Alexandre Dubé-Côté : AI AI AI! Définitions, données & dystopies

François Lanthier Nadeau:Moi j'ai failli virer fou en début d'année, j'ai commandé 13 livres, je lisais tous les tweets, treads de Doomers, pis les... Ah ben... Les Bustrum ont tout... Y'a du...

Alexandre Dubé-Côté: Y'a moyen de se faire part, y'a moyen de se faire part.

François Lanthier Nadeau: Dude, si t'as un profil obsessif, compulsif, tu peux creuser longtemps, tu peux binger longtemps.

Alexandre Dubé-Côté: Ah oui.

François Lanthier Nadeau: Pis si t'as un profil rêveur aussi, tu peux rêver longtemps.

Alexandre Dubé-Côté: Ben moi... Toujours dans un... C'est une petite balance entre les deux. De savoir toutes les possibilités qui sont à faire, puis de voir, wow, on pourrait faire ça, on pourrait faire ça. C'est étourdissant, puis là, de l'autre côté, ah, ouais, ça aussi, ça peut arriver.

François Lanthier Nadeau: J'ai continué de vivre cette life jusqu'à mon dernier souffle. Si vous cherchez un emploi ou un employé en SaaS au Québec, allez sur SaaSpasse slash emploi avec un S, notre job board. Le prochain event SaaSpasse aura lieu à Montréal au CENTEC le jeudi 18 avril. Je vais jaser de développement produit, de diversification des revenus de service et plus encore avec Jean-Gabriel Philippe, cofondateur chez Chronoscope Innovation et Chronoscope. Les billets sont dispos sur Evenbright, la batailleur de notre site et en show notes. La première retraite privée pour fondateur SaaSpasse s'en vient tranquillement en avril. Si vous voulez soumettre votre candidature pour la prochaine, allez sur saspace.com ou écrivez-nous sur LinkedIn ou à bonjourhiatsaspace.com. On vous enverra le formulaire et les détails. Aujourd'hui sur le pod, je jase avec Alexandre Dubé-Côté, analyste d'affaires et spécialiste d'intégration IA chez Baseline, une firme d'accompagnement en intelligence artificielle. C'est-tu sûr beaucoup d'avoir autant de temps de qualité avec un passionné qui baigne là-dedans ? Littéralement. On va vulgariser beaucoup de concepts, donc les Language Language Models, Retrieval Augmented Generation, RAG, Deep vs Machine Learning, Generative Design. On parle beaucoup des données aussi, donc la gouvernance, l'architecture, l'hygiène et les biais dans les données. On va expliquer aussi ce que Baseline font quand ils entrent dans un SaaS, comme par exemple la cartographie des processus, l'identification des opportunités en IA. Alexandre me donne d'ailleurs un exemple assez malade d'un de leurs clients SaaS et des vrais cas d'utilisation qu'il y a. Finalement, Alexandre me fait allumer sur quelques nouveaux horizons éthiques et moraux dans la nouvelle ère du AI, puis ensuite on freestyle et sci-fi un peu. Et puis aussi j'y pose la question ultime, penses-tu que le futur va ressembler plus à Brave New World ou 1984 ? Alright, on passe au show, let's go ! Alexandre bienvenue sur SaaSpasse.

Alexandre Dubé-Côté: Merci beaucoup.

François Lanthier Nadeau: Comment ça va ? Très bien, toi ? Ça va bien, je suis content de te voir en vrai.

Alexandre Dubé-Côté: Même chose.

François Lanthier Nadeau: Je demande tout le temps aux invités, je vais t'avoir introduit dans l'introduction, mais je demande tout le temps aux invités s'ils se rappellent comment on s'est connus.

Alexandre Dubé-Côté: Je pense qu'on s'est croisés à un événement chez WorkLeap. un épisode à ce moment-là. Je voulais dire G-Soft, mais ça, on va faire la correction.

François Lanthier Nadeau: Mais oui. C'est ça. Dans ces événements-là, j'aime ça. C'est très énergivore pour moi parce que contrairement à ce que certains pensent, je ne suis pas tant un extroverti. J'aime ça, donner un show et tout ça, mais ça me tire du jus d'être avec du monde. Puis, Chris, je vois plein de monde nice, dont toi cette fois-là, mais on se parle 30 secondes, 2 minutes. On n'a jamais le temps de se poser et d'avoir des belles convos, genre.

Alexandre Dubé-Côté: Ben, ça se voyait que t'étais tiré dans pas mal de directions différentes, là. Ça, je pense que ça se comprend aussi,

François Lanthier Nadeau: là. Le fait que Baseline soit devenu un partenaire certifié de SaaSpasse Puis le fait qu'on s'est dit ok, on veut explorer plus les haies sur le pod ça nous donne cette occasion-là, donc je suis bien reconnaissant que tu sois là.

Alexandre Dubé-Côté: Très content d'être là.

François Lanthier Nadeau: Fais-nous un mini highlight un peu de ta carrière, qu'est-ce qui t'a amené un peu chez Baseline ?

Alexandre Dubé-Côté: Moi, j'ai fait longtemps dans le milieu de la restauration. T'es sûr ? Oui, ça m'a fait me promener un petit peu partout, mais j'ai toujours eu un intérêt dans les TI, ça, depuis longtemps. Puis éventuellement, ça prend un milieu un petit peu plus calme, ça prend un petit peu de stabilité dans une vie. Ça fait que j'ai fait une réorientation de carrière pour focusser vraiment complètement et à temps plein sur les TI. OK. Je suis allé du côté de la formation, j'ai fini quelque chose que j'avais commencé à McGill. OK. Puis dans le cadre de ce cours-là, j'ai fait un projet de recherche qui m'a amené à rencontrer les gars de Baseline au labo. de recherche de l'Université Laval du Québec.

François Lanthier Nadeau: Ça, c'était en quelle année, mettons ?

Alexandre Dubé-Côté: C'était 2019-2018, dans ces eaux-là.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: Fait que... Fait que toi,

François Lanthier Nadeau: tu te rends compte, ces gars-là, mais t'as pas un profil autant ultra-geek qu'eux autres, là. T'es technique.

Alexandre Dubé-Côté: J'ai toujours été un geek dans l'âme, là. Je veux dire,

François Lanthier Nadeau: là-dessus, je coche beaucoup de boîtes, mais... Mais t'es pas en train de finir, mettons, ton post-doc en intelligence artificielle.

Alexandre Dubé-Côté: Non. T'as comme un...

François Lanthier Nadeau: T'amènes une vibe plus quoi ?

Alexandre Dubé-Côté: D'affaires, plus de projets,

François Lanthier Nadeau: plus...

Alexandre Dubé-Côté: Un peu plus d'affaires, un peu plus de projets, pis c'est sûr que, ben, j'ai un peu d'énergie là, fait que ça a permis de rencontrer les boys, mais ça a permis aussi de voir un petit peu... de voir un petit peu le genre de dynamique qu'on avait ensemble, pis ça s'est trouvé que c'était ben le fun comme dynamique là. Pis Bassline, si t'avais à me le décrire en deux, trois lignes, mettons ? Ben, c'est... c'est une rencontre de... c'est des gars, on va se le dire, à la base, pis maintenant seulement ça. Exact. Mais avec un... Mais qui ont la même passion pour l'IA, qui ont cette même expertise-là, mais qui ont aussi un gros tronc de valeurs communes. Le côté, on est une coopérative, puis c'est quelque chose qui transparaît dans pas mal tout ce qu'on fait. Donc, le fait qu'on travaille en partenariat beaucoup, le fait qu'on travaille au sein de l'équipe de cette façon-là, je pense que ça... C'est dans l'ADN de Baseline. Ça vaut la peine de le mentionner.

François Lanthier Nadeau: C'est une des choses qui avait démarqué David quand je l'ai rencontré. Sa vision de comment il avait construit cette firme-là. D'ailleurs, si le monde veut l'écouter, épisode 41 avec David Beauchemin. On a aussi release l'entrevue vidéo du partenaire certifié Baseline. saspace.com Il y a une bonne vidéo qui est là.

Alexandre Dubé-Côté: Deux bons épisodes. Oui,

François Lanthier Nadeau: exact. Ton rôle officiellement, c'est... analyse d'affaires, si tu as autre chose, décris-moi un peu ton rôle.

Alexandre Dubé-Côté: Le titre, c'est analyse d'affaires, spécialiste d'intégration de l'IA. Donc, vraiment, d'aller regarder dans les compagnies avec qui on travaille, avec qui on veut travailler, à quoi ça ressemble leurs besoins, à quoi ça ressemble leur réalité, puis de matcher ça avec ce qu'on connaît à l'interne de l'IA. Où est-ce que c'est pertinent d'aller regarder, explorer, puis faire rentrer de l'IA, puis comment on peut le faire pour que ça... que ça fit avec la réalité d'affaires, que ça fit avec les ressources qui sont disponibles, puis que ça fit avec la réalité technique de ce qu'on peut développer, puis où sont les limitations.

François Lanthier Nadeau: Fait que c'est ça, parce que de la tech ou de l'innovation, juste pour de l'innovation, si c'est pas canalisé dans les besoins d'affaires qui gênent à des résultats qui font croire une compagnie, c'est un peu pointless. Mais tu sais, c'est pas pointless, c'est du fun, c'est de l'expérimentation, mais vous, vous vendez des services à des business, donc il faut qu'il y ait des use cases qui valent la peine. ben c'est exactement ça fait que t'es le pont un peu entre les clients le marché pis tout ce potentiel technique là ces nouvelles technologies là toi t'agis comme le bridge ouais ben moi le terme bridge là c'est un terme que j'aime beaucoup c'est

Alexandre Dubé-Côté: vraiment ça que je visais en rentrant chez RISDLINE c'est vraiment ça que je visais depuis un petit bout de temps mais c'est d'être capable justement de réconcilier des réalités d'affaires des visions d'entreprises pis Le côté technique, ce qui est faisable, puis d'aller matcher des fois des langages qui ne sont pas les mêmes. D'aller dire, d'aller faire un traducteur un petit peu entre c'est quoi le technique, c'est quoi le... Qu'est-ce qui se passe dans le boardroom ? Ça, je pense qu'il y a des beaux exemples de manque de communication de ce côté-là. Il y a des beaux exemples de quand on dit oui, oui, oui, parce que le client veut ça, puis qu'on n'a jamais regardé si... La technique se faisait, puis vice-versa, de dire, bien, on a un projet, on a assez de liberté, ça, c'est le fun, ça, c'est ce qu'on veut faire, mais si ça marche pas avec ce que le client a besoin, ça sert à rien de chose.

