiatives comme un job à Nantes. On est proche, on se connaît, on a pas mal d'échanges ensemble. Sur le plan plus des avantages par rapport à d'autres endroits, le pool de talent est très intéressant. Parce qu'en fait, on a la possibilité d'avoir un rayon de recrutement qui ne se limite pas finalement à la ville de Nantes, mais qui peut s'étendre sur

3:22 un cercle dont le centre serait Nantes, mais qui irait finalement de Rennes jusqu'à Angers-le-Mont, voire jusqu'à La Rochelle. Nous, c'est la stratégie qu'on a. appris à iAdvize. On a globalement des top talents sur lesquels forcément, comme il y a un peu moins d'entreprises tech qu'en région parisienne, on est fortement visible. Donc, on a des top talents qu'on peut attirer et en plus qui restent plus longtemps en poste. Parfait. Et donc aujourd'hui, tu es CTO de iAdvize. Est-ce que tu peux nous en dire un peu plus sur ton parcours pour en arriver là? Oui, tout à fait. J'ai un parcours assez, on va dire, académique. J'ai démarré dans les maths après une prépa. J'ai intégré l'ENS Cachan sur le campus de Rennes, qui est devenu l'ENS Rennes. J'ai fait le parcours assez classique à Greg, Master 2, etc. J'étais spécialisé en probastat, mais avec quand même envie de faire un petit peu autre chose que de la pure recherche académique, même si j'adore enseigner également. Je me voyais mal en faire finalement mon activité unique.

4:24 Et en fait, je suis tombé dans le monde du SaaS à travers une rencontre, comme souvent ça arrive. J'ai rencontré Jeunesse Vermorel qui créait à l'époque Locad, Locad qui existe toujours et qui est une société qui se porte très bien, qui est un logiciel d'optimisation de supply chain. J'ai fait mes premières armes, j'étais venu un peu avec une casquette, on va dire, plus ce qu'on appelait, pas vraiment à l'époque, data scientist, mais qui globalement aujourd'hui s'appellerait data scientist. Et j'y ai appris le métier du génie logiciel, software engineering en anglais. Et je dirais même plus généralement le business du logiciel et le business du SaaS. Dans cette époque, qui marquait un peu le début du machine learning. Donc, ça a été vraiment l'expérience fondatrice, un peu la révélation pour moi. Je me suis dit, c'est vraiment ça que je veux faire. Donc, j'ai continué. J'ai eu aussi l'opportunité de faire ma thèse en même temps que je travaillais chez le CAD. Ça a été vraiment le début de ma carrière. Et globalement, j'ai suivi un petit peu au fur et à mesure de mes expériences cette dimension software en ayant toujours un pied à travers ce qu'on peut appeler l'IA.

5:30 Et voilà, ça continue et ça me plaît toujours autant. Trop cool. Et du coup, je pense qu'on va avoir l'occasion de discuter un peu plus longuement des aspects machine learning et IA un peu plus tard. Mais durant ton parcours, quels sont les projets qui t'ont le plus marqué? Moi, ce qui m'a pas mal marqué, l'expérience qui a suivi Locan, j'ai pu rejoindre une société qui s'appelle eFront, qui est relativement peu connue, on va dire, du grand public, mais qui marque un des très gros succès du logiciel français. J'ai pu reprendre un certain nombre de projets, notamment des projets qui étaient un peu en difficulté, avec des enjeux. En fait, on s'en rend rarement compte, on est un peu dans le bain, mais en fait, à cette époque-là, eFront était vraiment en hypercroissance. Ça allait très, très bien, mais du coup, on avait beaucoup d'enjeux. Grâce à eFront, finalement, j'ai appris vraiment la valeur du time to market, le fait d'être vraiment aligné entre le déploiement d'une solution et la demande du marché à ce moment-là. Ça a été un passage pour... Moi, extrêmement enrichissant.

