October 27, 2025 • 27 mins
Dans cet épisode, les intervenants discutent des différences entre les agents IA et les workflows IA, en soulignant l'importance de comprendre ces concepts pour une intégration réussie de l'intelligence artificielle dans les entreprises. Ils abordent également les défis et les attentes liés à l'utilisation de l'IA, ainsi que des conseils pratiques pour construire des agents IA et utiliser des outils existants.
Takeaways
Il est crucial de comprendre la différence entre un agent IA et un workflow IA.
Un workflow IA est un processus structuré avec des étapes déterminées.
Un agent IA agit de manière autonome sans séquence prédéfinie.
La fiabilité des résultats est généralement plus élevée avec un workflow IA.
Les entreprises doivent évaluer leurs besoins avant de choisir entre un agent IA et un workflow IA.
L'intégration de l'IA nécessite une adaptation des attentes en matière de résultats.
Il existe des outils accessibles pour aider à construire des agents IA.
L'apprentissage pratique est essentiel pour comprendre l'IA.
Les outils comme ChatGPT et CoPilot peuvent être utilisés pour créer des agents simples.
Il est important de tester et d'expérimenter avec différents outils d'IA.
Mark as Played
Transcript
Episode Transcript
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(00:00):
Bonjour tout le monde. Avant de plonger dans l'épisode
du jour, petite mise en contexte, Jonathan prenait le
micro récemment au podcast hypercroissance pour parler
d'intelligence artificielle et on pense sincèrement que cette
discussion a le potentiel de vous apporter beaucoup de
valeur. Pour ceux qui connaissent pas
encore hyper croissance, c'est animé par Antoine chez Get Media
et le Podcast aborde sans filtreles défis, les victoires de
(00:21):
l'hyper croissance en entreprise.
Bonne écoute. Tout le monde aujourd'hui trouve
ça sexy le mot agent. Donc tout le monde dit, je vais
me bâtir un agent hier pour faire une tâche.
(00:42):
Si vous savez c'est quoi l'ordredans laquelle la tâche doit être
fait à chacune des étapes, vous allez avoir un résultat beaucoup
plus fiable en sortie avec un workflow y a qui a un agent IA.
Et c'est assez intéressant parcequ'il dit maintenant dans ses
conversations, ouvertement, qu'il a 20 agents.
Qui travaillent un peu dans son entreprise.
On pourrait le dire ainsi, il était capable de remplacer, je
pense que 75% de ces équipes. Donc on est de retour sur le
(01:09):
podcast hyper croissance en modediscussion d'affaires.
Et après avoir parlé de plusieurs sujets dans les
dernières semaines, on a parlé d'un peu d'hier, on a parlé un
peu de marketing, de challenge, de commercialisation.
On revient à nos premiers amours, du moins nos derniers
amours. On peut le dire ainsi,
l'intelligence artificielle, mais spécifiquement pour tenter
Jonathan Levy et moi aujourd'huide décortiquer qu'est-ce qu'un
(01:30):
agent il y a versus un workflow y a et on va essayer ensemble de
même. Essayer dans le podcast de
déterminer quelles seraient les premières étapes à suivre, si
bien entendu, on veut construirenotre premier agent hier, mais
avant toute chose, Jonathan, comment vas-tu aujourd'hui?
En pleine forme, Antoine comme àl'habitude, bien content d'être
là. Donc tu te fais poser des
(01:51):
questions. On demande qu'est-ce qu'un
agent? Qu'est-ce que workflow y a?
Comment ça s'intègre dans une organisation?
Comment ça s'intègre dans un département, dans une
entreprise? J'ai une question pour toi,
quelle est la différence pour commencer entre un agent et un
workflow IA et ce qu'on peut bénéficier d'un ou de l'autre?
C'est c'est bon qu'on en parle aujourd'hui parce qu'il y a
(02:11):
beaucoup de flou à travers ces différents termes là qui sont
souvent. Pas facile à comprendre, mais en
tant que entrepreneur ou gens qui sont dans un cadre
professionnel, c'est super important, vraiment, de
comprendre la différence entre un workflow IA et un agent IA
pour par la suite faire un bon plan de match.
Ou du moins prendre ça en main donc.
La différence entre un et je vais commencer par expliquer
(02:32):
c'est quoi un workflow infusé d'intelligence artificielle.
Donc c'est une automatisation qui est augmentée par
l'intelligence artificielle. Donc c'est un processus qui est
structuré, qui a des étapes connues et déterministes, et le
mot déterministe est super important.
Dans lequel on va injecter un petit peu d'intelligence
artificielle à certains points précis pour imiter le
(02:54):
comportement que une humain aurait dans ce workflow là.
Donc dans ce processus là donc il y a vraiment un chemin qui
est linéaire, avec des embranchements qu'on tourne à
gauche ou à droite, et à certains endroits on vient
répliquer une capacité collective d'un humain au final.
Donc le but c'est vraiment d'automatiser un processus qui
est connu dans l'entreprise, puis de rendre certaines étapes
(03:16):
plus intelligentes que avec du code traditionnel qu'on aurait
fait. Pour donner un exemple quand
même assez simple qu'on a dans toutes nos organisations, les
fameuses factures fournisseurs que l'on reçoit, que l'on doit
traiter, mais on reçoit cette information là, donc toute
chacune des étapes sont déterminées, ce qui devrait être
fait. Mais YA1 petit endroit qu'on va
(03:37):
utiliser l'intelligence artificielle pour venir extraire
ce qu'il y a dans le fichier PDFou dans la facture pour ensuite
l'envoyer dans le système comptable.
Donc c'est une série d'étapes prédéterminées.
Il YA1 petit morceau qu'on qu'onvient répliquer ce que l'humain
aurait fait d'extraire l'information sur le PDF.
Mais ça ne fait pas de ça un agent, il y a à ce moment-là,
donc c'est vraiment juste un petit endroit dans le processus.
(03:59):
On infuse un cerveau numérique pour venir répliquer ce que
l'humain va faire fait que ce bout là.
Ce qui est important à comprendre, c'est que c'est un
processus qui est prévisible. Les étapes sont définies à
l'avance et l'IA va agir localement à certains endroits
dans ce workflow là. Si on va du côté agent ia, dans
le mot agent, il y a le mot agir.
(04:21):
Et actions. Donc c'est dès qu'on donne une
autonomie d'action et de planification à l'intelligence
artificielle. Donc c'est une entité qui
autonome, qui va raisonner, qui va planifier et qui va agir
selon une mission qu'on va lui avoir donnée.
Et il y aura pas toute la liste d'étapes à suivre.
Il va décider par lui-même c'estquoi le plan, c'est quoi les
(04:41):
étapes, il va vérifier à quel outil il a accès à ce moment-là,
donc il y a pas d'ordre prédéfini, on lui dit pas
exactement comment faire, on luidit voici ta mission.
Voici tes données, voici tes outils et tentent du mieux
possible d'y arriver. Pareil, comme si on avait pris
un humain et qu'on lui donnait une mission, des outils, des
données, et que par lui-même il allait se faire un plan de match
(05:02):
et tenter d'agir. Au final donc.
Cet aspect-là pour donner un exemple, tout ce qui est par
exemple la planification d'entretien préventif, Ben on
pourrait fournir à l'intelligence artificielle, à
l'agent des données par exemple de une une série de capteurs sur
des machines dans l'usine des fameux IOT internet of things.
On pourrait lui fournir l'historique d'entretien, la
(05:24):
météo à venir ou les commandes qui s'en vient.
Et lui par lui même va se faire un plan de match, il va
raisonner pour dire Oup, l'unité34.
Ben il commence à avoir un peu plus de vibrations que prévu.
On serait peut-être du à faire une maintenance, un entretien,
donc on lui a pas enseigné. À avoir ce réflexe là, on lui a
donné une mission, des données, des outils et lui va émettre des
(05:44):
opinions. Il va émettre des suggestions au
final donc un workflow infusé d'i a c'est une séquence qui est
déterminée. Un agenda, c'est qu'il n'y a pas
de séquence prédéterminée, simplement un objectif global,
une mission, des outils, de la mémoire, et on va au bout de la
ligne maintenant. Dans une entreprise, quand
(06:05):
est-ce qu'on y va avec un workflow ia?
Versus un agent ia. Si vous savez exactement c'est
quoi l'ordre des choses dans laquelle la tâche doit être
fait, vous êtes beaucoup mieux dans la majorité du temps
d'aller avec un workflow ia. Tout le monde aujourd'hui trouve
ça sexy le mot agent. Donc tout le monde dit, je vais
me bâtir un agent hier pour faire une tâche.
