How AI agents colonized Carrefour – with Guillaume Blaquiere, Carrefour

00:00:00: Pour moi, le problème n'est pas la technologie.

00:00:02: La technologie est bonne, la technologique est ici, c'est plus l'humanité qui change, le management des utilisateurs qui ont pris environ dix ans pour le cloud.

00:00:17: Peut-être qu'on a besoin de s'escaler nous-mêmes à la GenEI et de penser au GenEi peut-être pour avoir une nouvelle façon de penser.

00:00:40: Hello and welcome to the Data Culture Podcast.

00:00:43: I'm Carsten Bange, founder and CEO of Barq & with me again is Florian.

00:00:47: that says it's a data festival edition of The Data Culture podcast.

00:00:50: Aujourd'hui, nous avons le plaisir d'interviewer Goyom Blakia.

00:00:54: Il est architecteur de groupes de données à Kaffur, l'un des deux plus grands retaillants en Europe avec plus de plus que trois mille personnes et il ne pouvait pas le faire au Festival de la dernière date mais il s'agissait de partager ses conseils et les enseignements sur comment l'agence AI est utilisée et maintenant expérimente dans Kaffure avec nous.

00:01:16: C'était une grande conversation, n'est-ce pas, Florian?

00:01:18: ?

00:01:18: C'était, et je veux dire que le modèle était comment l'agence colonise Khafur.

00:01:23: Et comme vous avez dit avec la force de travail très grande, c'est évidemment un challenge et une opportunité.

00:01:29: Donc nous avons parlé des cas d'utilisation qui sont assises en travaillant sur KhaFur.

00:01:35: Nous avons regardé comment s'assurer ces cas de utilisation, nous avons regardés l'entraînement et l'enveloppement pour la force du travail et nous avons aussi parlé également gouvernance, des topics et comment observer l'agentique sur une large scale.

00:01:51: Donc, nous allons le faire !

00:01:53: Je vous jure que c'est très bien de vous avoir dans notre podcast aujourd'hui

00:01:57: !

00:01:58: Hello, thanks for having me !

00:01:59: Oui,

00:02:01: c'était très bien !

00:02:01: Si on parle d'asso, par exemple, à quel point les anciens se colonisent une firme complète ?

00:02:09: Je voudrais

00:02:10: juste vous demander la première question.

00:02:12: Comment avez-vous évoqué les cas de l'utilisation correcte pour une chante

00:02:17: et une génie ?

00:02:18: Pour appeler le cas d'utilisateur, en fait vous devez vraiment comprendre ce que vos utilisateurs veulent ou votre business des utilisateurs.

00:02:24: Parce que la plupart du temps les utilisateurs prennent une idée.

00:02:28: Je veux un AI ici ou je veux un génie parce qu'un génie est... C'est un train.

00:02:33: Mais parfois, leur entourage est seulement pour avoir peut-être seulement queries, seulement des softwares.

00:02:40: Peut-être que c'est AI et pas GenEI.

00:02:42: Donc vous devez vraiment comprendre ce qu l'utilise veut.

00:02:45: Et puis vous pouvez choisir les rights d'entraînement à leurs questions.

00:02:51: Ok, ça ressemble facilement mais comment vous le faites?

00:02:55: Alors... Arrêtez la droite!

00:02:57: Comment vous le trouverez

00:02:59: ?

00:02:59: C'est beaucoup de discussions avec eux.

00:03:02: En fait, nous avons un processus à Carrefour, il est nommé Four in the Box en fait.

00:03:06: Nous sommes quatre personnes différentes dans la même salle pour discuter des solutions.

00:03:15: Nous avons le business, on a les techs et l'expérience UX et vous avez le développement front pour être sûr que tous sont alignés sur ce qu'ils veulent et ce que nous pouvons faire techniquement et pour le business et nous pouvons établir l'exemple correcte pour cela.

00:03:33: J'ai un exemple pour cela à Carrefour, on a un processus pour évaluer le potentiel... Comment dire ceci ?

00:03:49: Il y a la efficacité d'une nouvelle location au restaurant, ce qui sera le turnover du restaurant et le business nous a dit que j'aimerais une génération de préparer un slide pour expliquer ma recherche ou mon analyse.

00:04:09: En fait, les slides ont pris deux ou trois heures à construire pour eux mais l'analyse avant ça a pris deux jours pour obtenir les données, le data internet et l'autre store.

00:04:21: Les warehouses autour des locations mais aussi les données externes avec l'incompréhension de l'arrière, les compétiteurs et tout comme ça.

00:04:34: En fait, tous ces data gathering ont pris deux jours à gérer et à compiler etc.

