Christian Fauré
Directeur scientifique
Nos entreprises, à travers leur organisation, leurs processus et leur système d'information sont conçues comme étant des machines déterministes. Mais cette vision est une illusion de maîtrise totale qui est nourrie par un biais de pensée selon lequel le probable est du hasard non maîtrisable : par conséquent, qui voudrait ouvrir le cœur de son SI à ce risque ? Cependant, accepter l'incertitude ce n'est pas perdre en rigueur, c'est inventer de nouvelles méthodes pour la maîtriser. De nombreuses disciplines scientifiques ont eu à affronter ce changement de paradigme, quels enseignements peut-on en tirer pour que le monde de l'entreprise embrasse de nouvelles formes de maîtrise qui ne reposent pas sur l'illusion déterministe ?
Olivier Wulveryck
Architecte et consultant
Alors que les gains de performance des LLMs ralentissent, le véritable levier d'innovation devient l'architecture. Cette présentation explore comment libérer les agents IA de leur "chef d'orchestre" pour les faire collaborer en chorégraphie. Les take away : concevoir des systèmes plus résilients, décupler leur efficacité par la composition et débloquer des usages proactifs impossibles jusqu'alors.
Jean-Baptiste Kempf
CTO de Scaleway
La souveraineté de l'IA doit se considérer de bout en bout, du hardware au modèle en passant par le logiciel. Nous sommes très heureux d’accueillir en keynote Jean-Baptiste Kempf qui par son parcours exemplaire dans l'opensource et dernièrement chez Scaleway a un recul précieux sur le sujet.
Thomas Tourret
Consultant IA
L’IA générative avance si vite que l’on peut avoir l’impression que toute expérimentation devient rapidement obsolète. Ce talk retrace deux ans d’expérimentations : des tests prometteurs mais trop immatures, d’autres efficaces dans des cas très concrets. Il montre en quoi ces allers-retours nourrissent une véritable démarche d’apprentissage continu.
Tharsana Balachandran
Data Engineer
Nelson Botero Giraldo
Data Engineer, Data Architect
Et si chaque échec de test dbt devenait une donnée exploitable ? À partir d’un retour d’expérience concret, et à travers une démo de code, découvrez comment observer dans le temps la qualité de vos données. En commençant avec des tests dbt, nous les enrichirons pour mettre en place une véritable observabilité data, le tout sans sortir du SQL. Une approche pragmatique qui transforme les alertes en indicateurs, restaure la confiance dans les données et fait émerger une culture durable de la qualité.
Antoine Moreau
Tech Advisor & Delivery Lead
Trois ans après l’arrivée de ChatGPT et des milliards investis depuis, l’IA générative s’est diffusée à une vitesse inédite. Pourtant, derrière l’euphorie, la réalité est brutale : 95 % des projets GenAI échouent à passer à l’échelle (MIT State of AI in Business 2025). Cette évolution rapide atteint une limite liée en grande partie à l’incapacité de maîtriser ces nouveaux enjeux : souveraineté, gouvernance, évolution constante, non-déterminisme, sécurité… Dans ce contexte, la plateforme GenAI apparaît comme incontournable pour passer à l’échelle. À travers ce talk, comprenez pourquoi une plateforme est nécessaire pour créer de la valeur et comment elle devrait être articulée.
David Larose
Analyste de la performance des équipes de France de judo
Qui n'a pas vibré devant le judo aux Jeux Olympiques de Paris en 2024 ? Qui ne s'est pas extasié pendant la remontée de l'équipe de France face au Japon ? Nous avons de très grands judokates et judokas tricolores. Au-delà de leur entraînement sur le tatami, leurs victoires se construisent également avec l'analyse vidéo de leurs combats. Venez écouter David Larose nous raconter comment l'IA assiste les futurs champions du judo.
Fabien Roussel
Data Scientist / Engineer
Fabien observe chaque jour la même réalité : nos signaux faibles de santé passent inaperçus. Fatigue, sommeil, immunité, activité… tout est mesuré, mais rien n’est vraiment compris. Nos données sont éclatées entre applis, dossiers médicaux et objets connectés. Ce talk imagine un copilote personnel capable de les unifier, d’identifier les dérives en amont et de proposer des actions concrètes.
Teïlo Millet
Ingénieur recherche IA
Qui n'a pas été impressionné par les LLMs ? Ils génèrent du texte cohérent, répondent à presque toutes nos questions et semblent tout savoir. Mais quelque chose coince. Face à un problème qu'ils n'ont jamais vu, ils improvisent. Parfois avec succès. Parfois non. Ils reconnaissent des patterns. Nous prenons souvent cela pour du raisonnement, lorsqu'il se trompe nous parlons d'hallucination. Pour résoudre ce problème, tous les acteurs du marchés misent gros sur l'apprentissage par renforcement. Dans ce talk, nous allons explorer ce qu'est l'apprentissage par renforcement, comment il s'applique à la génération de texte, pourquoi les planètes sont alignées pour que l'on mise dessus aujourd'hui, et nous verrons que c'est une piste crédible pour atteindre l'AGI.
Jérôme Lambert
Analytics Engineer
"Tu as confiance en ces chiffres ?" Face à des équipes d'analystes qui passent 40% de leur temps à chercher des problèmes dans les données plutôt qu'interpréter le sens métier, une alternative existe : l'analyse exploratoire de la qualité. Les agents peuvent être utilisés pour réaliser une analyse de qualité exploratoire, en utilisant l'intelligence du LLM pour challenger le sens des données, cela permet de détecter des problèmes, imaginer des nouveaux tests puis les industrialiser. À travers une démo live, nous verrons comment un agent IA peut détecter en moins de 1min30 ce qu'un humain aurait trouvé en 1h30.
Éric Biernat
Directeur IA
L’IA est aujourd’hui à une croisée des chemins : les modèles de langage n’ont probablement pas épuisé leur potentiel, mais certaines de leurs limites semblent de plus en plus structurelles plutôt que liées à l’échelle. Entraînés majoritairement sur du texte, ils excellent dans la manipulation du langage, tout en montrant des fragilités face à la causalité, au temps et à la généralisation hors distribution. Si l’on veut franchir un cap, il faudra aller au-delà du langage : intégrer des world models, ouvrir l’apprentissage à d’autres modalités, et accepter que certaines capacités ne s’obtiennent pas en empilant plus de tokens. Via une session pratique, nous vous proposons de découvrir comment cela fonctionne et pourquoi ils sont une piste crédible.
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