Axelle Arquie | Comptoir IA #153

Nicolas GuyonAlors, aujourd'hui, nous sommes le 25 novembre, et j'ai le plaisir de recevoir Axelle Arquet sur le podcast, fondatrice de l'Observatoire des emplois menacés et émergents. Axel, tu es très attendu sur le podcast, notamment depuis que notre ami commun Flavien m'a parlé de toi. Il m'a dit attention, je désespérais, je disais que je ne voyais pas d'économiste qui avait une vraie vision sur l'IA générative. Je passais mon temps à dire que les économistes, ils ne faisaient que des prédictions sur le passé. Alors attention, je suis un peu dur et je dis ça un peu en plaisantant, mais par contre, je pense qu'ils ont un rôle essentiel aujourd'hui. Et Flavien m'a dit Attention, il y a une personne, il y a Axelle, qui, pour le coup, se pose ces questions et réalise par rapport à ça. Et voilà, on a échangé ensemble, c'était fantastique. Je suis super content de pouvoir aborder l'IA Générative sous ton prisme.

Axelle ArquieMoi aussi. Merci beaucoup pour l'invitation. Et puis, du coup, merci à Flavien aussi de t'avoir parlé de moi.

Nicolas GuyonCher Axel, donc la révolution de l'IA générative, comment est-ce que tu l'as vécu ? On arrive, on est presque, et je le dis à chaque fois en ce moment, à la date anniversaire des trois ans de chaque GPT. Qu'est-ce qui s'est passé ces trois dernières années d'après toi ? C'est quoi ton feeling ? C'est de la folie.

Axelle ArquieDe l'émerveillement ? Moi de mon point de vue individuel c'est l'émerveillement parce que déjà ça a un peu révolutionné ma façon de travailler. Au début j'ai commencé à l'utiliser, je me souviens la première fois c'était pour vérifier la traduction d'un papier en anglais parce que moi j'écris pas nativement en anglais. Je recollais des paragraphes et je disais, vas-y, reformule-le-moi, etc. Et je ne l'avais pas utilisé avant. Et là, dans cette phase de traduction, en fait, il se mettait à me condenser, tu vois, le paragraphe à la fin avec une phrase en plus que je ne lui avais pas demandé, puisque moi, je lui demandais de faire de la traduction. Ce qui est initialement, tu vois, la révolution des transformeurs en 2017, c'était de la traduction, donc j'en étais un peu dans cet usage-là. Et je me suis dit, peut-être un peu tardivement par rapport à certains, mais après j'ai commencé à l'utiliser plus massivement pour des tâches moins restrictives. de reformulation au sens plus conceptuel tu vois. Je sais pas comment toi tu l'utilises mais c'est vrai que ça a vraiment changé ma façon de travailler quand j'écris quelque chose en économie en tout cas. Moi j'écris d'abord mes idées tu vois je formule mon paragraphe et tout parce que quand je lui demande lui je trouve ça nul donc je mets moi d'abord mes idées ensuite je lui demande une reformulation parce que j'ai tendance à tu vois, à partir dans des choses trop complexes, à disserter, et lui il me recadre, il me réagence, et après il fait ça, et du coup ce qu'il m'a reformulé, ça suscite une discussion entre nous, tu vois. Donc oui, pour moi ça a été un émerveillement total, enfin, t'as accès à quelque chose qui te parle, et qui est quand même, on va peut-être parler plus en avant de la notion d'intelligence, mais qui a quand même une forme d'intelligence impressionnante, en tout cas une condensation de connaissances, et.

Nicolas GuyonDu coup c'est fabuleux. Donc on a l'impression que c'est un peu toi, ton collaborateur dans ce que tu décris.

Axelle ArquieLà, d'une certaine manière. Ouais, totalement, totalement. C'est vraiment devenu... J'ai des conversations, tu vois, je pousse des concepts. Et puis, sur certaines choses, c'est mon prof. Je me pose des questions en médecine, en physique, en IA. Je me suis mise à écouter énormément de podcasts d'IA, de recherche. non pas que je sois une chercheuse en IA, mais justement pour essayer de vraiment comprendre la techno, ce qu'il y a derrière. Et du coup, je lui pose des questions, tu vois, je dis, c'est quoi cette notion en IA ? Donc il m'explique et je dis, mais alors attends, je comprends pas, comment on le relie avec ça ? Et ça me fait comme un petit.

Nicolas GuyonCours évolutif, donc c'est assez chouette. Évolutif, personnalisé, donc ça, c'est super cool. Donc, OK, je vois ton usage et ton sentiment sur la progression.

Axelle ArquieEn trois ans de ces outils. La progression est hyper claire, même sans aller dans l'estimation par des benchmarks, quelque chose d'hyper standardisé. En tout cas, pour un usage individuel, on voit qu'il est beaucoup plus précis. Bon, il reste quand même le problème des erreurs et des hallucinations. Et ça, je pense que c'est pour ça que c'est intéressant de comprendre la techno derrière, de comprendre comment ça marche. pour savoir quand est-ce qu'il ne faut pas l'utiliser. Quand il me donne un chiffre, je vérifie. Par exemple, un calcul, il est mauvais. Maintenant, les modèles peuvent faire appel à des calculateurs externes, mais ce n'est pas le propre d'un modèle de langage de faire un calcul. Maintenant, ils savent un peu le faire, mais pour ces usages-là, je ne vais pas y aller. Mais c'est sûr que ça, en trois ans, Ça a énormément progressé, donc il y.

Nicolas GuyonA les modèles de raisonnement, etc. Je lisais ça dans ton article qui est extraordinaire, que je donnerai le lien. « Anatomie d'une révolution industrielle cognitive qui appelle l'instauration de lignes rouges » sur « Penser c'est chouette ». Il faut absolument le lire pour nos auditeurs, pour nos spectateurs. Mais tu rappelais aussi ce passage de prédire le mot suivant, next token prediction, à ensuite la chaîne de pensée, donc décomposer un problème en étapes, en sous-étapes, le raisonnement, Et ensuite, peut-être les.

Axelle ArquieWorld models, les GI. C'est fou, cette performance, cette progression. Oui, c'est assez impressionnant. Après, je pense que les modèles dits de raisonnement, moi, de mon point de vue, ils ne raisonnent pas réellement. Ça reste un outil de pattern matching, c'est-à-dire qui est entraîné sur des données à en extraire certaines régularités, les patterns, Et ensuite, les ressorts. Les modèles de raisonnement, il y a eu deux innovations. La première, c'est comme tu dis, séquencer le problème en étapes pour essayer d'aller vers une forme de raisonnement qui, pour moi, n'en est pas réellement, mais on va un peu vers ça. Et la deuxième chose, ça a été de faire des trucs nouveaux en post-training, donc après l'entraînement du modèle de langage, qui est l'apprentissage par renforcement, reinforcement learning. Et donc ça, c'est super intéressant parce qu'en fait, ce qui est fait, en gros, c'est au lieu avec des attributs, des récompenses à ton modèle, donc en post-training, qui ne sont pas seulement sur sa prévision d'un token, Tu vois, en training, c'est comme un texte à trous, il doit essayer de trouver le bon mot, etc. Et c'est un auto-supervisé, il vérifie qu'il l'a bien trouvé par lui-même. Et donc l'apprentissage par renforcement, en fait, tu vas lui demander de prédire une séquence de tokens. Et ensuite, tu lui attribues une récompense pour lui dire que tu as bien fait ou mal fait. C'est aussi compliqué à mettre en œuvre d'un point de vue data. Mais c'est hyper intéressant parce que ça lui injecte une forme de nécessité à aller vers une ébauche de planification parce qu'il est récompensé sur sa séquence. Et donc, ça le force à prendre en compte l'ensemble de cette séquence. c'est pas encore un raisonnement. En ça, moi je trouve que ce que dit Anne Lequin est assez pragmatique et me paraît assez intelligent, encore une fois, de mon point de vue de quelqu'un qui n'est pas chercheuse en lire. Mais effectivement, je pense qu'il y a une limite qui est quand même inhérente au fonctionnement des modèles de langage, donc les LLM, qui est qu'ils font du pattern matching dont on parlait et pas réellement une vraie optimisation, une vraie planification comme pourraient le faire les.

Nicolas GuyonWorld models dont tu parlais. On va peut-être en reparler. Alors on voit que tu es une vraie geekette de l'IA, en tout cas tu as approfondi le sujet, tu as creusé le sujet, c'est hyper intéressant. On verra jusqu'où ces LLM peuvent nous mener, en tout cas aujourd'hui c'est les seuls qu'on peut vraiment scaler et donc en déployant une infrastructure massive avec des data centers, des milliards, des dizaines de milliards de dollars d'investissement. Axelle, juste pour revenir, donc tu nous as parlé de ton.

Axelle ArquieUsage, l'outil que tu utilises au quotidien, c'est quoi ? Alors moi j'essaie de jongler entre plusieurs modèles, mais des modèles simples au sens, c'est pas des outils, c'est des outils grand public quoi, donc.

Nicolas GuyonJ'Ai ChatGPT, Cloud, maintenant là depuis quelques jours j'utilise aussi.

Axelle ArquieGemini. Ah t'es à jour depuis le.

Nicolas GuyonWeek-End dernier, très bien. J'ai commencé.

