Le métier de Head of AI, au service des technologies de demain

  • February 18, 2019

C’est dans les tout nouveaux locaux de chez Meero, non loin d’Opéra, que nous avons rencontré Jean-François Goudou, qui dirige avec passion le département de recherche en intelligence artificielle de la start-up qui a levé 45 millions de dollars en milieu d’année dernière, après moins de trois ans d’existence. Pour accompagner leur croissance, Meero avait besoin d’un leader technologique à toute épreuve, capable d’emmener la jeune entreprise vers de nouvelles innovations en matière de production de photos et de vidéos professionnelles.

Pour Jean-François, l’intelligence artificielle c’est tout ce qui n’existe pas encore, et son métier, c’est avant tout l’art de trouver des solutions qui ne sont pas les plus évidentes à des problèmes concrets. Un profil idéal pour Meero, qui, pour s’imposer comme la référence sur la scène internationale, se doit de s’équiper des meilleurs profils et des derniers outils en matière d’intelligence artificielle.

Jean-François, comment et pourquoi as-tu voulu faire ce métier ?

Travailler dans l’intelligence artificielle, même si sa définition a beaucoup évolué depuis, était un désir que j’ai conservé depuis le début de ma carrière. Déjà pendant mes études, mon souhait était de parvenir à faire de l’innovation et de la recherche appliquée à l’entreprise.

Après un diplôme d’ingénieur en mathématiques appliquées au sein de l’École Polytechnique, j’ai choisi de faire un doctorat en traitement d’image entre 2004 et 2007 à Telecom ParisTech. J’ai ensuite passé 10 ans dans l’industrie, chez Thales, au départ comme chef de projet R&D, puis comme Directeur Adjoint du Vision Lab, laboratoire d’innovation en Computer Vision et robotique. J’encadrais des projets dans le domaine du traitement d’image et de la robotique. J’avais en charge la roadmap scientifique, la coordination des dépôts de projets de recherche et l’animation des équipes afin de faire émerger des idées innovantes de produits ou de concepts.

Déjà pendant mes études, mon souhait était de parvenir à faire de l’innovation et de la recherche appliquée à l’entreprise.

Peux-tu nous parler de ton métier de Head of AI chez Meero ?

Il faut savoir que ce poste n’existait pas, à proprement parler, il y a quelques années. On le retrouvait sous d’autres noms comme “Responsable de la Recherche” ou “Responsable Innovation”. Mais dans mon cas, c’est plus orienté Intelligence Artificielle parce que mon rôle, c’est d’apporter des solutions clé-en-main à des problèmes technologiques qui étaient moins faciles à exprimer dans le passé. Pourtant le besoin est toujours le même : comment guider une entreprise vers des futurs possibles et comment les explorer à moindre coût ? Ce sont les manières de travailler qui sont un peu plus technologiques qu’avant.

Mon rôle chez Meero, c’est d’abord de beaucoup discuter avec le management, notamment sur les enjeux stratégiques, d’échanger avec les responsables des autres pôles pour identifier et analyser leurs problématiques et bien sûr, d’animer mes équipes. D’ailleurs, mon équipe et moi-même ne nous cantonnons pas uniquement à l’amélioration des produits Meero, nous travaillons aussi sur les process internes et sur la projection dans le futur de l’entreprise : quels services, quels produits, etc.

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Comment s’organise ton équipe ?

L'équipe Tech regroupe 55 personnes, la mienne est composée de quelques team leaders et d'une vingtaine d'ingénieurs de recherche qui sont répartis sur des projets qui durent entre un et six mois et consistent à répondre à des problématiques de A à Z. Les problèmes, identifiés par les différents pôles de chez Meero, sont généralement des problèmes très concrets de traitement d’image. Par exemple, comment faire pour fusionner plusieurs images avec des expositions différentes ?

Chaque projet est porté en général par une à trois personnes, qui vont lire des papiers de recherche qui traitent du problème que l’on veut solutionner. Ils vont ensuite devoir trouver du code adapté et le re-développer en fonction de nos besoins, jusqu’à aboutir à un résultat. Ce dernier sera alors mis en production en collaboration avec l’équipe IT et mis à disposition de tout le monde. C’est le principe de la recherche appliquée.

Te considères-tu comme un manager ?

Il y a une différence entre le manager et le visionnaire. Mon boulot ce n’est pas d’être manager, c’est d’être visionnaire et d'entraîner une équipe vers un but précis. Ensuite l’organisation est là, et l’équipe avance. Sans une équipe, le manager n’avance pas mais sans un manager, une équipe peut encore avancer. Donc mon activité c’est plus du lead, que du management ou du contrôle. Je ne leur dis pas quoi faire, je leur montre ce que j’ai découvert et ce que je trouve intéressant, et ils en font ce qu’ils veulent. Je suis toujours présent pour en discuter et en débattre, c’est plus de l’animation que du management.

