Thibaut, pourriez-vous nous parler de votre parcours professionnel et comment l'IA générative s'est progressivement intégrée dans votre carrière ?
Je travaille dans la data depuis plus de dix ans, avec un parcours qui m’a amené à intervenir dans des grands groupes, des ETI et des start-ups.
J’ai occupé des rôles de Head of Data, Chief Data Officer, ou encore Expert Stratégie Data, toujours à la croisée des enjeux tech, métier et business.
Pendant longtemps, j’ai vu des organisations investir massivement dans des projets data ou IA… sans jamais réussir à les faire atterrir concrètement dans les mains des utilisateurs.
C’est là que l’IA générative a commencé à changer la donne.
Les approches génératives — comme les copilotes métiers, les assistants intégrés aux outils quotidiens ou les agents augmentés — sont devenues un levier extrêmement puissant pour réduire le fossé entre les experts techniques et les utilisateurs finaux.
Elles permettent enfin de rendre les données, les process et même certaines décisions accessibles en langage naturel, sans friction, sans formation lourde, et avec un vrai impact opérationnel.
Et au-delà de ça, l’IA générative a profondément révolutionné la productivité des équipes. Que ce soit pour documenter, coder, analyser ou décider, elle devient peu à peu un coéquipier invisible mais redoutablement efficace.
Chez Foxpilot.io, on s’appuie justement sur ce vécu terrain pour concevoir des solutions IA utiles, pragmatiques et adoptées.
Parce que l’IA n’a d’intérêt que si elle fait avancer les humains, pas juste les technos.
Comment votre expérience avec des géants comme L'Oréal a-t-elle influencé votre approche actuelle de l'intelligence artificielle et de la gestion de données ?
Je me suis rendu compte que dans les grands groupes comme dans les petites structures certaines populations n'avaient pas encore franchi le pas : pour des raisons de compétences digitales, d'appréhension ou d'éthique.
En tant que co-fondateur de Foxpilot, quels sont les principaux défis que vous avez identifiés dans l'adoption de l'IA utile pour les entreprises, et comment proposez-vous de les surmonter ?
En tant que co-fondateur de Foxpilot, j’ai identifié trois défis majeurs dans l’adoption de l’IA générative utile au sein des entreprises :
Le manque de cas d’usage concrets, intégrés aux métiers.
Beaucoup d’organisations restent bloquées au stade de la veille technologique. Chez Foxpilot, nous aidons nos clients à passer de la curiosité à l’impact, en co-construisant des workflows IA réellement utiles, intégrés à leur quotidien — que ce soit en RH, finance, formation, ou relation client.
La complexité technique perçue.
Les dirigeants pensent souvent qu’implémenter l’IA nécessite une armée de data scientists. Notre approche low-code/no-code, basée sur les meilleurs outils du marché (ChatGPT, Claude, Notion AI, etc.), permet à n’importe quelle équipe métier de déployer des assistants IA en quelques jours, sans dépendance au service IT.
Les freins culturels et organisationnels.
La peur de “remplacer l’humain” ou de “perdre le contrôle” ralentit l’adoption. Nous abordons ce sujet frontalement en plaçant l’humain au centre de notre pédagogie. Nos formations et ateliers IA sont conçus pour rassurer, acculturer, et embarquer toutes les parties prenantes, du COMEX aux équipes terrain.
Pouvez-vous partager une expérience marquante où l'IA générative a significativement transformé une stratégie d'entreprise ou un projet spécifique ?
Secteur retail multisite, confronté à une problématique classique : des dizaines de tableaux de bord partagés, mais très peu d’action réellement tirée des données.
Les managers perdaient un temps fou à chercher les bons KPI dans Looker Studio, Power BI ou Google Analytics, et les équipes métiers se retrouvaient souvent à piloter à l’aveugle.
Nous avons alors conçu et déployé un assistant IA intégré directement à leur messagerie d’entreprise (Slack & Teams), capable de répondre en langage naturel à des questions comme :
"Quels sont les trois magasins avec la plus forte baisse de conversion cette semaine ?"
"Montre-moi les indicateurs de performance logistique sur le dernier mois à Toulouse."
"Quelle est la corrélation entre nos campagnes Meta Ads et les ventes e-commerce ?"
Résultat : un accès instantané, contextualisé, et actionnable aux données clés, sans jamais quitter leur environnement de travail.
Ce projet a totalement redéfini leur stratégie de pilotage. Les reportings ne sont plus passifs, ils deviennent conversationnels et orientés action.
Selon vous, quels sont les risques éthiques associés à l'IA générative que les entreprises doivent prendre en compte, et comment Foxpilot aborde-t-il ces préoccupations ?