Axelle ArquieÀ l'utiliser et en fait je passe de l'un à l'autre. J'utilise aussi pas mal le Via Perplexity donc c'est souvent les modèles un peu en dessous mais ça te permet de passer de l'un à l'autre. T'as des comptes payants ? Alors j'ai beaucoup eu en payant ChatGPT, Claude, je les ai vachement comparés, et là j'ai un compte payant Perplexity, et puis suivant mon usage je me dis, ah moi aussi je vais peut-être reprendre Claude parce que j'ai besoin de faire telle chose, ou plutôt ChatGPT parce que j'ai besoin de faire telle chose. Pour moi.

Nicolas GuyonIls n'ont pas les mêmes forces, de mon point de vue visager. Et j'ai vu un poste d'Ethan Mollick, un professeur d'université qu'on adore, que tu dois suivre aussi, avec sa newsletter extraordinaire One Useful Thing, qui disait en effet, aujourd'hui, à Opus 4.5 Cloud, Gemini 3, ChatGPT 5.1, Encore aujourd'hui, comme tu viens de le dire, ils ont chacun des forces et des faiblesses. On arrive à les ressentir très finement.

Axelle ArquieSur le langage, le code, la multimodalité, pour Gemini 3 par exemple. Oui carrément, je crois que j'ai vu effectivement son post ce matin, si c'est celui-là dont tu parles. Je crois qu'il disait que le meilleur pour le code c'était Claude. Moi c'est vrai qu'à l'époque, il y a 2-3 mois, j'ai beaucoup codé et j'ai utilisé plus ChatGPT. Je ne peux pas vraiment comparer les deux là-dessus. Par contre, en termes de fenêtre de contexte, enfin, quand tu as besoin d'un retour sur quelque chose de très long, tu vois, tu lui colles un texte avec une histoire longue et il doit suivre des personnages, des choses comme ça. Eh bien, Chachipiti, il pêche. Il oublie les personnages, il les mélange. Je n'arrivais pas à avoir un retour précis. Et du coup, c'est pour ça que je me suis abonnée à Claude la première fois pour tester. Et bien, c'était beaucoup mieux de ce point de vue-là. Sur un retour avec un suivi vraiment de tes persos, mais ça peut être... n'importe quel usage où tu as besoin d'un suivi long sur.

Nicolas GuyonUne trame. Et là, j'ai trouvé que Claude était vraiment bien meilleur. Alors je suis d'accord, je pense que, et après ChatGPT tu es dans la conversation, ils ne te mettent pas de limite de token dans le chatbot, alors que cloud il te dit tu arrives au bout de la conversation, mais par contre si tu utilises Claude Code ou via l'API, là tu peux aller sur quelque chose de beaucoup plus long, et en ce moment on a des fonctionnalités où ils compactent l'information pour ne plus avoir de limite de token comme ça qui se développe, donc ils sont super. T'as raison, c'est super. Merci Axelle, on voit que tu utilises à fond l'IA Générative. Bravo. Maintenant, parlons un peu économie. Je suis un peu critique ou déçu des économistes, et je le dis de manière très simple. Sur le podcast Comptoir IA, les auditeurs, les spectateurs le savent, on essaie de proposer un peu tous les points de vue en se disant tiens, l'IA c'est une technologie à usage général comme tu le dis toi très bien, c'est un impact sociétal donc j'ai reçu des anthropologues et souvent les anthropologues par exemple ils vont me donner une meilleure analyse que les économistes qui soit se mouillent pas trop, soit ça va trop vite pour eux, soit ils n'ont pas eu le temps de poncer le sujet d'être comme toi, tu as pu le faire. Et c'est quoi ta vision, toi, sur ce que proposent les économistes aujourd'hui ? Et tu vois, il y a Philippe Aghion qui a eu le prix Nobel, on parle souvent de Daron Acemoglu qui a eu le prix Noël peut-être l'année dernière. Bon, c'est sympa, mais je ne me dis pas, tiens.

Axelle ArquieC'Est là-dessus qu'on va imaginer une nouvelle société où ils veulent l'économie demain. Alors, je pense que pour répondre à ta critique un peu globale, structurelle, je pense qu'il y a quelque chose dans l'organisation de la profession qui fait que tu n'es pas incité à formuler une analyse qui soit prospective et qui soit très globale. Parce que ton métier, quand tu es chercheur en économie, c'est de faire des publications académiques. Les publications académiques, elles sont très utiles, mais c'est vraiment des choses spécialisées sur un point de vue donné. Et je pense que l'IA et l'IA générative, qui va, oui, je pense, changer le monde tel qu'on le connaît, on a besoin d'une approche qui soit plus celle qui se prête à la publication d'un livre, à une pensée un peu globale, générale, qui ne cadre pas dans les papiers de recherche académique. Donc je pense qu'effectivement, tu as une limitation qui est inhérente aux incitations que les économistes ont. Après, moi, je trouve que, à ses mots glous, je ne sais pas si tu as lu son dernier bouquin. C'est Power & Progress. C'est hyper intéressant sur comment ils conceptualisent la technologie comme un vecteur politique. C'est-à-dire que t'as des gagnants et t'as des perdants et qu'en fait il revient à la révolution industrielle pour montrer comment dans la première phase Les innovations ne faisaient que remplacer du travail et du coup les gens se sont appauvris. Parce que tu as un discours ambiant qui est, il y a, c'est génial, il va y avoir des gains de productivité, tout le monde va y gagner. C'est sûr qu'il faut y réfléchir en termes de productivité mais c'est un peu le prisme unique de la plupart des économistes. Et l'intérêt d'Assemoglou, je trouve, c'est qu'il élargit la discussion. Ok, il va y avoir des gains de productivité que lui estime assez bas d'ailleurs, on pourra en reparler, mais c'est une croissance pour qui en fait ? Parce qu'il y a la question, je pense qu'on va l'aborder aussi, de la redistribution. Et c'est là où tu as une dimension de repenser.

Nicolas GuyonUn monde où tu vas pouvoir redistribuer une richesse qui risque potentiellement d'être ultra concentrée. D'accord, donc c'est intéressant, je ne savais.

Axelle ArquiePas qu'il parlait de ça à ce niveau-là. Donc il parle de la redistribution déjà. Oui, en fait il analyse, c'est vraiment.

Nicolas GuyonHistorique la première partie, il analyse comment les technologies ont redistribué le pouvoir en fait. Et ça, donc, historiquement, ça a été compliqué, ça a été long, on n'est pas assez... Et ça, tu le sais mieux que moi et ça nous intéresse, notamment sur la Première Révolution industrielle, Deuxième Révolution industrielle, l'électricité... Ça a mis.

Axelle ArquieDu temps à avoir, en fait, des effets bénéfiques au niveau de Monsieur Tout-le-Monde, de la société, non ? Oui complètement. Alors déjà il y a la première chose qui est les technologies à usage général comme tu le disais en intro. Elles mettent toujours du temps à se matérialiser donc ça c'est sûr. Et après pour bénéficier dans le passé à la personne moyenne dans la distribution des revenus ça met du temps. Donc dans la première phase de la révolution industrielle c'était en Grande-Bretagne. Donc tu avais vachement de technologies d'automatisation exclusivement. Du coup, beaucoup de gens ont perdu leur emploi. A l'époque, c'était les tisserands. Les gens qui ont eu des nouveaux métiers de l'époque, c'était des ouvriers. Il y avait un travail des enfants qui était énorme. Ils le rappellent dans son ouvrage. Moi, je n'avais pas réalisé, mais tu avais des enfants de 5 ans. C'est un enfant de 8 ans qui travaillait à la mine, qui ouvrait les petites portes. C'était un travail. C'était un nouveau métier. Il y a des économistes qui vont nous dire qu'il y a un nouveau métier qui a émergé. C'est un enfant de 8 ans qui est dans une mine et qui ouvre une porte dans un couloir. Donc t'as eu toute cette première phase où t'as eu une baisse des conditions de travail, des revenus, mais en revenant un peu moins loin dans le temps, t'as eu dans les années 90, tu vois, tout ce qui est robotique industrielle, traitement de texte, années 90, 2000, 2010. Donc là, toujours assez moglou, mais là c'est dans un papier de recherche, ils montrent qu'en fait t'as les hommes américains qui étaient peu diplômés, genre qui n'ont qu'un diplôme à l'université, justement du lycée, et bien eux ils se sont appauvris, mais pas seulement en termes relatifs, mais en termes absolus, c'est-à-dire que leur revenu a baissé concrètement. Ils peuvent acheter moins de trucs que dans le passé. Sur les emplois de bureau qui ont été automatisés avec les traitements textes et tout, là je crois que c'est plus un appauvrissement relatif, c'est-à-dire par rapport aux autres.

Nicolas GuyonEt pas absolu. Mais c'est quand même.

Axelle ArquieImportant de rappeler que tu as eu cet appauvrissement. c'est une phase d'approvisionnement qui suit l'innovation avant qu'elle se diffuse, c'est ça ? Ouais, c'est-à-dire que... Si tu regardes le revenu moyen, là, si on prend la dernière vague 90-2000, le revenu moyen aux États-Unis, il a augmenté, mais tu as des gens, des personnes qui se sont appauvries. Donc après, ça ne veut pas dire qu'il ne faut pas mettre en place l'innovation en France et tout, pas du tout, mais que tu as toujours des gens qui perdent. Dans tout changement en fait t'as des gens qui perdent et en fait les économistes et pour le coup je trouve que c'est une responsabilité qui est grave ont tendance à toujours minimiser ses coûts parce qu'ils te disent oui ok il y a quelques gens qui s'appauvrissent mais in fine tout le monde y gagne tu vois Sauf qu'en fait, on voit que les perdants, on n'arrive jamais à les compenser. Et qu'en fait, politiquement, ça crée quand même... Ça a des conséquences territoriales, des montées de l'extrême droite, ce qui est quand même, moi, personnellement, je pense, pas bon pour l'économie, au-delà de la question morale, qui, évidemment, voilà. Donc, tout ça est assez inquiétant, tu.

