dIAlogue - Le podcast de Bullseye Ai

🎯 La Beauce prend de l’avance avec une IA pragmatique L’intelligence artificielle, ce n’est pas juste pour les géants. C’est aussi, et surtout, pour les entreprises régionales qui veulent gagner en efficacité, même avec peu de données. Dans cet épisode du podcast dIAlogue, David reçoit Hélène Latulippe, directrice générale du Conseil économique de Beauce, pour parler d’une initiative régionale en plein déploiement : une nouvelle cohorte d’adoption de l’IA, en collaboration avec Bullseye AI. L’objectif est clair : outiller concrètement les entreprises de la Beauce pour repérer des projets d’intelligence artificielle accessibles, utiles et rentables, peu importe leur taille ou leur niveau de maturité numérique. 🤝 Une collaboration régionale pour passer à l’action Le Conseil économique de Beauce et Bullseye AI unissent leurs forces pour offrir aux entreprises de la région : ✅ Un atelier immersif pour les dirigeants ✅ Une collecte intelligente des besoins en IA (avec IA) ✅ Une analyse centralisée pour extraire les opportunités d’automatisation ✅ Une méthode claire de priorisation ✅ Et surtout : une logique de co-développement entre entreprises Ce n’est pas un programme pour “acheter de l’IA”, mais pour identifier ce qui est faisable, pertinent et structurant, en tenant compte des contraintes réelles sur le terrain. 🧩 Moments forts de l’épisode 🔹 Qu’est-ce qu’un conseil économique en 2025 🔹 Pourquoi l’IA est maintenant accessible aux PME 🔹 La vérité sur les données “parfaites” (et pourquoi ce n’est plus requis) 🔹 Le modèle Bullseye : former, sonder, prioriser, partager 🔹 Comment la Beauce mobilise ses entreprises 🔹 Le piège des quotas de main-d’œuvre étrangère 🔹 Deux coups de baguette magique pour aider l’économie locale 💡 Ce que vous allez apprendre ✔️ Comment démarrer un projet d’IA sans équipe technique ✔️ Pourquoi les petites entreprises ont tout à gagner à s’y mettre ✔️ Ce qu’un modèle “frontière” peut automatiser dès maintenant ✔️ Comment tirer parti de la collaboration régionale pour baisser les coûts ❤️ Pourquoi écouter cet épisode Si vous êtes une organisation de développement économique, une chambre de commerce ou simplement une PME curieuse, cet épisode donne une vision terre-à-terre de ce qu’il est possible de faire avec l’IA dès maintenant, sans se compliquer la vie. C’est le moment de passer à l’action et de le faire ensemble. Vous êtes dans la région de la Beauce? Inscrivez votre entreprise pour la cohorte IA 2025. Vous êtes ailleurs au Québec? Inspirez-vous de cette approche pour votre territoire. Prenez un moment pour commenter, vous abonner, et partager cet épisode à une personne qui croit encore que “l’IA, c’est pas pour nous autres”.       #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #beauce #developpementéconomique #pme #roadmapIA #bullseyeAI #regions #transformationnumérique #dIAlogue

🔥 Jusqu’à 48X plus performant… grâce à une meilleure compréhension de l’intelligence. Chez Intel, Étienne Élie, PhD, ingénieur senior devenu professeur à UCLA, a mené un projet combinant intelligence humaine et IA. Résultat? Jusqu’à 48 fois plus de performance pour certains groupes, et 55 % de réduction des coûts. Mais l’entreprise a freiné net. Pourquoi? Parce qu’en entreprise, la technologie n’est jamais seule en jeu. Il y a la peur. La culture. L’humain. Dans cet épisode, David Proulx et Étienne décortiquent ce qui fait vraiment la différence dans les projets d’IA qui livrent… et ceux qui échouent.   