Si vous savez c'est quoi l'ordredans laquelle la tâche doit être
(06:27):
faite, chacune des étapes, vous allez avoir un résultat beaucoup
plus fiable en sortie. Avec un workflow YA1 agent Ia.
Parce qu'il va suivre des règlesprédéterminées.
On va infuser un peu d'intelligence à certains
endroits, mais la, le niveau de fiabilité en sortie va être
beaucoup plus élevé dans ce genre de cas-là pour un workflow
via. Si vous avez une tâche qui est
très complexe, puis vous n'êtes pas capable de nommer toutes les
(06:49):
embranchements possibles pour latâche.
Vous êtes plus d'aller avec un agent hier à ce moment-là, donc
plus une mission et lui même, onva l'entraîner après à mieux
accomplir sa mission à travers le temps.
Donc si vous voulez plus de prédictibilité en sortie un
workflow, il y a si vous voulez un peu moins de travail à faire,
mais dans une tâche plus complexe, ça va être plus un
agent hier à ce moment-là qu'on va aller au final dans comment
(07:11):
on va bâtir ça donc. On entend très souvent, je veux
faire l'IA, je veux-je veux tester mes premières agents ia.
N'oubliez pas qu'il y a souvent la solution.
Ce n'est pas un agent ia, c'est un workflow dia qui va être un
workflow infusé d'intelligence artificielle qui va vraiment
arriver à ce que vous voulez au final.
Il y a vraiment un buzzword autour de l'argent, il y a et il
(07:32):
faut faire attention. Faut se dire en partant j'y vais
avec quoi? Avec un workflow via ou un
agent? ya faut bien le réfléchir et ça
arrive dans certains cas qu'on va commencer avec une certaine
avenue pour se rendre compte quec'est peut-être l'autre avenue
qui va faire du sens. Donc beaucoup souvent les gens
se lancent, je fais un agent, ily a le niveau en sortie au
niveau de la fiabilité est pas au rendez-vous, on va briser à
(07:52):
ce moment-là le processus dans des étapes plus prédéfinies.
On va infuser un peu d'i a donc on y va en workflow via et on va
arriver à ce moment-là souvent quelque chose qui fait plus de
sens dans un quotidien professionnel, donc une
meilleure. Fiabilité, une meilleure
prévisibilité de ce que l'intelligence artificielle va
sortir à la fin. Donc voilà un petit peu la.
Différence entre Workflow Ia et un agent IA c'est 2 choses que
(08:12):
souvent les gens vont mélanger, ou du moins ne connaissent pas
que un workflow est souvent la solution à adopter dans un cadre
d'entreprise. Je pense que.
Le terme est bon ici, c'est qu'on est dans une approche.
Je sais jamais, c'est le terme est bon en français, mais
probabilistic versus une approche non probabilistique
vous m'excuserez si je vienne massacrer le dictionnaire
français avec le terme que je viens d'utiliser.
(08:34):
J'espère que vous l'avez compris, c'est un terme qui est
très très anglophone ici et l'idée est la suivante, c'est de
se dire, comme tu le mentionnais, un workflow.
Spécifique dans une organisation, des étapes
spécifiques qui doivent être faites de la bonne manière pour
arriver à un rendement final doit être orienté, comme je l'ai
mentionné, à un workflow pour nepas qu'il y ait d'erreur, mais
(08:54):
que simplement l'intelligence artificielle vienne.
Accélérer, on pourrait dire ainsi le workflow et un agent
Ia. Il y a une part de possibilités
qu'il ne donne pas exactement. Un rendu final comme on le
voudrait avec une étape ou une séquence de travail a peut être
un peu différente parce que c'est probabilité qu'on pourrait
le dire ainsi. Et ça c'est c'est bon d'amener
(09:15):
ça à l'attention de notre audience parce que je sais pas
si tu l'as vécu Jonathan, mais je l'ai vécu il y a environ 18
mois de cela, maintenant qu'on commençait à tester d'intégrer
l'intelligence artificielle chezJ 7 de quelconque manière.
La réponse? De nos collègues à l'interne
étaient très souvent. Oh ça marche pas, je l'ai pas
réutilisé dans un optique qu'on traitait l'intelligence
(09:38):
artificielle dans le cas ici comme un élément.
Et terminer et non 1 1 élément probable donc dans le sens qu'on
a été habitué à des logiciels, un logiciel.
À moins qu'il y ait un bug commeon a eu hier avec AWS plus
souvent qu'autrement votre donner un résultat final qui est
99.9% du temps, toujours le même.
(09:59):
Et ici c'est différent et c'est très important de faire la
distinction entre les 2 parce que ces 2 choses totalement
différentes. Tu peux bâtir bien entendu des
logiciels avec l'intelligence artificielle, mais il y a.
Un élément probabilistique contre toi j'espère que c'est un
terme français versus un élémentqui est déterminé avec des
(10:21):
workflow comme tu l'as mentionné.
C'est super intéressant. Comment tu le Mentionnes
Antoine? Parce que c'est carrément ça des
lignes de code traditionnelles, y a pas d'intelligence
artificielle, le résultat va être déterminé et dès qu'on fait
appel à un cerveau, qu'il soit humain ou numérique, donc de
l'intelligence humaine ou de l'intelligence artificielle,
mais c'est des probabilités en sortie au final, et c'est là que
(10:42):
c'est important. Quand on décide d'automatiser
quelque chose dans son organisation avec l'intelligence
artificielle, il faut réfléchir à c'est quoi le niveau de
fiabilité qu'on voit au final, ce que je suis à l'aise avec 95%
de vérité. 9000% ou 50% à ce moment-là.
Donc faut y réfléchir parce que comme tu dis Antoine, on est
tellement habitué avec le développement logiciel qu'on a
vécu dans les dernières décennies que ça donne un
(11:05):
résultat très prédictible. L'intelligence artificielle
c'est pas le cas, ça vient répliquer l'humain, donc il peut
avoir une certaine variabilité au final.
Donc si on s'attend que 100% desfois ça donne le résultat, qu'on
qu'on nous en tant qu humain unique on pensait qu'il fallait
que ça sorte, mais il y a une problématique, on y arrivera pas
d'abord en partant parce qu'il faut l'entraîner ce fameux
cerveau, là faut y donner plus de contexte.
(11:29):
Il faut lui donner plus d'informations.
Faut nettoyer la donnée, il fautlui donner plus de données.
Donc y a de l'entraînement à faire pareil, comme on ferait
avec un collègue qu'on accueillerait dans
l'organisation. Donc en tant qu entrepreneur, en
tant que gérant d'entreprise, jepense qu'on a une une prise de
conscience à faire. Que ce qu'on va interagir comme
logiciel devant nous à cause de l'intelligence artificielle qui
(11:52):
va être intégrée dans ces logiciels là.
Nos attentes doivent être différentes de ce que on a eu
comme attente dans les dernièresdécennies.
Sinon, on va être constamment d'un côté déçu, mais de l'autre
côté, on est épaté parfois dans certains résultats que ça va
donner parce que il y a des lignes de code traditionnelles,
mais la majorité des lignes de code traditionnelles ne
permettaient pas d'arriver à ce qu'on peut faire avec
l'intelligence artificielle. Aujourd?
(12:12):
On fait une petite pause sur le podcast en cours parce que je
veux vous parler d'une entreprise que j'aime tant.
Et cette entreprise se nomme Hello Darwin, elo Darwin.
D'ailleurs, si vous ne le savez pas, c'est une organisation qui
vous aide à aller trouver les subventions dont vous avez le
droit. Et Hello Darwin est également un
partenaire du podcast hyper croissance.
Parlant de subvention, il y en aune que je veux vous parler
aujourd'hui, je veux vous parlerdu programme de soutien à la
commercialisation et à l'exportation, qui d'ailleurs
(12:34):
est une initiative d'investissement Québec.
Et là, récemment, il y avait unepartie de l'équipe de l'O Darwin
qui était présente lors d'une allocation exclusive de la
ministre de l'Économie du Québec, Christine Fréchette.
Et elle a annoncé que le programme très très prisé allait
réouvrir au courant de l'été. Et c'est un programme qui vous
aide à commercialiser vos produits et services au Québec,
(12:56):
mais également par la suite à exporter vos produits à
l'international. D'ailleurs, avec ce programme
là, dans le passé, on pouvait avoir des subventions qui
allaient jusqu'à 250000$. Mais attention, sachant que
c'est un programme qui est très très très en demande et qui a
des places limitées. Je vous invite à rapidement les
(13:19):
remplir un formulaire sur le site web de l'équipe de Hello
Darwin pour être dans les premiers à y avoir accès avant
que le programme soit plein. Donc si ça vous
intéressego.hellodarwin.com slash hyper croissance je le
répète go.hellodarwin.com slash hyper croissance, il y aura un
lien dans les notes de l'épisode.