Nicolas GuyonVois, sur la phase de transition, même si on imagine qu'in fine, ça enrichisse tout le monde. Bien sûr, bien sûr. Dans le sens de l'histoire, la flèche va de l'avant peut-être est positive, mais il peut y avoir quand même de la casse, des personnes oubliées, des personnes dans des grandes situations de difficultés. OK, ça, je le comprends. Mais après, l'autre sujet, c'est que je pense que c'est important aussi de faire des scénarios. On en reparlera aussi tout à l'heure. d'imaginer un progrès, par exemple, de l'IA, que ce soit sur les LLM ou sur d'autres technologies, les world models, etc., qui se continue, qui se perpétue sur les prochaines années, quand on voit l'ampleur des investissements qui sont, en tout cas, prévus. C'est une possibilité. Et j'ai l'impression, en tout cas, Au niveau économique et au niveau politique autour de nous, des scénarios qui nous disent on a une IA qui est capable de faire 80% des jobs humains, du service par exemple, ces scénarios, d'ici deux ans par exemple, ce scénario-là, personne n'en parle. Et alors toi, chère Axel, c'est quelque chose que tu fais bien, et ton observatoire le décrit clairement, et bravo, parce que peut-être que tu peux avoir un peu le rôle d'une cassandre par rapport à ça, mais je pense que c'est essentiel de se préparer. Et donc l'Observatoire des emplois menacés et émergents, c'est se dire aussi qu'il est possible que.

Axelle ArquieD'Ici quelques années, comme le dirait Elon Musk, un tsunami supersonique qui emporte tout sur son passage. Oui, tout à fait. Je pense que c'est important de raisonner en scénario. Et c'est d'ailleurs ce que je propose effectivement avec l'Observatoire. Donc j'ai construit des scénarios technologiques en disant, là, on est dans la phase 1. Quelle est la proba qu'on passe en phase 2 ? Quelle dimension technique ? Et on construit ça avec la COFAS. On va avoir une étude qui sort en février sur l'impact des emplois au niveau international. Mais donc, cette phase de construction de scénario, elle est hyper importante. Et d'essayer de le décomposer en technique. Tu vois, les dimensions techniques, tu as la mémoire, les raisonnements, quelles chaînes de raisonnement sont capables de faire, l'autonomie, etc. Et ensuite, relier ça au métier. Donc, si tu as telle rupture technologique sur la mémoire, quel est l'impact sur les métiers ? Donc, essayer de se préparer. Effectivement, comme tu le dis, tu as un peu le... le rôle du corbeau, quand tu dis qu'il va y avoir un choc sur le marché du travail, ce qui est ce que moi je pense. Après, est-ce que le solde sera positif parce que tu vas avoir des nouveaux métiers qui vont émerger ? On va en rediscuter. Mais en tout cas, ce qui est sûr et certain.

Nicolas GuyonJe pense, et que les économistes pour moi minimisent, c'est qu'il va y avoir un choc sur le marché du travail. Il faut en parler, ça, c'est sûr, plutôt que ça nous arrive d'un coup sur la tête alors qu'on est en train de parler de notre budget qu'on n'arrive pas à valider ou de nos retraites et que tout ça peut être très fortement impacté. Surtout à une heure où c'est génial ce que tu fais avec la cofas. Dans ton papier, tu parlais d'une étude d'OpenAI que j'avais vue. C'est évalué sur 1300 missions professionnelles issues de 44 métiers. Ces modèles approcheraient de la qualité du travail d'expert, moyennant des temps d'exécution 100 fois inférieurs et donc à un coût moindre bien inférieur. Donc en plus, on a une réalité sur des jobs, des occupations, des activités qui peuvent être réalisées par l'IA aujourd'hui. Et peut-être qu'on peut parler ici, Axelle, si ça te.

Axelle ArquieVa aussi, je sais que tu sais bien faire cette distinction entre le job et la liste de tâches, grosso modo. En gros ça c'est l'approche des économistes depuis 20 ans, 25 ans. Je crois que le premier papier est en 2003 sur quand tu veux prévoir l'impact d'une technologie, qu'est-ce que tu fais ? Tu décomposes un métier en tâches. Il va y avoir des critiques. Un métier est plus que la somme de ses tâches, ok. Sauf qu'au.

Nicolas GuyonBout d'un moment, si tu automatises les tâches essentielles d'un métier, le métier va fondre en effectif. C'est comme ça qu'on procède. On dit un peu.

Axelle ArquieUne fois que la majorité des tâches, peut-être au-delà de 50%, des tâches d'un métier sont automatisées, automatisables, le métier saute, disparaît. Oui, alors après il y a peut-être une discontinuité parce que tu as peut-être des métiers où la tâche essentielle, si elle est automatisée, ton métier perd sa raison d'être. Je ne sais pas, je ne veux pas pointer un métier du doigt, mais où du coup moi je pourrais faire ce métier parce que si c'est un LLM qui le fait, du coup l'expert n'a plus vraiment de valeur ajoutée. Mais en tout cas, ce qui est sûr, c'est que c'est l'approche la plus facile, même si elle est critiquable. Et donc, ce qu'on essaie de faire, c'est de regarder pour chaque tâche, dans chaque scénario, quelle est la probabilité suivant la technologie, LLM seul, IA gentil.

Nicolas GuyonAvec telle performance technique, etc. Quelle est la probabilité que ce soit automatisable ? Alors après, l'approche dont tu parlais de... Donc ça, tu travailles là-dessus en ce moment ? Oui, je fais ça. C'est super parce que... On espère qu'on sera moins surpris, parce qu'on s'est pris une petite claque derrière la tête, tous, en se disant, tiens, c'est les cols bleus qui vont être automatisés. Finalement, on s'est aperçu que c'était les cols blancs, en tout cas, qui étaient les plus.

Axelle ArquieMenacés par l'IA. Donc maintenant, c'est sur ces métiers-là, essayer d'avoir la vision la plus précise sur ceux qui vont être challengés ou remplacés. Oui, carrément. Moi ce que je fais, c'est qu'à partir de tâches qui sont assez complexes, j'extrais une action élémentaire. Tu vois, un verbe, un COD, un élément contextuel. Comme ça, de mon point de vue, c'est transparent, parce que tu as plein de méthodes qui procèdent en demandant à un LLM, qu'est-ce que tu penses que cette tâche qui est assez compliquée, comment est-ce qu'elle est automatisable ou pas ? Donc un, ta réponse n'est pas stable et deux, c'est complètement obscur. Donc moi, mon système de notation à l'observatoire permet de tracer à partir de ces actions élémentaires. Donc ça, c'est l'intérêt. Et effectivement, la grosse nouveauté avec l'IA générative, c'est qu'accès au langage, comme on a dit, Et deux, on avait ça déjà avec le machine learning avant, mais tu as une gestion de l'incertitude. Mais ces deux composantes combinées, une IA qui s'empare du langage et qui est capable de gérer une forme d'incertitude, tu imagines l'ouverture du champ de tâches qui peuvent être automatisées, donc il y a encore des limites techniques, etc. Mais là, les activités cognitives, comme tu dis, des cols blancs, sont très menacées. Et des activités cognitives à plus forte valeur ajoutée, parce qu'elles demandent.

Nicolas GuyonUne forme de gestion de l'incertitude. Ce n'est pas un truc que tu peux juste automatiser avec des règles codifiables. Si A, alors B, etc. Je suis ravi qu'on en soit là dans le podcast parce que justement, tu vois, j'ai entendu moi, la première personne que j'ai entendu parler de ça, c'était Reid Hoffman, le fondateur de LinkedIn, qui a donc un super podcast qui s'appelle Possible. Et il parlait vraiment très souvent de cette révolution industrielle cognitive. Et tu vois, le concept m'intéressait, me parlait, mais je me disais, mais est-ce que ça marche vraiment ? Et en lisant un petit peu ton papier justement, ça m'a éclairé par rapport à ça. Révolution industrielle cognitive dans le sens où on est capable d'automatiser des.

Axelle ArquieTâches intellectuelles. Tout comme on a, avec la révolution industrielle, automatisé des processus, des processus physiques avec l'arrivée des machines. On peut vraiment faire cette.

Nicolas GuyonComparaison. Moi, ça me paraît pertinent de la faire. En tout cas, avant, on a automatisé la force physique. Avec les traitements de texte, on a... Ce qui nous a apporté énormément de valeur en tant que société, d'automatiser cette force physique, c'est grâce à ça aussi qu'on a.