François Lanthier Nadeau: Puis l'intelligence artificielle, bon, c'est un mot valise, je veux dire, ça peut vouloir dire 37 000 affaires différentes. Dans le cas de Baseline, si je me rappelle bien, Il y a beaucoup de focus qui est mis au niveau de la gouvernance et de l'utilisation des données. Bien les collecter, qu'elles soient internes ou externes, s'assurer que ce qu'on collecte, ça va nous servir à prendre des actions, des décisions en compagnie. Mais après ça, ça peut devenir aussi funky que du generative AI pour certains cas d'utilisation, du object recognition, de la vision. Il y a-tu de la statistique ? Je fais-tu un bon résumé ? Oui,

Alexandre Dubé-Côté: bien,

François Lanthier Nadeau: AI,

Alexandre Dubé-Côté: c'est très, très large. Je veux dire, il y a plusieurs sous-catégories. C'est sûr qu'on va regarder beaucoup du côté du machine learning et du deep learning pour le côté technique de ce avec quoi on travaille. Mais, comme tu mentionnes, ça prend plusieurs directions qui sont des fois complémentaires, des fois qui valent la peine d'être explorées. pour chacun de leur côté. Je dirais, on a la chance que le NLP, le Natural Language Processing, ce soit pas mal dans l'ADN de baseline. Il y a beaucoup d'expertise à la base qui était concentrée là-dessus. Puis ça, c'est ce que beaucoup de monde connaissent maintenant comme les gros modèles de langue, c'est-à-dire les chats GPT de ce monde.

François Lanthier Nadeau: Un gros modèle de langue, c'est Language Language Model.

Alexandre Dubé-Côté: C'est Language Language Model. Je me... Kling ! J'essaie de réduire les anglicismes.

François Lanthier Nadeau: Parfait, man. Je vais essayer de te suivre le plus que je peux là-dedans. C'est pas ma force. Mais c'est super. Mais là, toi, t'es cette espèce de pont-là critique entre les besoins clients et le potentiel technique. L'intelligence à ça, ça bouge vite. On l'a vu, Chris Jepiti est sorti, man. En deux ans, ça l'a fait des bons d'avancement assez impressionnants. Mais les... gros modèles de langage, c'est pas juste ça. Il y a plein d'autres, que ce soit en ML ou en NLP ou en deep learning, tous ces paradigmes-là de l'informatique, je veux dire, ça avance, ça bouge vite. Comment tu fais un peu pour comme keep up, côté savoir ?

Alexandre Dubé-Côté: Il y a une couple de choses. Il y a pas mal de lectures. Ça, je veux dire, il y a des belles ressources en ligne par rapport à ça. Il y a un newsletter que j'aime beaucoup. qui est TLDR AI. Donc, c'est Toulon-Den-Reed, spécifiquement AI, où tu vas avoir un envoi par jour avec les 4-5 plus grosses nouvelles dans ce domaine-là. Quand Openai décide qu'il lance un nouveau modèle, quand il y a une grosse nouvelle par rapport à un clash entre, par exemple, un syndicat américain d'écrivains puis leur employeur, bien... Ça permet de suivre un petit peu tout de ce côté-là. C'est bon. Il y en a du côté de LinkedIn, il y a des pages avec Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science. Il y en a une couple de bonnes, de commencer à regarder des articles, puis habituellement LinkedIn est bon pour suggérer des choses complémentaires.

François Lanthier Nadeau: On en reprend une couple dans les show notes.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, bien c'est ça.

François Lanthier Nadeau: Puis sinon, vous avez une manière, je pense... dans l'équipe d'apprendre. Moi, quand je faisais ma prep pour le pod, j'ai découvert un peu les base learn. Parle-moi d'en, là.

Alexandre Dubé-Côté: Ça, c'est la portion deep dive. Tout ce que je viens de dire, c'est de prendre toute l'information puis de regarder au très high level. Mais les base learn, c'est une façon qu'on s'est donné de vraiment se plonger dans des technologies qu'on considère critiques. Puis de se dire qu'on bénéficie de l'expérience de groupe, puis de l'expertise de groupe pour vraiment regarder ces technologies-là. J'ai un exemple dans... Ça fait pas super longtemps qu'un autre acronyme à mode, c'est les RAG, Retrieval Augmented Generation.

François Lanthier Nadeau: Explique-moi un peu c'est quoi.

Alexandre Dubé-Côté: C'est une couche d'abstraction à mettre sur les modèles de langue.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: Où, en gros, ce qu'on va faire, c'est qu'on va forcer un modèle à travailler dans le cadre de données propriétaires ou de données d'affaires.

François Lanthier Nadeau: C'est bon.

Alexandre Dubé-Côté: On va dire, t'as pas juste le monde de ton entraînement, avec lequel travailler pour répondre à la question. Mais ce qu'on va te donner, c'est une base de données de documentation. Ça peut être des documents techniques sur des médicaments, par exemple. Puis dire, on va faire une recherche, on va interagir comme avec un modèle de langue, on va poser des questions. Mais ce que tu vas nous redonner, de un, va être composé juste sur ton corpus. Va être composé des documents les plus pertinents sur ton corpus. Puis d'un, t'es sûr que t'as un backing pour tes sources. De deux, tu es sûr que c'est pointu et que ça ne part pas dans une direction et que ça n'a pas besoin de partir.

Participant 4: C'est ça. RAG. Retrievable

Alexandre Dubé-Côté: Augmented Generation.

Participant 4: Generation. OK.

Alexandre Dubé-Côté: Ça, si... Tu suis un petit peu, si tu suis beaucoup les I disons, sur les platforms, tu vas l'avoir vu passer et tu vas peut-être avoir une notion de ce que ça représente. Mais dans les base learn par exemple, ce qu'on va faire, on va s'asseoir autour d'une table, tout le monde, puis il y a quelqu'un qui va avoir pris le lead de faire une recherche technique plus pointue, puis de soulever des points de discussion. Donc, comment on évalue ça ? Comment, quand on déploie, quand on prépare un rag comment on évalue ses performances ? Ben ça, c'est pas quelque chose sur lequel tu as un article qui est déjà préécrit.

François Lanthier Nadeau: C'est pas quelque chose... C'est la frontière de...

Alexandre Dubé-Côté: C'est ça. Fait que là, on est une gang autour de la table, puis des fois, ça part en conversation assez pointue, assez ésotérique. Mais d'un autre côté, c'est le genre d'interaction, d'interactif, puis de point de vue que je vois mal être capable de trouver ailleurs.

François Lanthier Nadeau: Ouais, puis c'est un peu l'expertise que vous continuellement construisez. C'est pour ça que le monde va venir avec vous autres. les clients, mais OK, puis un base learn, mettons, fait que c'est comme vous orchestrez la transmission, puis même l'éruption de nouvelles connaissances à l'interne. Genre, c'est vraiment, il y a de ça, puis c'est quoi la fréquence de ça, mettons, puis le format, ça dure combien de temps ?

Alexandre Dubé-Côté: En ce moment, on les fait une fois par mois. Ça dure environ trois heures.

François Lanthier Nadeau: OK,

Alexandre Dubé-Côté: fait que c'est un vrai débat.

François Lanthier Nadeau: Pas un PowerPoint. Non, non,

Alexandre Dubé-Côté: c'est ça. C'est pas de l'exposition, ça aurait pas pu être remplacé par écouter cette vidéo-là de 15 minutes. C'est quelque chose qui veut vraiment approfondir un sujet. Moi, j'aimerais ça que ce soit plus fréquent. Ça va peut-être être dans les cartes, parce que c'est vraiment un super bel outil qu'on a.

François Lanthier Nadeau: C'est cool, dude. Puis là, peux-tu me spoiler ? Y a-tu d'autres sujets qui s'en viennent dans les basses learn ? La roadmap des basses learn. Parce que juste ça, j'ai trouvé ça méga intéressant d'apprendre vite fait sur le rag qu'on parlait.

Alexandre Dubé-Côté: Ben, moi, je te dirais... j'aimerais ça beaucoup qu'on touche sur le generative design bientôt.

François Lanthier Nadeau: OK, fait que les mid-journeys de ce monde, ou là je suis dans le champ ?

Alexandre Dubé-Côté: On est dans le même concept, mais plus encadré. Generative design, ça va être de la création par contrainte. Donc, si on prend par exemple des logiciels de CAD, de dire, moi je veux générer un plan de X, moi je veux générer un, et ça peut s'appliquer à beaucoup de modèles. Mais on regarde, mettons, un plan de salle pour un spectacle ou un Congress Hall. OK,

François Lanthier Nadeau: oui.

Alexandre Dubé-Côté: Donc, de dire, voici ce que tu as comme réalité immuable. Ça, c'est des murs que tu ne peux pas bouger. Ça, c'est des... Voici ce que tu as comme contrainte à optimiser. Tu as tel exposant, tel exposant. Tu veux qu'ils soient proches les uns des autres. Tu veux que celui-là soit le plus près du trafic. Puis tu as, bien... Voici ce que ça représente comme espace. Maintenant que tu sais ça, donne-moi des idées. Génère des possibilités. Génère des choses qui sont possibles. Quand tu parlais de mid-journey, ça peut se faire du même côté avec, mettons, la représentation visuelle, architecturale. Oui. C'est-à-dire, voici ce à quoi je veux que ça ressemble, mais voici les normes du Code du bâtiment du Québec. Puis de dire, tu ne peux pas construire ça. Ça fait que celui-là, tu scopes out.

François Lanthier Nadeau: Puis là, éduque-moi un peu, mettons, le modèle que tu utiliserais derrière ça, c'est du machine learning ? Tu le nourris comment ? C'est quoi, genre ?

Alexandre Dubé-Côté: On va parler de deep learning. Deep learning ? Oui.

François Lanthier Nadeau: David m'a l'expliqué à la différence, mais je l'oublie tout le temps.

