Épisode 30 | saison 3

Repensez les opérations de votre PME avec l'IA

( avec Rémi Dion de chez Explor.ai )

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Bonjour à tous!

Dans cet épisode, nous plongeons dans le monde de l’intelligence artificielle au-delà des innovations populaires comme ChatGPT, Gemini, et Copilote.

Avec Rémi Dion, Associé & VP Science de la décision chez Explor.AI, nous discutons de l’impact tangible de l’IA sur les entreprises de services et du secteur manufacturier.

Rémi nous partage des insights sur comment l’IA peut résoudre des problématiques d’affaires, relever des défis ou apaiser des frustrations opérationnelles quotidiennes. On y découvre aussi les stratégies pour mener à bien des projets d’intégration de l’IA et comment il est maintenant possible d’accélérer ces initiatives.

Un épisode super éclairant pour comprendre l’application concrète de l’IA dans le milieu professionnel.

Bonne écoute!

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Simon: [00:00:41] Alors bonjour, Aujourd’hui on aborde un sujet hyper passionnant et un sujet très tendance. On va parler d’intelligence artificielle. Pour nous en parler, on a le cofondateur de la firme Explorer, une firme de Montréal qui est spécialiste en intégration de solutions d’intelligence artificielle. Bonjour, bonjour! Ça me fait plaisir de te recevoir au podcast aujourd’hui. Commence par nous dire qu’est ce que c’est explorer?

Remi: [00:01:12] Certainement. Merci de me recevoir aujourd’hui. Explorer, c’est une compagnie qui est spécialisée dans l’intelligence artificielle, mais en particulier dans l’adoption de l’intelligence artificielle. Est ce que ça veut dire C’est qu’on est vraiment dans des cas d’applications concrets, de comment l’IA peut aider nos clients. Ça, c’est c’est né de l’initiative de mon co-fondateur Olivier. Lui, il travaillait dans une firme, une compagnie pharmaceutique qui avait des données. Puis il était simplement curieux de savoir quel est son potentiel, où on peut aller pour l’aider dans sa réflexion. L’idée, c’était pas d’avoir un projet de quelques millions de dollars pour utiliser l’IA, C’est j’ai des données où sont les opportunités. Puis malheureusement, le marché n’était pas on était pas prêt à répondre à son besoin, c’était trop petit mandat. Donc lui, il s’est dit il y a un trou dans le marché, il y a tous ces ces compagnies là qui sont des petites, moyennes et grandes entreprises qui vont même pas pouvoir bénéficier des, au final des avancées de l’intelligence artificielle. Ça fait déjà quatre ou cinq ans. Depuis, il y a beaucoup qui a changé notre message, ont un peu évolué aussi parce que au tout début, on était dans la fine pointe. On venait s’adresser surtout à des compagnies technologiques qui voulaient offrir un produit technologique à Monsieur et madame Tout le monde. Puis éventuellement, on s’est rendu compte que l’offre vraiment intéressante parce que notre mission, c’est d’être dans l’adoption de l’intelligence artificielle. Ce qui était vraiment intéressant, c’était de se tourner directement vers des gens qui pouvaient intégrer l’intelligence artificielle chez eux. Donc là, maintenant, on fait de l’applicatif du début à la fin, parce que ce que les gens ont vraiment besoin, ce n’est pas d’utiliser l’intelligence artificielle, c’est de répondre à un besoin d’affaires. Donc, moi, ma discussion avec les chefs d’entreprises, quels sont vos enjeux? Où mettez vous votre votre argent, votre temps, où sont vos frustrations? Puis ensuite je vous dis la solution est là. Oui, il y a de l’intelligence artificielle là dedans, mais c’est pas vraiment ça que vous avez besoin d’entendre de toute.

Simon: [00:03:04] Façon, avant d’aller plus loin, par exemple, j’aimerais ça qu’est ce qui mène à être cofondateur? Parce que t’as pas l’air. Excuse moi, t’as pas l’air aussi vieux que moi du même âge. Ton parcours? Qu’est ce qui t’a amené là?

Remi: [00:03:20] J’ai enseigné. J’ai été ingénieur électrique. J’ai travaillé dans le domaine du génie conseil. Puis j’ai toujours été stimulé par les concepts physiques, mathématiques, puis le concret, donc l’impact que ça a dans dans le monde. Puis je suis resté sur ma faim. Quand est venu le temps d’innover, d’aller à la recherche de solutions, je voyais des choses qui sortaient, puis on était vraiment dans le éprouvé, dans le dans les solutions qui qui sont démontrées. Donc dans j’ai une conseil, j’ai pas trouvé, je restais sur ma soif finalement pour tout ce qui est innovation. Puis ça m’a pris quelque temps, j’ai appris à avoir essayé à différents endroits, j’ai travaillé dans des données dans le domaine des énergies renouvelables. Je suis aussi allé dans la dans la gestion logistique pour finalement me rendre compte. C’est c’est dans ces problèmes d’optimisation là que je brille le plus pour. Je me suis tourné vers vers le milieu où j’ai fait mes études de maîtrise, mais là c’est c’est l’Institut québécois en intelligence artificielle. Puis ça, ça m’a permis de solidifier mes acquis en apprentissage automatique, Machine learning en français. Ok.

Simon: [00:04:26] Puis il y a eu une rencontre à ce moment là avec ton partenaire d’aujourd’hui, c’est ça?

Remi: [00:04:31] Bien, à mon retour aux études, j’ai quand même lancé des perches. J’étais en mode entrepreneur. Donc quelles sont les opportunités qui quittent Actif? Puis je voyais Olivier qui publiait sur les premiers premières démarches qu’il faisait dans Explorer. Et puis moi, ce qui m’a ce qui m’avait amené vers l’intelligence artificielle initialement, c’était mes convictions environnementales qui étaient dans le comment offrir des solutions en terme de recyclage? Comment offrir davantage de bénéfice dans cette industrie là qui me tenait à cœur? Puis j’ai vu l’opportunité, en me joignant avec Olivier, de couvrir plus large, puis de rejoindre également cet objectif initial. Ça, ça fait partie de nos clients qu’on a eu dans le passé.

Simon: [00:05:17] Puis de solutionner des problèmes concrets avec des solutions qui peuvent paraître compliquées, mais de simplifier.

Remi: [00:05:23] De jouer dans le vrai monde.

Simon: [00:05:24] Oui, Wow! C’est un très beau parcours. On va commencer avec une première question pour pour démystifier tout ça, pour pour notre auditoire, c’est quoi l’intelligence artificielle? Oui. Une définition nous est donnée qu’on peut comprendre facilement.

