Episodi
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Guillaume Decugis a mis vingt ans d'entrepreneuriat dans la tech derrière lui avant de passer de l'autre côté de la table. Polytechnicien passé par Stanford, il a fondé MusicWave, plateforme de musique mobile vendue à OpenWave puis à Microsoft, avant de piloter Linkfluence, spécialiste de la veille sociale, jusqu'à son rachat. Depuis deux ans, il est partner chez Serena Ventures, où il cogère Data Ventures, un fonds de 100 millions d'euros entièrement dédié aux couches d'infrastructure et de data à l'ère de l'IA.
Sa thèse d'investissement : les Européens excellent dans les technologies conceptuelles (bases de données, outils de développement, middlewares), mais peinent à en faire des standards mondiaux. Il veut combler ce manque en traquant les pépites partout en Europe, en s'aidant d'outils très sophistiqués qui suivent 5 000 profils de fondateurs et scrutent les tendances sur GitHub. Résultat : la découverte et la cession à Mistral d'Emmi AI, jeune pousse autrichienne spécialisée dans les modèles d'IA capables de simuler des phénomènes physiques complexes. Pour lui, la souveraineté technologique européenne doit se construire en faisant émerger des leaders mondiaux, quitte à ce qu'ils s'américanisent en chemin. Le modèle israélien est sa référence.
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Mathias Berny, cofondateur de Prelude, est un spécialiste de la lutte contre la fraude au SMS. Il a appris sur le terrain, chez Zenly, où la vérification des numéros de téléphone par SMS représentait le deuxième poste de dépense de l'entreprise, juste après les salaires. Un week-end, un pic de trafic anormal a englouti l'équivalent d'un trimestre de budget, sans possibilité de remboursement par les partenaires — un épisode fondateur pour lui.
De ce constat naît Prelude, qui combine analyse de signaux de trafic et technologies de fingerprinting développées en interne pour distinguer utilisateurs légitimes et bots, même derrière un VPN. Son modèle économique ne prend aucune marge sur le prix du SMS, facturé au coût réel, et fait payer uniquement la couche anti-fraude à prix fixe — un cercle vertueux selon Berny. Avec une cinquantaine de salariés et une forte présence parisienne, Prelude compte parmi ses clients Alan, Alma, Birdy ou Suno. Prochain défi : l'authentification des agents IA, via des protocoles comme le MCP.
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Episodi mancanti?
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Paul-François Fournier, directeur exécutif innovation de Bpifrance, plaide pour une collaboration systémique entre start-up et grands groupes, en s'appuyant sur un constat chiffré : les start-ups représentent désormais plus de 20 % de la R&D réalisée en France, un chiffre qui a doublé en moins de dix ans.
Il élabore sa thèse dans un livre, récemment paru, Innvation² (Anne Carrière). Selon lui, les grands groupes doivent réorienter une part de leurs budgets R&D - 20 à 25 milliards d'euros - vers la prise de participation et l'acquisition de start-ups. En redéployant seulement 20 %, ils injecteraient 5 milliards supplémentaires dans l'écosystème, presque autant que l'ensemble du capital-risque français, aujourd'hui à 8 milliards.
Bpifrance avance : depuis 2013, la taille moyenne des fonds dans lesquels elle investit est passée de 80 à près de 300 millions d'euros. Mais l'urgence reste entière : environ 35 milliards sont nécessaires dans les cinq ans qui viennent pour financer la deep tech. La boucle ne se refermera que lorsque les grands groupes auront intégré la logique probabiliste du capital-risque. Et accepté d'en jouer toutes les règles.
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Objectif : devenir le numéro un européen des data centers d'ici 2030 avec un plan d'investissement de 20 milliards d'euros. Olivier Micheli, le PDG de Data4 compte sur plusieurs projets confidentiels pour « tripler ou quadrupler » la taille du groupe dans les prochaines années, avec des campus de l'ordre du gigawatt. Les géants mondiaux de la tech sont parmi ses clients. Data4 opère aujourd'hui dix campus dans six pays européens, représentant 1,4 gigawatt de puissance installée ou en cours de déploiement. Et tout est déjà commercialisé. La demande, tirée par le cloud puis décuplée par l'IA générative, est exceptionnelle.