Alexandre Dubé-Côté: C'est trop. Deep versus machine learning. C'est un modèle de machine learning avec plus de profondeur de récursion, qui va avoir plusieurs couches d'abstraction. C'est le genre de choses où tu es capable de nourrir et d'extraire des features, donc des abstractions de plus haut niveau que ce que tu as en tout début de modèle. Après ça, je pense qu'il reste beaucoup à établir sur c'est quoi la meilleure approche pour ces problèmes-là. C'est ça que je trouve intéressant. De donner une réponse définitive, la beauté c'est qu'en ce moment... Moi, j'en connais pas, mais... Il y a assez de belles percées pour savoir qu'il y a du jus à tirer de cet espace-là.

François Lanthier Nadeau: Puis là, tu parlais, mettons, de RAG, qui était Retrieval Augmented Generation. Puis ça, c'est l'acte un petit peu de dire, OK, pour une compagnie donnée qui a un dataset propriétaire, comment est-ce qu'on peut… leverager ce dataset-là, puis aider les gens à avoir plus de connaissances ou, je sais pas, améliorer comment ils vendent quelque chose. Ça peut être n'importe quoi, mais ça, c'est très générique comme use case, right ? Mais là, tu m'as parlé, mettons, de generative design dans certaines contraintes comme, mettons, des plans AutoCAD, ou t'as dit, mettons, de l'optimisation d'espace physique dans un lieu donné, whatever. Ça m'a comme fait cliquer. Y a-tu des verticales, que ce soit en SaaS ou pas en SaaS, d'industrie dans lesquelles vous Vous essayez de vous concentrer, baseline, ou comme il y a plusieurs types de membres ?

Alexandre Dubé-Côté: Bon, on en a quelques-uns. Je te dirais le NLP, donc tout ce qu'il y a à très haut langage, donc tout ça en est une grosse. Mais on a aussi une belle expertise avec un de mes collègues, François-Alexandre, du côté de l'industrie 4.0.

François Lanthier Nadeau: Qu'est-ce que ça veut dire ça ?

Alexandre Dubé-Côté: Ça, c'est l'autonomisation des processus de création.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: Tu vas avoir un... Industriel beaucoup ? Industriel.

François Lanthier Nadeau: OK, c'est bon.

Alexandre Dubé-Côté: Un bel exemple qui est mentionné assez souvent, c'est de prendre une ligne où tu as des décisions complexes. Dans ce cas-là, il parle d'une ligne de séchage de bois. Tu dois avoir un outil qui te permet de rapidement sécher certaines planches. Mais tu passes la planche rapide, rapide. Puis si tu as la décision de je la mets dessus je mets dessus. certaines de mes planches dans ce four-là qui a une capacité limitée, si c'est pris par un humain, c'est le doigt dans l'air. J'espère avoir raison. Tandis que si tu es capable de modéliser, si tu es capable de regarder quand je prends ce genre de décision-là à ce moment-là, voici ce que ça donne sur mon thorough put. Moi, je mesure le dollar par planche ou le dollar par minute que ma ligne est capable de produire. Puis, je suis capable de faire un jumeau de ma ligne de... de séchage, je suis capable de faire un jumeau numérique, puis de lui dire, essaie des comportements différents, optimise-moi pour ça, puis prends des décisions en temps réel basé là-dessus. Ça fait que ça, c'est une petite portion de cette...

François Lanthier Nadeau: Ça fait que ça, c'est des verticales dans l'AI, mettons.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, exactement.

François Lanthier Nadeau: Mais il y a dans le marché, en termes de, mettons, la construction ou genre les services de santé ou genre les coachs d'affaires, je disais un peu n'importe quoi. Ça, il n'y a pas nécessairement de concentration encore. Puis peut-être qu'il n'y a pas besoin de n'en voir.

Alexandre Dubé-Côté: Je dirais qu'avec le côté NLP, avec le côté langage, ça touche assez à pas mal toutes les industries. C'est vrai. Il y a des besoins d'affaires de ce côté-là. Quand tu disais que tu as de l'information propriétaire, tu veux X, puis tu veux répondre aux demandes de tes clients de façon automatisée. On en a vu des chatbots plus rudimentaires à essayer de répondre. rapidement et efficacement, ce qui risque de faire pencher la balance vers utilisable et de façon intéressante, c'est des choses comme ça. Mais le genre de problème en LLP, je pense que ça touche beaucoup. Je dirais, une des verticales qui est différente, plus en esprit, on essaie de toucher, c'est du thought leadership.

François Lanthier Nadeau: OK. De l'éducation, de l'inspiration, de l'autorité un peu dans le domaine.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, de prendre des décisions concertées et intelligentes en tant qu'entreprise, en tant qu'industrie. De dire, il y en a beaucoup en parlant de l'AI qui parlent des peurs que ça suscite. Parle de, oui, OK, voici ce qui inquiète ici, voici ce qui inquiète là. Il y a eu quelques tentatives de dire, on devrait faire ça, mais... De proposer un moratoire sur le développement quand tu n'as aucune dent pour le faire, ben bravo là, tu as levé la main mais tu n'as rien dit.

Participant 4: Je comprends.

Alexandre Dubé-Côté: Mais de dire, de se proposer un cadre, de se proposer une philosophie d'utilisation, de se proposer un cadre de ça. Donc là en ce moment, je travaille avec un de nos clients pour justement développer la façon dont cette industrie-là, donc une belle industrie créative au Québec, veut... encadrer l'utilisation de l'EI. Du côté technique, pour donner les ressources aux membres de l'industrie, mais aussi du côté éthique, du côté légal. Donc de dire, on sait que si on suit ces guidelines-là, de un, on n'est pas en train de briser de loi, puis de deux, on n'est pas en train d'accidentellement encourager une organisation ou une pratique qui est complètement contre nos valeurs.

François Lanthier Nadeau: C'est que c'est des cadres. Je veux pas dire déontologique, mais des cadres un peu moraux, quasiment de Hey, comment qu'on va travailler avec ces nouveaux outils-là ? Puis il faut que tu sois à la frontière, puis que tu comprennes ces nouveaux outils-là pour essayer d'établir ces cadres-là. Fait que ces entreprises-là, ils vont voir, puis ils sont comme Là, réfléchissons, ne faisons pas juste agir, puis chipper du code, puis essayer plein d'affaires. Réfléchissons à comment qu'on utilise ces outils-là. Puis je guesse qu'avec toutes les autres innovations, il y en a eu des espèces de réflexions sur les cadres d'utilisation même dans les entreprises. Ça reste un peu flou pour moi. Je me demande, clairement, il y a de la privacy avec les clients, je ne veux pas en savoir, mais la forme que ça peut prendre, c'est une ou deux personnes chez Baseline qui arrivent dans une entreprise qui disent, parfait, expliquez-moi tout comment ça marche vos processus, c'est quoi les incentives dans votre industrie, c'est quoi les technologies actuelles, c'est où est-ce que ça s'en va selon vous. Nous, on va vous expliquer l'impact que les I pourrait avoir, puis après ça, ensemble, on design un peu un système ou un code.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, c'est ça. Je dirais que l'approche qu'on prend, puis c'est une verticale qui est assez jeune, mais l'approche qu'on prend, c'est vraiment, on apporte l'expertise technique, donc de soulever ça va être quoi les questions qui sont importantes à répondre. Mais l'entreprise ou l'industrie va apporter ses réalités d'affaires, c'est l'expertise de domaine. Donc, il n'y a pas vraiment de scénario où on arrive, puis on est... On fait deux, trois rencontres, puis on écrit une politique. C'est d'encadrer la façon d'en écrire une, puis d'encadrer la façon que vous puissiez en écrire une, si on veut. Donc, de dire, bien, notre politique de gouvernance de données, ça va ressembler à ça, ça, ça, parce qu'on s'est posé les bonnes questions, puis on savait c'était quoi les bonnes questions à se poser. Y a-tu des avertissements que t'aimerais faire ou donner aux gens quand ils réfléchissent à l'AI ou qu'ils veulent travailler avec du monde, qui sont trop... entre guillemets en AI, y'a-tu un public service announcement qui est pertinent ici ? Je dirais, l'AI, tu l'as dit, c'est un mot panier, puis c'est un mot qui est très à la mode. Je sais qu'il y en a beaucoup qui ont rajouté intelligence artificielle quelque part sur le site web dans les deux dernières années, juste pour dire. Ça, c'est une chose, mais de l'autre côté, c'est pas une solution à tout non plus. Donc, de se dire que n'importe quel problème peut être réglé par l'AI, c'est loin d'être le cas. Je pense que c'est plus important de savoir départager où est-ce que c'est pertinent de regarder l'AI comme solution, où est-ce que ça ne l'est pas, puis de dire, quand ça l'est, là, on a un plan d'action qui est clair, mais on n'est pas juste en train d'essayer de mettre de la sauce AI sur quelque chose qui n'a rien à voir parce qu'en ce moment, c'est en mode.

François Lanthier Nadeau: Ben, rentrons un peu plus creux là-dedans, parce que vous travaillez avec plusieurs SaaS de votre côté, pis toi, ton rôle, on l'a expliqué, c'est un peu ce bridge-là entre les besoins d'affaires, pis l'expertise, pis le potentiel technique. Y'a-tu des cas où t'arrives dans un SaaS, mettons, justement, pis que c'est un peu ça ta conclusion ? C'est-à-dire, genre, ou ils sont pas prêts, ou il manque quelque chose, genre, quand est-ce que... C'est-tu des exemples ?

Alexandre Dubé-Côté: C'est... ça arrive, je dirais... Moins avec les SaaS qu'avec certains de nos autres clients, parce qu'en règle générale, la gouvernance de données est déjà là, dans une bonne mesure. Puis, il va y avoir des capacités de développement, puis une lecture, puis une compréhension des possibilités de l'AI, qui sont peut-être plus avancées qu'avec certains clients qui sont complètement dehors du tech. C'est bon. Mais ça ne veut pas dire qu'il n'y a pas de situation. Non, effectivement, vous avez... Bien, leverager les high quand c'était possible, là, ce n'est pas le cas. Il y a des points où il n'y a rien à faire à court terme parce qu'on n'a pas une structure de données qui se prête à ça en ce moment. Mais souvent, ça va dire, bien, si on change telle pratique d'hygiène de données, telle pratique de collecte, si on vient rajouter cet aspect-là, bien là, à terme, effectivement, on pourrait regarder à faire tel genre de choses. Donc, des fois, c'est de dire pas… Non, il n'y a rien à faire, mais on va se revoir plus tard. Puis des fois, c'est de dire, c'est ça.

François Lanthier Nadeau: Puis, pardonne mon ignorance, mais mettons, hygiène de données, comment tu le définirais ? Parce que j'ai quand même une vision floue de ce concept-là.