6:31 Ensuite, après, j'ai créé mon entreprise qui s'appelait Kéluro. Globalement, on faisait une boîte mail augmentée, un petit peu dopée à l'IA. On essayait finalement de résoudre l'email qui a tous ses travers. La preuve, c'est qu'aujourd'hui, on fait plutôt des solutions de chat type Slack et Google Chat. L'idée, c'était non pas de résoudre tous les problèmes liés à l'email, mais de pouvoir finalement régler le problème de l'extraction d'informations clés dans des entreprises où la collaboration est clé et le besoin de partage de connaissances importantes où tout se fait par email. Typiquement, c'est le cas d'un cabinet de conseil qui va beaucoup échanger avec ses clients ou encore un cabinet d'avocats. On a des dossiers qui vont durer sur des années, voire des décennies, avec des arrivées, des départs de collaborateurs. Et donc, vous avez énormément d'informations qui sont contenues dans les emails et la proposition de valeur de Kéluro, c'était ça, c'était de pouvoir finalement l'extraire, de le placer sur une timeline et que cette connaissance ne soit pas perdue. On a eu des tractions vraiment intéressantes.

7:34 Globalement, on a eu des métriques un peu flat, du point de vue de nos investisseurs. Et donc, du coup, ils n'ont pas suivi sur les dernières levées. C'était une expérience assez enrichissante. En tant que fondateur, directeur technique, on a quand même déjà une petite équipe. Mais on a dû s'arrêter. Ça a été une expérience assez clé pour moi. Ça a duré un peu plus de trois ans et ça m'a profondément servi pour la suite. Et tu as réussi? Tu as enchaîné directement sur quelque chose d'autre ou il t'a fallu un peu d'attente ou de réflexion sur ce que tu voulais faire après ? Non, j'ai assez vite réembrayé. Sur cette aventure, j'étais avec mon associé Grégoire, que je salue au passage et avec qui je suis toujours en très bon terme, donc il n'y a pas de problème. En fait, on s'était donné un certain nombre d'objectifs, on ne les a pas atteints. Et on a dit, si à telle date, on n'arrive pas à sécuriser ces éléments, on envisagera le plan B. Et c'est ce qui s'est passé. Donc, forcément, un peu de déception, mais j'ai rembrayé très vite.

8:39 Et donc, j'ai rembrayé avec Talent Today, une solution d'évaluation soft skills, des tests psychométriques, avec la particularité de les traiter à grande échelle. On avait beaucoup, beaucoup de banques de données sur de tests. On éditait nos tests et on s'occupait de les distribuer et de mesurer les résultats. L'expérience vraiment intéressante sur Time Today, ce qui marque, encore une fois, ça a duré 3-4 ans, ça a été qu'on a été racheté par un groupe US. Et là, il a fallu gérer finalement l'intégration, ce que les anglo-saxons appellent la PMI, le Post-Merger Integration. Et là, c'était super enrichissant parce que c'est dans un groupe où la culture était très, très différente d'un SaaS plutôt français, même si on avait déjà une ADN assez américaine, parce qu'on avait eu des... des bureaux aux Etats-Unis. Mais là, ça a été un vrai enjeu culturel, même de réaligner le business et de bien se comprendre. Et ça s'est bien passé.

9:40 Donc, c'était assez chouette. Ça, c'est globalement les expériences antérieures à iAdvize. Aujourd'hui, Avec iAdvize, il y a un changement de paradigme très fort avec l'arrivée et l'avènement de l'IA générative. Il y a un peu plus d'un an, en début avril 2023, on a décidé finalement de faire un... virage très très fort. On a fait le choix de laisser tomber la roadmap qu'on avait prévue pour 2023 à la fin 2022 et de réorienter complètement le produit autour de l'IA générative. C'est un pari qui est gagnant aujourd'hui. Je trouve que collectivement, on a été bon. C'est une bonne nouvelle et ça nous a permis finalement de prendre un peu ce first mover advantage. Et donc, ça fait un peu l'écho avec la première expérience dont je te parlais côté e-front ou cette nécessité d'être vraiment au bon moment, le time to market. D'accord, mais du coup, là, chez iAdvize, tu as finalement quelque chose d'assez similaire à eFront, par contre avec un rôle qui est totalement différent, celui de CTO.