🧠 Une exploration à fond des différents types d’intelligence : • Intelligence fonctionnelle (là où l’IA brille) • Intelligence instinctive (liée à la survie, à la vitesse) • Intelligence émotionnelle (liée aux dynamiques humaines) • Intelligence grégaire et culturelle (liée au groupe, à l’appartenance, au pouvoir)   🎯 Étienne explique comment ces formes d’intelligence influencent la transformation numérique, la résistance au changement, la structure des équipes… et pourquoi comprendre ces mécanismes est devenu essentiel pour tout gestionnaire moderne.   📊 Ce que vous apprendrez : • Pourquoi 85 % des projets IA échouent malgré la bonne techno • Comment les entreprises utilisent l’IA… pour améliorer le travail des autres, jamais le leur • Ce que l’IA ne comprendra jamais des humains (et pourquoi ça compte) • Ce que vos chiffres révèlent (ou masquent) sur vos vraies croyances • Pourquoi certaines cultures d’entreprise tuent l’innovation sans le vouloir • Et comment combiner IA et intelligence humaine… sans perdre votre monde   ❤️ Pour qui est cet épisode : • Chefs d’équipe, de direction ou transformation • Curieux d’IA, mais lucides sur ses limites • Gestionnaires fatigués de projets qui tournent en rond • Leaders qui veulent augmenter leur impact sans sacrifier leur monde • Tous ceux qui pensent que la technologie, c’est bien… mais l’humain, c’est mieux pensé   🧭 Cet épisode, c’est une boussole. Pour savoir où l’IA a sa place… et où vous devez reprendre la vôtre.   💬 Dites-nous ce que vous en pensez dans les commentaires. 🔔 Abonnez-vous pour plus de contenu clair, humain, intelligent. 👍 Likez si ce podcast vous aide à voir plus clair. 📢 Partagez cet épisode avec un collègue, un dirigeant ou un professeur qui se pose les bonnes questions.       #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #gestiondesressourceshumaines #leadershiptransformationnel #transformationdigitale #cultureorganisationnelle #phdingenieur #dialoguepodcast #etienneelie #productivitéenentreprise

Et si arrêter de miser sur son propre modèle d’IA… était la meilleure décision stratégique? C’est exactement ce que Patrick Murphy et son équipe ont fait chez Maket, une startup montréalaise qui vient de lever 4 millions $ pour accélérer sa mission : démocratiser l’architecture résidentielle grâce à l’intelligence artificielle. Dans cet épisode ultra pertinent pour les fondateurs, les chefs de produit, les investisseurs et les geeks d’IA, on jase de pivot technologique, de levée de fonds transfrontalière, de la réalité terrain du développement de produit… et d’orchestration d’agents IA. 🧠 Moments clés : Pourquoi entraîner son propre modèle IA, ce n’est plus toujours le bon move Comment Maket a attiré des investisseurs comme Reid Hoffman L’erreur stratégique que plusieurs startups font en IA (et comment l’éviter) Les coulisses de la levée de fonds de 4M$ (et pourquoi ça a pris 1 an!) Le futur de l’architecture : agents IA + visualisation + robotique Ce que Patrick referait différemment s’il repartait à zéro 🏗️ Cas concret : Maket, c’est une plateforme qui permet à n’importe qui de concevoir, visualiser et ajuster des plans architecturaux sans passer par tout le processus traditionnel. On parle ici de rendus photoréalistes générés par IA, de modifications en langage naturel, et d’un outil qui a déjà attiré plus d’un million d’utilisateurs. Mais au lieu de bâtir leur propre modèle IA coûte que coûte, ils ont pris une décision audacieuse : orchestrer des modèles existants pour livrer un produit plus rapide, plus fiable… et qui scale. ❤️ Pourquoi vous allez aimer ça : Vous êtes curieux de voir ce qui marche vraiment en IA en 2025 Vous vous posez la question : devrions-nous bâtir notre propre modèle? Vous aimez les histoires vraies de fondateurs qui n’ont pas eu un chemin facile Vous êtes tanné de la poudre aux yeux et vous voulez du concret 🔻 Abonnez-vous pour plus de contenu franc et accessible sur l’IA, les startups et la stratégie tech. Likez, commentez ce qui vous a marqué, et partagez si ça peut aider quelqu’un dans votre réseau.         #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #startupquébécoise #architecture #SaaS #levéedefonds

🎯 Inside Intel : 11 ans dans les coulisses du calcul extrême   Qu’est-ce que ça prend pour bâtir les processeurs les plus avancés au monde… et comment ces connaissances peuvent maintenant transformer la performance de vos équipes?   Dans cet épisode fascinant de dIAlogue, David reçoit son ami et collaborateur de longue date : Étienne Élie. Un chercheur québécois formé à Polytechnique, passé par un Ph.D en informatique, puis embauché chez Intel en Californie. Pendant plus de 11 ans, il a travaillé sur l’architecture des processeurs, la gestion de l’affichage des données, et l’optimisation énergétique — au cœur même de l’efficacité calculatoire mondiale.   Mais ce n’est que le début.   🧠 Aujourd’hui, Étienne applique ses compétences de calcul et d’optimisation humaine au FMI, à la US Air Force et à des entreprises technos de pointe. Il raconte ici :   🟢 Moments clés • L’origine accidentelle de la Silicon Valley • Pourquoi Intel l’a recruté directement après son doctorat • L’intérieur d’un processeur : plus complexe que Tokyo • Ce que les projets IA ratent presque toujours (et comment les corriger) • L’interface humain-machine : le véritable levier d’efficacité • Comment il a réduit de 55 % les coûts d’exploitation dans un département chez Intel   📦 Cas concret David et Étienne reviennent sur un projet réussi mené ensemble pour un OBNL basé à San José : la création d’un système de reconnaissance d’images et de détermination de la valeur commerciale pour l’industrie. D’un prototype fait sur un coin de table jusqu’à une solution robuste, encore utilisée aujourd’hui.   ❤️ Pourquoi vous allez aimer cet épisode Parce que c’est l’un des rares entretiens où on parle de l’intelligence humaine avec autant de respect que l’intelligence artificielle. Parce qu’Étienne est brillamment humble. Et parce qu’on y décode (enfin!) ce qui rend une entreprise vraiment performante.   💬 Commentez ce que vous retenez de plus fort dans l'épisode. ⭐ Abonnez-vous pour ne rien manquer des prochaines conversations. ❤️ Likez si vous aimez la mission de dIAlogue : décoder l’intelligence artificielle, une conversation à la fois.           #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #processeur #intel #optimisation #systemthinking #siliconvalley #efficacité #architectureinformatique #automatisationintelligente