Remi: [00:05:43] Ça, c’est une question piège, parce qu’étant donné qu’on est encore dans un cycle de hype, il y a beaucoup de définitions. Essentiellement l’intelligence artificielle, c’est une réplication d’un schéma cognitif. On prend des décisions, l’humain prend des décisions. Est ce qu’on est capable de répliquer ça par une machine? C’est très large. Un arbre décisionnel essentiellement. Où est ce que tu dis oui? Non? Oui, Non? Puis tu arrives à une décision. Ça pourrait dans certaines décisions, rentrer, rentrer dans la définition de l’intelligence artificielle. Moi, j’ai fait des études spécifiquement dans le domaine de l’apprentissage automatique machine learning en anglais. Est ce que ça veut dire c’est qu’on donne des données à la machine et celle ci apprend les patterns derrière pour donner un comparatif dans les dernières 30 ans. On parle de programmation, donc on donne des règles et des données et on obtient un résultat. C’est un peu comme si je dis voici la règle X plus y est égal à quelque chose. Puis je te dis les données, c’est quoi ton X? C’est quoi ton y? T’as tous les ingrédients pour trouver la réponse. L’autre bord du égal dans la. Dans l’intelligence artificielle, Je te donne la réponse. L’autre bord du égal, je te donne ton x y. Je te dis Mais quelle est la formule qui me permet d’arriver là? L’intelligence artificielle, essentiellement, trouve la meilleure formule qui qui matche avec le plus possible de solutions et de x y. Donc ça c’est la version mathématique de se représenter comment on utilise finalement les données qui sont les réponses qu’on cherche à obtenir et les données qu’on a. Je vais donner des exemples plus concrets dans des conversations.

Simon: [00:07:18] Je pense que c’est intéressant parce que dans le fond, votre focus, c’est de travailler avec les PME. Ce que je comprends donc. Oui, c’est intéressant de voir. On en a discuté un petit peu à la préparation du podcast, mais t’as des tas des exemples qui sont. Je pense que c’est le fun de discuter d’exemples, parce que pour des entrepreneurs, on a besoin de voir qu’est ce qui peut être. C’est quoi des exemples de problèmes qui peuvent être résolus? C’est quoi le process? Après ça, on discutera, puis les avantages, finalement les bénéfices d’intégrer ça.

Remi: [00:07:51] J’en ai un peu parlé au tout début, on travaillait avec des compagnies technologiques, donc essentiellement ils s’intéressaient à la boîte noire de l’IoT, puis ils s’occupaient du reste. Puis désormais, les cas qu’on voit, ils évoluent aussi depuis novembre dernier, donc presque un an maintenant, on a. Ce qu’on voit, c’est que tout le monde était intéressé par l’IA génératif. Donc on se fait beaucoup parler des outils de ce monde. Ça a influencé les cas typiques, mais essentiellement ce qu’on voit dans le domaine du manufacturier justement, qui est, qui est le créneau qu’on s’est donné, parce que c’est là qu’on voit le plus grand potentiel pour l’IA. Forcément, ça vient avec la petite dose de D’éduqués puis de d’intéresser les gens qui disent ah non, l’IA c’est pas pour moi, l’IA c’est trop élitiste, c’est trop cher ou j’ai pas vraiment d’intérêt pour ça, je vois pas comment ça peut s’appliquer. Mais c’est l’audience qu’on s’est. On s’est donné comme objectif d’aller rejoindre. Donc c’est sûr que ce n’est pas un défi simple, mais c’est parce qu’on voit énormément d’opportunités. Fait que là, je donne quelques exemples. On a travaillé entre autres avec une firme qui en fait, c’est une compagnie qui met de l’équipement de mesures sur des grosses, des gros moteurs ou des grosses génératrices. Essentiellement, c’est un équipement de mesure de l’environnement, donc des courants, des voltages du wattage, mais aussi température, vibration.

Simon: [00:09:05] Et à travers l’ensemble de ces mesures là, il souhaitait détecter, voir visuellement. Est ce qu’on a un système d’opération qui est normal? Donc un opérateur pouvait regarder ça. C’est étrange, mais aussi il voulait pouvoir faire des alertes. Là, il y a une tendance vers quelque chose qui est anormal, où là on voit que ce pattern là, on l’a observé dans le passé, puis normalement t’envoie un mécanicien ici, là, normalement t’envoie un électricien ici, donc pouvoir anticiper ou accélérer le processus de réaction. Puis ce qui est intéressant, c’est que eux fournissent l’équipement de mesure. Ils ne fournissent pas les mécaniciens, les électriciens. Donc c’était leurs clients qui allaient bénéficier de pouvoir fournir des avertissements. Ça, c’était un cas d’usage. Mais l’autre cas d’usage aussi, qui est très intéressant, on l’a vu chez eux, on le voit beaucoup quand on a de la des équipements de mesure sur des machines, ce qui arrive aussi, je pense entre autres aux centres de pompage. Pour une ville, on a des. On a de l’usure qui prend forme relativement lentement. Puis, pour prévoir de la maintenance sur ces machines là, les gens utilisent des gabarits standards. C’est à dire que cette machine là, il faut aller l’inspecter à tous les six, douze, 18 mois, ce qu’on appelle la maintenance préventive. Mais ce qui est intéressant, c’est de pouvoir utiliser la maintenance prédictive qui est essentiellement dans le régime d’utilisation que tu as fait de cette machine là.

Remi: [00:10:29] Tu n’as pas besoin d’aller le voir au six mois où ça dit six mois, mais on te suggère un, quatre mois là dessus parce que tu es dans tel gabarit, tel âge d’utilisation. Donc ça, ça fait en sorte qu’on peut éviter les surprises, ce qui est primordial pour certains de nos clients. On parle de centaines de milliers de dollars, millions de dollars parfois pour dans le domaine des mines par exemple. À chaque jour donc, d’avoir un arrêt non planifié et Et le pire scénario, donc d’avoir une maintenance préventive, c’est essentiel, puis prédictive, c’est très utile. Je voulais aussi donner un exemple qui était plus en service parce que je vois, je vois que ça, ça s’applique dans pratiquement toutes les compagnies. On l’a fait chez nous, puis j’en entendais parler. J’avais une conversation avec une compagnie dans le domaine de la traduction qui nous disait J’ai, j’ai 20 ou 30 employés, je reçois des demandes à tous les jours. Il y a des longueurs de contrats qui sont, qui varient. Ce n’est pas tout le monde peut faire tous les contrats. J’ai la traduction d’un langage à un autre. Donc il y avait des ressources spécialisées, des individus, il y avait des tâches avec des horizons de temps différents et il y avait des demandes qui rentraient en continu.

