AI Impact

Khemon Beh

Le podcast qui vous emmène au cœur des projets IA en production pour: ✔️ comprendre l’impact et la valeur créée ✔️ décortiquer les obstacles techniques, humains et organisationnels au déploiement et à l’adoption de ces solutions ✔️ partager des stratégies actionnables pour maximiser le succès de vos initiatives. 🔍 Au programme : • Quels cas d’usage sont créateurs de valeur ? • Les leçons apprises sur le terrain face aux défis d’adoption et de passage à l’échelle. • Comment construire des équipes IA performantes ? • Des retours d’expérience authentiques, sans langue de bois. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

Épisodes

  1. -11 h

    Episode 11 : Comment Doctolib industrialise l’IA à l’échelle de 8 millions de consultations

    Comment redonner jusqu’à 2 heures par jour aux médecins grâce à l’intelligence artificielle ? L’équipe de Marie Ivchtchenko chez Doctolib a développé un assistant IA de consultation qui génère le compte rendu en temps réel pendant le rendez-vous. Résultat : l’outil a déjà été utilisé lors de plus de 8 millions de consultations. Dans cet épisode d’AI Impact, Khémon Beh, fondateur de Quickscale AI, reçoit Marie Ivchtchenko, Senior Data Scientist Manager chez Doctolib, pour comprendre comment passer de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA dans la santé. Au programme de cet échange : • Déployer l’IA à grande échelle : les coulisses du déploiement d’un assistant IA en conditions réelles.• Partir du besoin des médecins : comment la proximité entre data scientists et praticiens permet de concevoir des outils réellement utilisés sur le terrain.• Évaluer et améliorer en continu : le rôle du feedback utilisateur, des tests et de la performance en production.• Réinventer la consultation médicale : comment l’IA peut réduire la charge administrative et redonner du temps aux médecins et à leurs patients.• Construire une IA sûre et européenne : les exigences spécifiques au secteur de la santé.• Innover au rythme de l’IA : pourquoi les méthodes traditionnelles de développement produit doivent évoluer. ⏱️ CHAPITRES DE L’ÉPISODE 00:00 — Teaser00:43 — Introduction par Khémon Beh01:31 — Marie Ivchtchenko : parcours et rôle chez Doctolib05:12 — Doctolib en chiffres : 90 millions de patients en Europe07:56 — La naissance de l’assistant IA de consultation10:50 — Fonctionnement et déploiement auprès des médecins15:27 — Adapter l’IA à la façon dont chaque médecin prend ses notes17:39 — Au-delà du speech-to-text : ce qui fait la différence21:28 — Industrialiser l’IA : robustesse, évaluation et performance26:05 — Le feedback des médecins au cœur du produit29:40 — 8 millions de consultations et jusqu’à 2 heures gagnées par jour33:00 — Couverture et personnalisation de l’assistant34:05 — L’IA au service des parents, disponible même à 3 h du matin37:00 — Construire une IA sûre et européenne40:40 — Les conseils de Marie aux managers : utilisateurs, évaluation et culture du test45:37 — Les réflexes IA de Marie au quotidien49:36 — Les recommandations de Marie50:50 — Conclusion 🎧 ÉCOUTER L’ÉPISODE EN PODCAST https://smartlink.ausha.co/ai-impact/episode-11-doctolib-industrialise-l-ia AI Impact est le podcast de Quickscale AI consacré aux applications concrètes de l’intelligence artificielle en entreprise : https://quickscale.ai #IntelligenceArtificielle #IA #Santé #Doctolib #AIImpact Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

    Episode 11 : Comment Doctolib industrialise l’IA à l’échelle de 8 millions de consultations
  2. 2 sept.

