🎤 Interview - Pourquoi OpenAI mise sur la France pour son expansion européenne (Arnaud Fournier, OpenAI)

Arnaud Fournier: [0:01] Il y a quelque chose de très important chez OpenAI, c'est la mission. Arnaud Fournier: [0:05] Ce n'est pas une société qui est si jeune que ça. Et finalement, elle s'est montée, et c'est encore le cas aujourd'hui, autour de cette idée que la technologie qu'on développe doit bénéficier au plus grand nombre. Et donc, tout ce qu'on fait aujourd'hui, que ce soit pour le grand public, avec ChatGPT ou avec les entreprises, c'est vraiment tourné autour de cette mission. Monde Numérique : [0:35] Bonjour Arnaud Fournier. Arnaud Fournier: [0:37] Bonjour Jérôme. Monde Numérique : [0:38] Vous êtes le responsable du tout nouveau bureau d'OpenAI en France, qui a ouvert en 2024. Ravi de vous recevoir dans le monde numérique, même si c'est à distance parce qu'en fait, vous êtes actuellement aux États-Unis. Vous avez évidemment un emploi du temps un peu chargé. OpenAI, forcément, on a plein de questions à vous poser parce que c'est vraiment la compagnie qui fait l'actualité depuis maintenant plus de deux ans et demi, depuis le lancement de ChatGPT, et puis une actualité que vous alimentez régulièrement avec des nouveautés produits qui sont lancées à un rythme, à un train d'enfer, ça n'arrête jamais. D'abord, un petit mot à propos de vous, Arnaud Fournier. Vous m'arrêtez, si je me trompe, donc vous êtes français, ça c'est important, vous êtes diplômé du Master Data Science for Business de Polytechnique HEC, vous avez travaillé chez Palantir, autre grande compagnie américaine. Vous étiez précédemment ingénieur, déjà chez OpenAI, mais basé à New York, c'est bien ça. Et puis d'autres choses, je n'ai rien oublié ? Arnaud Fournier: [1:35] Non, c'est ça. D'abord, merci de me recevoir, Jérôme. C'est un plaisir d'échanger avec vous. Effectivement, l'IA en ce moment, c'est un sujet qui n'arrête pas, chez nous particulièrement. Donc, plein de choses à discuter, plein de choses à vous raconter sur nos nouveautés, ce qu'on sort. Et puis effectivement, moi, j'ai un parcours d'ingénieur. J'ai travaillé chez Palantir, j'ai monté une entreprise. Et puis, j'ai rejoint OpenAI à New York il y a un peu plus d'un an maintenant. À l'époque, on n'avait pas encore de bureau à New York. Et puis l'année 2024 et l'année 2025 chez OpenAI ont été quand même assez chargés. Et donc, je suis rentré à Paris il y a quelques mois pour participer à l'ouverture de ce bureau. Et donc, je suis maintenant responsable technique en France pour nos clients Arnaud Fournier: [2:13] et accompagné du développement d'OpenAI. Monde Numérique : [2:16] Alors, c'est ça qu'il faut que vous nous expliquiez un peu. Donc, ce bureau ouvert à Paris, c'est le premier bureau en Europe. Il va servir à quoi ? Quel est l'intérêt pour une entreprise comme OpenAI de s'implanter en Europe et particulièrement en France. Arnaud Fournier: [2:30] Peut-être pour remettre un peu le contexte, OpenAI, ce n'est pas une société qui est toute jeune. On en parle souvent depuis deux ans et demi parce que ChatGPT est sorti, mais en fait, OpenAI, ça fait maintenant dix ans que cette société existe, d'abord comme un labo de recherche aux Etats-Unis. Et puis, le moment de chat GPT a eu un impact majeur sur le monde, pour nous aussi. Et donc, depuis 2024, on a étendu nos installations à l'international. On a ouvert un bureau au Japon, on a ouvert un bureau à Londres. Et puis, on a ouvert notre premier bureau en Europe continentale, à Paris, en novembre. Le choix de Paris a été assez fort. D'abord, parce que la France, c'est un terreau d'innovation. Je pense que vous le voyez tous les jours, les startups, l'investissement, l'innovation, les ingénieurs. On a beaucoup d'ingénieurs français chez OpenAI. Et donc, s'installer à Paris, c'était faire le choix de venir dans une des capitales européennes qui est le plus en avant sur ce sujet de l'IA. C'était aussi rentrer en Europe avec un gouvernement, avec cette terre d'innovation qui nous a accueillis et sur lequel on pense qu'on va pouvoir venir travailler au plus près de nos clients, des développeurs et de la communauté grand public qui utilise ChatGPT. Il faut savoir qu'aujourd'hui, ChatGPT dans le monde, c'est 500 millions d'utilisateurs par semaine. Et la France, c'est dans le top 5 des pays dans le monde en dehors des US avec Arnaud Fournier: [3:55] le plus grand nombre d'utilisateurs de ChatGPT. Monde Numérique : [3:58] Ah oui, d'accord. Mais vos clients, c'est qui finalement ? Outre les utilisateurs finaux qui prennent un abonnement