Egalement président de France Data Center, qui fédère l'ensemble de la filière, Olivier Micheli défend aussi les atouts français : énergie nucléaire décarbonée, des nœuds de connectivité majeurs à Paris et Marseille, foncier industriel disponible. Principal frein : l'acheminement électrique et les délais administratifs, qui ont fait passer le temps de construction d'un data center de trois ans à cinq ou sept ans. « C'est à nous de faire de la pédagogie », conclut-il.
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L'antibiorésistance tue déjà des milliers de personnes chaque année. D'ici 2050, elle pourrait devenir la première cause de mortalité humaine, selon l'OMS. Face à cette menace que les antibiotiques classiques ne parviennent plus à contenir, une startup française s'arme d'un remède vieux comme la nature : les bactériophages.
Adèle James, microbiologiste normande et cofondatrice de Phagos, a co-créé cette entreprise en 2021 après un parcours en recherche académique et en incubation. Son idée ? Exploiter ces virus qui tuent les bactéries — présents partout dans l'environnement, y compris dans nos intestins — pour concevoir des traitements antibactériens sur mesure. Contrairement aux antibiotiques à large spectre qui dévastent toute la flore microbienne, les bactériophages n'éliminent que leur cible précise.
L'entreprise, seule en Europe à disposer d'une autorisation de vente de médicaments vétérinaires à base de bactériophages sur mesure, a déjà traité plus de deux millions d'animaux — porcs et poulets principalement — en France. Forte de 25 millions d'euros levés en Série A et de 70 collaborateurs, Phagos vise les États-Unis d'ici deux à trois ans, avant de s'attaquer à la santé humaine à l'horizon 2030.
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Il y a un peu plus d'un an, quand Roxane Laigle expliquait à des directeurs e-commerce qu'ils allaient bientôt vendre leurs produits dans ChatGPT, les regards se faisaient dubitatifs. Aujourd'hui, la cofondatrice et CEO de Lemrock AI n'a plus à convaincre. Le marché est venu à elle. Ingénieure de formation, elle passe une dizaine d'années dans le retail — en conseil, puis comme directrice stratégie et innovation chez Fnac Darty — avant de se lancer via le programme Entrepreneur First, où elle rencontre ses deux cofondateurs spécialisés en agents IA et en infrastructure.
Lemrock se positionne comme un middleware entre le e-commerce et les grands modèles de langage. Les marques confient leur catalogue à la startup, qui leur offre un point de connexion unifié vers l'ensemble des LLM, en gardant la maîtrise de leurs données. Plus d'une centaine de marques — électronique, cosmétique, travel, télécoms — sont déjà clientes depuis le lancement en juillet dernier, et des transactions réelles s'y réalisent déjà.
Face à OpenAI ou Shopify, l'avantage de Lemrock tient à son agnosticisme — la startup se connecte à tous les LLM — et surtout à sa data : 100 millions de conversations traitées par mois, qui alimentent des modèles propriétaires de recommandation et de brand safety. La startup a levé 7 millions de dollars auprès de Galion.exe, et de business angels comme Michael Benabou. Jean-Baptiste Rudel, fondateur de Criteo, siège au board.
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Frédéric Fauchère dirige depuis près de sept ans la division BtoB Mobile de Samsung Electronics France, une soixantaine de personnes dédiées à accompagner les entreprises — de la TPE au CAC 40, en passant par les ministères et opérateurs d'importance vitale — dans leur transformation numérique. Le mobile représente les deux tiers de l'activité de Samsu4ng en France, dont 30 % côté B2B.
Son cheval de bataille : la sécurité des terminaux, qu'il décrit comme « le maillon faible » des systèmes d'information d'entreprise. Face à ce constat, Samsung a développé Knox, une suite logicielle intégrée dans tous ses appareils, permettant chiffrement des données, gestion de flotte à distance et maintien à jour sur sept ans — une durée qui reflète l'allongement de la durée de détention des terminaux, passée de 14 mois en 2014 à 46 mois en 2025.