    Episode 10 : La méthode Matmut pour industrialiser l'IA à l'échelle de 7 000 collaborateurs

    Comment une mutuelle d'assurance de 7 000 collaborateurs passe-t-elle des premiers tests à un déploiement industriel et souverain de l'IA ? Dans cet épisode d'AI Impact, Khémon Beh (fondateur de Quickscale AI) reçoit Olivier Meunier, Group AI Officer de La Matmut. Docteure en mathématiques et ancien enseignant, Olivier partage sa méthode pragmatique pour intégrer l'intelligence artificielle au sein d'un grand groupe mutualiste français. Au programme de cet échange : Du PhD à la direction IA : La pédagogie et le rôle de « traducteur » entre la technique et les métiers.De « Pocophile » à « Pocophobe » : La méthode de la Matmut pour refuser les projets sans valeur économique mesurable (les 3 questions clés).Souveraineté & Infra : Pourquoi le groupe a fait le choix de posséder ses propres GPU et d'utiliser des environnements ultra-sécurisés.Cas d'usages concrets :Rapporteur : L'outil d'IA générative pour rédiger les rapports réglementaires (adopté à 98 % par les métiers).Bref : L'outil de synthèse de documents déployé à l'échelle des 7 000 collaborateurs.Lutte anti-fraude : L'IA appliquée à la détection de faux documents.L'IA du « samedi soir » vs l'IA du « lundi matin » : Acculturation, gestion des attentes de la direction et maîtrise des risques.Timestamps : 00:00 — Introduction par Khémon Beh & Présentation d'Olivier Meunier02:15 — Parcours : Des maths pures au rôle de Group AI Officer05:30 — Structuration de la Data et de l'IA au sein du Groupe Matmut08:45 — Pourquoi la Matmut est devenue « Pocophobe » (valeur vs gadget)12:10 — « L'IA du samedi soir vs du lundi matin » : Acculturer 7 000 collaborateurs16:30 — Stratégie d'infrastructure : GPU en propre, Sens et souveraineté19:20 — Cas pratique : Rapporteur, la rédaction réglementaire automatisée22:45 — Cas pratique : Bref, la synthèse de documents pour tout le groupe26:10 — Détection de la fraude documentaire et valeur financière Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

    Episode 10 : La méthode Matmut pour industrialiser l'IA à l'échelle de 7 000 collaborateurs
  3. 16/09/2025

    Épisode 5 : Déployer un assistant IA pour 70 000 collaborateurs - Cyril Zaidan (AI Product Manager)

    Comment déployer l’IA dans une organisation mondiale comme Sanofi, et surtout… comment faire en sorte qu’elle soit adoptée ? Dans cet épisode, j’ai eu le plaisir d’échanger avec Cyril Zaidan, AI Product Manager chez Sanofi, autour de Concierge, l’assistant IA interne développé par et pour les collaborateurs. Nous revenons ensemble sur : L’ambition du CEO de Sanofi : devenir la première biopharma à déployer l’IA à grande échelle La genèse de Concierge et ses premiers impacts sur le terrain Pourquoi commencer avec les utilisateurs est clé pour l’adoption Le rôle de la frugalité et de l’agilité pragmatique (changement d’architecture plusieurs fois en quelques mois, sans interrompre l’usage) La collaboration directe avec les collaborateurs et l’importance des “jobs to be done” Comment associer expérimentation rapide, engagement des équipes et création de valeur concrète Les apprentissages clés pour les Product Owners et managers qui veulent lancer des projets IA Un retour d’expérience sans filtre, qui montre comment un grand groupe peut innover comme une start-up tout en gardant l’humain au centre. 📌 Retrouvez AI Impact sur toutes les plateformes de podcast et sur YouTube. 👉 Abonnez-vous pour ne pas manquer les prochains épisodes. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

    Épisode 5 : Déployer un assistant IA pour 70 000 collaborateurs - Cyril Zaidan (AI Product Manager)
  4. 02/07/2025

    Episode 4 : Les fondations data à l'heure des agents IA - Jérémie Jakubowicz (ex-Veepee / Qonto)