Axelle ArquieDes vacances, qu'on produit, qu'on n'a plus des enfants dont tu parlais, qui travaillent dans les champs, par exemple, etc. Et là, maintenant, les tâches intellectuelles, Oui, alors il y a des gens qui parlent d'une automatisation du raisonnement. Moi, comme je te le disais, je pense que pour le moment, on n'a pas un véritable raisonnement de ces modèles. Par contre, elles automatisent des tâches qui, pour nous, demandent un raisonnement. Peu importe, en réalité, si elles raisonnent ou pas à l'heure actuelle, elles automatisent des choses. Un salarié humain exige un raisonnement. Donc, c'est un raccourci, mais dire que ça automatise un raisonnement n'est pas faux. En tout cas, ça automatise des tâches cognitives. Et donc, ça va être des nouvelles catégories socioprofessionnelles qui vont être touchées. Et là, on rejoint un peu ce que tu évoquais sur les finances publiques, parce que moi, je trouve ça quand même intéressant que les politiques ne se préoccupent pas plus de ça, parce qu'imagine le jour où les métiers CSP+, enfin, bien rémunérés, vont être touchés, ben, t'as une baisse de recettes, parce que tu peux plus prélever sur leur salaire, et t'as une indemnisation grâce au système d'indemnisation du chômage donc t'as fait un effet ciseau violent sur tes finances publiques et ça je veux dire c'est un enjeu à court terme en fait et c'est quand même étonnant qu'on ne voit ça que sous le prisme de la productivité qui encore une fois est essentielle pour la croissance blablabla tout ça on connaît le discours mais qu'on ne réfléchisse pas au pendant de « ah ben mince, si on automatise ces tâches cognitives, des métiers bien rémunérés vont être touchés à quitte des finances publiques à court terme », sans parler encore du... Imaginez.

Nicolas GuyonLe monde de demain dont on parlait, mon sacré politique. Par essence, c'est difficile de faire avec des échanges électoraux, mais là, c'est un truc de court terme. Je suis surpris tous les jours par ce que sont capables de faire ces modèles dans les professions du tertiaire, donc sur du service, par exemple sur un métier de conseil, sur l'organisation d'une entreprise. C'est un peu une de mes petites spécialités. Un des trucs que j'adore faire, c'est challenger Claude, en l'occurrence, avec les dashboards interactifs. Je ne sais pas si tu n'as pas fait ça. C'est vraiment un petit mot-clé, une recette secrète que je te donne et que je rappelle à nos auditeurs. Demandez à Claude de réaliser un dashboard interactif. Il va te faire une présentation visuelle extraordinaire par rapport à un sujet où il peut rechercher de l'information, tu peux lui donner une grande quantité d'infos. Et en vrai, ce dashboard, tu vas avoir un truc magnifique qui peut être à peu près l'équivalent de ce que te ferait une mission de conseil en stratégie de plusieurs semaines, facturée avec des TGM, des taux journaliers à franchement quelques milliers d'euros. Et tu peux avoir ça en quelques minutes ou quelques dizaines de minutes. À chaque fois, je regarde ça et je me dis que c'est incroyable. Comme tu le dis, il y a une forme d'intelligence ou d'analyse là-dedans qui est incroyable. Par contre, ce rapport ne sert à rien s'il n'est pas activé, s'il n'y a pas quelqu'un pour dire qu'il connaît le business et qu'il prend une décision en fonction de ça. Mais ce qui est certain, c'est que sur la création de ce rapport, les hypothèses.

Axelle ArquiePosées, les questions qu'il peut y avoir dedans, C'est quelque chose qui coûtait des dizaines de milliers d'euros auparavant. Et c'est fou d'être capable de produire ça aujourd'hui. C'est hyper impressionnant et ça interroge, là tu parlais du métier du conseil, c'est un métier où on peut se demander quel va être l'impact. Et effectivement, tu vois il y a récemment McKinsey a annoncé déployer 12 000 agents. Donc là c'est la question de l'IA agentique, tu vois comment ils vont réussir à réorganiser un cabinet de conseil ou un cabinet d'avocats, réorganiser leur processus de production de rapports de conseil. pour intégrer ces outils parce que comme tu le dis pour le moment on peut avoir un output fabuleux mais on a encore en l'état actuel des technologies besoin d'un human in the loop qui check, qui dit oui c'est pertinent, c'est pas pertinent. Donc en fait les entreprises, les cabinets de conseil compris vont devoir se réorganiser dans le sens revoir leur processus de production et surtout un truc hyper stratégique c'est réfléchir à quel moment t'as un humain qui intervient dans le process pour vérifier l'output de l'IA et essayer d'agencer les choses mais c'est là où les effets sur l'emploi tu vois par exemple si on pense au conseil l'exemple dont tu parlais ça va mettre un peu de temps parce qu'en fait cette réorganisation si tu déploies 12 000 agents mais que t'as pas changé tes process ça peut être un désastre si tu licencie tout le monde en même temps Donc ça risque d'être progressif, je pense. Mais effectivement, c'est hyper impressionnant la capacité d'analyse conceptuelle. Après, il y a toujours les problèmes d'excès hors distribution. Tu vois, dès qu'ils sont confrontés à ces modèles, les choses qu'ils n'ont pas vues dans.

Nicolas GuyonLeurs données d'entraînement. Les problèmes nouveaux, c'est une forme de collapse. Ils ne sont pas vraiment capables, ils sont mauvais sur les benchmarks.

Axelle ArquieGenre RCAGI, CHOLET, tout ça. Ce qu'ils n'ont pas vu ou l'accès même à de la donnée propriétaire aujourd'hui, de la donnée privée qu'ils ne vont pas avoir. En fait, c'est Benchmark qui essaie de voir quand tu les confrontes à des choses, des problèmes nouveaux. Tu vois, comme si toi, tu as appris au lycée, tu as appris en cours des problèmes de maths. On te donne un problème de maths que tu n'as jamais vu, qui est très différent à l'examen. Tu es censé y arriver parce que tu as appris à raisonner. Bon, quand on applique un peu ce genre de choses, sur les matis, ça arrive pas mal, mais des problèmes totalement nouveaux, ils sont pas très bons. Donc, heureusement, t'as encore une forme, heureusement pour nous, une forme de limite. Ça et les erreurs et hallucinations qui nous protègent, entre guillemets, et outre le temps organisationnel qui va freiner les choses, t'as ces limites techniques qui vont faire.

Nicolas GuyonQue, comme tu le disais, personne n'en parle vraiment de façon très structurée pour le moment, qui vont nous laisser un peu de temps, j'espère, pour nous organiser. Non, t'as raison. C'est vrai qu'on a un Français, François Chollet, qui fait ce test Arc AGI, qui est un énorme benchmark de l'intelligence un peu ultime des modèles. Et d'ailleurs, il y a une phrase que j'avais déjà citée ici, où il s'inspire de Piaget, pour parler de l'intelligence, en disant L'intelligence, en anglais, c'est what you use when you don't know what to do. Et en effet, c'est dans une situation nouvelle, qu'est-ce que tu fais ? Et ces modèles, aujourd'hui, ils sont bons sur la mémorisation, sur la généralisation et sur une idée nouvelle. On n'y est peut-être pas encore. Ce que dit Fei-Fei Li, la grande prêtresse, la marraine de l'IA, comme on l'appelle, elle te dit que tu peux donner toutes les informations du monde aujourd'hui à des.

Axelle ArquieLLM. sur toutes les informations sur le ciel, les étoiles, tout ce qu'on a, ils ne vont pas t'inventer la physique newtonienne. Il y a donc des limites encore. Exactement, la généralisation y pêche beaucoup et heureusement pour le moment on va dire. Et même en l'état actuel avec ces limites là, ça permet d'accélérer la science de façon énorme, donc c'est déjà fantastique. Mais il manque encore, c'est ce que Yann Lequin décrit en fait, c'est au-delà de l'interaction avec le monde physique, c'est-à-dire que cette capacité à appréhender un problème de façon, en formulant des objectifs, en optimisant, etc., face à une.

Nicolas GuyonSituation nouvelle, pour le moment, un LLM, ce n'est pas la technologie comme il dit, probablement qu'il n'est pas le seul à dire ça, mais qu'il peut y mener. Evidemment. Axel, petite question pour revenir aux sources. L'économie, moi je considère que ça... Je décris l'économie alors que je ne suis pas économiste donc c'est facile, mais on peut se dire qu'il y a des choses qui n'ont pas bougé énormément tant que ça depuis 200 ans. Il y a eu plein de travaux et tout ça depuis Adam Smith. Ma question, c'est plutôt se dire, l'IA, c'est quoi ? Adam Smith, si on y revient, c'était le travail, le capital. Et d'ailleurs, c'était à l'époque de la Première Révolution industrielle. Donc il s'est posé ces questions. Aujourd'hui, est-ce qu'il faut peut-être se reposer les questions de.