ou d'ailleurs qui ne le prennent pas parce qu'il y a aussi une version gratuite, c'est quoi ? C'est des entreprises qui ont besoin de plus, en fait ? Arnaud Fournier: [4:12] Alors, on travaille avec beaucoup de gens différents. Et c'est une des spécificités de Pony AI, c'est qu'on adresse à la fois le marché grand public. Donc, vous et moi, ma grand-mère, qui utilise ChatGPT aujourd'hui, c'est un outil qui est devenu maintenant un nom commun et qui nous accompagne tous les jours dans nos décisions jusqu'au supermarché pour faire ses courses ou faire à manger. Mais on accompagne aussi les entreprises au travers soit des développeurs, des startups, des entreprises digitales natives, mais aussi des grands comptes. Pour vous donner quelques exemples, on travaille avec Miracle ou Pigment, qui sont des startups, des scale-up maintenant à grand succès en France. Et qui ont travaillé aussi avec des grands groupes, Sanofi, Orange, Publicis, qui sont des gens qui ont une assise et un réseau d'influence important et qui se posent la question aujourd'hui de, à l'heure de l'IA, quel est l'avenir de mon métier ? Et donc le travail qu'on fait avec ces gens-là, c'est dire à la fois. Arnaud Fournier: [5:11] Comment est-ce qu'on vous accompagne à imaginer le futur de votre métier ? Si on prend Sanofi par exemple, aujourd'hui, la recherche clinique, les essais cliniques, c'est un sujet qui va changer profondément et donc comment est-ce qu'on accompagne Sanofi à réfléchir à l'avenir de l'essai clinique l'avenir du développement de médicaments à l'ère de l'IA mais aussi bien très pragmatique comment est-ce qu'on exécute sur ces cas d'usage parce qu'on est dans un moment de cette technologie où c'est finalement facile d'en parler de faire des posts sur LinkedIn sur à quel point est-ce que tout le monde révolutionne avec l'IA mais en fait ça s'inscrit vraiment dans le processus métier et dans comprendre le sous-jacent de ce qui se fait dans ces entreprises Et donc, c'est le travail qu'on fait avec eux pour vraiment aller profondément et être capable d'avoir un impact qui est mesurable dans leur processus. Monde Numérique : [5:57] Alors, l'intelligence artificielle est en train de changer énormément de choses dans nos vies. Vous venez de le rappeler. Mais est-ce qu'une entreprise comme OpenAI, qui a quelque part, qui a le nez sur l'innovation, arrive à garder une vision ? Est-ce que vous savez où vous allez pour dire les choses simplement ? Arnaud Fournier: [6:14] Je pense que c'est très important quand on fait de l'innovation, et notamment de l'innovation de rupture, d'avoir cette direction. Et je ne pense pas qu'on puisse le faire de manière utile pour le monde sans avoir cette vision d'où on va. Il y a quelque chose de très important chez OpenAI, c'est la mission. Arnaud Fournier: [6:36] Je le disais tout à l'heure, ce n'est pas une société qui est si jeune que ça. Et finalement, elle s'est montée, et c'est encore le cas aujourd'hui, autour de cette idée que la technologie qu'on développe doit bénéficier au plus grand nombre. Arnaud Fournier: [6:50] Et donc, tout ce qu'on fait aujourd'hui, que ce soit pour le grand public, avec ChatGPT ou avec les entreprises, c'est vraiment tourné autour de cette mission. Pour vous donner quelques exemples, quand on travaille avec Sanofi, on vient regarder sur ce métier des essais cliniques, en fait, quel est le problème aujourd'hui ? Et pour vous donner un exemple très précis, aujourd'hui, 80% des essais cliniques aux États-Unis ne vont pas au bout parce qu'il n'y a pas assez de patients dans les essais cliniques et qui finissent par ne pas pouvoir publier sur les recherches. Donc finalement, on se rend bien compte que c'est un problème pour tout le monde et sur lequel l'IA peut avoir un impact. Et donc, on vient aider Sanofi à identifier dans la recherche clinique quels sont les gens avec qui on peut engager, créer du contenu pour pouvoir publier des essais cliniques et finalement avoir plus de gens dans ces essais cliniques pour pouvoir sortir des médicaments qui demain soigneront les maladies rares, les maladies compliquées pour lesquelles on n'a pas de médicaments. Donc, on a cette vision à long terme de où on veut aller, c'est-à-dire rendre accessible cette technologie, la rendre accessible à tout le monde, pas uniquement les grandes entreprises, pas uniquement les développeurs et les startups, mais vraiment que tout le monde puisse en bénéficier. Et pour ça, on vient travailler au plus près de nos clients. Donc, je vous donnais un exemple avec des grandes entreprises, mais avec des