Et pour qui c'est le premier meetup ? French Produit. Et pour qui c'est le premier meetup ? Tout court. Je me suis trompé. Du coup, je vais vous faire une petite introduction sur ce que c'est que French Produit avant qu'on démarre, parce que ce n'est pas moi que vous voulez écouter. C'est Laurent, on va faire forcément un petit peu d'autopromo pour vous raconter qui on est. On est une association qui parle de Product Management depuis un peu plus de 7 ans maintenant qui regroupe énormément d'initiatives, la plus grosse à ce jour étant le Slack French Produit qui, parmi vous, est dans le Slack French Produit. Ne soyez pas timides, vous pouvez le voir. Vous n'êtes pas nombreux, parce qu'on va pouvoir vous en parler juste après. C'est un Slack qui nous rassemble tous, et notamment depuis Covid, a pris un gros essor pour nous permettre d'échanger entre Product People. Quand je dis Product People, c'est Manager, Designer, Marketing, Ops. Toutes les fonctions produits sont trouvées. On a des chapters en région. Si un jour vous décidez d'aller déménager dans les quatre coins de la France, il y a probablement un chapter French Produit que vous pourrez trouver là-bas. On a plein d'initiatives. Ça va de mentorer nos pères à Monty-Gazon. Je ne sais pas si on a prévu un truc pour le rugby en ce moment, mais on fait aussi des choses comme ça. On a des ressources nécessairement. Ce qui va se passer ce soir est enregistré, donc vous pourrez y accéder en replay après. On a des podcasts, on a des digests, on fait beaucoup de choses sur cette association. C'est pour ça qu'elle est géniale. Nos valeurs cœur, c'est que c'est gratuit pour tous. Vous n'avez pas payé en venant ici. C'est entre pères, donc si on vous donne quelque chose, l'idée, c'est que vous give back à un moment donné. Ça peut être des conseils, ça peut être de l'aide. Et c'est sans prosélytisme. Ça, c'est la carte de France des différents chapters. Il y en a, comme je vous l'ai dit, un peu partout en France. Si jamais, un jour, demain, vous voulez lancer le vôtre parce que vous êtes dans une région de France qui n'est pas encore couverte, n'hésitez pas, on sera toujours ravis de faire grandir cette communauté. Il y a le Slack dont je vous ai parlé. Je vous laisse quelques secondes si ça vous intéresse. Parce qu'on ne fait pas de prosélytisme, on évite de faire rentrer des gens qui viennent nous vendre leur solution commerciale qui est extraordinaire, qui va sauver la vie des Product People. L'idée, c'est que ce soit des Product People pour des Product People. Je laisse encore deux secondes. Allez, c'est fait. Ça, c'est notre équipe. On est trois personnes ici ce soir. Il y a Alexandre qui est au son, on a Anne qui est là-bas, on a moi ce soir. Si vous avez des questions vis-à-vis de l'assaut, si vous connaissez des gens qui pourraient être intéressants de venir parler produit sur un sujet quelconque, n'hésitez pas à venir nous voir à la fin. Et ensuite, parce que je vous ai dit que tout était gratuit, on a quand même des gens qui nous permettent de financer les différents efforts qu'on fait jusqu'ici. Cette année, on a la chance d'être accompagnés par TAC. Ceux qui ne connaissent pas TAC, c'est un cabinet de conseil en Product Management. Ils font des trucs géniaux, dont un meet-up qui a lieu au moment où je vous parle dans un autre coin de Paris où le président de notre asso a décidé d'élire résidence ce soir, alors que le meilleur talk, c'est le nôtre. Mais bon, si tu m'entends Fabrice, tu sais à quoi t'en tenir. TAC fait des meet-ups qui s'appellent Product Advanced sur des sujets assez cool, une fois par mois, sur des sujets assez avancés. Je crois que celui de ce soir, c'est sur comment on fait du product à l'international versus la France. Je vous invite à aller voir ce qu'ils font. C'est vachement chouette et on les remercie pour leur sponsorisation cette année. J'en ai fini pour l'introduction. Je vais laisser la parole à Laurent. Et puis, si vous voulez faire un petit peu d'applaudissements pour le mettre en confiance, ça ne lui fera plus de mal. Merci Xavier pour l'introduction. Ce soir, effectivement, on va parler un petit peu d'informatique quantique. C'est un sujet que j'imagine la plupart d'entre vous vont découvrir ce soir. Ne vous inquiétez pas, on va faire en sorte que ce soit un minimum accessible. Et surtout, l'idée, c'est de pouvoir vous montrer comment même dans un domaine qui est très éloigné des problématiques habituelles, on va dire des product managers, en fait, on peut quand même trouver des techniques qui s'appliquent de manière un peu universelle. C'est des choses que j'ai vues dans mes différentes expériences. Pour vous en parler justement un petit peu plus, on peut vous présenter plus en détail. Je suis product manager depuis une douzaine d'années, mais je n'étais pas du tout parti pour faire ça au départ. Au départ, j'étais parti pour être prof de maths. J'avais même eu le concours, j'avais même proposé un poste, mais je suis tombé dans le marmite du product management en faisant mon stage de master. Et ça m'a tellement plu que vous voyez que je suis toujours. Ce stage, c'était chez DxO, où j'ai passé sept ans. DxO, qui est une entreprise qui fait des logiciels de retouches photo, qui a aussi travaillé sur un appareil photo connecté, même un ancien dans la salle. Merci Nicolas