10:41 Aujourd'hui, comment tu le décrirais? Le rôle du leader technique et du CTO, j'essaye de le conceptualiser, c'est peut-être un bien grand mot, mais autour de trois piliers. Il y a tout ce qui va attraire au business. Pour moi, c'est essentiel qu'un leader technique comprenne bien les enjeux business, les enjeux de la société. Il y a évidemment la tech, on reste même en tant que leader technique des passionnés de tech, je pense que ça reste important. On a des équipes qui sont les experts, mais parfois il faut arbitrer, challenger, créer sa propre conviction, pouvoir l'expliquer. Et donc, pour ça, c'est sûr qu'il y a besoin d'une connaissance technique avec un spectre relativement large. Dans une boîte SaaS, on a le produit. Et le produit, c'est finalement le mariage du business et de la tech. Et enfin, le troisième pilier, c'est... la dimension humaine, people. On ne fait rien seul. Le logiciel, c'est souvent une histoire de personnes. Il faut comprendre nos collaborateurs, les gens avec qui on travaille, leurs forces, leurs points d'amélioration, tout ce qui va attraper finalement aux hard skills.

11:46 Mais également la personnalité, les motivations, ce qu'on décrirait globalement par les soft skills. Pour moi, c'est essentiel. Donc, c'est trois piliers, business, tech et people. Très bien. Et comment les orchestres, ces trois piliers, ils passent combien de temps un peu dans chaque? Alors, ce que je fais, pour donner ma petite recette personnelle, globalement, sur chaque fin de semaine, je fais un bilan de ce que j'ai fait dans la semaine, qui me permet plus tard de dire, voilà, ça, j'avais investi pas mal de temps à titre personnel sur tel sujet, et en fait, c'était peut-être une pas super bonne utilisation de mon temps, ou à contrario, j'avais détecté un bon sujet, et je l'ai récupéré, je l'avais identifié à tel moment. Donc ça, je fais ça de manière hebdomadaire, et j'organise en trois catégories, celle que je t'ai citée, Business Tech People, et globalement, je trouve que c'est assez bien équilibré. Je ne vais pas dire que c'est du 33-33-33, mais c'est globalement bien équilibré.

12:49 Il y a des moments plus intenses sur la partie business et des moments plus intenses sur la partie tech. Sachant que la partie people, au final, elle est toujours présente. Des entretiens de recrutement, des entretiens de recrutement, On a des discussions avec les équipes, des sujets qui attirent finalement aux collaborateurs et qui sont toujours là. Mais par contre, disons que business tech, ça dépend un petit peu de la saison, des enjeux. Mais c'est plutôt équilibré, disons. Je trouve ça super intéressant que tu fasses quand même une analyse un peu de comment tu as utilisé ton temps entre ces trois catégories. Si on revient un petit peu sur ton parcours, qu'est-ce qui t'a aidé pour le développer au cours de ta carrière? Globalement, c'est les... Les personnes que j'ai pu rencontrer, et je pense notamment aux divers CEOs, parce qu'on voit que c'est plutôt des petites entreprises, les différents CEOs dans lesquels je suis passé ont été vraiment des sources d'inspiration fortes. Je pense notamment sur des zones où j'étais assez loin.

13:52 Je pense à Martin Rissen, le fondateur de Talent Today. C'est quelqu'un qui a été très important pour moi et c'est devenu un ami. Je le salue au passage s'il nous entend. En fait, c'est vraiment une des personnes qui m'a fait progresser sur la dimension soft skills. Mieux réussir à comprendre les personnes, leur motivation. Moi, je viens quand même des sciences dures, et j'ai très peu été formé à la psychologie, à ces éléments-là. L'aventure Time Today, la rencontre avec Martin, et je dirais même avec le groupe Medix, le groupe américain qui nous a rachetés à l'époque, c'est des organismes. où la dimension People, Soft Skills est centrale. Et ça, ça m'a beaucoup fait progresser à titre personnel sur ces sujets-là. Et si on revient un peu plus en détail, finalement, sur ton poste actuel, tu es arrivé chez iAdvize il y a presque 4 ans maintenant. Quels sont tes principaux enjeux actuellement? Alors, l'enjeu... Numéro 1, c'est ce cap et ce virage autour de l'IA générative, qui est finalement au centre de notre business.