Les risques éthiques liés à l’IA générative sont bien réels, et les entreprises doivent les anticiper dès les premières phases de déploiement. Chez Foxpilot, nous les classons en trois grandes familles :
La désinformation et la fiabilité des contenus.
Les IA génératives peuvent produire des réponses fausses avec beaucoup d’assurance. C’est un risque majeur dans les environnements critiques (juridique, médical, financier).
Nous sensibilisons nos clients dès les premières formations à la vérifiabilité des réponses et à l’importance du double-check humain. Nous intégrons systématiquement des garde-fous dans les assistants que nous livrons (sources, limites explicites, validation humaine).
La confidentialité et la souveraineté des données.
Envoyer des données sensibles dans une IA tierce peut exposer l’entreprise.
Foxpilot propose des solutions sécurisées. Nous accompagnons aussi les DPO et RSSI pour garantir une conformité RGPD by design.
La dépendance technologique et le biais algorithmique.
Les IA sont formées sur des corpus non transparents, avec des biais implicites. Et trop de dépendance à une technologie peut tuer l’autonomie stratégique.
Notre approche : former les équipes internes à comprendre les logiques sous-jacentes de l’IA générative, documenter les cas d’usage et toujours garder l’humain dans la boucle.
Chez Foxpilot.io, nous croyons à une IA générative éthique, utile et maîtrisée.
C’est ce qui fait notre différence : pas de techno pour la techno, mais de l’impact, de la pédagogie, et un cadre clair.
Comment voyez-vous l'avenir de l'IA générative dans les entreprises françaises, et quelles tendances anticipez-vous pour les prochaines années ?
L’IA générative, c’est pas une mode — c’est un shift de paradigme. Et en France, on n’en est qu’au début.
Aujourd’hui, les entreprises testent des prompts dans ChatGPT. Demain, elles auront des agents autonomes, intégrés à leur CRM, à leurs workflows internes, capables d’agir, pas juste de répondre.
On voit déjà émerger trois tendances lourdes :
L’industrialisation des assistants IA internes.
Fini les PoC dans un coin. On passe à des déploiements à l’échelle : copilotes RH, copilotes commerciaux, copilotes support. Des IA métiers, verticalisées, connectées à la stack interne.
Le low-code / no-code IA va exploser.
Les Ops, les PM, les fonctions support vont builder leurs propres outils augmentés. Foxpilot pousse cette approche : mettre l’IA dans les mains de ceux qui bossent, pas juste des techs.
Le retour de la souveraineté et de l’éthique by design.
Les boîtes françaises veulent des solutions responsables, souveraines, compatibles RGPD, pas juste branchées à une API californienne. Ça ouvre la voie à des LLM open source, hébergés localement, customisés pour chaque entreprise.
Quel conseil donneriez-vous aux entreprises qui souhaitent intégrer l'IA générative dans leur stratégie, mais qui hésitent encore à franchir le pas ?
Le meilleur conseil que je peux donner aux entreprises qui hésitent à intégrer l’IA générative dans leur stratégie, c’est de ne pas avancer seules.
Le bon usage de l’IA ne s’improvise pas : il faut du recul, de l’expérience terrain, et une vraie capacité à distinguer la hype de la valeur.
Chez Foxpilot, on ne se contente pas de faire des prompts.
Notre réseau d’experts, ce sont des profils seniors avec 10 à 20 ans d’expérience en data, IA, architecture SI. On travaille avec des docteurs en IA, des ingénieurs encore en poste dans des grands groupes, des scale-ups, des PME et des ETI.
Cette diversité nous permet d’être à la fois concrets, exigeants et stratégiques dans nos recommandations.
👉 Là où certains acteurs du marché viennent tout juste de se reconvertir à l’IA générative après une autre vie pro — ce qui n’est pas un mal en soi — nous, on s’appuie sur une vraie profondeur technologique et opérationnelle.
Notre pédagogie repose sur une conviction :
L’IA générative est un levier formidable, à condition d’être encadrée, bien ciblée, et intégrée intelligemment dans les métiers.
Thibaut Grillet est un expert en stratégie technologique, données et intelligence artificielle, actuellement co-fondateur de Foxpilot. Il a plus de 10 ans d'expérience dans la stratégie IT, la gestion de produits et la gouvernance des données. Thibaut propose des services en tant que Tech Advisor et Data Strategist, et se spécialise dans l'accompagnement des entreprises pour comprendre et adopter des solutions d'IA générative. Son expérience inclut des missions à distance avec des entreprises telles que L'Oréal, où il a élaboré des stratégies de données et optimisé des équipes.