Sur l'IA, Samsung a fait le choix d'une architecture hybride. Les fonctionnalités regroupées sous l'ombrelle Galaxy AI — traduction instantanée, transcription, résumé de réunion — fonctionnent directement sur l'appareil, sans transmission de données vers le cloud, y compris hors connexion. Les administrateurs informatiques gardent la main pour autoriser ou bloquer l'accès aux modèles cloud comme Gemini ou Perplexity selon les profils utilisateurs.
Quant à la souveraineté numérique, Fauchère la mesure en actes : audits ANSSI, certification des partenaires, conformité au droit français et européen. Samsung produit 90 % des composants intégrés dans ses smartphones — un « full stack » matériel-logiciel qui lui permet, estime-t-il, d'innover plus vite et de répondre aux exigences les plus sensibles de l'État.
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À 24 ans, Yann Bilien est cofondateur et directeur scientifique de Rippletide, une start-up parisienne créée en 2024 avec Patrick Joubert, entrepreneur aguerri. Leur point commun ? Une obsession pour la fiabilité des agents IA, ces systèmes autonomes capables d'enchaîner des actions pour accomplir une tâche.
Les grands modèles de langage (LLM) commettent environ 5 % d'erreurs à chaque étape. Un taux qui peut sembler acceptable isolément, mais qui devient rédhibitoire dans un système agentique. « Dès la dizaine d'étapes, on arrive à une erreur une fois sur deux », explique-t-il. Un support client qui se trompe une fois sur cinq n'est tout simplement pas déployable en entreprise. La réponse de Rippletide passe par une technologie de graphe qui externalise la prise de décision hors du LLM. Plutôt que d'espérer que le modèle suive les bonnes instructions, la start-up ingère les données métiers d'un client — brochures, procédures — pour construire une ontologie explicite guidant le raisonnement de l'agent. Résultat : des décisions traçables et explicables, un argument décisif dans des secteurs réglementés comme la banque.
Rippletide travaille avec de grands groupes du CAC 40 — constructeurs automobiles, marques de luxe — ainsi qu'avec des clients américains. La start-up a également remporté le hackathon Codex organisé par OpenAI à San Francisco, en développant un système multi-agents capable d'explorer des pistes de recherche scientifique en autonomie.
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Directeur général de Jems, société spécialisée en data, IA et cloud, Nicolas Laroche est convaincu d'une chose : dans un monde où les agents de code peuvent reproduire n'importe quel logiciel en quelques heures, la donnée reste l'unique avantage concurrentiel durable. « Les données que l'on a et que les autres n'ont pas sont la seule barrière à l'entrée sur un marché », martèle-t-il.
Le diagnostic qu'il pose sur les entreprises européennes est sévère. Si la prise de conscience existe : toute présentation stratégique affiche désormais la « transformation par la data ». Mais les actes ne suivent pas. Les organisations continuent d'adopter une vision consumériste : on collecte pour résoudre un problème immédiat, sans jamais construire un véritable patrimoine de données. Un contraste saisissant avec Google, qui, dès ses débuts, stockait chaque flux de données sans en connaître l'usage futur.
L'IA générative change la donne : elle est « intolérante à la médiocrité » des données. Pour Laroche, c'est moins une révolution qu'un révélateur impitoyable des lacunes organisationnelles accumulées.
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Il vient de la physique, a bifurqué vers la philosophie des sciences, et scrute désormais l'intelligence artificielle avec un regard que peu de chercheurs osent porter : celui de quelqu'un qui questionne les fondements mêmes de la connaissance. Pour Mathieu Guillermin, maître de conférence à l'Université catholique de Lyon, aucun système, aussi performant soit-il, ne peut se substituer au jugement humain dans le rapport à la vérité. Non par principe moral, mais par construction. « Le deep learning reste des additions, des multiplications — quelque chose de complètement mécanique. Ça n'a pas de capacité de jugement, pas d'expérience vécue. » Quand Elon Musk promet de faire de Grok une source of truth universelle, ou qu'Eric Schmidt évoque une superintelligence dont les humains ne pourraient plus comprendre les preuves, Guillermin y voit une dérive philosophique profonde : installer les machines au rang d'oracles, sans que personne ne soit plus en mesure d'évaluer ce qu'elles produisent.