Ça va vous donner la chance d'être dans les premiers à avoir
(13:40):
accès à cette subvention et également d'avoir un 10% de
rabais que vous allez travailleravec l'équipe de Hello Darwin.
Ils vont tout faire pour vous. Vont faire le travail pour
trouver la subvention, faire un travail pour trouver l'argent
pour vous et faire en sorte par la suite que vous pouvez vous
concentrer à une chose, faire croître votre entreprise de
retour à l'épisode en cours. Et je pense que ça débute par
(14:01):
déterminer quelles sont nos attentes et.
Et c'est très important de commencer avec la distinction
d'un workflow versus un agent IA.
Et maintenant? Ça m'amène à une question, parce
que tu sais, Jonathan, je l'avais mentionné sur le podcast
dans les dernières semaines. Il YA1 nouveau podcast.
Je suis un très grand, très grand amateur de podcasts pour
construire, capable nous-mêmes d'améliorer nos conversations au
(14:21):
quotidien, que j'écoute depuis plusieurs semaines maintenant,
qui s'appelle. Qui?
Animé par Harry Stebbings et ilsont une émission hebdomadaire
avec Jason Lemkin. Jason Linkin et un peu le
parrain du Sahara. On pourrait dire ça ici, il a
bâti son propre logiciel. Au à la fin des années 2000.
(14:46):
Il l'a vendu au début des années2010.
Et par la suite, il a bâti, il abâti la Communauté, sa Sister,
qui peut être une des plus grosses communautés de SAS au
monde et. Depuis quelques semaines
maintenant, ce qui est très intéressant c'est qu'il c'est
grandement intéressé au vibre coding.
Donc via reprit via courser, il partit lui-même des agents, il
(15:06):
bâtit lui-même des applications et il en parle ouvertement sur
son podcast. Comment qu'il les a construit,
comment ça l'aide dans son quotidien, est-ce que ça l'a
aidé à remplacer des anciens collègues qu'il avait dans son
organisation? Et c'est assez intéressant parce
qu'il dit maintenant dans ses conversations ouvertement qu'il
a 20 agents qui travaillent un peu dans son entreprise.
On pourrait le dire ainsi, il a été capable de remplacer, je
(15:27):
pense que 75% de ces équipes. Et tu lui, tu les connais?
les Américains sont très fiers de dire ça.
Ici au Québec, on se retient un petit peu de dire, bon, est ce
qu'on va remplacer une personne par un agent?
Lui, il est très fier de dire, J'ai remplacé 75% de mon équipe
avec des agents. Et il se fait se poser la
question. Et c'est un cas tellement
intéressant que je crois peu intéressé.
(15:47):
Notre audience, c'est une ancienne simo, donc une Chief
marketing Officer. Qui n'était plus à l'emploi?
Je pense qu'il sortait d'un congé de maternité qui avait eu
des grands grands emplois dans le passé.
Et qu'elle lui a envoyé un message en disant.
Elle cherche un job en ce moment, je cherche un travail.
Est-ce que t'es capable de m'aider sachant que Jason
(16:07):
énormément de connexion dans le milieu habituellement?
La réponse est bien bien sûr un si on est capable de te placer.
Puis lui a dit, j'ai absolument rien pour toi.
Et il expliquait un peu quelle était la dynamique, un peu qui
se mette en place, qui est en train de changer.
Ou est-ce que si tu n'as pas unecompréhension, une expertise,
(16:27):
une exécution que t'es capable de mettre en place en ce moment
avec l'intelligence artificielle, la réponse c'est
j'ai rien pour toi. Donc la 2nde question qu'on lui
a posé la suivante dans ce cas-là, Jason, comment
j'apprends moi-même l'intelligence artificielle?
Et lui de répondre, ce n'est pasla bonne question à poser.
La bonne question à poser, c'estcomment?
(16:48):
Je peux? Construire des outils
d'intelligence artificielle aujourd'hui.
Et c'est comme ça que je vais apprendre l'intelligence
artificielle, donc, prémisse très très longue, tout ce pour
dire si demain matin je veux apprendre l'intelligence
artificielle, partons de cette prémisse qu'on doit bâtir, que
ce soit un workflow, que ce soitun agent IA.
Jonathan, ma question pour toi maintenant est, par où je
(17:10):
commence? Comment puis-je moi aujourd'hui,
qui n'a pas nécessairement de compréhension, et le moi va
représenter les entrepreneurs qui nous écoutent, qui ne sont
pas nécessairement des entrepreneurs technique, comment
puis-je bâtir ce premier agenda?Comment puis-je bâtir cette
première application? Il y a pour.
Ultima est capable d'apprendre l'intelligence artificielle.
Je vais prendre la balle au bondlà-dessus, je vais faire un peu
(17:32):
de publicité en même temps Antoine et c'est 0 scripté mais
on offre Chopin mine in cohorte 5 jours sur l'intelligence
artificielle justement pour élever sa connaissance de c'est
quoi de l'IA? Comment prendre ça en main,
comment bien utiliser les outilsexistants?
Donc ça pourrait être un excellent premier pas pour les
gens qui se posent la question. On a d'ailleurs une cohorte qui
va recommencer à la fin novembre.
Si jamais ça vous intéresse, n'hésitez pas à aller sur notre
(17:52):
site ou m'écrire sur LinkedIn maintenant pour ta question,
Comment on réussit à se mettre les 2 mains dedans?
Pour apprendre et je pense effectivement, c'est un des
meilleurs moyens pour réussir. À comprendre où on est né, rendu
avec la capacité de l'intelligence artificielle
aujourd'hui. Et à comprendre aussi les
possibilités de où on peut l'infuser dans son organisation.
(18:14):
Fait que je suis 100% d'accord avec ce discours là.
Plus qu'on se met les 2 mains dedans, plus qu'on fait les
prises de conscience, plus qu'ondéveloppe nos réflexes et
puisqu'on comprend les capacitésau final.
Donc il existe différents avenues.
Il y a des je pense faut vraiment partir de ses propres
problèmes qu'on a dans nos entreprises.
Ce qu'on veut tenter. D'automatiser ce qu'on veut
(18:34):
faire que ça ne fait pas de sensprésentement de faire avec du
temps humain 1$ humain requis aufinal et partir de certains
scops qu'on pourrait tester les outils existants en place ou du
moins utiliser de l'outillage qui nous permet d'arriver
rapidement. Quelques exemples qui pourraient
être faits? Dans chat gpy en soi maintenant,
il commence à avoir beaucoup de fonctionnalités avancées, qu'on
(18:55):
est capable de faire des agents ou de répliquer ce qu'un agent
peut faire pour faire certaines tâches au quotidien.
Même chose dans copilot. Je vais donner un exemple pour
ceux qui sont sur copilot de Microsoft, il est possible à
l'heure actuelle d'activer la fonction GPT5 et lui poser un
paquet de questions par exemple.L'i mes courriels les 21
(19:18):
derniers jours et dis-moi ce queje suis en train d'oublier?
On peut lui demander. Analyse mon calendrier des 90
derniers jours et 10 mois. Si ça correspond à notre focus
stratégique, qu'on faisait ce que je suis en train de me garer
quelque part ou ce que je suis en train d'échapper quelque
chose et on se putain. Ça, c'est un agent ici, qu'on
soit clair, ça c'est un agent calendrier ou un agent email,
(19:39):
qu'on utilise les bons termes. Exactement parce que c'est un
équivalent de chat GPT qui a accès à des outils.
Donc il a accès à ce moment-là àaller voir ce qui se passe dans
votre calendrier, ajouter des choses dans votre calendrier,
aller dans le SharePoint, aller sur Internet.
Donc il a une panoplie d'outils,il a une mémoire et vous lui
donnez une mission. Vous lui dites pas exactement
comment accomplir ses missions, mais par le fait qu'il peut
(20:01):
faire son plan de match. Et l'accomplir, de la manière
qu'il pense, avec les outils du mieux qu'il peut, ça devient à
ce moment-là un concept d'agent au final.