Alexandre Dubé-Côté: C'est, en gros... La politique puis l'exécution de ce qu'on va faire avec les données qui rentrent.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: De comment on structure ça, comment elles vont rentrer en relation les unes les autres, comment elles vont être utilisées par les différents processus d'affaires, comment on les protège. C'est assez large, selon moi, comme discipline. Mais en gros, c'est de dire que, surtout pour les SaaS, les données, ça va être une grosse ressource, ça va être une grosse valeur.

Participant 4: Oui.

Alexandre Dubé-Côté: Donc, de... bien la gérer, de bien la laisser et de bien travailler avec.

François Lanthier Nadeau: Puis mettons, je freestyle un petit peu, mais mettons que tu te mets dans les souliers d'un founder SaaS Bootstrap. Ce sont deux, trois devs, une personne au marketing, une personne au support. Oui. Et genre, that's it. Ils ont genre 50, 100 clients. Ils commencent à générer du cash, générer des revenus, puis ils ont de l'utilisation sur leur app, right ? Il y a de la donnée qui se matérialise ou qui se crée. C'est quoi les low-hanging fruits pour commencer à avoir une bonne hygiène, puis peut-être pas une full-blown politique d'utilisation des données dans notre entreprise, mais c'est quoi les trucs pour, genre, se donner des chances pour le futur quand on va pouvoir l'averager, tout ce donné-là, mettons ?

Alexandre Dubé-Côté: Bien, je pense que plus tôt que tard, de faire l'exercice de à quoi ça ressemble, notre architecture de données en ce moment, puis à quoi on veut que ça ressemble dans cinq ans, mettons. On n'a pas cette fonctionnalité-là, puis... on ne commencera pas le développement là-dessus pour les deux prochaines années, mais on le sait que c'est quelque part dans les cartes, de réfléchir un petit peu à quoi va ressembler notre structure de données pour ce point-là, comment ça va rentrer avec ce qu'on a déjà, puis comment on va faire en sorte qu'on ne se ramasse pas avec l'équivalent d'un code spaghetti, mais de structure de données.

François Lanthier Nadeau: OK, c'est bon. Puis, comment... Écoute, là, je vais un peu off-script parce que j'ai des trucs qui m'intéressent, mais la notion de biais dans la donnée... et puis de bruit dans la donnée. Fait que dinoiser, mettons, du bruit, ou un bias, genre débiaiser de la donnée. Tu peux-tu me donner un peu plus de couleurs là-dessus ? Bien,

Alexandre Dubé-Côté: ça, en soi, c'est une discipline qui est super intéressante, parce que ça peut venir d'une couple de places différentes. Si c'est des données qu'on a de senseurs, bien là, il y a une question de qualité, de contrôle de qualité de l'environnement physique.

François Lanthier Nadeau: OK, bon. Il y a... Température, météo, je sais pas quoi.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement, mais c'est de... de se rapporter à où est notre lecture par rapport à c'est quoi la réalité objective du monde qu'on observe. Mais tu as aussi justement, tu as la collecte de données qui, oui c'est techniquement un vrai point de données, mais ce n'est pas un point de données de qualité parce qu'on a des interactions automatisées avec un utilisateur, puis on essaie de modéliser une conversation, puis ça n'a pas de sens. c'est une grosse discipline en soi. Le contrôle de qualité de données, ça n'a pas l'air, je pense, mais moi, je trouve ça super intéressant comme sujet. Moi aussi. C'est ça. Tu as des problématiques qui ne sortiront pas avant d'avoir essayé de l'appliquer à certaines sauces. On regarde, par exemple, des... d'appliquer des conversations à des modèles, d'essayer de faire de la prédiction sur ce qu'une conversation est. On prend un événement catastrophique en assurance. Puis là, on essaie de voir si la conversation jusqu'à présent prévoit que ça décrive un événement catastrophique. OK. Dans la plupart de ces cas-là, ça va être des longues conversations. Puis le modèle va juste se forcer, puis apprendre, et prendre la longueur de la conversation comme un gros signal. Donc, il faut forcer de ne pas intégrer, puis de ne pas développer certains biais pour que les modèles qu'on veut développer aient de la valeur, puis aient de l'utilité. Ça, c'est un problème qui est... problème de recherche d'un bon ami à moi, mais c'est quelque chose qui, je pense, donne une idée du genre d'impondérable, la portion que tu sais pas que tu sais pas par rapport à ta donnée, puis de dire, bien, OK, on pense qu'on collecte comme du monde, mais il faut aussi garder ça en tête, puis il faut se donner l'option de faire X, de faire Y. Fait que si tu segmentes comme du monde, bien là, t'es capable d'adresser le problème de longueur en disant, bien, je veux juste prendre X nombre de segments. Tandis que si tu te ramasses avec des conversations, bien là, ça devient plus difficile.

François Lanthier Nadeau: OK. Puis la notion de denoising, ça sonne-tu une cloche ? Je l'ai.

Alexandre Dubé-Côté: Je vois ce que tu veux dire, je suis pas assez ferré là-dedans pour te donner une réponse. Pas de trouble,

François Lanthier Nadeau: pas de trouble, je respecte à mort, man. J'essaie de creuser parce qu'il y a plein de topics de geeks que je fais juste toucher en surface avec des amis. J'ai un ami qui s'est appris la data science, il est en train de me montrer plein d'affaires, puis il dit t'aurais pensé que sur telle donnée, t'aurais pu prendre telle bonne décision, mais regarde, quand j'explose cette donnée-là, en différents autres points, tu te rends compte que non, c'est pas... Puis là, je dis tabarnak toi, toi, man. c'est un potentiel énorme de l'utiliser ta donnée, de la leverager mais il faut que tu le fasses comme du monde puis tu t'assures de la qualité de la donnée puis un des points sur lesquels des fois il faut se le rappeler dans le domaine mais c'est de se familiariser pour vrai avec la donnée sur le terrain puis j'en ai vu

Alexandre Dubé-Côté: beaucoup en mode recherche et en mode développement de modèles pour lesquels tu t'assumes que tu as un bon détocite, tu parles, et tu ne regardes pas un sample de 50 points de données pour te donner une idée, pour vraiment aller voir, aller essayer de spotter des choses que tu n'aurais pas pensé, des caractéristiques de cette donnée-là qui sont... Ah, OK, on regarde un modèle de transcription. d'audio pour la compréhension, pour faire du sommaire de compréhension. Tu regardes, par exemple, la radio québécoise. Il va y avoir beaucoup d'anglicisme. Il va y avoir beaucoup, dans certains cas, de vulgarité. Ce cas de figure-là, jusqu'à temps que tu aies passé un petit peu de temps avec plusieurs extraits, tu ne l'auras pas vu passer et tu n'auras pas pu planifier pour on-deal avec ça. Tu n'auras pas pu anticiper ce que ça veut dire de. De passer du temps avec la donnée, je pense que ce n'est jamais une mauvaise pratique.

François Lanthier Nadeau: Tantôt, tu parlais de dataset propriétaire. Mettons que tu es un SaaS qui aide les dentistes, c'est l'exemple qui me revient tout le temps en tête. Puis qu'eux, de par les actions qu'ils prennent dans ton software, Ils génèrent un paquet de données, mettons, ils donnent de l'info sur les patients, ils donnent de l'info sur les prix, ils donnent de l'info sur plein d'affaires. Penses-tu qu'éventuellement, ou peut-être que ça existe déjà, puis je suis juste noob, il va y avoir des compagnies qui vont vraiment développer, puis aller chercher, puis nettoyer des datasets propriétaires pour les vendre à d'autres qui ont déjà les modèles, puis ils veulent plugger les modèles sur ce dataset-là. Es-tu comme un business model ? Tu sens du monde ? Je suis-tu dans le champ ?

Alexandre Dubé-Côté: C'est loin d'être dans le champ. Je veux dire, au sens plus général, ça existe déjà, puis on le voit passer dans les nouvelles.

François Lanthier Nadeau: Oui, les ads Facebook. Exactement.

Alexandre Dubé-Côté: Reddit vient de signer un deal pour vendre toutes ses conversations.

François Lanthier Nadeau: T'es sérieux ? J'ai pas vu ça.

Alexandre Dubé-Côté: Avant hier, tu sais. Ah oui. Fait qu'essentiellement, de dire, bien, voici un dataset, voici la structure qu'il a, puis par notre... Terms of service, on y a droit, puis il n'y a personne qui nous a explicitement empêché de le monétiser. Fait qu'on le fait. De le faire avec des datasets beaucoup plus niches, ça existe déjà un petit peu. Est-ce que ça va devenir un marché ? Est-ce que ça va devenir une avenue viable ? Je ne sais pas. J'ai l'impression que pour un SaaS, c'est probablement plus intéressant de le valoriser à l'interne que d'essayer d'en sortir quelques scènes. Parce que selon moi... puis encore une fois, c'est un biais personnel, mais si tu génères de cette belle donnée-là qui est propre à ton domaine d'affaires, puis dans ton domaine d'affaires, il y a du développement, il y a des bonnes chances que tu sois capable de le valoriser à l'interne, puis que ça ait pu le...

François Lanthier Nadeau: Mais mettons que flip ça de bord, puis mettons qu'on se dit, je suis un nouveau SaaS, puis j'ai pas beaucoup de données empiriques, j'ai pas encore de politiques et structures de données, tout ça.

Alexandre Dubé-Côté: Ouais.

François Lanthier Nadeau: probablement que si je m'adresse mettons au marché des dentistes probablement que je serais prêt à payer pour me plugger sur un dataset qui va me permettre de faire des meilleures recommandations mettons dans mon software pour mes nouveaux utilisateurs dentistes ouais je sais pas je suis vraiment dans le freestyle non mais c'est

Alexandre Dubé-Côté: sûr que oui c'est sûr que tu vas avoir l'intérêt pour fait que je pense que ce marché potentiel existe c'est là où je reviendrai sur le côté politique d'utilisation des ailles puis politique de gouvernance de données parce que si tout le monde est consentant dans l'équation là, fantastique.

François Lanthier Nadeau: Ouais,

Alexandre Dubé-Côté: ok,

François Lanthier Nadeau: côté éthique de tout ça.