Le danger, selon lui, n'est pas tant l'erreur — les algorithmes médicaux peuvent surclasser des médecins dans certaines tâches — que l'abandon de l'effort de vérification. Une logique proche, avertit-il, de la post-vérité. Il pointe aussi l'illusion du gain automatique : croire qu'implémenter un LLM crée de la valeur sans travail de réflexion préalable, c'est « égarer les gens ». Quant aux algorithmes de recommandation, ils constituent selon lui « le premier risque existentiel » — déjà à l'œuvre, désengageant progressivement les individus de tout effort intellectuel.
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De Poitiers à San Francisco, le parcours de Vincent Diallo ressemble à un roman d'aventures. Formé au mandarin presque par hasard en classe prépa, il plonge dans la Chine des années 2000 — d'abord dans une usine de prises d'escalade au Guangdong, puis chez Deloitte à Shanghai, sur des missions d'audit rocambolesques. "Un jour, mon équipe m'appelle : on a été pris en otage par les ouvriers à Wuhan", raconte-t-il, mi-amusé. Dix ans et une aventure dans l'import de fromage français en Chine plus tard, il débarque à New York en 2015 pour monter un family office technologique.
Aujourd'hui Investment Partner chez Progression, un fonds de 50 millions de dollars ancré dans la communauté des anciens du réseau social chinois TikTok, Diallo surfe sur une conviction forte : l'IA relance le B2C. "Pendant longtemps, tout le monde faisait du SaaS B2B. Là, l'hyperpersonnalisation permise par l'IA change la donne. Consumer is back."
Sa thèse va plus loin. L'intelligence artificielle, selon lui, libérera l'humanité de la "dictature de la rationalité" : "Le quotient intellectuel devient une commodité. Ce qui va compter, c'est le quotient émotionnel, le quotient spirituel." Des capacités que la tech elle-même pourra développer, à la manière d'un maître et son disciple.
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Et si la qualité des données valait mieux que leur quantité ? C'est le pari audacieux que défend Rémi Daudin, directeur scientifique de Forvia, l'équipementier automobile né de la fusion de Faurecia et HELLA. Physicien de formation, passé par la physique des particules, l'industrie pétrolière et l'automobile, il porte un projet qui bouscule les fondements mêmes du développement des grands modèles de langage (LLM) : les entraîner sur les fonds des bibliothèques nationales plutôt que sur le web ouvert.
« Les données du web, c'est de la soupe », résume-t-il sans détour. Publicités, opinions non sourcées, contenus dupliqués — les LLM actuels ingèrent en masse des informations de mauvaise qualité, ce qui les contraint à gonfler leurs paramètres pour absorber cette complexité. Résultat : des modèles lourds, coûteux, et potentiellement biaisés. « Si 10 % du corpus affirme que la Terre est plate, le modèle le répètera une fois sur dix », illustre-t-il. Sa solution ? Se tourner vers les bibliothèques. Un livre, contrairement à une page web, est un raisonnement construit, vérifié, légal. La Bibliothèque nationale de France, qui numérise ses collections depuis trente ans, compte dix millions d'œuvres. Selon Rémi Daudin, s'entraîner sur un tel corpus permettrait de produire des modèles 100 fois plus efficaces, plus petits, moins énergivores — et non biaisés.
Le projet, baptisé Mirandola — en référence à Jean Pic de la Mirandole, l'humaniste italien qui aspirait à tout savoir — se veut aussi un acte de souveraineté culturelle. À l'heure où les algorithmes américains façonnent l'information mondiale, l'idée est de redonner à l'Europe la maîtrise de ses valeurs et de sa vérité. L'Académie française, la BNF et des décideurs politiques seraient déjà sensibles à la démarche. Encore en phase d'amorçage, Mirandola cherche ses partenaires techniques — possiblement un acteur européen du LLM — pour une première phase estimée entre six et douze mois.
