Gil Katz: RAG, agents, IA sur-mesure, comment extraire la valeur cachée des données publiques
Et si l’IA ne brillait pas par sa complexité, mais par sa capacité à résoudre des problèmes très concrets ?
Dans cet épisode, Gil Katz nous montre comment Intelsia utilise l’intelligence artificielle pour transformer des données publiques éparpillées en levier stratégique pour les entreprises. Matching d’appels d’offres, RAG sur-mesure, agents intelligents… un vrai retour aux fondamentaux : créer de la valeur, pas de la hype.
🔊 Et si la vraie maturité IA ne résidait pas dans les LLM ou les agents autonomes, mais dans les choix que vous faites (ou pas) chaque semaine ? Écoutez un épisode concret, accessible, et sans langue de bois.
👥 Invité du mois
🎤 Gil Katz – Chief Data & AI Officer, Intelsia Group
Passionné, clairvoyant, et profondément ancré dans le réel. Gil nous partage son parcours entre recherche, start-up, scale-up et pilotage de projets IA à grande échelle.
🧭 Au programme de l’épisode
💡 L’IA au service des marchés publics : un cas d’usage aussi utile que complexe
🧱 Construire sa propre stack RAG : pourquoi, comment, pour qui
🎯 L'obsession du "bon arbitrage IA" : interne vs externe, générique vs spécifique
📉 Le vrai coût caché des LLM et comment garder sa liberté technologique
📊 L’IA comme levier de nouveaux produits (et pas juste de fonctionnalités)
📌 Les réalités de la donnée en France vs en Espagne : un contraste saisissant
⚖️ AI Act & gouvernance : un cadre juridique qui impose de la rigueur… mais pas de panique
💬 10 citations marquantes
-
“Un bon RAG, ce n’est pas un luxe, c’est un levier business.”
-
“Je ne vois pas aujourd’hui de justification business à entraîner un LLM from scratch.”
-
“En France, on manque d’une culture de la donnée, clairement.”
-
“Le vrai sujet, c’est : sur quoi on choisit de ne pas mettre notre temps.”
-
“Chaque feature n’est pas un produit. Et tout produit ne mérite pas d’exister.”
-
“Les startups françaises sont extrêmement fortes… mais trop centrées sur elles-mêmes.”
-
“On centralise l’IA, mais on ne centralise pas les données publiques en France : paradoxe.”
-
“Nous avons développé notre propre RAG, car les solutions out-of-the-box ne suffisaient pas.”
-
“L’AI Act ? Il faut commencer par un simple audit : quelles données, quels modèles, quels usages.”
-
“Un agent, ce n’est pas juste un chatbot. C’est une IA qui prend des décisions et agit dans un système.”
Dans cet épisode, Gil Katz nous montre comment Intelsia utilise l’intelligence artificielle pour transformer des données publiques éparpillées en levier stratégique pour les entreprises. Matching d’appels d’offres, RAG sur-mesure, agents intelligents… un vrai retour aux fondamentaux : créer de la valeur, pas de la hype.
🔊 Et si la vraie maturité IA ne résidait pas dans les LLM ou les agents autonomes, mais dans les choix que vous faites (ou pas) chaque semaine ? Écoutez un épisode concret, accessible, et sans langue de bois.
👥 Invité du mois
🎤 Gil Katz – Chief Data & AI Officer, Intelsia Group
Passionné, clairvoyant, et profondément ancré dans le réel. Gil nous partage son parcours entre recherche, start-up, scale-up et pilotage de projets IA à grande échelle.
🧭 Au programme de l’épisode
💡 L’IA au service des marchés publics : un cas d’usage aussi utile que complexe
🧱 Construire sa propre stack RAG : pourquoi, comment, pour qui
🎯 L'obsession du "bon arbitrage IA" : interne vs externe, générique vs spécifique
📉 Le vrai coût caché des LLM et comment garder sa liberté technologique
📊 L’IA comme levier de nouveaux produits (et pas juste de fonctionnalités)
📌 Les réalités de la donnée en France vs en Espagne : un contraste saisissant
⚖️ AI Act & gouvernance : un cadre juridique qui impose de la rigueur… mais pas de panique
💬 10 citations marquantes
- “Un bon RAG, ce n’est pas un luxe, c’est un levier business.”
- “Je ne vois pas aujourd’hui de justification business à entraîner un LLM from scratch.”
- “En France, on manque d’une culture de la donnée, clairement.”
- “Le vrai sujet, c’est : sur quoi on choisit de ne pas mettre notre temps.”
- “Chaque feature n’est pas un produit. Et tout produit ne mérite pas d’exister.”
- “Les startups françaises sont extrêmement fortes… mais trop centrées sur elles-mêmes.”
- “On centralise l’IA, mais on ne centralise pas les données publiques en France : paradoxe.”
- “Nous avons développé notre propre RAG, car les solutions out-of-the-box ne suffisaient pas.”
- “L’AI Act ? Il faut commencer par un simple audit : quelles données, quels modèles, quels usages.”
- “Un agent, ce n’est pas juste un chatbot. C’est une IA qui prend des décisions et agit dans un système.”
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