Axelle ArquieManière fondamentale, au niveau économique, sur l'IA, c'est quoi ? C'est du travail ? C'est du capital ? C'est les deux ? C'est quand même quelque chose qui peut changer complètement notre équation économique. L'IA, c'est du capital généré par essence, c'est-à-dire que c'est une technologie. Après la question, c'est quel va être son impact sur la demande de travail ? Parce que parfois, tu as des technologies qui sont du capital, qui automatisent exclusivement. Donc là, ça baisse ta demande de travail. Exemple, la première révolution industrielle avec Notisran qui disparaît. Mais tu as d'autres formes de développement technologique, donc du capital, qui augmentent le travail. Tous les chantres de l'innovation insistent beaucoup là-dessus en disant qu'on va créer plus de capital et ça va avoir des complémentarités avec le travail qui fait que la demande de travail va augmenter. Donc pour répondre à ta question, c'est du capital de mon point de vue. En revanche, la question fondamentale, c'est celle que tu poses, c'est est-ce que ça va juste automatiser, donc baisser la demande de travail ou est-ce qu'il va y avoir une augmentation du travail supplémentaire pour qu'on n'ait pas une baisse d'emploi au niveau macro ? Ça, c'est la question éternelle, je pense qu'on continue à se poser, mais tu as pas mal d'économistes qui ont l'air de penser qu'automatiquement, ça va augmenter le travail et que tout va bien. Il y aura une complémentarité avec ces nouveaux métiers, on ne sait pas trop lesquels, qui vont émerger et tout ira bien. En revanche, je pense qu'il faut imaginer, comme tu dis, revenir aux fondamentaux, imaginer les deux hypothèses. C'est-à-dire que qu'est-ce qu'on fait si en fait, il y a une technologie qui a une nature nouvelle ? Parce que quand on pense aux innovations du passé en fait, Ok, personne ne pouvait prévoir les métiers qui allaient émerger, ça on comprend bien. Data scientist, on ne l'aurait pas imaginé. Ok, on peut être humble là-dessus. En revanche, on voyait, je pense à l'époque, les limites. C'est-à-dire qu'un chemin de fer, tu vois la limite. Ça t'amène d'un point A à un point B. Internet, tu vois la limite. C'est une technologie à laquelle tu fais appel pour faire une recherche. On peut faire ça avec toutes les innovations. En revanche, je trouve, avec l'IA générative, et même si ce n'est pas un véritable raisonnement pour le moment, on voit un peu moins la limite, sauf si on va sur cette notion de problème hors distribution, sur les calipèges qu'on a évoqués. Mais sinon, tu as un côté où si la technologie continue à évoluer et à être capable de raisonner, mais qu'est-ce qui va rester à l'humain ? Parce que la force physique est dépassée. Il reste l'agilité. Effectivement, l'agilité, on voit bien, les robots ne sont pas suffisamment agiles pour faire plein de métiers. Et il nous reste l'intellect. Si cette technologie progresse sur l'intellect, ou même si elle est mise à l'échelle en technologie existante, déjà, choc majeur, mais si elle continue à progresser sur l'intellect, on ne voit pas trop la limite. Donc, appliquer simplement le truc du passé en disant, ça a toujours marché, ça marche jusqu'au jour où ça marche plus, en fait. Et c'est là où, oui, il faut, comme tu dis, OK, on regarde le passé, on en tient des enseignements, on se calme en regardant le passé. Mais parfois, tu as des ruptures, en fait, et tu ne peux pas penser... Moi, ce que j'aime bien dire, c'est si.

Nicolas GuyonTu pensais la révolution industrielle, tu vois, tu es en 1800 et tu fais des régressions sur les données agricoles de 1750, tu ne vas pas comprendre grand-chose de la révolution industrielle. Et là, c'est ce qu'on fait. C'est sûr, c'est sûr. Je voyais dans The Economist des chiffres là-dessus. C'était de se dire que la croissance.

Axelle ArquieDe la production mondiale avant la révolution industrielle était inférieure à 0,1 %. C'était de la quasi-stagnation sur les... sur les 700 années avant 1750. Donc la régression dont tu parles, qu'on connaît, ça ne marchait pas du tout. Ça ne nous aurait rien dit. Si on avait fait simplement ça, on aurait fonctionné comme un LLM qui regarde ses données d'entraînement et qui ne peut pas inventer à quelque chose de réellement nouveau. On se serait dit qu'il n'y a pas eu de croissance pendant des milliards d'années, donc il n'y en aura jamais. Donc là, je trouve que c'est un peu le même genre de raisonnement. Évidemment, il faut regarder l'histoire, pas la mettre à la poubelle, mais se dire qu'il y a des choses qui peuvent changer. Et c'est ça que les économistes ne sont pas incités à faire. Et moi, ça ne m'étonne pas que les sociologues et les anthropologues soient plus incités à penser à.

Nicolas GuyonUn monde nouveau, un monde de demain, parce que ce n'est pas une question de genre, de personne, c'est une question d'organisation d'une profession. Je pense que l'organisation de la profession d'économiste ne te réwarde pas à faire ça. des prédictions sur les données passées. Mais j'adore ce que tu m'as dit sur la révolution industrielle et avant jusqu'à la révolution agricole, ce passage entre deux mondes. Parce que, pareil, dans The Economist, j'ai vu récemment, tu avais des thèses qui te disaient, qu'est-ce qui se passe si dans les années qui viennent, grâce à l'IA, on a des taux de croissance annuels double digit, à deux chiffres, 10%, 20% de croissance par an ? C'est ce que te défendent aussi un petit peu, tu vois, les personnes qui sont aux manettes de l'IA. Dario Amodei d'Anthropique, Sam Altman. En tout cas, Dario.

Axelle ArquieIl a bien parlé de ça. Il parle du siècle compressé. On pourrait faire peut-être l'équivalent de.

Nicolas Guyon100 ans de progrès technologique en 10 ans. Et ça, ça pourrait amener une croissance incroyable. En effet, si on change complètement de paradigme, pourquoi pas ? Alors eux, ils ont un intérêt quand même. Ils sont biaisés, on est d'accord. Ils sont biaisés. Il y a une prophétie autoréalisatrice. Ils vendent leur sauce, évidemment. Ils vendent leur.

Axelle ArquieLabo de recherche. Mais ils sont aux manettes quand même. Ce que les économistes ne sont pas, ce que moi je ne suis pas. Claude 4.5 Opus est sorti hier. Dario Amodei d'Antropique, il a certainement Claude 5.5 en ce moment. Oui, c'est sûr qu'ils ont des informations qu'on n'a pas parce qu'ils utilisent comme tu dis des modèles qu'ils n'ont pas, que nous n'avons pas, donc ils ont une preview de ce qui peut arriver. Après, comme ils ont cette incitation à enfler les choses, c'est difficile de leur faire totalement confiance. Après, si on réfléchit un.

Nicolas GuyonPeu en termes logiques, tu vois, et qu'on se dit en fait, sur.

Axelle ArquieLa connaissance, sur la science, ça peut Et ça a déjà AlphaFold et les protéines, c'est l'exemple classique, bon ok, très bien. Mais ça montre quand même que... Il nous aurait fallu 200 000 ans pour faire ce repliement de protéines. Mais c'est un truc de fou en fait. Et quand tu imagines ça à l'échelle d'une économie, en fait tu peux effectivement imaginer que ça va accélérer la croissance après avec les contraintes matérielles, environnementales, tout ça qu'on connaît. Mais tu as un potentiel de croissance qui est énorme. Mais après.

Nicolas GuyonLes mesures varient tellement parce que c'est.

Axelle ArquieDes estimations, c'est de la prospective.

Nicolas GuyonTu as.

Axelle ArquieAssemoglou que je trouve super sur plein de choses. Lui.

Nicolas GuyonIl a une estimation hyper restrictive. C'est genre 1,6 % de croissance sur 10 ans.

Axelle ArquieJusqu'À 2034. 1,5 % de croissance en plus par.

Nicolas GuyonAn.

Axelle ArquieC'Est ça ? Non, pas par an. En cumulé. Oui. Alors après, tu as McKinsey qui te dit 7%. Je ne savais pas si c'était un truc additionnel par an quand j'ai vu ça. Moi aussi, je me suis posé la même question. 1,6%. Je me suis posé la même question et du coup, je me suis dit, ce n'est pas possible, ça doit être par an. Et en fait, de ce que j'ai compris, je ne veux pas induire les gens d'erreur, mais c'est en cumulé et par an, en croissance de productivité, par an, pour le coup, c'est 0,05%. Donc, c'est cohérent avec le fait que c'est 1,6% potentiellement du PIB sur 10 ans. Donc tu vois, voilà, lui, il voit ça très bas. Après, il y a quand même la contrainte qu'on disait de l'organisation, tu vois. Il y a un potentiel énorme. Mais par exemple, le potentiel de l'électricité était énorme. Tu vois, là, ça a un sens de se référer à l'histoire, ce que fait Assez Mouglou. Et ça a mis 40 ans avant de se retrouver dans les chiffres de productivité, etc. Pourquoi ? Parce qu'en fait, l'électricité, sans la chaîne de montage, Ça n'avait pas eu un impact énorme. Il a fallu que les usines se réorganisent. De la même façon, il va falloir que les activités cognitives, comme.

Nicolas GuyonLes cabinets de conseil, se réorganisent profondément pour qu'on voit l'impact. Donc même si pendant 4-5 ans, on ne voit pas un impact fou sur la croissance, pour moi, ça ne veut pas dire qu'on ne va pas en avoir un à plus long terme. On en est peut-être donc au moment de la machine à vapeur, l'invention de l'électricité, Et en fait, on en serait à ce moment-là avec l'IA sans savoir ce que ça va nous apporter derrière. Et le gros des bénéfices, la croissance, arrive de tout ce qui est permis grâce à ces.

Axelle ArquieInventions. Avec l'IA, ce qui est drôle, c'est qu'en ce moment, on parle même de découverte plus que d'une invention. Mais ouais, d'accord. Tu parlais de ça aussi par.

Nicolas GuyonRapport plus récent avec Solo, l'économiste, et sur la productivité dans les années 80-90.

Axelle ArquieAvec l'informatique. Oui, c'est ça. Le paradoxe de Solo, c'était de dire que c'était la révolution de ce qu'à l'époque on appelait les nouvelles technologies de l'information et de la communication.

Nicolas GuyonLes fameuses NTIC à l'époque, carrément. Les plus vieux qui nous écoutent sont souvenables. Et donc il disait que les ordinateurs sont partout sauf.

Axelle ArquieDans les chiffres. Et ça c'est pareil, c'est comme l'électricité, c'est qu'en réalité ça a mis du temps à se matérialiser. Au début il n'y avait pas de gain de productivité mesurable avec ça ? Un peu comme ce qu'on a en ce moment avec l'IA. Oui, c'est ça, ça a mis du temps parce que ça demande une... pareil, tu vois, t'as les ordinateurs, internet qui.