00:04:43: Et en pensant en parlant à eux, en fait on choisit de bouger la génération slide pour les collections data.

00:04:54: Et en fait maintenant nous pouvons générer deux slides et collèguer le data dans dix minutes et en fait c'est seulement un API call analytics et le génie est seulement pour les générations slides au final.

00:05:07: Donc vous avez besoin de discuter et de réveiller ce qu'ils font et ce sont leurs points avant de faire un AI ou un génie.

00:05:16: Donc, ça veut dire qu'on

00:05:18: tient ensemble les experts en matière de subjectif qui connaissent le processus bien et puis aussi les techies qui savent comment transmettre cela

00:05:28: dans une bonne fonction?

00:05:30: Oui, exactement!

00:05:31: Et c'est pour ça que ce four dans la boîte est très important parce qu'il y a des experts au business, expert sur l'IT, expert à l'AI, etc... et tous les experts peuvent parler !

00:05:42: together and find the right answer.

00:05:46: So I would say use cases are like foundation to drive adoption, basically established AI in an enterprise.

00:05:57: now I mean CAFU is massive.

00:05:59: you have more than three hundred thousand people.

00:06:02: do try to do that centrally.

00:06:05: what's your approach?

00:06:06: how do you drive AI and AI adoption into such a large organization?

00:06:11: yeah it so good Question, parce que jusqu'à maintenant, l'AI, on va dire le legacy AI ou l'AI avant la génie AI, était centralement managé.

00:06:21: Parce qu'on a besoin d'avoir un expert sur l'aie pour construire un modèle de recommandation pour notre e-commerce, pour avoir des modèles de régulation, des modéles de prédiction pour les warehouses et tout ça.

00:06:32: Donc c'était l'experte à faire cela.

00:06:35: Maintenant avec la géni et les explosions du nombre de cas de utilisation Un équipe central n'est pas vraiment souhaitable, c'est vraiment un botonnet.

00:06:47: En fait... et je suis sûr qu'on va parler de cela juste après.

00:06:51: La plupart des points d'apprentissage quand vous avez agence, ce n'était pas pour construire une agence.

00:06:56: Donc oui, nous avons l'expert et nous pouvons aider les différentes factures digitales à Carrefour, aux divers business lines sur Carre Four afin de développer ces agences.

00:07:07: mais ce sont des équipes qui ont aussi l'intérêt d'intégrer ces agents dans les applications existantes.

00:07:18: Et cette intégration, c'est pour ça qu'il y a des applications, il y a l'honneur de leurs applications, ils ont l'occasion d'interagir des agents dans ces applications et cela s'exprime dans différentes entités pour donner la traditionnelle AI, la intégrisation de l'AI l'intelligence, la software de l'intégration à la factory digitale et d'en concentrer seulement sur le corps GNI dans les équipes centrales.

00:07:47: Comment

00:07:48: pouvez-vous soutenir cela?

00:07:50: ?

00:07:50: Juste pour obtenir quelques idées, est-ce que c'est beaucoup d'éducation ?

00:07:54: Est-ce qu'on donne les right tools aux gens ?

00:07:59: Il y a beaucoup de factures, comment peut-il faire ça?

00:08:02: ?

00:08:02: Oui, c'était... d'éducation.

00:08:06: Pourquoi ?

00:08:07: Parce que c'était mon cas au début parce que je suis un développeur de softwares et j'ai commencé avec Java au début.

00:08:14: et pour moi, quand j'écoute une unité test, c'est binary.

00:08:19: Ça marche ou ça ne marche pas.

00:08:22: Et quand tu dis à AI qu'il n'y a plus de binariats ou des déterministes, il y a probablement une liste et vous avez besoin d'accepter et de penser.

00:08:33: Probabilistiquement, je dois dire ceci.

00:08:37: Mais parfois l'AI n'est pas accurate.

00:08:41: Peut-être que de ne pas avoir de l'accuré c'est un bon résultat et il n'en est pas parfait.

00:08:49: Et vous avez besoin d'accepter ça.

00:08:51: Vous avez besoin de penser différemment ce qu'on expecte, quel sont vos outils, comment évaluer votre agent ou même vos modèles AI.

00:09:01: si c'était la réagence ou les recommandations Vous devez penser différemment.

00:09:05: C'est pourquoi un expert central sur l'AI, juste d'éduquer ou d'aider les utilisateurs à changer leur minds, est intéressant et important parce que beaucoup de gens sont binariés.

00:09:21: Même si vous êtes en excès, le travail ne marche pas.