startups, avec des développeurs et avec le grand public pour que Arnaud Fournier: [8:07] les gens puissent accéder à cette technologie. Monde Numérique : [8:08] Oui, c'est vous qui parlez de la santé. Quel est le lien entre ChatGPT et fournir des échantillons ou des cas pour les essais cliniques ? On ne voit pas forcément bien le lien entre les deux. Arnaud Fournier: [8:25] Ce qu'il faut comprendre, c'est que ChatGPT, c'est une interface qui est accessible à tout le monde, qui vient mettre à disposition la technologie de rupture d'OpenAI. Arnaud Fournier: [8:34] Donc, derrière ça, il y a les modèles qu'on développe et tous les outils qui viennent se mettre au-dessus de ces modèles. Donc, on développe des API, on développe des solutions, on développe des agents maintenant, on en parlera ensemble, qui permettent à tout le monde de mettre en place cette technologie au sein de son processus métier. Donc là où vous, vous allez utiliser ChatGPT pour poser une question, pour créer une image, pour interagir avec vos questions ou vos problèmes du moment, les entreprises vont pouvoir utiliser les modèles qui sont derrière ChatGPT et les intégrer dans leur processus. Donc, si on reprend l'exemple de Sanofi dont je vous parlais tout à l'heure, finalement, ce que fait Sanofi, c'est qu'ils utilisent les modèles qui sont derrière ChatGPT, ce qu'on appelle les API, donc une manière d'interagir avec ces modèles, pour les mettre dans leur processus. Donc, ils vont prendre, par exemple, GPT-4O, qui est un de nos modèles, et ils vont utiliser GPT-4O pour interagir avec la recherche clinique. Donc, plein de documents qui sont aujourd'hui partout sur Internet pour avoir une réponse structurée sur qui sont les gens avec qui on doit interagir pour ce nouvel essai clinique. Donc, ça, c'est un exemple dans le cadre de Sanofi. Mais finalement, tous les développeurs aujourd'hui peuvent utiliser nos API directement depuis notre Internet avec une carte bleue et pouvoir mettre l'IA à l'intérieur de leurs produits et de leurs services pour créer leurs propres offres qu'ils vont pouvoir mettre à disposition de leurs clients. Monde Numérique : [10:04] Alors, vous êtes évidemment très en avance sur ce domaine-là, Monde Numérique : [10:07] mais maintenant, vous n'êtes plus tout seul. Vous avez complètement secoué le cocotier, vous avez démocratisé l'IA générative. On sent bien que même les plus grands ont été secoués. Sérieusement, je pense à Google, je pense à Apple qui est même un peu en retard, etc. Vous arrivez en France, il y a quelques acteurs. Il y a Mistral, il y a Qtai dans la recherche, etc. Comment est-ce que vous abordez les choses ? Ça va être le bulldozer OpenAI qui va écraser tous ces gens-là ? Arnaud Fournier: [10:38] La raison pour laquelle on s'est installé en France, c'est justement parce qu'il y a cet écosystème vibrant. On ne serait pas ici aujourd'hui si on n'avait aucun concurrent sur le terrain. Je pense que dans un monde où l'innovation va si vite, c'est important qu'il y ait un peu de friction, c'est important qu'on ait des gens qui nous questionnent et qui nous poussent à développer des technologies meilleures, différentes, à améliorer la proposition de valeur qu'on a pour nos clients. Le travail qu'on fait en étant en France, c'est pour assurer que les gains soient largement distribués pour l'écosystème français. Et quand je dis largement distribué, c'est qu'on puisse interagir directement avec nos clients français, avec vous et moi qui utilisons, ChatGPT, qu'on s'assure que nos modèles et nos offres fonctionnent dans la langue française, parce que, pour exemple, se baser aux Etats-Unis, ce n'était pas forcément, logique, et donc le travail qu'on fait sur le terrain, c'est vraiment d'être au plus proche de nos clients, nos partenaires, nos développeurs, le grand public, pour comprendre ce qu'ils font. Et on est très heureux d'être dans cet écosystème vibrant, et je pense que ça fait d'OpenAI en France un peu le fer de lance de notre installation en Europe, Arnaud Fournier: [11:55] et du reste du développement européen pour OpenAI. Monde Numérique : [11:57] Alors je l'ai dit, vous avez au fil des semaines, au fil des mois, multiplier les annonces, les nouveaux produits. En fait, il y a plein de versions de ChatGPT aujourd'hui, de GPT, en fait. On s'y perd un peu, pour tout dire. Est-ce que vous envisagez de rationaliser tout ça ? Ça a été évoqué, je crois, à un moment par Sam Altman, qui a laissé entendre que peut-être, prochainement, il pourrait y avoir, quelque chose d'un peu plus unifié, même si, et ça, j'aimerais