15:00 Et maintenant, notre proposition de valeur. Si tu veux, iAdvize a été fondé en 2010. C'est une plateforme conversationnelle qui met en relation, je simplifie fortement le trait, mais c'est un petit peu qui permet à un visiteur d'échanger avec un agent humain, un peu comme un pot de yaourt, alors ce n'est pas tout à fait symétrique, mais qui est entre deux enfants, qui leur permet de communiquer. Alors nous, il y a du reporting, une capacité d'orchestrer ces conversations pour qu'elles se routent, etc. Ce n'est pas juste un film, mais vraiment, on faisait en sorte que ces deux enfants puissent communiquer. Aujourd'hui, avec l'IA générative, notre proposition de valeur est bien au-delà. On devient responsable de ce qui s'y dit, puisque sur ces conversations qui sont opérées par notre IA, on est responsable de ce qui est dit là où on avait des techniques sur nos technologies précédentes de bots, de répondants automatisés, mais les réponses, la génération était finalement plus ou moins scriptée à travers un scénario.

16:06 Aujourd'hui, on est vraiment responsable de la qualité des conversations. C'est ça l'enjeu numéro un. C'est une vraie transformation d'équipe. C'est un petit peu une autre analogie, c'est un peu comme Netflix. Tu as une plateforme de VOD, tu distribues des films, tu fais en sorte qu'il y ait la meilleure qualité de streaming pour toutes les personnes à travers le globe et qu'ils puissent streamer en tout cas des films ou des séries. qui ont été produits par d'autres. Et à un moment, Netflix s'est mis à produire son propre contenu. Et bien en fait, c'est un petit peu ça quand même, globalement, ce que vit comme transformation iAdvize. Et c'est tout à fait passionnant, parce que notre proposition de valeur, elle est bien sûr bien augmentée. Et finalement, cette IA générative, c'était un petit peu la brique technologique qui manquait jusqu'à présent pour pouvoir achever notre vision. Donc, c'est vraiment au centre de nos enjeux. Si faire des prototypes avec quelques LLM, etc., ça peut se faire assez facilement. Commencer à opérer ça à l'échelle, en production, avec un contrôle finalement fin.

17:14 De la qualité des réponses qui sont fournies, c'est un véritable virage technologique pour nous. Et moi, en fait, ma mission, c'est ça. C'est de conduire iAdvize d'une boîte tech, un éditeur SaaS depuis une décennie, plus d'une décennie maintenant, à une boîte, osons dire le mot, un peu deep tech. Où on a des verrous de R&D, des challenges, notamment d'IA, qui sont encore non résolus. D'accord. Et justement, sur ce challenge tech, en IA générative, la faculté d'itérer, d'évaluer aussi la qualité des réponses qui sont émises, c'est un tout nouveau domaine. Est-ce qu'il y a des choses spécifiques que tu as mis en place? Oui, tout à fait. En fait, Au début, sur notre premier déploiement, globalement, on écrivait un prompt, on faisait quelques tests, on faisait un peu tourner le truc dans le département Product Engineering et globalement, on allait en production.

18:17 Aujourd'hui, on change complètement de dimension, on ne peut plus se permettre de changer la stratégie d'IA, on n'a plus qu'un seul prompt, mais tout un graphe de prompt qui se chaîne avec des méthodes qu'on appelle RAG, Retrieval Multi-Generation, qui vont extraire de la connaissance qui nous est transmise par nos clients, les marques. Tout ça, en fait, on a... Deux choses, parce qu'il est hors de question de pouvoir dégrader ou de tester de manière incontrôlée en production. On est trop à l'échelle pour ça. On a dépassé le stade de POC. Et alors, du coup, on a à la fois, on va dire, un lab, ce qu'on appelle un laboratoire, c'est-à-dire qu'on va avoir un outil d'évaluation dans lequel on va isoler le contexte de marque sur des conversations qui ont eu lieu, bonnes ou pas bonnes en termes de réponses, sur lesquelles on va évaluer la stratégie d'IA et pouvoir mesurer avec un changement de notre code et donc de notre stratégie si on progresse ou au contraire on régresse.