Dans cet épisode unique, on inverse les rôles : Christine Pednault, fondatrice de Triba Intelligence Collective et amie d’université, prend le contrôle de dIAlogue… et elle ne ménage pas. Pas de montage, pas de filtre, pas d’échappatoire. Je deviens l’invité de mon propre podcast. Et je me fait cuisiner jusqu’à en pleurer. 🔥 On parle de : mon parcours improbable de la finance à l’intelligence artificielle mon expérience d’entrepreneur autodidacte (et de mes échecs aussi) pourquoi je refuse certains projets, même quand ça coûte cher la vraie nature de l’éthique en IA (celle qu’on vit, pas celle qu’on théorise) la responsabilité de dialoguer, même quand c’est inconfortable 💡 Moments clés à retenir : 🧠 Pourquoi l’IA n’est pas une question de techno, mais d’intention 🫀 Comment on tient à ses valeurs… quand elles font mal 💬 Pourquoi les gens ont peur de débattre avec moi 💸 Ce que j'ai refusé (et perdu) pour rester fidèle à mes principes 🤖 Les nuances entre IA générative, machine learning et automatisation 🔐 Pourquoi les données dans Microsoft Copilot ne sont pas aussi “privées” qu’on pense 📉 La dure réalité des PME québécoises face aux exigences de gouvernance technologique 👊 Ce que ça prend pour refuser un projet qui n’est pas éthique ❤️ Pourquoi vous allez l’aimer : Parce que cet épisode, c’est pas un épisode sur l’IA. C’est un épisode sur les vraies affaires : le courage d’assumer ses idées l’importance du débat, même (surtout) quand ça brasse le rôle qu’on a tous à jouer pour comprendre l’IA… sans se faire manipuler par elle Un moment rare, vulnérable, éclairant. Et une invitation franche au dialogue, pour vrai. 🔔 Laissez un commentaire si vous avez une question, un désaccord ou un malaise. C’est exactement pour ça que je fais ce podcast. 👍 Likez, abonnez-vous, et surtout : partagez-le avec un(e) collègue ou un(e) ami(e) qui a peur de poser ses questions sur l’IA.       #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #dialogue #éthique #PMEquebec #leadership #valeurs

Pourquoi l’adoption de l’intelligence artificielle stagne encore dans les entreprises québécoises? Dans cet épisode percutant de dIAlogue, David Proulx reçoit Philip Oligny, Chargé de programme en intelligence artificielle au Conseil de l’innovation du Québec, pour creuser une réalité dont on parle trop peu : les obstacles bien réels que vivent les entreprises qui veulent se lancer en IA. 🔥 Modèles, algorithmes et promesses… mais personne ne veut nettoyer la donnée. 📉 Résultat : 95 % des projets IA échouent. Ensemble, David et Philip déterrent les angles morts, dénoncent les incohérences du système actuel, et ouvrent un débat essentiel pour notre écosystème. 🧩 2 des 5 obstacles discutés : ▪️ La donnée, grande oubliée de l’IA On dit toujours qu’elle est “sale”... mais personne ne la nettoie. Faut arrêter d’en parler et mettre les deux mains dedans. ▪️ Le mythe persistant du PhD nécessaire Avec les bons outils, une PME n’a pas besoin de doctorants pour réussir ses projets IA. C’est l’exécution qui compte .👉 Les 3 autres? Tu devras écouter l’épisode pour les découvrir. 🧱 Exemple concret : Philip évoque le cas d’une entreprise en Gaspésie qui se fait pitcher une solution IA sans savoir si c’est réaliste. La brigade IA Québec, initiative qu’il co-pilote, veut créer un accès direct à des experts, qui peuvent en 1h seulement valider ou invalider un projet. Une forme de “Clarity.fm” pour les PME d’ici, co-créée avec les gens de terrain. “Un expert peut te sauver un an de travail en une heure de son temps.” – Philip Oligny ❤️ Pourquoi vous allez l’aimer : ✨ Parce que vous êtes fatigué d’entendre que “la donnée est sale” sans que personne ne la nettoie. ✨ Parce que vous êtes une entreprise qui veut faire de l’IA, pas juste en parler. ✨ Parce que vous doutez que l’IA soit réservée aux grandes entreprises. ✨ Parce que vous croyez que le Québec peut jouer un vrai rôle dans l’IA – s’il le veut. 🔔 Abonnez-vous à dIAlogue pour des discussions honnêtes et sans filtre sur l’intelligence artificielle appliquée. 📣 Dites-nous en commentaire : lequel de ces obstacles vous freine le plus? 👍 Likez si ça vous parle. 📨 Et partagez à un collègue qui pense qu’un bon modèle suffit à faire un bon projet IA.         #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #PME #donnée #adoptionIA #IAQuébec #PhilipOligny #ConseildelinnovationduQuébec #brigadeIA #dIAloguePodcast #DavidProulx