bien vous entendre là-dessus également, même si ChatGPT, sa particularité, c'est que c'est un outil à tout faire, en réalité. Arnaud Fournier: [12:30] C'est une bonne question. Alors, je pense qu'il y a plusieurs éléments là-dessus. D'abord, pour remettre un peu le contexte, on parle souvent d'une révolution de l'IA, mais finalement, il y en a plusieurs. La première, c'est celle qu'on a vécue il y a deux ans et demi avec la Santichel GPT, donc une interface conversationnelle qui était une manière pour tout le monde d'interagir avec des modèles qui étaient jusqu'à présent extrêmement techniques et réservés à quelques ingénieurs qui connaissaient cette technologie. Mais finalement, il se passe aussi beaucoup de choses aujourd'hui sur ce qu'on appelle les agents, sur des solutions plus verticalisées, un peu plus spécifiques. Et donc, la vision qu'on a pour ChatGPT, c'est de mettre à disposition toutes ces différentes technologies-là. Donc, si vous êtes un développeur, si vous êtes un ingénieur, si vous êtes un chercheur, si vous êtes simplement quelqu'un qui veut automatiser sa prise de rendez-vous, en fait, ChatGPT de demain va devenir votre interface pour réaliser toutes ces actions-là. Et donc, on va mettre à disposition différents outils qui seront, pour nous, connectés à différents modèles. Mais finalement, pour vous, pour l'utilisateur final, ça importe assez peu. Ce qui est important, c'est que vous ayez accès à tous ces outils. On va appeler des agents, même si c'est un mot qui est un peu chargé aujourd'hui. Et donc, ChelseaPT et cette interface unifiée. Et c'est la raison pour laquelle on a tous ces modèles derrière qui ne sont pas toujours très simples à comprendre pour l'utilisateur final. Monde Numérique : [13:56] Qu'est-ce que c'est pour vous un agent ? Est-ce que ChatGPT est déjà un agent ? Est-ce que Codex, que vous avez lancé récemment pour les développeurs, est un agent ? Il y a également Operator qui, lui, a été présenté vraiment comme un agent. Donc, c'est quoi, en fait, pour OpenAI, un agent ? Arnaud Fournier: [14:13] Alors, c'est un mot qu'on utilise beaucoup aujourd'hui, que tout le monde utilise dans cette industrie. Pour définir un agent, je pense qu'il y a trois éléments importants. Le premier, c'est une expérience qui automatise une tâche en fonction d'un plan que vous avez donné. La deuxième chose, c'est que vous donnez à cette expérience accès à des outils. Ça peut être chercher sur Internet, ça peut être accès à votre répertoire de contacts, ça peut être accès à votre boîte mail. Et le troisième élément, ça va être un set de garde-fou de sécurité pour vous assurer que l'agent, et donc cette expérience automatisée, va réaliser une tâche telle que vous l'espérez ou vous le voulez. Arnaud Fournier: [14:59] Ces trois éléments, en fait, c'est un peu les briques élémentaires des agents. Aujourd'hui, le travail qu'on fait chez OpenAI, c'est de rendre accessible cette technologie qui est très disruptive. Ce qu'il faut se rendre compte, c'est que, encore une fois, quand on parle d'une révolution de l'IA et de tchat GPT, en fait, on est en train de vivre une deuxième révolution qui a commencé début 2025, sur laquelle nous, on investit massivement, il y ait un changement de paradigme, c'est-à-dire que vous n'êtes plus dans une interface uniquement conversationnelle, mais cette expérience va aussi pouvoir réaliser des tâches pour vous. Il faut bien se rendre compte de ce qui se passe aujourd'hui. Et donc, ce qu'on fait chez OpenAI, c'est deux choses. La première, c'est développer ces agents et les intégrer à ChatGPT pour que tout le monde puisse y avoir accès, que cette technologie puisse bénéficier à tous les gens qui le souhaitent et qui ne sont pas forcément des ingénieurs. Et la deuxième chose, c'est développer des outils qui vont permettre aux développeurs d'intégrer cette technologie-là dans leur métier. Pour vous donner un exemple, on travaille avec Pigment, par exemple, qui est une des plus grandes réussites françaises, une startup qui fait des outils pour les entreprises et les services financiers des entreprises. Arnaud Fournier: [16:05] Et donc, Pigment intègre nos technologies, à la fois nos modèles, mais aussi les outils qu'on a créés pour construire des agents dans leur système pour que les directeurs financiers des entreprises puissent interagir avec. Vous parliez de Codex tout à l'heure. Codex, c'est un exemple d'un agent qu'on a intégré à ChatGPT et qui permet aux développeurs de créer une suite, par exemple, de tests pour leurs codes ou de créer des features automatiquement. Arnaud