19:19 Ça, c'est la partie, on va dire, un peu là. On essaye de travailler dans un environnement isolé de la production pour faire progresser notre IA avant une mise en production. On a une deuxième chose, c'est de pouvoir monitorer en live sur des KPI business avec le retour le plus tôt possible, ce qui s'y passe, et contrôler un peu le comportement de l'IA, la satisfaction client, la conversion sur les sites grâce à l'IA en prod. C'est globalement une approche où on a deux grands pans, ce qui se passe avant production en laboratoire et ce qui se passe en production avec du monitoring. Et par rapport à tes équipes aussi, est-ce qu'il y a eu finalement un change management à mettre en place pour prendre ce virage d'IA générative ? Oui, tout à fait. Ce virage, on ne l'a pas pris il y a si longtemps que ça. C'était tout début 2023, après des POC sur le second semestre 2022.

20:21 En fait, c'est les mêmes équipes qui ont déployé les premiers protos, les premiers proof of concept, avec ces bêta-testeurs de l'IA générative, et qui aujourd'hui doivent mesurer, avoir une démarche expérimentale. Donc en fait, on est passé de quelque chose où on faisait un peu hack, on fait du prototype, on voit en prod avec un client sur lequel on déploie sur un petit périmètre, on regarde un peu comment ça se passe, à une démarche qui est beaucoup plus scientifique dans l'approche et même expérimentale, avec un processus de benchmark à chaque modification de la stratégie, surveiller un certain nombre de KPI. En fait, on a toujours eu des profils plutôt data science, machine learning, mais on a des gens qui viennent plutôt du software et de l'édition logicielle classique, qui rentrent dans ces sujets très pilotés par la data.

21:23 C'est aussi un changement pour eux. Pour toi, à titre personnel, est-ce que tu as aussi... changer peut-être à quelque chose dans ton day-to-day ? Est-ce que toi, tu codes encore, par exemple? Alors, moi, je code encore. Un peu comme pas mal de CTO, j'évite de me mettre sur le chemin critique du delivery. C'est-à-dire, en fait, on n'attend pas la paire de Benoît pour déployer quelque chose. C'est ça que j'entends par le chemin critique du delivery. Donc, les équipes sont autonomes. Mais moi, c'est important pour moi, déjà parce que j'aime ça et que j'ai aussi un peu besoin de garder la flamme. Donc, je développe encore. Je développe surtout des petits outils. Je fais aussi des prototypes, notamment en exploitant les points d'extensibilité de la solution iAdvize. On a des API, des webhooks, la capacité d'injecter des iframes, des choses comme ça. Et d'ailleurs, les premiers POC d'IA générative ont démarré comme ça. J'avais testé des choses avec les API d'OpenAI.

22:24 C'était le tout début. Puis après, bien sûr, les équipes se sont emparées. Elles en ont fait quelque chose qui est bien supérieur. Mais j'ai envie de continuer à travailler. J'ai même un petit side project en ce moment qui m'occupe de temps en temps, un peu le soir. Très bien. Je trouve ça super que tu puisses encore coder régulièrement. Est-ce qu'il y a d'autres choses que tu aimerais faire, mais que tu as du mal à réaliser faute de temps? Oui, bien sûr. Il y a un petit truc que j'aimerais un peu expérimenter. C'est un projet un peu data. Tu sais, on fait des techniques RAG, Which Event Augmented Generation. Et pour nous, finalement, le contexte et le savoir qui est mis à disposition de notre IA par nos clients, il est assez essentiel. Et en fait, j'avais des petites idées pour essayer de le visualiser, pour visualiser à quel point il est bien exhaustif ou au contraire, il est très resserré. Et finalement, il pourra répondre à assez peu de questions, ce contexte, de lui donner un espèce de score, mais à travers quelque chose de visuel. J'avais un petit projet data autour de ça et franchement, je n'arrive pas à trouver une seconde pour prototyper quelque chose autour de ça.