00:09:25: La compétition est exacte.

00:09:27: Il n'y a pas plus ou moins des centimètres.

00:09:28: Non, c'est exact.

00:09:29: C'est une nouvelle montagne !

00:09:30: Et sur un côté technique, est-ce qu'il y a quelque chose que vous

00:09:40: pouvez faire ?

00:09:41: Démarrer l'adoption, beaucoup de firmes d'aujourd'hui provoquent des rappeurs de ChatsGPT, je dirais comme entreprise GPTs ou ce genre de choses.

00:09:52: Est-ce que c'était quelque chose dont vous avez regardé

00:09:57: aussi ?

00:09:57: Oui, nous avons commencé à avoir l'internel Carrefour Agent.

00:10:02: Carfour assistance to help the business users using LLMs and not public LLM, like CloudGPT et so on.

00:10:13: To exil-trade data.

00:10:14: So we started to use LLMS internally... ...to develop something but we switch to Gemini because we are in Google Workspace And so we abandoned our internal initiative to have a secure LLM, l'assistant à Carrefour.

00:10:35: Nous avons switché de Gemini avec Google Cloud et leurs contractes en confidentialité pour les contrats qui peuvent entrer sur Google.

00:10:44: Nous entrons sur Google et nous utilisons un GMI out of the box.

00:10:51: En revant au cas d'utilisation, vous avez déjà mentionné quelques aspects.

00:10:55: Vous voyez-vous ?

00:10:55: Surtout maintenant qu'il y a une géantique AI Est-ce qu'il

00:10:59: y a déjà une émergence

00:11:01: de patterns ou d'autres zones où il y a beaucoup d'utilisations, où les gens voient le bénéfice de l'automation magique ?

00:11:11: Dans un entreprise comme toi, peut-être dans la chaine supply ou en e-commerce, peut être une façon différente pour Google.

00:11:18: Oui, je dirais oui.

00:11:23: En fait nous sommes... plus en utilisant l'agent, l'AI et non l'AIS.

00:11:29: il y a des patterns.

00:11:32: En fait quand nous avons évalué d'autres outils de utilisation ou quelque chose d'autre pour dire qu'au début on veut utiliser un software parce que le software est déterminique.

00:11:48: c'est facile à impliquer.

00:11:51: Si on ne peut pas, on peut imaginer d'avoir AI ou GNI.

00:11:55: AI est plus pour les prélections de la future et GNI est mieux sur l'instructeur des données.

00:12:05: Dans mon équipe, dans ma équipe à Carrefour, je suis en train de travailler avec la plateforme de données.

00:12:14: Et dans cette plateforme, nous avons BigCory, c'est un database columnaire et nous n'avons... On a beaucoup d'instructeurs de données.

00:12:24: Nous avons des détails structurés en table et coloums, et pour faire cela, la plupart du temps, l'analysation des tables, des dashboards, des couilles sont élevées pour répondre à certaines questions comme les locations store, c'est exactement le cas.

00:12:42: Mais plus et plus.

00:12:44: nous avions avancé dans quelques discussions si vous avez quelque part où... d'un événement impréhensible, des casques, etc.

00:12:54: Et nous devons avoir une analyse de données structurelle, comme les commentaires et les descriptions, peut-être des couleurs productives.

00:13:05: Si on veut tous les produits avec le shade red, ce n'est pas un ennemi de la valeur rouge dans votre database, c'est seulement l'agentique analytics.

00:13:18: en commençant à penser différemment plus en plus sur ce que sont nos nouvelles possibilités avec l'Agentique AI.

00:13:26: Mais parce qu'il y a précédemment, nous étions vraiment formatisés pour penser dans une façon, nous devons rébuilder notre cerveau pour penser différetement et ouvrir notre imagination pour créer des capacités

00:13:42: AI.

00:13:42: Je pense que... qui couvrent vraiment bien les aspects techniques de patteurs dans le usage

00:13:49: d'Agentic

00:13:51: AI.

00:13:51: Le business retail a un peu de processus très importants, je dirais que vous avez probablement une grande département procuré.

00:13:59: Vous faites beaucoup d'advertisements et des communications customaires.

00:14:03: Je pouvais imaginer qu'il y aurait des processus où l'Aientic AI pourrait être utilisé très bien mais vous avez une idée sur les zones de votre... En général, le modèle de business en général bénéficie la plus d'une Chante Gai.

00:14:16: Oui,

00:14:17: oui.

00:14:18: En fait, c'est quand même où vous avez l'instruction des données.

00:14:23: L'instructeur des données est seulement une discussion.