Fournier: [16:31] En générant du code pour eux. Donc, c'est un agent qui est réservé, je vais dire, aux développeurs, mais qui fait partie de cette suite d'agents qu'on a sorti et qu'on a intégré à ChatGPT pour que ça devienne une expérience unifiée et plus simple pour accéder à la valeur de ces agents IA aujourd'hui. Monde Numérique : [16:47] Alors, OpenAI travaille avec l'ancien designer d'Apple, Jonathan Haif, sur la réalisation d'un mystérieux produit qui devrait sortir l'an prochain, qui serait bourré d'intelligence artificielle. Est-ce que c'est ça le futur de l'IA ? C'est d'aller vers forcément des équipements physiques et aussi notamment vers la robotique ? Arnaud Fournier: [17:06] OpenAI s'est lancé il y a dix ans comme une entreprise de robotique. Je ne sais pas si vous le saviez. Bien sûr, c'est un sujet sur lequel on réfléchit. Il y a beaucoup de choses qui se passent. Je n'ai pas d'infos spécifiquement sur l'exemple que vous me donnez. Par contre, ce qui est sûr, c'est que le travail qu'on fait chez OpenAI, c'est de rendre cette technologie accessible à tous. Et donc, si ça doit passer par de la robotique, si ça doit passer par des interfaces différentes, on le fera. Aujourd'hui, on est vraiment hyper concentré sur ChatGPT, sur les modèles et sur donner des outils accessibles à tout le monde pour créer ces agents. Le jour où ce sera nécessaire d'étendre à d'autres choses, bien sûr, on regardera et on sera très heureux de développer des expériences différentes. Monde Numérique : [17:56] Dans le grand public, il y a une utilisation aussi qui est faite très largement de ChatGPT, c'est de l'utiliser aujourd'hui de plus en plus comme un moteur de recherche. Est-ce que, véritablement, la recherche en ligne du futur, c'est ChatGPT Search ou, d'une manière générale, est-ce que c'est l'IA générative ? Arnaud Fournier: [18:15] Effectivement, je pense qu'on vit un grand changement d'usage. Je vais vous parler de mon expérience à moi, mais je me retrouve souvent à utiliser de ChatGPT pour poser mes questions. Et je me rends compte que jusqu'à il n'y a pas si longtemps, quand j'allais sur un moteur de recherche, je finissais par cliquer sur 5 ou 10 liens. J'avais plein d'onglets ouverts et je faisais ma recherche. Et ça devenait quelque chose d'assez lourd. Aujourd'hui, en utilisant ChatGPT Search, je me retrouve à avoir une expérience unifiée où je pose ma question et directement, j'ai la réponse, j'ai les liens que je peux aller consulter sur les différents sites s'il veut creuser un ou plusieurs sujets. Donc, je pense que ça change complètement l'usage. Arnaud Fournier: [18:51] Pour revenir sur la partie grand public, c'est-à-dire, en fait, comment est-ce que toutes ces expériences bénéficient aux utilisateurs comme vous et moi et ma grand-mère, finalement, Il y a plusieurs expériences qu'on veut pouvoir vous proposer. La première, c'est cet accès à la recherche simplifiée qui vient vous rendre une vue exhaustive sur un sujet que vous souhaitez. La deuxième, c'est une suite d'agents, encore une fois, donc d'e-presearch et opérateurs dont je vais vous parler, qui sont deux expériences qu'on veut rendre accessibles à tout le monde. Donc Deep Research, c'est un peu une version de la recherche sous stéroïde. C'est-à-dire que vous avez probablement fait dans le passé et que vous préparez ces podcasts, en fait, chercher sur un sujet pour comprendre qui est une personne ou un sujet pour avoir vraiment une vue holistique de ce sujet-là. Ça va vous prendre une journée, deux jours. Potentiellement, vous n'allez pas vous retrouver avec dix onglets, mais sans onglets ouverts. Et après, vous devez rédiger un rapport pour être sûr d'avoir des notes un peu exhaustives sur ce sujet-là. Monde Numérique : [20:00] Je l'ai testé sur ce sujet-là, sur le podcasting, et effectivement, le résultat est incroyable. Arnaud Fournier: [20:06] Voilà, donc Deep Research, en fait, c'est un agent qui a accès aux outils de recherche Internet et qui a été spécifiquement entraîné pour vous permettre de rédiger un rapport automatiquement sur un sujet que vous voulez creuser. Et en termes d'expérience utilisateur, moi, je me retrouve souvent sur mon vélo à me dire, en fait, j'ai envie de creuser ce sujet-là, je vais faire une courrie Deep Research, et puis j'arrive chez moi et en fait j'ai un rapport d'une dizaine de pages, sur ce sujet que je peux lire et qui en fait me donne tout ce que je dois savoir, en dix minutes sur un sujet que je veux creuser. Et le deuxième c'est operator, donc operator c'est une nouvelle manière d'interagir