Simon: [00:11:35] Donc il y avait essentiellement besoin d’une personne qui était constamment à l’affût des courriels, simplement pour pouvoir faire le dispatching. Et ça commençait à être un enjeu problématique. La discussion qu’on avait, c’est comment est ce qu’on peut, quels sont les éléments où on peut intégrer de l’automatisation là dedans? Puis ce qui ressort, c’est que du moment que t’as un workflow puis un workflow, toutes les compagnies en ont un, surtout les PME, parce que nous, on a ciblé des compagnies, que ça fait cinq, dix, quinze ans qui sont en opération. Leurs opérations les connaissent sur le bout des doigts. Ils savent que leur machine passe là, tel opérateur qui va faire ça, Il y a une séquence d’événements qui est très bien maîtrisée, puis l’idée ici, c’est d’aller identifier où sont les points, à quel endroit est ce qu’on met plus d’argent, plus de temps, à quel endroit on a des frustrations, des frustrations. Ça peut prendre plusieurs formes, mais une tâche qui est facile à faire mais que personne ne veut faire, c’est un bon indicateur. Donc ça c’est les c’est les zones où on se dit ça. On peut mettre un outil qui va faciliter, automatiser le processus puis l’exercice qu’on fait avec nos clients, C’est une évaluation du retour sur investissement. C’est c’est simple, mais c’est hyper important. Essentiellement, t’allais dire non.

Remi: [00:12:47] Mais dans la. Si on revient à l’exemple de la traduction, oui, je suis curieux de voir le site à l’avenir. Probablement. Mais il y a une connexion là. C’est un. C’est un procédé ou c’est une technologie d’intelligence artificielle qui fait maintenant le dispatching, qui fait la répartition des mandats, c’est ça?

Simon: [00:13:07] Reculant d’un pas avant de parler de dispatching. Déjà, on reçoit un courriel. Donc ça, c’est l’événement qui déclenche le processus. L’information qui est dedans, c’est un type d’information qu’on appelle non structuré, c’est à dire que c’est du texte, puis ensuite, on va dire elle est où l’élément qui correspond à une tâche? Elle est. Il est où l’élément par rapport à la date? La date de fin de contrat? Elle est où l’information par rapport aux langues dans lesquelles on a besoin? Donc dans un paragraphe, il y a toutes ces informations là, mais nous, on a besoin de la structurer pour qu’ensuite on puisse prendre action dessus. Donc, ça, c’est le cas typique d’application des GPT. J’assume que maintenant il y a beaucoup de gens qui le connaissent, un petit ou large langage modèle. Donc c’est un. C’est un modèle qui permet d’interpréter du texte et soit de le résumer, d’en extraire de l’information ou de colliger d’une façon à ce que, comme dans l’exemple que je donnais, on puisse cibler, identifier des mots clés. Donc, dans le cas du traducteur, est ce qu’on cherche, c’est les mots clés ici, dans un cas, dans la finance par exemple. Ça, on l’a vu dans d’autres compagnies également, ils ont, ils ont des des intrants, donc ils reçoivent la poste, ils reçoivent des fax, ils reçoivent des appels. Il y a une personne qui a essentiellement la même information qui arrive de différents canaux. Elle doit valider l’information, mais elle doit aussi l’interpréter. Donc l’IA a un immense gain dans tout ce qui est non structuré. On arrive à un point où l’audio également, on peut bien extraire de l’information. Est ce que tu as eu des rencontres récemment ou meet Google meet ou tu as une transcription simultanée? Est ce que tu as vu ça?

Remi: [00:14:47] Non, j’ai pas vu ça.

Remi: [00:14:48] Ça, ça se fait. Il y a des outils qui existent maintenant, qui essentiellement, c’est un autre individu qui se connecte à la session, un individu virtuel qui enregistre l’audio ou le vidéo au besoin, puis qui fait une transcription automatique de ce qui a été dit. Donc ça, ça peut désormais être fait. Pourquoi? C’est parce qu’une fois que c’est en texte, on n’est pas encore dans une donnée structurée mais textuelle. On a déjà des outils qui sont capables maintenant, avec ce qu’on appelle les LLM, large language modèle que j’ai nommé plus tôt. Avec ces outils là, on est capable de traduire l’information d’un paragraphe vers les mots clés qu’on a vraiment besoin. Là, j’en ai nommé trois du langage. Puis tout ça.

Simon: [00:15:23] C’est. Puis là je vais vraiment y aller dans l’hypothèse. Mais bon, je suis en train de créer un besoin peut être pour notre notre industrie, mais dans le domaine de la vente. Puis parlons d’une rencontre exploratoire avec un client potentiel en jeu, Ok. Où on est censé récolter de l’information? Potentiellement pour mener à une proposition de service. Absolument. C’est une conversation. Mais par exemple, nous autres, on a carrément un check list des choses qu’on valide. Le type de cible, les territoires clients visés.

Remi: [00:15:58] À couvrir dans une prise.

Simon: [00:16:00] De décision, les objectifs qui courent avec ça, ils ont de l’expérience passée avec d’autres firmes qui qui générait des rendez vous. Ça a été positif, négatif. Tous des éléments qui vont éventuellement servir à monter une proposition de service, se retrouver aussi comme informations dans certaines sections. C’est des choses que.

Remi: [00:16:18] Mais ça c’est un cas exemplaire. On cherche, on a, on a une rencontre de débroussaillage essentiellement, on a des points importants à aborder. Ça, c’est notre workflow. Le workflow, c’est de passer à travers. Dans ce cas ci, c’est une conversation d’une demi heure ou d’une heure où on a des éléments à discuter, puis chacun des retours qu’on a pour chacune des réponses, ça peut nous envoyer dans une direction ou une autre dans la conversation. Donc ça, ça peut d’un être éventuellement automatisé. Mais la première étape, c’est de dire on va aller à la collecte d’informations puis de structurer ça, Moi, mes notes, je les prends de cette façon là. Parfois je les prends souvent. Moi, j’utilise HubSpot chez nous, donc je vais prendre manuellement les notes. Puis l’idée c’est de structurer l’information comme tu le fais. Peu importe l’outil que vous utilisez, de la façon que vous le faites, que ça soit manuscrit, vous avez des étapes. Donc première rencontre, on fait une rencontre d’équipe. Ensuite pour discuter est ce que, est ce que ce client là, ce potentiel client là correspond à la clientèle qu’on dessert? Puis ensuite, vous faites peut être une deuxième rencontre pour aller cibler, creuser davantage dans d’autres éléments. Ça, ici, ce qu’on vient décrire, c’est un workflow. Donc je vais donner un autre exemple.