00:14:25: Il pourrait être avec les supports, il pourrait être une campagne de marketing où vous voulez produire un peu d'images ou des vidéos.

00:14:37: Peut-être que ce n'est pas le final... mais juste pour éterrir, juste pour gagner l'inspiration, juste d'avoir quelque chose.

00:14:44: Mais c'est vraiment focussé sur l'instructeur de données.

00:14:49: Si vous voulez générer des données simples ou des données scientifiques, GNI n'est pas le meilleur tool pour cela.

00:14:58: C'est vrai que c'était vraiment pour la créativité ou, oui, l'instrument de données, pour moi c' était le meilleur answerant pour cela !

00:15:07: et tout le domaine, il pourrait être un ad-share pour résumer l'analyse.

00:15:12: Il ne peut pas avoir des places où on contracte l'analysation quand vous avez des discussions ou des négociations avec les propriétaires.

00:15:21: Où n'est-ce qu'il y a des textes, non dans la columne mais dans le texte libre en fait.

00:15:30: C'est vraiment une data structurelle qui est la meilleure place pour le GNI.

00:15:35: Intéressant !

00:15:37: Et ça fait du sens, parce que c'est l'aspect de GenAi.

00:15:42: Dans la présentation que vous voulez faire dans le festival des données, vous avez dit qu'il y a un café colonisé d'agents.

00:15:53: Je pense que cela représente plus comme les next steps.

00:15:56: GenAI est une technologie très bien suitée pour nouveaux cas de utilisation avec des données unstructurées ou qui ont une nature probabiliste.

00:16:03: Maintenant, tu as dit que l'agence colonise.

00:16:06: Pourquoi as-tu choisi ce titre ?

00:16:09: Ou comment vois-tu maintenant qu'est-ce qui se

00:16:11: passe avec l'AI hygiénique ?

00:16:14: Oui, en fait, oui.

00:16:14: Je choisis cet article parce qu'en février dernier, j'ai commencé à prototype un agent d'assistance des plateformes de données pour aider les utilisateurs, en faite, les utiliseurs internals de la plateforme de données, Answers, previously we have a Google chat space where the internal users ask questions and the data platform team, my team provide answers.

00:16:44: We have documentation but sometimes users don't like to read the documentations But the documentation is not perfect.

00:16:52: you also see some knowledge in discussions in chat history because you can ask question ce qui n'a pas été documenté dans les documentations.

00:17:00: Donc, vous pouvez avoir plus de détails sur des parts très spécifiques.

00:17:05: Et parce que pour cela, le knowledge humain est très important et nous aimerons maintenir cet outil de utilisation et nous pluggons notre un agent sur cette chaîne.

00:17:17: Nous avons une nouvelle règle sur la documentation et sur l'histoire de Chatti et le premier coup en février On était très, très successeux et nous avons des grandes adoptions parce que l'on plait directement les agents sur le space de Godchatt.

00:17:34: C'était notre premier tour sur la plateforme d'assistance data.

00:17:38: Et parce qu'il a été génial et on a eu un bon feedback de nos utilisateurs, nous commençons à répliquer cette initiative pour notre projet Kafka.

00:17:48: pour la gouvernance de données, pour les groupes de données.

00:17:56: Pour notre plateforme de données et des outils d'accueil pour le soutien parce que nous sommes au centre de la plateforme des données.

00:18:03: Nous avons des gens sur le call, la nuit et le weekend.

00:18:06: Et nous avons un outil d'Accueil à suivre l'incident de tickets etc.

00:18:11: Donc on commence à répliquer cette même pattern en mini-mini et c'est pourquoi nous avons colonisé la plateforme de données, au moins à Carrefour avec six agents dans six mois.

00:18:24: C'était très rapide parce que ce n'était en fait pas si difficile pour déployer.

00:18:31: quand l'intégration a été faite par Google Chat, c'était pour ça qu'il y avait les coalitions et les expansions des agents.

00:18:41: C'est assez intéressant parce que ça aligne très bien avec quelque chose d'autre côté.

00:18:46: On parle souvent de cette tension entre l'IT et le business, et beaucoup de ces tensions viennent du moment où ils ne délivrent pas dans ce temps que j'ai expérimenté, qu'ils ne répondent pas à mes questions etc... Donc si tu penses qu'une expérience comme celle-ci pourrait bénéficier aussi la collaboration entre les deux ?

00:19:07: les équipes, si vous voulez, comme le domaine de business, l'IT central.

00:19:11: Oui,

00:19:16: oui... En fait, oui, on peut speed up la communication ou des décisions entre les deux.