Nicolas GuyonArrive, en fait, il faut... à l'époque, il y.

Axelle ArquieAvait aussi ce qu'il n'y a pas avec l'IA, mais t'avais une contrainte d'équipement. Là, nous.

Nicolas GuyonOn est tous équipés pour avoir l'IA.

Axelle ArquieDonc déjà, ça, ça va, je pense, accélérer les choses, de la diffusion matérielle. Il suffit d'un smartphone, donc de l'équipement mondial incroyable. Oui, c'est ça. Après, sur l'IA agentique, Là, il y a peut-être plus de problèmes techniques. Oui.

Nicolas GuyonIl faut la brancher dans l'entreprise. Oui, et puis tu as des histoires de protocoles entre agents, tu as quand même des choses techniques qui ne sont pas forcément des équipements matériels, mais tu as un ralentissement. Mais ça pourrait aller plus vite que les ordinateurs. Mais sur le point positif, en tout cas, et pour monsieur tout le monde, ça, j'aime beaucoup ce que tu dis. Avant, il.

Axelle ArquieFallait quand même déjà un équipement informatique, ce qui n'était pas le cas de tout le monde, ce qui a mis quelques dizaines d'années à être généralisé. Et ensuite, tu avais un excellent exemple aussi, Axel, sur les sténodactylos. La prise en main de ces sténodactylos, ça a mis quelques années.

Nicolas GuyonAussi ? Effectivement. Là, il y a des emplois qui.

Axelle ArquieOnt été détruits avec les traitements de texte, mais ça a mis du temps à se matérialiser parce qu'il y avait cette contrainte d'équipement. Ça a mis 10 ans, 20 ans.

Nicolas GuyonLà, ça pourrait aller plus vite. Là, ça peut aller beaucoup plus vite à ce niveau-là. Pour le côté équipement, après il y a l'organisation. Mais oui, ça peut mettre du temps à se matérialiser comme les ornateurs, mais à mon avis en un peu plus rapide. Donc ça peut arriver beaucoup plus rapidement, on va voir. Axel, alors reparlons un petit peu des jobs. de l'emploi. Aujourd'hui aussi, ce qu'on voit, on parle beaucoup de entry-level jobs. C'est donc les jobs juniors. On a l'impression que c'est un petit peu eux qui vont trinquer en premier. C'est quoi ton ressenti par rapport à ça ? Donc, tu nous parlais tout à l'heure, on a parlé.

Axelle ArquieUn petit peu des tâches, du travail que tu fais avec La.

Nicolas GuyonCofas. Essayons peut-être de se dire, tiens, qui.

Axelle ArquieSont les jobs les plus exposés, les jeunes ? Est-ce qu'il y a des jobs qui sont très protégés, aussi, par exemple ? Qu'est-ce qu'il faut faire pour se protéger ? Alors, ça fait beaucoup de responsabilités. Mais oui, on va en parler. Justement, on est là pour imaginer des choses. Oui, on va en parler, parce qu'il faut aussi être optimiste et puis donner des pistes de solutions, non pas que tout le monde les aime. Donc sur les emplois juniors, là c'est un peu plus qu'un sentiment, c'est-à-dire que tu as quand même deux études américaines qui montrent Harvard et Stanford, tu vois c'est pas des rigolos, qui montrent, eux ils ont des données récentes. Nous on n'a pas vraiment en France, pour petite aparté sur les données françaises, administratives que je connais, mais il y a un laps de temps donc les études sur données françaises ne peuvent pas réellement nous parler de ce qui est.

Nicolas GuyonEn train de se passer.

Axelle ArquieBref, ces études américaines montrent.

Nicolas GuyonQue dans les entreprises qui adoptent effectivement.

Axelle ArquieL'Ia de façon structurée, c'est-à-dire qu'elles ont recruté un job de AI engineer ou je ne sais pas quoi, architectia, enfin, tu vois, un truc comme ça identifiable, eh bien ces entreprises, elles ralentissent. – Elles l'ont mis sur LinkedIn. – Elles l'ont mis sur LinkedIn. – Comme ça on peut les flaguer, d'accord. – Exactement, c'est exactement comme ça, tu as tout compris. Donc, du coup, on sait qu'elles adoptent l'IA. Ces entreprises, elles ralentissent l'embauche des juniors. Et la deuxième étude, c'est sur les professions les plus vulnérables à l'IA, selon un indice. Et là, tu as aussi un ralentissement de l'embauche des juniors. Donc, c'est un peu plus qu'un sentiment. Donc, ces études ne parlent pas forcément de causalité. Il peut se passer plein de choses, blablabla. Bon, ça donne quand même un signal assez alarmant. Sur la France, encore une fois on n'a pas de données suffisantes pour pour établir exactement les mêmes choses mais ce qu'on voit c'est quand même que tu as l'étude tu sais sur l'insertion des diplômés des grandes écoles qui est sorti en juin là c'est un truc annuel et ben tu vois une baisse du taux d'emploi de ces gens donc ils sortent de polytechnique je sais pas quoi tu vois des grandes écoles où tu dis ils sont pas censés avoir du mal à trouver un emploi et ben tu as une baisse du taux d'emploi de cinq ou six points c'est quand même un Après, est-ce que c'est que l'IA ? On ne sait pas. Simplement, quand tu regardes le reste de la population, le taux de chômage général, il n'a pas augmenté. Donc ça veut dire qu'eux ont une dégradation relative de leurs conditions d'emploi que la majorité des gens n'ont pas. Comme ce sont ceux qu'on peut imaginer plus remplaçables par l'IA parce que c'est des tâches cognitives qui peuvent être effectuées par un LLM, Il n'y a pas que les diplômés de grande école qui ont des tâches cognitives, par exemple un plombier, c'est ultra cognitif, plein de problèmes à gérer, mais le plombier, on n'a pas encore la robotique qui va avec. Donc pour le moment, c'est ces tâches-là qui sont intermédiées par un ordinateur, on va dire, que font beaucoup de diplômés de grande école, et on voit cette baisse de taux d'emploi. Autre chiffre, la récente sur les États-Unis, qui sont sortis il y a 3-4 jours, le BLS qui fournit les statistiques américaines d'emploi est sorti de son shutdown pour nous donner un petit chiffre, et on voit que le taux de chômage des diplômés, donc college, université, leur.

Nicolas GuyonTaux de chômage a augmenté. alors que, pareil, la population générale n'a pas.

Axelle ArquieAugmenté. Donc pareil, tu te dis, il y a quelque chose qui est en train de se passer sur ces jeunes, parce que quand tu es une entreprise, que tu n'as pas encore réorganisé tous tes process, que tu as juste intégré... Que tu es un peu dans un contexte d'incertitude aussi, notamment avec ces changements. Oui, tu ne sais pas si ça va être mature, donc tu as peut-être créé un petit agent vite fait comme ça, mais tu n'as pas revu le truc en profondeur, tu te dis quoi ? Tu te dis, je vais pas embaucher de juniors parce que c'est des tâches qui sont plus faciles à automatiser, ça demande moins d'expérience humaine, etc. Et tu prends moins de risques que si tu te mets à licencier.

Nicolas GuyonDes postes seniors ou après tu dois réembaucher derrière. Donc c'est logique que dans une première phase, ce soit ceux qui soient les.

Axelle ArquiePlus touchés. Après, je pense que c'est une première phase.

Nicolas GuyonJe pense pas que ça.

Axelle ArquieVeuille dire que les métiers plus seniors soient immunisés. Ils ont pas le totem pour être tranquilles, tu vois. Allons-y un peu sur Koh Lanta. Donc exactement, ce n'est pas parce que tu es senior que tu as ton immunité, ton totem. En tout cas, il y a un risque, je pense. Pas forcément pour très longtemps. J'espère pas, en fait. Moi, j'espère que tout va bien se passer, comme le dit Aguillon, j'espère. Mais je pense qu'on a une responsabilité à dire peut-être pas. Et le fait que ce soit que les jeunes, je suis pas sûre qu'à terme, ce soit le cas. Donc après, ta question, c'était quels.

Nicolas GuyonMétiers sont protégés Donc toujours pareil, si on réfléchit en scénario, il faudrait le faire par scénario. ? Disons dans un scénario à moyen terme, je.

Axelle ArquiePense que tu as quand même tous les métiers qui sont dans l'interaction humaine, qui vont être protégés par les préférences. Mais c'est pareil, c'est une question de préférences, elles peuvent évoluer. On en parle souvent. ou une personne âgée pour s'en occuper, un nourrisson, une infirmière, une aide à domicile. On préfère que ce soit un humain. les gens en moyenne préfèrent. Moi je préfère un médecin IAC. Mais voilà, c'est une question de préférence et en moyenne effectivement les gens préfèrent. Et puis t'as quand même des métiers, on parle aussi de ChatGPT en psy, mais t'as quand même pas mal de choses dans le métier de psychologue ou des choses qui se réparent dans la relation humaine. Donc ces métiers là je pense sont quand même préservés. Après t'as tout ce qui est métiers manuels, je pense qu'on va aborder la robotique, et les métiers qui demandent une adaptation cognitive, du style le plombier, au-delà du côté robot. Mais juste le fait qu'il pourrait être remplacé par un robot, ça demande une complexité au sens de l'improvisation. Il est confronté sans cesse à des problèmes nouveaux. Et ça, t'as plein de métiers comme ça.

Nicolas GuyonEt on.

Axelle ArquieRevient à la limite techno dont on.