⚠️ Avec l’intelligence artificielle, des milliers de personnes vont perdre leur emploi. Employés de bureau, développeurs seniors, travailleurs de première ligne… personne n’est à l’abri. Mais il y a une bonne nouvelle : il est possible de se requalifier rapidement et de devenir un acteur de la révolution IA au lieu de la subir. Dans cet épisode, je discute avec Nicolas Genet, entrepreneur en série qui a travaillé à Paris, New York et Silicon Valley avant de revenir au Québec pour fonder Codeboxx. Sa mission : former en 4 mois seulement de nouveaux technologistes capables de travailler avec l’IA et de créer de la valeur immédiatement en entreprise. ⏱️ Moments clés de l’épisode (sans timestamps) Pourquoi l’IA va supprimer des emplois… mais en créer de nouveaux Comment éviter de subir l’IA et devenir “maître des marionnettes” La méthode Code Box pour requalifier rapidement des profils variés (infirmiers, professeurs, serveurs, travailleurs manuels…) La différence entre hard skills (outils, code, IA) et soft skills (attitude, communication, apprentissage rapide) L’importance d’aligner les intérêts entre gouvernement, entreprises et individus Pourquoi former en 4 mois est plus réaliste que miser sur des programmes de 3 ans   💡 Un cas concret : Codeboxx en action Plus de 300 gradués ont déjà suivi la formation, placés dans plus de 100 entreprises à travers le monde. Certains travaillaient comme baristas, chauffeurs Uber ou opérateurs de grue, et sont aujourd’hui développeurs IA, capables de tirer parti des outils les plus récents. Codeboxx transforme la peur de l’automatisation en opportunité de carrière.   ✨ Pourquoi vous aimerez cette vidéo Parce qu’elle donne de l’espoir face à la peur de perdre son emploi Parce qu’elle offre une solution concrète et rapide (4 mois seulement) Parce qu’elle montre qu’avec la bonne approche, tout le monde peut devenir productif en IA Parce qu’elle donne un plan réaliste aux dirigeants pour accélérer la transition numérique de leur organisation   📢 Participez à la discussion ! ➡️ Croyez-vous que l’IA va créer plus d’emplois qu’elle n’en détruit ? ➡️ Si vous perdiez votre poste demain, seriez-vous prêt à vous requalifier en IA ? Laissez vos réponses dans les commentaires 👇 Et surtout : ✅ Abonnez-vous à la chaîne 👍 Laissez un like 🔔 Activez les notifications pour ne rien manquer des prochains épisodes       #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #requalification #transformationnumérique #emploi

Dans cette discussion captivante, Michelle Blanc, une consultante en transformation numérique reconnue et figure publique transsexuelle, partage son parcours unique et engagé. Elle aborde l'identité trans et l’importance de refuser les étiquettes qui divisent. Michelle met en lumière les dangers de la polarisation politique et les impacts négatifs de la cancel culture. Elle plaide pour une vision numérique moderne du Québec et appelle à dépasser les pensées binaires pour favoriser le dialogue et la compréhension mutuelle.