Simon: [00:17:27] Je quitte le domaine du service dans le domaine par exemple, on l’a vu dans le plastique. Donc c’est une compagnie qui qui fait du moulage de plastique. Essentiellement, ce qu’elle recherche, c’est de pouvoir mettre les bons individus aux bons endroits sur ces machines, puis pouvoir réagir rapidement à la demande qui change. Ça c’est le cas typique de si je savais exactement combien d’unités je dois produire pour le reste de mon année. Parfait, Je vais faire le calendrier pour le reste de mon année. Je vais mettre les bonnes machines au bon endroit en fonction de la saison. Tout est beau, mais la réalité d’affaires, c’est que la demande, ça change à toutes les semaines, peut être même à l’intérieur d’une semaine dans des cas extrêmes. Donc tu as tout ce beau pipeline là de travail qui est à refaire constamment. Des fois, tu as une personne qui rentre sur sur le plancher, puis elle n’a pas l’expertise qu’il faudrait pour la nouvelle demande qu’il faut mettre en place. Comment est ce qu’on fait pour optimiser ça? Ce qu’on voyait, ce qu’on entendait, c’est que c’était un travail manuel qui est fait à répétition pratiquement tous les jours de réviser. Est ce qu’on a sur le plancher les bons individus sur les bonnes machines pour le bon output, de faire les.

Remi: [00:18:37] Horaires de travail puis les assignations de poste Dans le fond, à ce moment là, oui, puis ça.

Simon: [00:18:41] Ça vient en plus de l’opération normale. C’est à dire que si tout fonctionnait bien, la personne aurait déjà un shift complet. Puis en plus, il faut qu’elle rajoute ça dans son dans son horaire.

Simon: [00:18:51] Ça fait que là, dans le fond, dans ce processus là, j’essaie de le mettre vraiment de l’imager là. Donc, la quête, l’input, ça se trouve à être des des commandes, on va dire, des commandes de client, puis l’autre, peut être c’est un plan, un horaire avec une assignation de poste pour chacun des individus qui est sorti, puis qui est affiché pour les employés, pour que tout le monde sache où aller le matin exactement.

Remi: [00:19:17] Ça, c’est ce qu’on va appeler un ordonnancement, un cas d’ordonnancement, ça ressemble un peu aussi à ce qu’on ce qu’on fait dans le cas de la traduction, le parallèle est assez proche dans ce cas ci parce qu’on voit que c’est une ressource spécialisée à mettre au bon endroit au bon moment. Donc c’est un problème d’optimisation. Mais est ce que je.

Simon: [00:19:35] Veux dans le cas, excuse moi, dans le cas de la traduction de la firme de traduction, ça c’est ce que c’est, juste une assignation à la pièce, c’est à dire que ok, ils traitent la demande, puis ils envoient ça dans le dans le je sais pas, dans le to do, dans le asana ou le gestionnaire de projet du traducteur pour qu’ils sachent qu’est ce que c’est, son prochain mandat pour son prochain mandat ou ça produit aussi un outil macro pour le gestionnaire, c’est à dire, qui sait, il y a un board où est ce que l’assignation de tous les mandats est affichée, puis juste voir c’est quoi le concret de l’histoire au niveau du output.

Remi: [00:20:12] Le problème au début, c’est de reconnaître il y a beaucoup de demandes, ça vient à haute fréquence, puis il faut les gérer à la pièce, à chacun, à chaque fois, puis identifier l’information qui est nécessaire.

Simon: [00:20:22] Ce n’est pas dans un formulaire, c’est dans un courriel. Voilà.

Remi: [00:20:25] Et la solution ou le output ici, c’est de pouvoir offrir des recommandations pour ce mandat là. La personne disponible avec le bon skill sept qui peut qui peut intégrer ça dans ses disponibilités en prenant en compte des vacances de la personne ou peu importe quoi. Ce sont une de ces trois personnes là. Ensuite, tu as. La personne qui était déjà impliquée dans le processus qui va valider effectivement ma Mon choix, c’est la personne numéro un ou la personne numéro deux. Puis il y a un dispatch, puis ça, bien sûr, ça peut être automatisé. Mais cette deuxième phase là, elle vient normalement. Une fois qu’on a eu une bonne collaboration réussie entre un nouvel outil qui est cet outil de recommandation là, et un humain qui utilise ces recommandations là qui valident. Exactement.

Simon: [00:21:11] Voilà.

Remi: [00:21:12] Dans les derniers jours, dernières semaines, on entend des exemples de l’IA de l’humain sur tel sujet. Puis quand on se penche sur les exemples, on remarque que ce n’est pas tout à fait vrai. C’est pas l’IA qui bat l’humain, c’est l’IA plus l’humain qui bat l’humain sans l’IA. Et ça c’est hyper important. C’est vraiment là où nous on vient résoudre le problème de main d’œuvre parce qu’on multiplie la capacité de chacun des acteurs impliqués, chacun des employés. Voilà. Donc c’est un c’est un gain en productivité, définitivement. Ça, c’est ce sur quoi on met beaucoup l’accent chez nos clients. Puis c’est pour ça qu’on parle beaucoup. On se parle souvent de retour sur investissement parce que, à toutes fins pratiques, il y a déjà dans vos processus, vous investissez déjà en temps ou en argent. Où sont les endroits, Où est ce que vous pouvez avoir un retour sur ces investissements là? Parce que maintenant vous pouvez gérer plus de demandes. Maintenant, vous pouvez réduire la demande en en employés, parce que finalement vous avez juste une, deux ou trois personnes spécialisées. Vous n’arrivez pas à trouver les quatre, cinq, six autres bien, comment multiplier l’efficacité de ces gens ou la productivité de ces gens là? Bien souvent, ça passe par des outils comme ça.

Simon: [00:22:29] Wow! Autre Comment? Comment? Ok, c’est les étapes pour réaliser un projet comme ça, si tu l’as, tu sais, on prend, on prend l’étape du de la traduction. Par exemple.

Remi: [00:22:42] Dans le cas de la traduction, c’est un moule assez standard. Donc on parle d’un projet typique chez nous, donc autour de quatre mois, un projet typique, c’est 3 à 5 mois. Il y a des. Je pense à un projet plus récent, on est dans la robotique là, c’est des horizons de temps qui sont douze, quatorze mois. Ils sont beaucoup plus rares ceux là. Mais quand on utilise de l’information qui est non structurée, donc du texte, et puis de pouvoir rendre cette information là de façon structurée, accessible et digérée dans bien des cas, on veut déjà qu’il y ait une analyse qui a été faite, comme dans le cas du traducteur, on voulait que celui qui est disponible avec le bon skill7 soit dans le top de la liste. Donc il y a une pré analyse de fait, plutôt de dire voici tous les gens qui font, qui font ce langage là, puis ensuite va voir leur calendrier. Il y a différentes étapes qu’on peut rajouter de, de. On peut rajouter de l’efficacité sur chaque adaptatif. Après ça c’est adaptatif.

Simon: [00:23:41] Est ce qu’on se lance dans quelque chose qui n’a pas de fin?