avec des systèmes et avec internet, pour vous mettre un peu de contexte, en fait jusqu'à présent si vous vouliez interagir avec un système externe, il fallait développer des connecteurs spécifiques Donc, quand un utilisateur voulait automatiser, par exemple, la prise d'un rendez-vous chez le médecin ou la prise d'un rendez-vous ou d'une table dans un restaurant, il fallait développer, il fallait être ingénieur pour développer un outil spécifiquement pour ça. Aujourd'hui, Operator, c'est un agent qui est capable d'interagir directement avec un navigateur Internet. Arnaud Fournier: [21:16] Ce que ça veut dire, c'est que vous n'avez plus besoin d'être ingénieur et de coder pour pouvoir automatiser vos processus. Vous pouvez simplement expliquer en langage naturel et via un navigateur, vous allez voir, et c'est visuel parce qu'on l'a intégré avec cette interface visuelle, vous allez voir un agent IA venir faire la tâche pour vous. Il va vous poser des questions à des moments clés, notamment si vous devez vous authentifier sur un système ou si vous voulez faire une action qui est sensible. Mais en fait, il va automatiser cette tâche pour vous. Et donc ça, c'est deux choses qui sont, je pense. Arnaud Fournier: [21:48] Assez nouvelles et qui montrent bien que ChatGPT est en train de changer de cette interface uniquement conversationnelle vers une expérience beaucoup plus unifiée. Et les chiffres parlent de même. Récemment, on a passé la barre des 1 milliard de messages par jour envoyés sur ChatGPT. Donc, on se rend bien compte que ça devient finalement une interface de plus en plus importante pour les gens qui l'utilisent. Monde Numérique : [22:10] Jusqu'où, Arnaud Fournier ? Jusqu'où est-ce que le Graal, l'objectif, c'est, comme c'est souvent évoqué par Sam Altman, le CEO d'OpenEye, le Graal, c'est la fameuse AGI, l'intelligence artificielle générale, dont on dit, votre CEO aime bien dire qu'on n'en est pas très loin, ça arrive bientôt, etc. Monde Numérique : [22:38] Est-ce que c'est vraiment pour bientôt ? Et ce sera quoi ? Arnaud Fournier: [22:41] Je pense que quand on parle d'intelligence artificielle générale, il faut comprendre ce qu'on veut dire derrière. Et donc, il y a à la fois la capacité et la compétence des modèles, mais il y a aussi l'interaction avec le monde. Je crois que c'est Samatman qui avait dit un jour, on ne développera pas l'intelligence artificielle générale par une interface de commande qui est sur une boîte de commande toute noire pour les développeurs. Je pense qu'on atteint aujourd'hui avec les modèles qu'on a des capacités technologiques. Arnaud Fournier: [23:17] Probablement qu'on n'aurait pas imaginé il y a 10 ans de ça. Ou en tout cas, à titre personnel, je n'aurais pas imaginé il y a 10 ans de ça. Je pense par contre qu'on a encore beaucoup de travail à faire sur comment est-ce qu'on rend ça accessible aux développeurs et au grand public via ces interfaces. Donc, via ChatGPT, il y a ces expériences, ces solutions qu'on donne aux développeurs pour qu'ils l'intègrent dans leurs outils. Le point sous-jacent que vous évoquez ici, c'est l'impact que ça va avoir pour nous. Je pense que c'est une très bonne question et c'est un point qui est important sur lequel réfléchir. Notre vision chez OpenAI et la mission pour laquelle on travaille tous les jours, c'est que cette technologie, elle puisse améliorer et accélérer et les Américains dirait empower les gens et pas les remplacer. Et on travaille de manière très explicite pour ça, pour augmenter, pas pour remplacer les capacités humaines. C'est la direction qu'on prend et quand on développe nos outils, c'est comme ça qu'on les teste, qu'on les valide. On a ce modèle de développement itératif assez rapide où en fait, on lance des choses en ce qu'on appelle Research Preview, en test qu'on donne au monde et puis en fait, on apprend de ça. Arnaud Fournier: [24:35] Je pense que le monde va voir beaucoup d'évolution dans les prochaines années, mais je suis très optimiste et assez excité de voir comment cette technologie va nous permettre d'avoir des retours très pragmatiques On parlait tout à l'heure de la santé. Je suis sûr que demain, on va pouvoir développer des médicaments qui seront beaucoup plus spécifiques pour des maladies rares, qui seront beaucoup plus rapides à mettre sur le marché, qui étaient des choses qui, jusqu'à présent, Arnaud Fournier: [24:59] étaient difficiles à faire et coûtaient beaucoup d'argent pour les entreprises. Monde Numérique : [25:04] Oui, mais Arnaud, est-ce que tout ça, ça ne va pas se heurter à se fracasser