Nicolas GuyonParlait sur l'incapacité à généraliser, à traiter les problèmes nouveaux. Donc tous les métiers qui demandent vraiment Une improvisation hors contexte, tu vois, des choses toujours nouvelles. Ça, je pense que c'est protégé. Donc, ce que je te donne, ce n'est pas une recette magique, c'est plus une caractéristique. Bien sûr. Et après, au sein d'un magnétisme... Non, mais ton improvisation, je l'entends très bien. Je pense que c'est une très bonne réponse. Les plombiers, moi, j'en ai eu récemment. J'ai eu que des mauvaises expériences. Mais tu sais que j'ai lu aussi, cher Axel, que les plombiers utilisent.

Axelle ArquieChatGPT comme des bourrins, comme des.

Nicolas GuyonDingues.

Axelle ArquieEn mode visuel et tout ça. Et je ne m'y attendais pas du tout, parce qu'on parle tout le temps du « le plombier il est.

Nicolas GuyonProtégé par rapport à l'avocat » et tout ça. Et en fait, les plombiers, les électricitiens en situation, ils sont en permanence apparemment avec ChatGPT. Ça veut peut-être dire qu'il n'y a pas assez d'improvisation dans ces métiers-là. En tout cas, c'est une caractéristique qui peut un peu te protéger. C'est hyper intéressant que des métiers l'utilisent comme ça. Mais je pense qu'en fait, tu peux faire un début.

Axelle ArquieCe n'est pas de l'improvisation, tu vois, mais autant le tuto YouTube, il va être trop normé, aride. Et si tu n'as pas exactement la même machine à laver et qu'elle n'est pas au même endroit, ça ne va pas marcher. Déjà, l'IA générative, elle va te donner une solution personnalisée par rapport à ton problème, par rapport au tuto. Complètement, c'est ce qu'on disait au début, c'est-à-dire que l'avantage de l'IA, c'est que ça permet une gestion d'incertitude. Donc ça permet une forme d'improvisation par essence. Simplement, je pense qu'il y a une limite sur la variabilité de contexte et les contextes nouveaux hors données.

Nicolas GuyonD'Entraînement. Mais par essence, tu as raison.

Axelle ArquieÇa permet cette gestion de l'incertitude. Mais ce qui va être, à.

Nicolas GuyonMon avis, très.

Axelle ArquieRemplacé, c'est tous les métiers qui.

Nicolas GuyonDemandent une complexité verticale, au.

Axelle ArquieSens de profondeur. Je ne sais pas, avocat, économiste, des choses qui demandent des connaissances. Là, à mon avis, on risque de se faire un peu toucher. Est-ce que là, on en arrive aussi un peu sur ton taylorisme cognitif ? C'est pas ma notion. C'est Carbonelle. C'est un sociologue. Lui, il parle de télérisme augmenté. Juan Sebastián Carbonelle. Télérisme augmenté. Moi, je parle de télérisme cognitif. Lui, il parle de télérisme augmenté. J'ai pris ces notions grâce à son travail que je vous recommande. Lui, ce qu'il dit, c'est intéressant parce que c'est plus l'approche qualitative du travail. Jusqu'à présent, on était plus dans des considérations de nombre d'emplois, finalement. Et lui, il dit, ces technologies, ça va peut-être permettre de démembrer le travail cognitif. Comme un ouvrier à la chaîne, on a fractionné une tâche avant un artisan construisait une table de A à Z, maintenant tu as un ouvrier à la chaîne qui peut être très spécialisé, mais qui intervient sur des plus petites tâches.

Nicolas GuyonDans certains contextes. Est-ce.

Axelle ArquieQu'On ne pourrait pas avoir l'émergence du même phénomène, un démembrement des activités cognitives, par exemple, pour un économiste, un avocat, un consultant, ou en fait les tâches à forte valeur ajoutée qui vont être de, je ne sais pas, pour un économiste d'avoir une idée, de faire une revue de littérature, d'écrire un code, tu vois. faire ta recherche d'informations. Avec la limite des hallucinations qui sont problématiques, mais bon. Et que du coup, toi, tu vas te transformer en vérificateur. Tu vois un peu ce que tu disais là, ce truc magique où ça te fait un truc qui semble à un niveau de rapport de conseil de McKinsey. Génial, tu vois. Donc ça te le fait. Et toi, tu dois vérifier que l'output, il est correct. Donc les humains pourraient se transformer, tu vois, en vérificateur des outputs de l'IA. Le souci c'est qu'on pourrait du coup avoir une dégradation de la qualité du travail parce que tu t'arrives à un moment dans le process pour vérifier mais tu.

Nicolas GuyonN'As plus l'autonomie. On.

Axelle ArquiePeut plus t'encadrer. On te dit.

Nicolas GuyonTu dois vérifier 200 outputs par semaine je sais pas quoi et tu perds la maîtrise de ton oeuvre comme un artisan qui construit plus sa chaise mais qui devient juste à mettre un boulon à l'endroit. Cette image est un peu inquiétante, mais quelque chose comme ça, où ton consultant... Tu deviens un validateur. Exactement. Validateur, c'est le bon mot. Il y a un risque d'appauvrissement ? Il y aurait, potentiellement. Ça, c'est... Écoute, ça, c'est... Ça fait un petit peu peur de voir ça aussi. Parlons maintenant un petit peu, si tu veux, je te propose de parler, cher Axel, de.

Axelle ArquieRobotique. La robotique, parce qu'on n'en parle pas beaucoup, pas suffisamment, encore une fois. Je pense que c'est essentiel d'avoir de la robotique en France, en Europe, peut-être de réindustrialiser sur ces sujets. Parce que les robots, ça peut venir beaucoup plus rapidement que ce qu'on pense, vu que maintenant, en plus, ils ont quand même un cerveau avec cette intelligence artificielle. Oui, exactement. Donc tu as cette possibilité, qui existe en réalité, de robotique augmentée par un LLM. Ça permet déjà, comme on l'a dit, une gestion d'incertitude. Ça veut dire, de la même façon que les activités cognitives, t'aurais un robot qui n'est pas seulement cantonné à effectuer des tâches répétitives un peu codifiables, mais qui pourrait réaliser des tâches qui demandent plus d'improvisation, etc. Donc, du coup, plus de remplacement de métier. Et surtout, ce qui est intéressant, c'est qu'en fait, même pré et à génératif, c'est des choses qui sont déjà vachement utilisées. Tu vois la vision par ordinateur, par exemple. dans l'industrie du textile, de l'habillement, t'as.

Nicolas GuyonDéjà vachement de reconnaissance des défauts, ou t'as des taux de détection des petites imperfections qui sont supérieurs par IA, donc là c'est vision par ordinateur, c'est pas IA génératif, mais t'as plein de choses comme ça, t'as les usines de semi-conducteurs avec tous les composants qui sont très au.

Axelle ArquieSujet de la contamination humaine, En Chine, tu n'as que des robots. Bien sûr, mais tu as raison. Et on parle aussi de ces, comment c'est, les dark factory, les usines sans lumière, parce que les robots n'ont pas besoin de lumière pour fonctionner. Bienvenue dans iRobot, dans des scénarios qui font peur, mais qui sont des réalités en plus, bien sûr. Donc effectivement, l'avancement de la robotique, surtout quand tu vas avoir un gain en termes d'agilité. On parlait toujours du plombier, mais ça peut être le coiffeur. Là, un coiffeur qui risque de me planter les ciseaux dans la joue, ce n'est pas génial.

Nicolas GuyonMais si tu as une forme d'agilité et couplé avec, comme tu dis, ces cerveaux de LLM, pourquoi Pourquoi pas à terme ? Je pense que ça va mettre plus de temps parce que pour le coup tu as des énormes contraintes d'équipement et environnementales à construire tous ces robots. Mais ces métiers sont plus préservés, c'est clair. Mais à terme, pourquoi pas ? On va voir ça. Pour info, il y a Nano Banana Pro qui est sorti aussi il y a 72 heures, le nouveau modèle d'image de Google. Et j'ai fait une application qui s'appelle Comptoir Banana. J'invite tous les utilisateurs à essayer avec une application que j'ai appelée Banana Ciseaux. Vous verrez, tu verras Axelle si t'es prête à le faire. Tu mets juste une photo et ça te fait plein de coupes de cheveux différentes. Et franchement, c'est assez réussi. Quand je vois les photos de moi, je me dis que ça pourrait être moi.

Axelle ArquieT'entends avec une coupe étonnante, mais tu fais tout la distinction. Allez essayer Banana Ciseaux sur comptoirbanana.com pour vous faire une coupe de cheveux. Axel, ça veut dire quoi ? Une question sur laquelle je veux t'interroger absolument. On parle de bulle de l'IA. Qu'en penses-tu ? On est dans une bulle de l'IA ? Est-ce qu'on est dans un changement d'économie ? C'est quoi ton feeling ? Alors déjà, je te recommandais aux auditeurs la lecture d'un papier récent de la COFAS.

Nicolas GuyonSur les data centers où il montre, enfin il essaie d'analyser Aurélien Dutoit, il s'appelle les investissements dans ces centres de données et en fait les estimations.