Remi: [00:23:45] C’est c’est de l’amélioration. Donc oui, je me suis retenue de dire continue parce que à toute fin pratique, en fait, ça dépend des philosophies philosophies. Je pense à certains de nos compétiteurs qui vont en fait certains mécanismes de financement aussi au Québec, qui encouragent beaucoup, regardé le endpoint qui est parfois cinq ans plus loin. Puis voici le projet de 1,5 million de dollars. Visualisez le maintenant. Puis nous, on préfère plutôt l’approche de Quel est le le quick win? Quel est le. Le petit morceau d’investissement qui a le plus gros gains fait qu’on y va par étape. Ça, ça a été énormément réussi chez nos clients parce que justement, ça nous permet de voir une adoption puis une transformation qui est plus. J’ai le goût de dire smooth, je cherche le terme français mais qui est plus facile au final pour pour chacun du concret, c’est ça, Puis j’ai pas le goût de là, j’ai donné des exemples qui sont peut être trop simple, mais c’est pour illustrer. Et là je dis on a un courriel, on veut pouvoir extraire de l’information, c’est parce qu’elle est là. Et ça c’est déjà un cas qui est fiable, robuste, qui peut être implémenté rapidement. Là, j’ai dit trois cinq mois, mais pour pour ce cas, ce type de cas là, l’outil est déjà existant.

Simon: [00:25:02] Si on n’a pas d’enjeu de permission, si on n’a pas d’enjeu d’infrastructure, ce qui est le cas chez certains, ils ne veulent pas utiliser chat GPS parce que crainte de fuites de données, bien, il suffit d’utiliser une plateforme cloud qui a tout ça chez toi, le problème est résolu. C’est pas compliqué, mais il faut le faire. Mais à toute fin pratique, ce genre de tâches là peuvent être fait. En fait, je peux même donner des cas d’utilisation parce que les gens n’ont pas besoin de se tourner vers des agences comme la nôtre je pense. En ce moment, chat GPS nous permet assez rapidement de rédiger des lettres de remerciement, de rédiger des des postes, des lettres de pour la recherche de candidats. L’idée ce n’est pas bon. Je fais copier coller de la réponse de Jupiter et je publie ça. Non mais ça fait un premier draft parfois un premier draft qui est très bon, parfois un premier draft qui est vraiment pas bon. Donc les brouillons, il faut que quelqu’un les révise, mais ça nous permet de démarrer la. Le syndrome de la page blanche, ça permet de passer outre ça, ça permet de faire du brainstorming aussi.

Remi: [00:26:14] Quelles sont les étapes typiques dans tel processus? Comment? Comment bien cibler une clientèle dans le domaine de la couture à Trois-Pistoles, mettons. J’ai jamais fait ça. Je vais aller sur sur parce que moi j’ai un client qui fait de la couture, qui est dans le coin de Trois-Pistoles. Je vais avoir une idée. Parfait. Il me dit une liste d’éléments qui me donne des idées. Ok, je vais creuser davantage ça. Puis au final, j’échange avec l’outil pour générer une meilleure compréhension de là où je peux aller avec le client, là où je veux amener le sujet. Donc oui, il y a dans la rédaction rédaction de publications comme des blogues, puis ça, je mets en garde les gens, les gens vont s’en rendre compte. Si vous utilisez, vous faites copier coller. Ça, c’est vraiment un outil d’aide à la réflexion. Mais je mets en garde le copier coller parce que ça peut répondre aux besoins, mais les gens vont se rendre compte que c’est un robot qui me parle. Puis j’ai pas le goût de de ça. Les gens veulent un humain, mais l’outil qui a aidé à développer l’idée, c’est l’IA. Dans ce cas ci.

Simon: [00:27:13] Ça fait décoller de la page blanche, c’est clair dans des dans des cas d’applications. Il en résulte quoi? Qu’est ce qu’on détient comme entreprise quand on investit avec Explorer? Par exemple pour développer une solution? On reprend l’exemple de la traduction ou même de la compagnie de plastique. Je trouve ça super intéressant. Est ce que c’est un logiciel? C’est quelque chose qui nous appartient. On développe une propriété intellectuelle dans ce temps là, c’est.

Remi: [00:27:39] Réponse est pratiquement oui à toutes les questions. Donc le logiciel, il peut être oui, on peut monter un logiciel, dans certains cas, c’est le souhait du client, dans d’autres cas, c’est une application, c’est à dire je veux interagir avec un téléphone, des SMS, une plateforme web. On a eu récemment des lunettes virtuelles, donc l’idée c’est peu importe comment vous voulez interagir, si on peut l’intégrer. Donc, ça, c’est la première réponse à la question comment on livre un produit. Mais ensuite, la propriété intellectuelle, elle est celle de nos de nos clients. Donc on développe quelque chose qui est pour leurs besoins. C’est pour ça qu’il y a des firmes qui se sont tournés vers nous pour développer des produits qu’eux ensuite vont commercialiser. C’est ça l’intérêt pour eux. Puis là, j’oublie tes autres questions.

Remi: [00:28:28] Qu’est ce qui en résulte? Tu sais, dans le fond, c’est une solution qui est hébergée sur nos serveurs, tout simplement.

Simon: [00:28:36] Donc ça, c’est accessible.

Remi: [00:28:37] À certains employés.

Simon: [00:28:38] Quand on parlait du débroussaillage, qu’on fait ça, ça fait partie des questions Est ce que vous devez utiliser? Vos serveurs de votre côté, ça arrive pratiquement jamais. Est ce que vous avez un fournisseur de services Nuagique que vous voulez utiliser les grands de ce monde? Amazon, Google, peu importe. Et suite à ça, on développe sur leur besoin. On peut aussi faire des recommandations. On a des clients qui n’utilisent pas ça, qui ne veulent pas gérer ça non plus. Donc tout ça, nous, on s’adapte finalement à la maturité technologique. Il y a des compagnies qui veulent être en contrôle de ça. Il y a des compagnies qui, je le répète, veulent résoudre un problème d’affaires. Ils ne veulent pas devenir une compagnie technologique. C’est pas ça qu’on leur offre. On leur offre la solution à leurs problèmes d’affaires. Donc oui, je peux m’aventurer vers ça. Pour répondre à ta question, oui, oui. Ip oui, ça peut être un logiciel, mais à toutes fins pratiques, on résout un problème d’affaires de la façon qui va, qui correspond à leurs besoins, qui correspond à la façon que leur utilisateur va interagir. L’utilisateur. Dans bien des cas, c’est des, c’est des employés de la compagnie. Dans un cas d’un produit, c’est des clients de la compagnie, donc on va s’adapter aux besoins de chacun. C’est ça la force d’une compagnie de service conseil, c’est de pouvoir offrir cette flexibilité là.

Remi: [00:29:51] Quand tu disais il y a déjà des compagnies qui vous font développer des produits, ils ont identifié, j’imagine, des problématiques, ils font développer des produits qu’eux mêmes vendent. Oui, ça a un certain succès.

Simon: [00:30:03] Absolument, je pense. Je pense, entre autres Gasly qui qui a eu une vente réussie suite à l’intégration de certains modules qu’on avait développés pour eux.

Simon: [00:30:14] On adore.