    🔍 Comment la personnalisation des recommandations est-elle arrivée chez Veepee ? 🎙️ De la recherche aux licornes : structurer des équipes Data & IA from scratch Dans cet épisode d’AI Impact, nous accueillons Jérémie Jakubowicz, ex-VP Data chez Veepee et Qonto, pour un échange riche, sans langue de bois, sur les coulisses de la construction d’équipes Data & IA performantes dans l’écosystème tech français. 🧠 De chercheur à leader data dans la techJérémie revient sur son parcours singulier, depuis la recherche académique jusqu’à ses rôles de leadership chez ManoMano, Veepee et Qonto. Trois contextes, trois cultures, une constante : structurer, industrialiser, et délivrer de la valeur. 🔧 Construire des équipes data solides, dès le départ Pourquoi il faut commencer simple, même (surtout) dans un environnement tech avancé Comment structurer une équipe Data & IA à partir de zéro Le rôle du manager technique : rester proche du code, des revues et des arbitrages clés Les pièges à éviter quand on scale trop vite ou trop tôt 📐 Méthodes, rigueur et IA générative L'importance de documenter finement les problèmes avant de chercher des solutions Pourquoi les fondations statistiques restent indispensables, même à l’ère de l’IA générative Sa vision sur les agents IA : quelles ruptures à venir dans l’organisation et les métiers Des anecdotes terrain, des erreurs coûteuses, des enseignements durables sur la mesure d’impact business, la communication avec les parties prenantes, et les soft skills nécessaires pour un data leader en 2025. 🎧 Un épisode dense, actionnable et sans jargon, à écouter absolument si vous pilotez (ou construisez) une organisation data à grande échelle. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

    Episode 4 : Les fondations data à l'heure des agents IA - Jérémie Jakubowicz (ex-Veepee / Qonto)
  5. 18/12/2024

    Épisode 2 : Comment transformer la relation client avec l'IA Générative ? - Adrien Sasportes (CTO @ AlloBrain)

    🎙️ Comment transformer la relation client avec l’IA générative Dans cet épisode, je reçois Adrien Sasportes, co-fondateur et CTO d’AlloBrain, une startup qui repense la relation client grâce à l’IA. Les cas d’usages : ✅ Comprendre les attentes clients à travers l’analyse des millions de conversations vocales et écrites ✅ Automatiser les interactions via callbots et chatbots, et assister les opérateurs en temps réel pour les échanges complexes. ✅ Évaluer automatiquement la qualité des échanges pour améliorer les performances des équipes. ✅ Transformer les avis vocaux en recommandations actionnables pour les métiers. L’impact : 🎯 Amélioration continue : Identifier et corriger les irritants dans l’expérience client. 💬 Réactivité accrue : Répondre plus vite et avec précision. 🚀 Efficacité opérationnelle : Déléguer les tâches répétitives à l’IA pour se concentrer sur l’essentiel. Stratégies et technologies abordées : 🤔 Make or Buy ? Quels critères pour choisir ? 🔍 LLMs ouverts vs propriétaires : Quel modèle pour quel besoin ? 📊 RAGs et modèles longue fenêtre : Pourquoi les RAGs restent essentiels. Un grand merci à Adrien pour ce super échange ! 👉 Et vous, comment voyez-vous l’IA transformer la relation client ? #AIImpact #Podcast #IA #RelationClient #MachineLearning Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

    Épisode 2 : Comment transformer la relation client avec l'IA Générative ? - Adrien Sasportes (CTO @ AlloBrain)

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Le podcast qui vous emmène au cœur des projets IA en production pour: ✔️ comprendre l’impact et la valeur créée ✔️ décortiquer les obstacles techniques, humains et organisationnels au déploiement et à l’adoption de ces solutions ✔️ partager des stratégies actionnables pour maximiser le succès de vos initiatives. 🔍 Au programme : • Quels cas d’usage sont créateurs de valeur ? • Les leçons apprises sur le terrain face aux défis d’adoption et de passage à l’échelle. • Comment construire des équipes IA performantes ? • Des retours d’expérience authentiques, sans langue de bois. Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/fr/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.

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