Donc il y a moyen de bâtir des petits agents dans votre
organisation par des outils existants comme chat GPT, comme
Copilot, comme Claude anthropique donc de bien
connaître ces outils là ou du moins de s'y intéresser quelques
(20:22):
minutes par jour. Mais je pense ça peut vraiment
faire la différence pour commencer à avoir un petit peu
de traction, puis surtout à comprendre, on en est
aujourd'hui où est-ce que ça s'en va?
Puis après ça peut être de cibler d'autres items qu'on peut
pousser plus loin en termes d'automatisation.
Donc ça je pense, c'est le niveau un qui peut être
pertinent pour les entrepreneursd'utiliser les outils existants
et de s'y intéresser. Maintenant, il y a différentes
(20:44):
sources d'information qui peuvent vous motiver à être à
tester des nouvelles choses là-dedans.
Youtube est un excellent conducteur de nouvelles
fonctionnalités et d'exemples. Si vous commencez à faire
quelques petites recherches dansYoutube, l'algorithme va s'en
charger. Assurément, c'est de
l'intelligence artificielle derrière tout ça qui va vous
proposer d'autres cas de fonctionnalités que vous pouvez
(21:05):
tester dans copilot, dans ce GP ou dans n'importe quel autre
outil. Y a que ça j'appellerai ça un
petit peu le niveau un de prise en main.
Le niveau 2 peut être grâce à des outils qui permettent de
faire ce qu'on appelle en bon français du heavy lifting donc,
de tester l'intelligence artificielle, de créer du
workflow, de créer des agents iaavec peu d'efforts de codage,
(21:26):
peu ou pas d'effort de codage. Qui normalement avec des lignes
de code traditionnel aurait prisdes jours, voire des semaines,
mais là c'est faisable en quelques heures ou quelques
jours de tester l'IA, de prendreça en main, de voir comment ça
réagit. Donc un outil qui est qui est
très en vogue et présentement, c'est l'outil N8N.
Donc normand 8 Normand et cet outil là commence vraiment à se
(21:49):
démarquer dans l'écosystème à l'heure actuelle.
Donc c'est un genre d'outil que je vous conseille fortement
d'aller voir sur Youtube. Les possibilités de peut-être
tranquillement prendre en main tout ça.
J'ai mis 2 mises en garde par rapport à cet outil là,
Premièrement, la majorité des choses allez voir sur Youtube.
Quand vous allez le tester, c'est pas aussi beau et aussi
fantastique. Ce que vous allez voir sur
(22:10):
Youtube il y a certains youtubers qui ont tendance à
mettre ça beaucoup plus simple, beaucoup plus facile que la
réalité de ce qui en arrière. C'est quand même du très bon
apprentissage pour voir les possibilités et commencer à
jouer avec ça. Donc gardez votre quand même
votre ex critique derrière derrière ce que vous allez voir
sur Youtube de ce monde par rapport à cet outil là.
L'autre item qui est super important, c'est que.
(22:33):
Faire 80% de la job? Va prendre un certain temps.
Et le 20% du temps va probablement prendre 80% du
temps. Donc entre ce que vous allez
voir quand vous allez mettre quelque chose dans cet outil là
comme une huitaine, vous dites Hey, ça va super vite, ça prend
quelques heures à déployer, c'est fait, c'est réglé non?
Le 20% pour l'amener vraiment enproduction ready, donc capable
de l'amener dans un quotidien fiable, prend quand même
beaucoup de temps pour s'y rendre, mais ça reste quand même
(22:56):
une excellent outil pour comprendre la mécanique.
On a nous-mêmes développé des flots et des agents dans une
huitaine pour nous, puis certains de nos clients et
souvent les clients nous disent ce que je peux, ce que je peux
faire. La même chose chez nous dans mon
organisation. Est ce que je peux répliquer ce
que t'as fait? Je donne vraiment une analogie
pour expliquer cet outil là. C'est quoi?
(23:18):
C'est comme si vous dites-moi jeme lance une compagnie de qui va
faire de la distribution de colis et 8N c'est comme si vous
prenez votre vélo pour aller porter le colis.
Ça va fonctionner, vous allez réussir à les porter.
Le vélo, vous le colis, ça va vous prouver que vous êtes
capable d'aller livrer un colis et que ça fonctionne.
Mais si vous voulez le faire à un certain volume, le vélo sera
pas la solution pour amener ça viable dans une opération
(23:40):
quotidienne au final. Donc c'est un très bon outil
pour prototyper, pour tester rapidement, mais pour vraiment
amener ça dans un cadre à grandeéchelle fiable.
Il y a d'autres outils, y a d'autres systèmes qu'il faut
mettre en place pour réussir à la ligne, mais ça reste quand
même une excellente outil pour se mettre un petit peu les mains
là-dedans, comprendre, interagir, tester.
Excusez-moi l'expression, se casser un petit peu la gueule.
(24:01):
Donc je le recommande fortement d'aller jeter un petit coup
d'œil de ce côté-là. C'est plus complexe que ça en a
l'air sur le Youtube de ce monde, mais ça reste quand même
un très bon outil pour apprendrepuis à assimiler des concepts
derrière tout ça. Ben écoute moi Jonathan, tu
viens de me donner des idées, dont fascinantes, et je vais me
porter. Garant dans donner la suite un
(24:22):
peu sur le podcast dans les prochaines semaines.
Mais c'est non, mais simplement d'arriver et de se bâtir
l'agent, dont 5. Ou est-ce qu'on peut le
connecter? Je pense qu'il faudrait que je
revérifie. Mais je crois qu'on peut
connecter ce Jupiter avec notre calendrier.
Via les objectifs que j'ai donc des trucs d'une simplicité
(24:43):
absolue et je pense que ça peut être bon pour parce que je me
considère. Je me considère comme un
entrepreneur non technique et j'aurais tendance à croire qu y
en a beaucoup qui nous écoutent également sur le Podcast comme
ça. Et je crois que c'est une bonne
approche pour commencer. Très tranquillement.
De simplement bâtir des petits petits agents qui vont vous
donner une valeur ajoutée. Moi je pense que d'avoir un
(25:04):
assistant virtuel robot qui à chaque semaine me dit Ben Là
t'as des objectifs et que avec ton organisation, avec tes
projets, avec ta vie personnelle, t'es-tu rendu
compte que tu mettais autant de temps?
Dans ces types de rencontres là,est-ce qu'elles sont vraiment en
train de t'aider à atteindre tesobjectifs?
Et ça, j'ai l'impression qu'on aurait tous besoin de quelqu'un
comme ça qui nous remet des foisun petit peu à l'ordre de dire
(25:26):
est-ce que tu te rends compte que tu mets autant de temps sur
cette tâche là en ce moment? Est-ce que tu devrais vraiment
le mettre du temps? Et d'ailleurs si c'est
fonctionnel par la suite, pourquoi pas ne l'intégrer avec
l'entièreté de nos collègues? Parce que des fois soyons
honnêtes, ce qu'on veut réellement du temps tous au bon
endroit. Donc je vais essayer de créer
des petits agents comme ça je vais voir avec toi si tu
considères que ce sont des agents ou des workflow.
(25:46):
J'aurais tendance à croire culturiste de dire que c'est des
agents, voir un peu si ça peut m'aider.
Je pense que les idées que tu asdonnées sont bonnes pour notre
audience. Et si vous tentez de créer un
petit agent qui interagit avec votre calendrier, vos courriels,
vos contacts, votre SharePoint et compagnie, je vous recommande
(26:08):
fortement d'y aller avec la compagnie qui est derrière ces
outils là donc si par exemple vous êtes sur Microsoft.
À date, les tests que j'ai faitsdans Tchad GP pour s'y
interconnecter avec le Outlook de ce monde ou de chat GPH vers
le calendrier de Google? C'est limité honnêtement dans ce
que ça va donner que je vous conseille fortement dans ce
cas-là. Antoine, je pense vous êtes sur
(26:28):
l'infrastructure de Google, testez les à partir de Jimmy mai
à partir du système de Google, il va avoir une beaucoup plus
grande accès et flexibilité, aller chercher la bonne
information et vous retourner quelque chose qui fait du sens.
Encore ce matin même là je reteste le connecteur de Outlook
en chat, GPT et Outlook et j'ai encore été déçu alors qu'en fin
de semaine. Cette plein de tests entre
copilot et mon calendrier et la différence dans l'orchestration,
(26:52):
tout ça dans le résultat, elle est complètement hallucinante.
Donc oui y a des connecteurs dans chat gpy présentement, mais
ils ne sont pas à la hauteur desattentes pour beaucoup de tâches
qu'on a à leur à l'heure actuelle.
Si ça l'intéresse avec vos calendriers courriel, contact
SharePoint et compagnie. On continue à suivre ça de près.