Alexandre Dubé-Côté: Mais tu sais, tu parles de dentiste, je veux dire, on est dans les données médicales, on est dans, il y a du, il y a un côté légal, il y a un côté moral à ça, mais le... de le définir comme du monde, puis de faire une pratique qui, justement, permet à des nouveaux SaaS de leverager des données de la bonne façon, il y en a des possibilités. Il faut juste le faire comme du monde.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: C'est vraiment intéressant, Louis.

François Lanthier Nadeau: Alright folks, break de 30 secondes pour vous parler de notre partenaire certifié, le Chiffre, a.k.a. le bras droit de l'entrepreneur tech. C'est une firme comptable, moderne, tech-enabled, qui organise et opère toute votre fonction finance. Comptabilité cloud, pay, fiscalité, check. C'est des vétérans du SaaS, qui accompagnent aussi votre croissance. Prévisions, planification financière, aide aux subventions et financements. Ils ont aidé des SaaS bootstrapped, funded, et plusieurs qui ont exit. Donc, peu importe votre étape de croissance, Faire affaire avec le chiffre, c'est comme ajouter un vétéran à votre team la veille des séries. Ils vous aident à gagner la game, peu importe l'objectif, que ce soit des grosses transactions, acquisitions ou du financement. Leurs conseillers vont se parquer devant votre but, puis pas en laisser passer une. C'est The Real MVP. Check out leur entrevue sur saspace.com slash partenaire avec un S slash L E très dignon chiffre ou sur notre YouTube. OK ? De retour au pod. Pis toi, t'es exposé beaucoup à ces... Je les appelle ça les alchimistes de l'AI, les geeks, les PhDs, les postdocs, les whatever. Comment est-ce qu'ils travaillent avec ce monde-là ? Parce qu'à une plus petite échelle, moi, je suis zéro dev. Je suis arrivé dans le milieu du travail, je travaille avec des devs. C'est comme un profil à apprivoiser, disons. Ou juste, ne serait-ce qu'il y a des langages et des codes à apprivoiser, des références. Fait que toi, tu travailles avec eux, tu leur parles de façon quotidienne. Comment tu trouves ça ? Parle-moi un peu de ça.

Alexandre Dubé-Côté: Moi je dirais, s'il y a un trait de personnalité plus stéréotypique que moi j'aime beaucoup, c'est la volonté puis l'amour de résolution de problèmes. Ça me parle d'être pitché devant un problème intéressant. C'est, je pense qu'il n'y a aucun de mes collègues que je n'ai pas vu s'allumer en jasant de quelque chose d'un petit peu ésotérique parce que, oh, ok, je n'avais pas réfléchi à ça. on pourrait faire ça de même, on pourrait faire ça de même, on pourrait... Oh, puis là, tu vois la roue qui spin, là. Fait que de ce côté-là, je te dirais, je pense que c'est un bon stéréotype. Je pense que c'est un taille qui s'applique bien à... La portion de l'industrie que je vois, en tout cas, notre portion de l'industrie. Puis ça, c'est... Sérieux,

François Lanthier Nadeau: j'ai des passions, résolution de problèmes. Ouais.

Alexandre Dubé-Côté: Il y a un concept que j'aime bien. nerd sniping.

François Lanthier Nadeau: C'est quoi ça ?

Alexandre Dubé-Côté: Il y a un certain type de personnalité que si tu le présentes avec un problème qui est intéressant, il va complètement arrêter de fonctionner autrement, puis tu vas juste être poigné avec la roue qui spinne. Le beach ball sur les vieux OS Mac, ça j'ai toujours trouvé ça très drôle parce que nerd sniping, ça m'arrive souvent de faire Ok, non, tu viens de me perdre pendant 5 minutes dans la conversation.

François Lanthier Nadeau: C'est hot. Puis, tu sais, ton rôle d'analyste d'affaires, mettons, mettons qu'il y a un SaaS qui vous approche, puis qui est comme, oui, on pense qu'on pourrait peut-être l'erger notre donnée ou on aurait besoin d'aller en chercher d'autres, puis on voudrait faire des reconditions de la personnalisation, peu importe c'est quoi qu'ils veulent. Ça ressemble à quoi ton processus, mettons, tu sais, de qu'est-ce que tu check, quelles questions tu poses ?

Alexandre Dubé-Côté: Bien, le processus d'analyse d'affaires en général, pour moi, c'est assez simple. On essaie de se faire une idée et de se faire une cartographie de base des processus de l'entreprise ou du segment de l'entreprise qu'on est en train de regarder. Qu'est-ce qui se fait, surtout dans les processus qui créent ou qui utilisent la donnée, évidemment. Mais qu'est-ce qui se fait, c'est quoi le flot de l'information, c'est quoi les interactions clientèles avec...

François Lanthier Nadeau: Cette cartographie-là, elle vit où, mettons ? C'est un Miro, c'est un Figma, c'est un quoi ?

Alexandre Dubé-Côté: Oh, bien, je... Moi, je...

François Lanthier Nadeau: Un diagnostic, tu vois.

Alexandre Dubé-Côté: Il y a certaines affaires sur lesquelles je suis très old school. Fait que, pen and paper, moi je suis un gros fan de tableau blanc.

François Lanthier Nadeau: Pour mapper ça.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. Puis là, tu as une couple de logiciels, les Lucid Chris puis les Draw.io de ce monde qui te permettent de faire... C'est un fantastique numérique de ça.

François Lanthier Nadeau: C'est bon, c'est bon. Fait que,

Alexandre Dubé-Côté: c'est ça, de cartographier les processus, de comprendre. Puis, en les disséquant. Là, on est capable de commencer à identifier et de commencer à regarder. Là, il y a des pain points possibles. Là, on voit que le Bob laisse en termes du niveau d'efficacité qu'on a à faire cette tâche-là ou du niveau de frustration que ça gère chez les employés, que ça génère du côté des clients, le taux d'efficacité qu'on a. Donc, on est capable de voir et d'identifier où sont les problèmes un petit peu. Du côté des SaaS, Une lentille de plus qu'on rajoute, c'est de regarder les ressources internes spécifiquement. Quand on parle d'AI, quand on parle de développement, il y a beaucoup plus de cas où des SaaS vont avoir leur résident spécialiste d'AI ou une petite équipe d'eux, même si ce n'est pas un titre formel, même si ce n'est pas un, puis dire, bien, on veut faire ce projet-là, on a déjà quelqu'un qui est capable de réfléchir, d'amorcer la réflexion. ou de commencer à lancer le projet. Il y en a qui sont plus avancés, il y en a qui ont plus de monde. Puis ça, c'est intéressant parce que ça veut pas dire qu'il y a rien à faire de notre point de vue. Ça veut juste dire que là, on passe de mode guidé à un mode accompagné, puis un mode faire un sounding board. De dire tout.

François Lanthier Nadeau: À la limite, c'est que t'as un champion à l'interne, c'est un plus, mettons.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. Puis je veux dire, il y a un client avec lequel on travaille, qui est l'équipe. Presque entière, c'est de l'expertise AI.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: Mais... d'avoir une coupe de tête de plus, une fois de temps en temps, pour s'ender puis pour aller faire un scrum par rapport à ça, ça aurait-tu de l'allure ? Voici ce qu'on peut prendre comme approche, voici où le state of the art. Fait que, des fois, de faire aucune ligne de code, des fois, de faire aucun... Mais juste de dire, bien, on rajoute soit un filet de sûreté, soit juste de la profondeur à la réflexion.

François Lanthier Nadeau: OK.

Alexandre Dubé-Côté: Puis... d'encadrer le développement ou de permettre de donner la visibilité ou juste des fois d'offloader. De dire, ben... Ouais,

François Lanthier Nadeau: juste, je suis de coude.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. Voici les cinq projets d'AI qu'on a identifiés, qu'on a scopés, qu'on se dit ça serait de fun, mais mon dev, il a juste 30 heures dans sa journée, fait que...

François Lanthier Nadeau: Mais ça, ça doit pas être la majorité de vos clients, right ?

Alexandre Dubé-Côté: Non, c'est ça. Dans les SaaS, il y en a quelques-uns, mais c'est une lentille de plus qu'on rentre parce que c'est... C'est le fun d'avoir cette dynamique de plus là, mais souvent ça va être de faire notre plus traditionnel. Ça va être de dire justement, on a regardé à quoi ça ressemble, on a une bonne compréhension des processus d'affaires, on est capable de regarder c'est quoi les contraintes en termes de ressources, puis là on commence à matcher ça avec des solutions possibles. Il y en a que c'est de l'AI, il y en a que c'est aucunement du développement, puis c'est dit, ben voici l'outil out of the box qui te permettrait de faire ça. voici le site web sur lequel tu vas t'inscrire. Là,

François Lanthier Nadeau: tu fall back plus comme conseiller, consultant en transformation numérique au besoin. C'est-à-dire que si tu n'as pas besoin d'AI, tu vas y conseiller d'autres choses.

Alexandre Dubé-Côté: C'est exactement ça. On a des partenaires avec qui on travaille qui se spécialisent de ce côté-là. Si ce que tu as besoin principalement, c'est de la gestion du changement, probablement qu'on va te proposer quelqu'un avec qui travailler. C'est quelque chose qu'on peut faire dans ce groupe de projet. C'est quelque chose qu'on aime faire quand même. Mais en gros, c'est... De scoper pas juste l'AI, mais de scoper les problèmes qu'on a vus, les opportunités d'amélioration, puis d'augmentation d'efficacité, puis les opportunités de fonctionnalité additionnelle qu'on a scopées, bien de dire, des fois, c'est un projet de développement full scale, puis voici à quoi ça ressemble. Ça te tente-tu ? Go, on le fait. Puis des fois, c'est de dire, ben, voici tel partenaire avec qui tu peux travailler ou voici telle ressource, puis go.

François Lanthier Nadeau: Puis c'est ça, c'est parce qu'avec les SAF, souvent, tu as un certain literacy au niveau du VR qui peut être présent. Tu as juste la bande passante des compétences techniques de développement web parce que c'est bien beau, machine learning, deep learning, NLPs, mais tu sais, c'est tes modèles-là. La résultante de ces modèles-là, elle doit vivre à quelque part dans une application web, une expérience web. Fait que va falloir probablement que tu fasses du bon vieux web dev. Exactement. Fait que ça, vous en avez à l'interne aussi, par exemple.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, exactement.

François Lanthier Nadeau: Fait que si tu pognes un client qui a zéro littératie en AI, zéro bande passante en web dev, vous êtes quand même capable de l'accompagner.