23:26 Très bien, on a abordé pas mal de sujets autour de l'IA générative. Il y a un autre thème que j'aimerais aborder avec toi, c'est est-ce que tu pourrais nous raconter peut-être un échec que tu as connu au cours de ton parcours et ce que tu en as appris? Mon échec que je retiens, c'est finalement l'aventure entrepreneuriale que j'ai eue, qui est l'Uro. J'en suis sorti grandi, évidemment, mais j'aurais préféré que ça fonctionne quand même. Ce que j'en retiens, c'est que c'est une vraie course contre la montre, l'entrepreneuriat, que globalement, on s'est un peu fait prendre de court avec Agwarm, on a associé, on a un peu potentiellement sous-estimé notre cash burn, le temps de levée de fonds. On avait aussi fait un pivot au bout d'un an. Il nous a relativement coûté cher, entre guillemets. C'est du temps qu'on a perdu par rapport à l'objectif qui s'est dessiné ensuite. L'horloge tourne vite dans le monde entrepreneurial. C'est ça un peu la leçon. Effectivement, je pense que le cash burn comme élément à regarder de...

24:30 Très près et un bon conseil. Est-ce que tu aurais d'autres conseils peut-être pour les gens qui, comme toi, pilotent des équipes techniques ou un rôle de CTO? Le conseil, c'est quelque chose qui n'est pas facile à faire, mais on y arrive, il faut commencer simple, c'est d'essayer quand même de mesurer. Je te donne un exemple, on me parle souvent de la dette technique, où vous en êtes, comment vous la traitez. D'essayer finalement de ne pas tomber non plus dans des process extrêmement lourds pour les équipes et d'essayer de mesurer. Moi, par exemple, on a un petit... Ça fait évoluer un peu le processus, parce que comme pas mal de monde, on a des dossiers crédit impôt recherche, crédit impôt innovation, dans le cas où on a du time tracking. Et en fait, plutôt que de les cantonner uniquement aux projets qui seront éligibles à ces subventions, enfin à ces crédits plutôt, en fait, on les a étendus à l'intégralité des projets du département. Et comme ça, on a quand même une idée assez précise de l'investissement qu'on a en innovation, en ce qu'on appelle santé de la stack, dans lequel je vais mettre du bug fixe, des upgrades sur des frameworks techniques, des choses comme ça.

25:36 Et on arrive globalement à un ratio. Qui au fur et à mesure des années est autour de 70-30. On sait que c'est un ratio qu'on estime assez bon et qu'on essaye de conserver. Donc, en fait, essayer de mesurer en utilisant finalement des choses qu'on devrait faire dans tous les cas, mais d'avoir finalement d'une pierre deux coups de mesures aussi pour progresser nous-mêmes. Ça, c'est un exemple que j'avais en tête. Et si j'en ai un deuxième, plus dans la construction des équipes, Il y a le rôle du management, je pense qu'on aura l'occasion peut-être d'en discuter si on fait un podcast inversé, parce qu'il y a beaucoup de sujets chez Alan qui m'intéressent beaucoup autour de ces thématiques. Mais globalement, je dirais, dans la construction des équipes, c'est vraiment de construire entre guillemets par le haut, par la séniorité. Nous, je pense que c'est une bonne chose d'avoir des profils juniors, mais il faut être... bien en confiance, qui vont pouvoir être encadrés, une personne plus senior, ça paraît un peu évident, mais il faut le faire dans le bon ordre, et être sûr qu'on a une personne senior dans une équipe qui va pouvoir finalement faire grandir l'équipe et pouvoir

26:46 recruter et lui adjoindre des personnes plus juniors à côté. Et de la même façon, tu as des ratios en tête ou des targets par rapport à cet équilibre entre junior et senior? Oui, globalement, c'est une règle. De toute façon, il y a pas mal de profils un peu intermédiaires. Heureusement, c'est le centre de la gaussienne finalement. Mais globalement, je dirais pour un profil senior, tu vas avoir deux profils intermédiaires et un ou deux profils juniors dans une équipe. Ce n'est pas une règle à écrire en dur, évidemment. Mais c'est un petit peu ce qu'on a en tête. Très bien. Merci beaucoup, Benoît, pour ces conseils. C'était un plaisir de te recevoir et d'échanger avec toi. Et on se retrouve très bientôt sur le podcast Tech.Rocks. Merci beaucoup, Alex. À très bientôt.