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Il fallait oser. En 2023, alors que Solocal — l'héritière des Pages Jaunes — était au bord du gouffre, grevée de 250 millions de dettes et incapable de faire face à ses obligations, Alain Lévy et son père Maurice ont décidé de racheter 65 % du capital. Un pari risqué sur une entreprise emblématique mais exsangue, dont le modèle avait été balayé par l'irruption de Google, puis de Meta.
Deux ans plus tard, le bilan est encourageant. « Le carnet de commandes est en croissance de 17,5 %, l'EBITDA atteint 60 millions d'euros, en hausse de 40 % », détaille Alain Lévy, vice-président exécutif de Solocal, en charge de la tech et des produits. La dette a été assainie, la maison stabilisée. Mais le chiffre d'affaires continue de baisser. La course contre la montre est loin d'être gagnée.
La transformation s'articule autour de trois axes — nettoyer, réparer, construire — et place l'intelligence artificielle au cœur du dispositif. Pages Jaunes, qui attire encore 15 millions de visiteurs uniques par mois, s'est dotée d'un moteur de recherche en langage naturel et d'un chatbot intégré aux fiches clients. Pour les TPE et PME, Solocal propose désormais de piloter automatiquement leur présence en ligne — avis, réseaux sociaux, référencement — grâce à l'IA. « Ce sont des gens qui n'ont ni le temps ni les moyens d'un community manager », rappelle Alain Lévy. L'IA fait le travail à leur place.
Reste un défi de taille : l'essor de ChatGPT, qui capte un trafic croissant sans générer de clics vers les annonceurs. Pages Jaunes y apparaît bien référencée, mais sans retombées commerciales. « Ça nous rapporte zéro pour l'instant », admet Lévy. La monétisation de cette visibilité dans les LLM est le prochain chantier. Un de plus, dans une course où chaque semaine compte.
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Il limite les écrans de son fils à une heure par semaine — plus strict encore que Peter Thiel, cofondateur de sa propre entreprise. Pascal Tea, président de Palantir France, a le sens de la formule. Mais derrière l'anecdote, c'est un homme de vingt ans d'expérience dans la donnée qui pilote l'une des sociétés les plus scrutées de la tech mondiale.
Fondé en 2003 après les attentats du 11 septembre, Palantir propose des plateformes logicielles — Gotham, Foundry, AIP — permettant aux organisations de connecter, structurer et exploiter leurs données pour éclairer leurs décisions. « Quand on se déploie chez un client, c'est une coquille vide », insiste Pascal Tea. Les données restent sur l'infrastructure du client, souveraine ou cloud public, au choix. En France, la société travaille avec Airbus — 55 000 utilisateurs, 140 compagnies aériennes connectées à la plateforme SkyWise — mais aussi Stellantis ou la Société Générale. Sa collaboration avec la DGSI, démarrée après les attentats du Bataclan, illustre une autre facette : aider les services de renseignement à exploiter des masses de données légalement collectées mais inexploitables sans outillage adapté.
Face aux questions de souveraineté numérique, Pascal Tea est direct : « La souveraineté ne doit pas devenir une excuse à l'inaction. » Dans un contexte géopolitique tendu, ses clients s'interrogent davantage sur les risques de dépendance technologique. Sa réponse : mieux vaut être compétitif que souverain et immobile.
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Pour les mathématiciens, l’intelligence artificielle n’est pas seulement un sujet d’étude : elle devient aussi un outil de recherche. Bienvenue dans le monde de Gérard Biau, professeur à Sorbonne Université, directeur du Sorbonne Center for Artificial Intelligence (Scai) et membre de Académie des sciences. Pour ce spécialiste du machine learning, les fondements mathématiques de l’IA reposent largement sur les statistiques et la théorie de l’apprentissage, disciplines qui cherchent à détecter des régularités dans de grandes masses de données.