Alexandre Dubé-Côté: On est capable de le prendre de A à Z. Fait que c'est juste de scoper différent. Mais c'est pour ça qu'avec les SaaS, des fois, ça ressemble à autre chose qu'avec un client qui a... aucune de ces ressources-là à l'interne. C'est de dire, on va t'en faire une interface, on va t'en faire une, versus, non, non, moi j'ai mon équipe, ils ont déjà leur pratique, ils ont déjà leur CICD, ils ont déjà leur pipeline de travail, tout ça, tout ce qu'on a besoin, c'est de monter une API que tu vas pigner avec telle information, il y a un modèle derrière qui va la traiter, qui va te donner la réponse que tu veux. Merci, bonsoir.

François Lanthier Nadeau: As-tu un exemple de SaaS pour lequel vous avez fait ça ? Oui, bien,

Alexandre Dubé-Côté: il y a... Il y a un exemple que j'aime bien. Un client qui porte deux chapeaux, en fait. C'est un libraire qui a plusieurs librairies. Puis, il a identifié que dans cet espace-là, il y avait un gros manque d'outils modernes, d'ERP, de librairie.

François Lanthier Nadeau: Explique, c'est quoi un ERP pour le monde ?

Alexandre Dubé-Côté: Enterprise Resource Planner. C'est un logiciel de gestion de ressources. pour les entreprises. Ça va faire plusieurs fonctions d'affaires, dépendamment duquel. T'en as qui vont te rentrer ta comptabilité, t'en as qui vont te rentrer ton inventaire. Mais, en gros, dans celui-là, c'est beaucoup de l'inventaire.

François Lanthier Nadeau: Parce qu'il y a des SKU à pu finir en librairie.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. C'est de l'interface avec les fournisseurs. C'est de générer des purchase orders et de les communiquer directement avec les fournisseurs de retour. de travailler avec les retours, etc. Fait que lui, il s'est parti une division, il s'est... Il s'est créé un mode, ça. Il a commencé à travailler et à développer un ERP à faire un SRS.

François Lanthier Nadeau: Oui.

Alexandre Dubé-Côté: Pour rajouter à ça, on a travaillé avec lui pour faire un conseiller virtuel, un chatbot qui travaille. Et là, on travaille avec les RAG. qui peut prendre et qui va avoir une conversation avec un client ou avec un conseiller, puis qui va aller chercher des livres qui correspondent à ce qu'on veut, mais dans un inventaire, encore une fois, comme tu dis, des excuses à n'en plus finir, mais de comprendre les thématiques, de comprendre les auteurs, de comprendre, et là plus récemment, d'intégrer les couvertures. De rentrer puis de dire... Ah,

François Lanthier Nadeau: c'est-tu moi !

Alexandre Dubé-Côté: J'ai vu un livre avec un chien jaune sur un fond vert, c'était... Ben, OK, si t'as pas... En tant que conseiller, si t'as pas cette connaissance encyclopédique-là, ben tu peux pas...

François Lanthier Nadeau: C'est pas tout un vieux savant qui connaît toute la librairie au bout de ses doigts.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement.

François Lanthier Nadeau: Fait que là, OK, t'as un outil, une app web, mettons, qui va répertorier probablement un inventaire, qui va te permettre de voir c'est quoi les livraisons qui arrivent, les retours qui s'en viennent. Mais tu as aussi jumelé là-dedans, intégré là-dedans des fonctionnalités d'IA qui, comme un chatbot, vont permettre de rendre un peu des super pouvoirs aux gens qui travaillent dans cette librairie-là.

Alexandre Dubé-Côté: Bien, exactement.

François Lanthier Nadeau: Donc, mieux conseiller des clients, par exemple.

Alexandre Dubé-Côté: Mieux conseiller des clients, mais aussi, tu es en mode planification d'inventaire.

François Lanthier Nadeau: C'est ça.

Alexandre Dubé-Côté: Bien, là, tu as des informations à n'en plus finir sur tes variations de stock. Yup. Pas beaucoup de logiciels qui ont quelque chose de plus sophistiqué qu'un par level pour les produits. Voici le produit que j'ai, voici combien j'en ai en inventaire, puis voici le niveau minimum que je veux en inventaire, c'est 3. Si j'en ai moins que 3, tu vas me générer un purchase order ou tu vas me générer une nécessité d'aller en recommander un de plus. Tu vas me suggérer d'aller en recommander plus. Sauf que c'est quoi mon vrai degré de commande ? c'est quoi mon vrai niveau de roulement qui est intéressant. Puis là, si on regarde justement dans le cas de librairie, tu as des sorties à chaque semaine de produits. Tu as des produits qui partent en popularité en fou. Est-ce que là, j'ai besoin d'en avoir 10, 15, 20, 50 dans ma structure à moi ?

François Lanthier Nadeau: Tu peux être plugé sur de la donnée externe aussi, ces recommandations-là.

Alexandre Dubé-Côté: C'est vraiment parce que tu as des palmarès qui sortent. tu as des émissions de variété.

François Lanthier Nadeau: Puis là, après, le monde, je veux dire, l'optimisation, mettons, d'affaires est infinie. Parce que tu peux dire, éventuellement, tu vas pouvoir l'interroger par catégorie. Genre, quels ont été mes meilleurs vendeurs et à quelle période. OK, propose-moi un plan de purchase order en fonction de ce... Éventuellement, je ne sais pas où vous êtes dans le développement.

Alexandre Dubé-Côté: Il y a une portion de ce que je te dis qui est encore dans le futur. Il y en a qui est déjà up and running.

François Lanthier Nadeau: C'est ça.

Alexandre Dubé-Côté: Mais... C'est exactement ça. Puis là, tu as...

François Lanthier Nadeau: Si c'est une house, on pourrait la commercialiser.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. Mais tu as ton côté... Tu as ton côté recommandation, mais tu as ton côté interprétation aussi. Tu es capable de regarder ce que tu as comme données puis de commencer à les combiner puis à les extraire. J'en ai vu beaucoup du monde bien intelligent se foutre complètement d'un rapport parce qu'il y avait une couple de pages de trop parce que c'était... Un petit peu trop de stock, puis que c'était pas assez sommaire exécutif. Que c'était pas un 10 000 feet. Fait que d'avoir l'approche de dire, bien, OK, on va te faire des rapports où on va combiner certaines informations qui ont été extraites automatiquement. Puis après ça, si tu veux faire un deep dive, bien là, t'es capable de le faire. Là, t'es capable d'aller en chercher plus. Fait que ça, c'est... Là, on est en train de parler de coque-figure. à gauche, à droite. Non, mais là,

François Lanthier Nadeau: c'est le fun parce qu'on met des tâches, des actions, des processus d'affaires concrets comme exemple. Ça rend ça plus dans le vrai monde.

Alexandre Dubé-Côté: C'est ça. Du dashboarding, moi, j'aime ça. La visualisation de des choses, c'est fantastique. De faire parler ce que tu as comme données et d'essayer de la faire parler, pas juste pour ce que ça veut dire, mais pour ce que ça... peut vouloir dire, pour les actions que tu peux avoir à prendre. Ça aussi, c'en est un qu'on regarde parce que, je veux dire, une des belles percées qui a été faite avec les modèles de langue et qui est en train d'être explorée en ce moment, c'est la standardisation de données non standards. C'est de prendre des... Tu prends un PDF de 70 pages qui est une convention collective de... Telle organisation-là. Bien, il y a probablement quelques points de données là-dedans qui seraient vraiment pertinents à avoir dans un format structuré, dans un format que tu peux regarder puis que tu peux, après ça, suivre. Les salaires, les conditions d'ancienneté, puis tout ça. De passer à travers ça puis de dire, je le fais avec un document, voici le modèle. OK, peut-être que ça se fait. Si tu veux le faire sur une industrie au complet, ça devient une tâche RQN. Donc, de dire je prends ce document-là, puis j'extrais, je donne un template de l'information que je veux avoir, puis je lui file quelque chose de non structuré, j'extrais ça, bien là, tu es rendu avec de la donnée structurée, puis là, tu es capable de faire des stats. Là, tu es capable de regarder tes métriques. Là, tu es capable de dire, bien...

François Lanthier Nadeau: Oui, puis tu peux benchmarker, tu peux vendre l'accès à cette donnée-là aussi. Il y a plein de cas d'affaires.

Alexandre Dubé-Côté: Bien, tu sais, c'est ton...

François Lanthier Nadeau: C'est ton distingue, il faut... quantité de possibilités qu'il y a. Non, mais d'applications qu'il y a. En tout cas. Mais là, tout de suite, ça a un prix, cette expertise-là. Puis tout de suite, j'ai le goût qu'on parle de pricing. Travailler avec Baseline, mettons, ça coûte cher, ça coûte pas cher. C'est-tu subventionné ? Comment ça marche ?

Alexandre Dubé-Côté: Le subventionné, c'est bon à soulever parce que ça, c'est intéressant. Il y en a quand même une couple de programmes. C'est toujours en mouvance, exactement. C'est une science en tant que telle de suivre ce qui se passe avec ça, mais il y a beaucoup de programmes de transformation numérique, il y a beaucoup de programmes de RSDE qui vont permettre de partir des projets.

François Lanthier Nadeau: Faire une structure dans l'innovation. Exactement.

Alexandre Dubé-Côté: Ça permet de faire en sorte que souvent, il y a une portion de notre bille qui est prise par un programme ou un autre, un programme de subvention ou un autre. Après ça, pour les coûts en tant que... que tel, on sait que souvent, la meilleure façon de bien travailler avec quelqu'un, c'est de faire une entrée brève, puis de faire cette compréhension-là dont on parlait tantôt. Mon rôle à moi, de regarder les processus d'affaires, de regarder comment ça fonctionne, mais sans se lancer dans du développement déjà, sans se lancer dans du défrichage.

François Lanthier Nadeau: Comme le diagnostic un peu.

Alexandre Dubé-Côté: C'est le diagnostic. Puis ça, bien... on le fait, on a un programme à prix fixe à 6500. On rentre, ça va prendre une couple de semaines ou une couple de mois, dépendamment, si ça prend plus de temps.

François Lanthier Nadeau: La complexité.

Alexandre Dubé-Côté: La complexité, puis des fois, le temps de faire circuler les données. On préfère le faire sur la bonne période, mais d'avoir eu les bonnes informations pour pouvoir donner une réponse qu'il y a de la lourde.