00:19:24: mais où nous avons un grand bénéfice dans ces implementations c'est plus sur le speed du transport.

00:19:33: Peut-être que le transport de l'agent n'est pas le parfait ?

00:19:37: Mais ce n'est pas un problème parce que les gens de l'équipe de la plate-dame des plateformes peuvent ajouter plus de détails sur l'agent Antwerp.

00:19:46: Et parce que ces nouvelles discussions belongent à la histoire de chat, le prochain Antwerpe du agent devrait être meilleur car cela devient d'une base de moulage du agent.

00:19:59: Donc même si l'Antwerp n'a pas le mieux, plutôt qu'à attendre une heure ou deux heures... d'avoir un renseignement de l'humain.

00:20:08: Maintenant, vous avez un renverseignement en deux minutes et vous pouvez éloigner le utilisateur du business pour lutter, peut-être pour aller plus vite, peut être pour continuer la discussion avec l'agent de deepdive sur ce type d'hôpital.

00:20:21: Et donc nous éloignez l'utilisateur des businesses et ils vont maintenant travailler plus vite grâce à ces agents.

00:20:32: Intéressant !

00:20:32: Qu'est-ce que c'est de votre vue ?

00:20:35: Est ce qu'on réplique des systèmes existants avec les meilleures?

00:20:41: Ou est-ce qu'il y a un enhancement d'un aspect d'interface spécifique ou quelque chose comme ça ?

00:20:48: Où est le trend ?

00:20:49: Aujourd'hui, nous sommes répliqués sur ce que nous savons.

00:20:54: C'était un processus pour répondre aux questions dans Google Chat, précédemment dans l'analyse store location Même si ce n'est pas agentique, on est répliquant et accélérant une partie de l'usage pour speed up les usagers.

00:21:14: Maintenant c'est plus de speed-up et d'improver les processus existants.

00:21:23: Je pense que le next step va être de réveiller globalement tous les processuses de la compagnie mais c'était long et difficile parce qu'on était... une grande compagnie.

00:21:33: Il y a beaucoup, beaucoup de stackholders du workflows mais vous devez réviser les processus mondiaux et peut-être renseigner avec des processus d'agentique ou quelque chose comme ceci.

00:21:47: Je l'ai augmenté et en

00:21:52: fait

00:21:53: je ne sais pas ce qui sera le futur mais je pense que vous deviez renseindre et reviser vos processus avec la nouvelle technologie, les nouvelles capacités de l'EGNI.

00:22:02: Peut-être qu'on va prendre quelques coulisses, peut-être que seulement les valeurs humaines arrivent à la fin et ne sont pas dans les trois ou quatre étapes du processus.

00:22:13: Oui, nous devons réagir sur cela mais quand on est une grande compagnie, ça prend un temps.

00:22:17: Vous avez besoin d'une maturité, vous avez besoin aussi d'un soutien parce que... encore une fois car l'agentique est probablement... Vous devez avoir confiance dans vos régions, ou peut-être pour ajouter plus de gates pour avoir des valeurs humaines.

00:22:32: Donc ce sera un processus d'interaction.

00:22:34: Et en parlant de cela je voudrais avoir quelques parallèles avec les options cloud.

00:22:42: Pour moi le problème n'est pas la technologie.

00:22:45: La technologie est bonne, la technologie est ici.

00:22:47: C'est plus l'humanité qui change, le management des utilisateurs.

00:22:55: il y a environ dix ans pour le cloud.

00:22:59: Peut-être que nous devons s'obtenir à nous-mêmes, de s'observer à la GenEI et de penser au GenEi et peut-être avoir une nouvelle façon de penser sur les outils du monde, dans peut- être cinq, huit, dix années, d'être maturés et de réveiller elles.

00:23:20: Can you give our listeners and viewers a few tips?

00:23:23: what works best from your experience so far?

00:23:26: So how, what are things that you did to upskill people.

00:23:30: It's more like also mindset shift in the way.

00:23:34: Are there any particular initiatives that work very well ?

00:23:38: Oui,

00:23:40: et peut-être que ce n'est pas le plus efficace pour la compagnie.

00:23:44: Aujourd'hui, quand on a un nouveau cas de utilisation ou un nouveau problème ou un nouvel issue, même sur les plateformes de data, nous commençons à dire oui, je vais essayer d'utiliser GNI, peut- être de développer avec GNI.

00:23:59: Peut-être de trouver une solution avec Gni, avec un agent, avec Gemini... Je vais commencer à utiliser ça.

00:24:07: En fait, pour tester les limites.

00:24:11: Pour vraiment appuyer à vous-même, il faut tester et essayer de l'améliorer avec ça.