Mon boulot ce n’est pas d’être manager, c’est d’être visionnaire et d'entraîner une équipe vers un but précis. Ensuite l’organisation est là, et l’équipe avance.

Quels sont tes principaux challenges ?

Un de mes principaux challenges est lié au fait que Meero va devoir doubler, voire tripler de taille cette année. Pour que l’entreprise reste scalable, cela va demander à mon équipe de recherche d’être toujours plus efficace, et surtout plus rapide. On ne peut pas se permettre de sortir nos résultats de recherche dans 3 ans, il va falloir qu’on les sorte le plus vite possible. C’est une espèce de course contre nous-mêmes pour essayer de rendre Meero robuste et d’assumer notre hyper-croissance ainsi que l’ouverture de nouveaux marchés. Pour cela, ça fait partie de mon boulot de pousser un maximum d’outils en interne pour automatiser certaines tâches et éviter de devoir trop recruter.

Une autre difficulté, et non la moindre, est la communication : devoir régulièrement expliquer pourquoi on fait ça et comment on le fait, ce que ça va changer et ce que ça ne va pas changer. Parce que dès lors que des idées sont dans une tête, c’est assez difficile de les sortir, de les diffuser et de les confronter avec celles des autres. Communiquer dans tout Meero et même au delà devient donc un vrai challenge. Notamment vis-à-vis des gens qui n’ont pas une culture scientifique à proprement parler.

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Qu’est-ce que tu apprécies le plus dans ton quotidien ?

Ce qui me plaît le plus, et c’est le cas depuis le début de ma carrière, ce sont les projets qui nécessitent de ne pas passer par les solutions les plus évidentes pour résoudre un problème. Si on peut, bien sûr qu’on le fera, mais si on ne peut pas, c’est là que ça devient intéressant !

Ce qui me plaît le plus ce sont les projets qui nécessitent de ne pas passer par les solutions les plus évidentes pour résoudre un problème.

Selon toi, quels sont les fondamentaux techniques à maîtriser pour travailler dans l’intelligence artificielle ?

Les fondamentaux techniques sont principalement d’avoir de solides bases en mathématiques appliquées, une formation de Computer Vision, éventuellement de deep-learning et un petit peu de traitement de signal, de statistiques et de physique. Il faut aussi avoir une certaine appétence pour le code parce que la majeure partie du temps dans ces métiers, il faut coder.
Dans mon équipe, nous travaillons sur des technologies assez classiques en Computer Vision, comme du Python avec des frameworks de deep-learning éventuellement et des frameworks du type OpenCV.

Et finalement, pour travailler dans la recherche dans l’intelligence artificielle, il faut juste ajouter à tout ça une bonne capacité à comprendre et analyser un papier de recherche.

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Quels conseils donnerais-tu à quelqu’un qui souhaite s’orienter vers une carrière dans l’intelligence artificielle ?

Le premier conseil serait de bien comprendre ce qu’est l’intelligence artificielle dans son ensemble et de trouver le domaine précis dans lequel on souhaite évoluer. Parce que l’intelligence artificielle est un terrain extrêmement large, une sorte de gros panier dans lequel on peut ranger à peu près ce qu’on veut depuis que le terme a été inventé dans les années 50.
C’est d’ailleurs assez piège dans le recrutement.
Par exemple si quelqu’un veut faire de la Computer Vision, du deep-Learning ou du machine-learning, ce sera déjà un peu plus précis que d’essayer de faire de l’intelligence artificielle. Finalement, il faut se méfier des mots et aller creuser un peu plus les principes sous-jacents.

L’intelligence artificielle est un terrain extrêmement large, une sorte de gros panier dans lequel on peut ranger à peu près ce qu’on veut depuis que le terme a été inventé dans les années 50.

Quelle serait d’ailleurs ta définition de l’intelligence artificielle ? Et quel est ton positionnement vis-à-vis de son futur réel ou espéré ?

J’en ai plusieurs mais celle que j’affectionne particulièrement, même si elle n’est pas de moi, c’est que l’intelligence artificielle c’est tout ce qui n’existe pas encore. Parce que dès lors que ça existe, ça n’en est plus. Par exemple un chatbot, il y a trois ans c’était de l’intelligence artificielle, maintenant c’est juste un chatbot. Selon moi, “intelligence artificielle” rime forcément avec “futur” et avec “science-fiction”.

Sur un aspect plus métaphysique, historiquement, l’intelligence artificielle générale, c’est-à-dire l’idée qu’un robot prenne un jour la place d’un être humain, ça reste, selon moi, de la science-fiction. Parce que, pour l’instant, ce qui marche bien dans l’IA, c’est arriver à reproduire une expertise technique, que ce soit avec des réseaux de neurones, de l’apprentissage ou des modèles mathématiques optimisées, mais pas de remplacer l’être humain. Rien de bien effrayant.

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Photo by WTTJ

Gabriel Boccara

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