Remi: [00:30:16] Puis en fait, la façon dont tu as formulé ta question, ça me fait penser il y a différentes façons de démarrer un projet. Je vois le cas typique de l’IA, c’est pas pour moi, ça coûte trop cher. Puis là j’entre en mode bien sûr parce que voici comment on l’applique dans d’autres cas qui ressemble à ce que tu fais. Puis ça, c’est pour démarrer la conversation parce que je ne sais pas ce que ce que tu fais, mais de ce que je vois dans cette industrie, je vois des applications. Puis si tu me permets d’avoir la conversation avec toi, puis de parler de là où tu mets ton temps, ton argent puis tes efforts, je peux mieux comprendre là où il y a des outils. Puis je le répète, là, c’est des outils qui ont été éprouvés, qui sont, qui sont fiables. Pourquoi? Parce que maintenant ce n’est plus la même réalité qu’il y a quatre ou cinq ans. Maintenant, il y a une librairie complète d’outils qui existe. Où est ce que je peux simplement dire Bien là, ton problème correspond assez proche à cette solution là ou cette solution là. Moi, je peux partir de là, je ne pars pas de zéro, je pars de ces outils là, puis là, là, j’adapte la solution.

Simon: [00:31:19] De là aussi le fait que c’est des projets qui qui peuvent donner du concret en quelques mois seulement, qui ne prennent pas des années à développer.

Remi: [00:31:26] Exactement. Exactement. Initialement, on avait besoin de beaucoup de données. C’était très coûteux, ça prenait beaucoup de temps et beaucoup d’efforts. En termes de Computing power, c’est plus du tout la réalité. Maintenant, les mots les gens vont utiliser les mots comme modèle de fondation ou Foundation modèle. Essentiellement, Ce que ça veut dire, c’est qu’on a des grandes tâches, des grandes familles de tâches qui ont déjà été résolues, puis on n’a pas besoin de recommencer, c’est open source. Puis maintenant que c’est fait, bien, il n’y a plus personne qui va repartir de zéro. Ce n’est plus nécessaire. Le français, c’est du français. C’est un modèle qui est capable de comprendre le français ou qui est capable de comprendre l’anglais. T’as plus besoin de refaire l’exercice, tu pars de ce modèle là, tu le bonifie, tu l’améliore. Je vais parler du cas de la langue. Là, c’est un modèle qui performe bien en français, mais que tu veux mieux performer dans un jargon légal. Pour les avocats, tu vas partir de ce modèle là, tu vas le ré-entraîner sur ce jargon là, légal, québécois. Donc on peut vraiment rentrer dans pointu, dans la spécialisation et un autre cas qu’on voit, on fait, on collabore entre autres avec Mila, l’Institut québécois en intelligence artificielle. C’est c’est à Montréal, dans le domaine du Mile-ex, dans le Coin du Malin, puis peut être des compagnies aussi à développer, mais à la fine pointe. Donc ils font des preuves de concept, ils disent ça, Est ce que ça se fait? Mila développe une solution. Voilà, démonstration que ça se fait maintenant. On peut le mettre en place, mais ce n’est pas vraiment le mandat de Mila. On a développé une collaboration pour pouvoir amener ça plus loin. Puis je pense à un exemple justement où il y avait le cas de reconnaissance d’image, la reconnaissance d’image. C’est un des modèles fondamentaux dont je parlais plus tôt.

Simon: [00:33:07] Que ce qui est possible à utiliser sur la tablette déjà.

Remi: [00:33:09] Exactement. Vous avez En fait, il y a des choses qui existent maintenant, je pense à un outil, j’oublie le site web, mais essentiellement c’est une vidéo où c’est connecté sur la caméra de ton ordinateur. Tu prends une orange dans ta main, là tu filmes ça, ensuite tu pèses sur stop, tu prends un autre objet dans ta main, mettons une pomme, tu enregistres, puis à la fin, le modèle est entraîné sur ce que tu leur présentes. L’orange va dire voici une orange, Si tu lui présentes la pomme, il va dire voici une pomme. Donc ces deux modèles avec lesquels on peut jouer déjà, mais dans ce cas ci, le besoin du. C’était un de ces modèles là, mais pour son besoin en plomberie. Donc il y avait un catalogue de pièces de plomberie, puis l’idée c’était comment est ce que je fais pour distinguer un joint d’un autre joint? Mais tu sais, il y a des petites différences fait que là on est dans le dans le très fin des détails très fins qu’on souhaitait pouvoir différencier de l’un à l’autre. Puis la difficulté aussi, c’est que dans dans ce cas là, un catalogue, c’est sur fond blanc. Alors si je m’entraîne sur toutes les les pièces dans son catalogue, c’est bien, mais qu’est ce qui va se passer si lui veut mettre cet outil là dans les mains de ses clients? Ouais, c’était pas ça de la pièce que tu as. Voici, voici notre application. Puis là, lui, il la tient dans sa main. C’est une pièce un peu rouillée. Il y a un il y a sa main qui la tient où il la tient devant un fond, un background de chaque de brique. Bien là, est ce que le modèle va aussi bien performer? Donc, quand on parle de peaufinage de modèle en anglais fine tuning, c’est ça qu’on veut dire. On reprend un modèle qui performe déjà très bien, mais on va l’appliquer, on va le mettre dans le cas d’application que toi tu as besoin.

Simon: [00:34:43] Fait que là c’est rendu que ce client là peut utiliser ça. Même son technicien sur place peut regarder la pièce puis dire au bureau Chef, envoie moi telle affaire ou c’est ça que je vais devoir ramener la prochaine fois.

Remi: [00:34:55] L’idée ici, c’est justement d’insérer, d’insérer ce bloc là dans le workflow. Là, je fais un lien avec le workflow. Initialement, dans leur pipeline de service, cette compagnie là vendait mais aussi offrait la maintenance. Comment est ce qu’on fait pour faciliter dans le fond le retour Quand, quand quelqu’un a un problème, une pièce, il envoie une photo. Il faut qu’il y ait quelqu’un qui passe à travers le courriel. Regarde la photo, il trouve dans le catalogue, dans le catalogue. C’était un fardeau à la fois pour la compagnie de gérer ça, mais c’est aussi un délai pour l’utilisateur de devoir attendre l’interaction qui se faisait par courriel ou par écrit. Donc finalement, dans la portion dans le workflow qui est je vends une pièce, je l’installe, j’offre la maintenance, je revends une nouvelle pièce de réparation, mais juste ce module là, j’offre l’assistance pour l’installer. Ça, c’est le workflow. Il y avait l’étape J’ai besoin d’aide pour identifier ma pièce qui était celle qui était peu de retour sur investissement pour eux parce qu’ils perdaient du temps, énormément. Ils n’avaient pas encore vendu la pièce. Puis ça crée des frustrations chez le client. Donc dans ce cas là, il y avait un immense gain pour le workflow de pouvoir raccourcir le temps d’interaction et de faciliter la reconnaissance. Il y avait un goulot d’étranglement.