contre un mur qui est celui des hallucinations ? Alors, on adore Chagipiti, mais on se heurte quand même assez souvent à ce problème des hallucinations, c'est-à-dire que l'IA ne nous dit jamais qu'elle ne sait pas. Simplement, quand elle sait moins, elle invente. Et là, c'est à l'ingénieur que vous êtes que je m'adresse. Est-ce que vraiment vous pensez qu'on va pouvoir surmonter ce mur ? Parce que certains, comme Yann Lequin, disent que de toute façon, non, c'est intrinsèque et les IA génératives ne pourront pas aller au-delà. C'est votre prochain défi, ça ? Arnaud Fournier: [25:39] C'est un défi qu'on traite déjà depuis longtemps. Je pense que si vous faites l'expérience de revenir à l'interface de chaque GPT il y a deux ans et demi, vous vous rendrez compte de tout le chemin qui a été parcouru depuis. Quand on parle de la vaccination, il y a ce sujet de sécurité qui est sous-jacent et je pense que c'est important de montrer aux gens comment est-ce que chez Opelier, et on travaille sur la sécurité et comment est-ce qu'on s'assure que le résultat qu'on vous rend est le meilleur possible. Arnaud Fournier: [26:03] Il y a trois niveaux de travail qu'on fait. Le premier, c'est s'assurer que les modèles ont une vue correcte du monde et on publie d'ailleurs ce qu'on appelle les spécifications de nos modèles. Donc, qu'est-ce que le modèle doit vous rendre en fonction de votre question ? C'est un travail qu'on a fait, qu'on a mis open source et d'ailleurs qui est devenu un standard d'industrie assez fort. La deuxième chose, c'est s'assurer qu'on teste les modèles. On a des équipes en interne, mais aussi on travaille avec des gens en externe qui sont indépendants, qui viennent tester les modèles et donner une vue sur leur qualité. On publie aussi ces résultats. Donc pour chaque modèle, vous avez une vue de sécurité. À quel point est-ce que les modèles répondent à tel type de benchmark, de test sur des données réelles ? Et puis la troisième chose, c'est un travail qu'on fait de manière un peu plus spécifique avec les entreprises, donc les gens qui veulent intégrer nos capacités technologiques dans leurs outils et leurs processus métiers, c'est de travailler sur ces garde-fois. Arnaud Fournier: [26:56] Et finalement, Sanofi ne va pas mettre en place la même sécurité qu'Orange ou que Miracle et Pigment, parce que dans chacun des cas, les problématiques sont différentes. Si vous avez une interface qui interagit avec un de vos clients, vous allez vouloir vous assurer que ça correspond bien à ce que vous attendez d'une réponse de votre entreprise, de la manière dont Orange interagit avec le monde, par exemple. Si vous avez un outil interne chez Sanofi pour créer de la recherche médicale, vous allez vouloir vous assurer que les résultats sont bons et correspondent bien à des papiers de recherche qui ont été écrits avant, par exemple. Donc, toutes ces choses-là, elles sont très spécifiques. Arnaud Fournier: [27:35] Aux solutions qu'on propose. Et finalement, les hallucinations, elles ne sont pas intrinsèquement plus prévalentes aujourd'hui qu'elles étaient avant. Je dirais même une chose, c'est qu'avec l'évolution qu'on a eue dans les modèles, la capacité de raisonnement qui est arrivée il y a 18 mois, en fait a déjà fait une avancée assez forte sur les hallucinations. On travaille d'arrache-pied sur tous ces nouveaux modèles et ces nouvelles capacités qui sont un peu à la frontière. Et on a justement, en tant que labo de recherche, la capacité de lancer des innovations dans un mode de test parce qu'on veut voir les résultats et c'est toujours difficile de les avoir en labo. Donc, on met en avant des nouveaux modèles en disant on va prendre le feedback et on est capable d'interagir très vite avec ce feedback-là pour améliorer les résultats. Donc, c'est un travail itératif qu'on fait. Mais encore une fois, le sujet sous-jacent, c'est que ces capacités, si vous regardez d'où est-ce qu'elles viennent il y a deux ou trois ans et où est-ce qu'elles sont aujourd'hui, je pense qu'on touche des niveaux et des capacités technologiques qu'on n'aurait pas imaginées et qui se retranscrivent de manière très forte. Au vu qu'il y a trois millions de développeurs qui utilisent nos modèles et qui les intègrent dans leurs produits et leurs services. Et c'est devenu quelque chose qu'on voit et avec lesquels on interagit tous les jours sans même le savoir. Monde Numérique : [28:52] C'est-à-dire que si on comprend bien, les hallucinations, elles peuvent être cantonnées quand on fait une utilisation de ChatGPT dans un cadre, par exemple, dans