😳 Ce chiffre choque, mais il est réel. Dans cet épisode, Alexandre Thibault – avocat, entrepreneur et bâtisseur de projets technologiques – nous explique pourquoi le Québec et le Canada perdent du terrain en productivité et comment on peut rattraper ce retard. Cette conversation, c’est un wake-up call. Pas du Québec bashing. Pas de politique de clocher. Juste des faits, des chiffres… et surtout des solutions. 🚀 🔑 Moments clés Le constat brutal : la productivité canadienne vs américaine Pourquoi notre culture de gestion freine l’innovation Le rôle des conseils d’administration dans la transition numérique L’impact des subventions et crédits d’impôt sur la vraie innovation Le danger du nivellement par le bas dans notre système éducatif La littératie technologique : un nouveau prérequis comme savoir écrire Comment bâtir une nouvelle « Révolution tranquille » numérique 💡 Exemple concret Alexandre raconte comment il a vu des entreprises québécoises rater des virages technologiques parce que leurs décisions étaient basées sur la subvention plutôt que sur le marché. Résultat ? Des produits qui stagnent, des clients qui paient trop cher, et une productivité qui s’effondre. Pendant ce temps, aux États-Unis, un employé génère 23 $/h de plus en PIB. Ce n’est pas une théorie : c’est une réalité mesurable, qui affecte directement notre niveau de vie. ❤️ Pourquoi vous l’aimerez • Parce que ça réveille. Les chiffres font mal, mais ils font réfléchir. • Parce que ça donne de l’espoir : on peut agir dès maintenant. • Parce que c’est concret : 3 pistes simples sont proposées pour amorcer le changement.• Parce que vous allez voir différemment la culture de gestion québécoise. • Parce que ça ouvre une discussion nécessaire sur notre avenir collectif. 💬 Et vous, est-ce que vous croyez que le Québec est capable de rattraper ce 23 $ de retard ? Dites-le-nous en commentaire, on veut vous lire. 👉 Abonnez-vous pour ne pas manquer les prochains épisodes, laissez un like si la discussion vous interpelle et partagez-la à quelqu’un qui doit absolument entendre ce message.         #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #productivité #québec #révolutionnumérique

🚀 40 fois plus efficace… et ça roule sur un laptop. Dans cet épisode, je reçois Dr Nikolaj Van Omme, PDG et cofondateur de Funartech, une entreprise québécoise qui développe une intelligence artificielle radicalement différente de celle des géants américains. Pas de dépendance aux supercalculateurs. Pas besoin de clusters de GPU. Et pourtant… leurs algorithmes surclassent IBM, NVIDIA et cie — dans des cas réels et complexes.   👉 Une IA frugale, robuste, hybride. 👉 Capable de réduire les besoins en données par 40. 👉 Capable de générer des économies de centaines de millions. 👉 Et surtout, déployable concrètement, même sur le edge.   ⏱️ Moments clés : • Ce que signifie “frugalité” en IA — au-delà du buzzword • L’histoire incroyable d’un projet de vision… avec des saucisses • Pourquoi injecter de la connaissance humaine bat souvent les approches pure data • Comment Funartech a surpassé IBM sur un cas client complexe • L’optimisation logistique à grande échelle : 250M$ économisés par an • La vraie différence entre données… et connaissance • IA embarquée : une technologie qui fonctionne sans cloud ni dépendance externe • L’hybridation d’approches : statistique, recherche opérationnelle, ML, heuristique • Pourquoi votre IA actuelle est probablement surdimensionnée — et sous-efficace • Ce que le Québec a à offrir en IA… mais que peu connaissent   📦 Cas concret : Toyota Japon Deux ans. Des équipes de classe mondiale. Aucun résultat. Jusqu’à ce que Funartech entre en jeu. Grâce à leur approche unique, ils ont réussi là où tous avaient échoué : ✅ Réduction des coûts de 53 % ✅ Solution livrée sans intervention humaine ✅ 250M$ US par an en économie… et ce n’est pas théorique. Le tout, sur un laptop — en 4 minutes. 💡 Pourquoi vous allez aimer cette vidéo : ✔️ Vous êtes un décideur technologique qui cherche du concret ✔️ Vous en avez assez des promesses gonflées à coup de GPU ✔️ Vous cherchez à réduire vos coûts d’infrastructure IA ✔️ Vous croyez que l’innovation peut aussi venir du Québec ✔️ Vous êtes curieux de comprendre ce qu’est une IA hybride et robuste 💬 Dites-nous en commentaire : avez-vous déjà vu une IA aussi frugale? 👍 Abonnez-vous pour découvrir des entreprises qui bousculent le statu quo 🔔 Activez les notifications pour les prochains épisodes       #intelligenceartificielle #ia #machinelearning #deeplearning #technologie #futur #innovation #iahybride #québectech #logistiqueIA