Simon: [00:36:08] Clairement. Puis ok, j’arrive à la question qui tue est ce que c’est des projets coûteux? Comment ça fonctionne?

Remi: [00:36:17] Bien, tu dois t’en douter. Maintenant que j’ai parlé des modèles fondamentaux, oui, ça, ça facilite énormément. Donc je vais parler dans notre cas, parce qu’on s’est donné cette mission là d’adoption. C’est pas le cas de tous les acteurs dans l’écosystème. Dans notre cas, on a des mandats qui vont de dix zéro cents dans des ateliers stratégiques. J’en ai pas parlé, je glisserai un mot stratégique, c’est pour donner une direction. Donc essentiellement, on a un individu qui dit moi j’ai une idée, je veux aller par là, bien, on va s’asseoir. Est ce que cet objectif là rencontre tes besoins? Est ce que tu as exploré les autres avenues avant de se mettre les deux pieds dedans? On va voir qu’est ce que ça prend, quels sont les autres opportunités. Ce que j’aime appeler les lots à grand potentiel, les les opportunités Et pour implémenter ce qui est l’essence de ta question. Le coût pour implémenter, normalement, ça varie entre 25 zéro cents et 50 zéro zéro zéro pour ce type de projet là. Ok, on a des projets qui sont sur plus longue haleine, des projets qui sont, par exemple, dans le cas de la détection de vieillissement, là, le plus tôt, j’avais nommé l’exemple où est ce qu’on a de l’équipement sur une machine qui capture des signaux, puis on veut voir comment il évolue à travers le temps pour pouvoir dire et cette machine là performe plus comme un performant. Il y a une semaine ou comme il y a deux mois où il y a six mois, puis ça a suffisamment dégradé que ça devrait probablement faire un peu de maintenance. Bien, ça, ce genre de projet là, c’est un petit peu plus délicat parce qu’on a besoin d’informations spécifiques à l’environnement. Donc, notre client doit avoir déjà capturé des données, doit avoir. Malheureusement pour lui, ce qui est vraiment utile, c’est des données de problème, donc on lui en souhaite pas. Mais c’est quand il a capturé des situations problématiques qui a le plus de richesses dans la données. Et puis ce genre de projets là sont un peu plus coûteux justement, de.

Simon: [00:38:05] Plus longue haleine.

Remi: [00:38:07] De plus longue haleine. Normalement ça va, ça va aller entre huit et douze mois, puis un mandat qui est entre 50 et 100 zéro cents. On voit des cas plus onéreux. Mais moi, je mise toujours sur le premier bloc Lego. Comment on fait pour aller chercher de la valeur au premier? Puis ensuite, quand on a démontré le retour sur investissement, c’est facile d’aller vers les gens voient le concret.

Simon: [00:38:30] Il y a aussi une adoption en termes de gestion de changement à l’interne aussi des façons de faire. Dis moi donc, est ce qu’il y a, j’imagine, du financement pour des projets comme ça? Ça touche la ça touche de faire de la R&D. Est ce que vous êtes au fait de ça?

Remi: [00:38:46] Ben pas juste Au fait, on a pris une ressource à l’interne dédiée à l’accompagnement pour ça. Parce que c’est une réalité que tous nos tous nos clients sont exposés à ça, exposés à quoi? Exposés à en bénéficier ou dans certains cas, on s’est rendu compte être nui par ça. Qu’est ce que je veux dire par là? C’est qu’il y a certains mandats, surtout maintenant qu’on a des des cas d’application tellement rapide avec un retour sur investissement si rapide que de se tourner vers du financement et d’entendre parler finalement. Vous avez reçu votre financement quatre, cinq ou six mois plus tard. La réalité est ailleurs où le client aurait déjà bénéficié de la solution. Elle serait déjà implantée chez eux. Donc dans certains cas, cette cette approche là n’est pas celle qu’on va encourager, mais c’est notre rôle de faire connaître que cette cette, cette option de financement là, elle existe. Donc, il y a des, je pense, à prendre qui offrent différentes sources de financement, dont le CPM qui est dans le domaine du manufacturier. Je pense entre autres à Scalia qui finance des très gros projets qui sont plus à la proche de la recherche, mais qui permet justement de prendre ce risque là parce que c’est des financement de 50 % pour des projets de plusieurs centaines de milliers de dollars. Donc également primo adoptants, je pense à d’autres enveloppes budgétaires.

Simon: [00:40:13] Pékin soutient ça aussi.

Remi: [00:40:15] Oui, absolument. Donc, le programme d’adoption du numérique, justement, le Programme canadien d’adoption du numérique, je pense que l’acronyme, c’est essentiellement pour pouvoir faire ce premier pas là, stratégique. Quelles sont les quelles sont les opportunités qui existent? Quels sont les freins dans ta business? Quelles sont les opportunités en termes de simplement avoir une image numérique, un site web ou d’avoir une vente, un catalogue digital, de pouvoir vendre de façon numérique? Ça, c’est un enjeu pour certaines compagnies. Fait que là, on ne parle pas d’IA, on parle simplement de bénéficier d’aller vers le numérique. Mais l’IA fait partie des stratégies numériques, donc ça rentre là dedans également. Il y a des compagnies qui sont déjà sur le web qui se disent Bien, là, je pense encore au catalogue de plomberie, Ça, c’est une compagnie qui est déjà moderne. Son catalogue était déjà disponible en ligne, il y avait déjà un pipeline d’interaction. On pouvait écrire sur le site web pour avoir du support, mais malgré ça, il y avait un nœud qui a pu être résolu par ça.

Simon: [00:41:20] Ça peut être supporté à ce moment là par des programmes comme le PK. Oui, exactement. Ok, c’est vraiment intéressant. Écoute, c’est un c’est un monde, ça donne plein d’idées dans le domaine. Je sais pas. Est ce que vous avez eu des projets dans le domaine de la vente et du marketing jusqu’à maintenant? C’est des opportunités qui sont arrivées.

Remi: [00:41:39] Donc la réponse est oui. Puis la raison pourquoi ça me fait rire, c’est parce que c’est effectivement partout où on a de l’information non structurée, partout où on cherche à gérer de l’information, puis la vente. C’est le cas typique, on va pouvoir aider à y mettre de l’ordre. On a développé un outil à l’interne chez Explorer, on l’a nommé aux Oscars essentiellement, c’est c’est la connaissance interne de la compagnie. Donc on y connecte l’ensemble des des post-mortem, des agendas, de la documentation sur les bonnes pratiques de programmation, de la documentation sur les vacances, sur les politiques d’assurance, tout ce qui est nécessaire à notre compagnie pour fonctionner et connecter à cet outil là, Puis cet outil là fonctionne à toutes fins pratiques comme chat GPS, dans le sens qu’on lui pose des questions, puis il nous donne des réponses qui sont spécifiques à notre entreprise. Et cette information là n’est pas ouverte au public. Ce n’est pas un outil qu’on met pour Monsieur et Madame Tout le monde qui va pouvoir poser des questions à notre compagnie. C’est pour nous à l’interne. Je donne un cas qui est particulièrement utile des post-mortem, qui est fait par employé A, B ou C. J’ai pas été impliqué dans le projet, je ne sais même pas ce qui a été fait sur ce projet là.