le cadre d'une entreprise. Vous avez cité Orange, avec laquelle vous avez un partenariat également, ou Sanofi ou autre. Dans ce cas-là, ChatGPT est dompté, en quelque sorte, et il ne va pas sortir de l'enclos, et là, on peut maîtriser les hallucinations. Mais ça ne règle pas le problème pour le web ouvert, où là, tout est permis, en fait. Arnaud Fournier: [29:19] Quand on travaille avec ces entreprises, on travaille justement pour spécifier les garde-fous ou l'expérience qu'on veut avoir. Quand vous parlez du web ouvert... Finalement, ce que ces modèles permettent, c'est de vous donner une réponse par rapport à la question que vous avez posée ou à l'expérience que vous avez créée. Si on prend ChatGPT spécifiquement, vous avez une question que vous posez et l'expérience qu'on attend de vous donner. Aujourd'hui, on publie énormément sur les résultats attendus de ces modèles. Je vous parlais tout à l'heure des spécifications qu'on construit, mais aussi plus généralement sur la qualité. Donc tous les benchmarks qui sont maintenant open source et vous voyez assez clairement que l'évolution de la qualité des modèles augmente je pense que cette itération qu'on fait sur les hallucinations, sur la qualité du rendu elle ne va faire que continuer et je pense que les expériences auxquelles on va avoir accès vont finalement devenir de plus en plus sécurisées et simples d'utilisation pour les clients finaux et pour les gens qui interagissent avec ces outils. Monde Numérique : [30:31] Encore une petite question, Arnaud, je ne peux pas vous la poser, celle-là. Quand on parle d'intelligence artificielle, vous savez qu'il y a des inquiets de l'intelligence artificielle et non des moindres, des professeurs émérites comme Joshua Bengio, l'un des pères du machine learning pourtant, etc., et qui disent, attention, on court vraiment des risques énormes en laissant se développer l'IA comme ça, de manière effrénée. Vous qui dirigez OpenAI en France maintenant, qu'est-ce que ça vous inspire ? Arnaud Fournier: [31:02] Je pense que comme tout changement majeur qu'on vit, il y a forcément des réponses émotives et des inquiétudes. Je pense qu'elles sont tout à fait justifiées et qu'il faut les écouter, il faut les regarder. La réponse d'ingénieur à ça c'est de regarder finalement de manière très pragmatique, quelles sont les recherches qui ont été faites et qu'est-ce qui a été publié, il y a un rapport qui moi m'a beaucoup rassuré c'est celui de Philippe Aguillon qui est un économiste français que vous connaissez peut-être, qui était anciennement à Harvard et à la London School of Economics et qui a travaillé sur finalement quel est l'impact de l'IA dans les entreprises aujourd'hui. Et le retour de ce rapport est assez édifiant, puisqu'il dit que les entreprises qui innovent et qui mettent en place de l'IA, finalement embauchent plus et ont des résultats économiques qui sont supérieurs. Et donc, je pense que se raccrocher à ce genre d'expérience-là, ça montre que l'IA aujourd'hui a un potentiel très important pour nos démocraties et nos pays en Europe pour continuer à développer nos économies. Je pense que le point que les gens sont en train de vivre, c'est... Arnaud Fournier: [32:17] On vit ce changement de paradigme qui inquiète. Personne n'avait imaginé que ce qu'on pourrait faire aujourd'hui, en fait, il y a cinq ans, on pouvait le faire. Donc, c'est un changement de paradigme majeur qui va avoir un impact. Et on travaille énormément chez OpenAI à former les gens. On a lancé ce qu'on appelle l'Académie OpenAI pour permettre à tout le monde de se former à l'IA et de comprendre l'impact de l'IA dans son métier. C'est quelque chose qui je pense va dans les 10, 20 prochaines années transformer la manière dont on interagit et dans ton travail ou dans nos usages de tous les jours, finalement c'est un changement qui va nous permettre de développer nos économies d'être en meilleure santé d'être plus efficace dans notre travail et de se concentrer sur les tâches qui finalement nous intéressent le plus parce que comme beaucoup de gens on a plein de tâches sur lesquelles on a peu de valeur ajoutée et qui vont pouvoir être accélérées par l'IA. Monde Numérique : [33:16] Merci beaucoup, Arnaud Fournier, responsable du bureau d'OponAI à Paris. Arnaud Fournier: [33:22] Merci, Jérôme. Et peut-être juste une petite chose, on recrute activement en France. Donc, allez sur notre site de carrière. On sera très heureux d'avoir des applications. On aime beaucoup les Français et on est hyper heureux. Merci beaucoup, Jérôme, de m'avoir accueilli aujourd'hui.