François Lanthier Nadeau: À quel point tu es épaulé par le client, les gens. Ben, exactement.

Alexandre Dubé-Côté: À quel point, des fois, c'est plus compliqué de sortir le genre. C'est un flash,

François Lanthier Nadeau: puis le résultat de ça, c'est genre, check, man, on a mappé tes processus d'affaires, tes tâches, où est-ce qu'il y a la valeur passe, où est-ce qu'il y a le bas blesse, whatever. Puis, on a identifié des lignes potentielles de comment les rails pourraient t'aider ou pas.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. C'est surtout la dernière portion. C'est surtout le voici, les problèmes qu'on a identifiés, puis voici. les solutions possibles, puis là, de donner une idée de grandeur plus précise. Habituellement, ce qu'on va faire, c'est de scoper un projet. Au lieu de se dire, probablement qu'on va travailler ensemble pour les trois prochaines années, puis voici combien on coûte de l'heure, c'est de dire, regarde, ça c'est le cahier de charge avec lequel on est confortable, qu'on est capable de proposer, c'est les livrables qui en sortent, puis ça c'est le montant que ça va coûter.

François Lanthier Nadeau: Ok, c'est bon. Je suis en train de me dire d'autres, là. Il faudrait quasiment que je vous donne un discount sur le rabais du partenaire... Un discount sur le partenaire certifié pour qu'on s'assoie et qu'on fasse ça pour que SaaSpasse, man. Parce qu'il y a tellement... Tu sais, ça me fait fire up plein d'idées, puis on dirait que je ne prends jamais le temps de m'asseoir comment qu'on pourrait utiliser notre donnée puis mieux la collecter aussi, puis tout ça. Puis c'est assez naissant comme projet, là. Mais anyway, on se met une pin,

Alexandre Dubé-Côté: là, mais... Je veux dire, je prêche pour ma paroisse, mais j'ai l'impression qu'il y a souvent des cas de figure intéressants. Puis moi, c'est ce que j'adore de ce que je fais, c'est qu'en parlant à du monde dans des industries super diverses, ça te fait sortir des cas de figure et ça te fait penser à OK, mais ça, ça peut être intéressant à regarder, ça, ça peut être quelque chose à appliquer. Puis le fait de le faire avec d'autres clients, ça permet de faire en sorte que pour le... pour le suivant exact et plus joli et us et l'obèsé sa jeune corde de plus à mon arc je ne suis plus dans la boîte à outils qu'est ce qui dirait qu'il plus le fun versus le plus tough dans ton rôle en ce moment chez bassline ben je te dirais le plus le fun on est dans cette zone c'est de voir une multitude de problèmes d'affaires puis d'être capable de de retirer puis de d'aller chercher des nouvelles idées à chaque fois La satisfaction qu'il y a de trouver la bonne pièce de puzzle pour le bon trou, c'est du rabat comme feeling. Ça, c'est vraiment le fun. Je dirais le plus tough, c'est un milieu qui bouge vite.

Participant 4: C'est un...

Alexandre Dubé-Côté: C'est d'être en confiance qu'on s'est bien informé et qu'on est capable de répondre en connaissance de cause. Ça demande de faire de la lecture. Ça demande de se tenir au courant de... Ça demande de faire les baselines, mais ça demande discipline pour ça. Puis ça, c'est... Il n'y a pas beaucoup de... Ça ne pardonne pas beaucoup de ne pas regarder pendant une petite période puis de laisser ça de l'autre côté.

François Lanthier Nadeau: Mais en même temps, il te faut une hygiène de diète d'informations. Tu ne veux pas être tout le temps plugé. Toi, dans le fond, tu as ces ressources-là qui sont un peu comme des middlemen ou des points qui te permettent de... tu le sais que quand tu consommes ce contenu-là ou que tu vis un bass learn, c'est là que tu assimiles la nouvelle information.

Alexandre Dubé-Côté: Oui,

François Lanthier Nadeau: c'est ça.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. J'ai quelques sources d'informations, mais encore une fois, à l'interne, on a cette belle discipline-là qu'en dehors des bass learn, on a dans nos canaux de communication internes, la veille techno. Puis là, justement, les plus gros morceaux, ceux qui... Ceux qu'on n'a pas le choix de voir aller, ils vont apparaître de toute façon. Fait qu'on a cette discussion-là qui est ongoing, puis ça permet aussi d'avoir justement de colorer ça. Mais oui, il faut se garder cette hygiène d'information-là, cette diète-là.

François Lanthier Nadeau: Il ne faut pas virer fou. Moi, j'ai failli virer fou. En début d'année, j'ai commandé 13 livres. Je lisais tous les tweet threads de Doomers, man. Ah ben ! Mes Busterons ont tout mouru.

Alexandre Dubé-Côté: Il y a moyen de se faire part.

François Lanthier Nadeau: Doud, si tu as un profil obsessif, compulsif, tu peux creuser longtemps. Tu peux binger longtemps. Puis si tu as un profil rêveur aussi, tu peux rêver longtemps.

Alexandre Dubé-Côté: Moi, je suis toujours dans une petite balance entre les deux. De savoir toutes les possibilités qui sont offertes. De voir, wow, on pourrait faire ça, on pourrait faire ça.

François Lanthier Nadeau: On pourrait.

Alexandre Dubé-Côté: C'est étourdissant, pis là, de l'autre côté, ah, ouais, ça aussi, ça peut arriver. Pis là, c'est, t'sais, le Doomsday ressemble pas nécessairement à ce que je pense que la population générale a comme idée du Doomsday.

François Lanthier Nadeau: Hollywoodien, Terminator, non,

Alexandre Dubé-Côté: mais... Non, c'est un...

François Lanthier Nadeau: Tu penses-tu qu'il y a plus de chances que ce soit 1984 ou Brave New World ?

Alexandre Dubé-Côté: Ouf ! C'est un optimiste, je vais dire, Brave New World, mais je pense qu'un argument à faire que Brave New World, c'est le prequel à 1984. C'est à travers l'hédonisme que tu te rends vers le contrôle complet. C'est vrai. En ce moment, Brave New World, il y en a pas mal des éléments communs. Il y en a pas mal du divertissement instantané.

François Lanthier Nadeau: la pilule facile plein d'enfants à dos c'est je veux dire c'est facile de juste scotcha son écran pis entertain me t'as-tu lu ou entendu parler d'Infinite Jest de je l'ai pas encore lu de Busterons Wilder je l'ai pas encore lu j'ai essayé de le lire fuck that c'était un esti de bib j'ai pas été capable mais anyway j'ai checké un paquet de résumés un paquet de vidéos là-dessus pis là-dedans il y a le concept de justement une cassette de genre que quand tu le blogues, je vais sûrement le massacrer pour les fans de David Foster Wallace, pardonnez-moi, je sais pas à quel point il y en a qui écoutent le pod, whatever. Tu plugs cette cassette-là, puis une fois que tu consommes ce contenu-là, tu veux rien faire d'autre. T'es genre scotché, comme tu dis, à ton écran. Fait que c'est comme un infinite entertainment, puis le monde en meurt littéralement. Ah, avec le sujet de ma buzz. Puis tu sais, on en parlait un peu offline avant de commencer le pod, mais Sora, mettons, qui vient de sortir, Openai AI, les démos qu'ils ont mis, de leur... générés vidéo quand tu penses 2 3 clics plus loin tu es comme car les studios de manja on demande entertainment que de ton cas sa part des notes des améliorations sensorielle amène moi dans telle place général motel univers puis tout qui sait

Alexandre Dubé-Côté: taylor daté besoin tu es pour tes affaires ça devient bizarre en de même mais tu viens de dire taylor c'est la demande de qui dans ce cas là parce que Avant d'être rendu au génératif, on en a des plateformes qui sont très très bonnes pour te suggérer exactement ce qui va te garder engagé. Ben, tu sais, les YouTube de ce monde-là, ils ont fait beaucoup d'argent à calculer le nombre de minutes que tu restes connecté sur la plateforme, puis optimiser pour ça.

François Lanthier Nadeau: Ouais, fait que là, on ouvre un pan, genre, sais-tu vraiment ce que toi tu veux ou ce que t'as appris que... Ce que les algos t'ont feedé, puis qu'Astar t'est hooked là-dessus. Mais oui, en même temps, mettons qu'on est moins sci-fi dystopien, puis qu'on est plus utopien, tu vas pouvoir dire, Amène-moi dans un environnement serein où je peux méditer, où je peux converser peut-être avec un philosophe mort qui peut m'aider. Je ne sais pas, j'essaie de faire un truc très sain.

Alexandre Dubé-Côté: Il y a plusieurs super belles choses là-dessus aussi. Je veux dire, je pense que déjà, les mid-journey d'Ali de ce monde, pour l'expression artistique, c'est une discussion que j'ai eue à quelques reprises, mais le point de vue de considérer des ailes génératives comme juste un autre outil dans un toolbox artistique ou créatif, moi, pour suivre tous les stéréotypes de monde de TI et de nerds, je roule une partie de Donjon Dragon.

François Lanthier Nadeau: Ah ouais ?

Alexandre Dubé-Côté: Moi, ma créativité, c'est plus narratif. Puis j'aime bien ça, faire ça. Mais j'ai jamais eu le talent pour dessiner. J'ai jamais eu le talent pour mettre un visuel aux idées puis aux concepts. Bien, les Midjourney. Ce monde, ça permet de dire, ben voici, voici une représentation de ce que j'avais en tête, parce que j'ai pas le skin artistique pour le faire.

François Lanthier Nadeau: Va falloir que tu m'envoies des photos.

Alexandre Dubé-Côté: Ouais, ça va faire plaisir.

François Lanthier Nadeau: C'est hot ça, j'aime vraiment ça. Pis j'ai un pote qui est en publicité aussi, pis il est fasciné parce qu'en termes de mood boards, en termes de storyboards, pardon, c'est plus ça que je voulais dire, tu sais, créer un environnement qui est comme un pitch, tu veux pitcher une nouvelle série, une nouvelle pub, un nouveau film, t'es comme, voici, l'univers, ça va être ça. Puis là, t'as des shots. Déjà, avec les outils qu'on a, on peut créer ces environnements narratifs-là. Bon, après ça, il y a des discussions éthiques des jobs qui vont partir, puis que j'ai même plus l'énergie pour rentrer là-dedans aujourd'hui.