Remi: [00:42:54] Puis quand je parle à un client, je me demande est ce qu’on a un. Est ce qu’on a déjà travaillé sur ça? Puis là il me sort bien, il y a une information dans le post-mortem qui dit Effectivement, on a déjà travaillé dans le textile. Voici le projet A et B qui correspondent à ça. Puis on a fait ci, ça, ça parle à ton employé par la. Philippe C. Donc ça, ça nous permet rapidement de trouver l’ensemble de l’information où elle est. Moi, j’ai travaillé dans. J’ai travaillé chez Stantec. J’ai une firme de génie conseil par le passé, puis une des choses qui avait une équipe dédiée à la gestion documentaire gestion documentaire, qu’est ce que c’est? C’est. C’est une équipe qui met l’information au bon endroit pour que toi ensuite tu puisses la trouver. Mais il faut que tu saches c’est quoi le mécanisme, à quel endroit ils trouvent. Puis, essentiellement, avec ces outils là, l’information est créée, elle est déposée n’importe où. Tant que c’est accessible à notre Oscar. Puis si je pose une question, j’ai besoin d’une formation. C’est quoi les vacances? J’ai droit à combien de vacances cette année? Ben cette information là a été scannée par Oscar et il peut me fournir les réponses, donc ça aide énormément à l’entreposer.

Simon: [00:43:59] Pour toutes les compagnies.

Remi: [00:44:01] Ben oui, en fait c’est ça. En fait, il n’y a pas une compagnie à qui j’ai parlé de ça qui me dit qu’il ne m’a pas dit faut qu’on se reparle. Tout le monde me dit ça me prend ça de même, ça me prend ça hier, puis c’est très simple à installer. La réalité, c’est que c’est très simple.

Simon: [00:44:15] Est ce que ça capte les impôts? Je veux dire, est ce que ça capte les rencontres d’équipe? Parce que ça peut faire, ça peut aller jusque là où c’est.

Remi: [00:44:25] Donc là, en ce moment, la façon qu’on l’a construit, c’est de l’information textuelle. C’est sûr que si vous, vous avez des outils de transcription, là, l’information est textuelle. Si vous donnez ça, peu importe comment vous le nommez. Appelons le Oscar. Oscar va pouvoir utiliser l’information qu’il y a dans vos notes de rencontre.

Simon: [00:44:40] Ok. Ok. Ok. Wow! Trop d’idée.

Remi: [00:44:46] Mais c’est. C’est ça qui est difficile je trouve dans mon travail, C’est que moi. Ha oui, mais c’est aussi que je réfléchis avec mes clients, c’est à dire que je vois ce qui est possible, je développe des solutions, puis à chaque fois qu’une nouvelle solution est développée, soudainement je suis, je vois plus loin, je vois plus au fait que là je me dis ah ben on peut aussi faire ça. Puis ça fait que dans six mois, si on se reparle, ben on va être ailleurs. Déjà parce qu’il y a d’autres, d’autres trucs sur lesquels on va pouvoir construire désormais les modèles fondamentaux, il va y en avoir plus qui vont, qui vont sortir.

Simon: [00:45:17] Puis en terminant, une fois qu’une solution est implantée, est ce que, est ce qu’on est assez autonome? Ça demande de la maintenance vraiment très régulière de votre part. Est ce qu’on s’attache avec un un contrat de maintenance qui est lourd ou je.

Remi: [00:45:32] Réponds de façon générale fait que je vais quand même rentrer dans les détails. La réponse courte c’est non, vous n’êtes pas attachés. La réponse plus complète, c’est si vous ne voulez pas avoir de responsabilité technologique, nous on peut s’occuper effectivement de maintenir le réseau infonuagique, C’est à dire si vous êtes avec Amazon, Microsoft, peu importe, on peut le faire. Mais si vous voulez le faire, si vous avez la main d’oeuvre à l’interne pour le faire, parfait, vous n’avez pas besoin de nous. Puis vous n’avez pas besoin de nous. Dans tous les cas, vous pouvez le faire avec un autre fournisseur de services. Donc cette partie là n’est pas Vous n’êtes pas lié. Ok. Par après, nous, on livre un mandat, puis à la toute fin, on peut également démarrer d’autres mandats ou poursuivre dans le service ou de l’accompagnement. Ce qu’on fait beaucoup de l’accompagnement. C’est à dire qu’il y a une banque d’heures qui est réservée simplement pour pouvoir poser des questions, ce qu’on voit aussi énormément dans certains cas. On a des clients qui qui avaient déjà cette ambition là de construire son équipe technique à l’interne. Et puis ce qu’ils voulaient, c’est de l’aide pour pouvoir prendre leur équipe technique junior grâce à notre équipe senior, pour pouvoir rapidement prendre des grandes bouchées puis devenir de plus en plus matures et autonomes. Donc finalement, la banque d’un service, c’est à les accompagner, à devenir plus utiles dans leur propre campagne. Nos clients pouvoir eux mêmes être autonomes.

Simon: [00:46:55] En tout cas, c’est super inspirant. Merci beaucoup Rémi. Écoute, je pense qu’on pourrait continuer longtemps. On va on va se parler, on va s’en parler plus offline mais vraiment un méga merci. Je pense qu’on va On va se revoir parce que tout ça, comme tu dis, évolue tellement vite. Les cas de figure, je trouve ça intéressant les exemples que tu as donnés, mais je pense, puis je pense qu’il va. C’est ça, c’est ça qui est parlant tu sais. Mais merci beaucoup, merci de la générosité du propos, puis ta présence aujourd’hui. Un gros merci.

Remi: [00:47:25] Merci de m’avoir invité.

Simon: [00:47:34] C’est ce qui met fin à un autre épisode de Be to Be and Go. N’oubliez pas de vous abonner à notre infolettre en vous rendant au B2B com, rubrique podcasts pour être notifié dès la sortie de notre prochain épisode, en plus de recevoir l’aide mémoire préparée par notre équipe. Vous trouverez dans celle ci un résumé des sujets abordés aujourd’hui, en plus de stratégies pour donner un boost de caféine à votre développement d’affaires B2B. Rendez vous le mois prochain pour un tout nouvel épisode. À bientôt. Le podcast que vous venez d’écouter est propulsé par B2B, une firme spécialisée dans le développement d’affaires numériques.

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