Y a des grosses nouvelles qui sont en train de sortir, qui a
des. Indices complet Antoine de son
(27:14):
côté. Massif en ce moment sur
l'intelligence artificielle, c'est du jamais vu et même que
là on est en train de se poser la question ou l'argent va venir
parce qu'il y a tellement d'investissements qui se font en
ce moment. Donc je pense que ça va être
intéressant sur ça de près dans les prochaines semaines.
Jonathan, merci de ton temps et pour les gens qui nous écoutent,
on se dit à bientôt. Prochain épisode du podcast et
(27:35):
par contre.
Bonjour tout le monde. Avant de plonger dans l'épisode
du jour, petite mise en contexte, Jonathan prenait le
micro récemment au podcast hypercroissance pour parler
d'intelligence artificielle et on pense sincèrement que cette
discussion a le potentiel de vous apporter beaucoup de
valeur. Pour ceux qui connaissent pas
encore hyper croissance, c'est animé par Antoine chez Get Media
et le Podcast aborde sans filtreles défis, les victoires de
(00:21):
l'hyper croissance en entreprise.
Bonne écoute. Tout le monde aujourd'hui trouve
ça sexy le mot agent. Donc tout le monde dit, je vais
me bâtir un agent hier pour faire une tâche.
(00:42):
Si vous savez c'est quoi l'ordredans laquelle la tâche doit être
fait à chacune des étapes, vous allez avoir un résultat beaucoup
plus fiable en sortie avec un workflow y a qui a un agent IA.
Et c'est assez intéressant parcequ'il dit maintenant dans ses
conversations, ouvertement, qu'il a 20 agents.
Qui travaillent un peu dans son entreprise.
On pourrait le dire ainsi, il était capable de remplacer, je
pense que 75% de ces équipes. Donc on est de retour sur le
(01:09):
podcast hyper croissance en modediscussion d'affaires.
Et après avoir parlé de plusieurs sujets dans les
dernières semaines, on a parlé d'un peu d'hier, on a parlé un
peu de marketing, de challenge, de commercialisation.
On revient à nos premiers amours, du moins nos derniers
amours. On peut le dire ainsi,
l'intelligence artificielle, mais spécifiquement pour tenter
Jonathan Levy et moi aujourd'huide décortiquer qu'est-ce qu'un
(01:30):
agent il y a versus un workflow y a et on va essayer ensemble de
même. Essayer dans le podcast de
déterminer quelles seraient les premières étapes à suivre, si
bien entendu, on veut construirenotre premier agent hier, mais
avant toute chose, Jonathan, comment vas-tu aujourd'hui?
En pleine forme, Antoine comme àl'habitude, bien content d'être
là. Donc tu te fais poser des
(01:51):
questions. On demande qu'est-ce qu'un
agent? Qu'est-ce que workflow y a?
Comment ça s'intègre dans une organisation?
Comment ça s'intègre dans un département, dans une
entreprise? J'ai une question pour toi,
quelle est la différence pour commencer entre un agent et un
workflow IA et ce qu'on peut bénéficier d'un ou de l'autre?
C'est c'est bon qu'on en parle aujourd'hui parce qu'il y a
(02:11):
beaucoup de flou à travers ces différents termes là qui sont
souvent. Pas facile à comprendre, mais en
tant que entrepreneur ou gens qui sont dans un cadre
professionnel, c'est super important, vraiment, de
comprendre la différence entre un workflow IA et un agent IA
pour par la suite faire un bon plan de match.
Ou du moins prendre ça en main donc.
La différence entre un et je vais commencer par expliquer
(02:32):
c'est quoi un workflow infusé d'intelligence artificielle.
Donc c'est une automatisation qui est augmentée par
l'intelligence artificielle. Donc c'est un processus qui est
structuré, qui a des étapes connues et déterministes, et le
mot déterministe est super important.
Dans lequel on va injecter un petit peu d'intelligence
artificielle à certains points précis pour imiter le
(02:54):
comportement que une humain aurait dans ce workflow là.
Donc dans ce processus là donc il y a vraiment un chemin qui
est linéaire, avec des embranchements qu'on tourne à
gauche ou à droite, et à certains endroits on vient
répliquer une capacité collective d'un humain au final.
Donc le but c'est vraiment d'automatiser un processus qui
est connu dans l'entreprise, puis de rendre certaines étapes
(03:16):
plus intelligentes que avec du code traditionnel qu'on aurait
fait. Pour donner un exemple quand
même assez simple qu'on a dans toutes nos organisations, les
fameuses factures fournisseurs que l'on reçoit, que l'on doit
traiter, mais on reçoit cette information là, donc toute
chacune des étapes sont déterminées, ce qui devrait être
fait. Mais YA1 petit endroit qu'on va
(03:37):
utiliser l'intelligence artificielle pour venir extraire
ce qu'il y a dans le fichier PDFou dans la facture pour ensuite
l'envoyer dans le système comptable.
Donc c'est une série d'étapes prédéterminées.
Il YA1 petit morceau qu'on qu'onvient répliquer ce que l'humain
aurait fait d'extraire l'information sur le PDF.
Mais ça ne fait pas de ça un agent, il y a à ce moment-là,
donc c'est vraiment juste un petit endroit dans le processus.
(03:59):
On infuse un cerveau numérique pour venir répliquer ce que
l'humain va faire fait que ce bout là.
Ce qui est important à comprendre, c'est que c'est un
processus qui est prévisible. Les étapes sont définies à
l'avance et l'IA va agir localement à certains endroits
dans ce workflow là. Si on va du côté agent ia, dans
le mot agent, il y a le mot agir.
(04:21):
Et actions. Donc c'est dès qu'on donne une
autonomie d'action et de planification à l'intelligence
artificielle. Donc c'est une entité qui
autonome, qui va raisonner, qui va planifier et qui va agir
selon une mission qu'on va lui avoir donnée.
Et il y aura pas toute la liste d'étapes à suivre.
Il va décider par lui-même c'estquoi le plan, c'est quoi les
(04:41):
étapes, il va vérifier à quel outil il a accès à ce moment-là,
donc il y a pas d'ordre prédéfini, on lui dit pas
exactement comment faire, on luidit voici ta mission.
Voici tes données, voici tes outils et tentent du mieux
possible d'y arriver. Pareil, comme si on avait pris
un humain et qu'on lui donnait une mission, des outils, des
données, et que par lui-même il allait se faire un plan de match
(05:02):
et tenter d'agir. Au final donc.
Cet aspect-là pour donner un exemple, tout ce qui est par
exemple la planification d'entretien préventif, Ben on
pourrait fournir à l'intelligence artificielle, à
l'agent des données par exemple de une une série de capteurs sur
des machines dans l'usine des fameux IOT internet of things.
On pourrait lui fournir l'historique d'entretien, la
(05:24):
météo à venir ou les commandes qui s'en vient.
Et lui par lui même va se faire un plan de match, il va
raisonner pour dire Oup, l'unité34.
Ben il commence à avoir un peu plus de vibrations que prévu.
On serait peut-être du à faire une maintenance, un entretien,
donc on lui a pas enseigné. À avoir ce réflexe là, on lui a
donné une mission, des données, des outils et lui va émettre des
(05:44):
opinions. Il va émettre des suggestions au
final donc un workflow infusé d'i a c'est une séquence qui est
déterminée. Un agenda, c'est qu'il n'y a pas
de séquence prédéterminée, simplement un objectif global,
une mission, des outils, de la mémoire, et on va au bout de la
ligne maintenant. Dans une entreprise, quand
(06:05):
est-ce qu'on y va avec un workflow ia?
Versus un agent ia. Si vous savez exactement c'est
quoi l'ordre des choses dans laquelle la tâche doit être
fait, vous êtes beaucoup mieux dans la majorité du temps
d'aller avec un workflow ia. Tout le monde aujourd'hui trouve
ça sexy le mot agent. Donc tout le monde dit, je vais
me bâtir un agent hier pour faire une tâche.
Si vous savez c'est quoi l'ordredans laquelle la tâche doit être
(06:27):
faite, chacune des étapes, vous allez avoir un résultat beaucoup
plus fiable en sortie. Avec un workflow YA1 agent Ia.
Parce qu'il va suivre des règlesprédéterminées.
On va infuser un peu d'intelligence à certains
endroits, mais la, le niveau de fiabilité en sortie va être
beaucoup plus élevé dans ce genre de cas-là pour un workflow
via. Si vous avez une tâche qui est
très complexe, puis vous n'êtes pas capable de nommer toutes les
(06:49):
embranchements possibles pour latâche.