00:24:18: Parce que parfois quand je vois le Big Tech dire oui, l'apprentissage va mourir parce qu'il y a un agent qui repasse tout le monde.

00:24:31: Et quand j'ai développé des agents et quand je suis dédié par la le rate de hallucinations, la haine de hallucination je ne suis pas prêt à déléguer tout mon travail pour une agence parce que maintenant vous avez besoin d'enverser, de réveiller, d'approprier ce genre de choses.

00:24:52: Donc les plus efficaces choses sont de tester et peut-être de fail.

00:24:58: mais vous commencez à ressentir comment ça fonctionne, ce qu'il peut faire, quoi il ne peut pas et vous êtes un meilleur vision, une meilleure perspective parce que vous le savez mieux.

00:25:12: Donc

00:25:13: expérimentation d'études

00:25:16: ?

00:25:19: Oui !

00:25:20: Et l'ecosystème IT est plus comme ça.

00:25:21: Vous avez besoin de tester, vous avez besoin d'essayer.

00:25:25: C'est mieux qu'à lire et à s'entraîner.

00:25:28: Je pense que test c'est meilleur.

00:25:29: J'ai

00:25:31: peut-être demandé une question basée mais je... J'ai l'impression que dans la culture allemande où nous sommes basés, que le défaut n'est pas quelque chose qu'il y a des gens qui sont très fonds de ça.

00:25:45: Donc, être en train d'essayer ce genre de choses et d'être en train de faire des erreurs, il y a une erreur pour vous-même, pour votre carrière, pour vos standings et les entreprises... Et c'est quelque chose que je pense que c'était aussi pour s'entraîner sur l'adoption AI.

00:26:00: C'est-ce que c'est similaire dans la culture française ou dans une large organisation française ?

00:26:06: Ou est-ce qu'on voit le même pattern ?

00:26:08: Oui, oui.

00:26:09: Tout à fait !

00:26:09: Nous sommes dans les mêmes mindsets.

00:26:12: Nous sommes plus et plus influencés par l'anglais, donc l'UK ou l'US, que l'affaire est partie du processus et de l'esprit.

00:26:27: Mais en France nous sommes tous les mêmes.

00:26:29: Et ce n'est pas facile.

00:26:31: Même quand vous êtes dans cette culture, vous avez besoin d'essayer, de faire, d'admettre que c'était le

00:26:38: bon moyen.

00:26:39: Parfois,

00:26:40: c'est difficile mais à Carrefour a eu l'occasion d'avoir des managers de weight même au top, où la faillite est acceptée.

00:26:49: donc ne faites trop souvent mais vous pouvez essayer et si vous apprendre quelque chose de votre faillit c'est le bénéfice.

00:26:59: C'est un bénéfique parce que vous pouvez le partager avec les restes de la compagnie et vous pouvez éviter ce genre d'affaires avec autres équipes en France, mais aussi dans l'autre pays du Carrefour.

00:27:09: Mais ce n'est pas tout le temps et ce n'sais pas facile à commencer.

00:27:13: Mais oui, nous sommes dans la même manière qu'on est dans la culture germanaise.

00:27:16: Ça fait du sens !

00:27:18: Je pense que on

00:27:20: a eu un bon ressenti sur cette expérience.

00:27:26: Tu es appelé colonisation... mais les choses se sont réveillées, vous êtes expérimentés.

00:27:29: C'est peut-être qu'on parle aussi d'aujourd'hui de l'arrivée.

00:27:34: Vous avez également dit que maintenant ça doit arriver décentralement dans les départements.

00:27:41: Ils doivent savoir où un agent peut automiser quelque chose par exemple.

00:27:45: Je pense que cela réserve la question du gouvernement AI.

00:27:49: Est-ce que c'est quelque chose que vous regardez et est-il déjà établi ?

00:27:53: Establiez-vous de la façon dont les choses sont développées ?

00:27:57: Qu'est ce que vous approchez

00:27:58: là ?

00:27:59: Nous sommes dans le milieu du processus et en fait, nous essayons d'évaluer quelle est la meilleure plateforme pour aider nous à gouverner, à régister, à lire les agents peut-être avec l'honneur de l'agent.

00:28:15: Comme on a un producteur data, peut être qu'on va avoir un productateur agent pour avoir cette responsabilité.

00:28:24: Oui, on marche sur ça.

00:28:26: Honnêtement aujourd'hui parce que c'est très drôle d'avoir des agents.

00:28:29: On a beaucoup de équipes qui tentent d'utiliser l'initiative et c'était génial !