Alexandre Dubé-Côté: Grosse conversation pour je sais pas combien de temps il nous reste.

François Lanthier Nadeau: Non, c'est ça. Laisse voir ça. OK, cool. Mettons que je suis plus pointu, genre t'aimes-tu mieux David t'aimes-tu mieux My Journey, t'aimes-tu mieux des itérations de Stable Diffusion ? Qu'est-ce que t'aimes mieux ?

Alexandre Dubé-Côté: Midjourney c'est mon préféré all around en ce moment. Je te dirais pour le clé en main, pour la qualité de. Ça discorde,

François Lanthier Nadeau: ça va bien Chris aussi.

Alexandre Dubé-Côté: Stable diffusion, c'est sûr que quand t'aimes ça te mettre les mains dedans, il y a plus de capacité de personnalisation. Puis de la persistance. Fait que si t'as un côté narratif, tu veux te créer des personnages persistants, tu veux te créer... Tu es capable de... Puis ça, ça ramène à des concepts plus généraux d'AI, mais de faire du fine-tuning de modèle pour apprendre puis internaliser certains concepts. Bien, l'identité graphique d'un personnage, c'est un concept que tu peux fider à.

François Lanthier Nadeau: Exact.

Alexandre Dubé-Côté: Puis là, le sortir puis le combiner avec l'environnement dans lequel il va être, les poses dans lequel il va être, le style artistique, etc.

François Lanthier Nadeau: Parce que là, ça fait longtemps que je n'ai pas utilisé rien qui touche à Stable Diffusion. J'ai utilisé mes journeys pendant un bon bout. Puis je googlais tout le temps, justement, consistency across images. Puis là, je voyais des tutoriels semi-hackish de comment tu peux essayer. Puis là, je ne sais pas si on est rendu au mid-journey, mais tout ce que tu dis, c'est, de ton expérience, la persistance dans les images design générées, c'est plus facile avec Stable Diffusion ?

Alexandre Dubé-Côté: C'est plus facile avec les modèles que tu peux fine-tuner en ce moment.

François Lanthier Nadeau: Avec les modèles que tu peux fine-tuner. Dans ce cas-ci. Exactement.

Alexandre Dubé-Côté: La facilité à fine-tuner les modèles, je pense que ça va.

François Lanthier Nadeau: Parce que mid-journey... Tu ne peux pas le fine-tuning.

Alexandre Dubé-Côté: C'est ça. Tu as des features qui sont en train d'être développés et qui sont en train, qui sont très, très... Je pense que ce n'est pas encore à côté. D'après moi, ça va se rendre là bientôt. D'après moi, cette possibilité-là de faire apprendre, d'avoir ce... Je ne suis pas sûr sous quel format ils vont le développer. Je ne suis pas sûr quelle architecture ils vont utiliser pour l'implémenter. Mais d'après moi, c'est quelque chose qui vient assez rapidement.

François Lanthier Nadeau: C'est un peu un bootstrap, ça, tu savais. Oui, c'est ça. aucun sens, cette histoire-là. Je m'en rappelle plus qu'on est une million qui font, là. Pas de financement externe. Puis leur vélocité d'itération, là, tu sais, j'ai participé une ou deux fois dans des... leur espèce de call-in, là, check-in sur Discord, que la communauté peut aller poser des questions à un des founders ou je sais pas quoi. Puis c'est comme... Man, c'est impressionnant quand même que ça bouge vite, puis que c'est genre grassroots, là, comme truc.

Alexandre Dubé-Côté: Ben, c'est ça qui est le fun du milieu, c'est que, je veux dire, t'as des gros choses que tu peux faire avec. comparativement pas tant de ressources que ça. Fait que c'est des projets comme ça. Je pense que d'avoir des projets de grande envergure qui sont bien encadrés, ils ont vraiment fait leur job comme du monde de bien grandir là-dedans, mais une croissance explosive.

François Lanthier Nadeau: À travers de la controverse sans finir. C'est ça.

Alexandre Dubé-Côté: C'est impressionnant.

François Lanthier Nadeau: Est-ce qu'il y a quelque chose sur quoi tu as changé d'idée dans les cinq dernières années ?

Alexandre Dubé-Côté: Également le plus possible. Pas trop, mais... Non, mais si je réponds non à ça, je me...

François Lanthier Nadeau: En fonction de ton rôle aussi, c'est sûr que t'as de la nouvelle information, beaucoup qui pop.

Alexandre Dubé-Côté: Je te dirais, quotidiennement, je révalue des réponses que je donne ou que j'ai données par rapport à ce qui peut se faire et les ressources que quelque chose peut prendre. Parce que le changement de capacité est très, très rapide. Puis de dire, bien... C'est pas parce qu'il y a six mois, ma réponse à cette question-là, c'était Ouais, on pourrait le faire, mais ça va prendre trois ans à le développer. Ça veut pas dire que ça tient encore. Fait que ça, c'est d'essayer de le changer constamment de ce côté-là puis de pas se créer de cadre trop fixe de ça, c'est pas possible. Ça, c'est...

François Lanthier Nadeau: Ma vision du monde doit être fluide quand même un peu.

Alexandre Dubé-Côté: Exactement. Je te dirais, bien, avec certaines discussions sur le... Sur les obligations et sur les risques de... Je pense que j'apprends un petit peu de prudence aussi par rapport à comment on l'utilise.

François Lanthier Nadeau: Un yolo-cowboy, là.

Alexandre Dubé-Côté: Oui, un yolo-cowboy, puis de dire, regarde, ce qu'on va suggérer, c'est peut-être quelque chose d'un petit peu plus structuré, mais ça va être un modèle propriétaire ou un modèle local pour travailler juste avec tes informations, parce que c'est peut-être pas un requirement légal que t'as, mais... ça serait une bonne pratique de se mettre à la bonne place par rapport à ça. Puis je veux dire, je pense que j'ai la bonne quantité de prudence comme personne, mais je pense que j'en ai jamais eu en excès non plus. Puis là, j'en prends un petit peu plus.

François Lanthier Nadeau: OK, fair. Tu as parlé de modèle local, je fais juste une mini-parenthèse avant qu'on close, mais j'écoutais un pod qui était comme The Bootstrap Founder ou quelque chose de même, puis il parlait du fait que... Quand tu veux intégrer des fonctions, mettons, de Gen AI dans ton SaaS, comme par exemple la recommandation ou interroger une fac ou une knowledge base avec un chatbot ou whatever, il y a des modèles qui sont rendus tellement petits qui font genre 90 ou 80 de ce qu'est un gros Openai frais que tu peux les rouler local sur tes propres serveurs ou même des fois sur ta machine directe. Puis ça te crée une espèce de redondance, résilience, que tu as moins de platform risk si les autres pètent. Je pourrais le mettre sur le nom de ça, mais je trouvais ça intéressant ce côté-là. Je pense que c'est Mistral, le petit modèle. Oui,

Alexandre Dubé-Côté: tu en as, mais tu sais, tu en as aussi les lamas de Facebook, tu en as une gang. Tu as des modèles qui sont déployables avec des ressources limitées, tu en as de plus en plus. Puis ça, ça fait partie de ce que je viens de mentionner, c'est de dire, bien, de déployer quelque chose de localement. Il n'y a pas si longtemps, ma réponse, c'était un... C'est quand même resource intensive. Tu as de l'entraînement, tu as du CICD, tu as du... Ah, puis là, finalement, le coût de GPU vient de passer de tout ça à ça. En mode audio, ça ne paraît pas. Le coût de GPU vient de descendre.

François Lanthier Nadeau: Puis... Allez, subscribe sur YouTube.

Alexandre Dubé-Côté: C'est ça. Save this plug. Mais non, c'est ça. C'est de dire, bien, oui, là, c'est devenu de plus en plus accessible. Puis est-ce que ça arrive de même ? Puis pas encore. Mais... C'est le genre de choses où il faut réviser la position que de dire, de développer quelque chose, de déployer quelque chose en local, puis de faire un truc de quelque autre. Ça peut être devenu une bonne idée relativement récemment pour plusieurs.

François Lanthier Nadeau: Exact. Fucking intéressant, c'est le doute. Qu'est-ce qu'on pourrait faire pour rendre SaaSpasse plus style pour toi et ou ta team ?

Alexandre Dubé-Côté: Ben, je... Mon espoir, c'est que la conversation d'aujourd'hui, ça le fasse déjà dans une mesure. Mais pour les SaaS, c'est sûr que de savoir que c'est pas notre offre se termine pas à on va tout faire pour vous. Mais c'est de dire aussi, peu importe où est-ce que vous êtes en termes de maturité par rapport à l'AI, en termes d'ambition par rapport à l'AI, il y a probablement quelque chose à faire. Des fois, c'est du scoping. Des fois, c'est de l'accompagnement. Mais c'est de dire... Le fait qu'il y ait de l'expertise interne déjà, ça n'exclut pas le fait qu'il y ait du bon travail à faire pour la collaboration.

François Lanthier Nadeau: Oui, fair. Tu as-tu des shameless plugs pour finir ?

Alexandre Dubé-Côté: Bien, du côté de Baseline, ça vaut toujours la peine d'aller voir le site web. Une belle refonte qu'on a faite en fait. Baseline ?? Exactement. Sur le long, donc Q-E-B-A-C. Puis, c'est une bonne place pour voir ce qu'on fait aussi, mais on vit une belle croissance en ce moment. Si vous avez de l'intérêt dans le domaine de l'intelligence artificielle, il y a beaucoup de chances qu'il y ait des opportunités, il y a des postes, il y a des choses.

François Lanthier Nadeau: Il y a un contact form directement sur le site ? Oui,

Alexandre Dubé-Côté: exactement.

François Lanthier Nadeau: OK. Puis sinon, si le monde est au centre de peut-être aller faire cette diagnostic-là, cette première étape-là, ils veulent te parler.

Alexandre Dubé-Côté: Je veux dire, le site Facebook est là, mais moi, sur LinkedIn direct, ça va me faire plaisir aussi.

François Lanthier Nadeau: Alexandre Dubé, côté.

Alexandre Dubé-Côté: sur LinkedIn aussi c'est une belle façon d'entamer la discussion de commencer à jaser d'autres choses Doud,

François Lanthier Nadeau: merci pour ton temps, ton knowledge j'ai eu du fun, j'ai appris,

Alexandre Dubé-Côté: j'apprécie mon plaisir, c'était bien agréable cheers mon gars