« L’apprentissage automatique consiste à construire des modèles capables d’extraire des règles à partir d’exemples », explique le chercheur. Concrètement, un algorithme est exposé à des milliers, voire des millions d’observations : images, textes ou signaux. Il ajuste alors ses paramètres pour prédire au mieux un résultat. Cette logique probabiliste, héritée de la statistique moderne, constitue aujourd’hui le socle des systèmes d’IA.
Depuis quelques années, l’essor de l’IA générative change aussi la pratique scientifique. Les modèles de langage peuvent aider à explorer des hypothèses, résumer des publications ou assister dans l’écriture de code scientifique. « Ce sont des outils extrêmement puissants pour accélérer certaines tâches », reconnaît Gérard Biau. Mais ils restent loin d’une véritable créativité mathématique : démontrer un théorème ou concevoir une nouvelle théorie exige encore intuition, abstraction et rigueur formelle.
À la tête du centre d’intelligence artificielle de Sorbonne Université, devenu en 2024 l’un des IA clusters français, le mathématicien mise sur l’interdisciplinarité. Médecins, physiciens ou chimistes collaborent désormais avec des spécialistes des algorithmes pour exploiter ces nouvelles méthodes. Pour lui, l’IA agit ainsi comme un catalyseur : moins une révolution solitaire qu’un moteur collectif de la recherche scientifique.
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Docteur en intelligence artificielle, Julien Launay a démarré sa carrière au sein de la startup française LightOn, pionnière du calcul photonique. À la fin des années 2010, alors que les premiers modèles Transformer émergent, il travaille sur l’entraînement de modèles de langage à l’aide de coprocesseurs optiques. Il contribue alors à des projets open source comme Bloom. En 2023, il cofonde Adaptive ML avec l'objectif de résoudre l’un des nouveaux défis de l’IA générative : l’adaptation des modèles aux besoins des entreprises. La jeune pousse développe une plateforme exploitant l’apprentissage par renforcement (« reinforcement learning ») pour spécialiser les modèles de langage. L’idée est simple : après une phase de pré-entraînement où le modèle apprend le langage à partir d’immenses corpus de textes, une phase dite de « post-training » permet de l’optimiser pour des tâches précises — par exemple le support client, la détection de fraude ou l’interaction avec des outils internes.
Cette spécialisation présente un double avantage : améliorer la pertinence des réponses et surtout réduire drastiquement les coûts de calcul. Selon Julien Launay, les entreprises peuvent ainsi diminuer de 50 % à 90 % leurs dépenses liées à l’IA en remplaçant des modèles généralistes par des modèles plus petits et spécialisés. Basée entre Paris, New York et Toronto, Adaptive ML cible principalement de grandes entreprises nord-américaines — notamment dans les télécoms, l’assurance ou le transport aérien — où l’utilisation massive d’agents d’IA génère des volumes colossaux de données et donc des coûts élevés.
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Wafaa Amal est directrice générale de Prisme.ai, une start-up française spécialisée dans les plateformes d’intelligence artificielle générative et les agents autonomes pour les grandes organisations. Ingénieure de formation, elle a effectué ses études en France après une classe préparatoire scientifique à Casablanca. Elle débute sa carrière dans le conseil et le secteur des paiements, où elle accompagne des banques et institutions financières sur leurs projets technologiques.
Elle rejoint ensuite Mastercard, où elle occupe plusieurs fonctions commerciales et stratégiques, notamment dans la gestion de grands comptes et le développement de partenariats en Europe. En parallèle, elle suit un Executive MBA à l’ESCP Business School, expérience qui lui donne le goût et l'envie de l’entrepreneuriat.
En 2023, elle s’engage dans l’aventure Prisme.ai, dont elle prend la direction générale. Elle contribue à positionner la société sur les enjeux d’adoption et de gouvernance de l’IA en entreprise, en mettant l’accent sur la souveraineté technologique, la transparence et la sécurité des systèmes. Sous sa direction, la plateforme s’adresse principalement aux grands groupes et aux acteurs publics souhaitant industrialiser l’usage de l’intelligence artificielle tout en conservant la maîtrise de leurs données.