00:28:40: Il y avait une initiative avec des agents mais parfois elle n'est pas gouvernée ou oversee par un IT-team.

00:28:47: Peut-être qu'il n'y ait que le business team qui essaie de construire quelque chose avec les agents.

00:28:52: Business Team Ils ne sont pas vraiment conscients de la sécurité, des pratiques IT et tout.

00:28:58: Donc vous devez leur expliquer et avoir besoin d'acheter leurs agents et de les bagager dans un moyen correct pour s'assurer qu'ils aient la sécurité des pratiquants en place.

00:29:11: Aujourd'hui nous devons gouverner cela mais parce que c'est appuyé partout dans l'équipe et dans toutes les équipes C'est très difficile d'avoir un bon overview de qui fait quoi.

00:29:26: Avec l'officiel, avec les tools privates, peut-être avec Cloud ou OpenAI, plutôt que de Gemini parce qu'on est plus Google centric à KFour.

00:29:36: Comment traiter ça ?

00:29:38: Comment être sûrs que le contrat et la cause sont correctes ?

00:29:43: Oui c'est vraiment très difficile !

00:29:45: Nous sommes dans le milieu des analyses maintenant.

00:29:47: Je suis sûr que beaucoup de compagnie aussi parce que tout ce... Les plateformes d'agent de gouvernance sont construits maintenant et je ne peux pas dire quels seraient les meilleures plateforms pour nous et pour le reste du monde.

00:30:03: Un aspect

00:30:03: que beaucoup

00:30:05: de firmes aujourd'hui regardent, quand il s'agit des gouvernements c'est aussi l'aspect observable.

00:30:12: Je veux savoir comment la probabilité des LLMs et un fonctionnement autour d'elles qui pourrait être plus rouleuse, travailler ensemble où se débrouille, les décisions sont faites.

00:30:25: Est-ce que c'est aussi quelque chose qu'on

00:30:27: est en train de regarder et ce qu'il y a ?

00:30:29: Oui, oui.

00:30:29: C'est pourquoi il est important d'y travailler avec l'équipe AI et l' équipe AI parce qu'ils ont cette meilleure parenthèse pour monitorer et observer leurs applications AI.

00:30:39: Nous observons nos applications software, bien sûrs mais les applications AI sont aussi pour observer peut-être dans une façon différente car vous avez besoin d'understand... Qu'est-ce que l'agent fait et qu'il faut logger tous les événements de l'Agence ?

00:30:56: Il a reçu un utilisateur, il a invoqué une LLM.

00:30:59: Vous avez une LM Request, une Llm Response, deux Requests, deux Responses, un Schizuselle.

00:31:04: Donc vous avez beaucoup, beaucoup d'événements d'agents.

00:31:09: Et vous avez besoin d'évaluer si c'était la meilleure option par l'Agente ou pas.

00:31:14: Et cette évolution n'est pas binarie.

00:31:17: C'est pourquoi vous avez besoin d'expertise à évaluer correctement différents aspects et différentes métriques, et c'est différent que les métrires en général qu'on processera habituellement.

00:31:33: À Carrefour, on utilise beaucoup de Google, comme ceci aussi, et on utilise AIDK l'Agent Development Kit, le framework promis par UGLE.

00:31:43: Et dans ADK il y a un plug-in qui s'appelle BigQuery Agent Analytics.

00:31:48: C'est logger tous les événements de l'agent dans Bikkuri.

00:31:54: Bikkuri est une entreprise d'articles où vous pouvez conclure vos données avec SQL.

00:31:58: Et parce que vous avez tous vos événement agents, la logue en fait, dans Bikkurie, vous pourrez performer l'advance analytics Avec Coree, vous pouvez grouper les données.

00:32:10: Vous pouvez aussi utiliser l'AI fonctionner dans BigCoree, comme cliquer AI classifier, AI rank pour grouver vos questions, pour groucher l'answer et le data directement dans BigKoree.

00:32:25: Et ceci est mieux, plus vite quand vous avez directé les données sur un database que dans votre amour.

00:32:31: Cette plug-in de BigCurry Agent Analytics est aussi disponible sur Langraph, si vous voulez l'utiliser.

00:32:39: En fait, cela gère tous les événements d'open telemetry que vous pouvez avoir dans vos applications et traduitent ces événementes d'Open Telemetry en data BigCury et logite les données à BigCurie.

00:32:54: Je veux dire qu'il ne faut pas... Vous pouvez utiliser le Prometheus, Grafana ou autre chose pour avoir les mêmes données mais dans d'autres manières.

00:33:05: Mais pas sur la base de database.