Axelle ArquieSur les vrais besoins varient de 80%. Donc il est très possible qu'on ait un investissement en surcapacité. Ça c'est la première chose sur un peu l'envolée là dessus. Est-ce qu'on est dans une bulle ? On commence à penser qu'effectivement, c'est possible. En tant qu'économiste, tu connais un peu les bulles ? Il y avait la bulle de la Tulipe, la bulle du chemin de fer, la bulle de l'Internet. Oui, c'est ce que j'allais dire. En réalité, quand tu as eu des développements de nouvelles infrastructures, et on peut considérer qu'il y a assez d'infrastructures, comme tu le dis souvent dans ce podcast, t'as quasiment à chaque fois eu des bulles, tu vois. Chemin de fer, t'as eu la railway mania, donc ça veut dire qu'on surconstruit des chemins de fer, ça explose la bulle, et en fait, t'as une forme de... comme si ces bulles étaient nécessaires aux investissements des infrastructures. Donc, on est peut-être réellement dans une bulle d'un point de vue conceptuel, au sens où c'est validé par une analyse un peu conceptuelle, parce que peut-être qu'en fait, pour avoir un développement d'une infrastructure à chaque fois dans l'histoire, on a eu besoin d'une bulle pour driver suffisamment de capitaux. Donc moi je ne suis pas économiste financière mais il semble y avoir des signaux. Il y a un truc qui est assez inquiétant c'est qu'en fait les bulles en soi quand c'est limité à un secteur ce n'est pas si grave, ça.

Nicolas GuyonÉclate. C'est pas si grave, il y.

Axelle ArquieA des gens qui sont au chômage. Mais je veux dire, ça ne.

Nicolas GuyonSe généralise pas à l'économie.

Axelle ArquieLà où ça se généralise à l'économie, dans son ensemble, c'est quand les bulles sont financées par de la dette. Et jusqu'à présent, on disait, il n'y a pas de souci parce que dans l'IA, c'est financement sur capitaux propres, tout va bien. Récemment, donc 2025... Quand ce n'est pas du financement circulaire quasiment, qu'on avait avec NVIDIA, OpenAI... À la limite, il reste entre eux. Ça limite l'impact, en effet. La contagion, en fait. Et là, t'as une émergence, un amorce de s'appuyer plus sur de la dette. T'as notamment un instrument qui était super présent pendant la crise de 2008, qui s'appelle SPV, Special Purpose Vehicle. Qu'est-ce que c'est, ça ? C'est par exemple, Meta crée un centre de données en Louisiane. Pour le financer, il crée ce SPV. C'est un truc hors bilan. c'est ce truc là, ce SPV qui s'endette pour financer le centre de données, donc la dette n'apparaît pas sur le bilan de méta, et le SPV est déconnecté, mais il prend de la dette. Et donc quand tu commences à voir apparaître ce type de financement à grande échelle avec de la dette, là on peut craindre une contagion plus.

Nicolas GuyonGrande, parce que du coup, la banque ou les fonds d'investissement, enfin peu importe, le système financier qui a prêté à ces SPV, ils peuvent, s'ils ont trop prêté, se retrouver mal, et là t'as des réactions en chaîne, et quand le système financier est touché, les autres secteurs sont touchés, on a vécu la crise de 2008, enfin je sais pas quel âge t'avais à l'époque, mais on l'a vécu, pour les plus vieux d'entre nous. J'adore ce que tu nous dis, et tu parles du datacenter Hyperion, qui doit.

Axelle ArquieÊtre livré pour Meta.

Nicolas GuyonEn 2030, qui fait quand même la taille de Manhattan, donc c'est colossal. Et après, tu as raison, parce que ça me fait penser aussi évidemment à Michael Burry, qui avait justement shorté cette crise, cette bulle de 2008 sur les CDO, toutes ces dettes un petit peu pourries. Il est revenu il y a quelques semaines en disant qu'il voulait shorter l'IA, c'est ce qu'il a fait. C'est pas bon signe. Son point principal c'est sur les délais d'amortissement des datacenters et des semi-conducteurs qui sont dedans. Il dit.

Axelle ArquieQue c'est comptabilisé. sur une trop longue période parce qu'il dit qu'au bout d'un certain temps ces semi-conducteurs, ces GPU NVIDIA, ils seront dépassés grosso modo et qu'il y aurait là-dessus un petit bug. Je comprends ce que tu nous dis par rapport à ça. Merci beaucoup Axel. Est-ce que tu as Aujourd'hui, tu vois des scénarios de l'IA. Tu as plusieurs scénarios en tête. Celui que tu privilégies, c'est lequel ? Là, je pense qu'à court terme, on va avoir quand même un... Enfin, il y a une émergence de liage antique. Pour le moment, t'as une étude de McKinsey récente, ça reste un balbutiement, mais ça, ça va se passer. Et ça, moi, mon scénario, c'est que ça va avoir un impact quand même fort sur le marché du travail. Tu vois, les LLM seuls où chacun l'utilise dans son coin, l'impact, il reste quand même limité. Mais cette phase 2, là, que j'appelle phase 2 de liage antique un peu en maturation, Là, je pense que ça va avoir un impact, un impact fort. Après, si tu parlais de développement technologique, quel est mon scénario ? Moi, je ne sais pas trop ce qui va se passer. Je pense que la rupture technologique qui serait massive, ce serait un truc sur la mémoire. Déjà, tu vois, ces systèmes, dans l'IA gentil, tu as une mémoire un peu externe qui est assurée par un orchestrateur. Tu vois, tu fais appel à un truc.

Nicolas GuyonExterne. Ce n'est pas une vraie mémoire épisodique au sens d'un humain. Mais si on a un breakthrough là-dessus, là ça peut être.

Axelle ArquieAssez important. Je ne peux pas t'estimer les probabilités, mais tu as ça qui risque d'arriver. Tu as une progression sur le raisonnement, sur la capacité à gérer des chaînes de plus en plus longues. Pareil, ça devient de plus en plus massif. Après, on a le scénario hypothétique de l'AGI. AGI, des points positifs aussi pour notre entretien, c'est au niveau AGI, découverte scientifique, ça peut nous amener très loin tout ça aussi. Mais déjà, je pense qu'en fait en termes de découverte scientifique, sans parler de l'AGI, déjà avec ce qu'on a, enfin on a déjà parlé d'AlphaFold, mais il y a plein d'autres inventions de matériaux, de machins, Déjà, je pense que les progrès scientifiques vont être stupéfiants. Tu vois, il y a déjà.

Nicolas GuyonDes IA, même avant.

Axelle ArquieL'Ia génératif, qui inventent des nouveaux antibiotiques, des choses comme ça. Donc sans même parler de ce basculement. C'est.

Nicolas GuyonPour ça que je te dis, moi, ce que je te disais au début du podcast, d'un point de vue individuel, je trouve ça magnifique ce qui se passe. C'est plus au niveau sociétal. Si tu as un vrai problème sur le marché du travail, là, c'est ce qui est possible. Bien sûr, bien sûr. Là, il y a des inquiétudes, mais sinon, d'un point de vue utilisatrice et retombé scientifique, c'est assez fou. Au.

Axelle ArquieNiveau scientifique, je pense que ça va être fou aussi. Elon Musk te dit, en tout cas sur les fusées SpaceX, La vision, c'est incroyable d'en être arrivé là, tu vois, sans IA, pour nous assister. Et je trouve, tu vois, not bad for human beings.

Nicolas GuyonPour.

Axelle ArquieDes singes. Et tu te dis, oui, avec l'informatique, plus l'IA, c'est sûr que ça peut démultiplier nos possibilités, la précision de.

Nicolas GuyonTout ce qu'on peut faire. D'ailleurs, tu as un modèle de Philippe Agnan dont on parlait, où.

Axelle ArquieTu as cette singularité technologique, c'est l'IA qui améliore elle-même la science, la connaissance. Et là, tu te retrouves dans… Ce n'est pas Philippe Agnan qui en parle, mais des boucles de rétroaction d'intelligence. Passionnant. Oui, ou là, effectivement, innovation, croissance. Après, il y a la question de la croissance pour qui, qu'on a évoqué, mais oui. Axel, merci beaucoup. Dernière question, un livre, un film de science-fiction, un jeu vidéo à nous recommander ? Alors, je n'ai pas de film vraiment de science-fiction, j'ai une vieille série que j'aimais beaucoup, Battlestar Galactica, que je recommande.

Nicolas GuyonEt plus récent, Alien, c'était sympa, avec cette idée d'un gouvernement mondial qui est devenu en fait un découpée entre différentes sociétés, des entreprises. Dans une société, dans un monde où justement les technologies sont devenues tellement concentrationnaires que le monde est découpé entre ces grandes firmes, ces grands conglomérats qui se répartissent le territoire et qui gouvernent. Il n'y a plus de gouvernement politique au sens où on l'entend et je trouve ça intéressant. Très intéressant cette vision conglomérat d'alien, t'as raison. On a aussi dans Robocop notamment, et c'est vrai qu'avec des entreprises qui ont tellement de puissance, si elles peuvent remplacer potentiellement une grande partie de l'économie, c'est une question qui peut se.

Axelle ArquiePoser. Merci.

Nicolas GuyonDe nous reparler des conglomérats, je pense que c'est une notion importante. Axel, merci beaucoup. Bravo pour ce que tu fais.

Axelle ArquieAvec l'Observatoire des emplois menacés et émergents. Allez tous lire, pendant les vacances de Noël, l'anatomie d'une révolution industrielle cognitive qui appelle l'instauration de lignes rouges. Super papier d'Axel. Moi, j'ai trouvé ça génial. Merci de nous avoir partagé tout ça avec autant de franchise, d'honnêteté. C'était un plaisir. Merci beaucoup, Axel. Merci, Nicolas. et on fera peut-être un point dans quelques mois pour voir comment tout ça a évolué. Merci, Axelle, et à bientôt. À bientôt.