Vous êtes plus d'aller avec un agent hier à ce moment-là, donc
plus une mission et lui même, onva l'entraîner après à mieux
accomplir sa mission à travers le temps.
Donc si vous voulez plus de prédictibilité en sortie un
workflow, il y a si vous voulez un peu moins de travail à faire,
mais dans une tâche plus complexe, ça va être plus un
agent hier à ce moment-là qu'on va aller au final dans comment
(07:11):
on va bâtir ça donc. On entend très souvent, je veux
faire l'IA, je veux-je veux tester mes premières agents ia.
N'oubliez pas qu'il y a souvent la solution.
Ce n'est pas un agent ia, c'est un workflow dia qui va être un
workflow infusé d'intelligence artificielle qui va vraiment
arriver à ce que vous voulez au final.
Il y a vraiment un buzzword autour de l'argent, il y a et il
(07:32):
faut faire attention. Faut se dire en partant j'y vais
avec quoi? Avec un workflow via ou un
agent? ya faut bien le réfléchir et ça
arrive dans certains cas qu'on va commencer avec une certaine
avenue pour se rendre compte quec'est peut-être l'autre avenue
qui va faire du sens. Donc beaucoup souvent les gens
se lancent, je fais un agent, ily a le niveau en sortie au
niveau de la fiabilité est pas au rendez-vous, on va briser à
(07:52):
ce moment-là le processus dans des étapes plus prédéfinies.
On va infuser un peu d'i a donc on y va en workflow via et on va
arriver à ce moment-là souvent quelque chose qui fait plus de
sens dans un quotidien professionnel, donc une
meilleure. Fiabilité, une meilleure
prévisibilité de ce que l'intelligence artificielle va
sortir à la fin. Donc voilà un petit peu la.
Différence entre Workflow Ia et un agent IA c'est 2 choses que
(08:12):
souvent les gens vont mélanger, ou du moins ne connaissent pas
que un workflow est souvent la solution à adopter dans un cadre
d'entreprise. Je pense que.
Le terme est bon ici, c'est qu'on est dans une approche.
Je sais jamais, c'est le terme est bon en français, mais
probabilistic versus une approche non probabilistique
vous m'excuserez si je vienne massacrer le dictionnaire
français avec le terme que je viens d'utiliser.
(08:34):
J'espère que vous l'avez compris, c'est un terme qui est
très très anglophone ici et l'idée est la suivante, c'est de
se dire, comme tu le mentionnais, un workflow.
Spécifique dans une organisation, des étapes
spécifiques qui doivent être faites de la bonne manière pour
arriver à un rendement final doit être orienté, comme je l'ai
mentionné, à un workflow pour nepas qu'il y ait d'erreur, mais
(08:54):
que simplement l'intelligence artificielle vienne.
Accélérer, on pourrait dire ainsi le workflow et un agent
Ia. Il y a une part de possibilités
qu'il ne donne pas exactement. Un rendu final comme on le
voudrait avec une étape ou une séquence de travail a peut être
un peu différente parce que c'est probabilité qu'on pourrait
le dire ainsi. Et ça c'est c'est bon d'amener
(09:15):
ça à l'attention de notre audience parce que je sais pas
si tu l'as vécu Jonathan, mais je l'ai vécu il y a environ 18
mois de cela, maintenant qu'on commençait à tester d'intégrer
l'intelligence artificielle chezJ 7 de quelconque manière.
La réponse? De nos collègues à l'interne
étaient très souvent. Oh ça marche pas, je l'ai pas
réutilisé dans un optique qu'on traitait l'intelligence
(09:38):
artificielle dans le cas ici comme un élément.
Et terminer et non 1 1 élément probable donc dans le sens qu'on
a été habitué à des logiciels, un logiciel.
À moins qu'il y ait un bug commeon a eu hier avec AWS plus
souvent qu'autrement votre donner un résultat final qui est
99.9% du temps, toujours le même.
(09:59):
Et ici c'est différent et c'est très important de faire la
distinction entre les 2 parce que ces 2 choses totalement
différentes. Tu peux bâtir bien entendu des
logiciels avec l'intelligence artificielle, mais il y a.
Un élément probabilistique contre toi j'espère que c'est un
terme français versus un élémentqui est déterminé avec des
(10:21):
workflow comme tu l'as mentionné.
C'est super intéressant. Comment tu le Mentionnes
Antoine? Parce que c'est carrément ça des
lignes de code traditionnelles, y a pas d'intelligence
artificielle, le résultat va être déterminé et dès qu'on fait
appel à un cerveau, qu'il soit humain ou numérique, donc de
l'intelligence humaine ou de l'intelligence artificielle,
mais c'est des probabilités en sortie au final, et c'est là que
(10:42):
c'est important. Quand on décide d'automatiser
quelque chose dans son organisation avec l'intelligence
artificielle, il faut réfléchir à c'est quoi le niveau de
fiabilité qu'on voit au final, ce que je suis à l'aise avec 95%
de vérité. 9000% ou 50% à ce moment-là.
Donc faut y réfléchir parce que comme tu dis Antoine, on est
tellement habitué avec le développement logiciel qu'on a
vécu dans les dernières décennies que ça donne un
(11:05):
résultat très prédictible. L'intelligence artificielle
c'est pas le cas, ça vient répliquer l'humain, donc il peut
avoir une certaine variabilité au final.
Donc si on s'attend que 100% desfois ça donne le résultat, qu'on
qu'on nous en tant qu humain unique on pensait qu'il fallait
que ça sorte, mais il y a une problématique, on y arrivera pas
d'abord en partant parce qu'il faut l'entraîner ce fameux
cerveau, là faut y donner plus de contexte.
(11:29):
Il faut lui donner plus d'informations.
Faut nettoyer la donnée, il fautlui donner plus de données.
Donc y a de l'entraînement à faire pareil, comme on ferait
avec un collègue qu'on accueillerait dans
l'organisation. Donc en tant qu entrepreneur, en
tant que gérant d'entreprise, jepense qu'on a une une prise de
conscience à faire. Que ce qu'on va interagir comme
logiciel devant nous à cause de l'intelligence artificielle qui
(11:52):
va être intégrée dans ces logiciels là.
Nos attentes doivent être différentes de ce que on a eu
comme attente dans les dernièresdécennies.
Sinon, on va être constamment d'un côté déçu, mais de l'autre
côté, on est épaté parfois dans certains résultats que ça va
donner parce que il y a des lignes de code traditionnelles,
mais la majorité des lignes de code traditionnelles ne
permettaient pas d'arriver à ce qu'on peut faire avec
l'intelligence artificielle. Aujourd?
(12:12):
On fait une petite pause sur le podcast en cours parce que je
veux vous parler d'une entreprise que j'aime tant.
Et cette entreprise se nomme Hello Darwin, elo Darwin.
D'ailleurs, si vous ne le savez pas, c'est une organisation qui
vous aide à aller trouver les subventions dont vous avez le
droit. Et Hello Darwin est également un
partenaire du podcast hyper croissance.
Parlant de subvention, il y en aune que je veux vous parler
aujourd'hui, je veux vous parlerdu programme de soutien à la
commercialisation et à l'exportation, qui d'ailleurs
(12:34):
est une initiative d'investissement Québec.
Et là, récemment, il y avait unepartie de l'équipe de l'O Darwin
qui était présente lors d'une allocation exclusive de la
ministre de l'Économie du Québec, Christine Fréchette.
Et elle a annoncé que le programme très très prisé allait
réouvrir au courant de l'été. Et c'est un programme qui vous
aide à commercialiser vos produits et services au Québec,
(12:56):
mais également par la suite à exporter vos produits à
l'international. D'ailleurs, avec ce programme
là, dans le passé, on pouvait avoir des subventions qui
allaient jusqu'à 250000$. Mais attention, sachant que
c'est un programme qui est très très très en demande et qui a
des places limitées. Je vous invite à rapidement les
(13:19):
remplir un formulaire sur le site web de l'équipe de Hello
Darwin pour être dans les premiers à y avoir accès avant
que le programme soit plein. Donc si ça vous
intéressego.hellodarwin.com slash hyper croissance je le
répète go.hellodarwin.com slash hyper croissance, il y aura un
lien dans les notes de l'épisode.
Ça va vous donner la chance d'être dans les premiers à avoir
(13:40):
accès à cette subvention et également d'avoir un 10% de
rabais que vous allez travailleravec l'équipe de Hello Darwin.
