Il aide 5000 personnes à créer les assistants IA de leurs rêves (Gabriel Hubert, Dust) - #112
Nov 25, 2024
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Gabriel Hubert, cofondateur et PDG de Dust, nous plonge dans le monde de l'intelligence artificielle. Il explique comment créer un produit IA de A à Z, en partageant des conseils pratiques pour ajuster les modèles selon les besoins des utilisateurs. La conversation aborde l'impact des LLMs sur les entreprises et la nécessité d'automatiser les processus grâce à des assistants IA spécialisés. Gabriel évoque aussi les défis liés aux hallucinations de l'IA et la stratégie de Dust pour cibler un public plus large.
Dust révolutionne l'automatisation en permettant aux équipes d'accélérer leur travail grâce à des assistants IA adaptés à leurs besoins.
Les modèles de langage (LLM) transforment le rôle des managers de produits, nécessitant des compétences analytiques avancées pour s'adapter aux nouvelles technologies.
L'accent sur la valeur utilisateur est essentiel lors du lancement de produits basés sur l'IA, garantissant que chaque fonctionnalité améliore réellement l'expérience.
Deep dives
L'importance de l'IA dans les opérations internes
L'IA révolutionne la manière dont les équipes gèrent leurs opérations internes. Dust, une startup cofondée par Gabriel Hubert, vise à réduire le ratio de tâches humaines par rapport à celles effectuées par des machines. L'objectif est d'accélérer les processus opérationnels en utilisant des modèles de langage (LLM) pour structurer et synthétiser l'information. Cela permet aux entreprises d'économiser du temps en éliminant les tâches redondantes et en améliorant la prise de décision.
Exemples pratiques de l'utilisation de Dust
Dust offre plusieurs assistants basés sur l'IA qui aident à diverses tâches au sein des entreprises. Par exemple, un assistant peut organiser le feedback des clients pour faciliter la préparation de réunions, tandis qu'un autre aide à analyser les incidents survenus au cours de la semaine. Ces outils permettent non seulement de gagner du temps, mais aussi d'améliorer la qualité des décisions prises en rassemblant des données pertinentes. En automatisant ces processus, Dust favorise une plus grande efficacité et collaboration au sein des équipes.
Différences entre produits basés sur l'IA et autres outils
Les produits comme Dust se distinguent des autres outils en raison de leur capacité à conserver un contexte d'entreprise pertinent. Contrairement aux simples chatbots, Dust gère les permissions d'accès aux données internes, assurant ainsi que les assistants aient le bon contexte pour répondre aux questions. Ce contrôle contextuel permet d'éviter les déceptions liées à des réponses inappropriées et garantit une plus grande pertinence. Les utilisateurs peuvent également comparer différents modèles d'IA pour déterminer celui qui performe le mieux pour leurs besoins spécifiques.
Lancement et développement de Dust
La création de Dust a reposé sur la détection d'opportunités liées aux technologies émergentes, notamment les LLM. Gabriel et son cofondateur ont identifié que la diffusion de ces technologies dans le monde d'entreprise nécessitait une structure produit pour les rendre accessibles et utiles. Le développement initial a inclus la construction d'une plateforme permettant de créer des applications basées sur l'IA, ouverte à un public non technique. Cette approche a donné naissance à un produit capable de s'adapter aux besoins variés des entreprises tout en simplifiant le déploiement de solutions d'IA.
Évolution des rôles dans les organisations technologiques
Avec l'arrivée des outils d'IA, le rôle des product managers et des designers évolue significativement. Ceux-ci doivent désormais être en mesure de créer rapidement des prototypes et d'intégrer des capacités d'IA dans leurs projets. Les spécialistes de la data, auparavant limités à des requêtes simples, devront également développer des compétences analytiques approfondies pour tirer parti de ces nouvelles technologies. Ainsi, la demande pour des professionnels capables d'utiliser efficacement l'IA et de prendre des décisions éclairées sera plus importante que jamais.
Conseils pour les futurs entrepreneurs et product managers
Pour ceux qui souhaitent lancer des produits basés sur l'IA, il est essentiel de rester concentré sur la valeur utilisateur. Un ajout de fonctionnalité doit toujours améliorer l'expérience plutôt que de devenir un gadget. Les entrepreneurs doivent également être conscients que l'idée géniale ne suffit pas ; une solide exécution et un bon modèle commercial sont incontournables pour le succès. Continuer à expérimenter et à questionner les outils d'IA est crucial pour identifier les opportunités tout en restant à jour dans un domaine en constante évolution.
-- Aujourd’hui, je suis super content d’accueillir Gabriel Hubert sur Clef de voûte. En 2023, il lance Dust avec Stanislas, son cofondateur de toujours, pour aider les équipes à accélérer leur travail grâce à des assistants basés sur l’IA. Gabriel vient sur Clef de voûte nous détailler comment créer un produit basé sur l’IA de zéro, de l’idée au Go To Market. On creuse ensuite l’impact des LLMs sur le monde professionnel avant de se concentrer sur l’impact concret de l’IA dans les métiers du Produit.
Prépare-toi à apprendre : 🔨 Comment tester différents modèles IA en fonction des besoins de l'entreprise 🔨 Comment automatiser les process internes avec des assistants IA spécialisés
🔨 La méthode pour ajuster un produit IA en fonction des retours utilisateurs
🔨 3 conseils pour diminuer les hallucinations de l'IA
🔨 Comment Dust a changé de cible utilisateur ---
[00:00] Introduction de l'épisode [00:58] Présentation de Gabriel [02:04] Création et vision de Dust [03:35] Exemples d'utilisation des assistants IA [06:44] Différences entre Dust et ChatGPT [10:05] Lancement du produit Dust [11:00] Opportunité IA dans le produit [14:26] Questions sur le timing du marché [17:09] Comparaison des LLM avec d'autres techno [22:02] Changement de cible chez Dust [25:38] Adoption des LLM par les entreprises [30:32] Application des LLM pour reformuler des informations [34:09] Réduction des hallucinations et qualité des réponses [38:28] L’importance de la spécialisation des assistants IA [42:24] Différences dans le développement de produits IA [43:01] L'importance du contexte pour les LLM [44:23] Tests utilisateurs sur les produits IA [46:14] Évolution du produit en fonction des retours utilisateurs [48:30] L'avenir des PM avec les LLM et l'IA [54:20] Les compétences à développer pour les PM avec l'IA [56:30] L'impact des assistants IA sur les équipes produit [58:44] Prototypes et la révolution des métiers du design produit [1:00:10] L'accessibilité des données via SQL [1:02:30] Lancer un produit IA [1:07:50] Comment évaluer les opportunités IA et définir une stratégie produit [1:09:58] Conclusion