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Après avoir dirigé des entreprises technologiques pendant 40 ans et vendu l'éditeur de logiciels financiers E-Front à BlackRock , pour 1,3 milliard de dollars, Olivier Dellenbach, aurait pu s'offrir une retraite dorée bien méritée. Il a choisi tout le contraire. En 2019, il fonde ChapsVision, un projet né de trois motivations : le besoin d'entreprendre, le souhait de créer un champion technologique européen pérenne et une ambition philanthropique. Une partie du capital de l'entreprise est en effet détenue par sa fondation, HappyCap, dédiée au handicap mental, ce qui assure l'indépendance de la structure face à d'éventuels rachats.
ChapsVision se positionne comme un spécialiste de l'IA et du Big Data, capable de transformer des volumes massifs de données hétérogènes en informations exploitables. Pour rivaliser avec des géants comme l'américain Palantir, Olivier Dellenbach utilise une stratégie de croissance par acquisitions ultra-rapide, avec déjà 29 entreprises rachetées en cinq ans. Il privilégie la « cyberintelligence » - outils pour les services régaliens et de renseignement - plutôt que la cybersécurité pure, qu'il estime être une bataille déjà perdue face aux acteurs américains et israéliens. Mais les difficultés restent nombreuses pour un acteur comme ChapsVision. Malgré l'excellence des ingénieurs français, Dellenbach déplore les obstacles à l'émergence de champions du logiciel en Europe. Il cite notamment la commande publique défaillante : contrairement à l'Allemagne ou aux États-Unis, l'État français utilise peu ce levier pour soutenir ses industriels. En cause, selon lui, le complexe de l'étranger : une tendance de l'administration à préférer les solutions américaines, jugées plus sûres. Mais aussi la culture du "faire soi-même", ou cette fâcheuse tendance des services publics à vouloir souvent réinventer la roue en interne plutôt que d'acheter des solutions privées existantes.
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Depuis plus de deux ans, Katia Gil Guzman occupe un poste hautement sensible chez OpenAI. Au sein de l’équipe « Developer Experience », elle aide les développeurs dans l’appropriation des modèles et produits du groupe, de l’API historique aux agents de code comme Codex. Son rôle : faire le lien entre la recherche, les équipes produit et la communauté technique mondiale, afin de transformer des percées scientifiques en outils réellement exploitables.
Ingénieure de formation, elle a débuté sa carrière chez Microsoft comme software engineer, où elle découvre déjà des fonctions d’« évangélisation » technologique. Elle cofonde ensuite une start-up dont elle devient CTO, avant de rejoindre Stripe, en France, comme solution architect. Chez OpenAI, elle accompagne la montée en puissance des agents capables d’écrire, corriger et tester du code de façon autonome. Elle décrit l'importante mutation en cours du métier de développeur qui devient de plus en plus chef d’orchestre d’équipes d’IA, davantage stratège que simple exécutant. Selon elle, la valeur se déplace à présent vers la capacité à penser l’architecture et à formuler les bonnes instructions.
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Nous sommes en 2020. Xavier Niel cherche un profil d’ingénieur, jeune, capable de travailler sur des sujets stratégiques. Il tombe sur son profil LinkedIn. Une rencontre, sans DRH ni process classique. À 28 ans, Aude Durand devient directrice générale adjointe d’Iliad Holding. « On ne refuse pas ce genre de proposition », glisse-t-elle. Le poste n’a pas de fiche précise : il s’agit d’enchaîner les projets, des télécoms au cloud, avec un même fil conducteur : faire simple, vite, et efficacement.
Chez Free, elle participe à la création de Free Proxi, l’assistance de proximité. Puis elle accompagne la montée en puissance de Scaleway, la filiale cloud du groupe, jusqu’à en prendre la présidence. En parallèle, elle supervise Opcore, l’activité data centers, et pilote la stratégie IA du groupe. Aujourd’hui directrice générale délégué d’Iliad, elle est en première ligne sur tous les sujets brulants du groupe de télécoms : le pôle cloud, les data centers, l’intelligence artificielle, ou encore l’expansion stratégique d’Iliad en Europe.
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