Ils vont tout faire pour vous. Vont faire le travail pour
trouver la subvention, faire un travail pour trouver l'argent
pour vous et faire en sorte par la suite que vous pouvez vous
concentrer à une chose, faire croître votre entreprise de
retour à l'épisode en cours. Et je pense que ça débute par
(14:01):
déterminer quelles sont nos attentes et.
Et c'est très important de commencer avec la distinction
d'un workflow versus un agent IA.
Et maintenant? Ça m'amène à une question, parce
que tu sais, Jonathan, je l'avais mentionné sur le podcast
dans les dernières semaines. Il YA1 nouveau podcast.
Je suis un très grand, très grand amateur de podcasts pour
construire, capable nous-mêmes d'améliorer nos conversations au
(14:21):
quotidien, que j'écoute depuis plusieurs semaines maintenant,
qui s'appelle. Qui?
Animé par Harry Stebbings et ilsont une émission hebdomadaire
avec Jason Lemkin. Jason Linkin et un peu le
parrain du Sahara. On pourrait dire ça ici, il a
bâti son propre logiciel. Au à la fin des années 2000.
(14:46):
Il l'a vendu au début des années2010.
Et par la suite, il a bâti, il abâti la Communauté, sa Sister,
qui peut être une des plus grosses communautés de SAS au
monde et. Depuis quelques semaines
maintenant, ce qui est très intéressant c'est qu'il c'est
grandement intéressé au vibre coding.
Donc via reprit via courser, il partit lui-même des agents, il
(15:06):
bâtit lui-même des applications et il en parle ouvertement sur
son podcast. Comment qu'il les a construit,
comment ça l'aide dans son quotidien, est-ce que ça l'a
aidé à remplacer des anciens collègues qu'il avait dans son
organisation? Et c'est assez intéressant parce
qu'il dit maintenant dans ses conversations ouvertement qu'il
a 20 agents qui travaillent un peu dans son entreprise.
On pourrait le dire ainsi, il a été capable de remplacer, je
(15:27):
pense que 75% de ces équipes. Et tu lui, tu les connais?
les Américains sont très fiers de dire ça.
Ici au Québec, on se retient un petit peu de dire, bon, est ce
qu'on va remplacer une personne par un agent?
Lui, il est très fier de dire, J'ai remplacé 75% de mon équipe
avec des agents. Et il se fait se poser la
question. Et c'est un cas tellement
intéressant que je crois peu intéressé.
(15:47):
Notre audience, c'est une ancienne simo, donc une Chief
marketing Officer. Qui n'était plus à l'emploi?
Je pense qu'il sortait d'un congé de maternité qui avait eu
des grands grands emplois dans le passé.
Et qu'elle lui a envoyé un message en disant.
Elle cherche un job en ce moment, je cherche un travail.
Est-ce que t'es capable de m'aider sachant que Jason
(16:07):
énormément de connexion dans le milieu habituellement?
La réponse est bien bien sûr un si on est capable de te placer.
Puis lui a dit, j'ai absolument rien pour toi.
Et il expliquait un peu quelle était la dynamique, un peu qui
se mette en place, qui est en train de changer.
Ou est-ce que si tu n'as pas unecompréhension, une expertise,
(16:27):
une exécution que t'es capable de mettre en place en ce moment
avec l'intelligence artificielle, la réponse c'est
j'ai rien pour toi. Donc la 2nde question qu'on lui
a posé la suivante dans ce cas-là, Jason, comment
j'apprends moi-même l'intelligence artificielle?
Et lui de répondre, ce n'est pasla bonne question à poser.
La bonne question à poser, c'estcomment?
(16:48):
Je peux? Construire des outils
d'intelligence artificielle aujourd'hui.
Et c'est comme ça que je vais apprendre l'intelligence
artificielle, donc, prémisse très très longue, tout ce pour
dire si demain matin je veux apprendre l'intelligence
artificielle, partons de cette prémisse qu'on doit bâtir, que
ce soit un workflow, que ce soitun agent IA.
Jonathan, ma question pour toi maintenant est, par où je
(17:10):
commence? Comment puis-je moi aujourd'hui,
qui n'a pas nécessairement de compréhension, et le moi va
représenter les entrepreneurs qui nous écoutent, qui ne sont
pas nécessairement des entrepreneurs technique, comment
puis-je bâtir ce premier agenda?Comment puis-je bâtir cette
première application? Il y a pour.
Ultima est capable d'apprendre l'intelligence artificielle.
Je vais prendre la balle au bondlà-dessus, je vais faire un peu
(17:32):
de publicité en même temps Antoine et c'est 0 scripté mais
on offre Chopin mine in cohorte 5 jours sur l'intelligence
artificielle justement pour élever sa connaissance de c'est
quoi de l'IA? Comment prendre ça en main,
comment bien utiliser les outilsexistants?
Donc ça pourrait être un excellent premier pas pour les
gens qui se posent la question. On a d'ailleurs une cohorte qui
va recommencer à la fin novembre.
Si jamais ça vous intéresse, n'hésitez pas à aller sur notre
(17:52):
site ou m'écrire sur LinkedIn maintenant pour ta question,
Comment on réussit à se mettre les 2 mains dedans?
Pour apprendre et je pense effectivement, c'est un des
meilleurs moyens pour réussir. À comprendre où on est né, rendu
avec la capacité de l'intelligence artificielle
aujourd'hui. Et à comprendre aussi les
possibilités de où on peut l'infuser dans son organisation.
(18:14):
Fait que je suis 100% d'accord avec ce discours là.
Plus qu'on se met les 2 mains dedans, plus qu'on fait les
prises de conscience, plus qu'ondéveloppe nos réflexes et
puisqu'on comprend les capacitésau final.
Donc il existe différents avenues.
Il y a des je pense faut vraiment partir de ses propres
problèmes qu'on a dans nos entreprises.
Ce qu'on veut tenter. D'automatiser ce qu'on veut
(18:34):
faire que ça ne fait pas de sensprésentement de faire avec du
temps humain 1$ humain requis aufinal et partir de certains
scops qu'on pourrait tester les outils existants en place ou du
moins utiliser de l'outillage qui nous permet d'arriver
rapidement. Quelques exemples qui pourraient
être faits? Dans chat gpy en soi maintenant,
il commence à avoir beaucoup de fonctionnalités avancées, qu'on
(18:55):
est capable de faire des agents ou de répliquer ce qu'un agent
peut faire pour faire certaines tâches au quotidien.
Même chose dans copilot. Je vais donner un exemple pour
ceux qui sont sur copilot de Microsoft, il est possible à
l'heure actuelle d'activer la fonction GPT5 et lui poser un
paquet de questions par exemple.L'i mes courriels les 21
(19:18):
derniers jours et dis-moi ce queje suis en train d'oublier?
On peut lui demander. Analyse mon calendrier des 90
derniers jours et 10 mois. Si ça correspond à notre focus
stratégique, qu'on faisait ce que je suis en train de me garer
quelque part ou ce que je suis en train d'échapper quelque
chose et on se putain. Ça, c'est un agent ici, qu'on
soit clair, ça c'est un agent calendrier ou un agent email,
(19:39):
qu'on utilise les bons termes. Exactement parce que c'est un
équivalent de chat GPT qui a accès à des outils.
Donc il a accès à ce moment-là àaller voir ce qui se passe dans
votre calendrier, ajouter des choses dans votre calendrier,
aller dans le SharePoint, aller sur Internet.
Donc il a une panoplie d'outils,il a une mémoire et vous lui
donnez une mission. Vous lui dites pas exactement
comment accomplir ses missions, mais par le fait qu'il peut
(20:01):
faire son plan de match. Et l'accomplir, de la manière
qu'il pense, avec les outils du mieux qu'il peut, ça devient à
ce moment-là un concept d'agent au final.
Donc il y a moyen de bâtir des petits agents dans votre
organisation par des outils existants comme chat GPT, comme
Copilot, comme Claude anthropique donc de bien
connaître ces outils là ou du moins de s'y intéresser quelques
(20:22):
minutes par jour. Mais je pense ça peut vraiment
faire la différence pour commencer à avoir un petit peu
de traction, puis surtout à comprendre, on en est
aujourd'hui où est-ce que ça s'en va?
Puis après ça peut être de cibler d'autres items qu'on peut
pousser plus loin en termes d'automatisation.
Donc ça je pense, c'est le niveau un qui peut être
pertinent pour les entrepreneursd'utiliser les outils existants
et de s'y intéresser. Maintenant, il y a différentes
(20:44):
sources d'information qui peuvent vous motiver à être à
tester des nouvelles choses là-dedans.