00:33:07: Si vous êtes dans une façon standard ou législative pour monitor des applications, ce n'est pas dans un database où vous pouvez faire plus qu'un service

00:33:19: logon.

00:33:19: C'est assez intéressant à partir du sujet parce que nous n'avons pas parlé Comment s'occuper de l'usage, comment assurer le cassement, qui sont vraiment adaptables pour la génie d'agenda, en faisant elles très utilisables et gouvernées.

00:33:36: Pour être honnête, j'ai une question qui m'intéresse beaucoup parce qu'il y a un code Claude par exemple, il y a beaucoup d'autres alternatives à ça et c'est tellement jeu changé pour beaucoup de gens sur lesquels tu codes.

00:33:49: Tu es un ingénieur des données.

00:33:51: Comment se sent-on ?

00:33:52: Comment influence-t-elle dans ton shop?

00:33:54: Oui, il s'évolue très vite.

00:33:57: Et parfois c'est excitant, parfois étrange et vous avez beaucoup d'émotions autour de l'agentique.

00:34:10: Et encore une fois, vous devez trouver un moyen de travailler avec ça.

00:34:14: Aujourd'hui, on utilise ça.

00:34:19: Je suis sûr que le génie AI est là pour... pour longtemps, toujours avec nous et je sais qu'il accélère ce que l'on veut acheter.

00:34:29: Pourquoi ?

00:34:31: Parce que vous devez encore comprendre ce que vous voulez faire.

00:34:37: Je ne sais pas... SQL, j'aimerais créer un pivot table ou quelque chose comme ça.

00:34:43: Je n'en remercie pas.

00:34:44: comment évoquer mon cycle query pour performer sur ces pivots?

00:34:49: mais Je sais ce que j'aimerais acheter, je sais l'archélecture de ma Corée et le tableau de Corée.

00:34:54: Donc je peux demander à la GNI d'avoir des réponses et une simple réponse sur comment évoquer mon Corée ?

00:35:05: Ainsi qu'à aller aux documentations et regarder les idées correcte, etc... La GNI m'a donné des documentations instantanées et je peux partir rapidement.

00:35:17: Quand je vois tous les codes VIP, ce genre de développement, etc.

00:35:25: Donc oui, bien sûr, Cloud est mieux que Gemini et j'utilise principalement Gemini donc je ne peux pas comparer avec Cloud.

00:35:32: mais en fin et c'est l'un des problèmes de notre équipe sécurité à Carrefour on veut rester dans... d'avoir notre code managable, understandable par l'humain.

00:35:48: Donc si vous utilisez trop beaucoup de GNI pour générer le code, comment être sûr que le code est correct ?

00:35:55: Comment être sûr qu'il est maintenu ?

00:35:57: Comment seriez-vous sûrs que si vous avez un problème en milieu de la nuit, vous serez capable d'être humain, à pouvoir comprendre et fixer ça ?

00:36:08: Si vous mettez le GNI partout, il sera difficile !

00:36:13: Donc pour moi, je suis un pilote d'architecture, pilote de développeur.

00:36:17: Le GNI est vraiment bon.

00:36:19: J'ai plus de questions sur le débutant, les nouveaux étudiants ou les freshly gradués.

00:36:29: Comment y arriveront-ils ?

00:36:31: On va apprendre comment s'occuper correctement du GNI, comment lutter correctement des applications, comment être sûr que... d'aller correctement sur le GNI pour obtenir leur réponse.

00:36:47: Et oui, je suis plus concerné par la nouvelle détention et oui, j'ai vu un gaffe ou peut-être une erreur.

00:37:00: Ou encore, peut- être dans trois ou cinq ans que l'EU sera si puissant que mon remarque n'est pas utile mais il s'évolue trop vite.

00:37:12: Je ne sais pas ce qui serait la figure.

00:37:15: Goyom, merci beaucoup pour cette vue dans le futur et je pense qu'on l'a tout d'accord, personne n'en sait vraiment.

00:37:23: Donc nous avons seulement quelques hypothèses et vous avez une.

00:37:27: Et c'est parfaitement validé !

00:37:29: C'était une conversation super intéressante.

00:37:31: Merci pour les insights sur ce qui se passe à Kavour et comment vous portez des agents dans votre organisation.

00:37:40: Je vous souhaite tous les meilleurs.

00:37:42: J'espère que vous allez voir à la prochaine date de fête, en mars, dans Munich, au mois de mars, et je vous dis jusqu'à aujourd'hui,

00:37:50: tous les besties et bye-bye !

00:37:52: Merci beaucoup !