Youtube est un excellent conducteur de nouvelles
fonctionnalités et d'exemples. Si vous commencez à faire
quelques petites recherches dansYoutube, l'algorithme va s'en
charger. Assurément, c'est de
l'intelligence artificielle derrière tout ça qui va vous
proposer d'autres cas de fonctionnalités que vous pouvez
(21:05):
tester dans copilot, dans ce GP ou dans n'importe quel autre
outil. Y a que ça j'appellerai ça un
petit peu le niveau un de prise en main.
Le niveau 2 peut être grâce à des outils qui permettent de
faire ce qu'on appelle en bon français du heavy lifting donc,
de tester l'intelligence artificielle, de créer du
workflow, de créer des agents iaavec peu d'efforts de codage,
(21:26):
peu ou pas d'effort de codage. Qui normalement avec des lignes
de code traditionnel aurait prisdes jours, voire des semaines,
mais là c'est faisable en quelques heures ou quelques
jours de tester l'IA, de prendreça en main, de voir comment ça
réagit. Donc un outil qui est qui est
très en vogue et présentement, c'est l'outil N8N.
Donc normand 8 Normand et cet outil là commence vraiment à se
(21:49):
démarquer dans l'écosystème à l'heure actuelle.
Donc c'est un genre d'outil que je vous conseille fortement
d'aller voir sur Youtube. Les possibilités de peut-être
tranquillement prendre en main tout ça.
J'ai mis 2 mises en garde par rapport à cet outil là,
Premièrement, la majorité des choses allez voir sur Youtube.
Quand vous allez le tester, c'est pas aussi beau et aussi
fantastique. Ce que vous allez voir sur
(22:10):
Youtube il y a certains youtubers qui ont tendance à
mettre ça beaucoup plus simple, beaucoup plus facile que la
réalité de ce qui en arrière. C'est quand même du très bon
apprentissage pour voir les possibilités et commencer à
jouer avec ça. Donc gardez votre quand même
votre ex critique derrière derrière ce que vous allez voir
sur Youtube de ce monde par rapport à cet outil là.
L'autre item qui est super important, c'est que.
(22:33):
Faire 80% de la job? Va prendre un certain temps.
Et le 20% du temps va probablement prendre 80% du
temps. Donc entre ce que vous allez
voir quand vous allez mettre quelque chose dans cet outil là
comme une huitaine, vous dites Hey, ça va super vite, ça prend
quelques heures à déployer, c'est fait, c'est réglé non?
Le 20% pour l'amener vraiment enproduction ready, donc capable
de l'amener dans un quotidien fiable, prend quand même
beaucoup de temps pour s'y rendre, mais ça reste quand même
(22:56):
une excellent outil pour comprendre la mécanique.
On a nous-mêmes développé des flots et des agents dans une
huitaine pour nous, puis certains de nos clients et
souvent les clients nous disent ce que je peux, ce que je peux
faire. La même chose chez nous dans mon
organisation. Est ce que je peux répliquer ce
que t'as fait? Je donne vraiment une analogie
pour expliquer cet outil là. C'est quoi?
(23:18):
C'est comme si vous dites-moi jeme lance une compagnie de qui va
faire de la distribution de colis et 8N c'est comme si vous
prenez votre vélo pour aller porter le colis.
Ça va fonctionner, vous allez réussir à les porter.
Le vélo, vous le colis, ça va vous prouver que vous êtes
capable d'aller livrer un colis et que ça fonctionne.
Mais si vous voulez le faire à un certain volume, le vélo sera
pas la solution pour amener ça viable dans une opération
(23:40):
quotidienne au final. Donc c'est un très bon outil
pour prototyper, pour tester rapidement, mais pour vraiment
amener ça dans un cadre à grandeéchelle fiable.
Il y a d'autres outils, y a d'autres systèmes qu'il faut
mettre en place pour réussir à la ligne, mais ça reste quand
même une excellente outil pour se mettre un petit peu les mains
là-dedans, comprendre, interagir, tester.
Excusez-moi l'expression, se casser un petit peu la gueule.
(24:01):
Donc je le recommande fortement d'aller jeter un petit coup
d'œil de ce côté-là. C'est plus complexe que ça en a
l'air sur le Youtube de ce monde, mais ça reste quand même
un très bon outil pour apprendrepuis à assimiler des concepts
derrière tout ça. Ben écoute moi Jonathan, tu
viens de me donner des idées, dont fascinantes, et je vais me
porter. Garant dans donner la suite un
(24:22):
peu sur le podcast dans les prochaines semaines.
Mais c'est non, mais simplement d'arriver et de se bâtir
l'agent, dont 5. Ou est-ce qu'on peut le
connecter? Je pense qu'il faudrait que je
revérifie. Mais je crois qu'on peut
connecter ce Jupiter avec notre calendrier.
Via les objectifs que j'ai donc des trucs d'une simplicité
(24:43):
absolue et je pense que ça peut être bon pour parce que je me
considère. Je me considère comme un
entrepreneur non technique et j'aurais tendance à croire qu y
en a beaucoup qui nous écoutent également sur le Podcast comme
ça. Et je crois que c'est une bonne
approche pour commencer. Très tranquillement.
De simplement bâtir des petits petits agents qui vont vous
donner une valeur ajoutée. Moi je pense que d'avoir un
(25:04):
assistant virtuel robot qui à chaque semaine me dit Ben Là
t'as des objectifs et que avec ton organisation, avec tes
projets, avec ta vie personnelle, t'es-tu rendu
compte que tu mettais autant de temps?
Dans ces types de rencontres là,est-ce qu'elles sont vraiment en
train de t'aider à atteindre tesobjectifs?
Et ça, j'ai l'impression qu'on aurait tous besoin de quelqu'un
comme ça qui nous remet des foisun petit peu à l'ordre de dire
(25:26):
est-ce que tu te rends compte que tu mets autant de temps sur
cette tâche là en ce moment? Est-ce que tu devrais vraiment
le mettre du temps? Et d'ailleurs si c'est
fonctionnel par la suite, pourquoi pas ne l'intégrer avec
l'entièreté de nos collègues? Parce que des fois soyons
honnêtes, ce qu'on veut réellement du temps tous au bon
endroit. Donc je vais essayer de créer
des petits agents comme ça je vais voir avec toi si tu
considères que ce sont des agents ou des workflow.
(25:46):
J'aurais tendance à croire culturiste de dire que c'est des
agents, voir un peu si ça peut m'aider.
Je pense que les idées que tu asdonnées sont bonnes pour notre
audience. Et si vous tentez de créer un
petit agent qui interagit avec votre calendrier, vos courriels,
vos contacts, votre SharePoint et compagnie, je vous recommande
(26:08):
fortement d'y aller avec la compagnie qui est derrière ces
outils là donc si par exemple vous êtes sur Microsoft.
À date, les tests que j'ai faitsdans Tchad GP pour s'y
interconnecter avec le Outlook de ce monde ou de chat GPH vers
le calendrier de Google? C'est limité honnêtement dans ce
que ça va donner que je vous conseille fortement dans ce
cas-là. Antoine, je pense vous êtes sur
(26:28):
l'infrastructure de Google, testez les à partir de Jimmy mai
à partir du système de Google, il va avoir une beaucoup plus
grande accès et flexibilité, aller chercher la bonne
information et vous retourner quelque chose qui fait du sens.
Encore ce matin même là je reteste le connecteur de Outlook
en chat, GPT et Outlook et j'ai encore été déçu alors qu'en fin
de semaine. Cette plein de tests entre
copilot et mon calendrier et la différence dans l'orchestration,
(26:52):
tout ça dans le résultat, elle est complètement hallucinante.
Donc oui y a des connecteurs dans chat gpy présentement, mais
ils ne sont pas à la hauteur desattentes pour beaucoup de tâches
qu'on a à leur à l'heure actuelle.
Si ça l'intéresse avec vos calendriers courriel, contact
SharePoint et compagnie. On continue à suivre ça de près.
Y a des grosses nouvelles qui sont en train de sortir, qui a
des. Indices complet Antoine de son
(27:14):
côté. Massif en ce moment sur
l'intelligence artificielle, c'est du jamais vu et même que
là on est en train de se poser la question ou l'argent va venir
parce qu'il y a tellement d'investissements qui se font en
ce moment. Donc je pense que ça va être
intéressant sur ça de près dans les prochaines semaines.
Jonathan, merci de ton temps et pour les gens qui nous écoutent,
on se dit à bientôt. Prochain épisode du podcast et
(27:35):
par contre.
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