de ta présence. Ensuite, je suis passé chez Avié Group, qui nous héberge ce soir. J'ai travaillé en particulier sur les différents sites du groupe SeLoger, qui vient du côté Bit2B et du côté Bit2C. Et là maintenant, depuis un an, je suis arrivé chez Alice et Bob, où on fabrique un ordinateur quantique. Et en parallèle de ça, j'interviens dans le cadre du bootcamp Maestro, qui forme du coup des futurs product managers, et je donne un cours sur l'utilisation de la data pour l'utilisation de produits. Donc voilà pour mes expériences. Ce soir, comme je le sais, on va parler d'informatique quantique. Je vais commencer d'abord par vous expliquer un petit peu ce que c'est, pour que vous ayez un petit peu de contexte, et que vous compreniez en quoi ça peut être différent de ce que vous voyez de vous, de votre côté. Et le problème fondamental qu'on a en informatique quantique, puisque le Meetup s'appelle, au secours, mon produit sort en 2030, on est sur quelque chose qui est une technologie de très long terme. Et donc évidemment, moi, en tant que product manager, je me demande comment est-ce qu'on peut faire pour arriver à avoir de l'impact plus tôt que cette date qu'on estime pour la sortie de la technologie. Et une fois qu'on aura fait ça, je vous parlerai un petit peu de quelques anecdotes, quelques techniques que vous pourrez réutiliser, dont je me sers au quotidien en tant que product manager. Donc l'informatique quantique, qu'est-ce que c'est, et pourquoi est-ce que ça va prendre longtemps ? D'abord, disclaimer, ceci n'est pas un cours d'informatique quantique, vous en faites pas, on va rester sur des choses très simples. Le but n'est pas de rentrer dans les détails techniques, le but c'est juste que vous compreniez quel est le contexte business, pourquoi est-ce qu'on s'intéresse à cette technologie et où est-ce qu'on peut aller avec ça. Donc rapidement, l'idée sur un ordinateur classique, c'est que vous allez avoir un ordinateur qui travaille avec des bits, donc des 0 et des 1, ça vous avez probablement tous vu. Donc toute l'information est encodée sous une forme de suite de 0 et de 1, sur laquelle on va faire un certain nombre d'opérations, et ça permet ensuite de faire toutes les applications qu'on voit ici, ça permet de faire tourner la présentation que vous avez là, ça permet d'envoyer des fusées sur une lune, ça permet de faire fonctionner Internet. Donc traiter l'information classique avec des bits, aujourd'hui on sait très bien faire, mais par contre il y a quand même encore certains problèmes qui résistent à la puissance du calcul des ordinateurs qu'on a aujourd'hui, même des mails. Il se trouve qu'en utilisant les principes de l'informatique quantique, on a des pistes pour améliorer ça. L'informatique quantique, au lieu d'utiliser des 0 et des 1, va utiliser ce qu'on appelle des qubits, qui sont des éléments qui utilisent les propriétés de la physique quantique pour être dans un état qui est en quelque sorte un 0 et un 1 à la fois. L'intérêt d'avoir un état qui est comme ça, c'est que ça permet de paralléliser des calculs. Vous pouvez faire à la fois le calcul qui correspond à l'état 0 et le calcul qui correspond à l'état 1 en même temps. Ça donne une parallélisation massive des calculs, ça permet d'accélérer certains cas d'utilisation. Je dis bien certains, parce que ce principe-là ne fonctionne que dans certains contextes. Là, j'ai dit que je ne ferais pas un cours de physique quantique, donc je ne rentrerai pas dans les détails de ça. Mais par contre, retenez que les applications sont assez larges et ont un potentiel d'impact économique extrêmement important. C'est estimé par des cabinets de conseil entre 450 et 850 milliards de dollars à horizon 2040. Il y en a même certains d'ailleurs qui font encore plus. Il y en a même qui disent qu'on n'osera plus de 1000 milliards de dollars. J'ai pris une estimation conservatrice. Les champs d'application peuvent être assez variés. Découvrir de nouveaux médicaments en faisant des simulations de molécules, optimiser les réseaux logistiques de distribution, que ce soit de distribution de biens ou de distribution d'énergie. Décarbonation de procédés industriels aussi. Il y a des études qui disent que ça pourrait avoir un impact important pour arriver à réduire nos émissions de gaz à effet de serre. Et un cas d'utilisation qui est peut-être un peu plus controversé autour de la cryptographie. Un ordinateur quantique, avec la puissance de calcul que ça a, ça pourrait arriver à décoder toutes les communications qui aujourd'hui sont encryptées avec des algorithmes résistants aux ordinateurs classiques. Ça va générer de nouvelles recherches en cryptographie pour arriver à contrer cette menace que les ordinateurs quantiques représentent. Malheureusement, ces derniers temps, les gens regardent un peu ailleurs. J'avoue que vous avez peut-être entendu parler de ce truc qui s'appelle l'IA, que tout le monde est en train de regarder. Mais ça n'empêche pas que l'informatique quantique, de manière surprenante, j'ai découvert ça en arrivant l'an dernier, a un écosystème qui est déjà extrêmement fourni. Là, vous voyez tous les acteurs qui se sont déjà lancés dans le domaine. Alice et Bob font partie de la carte, on est bien sur la carte. Mais on est au milieu d'un écosystème
depuis les utilisateurs finaux, qui vont être les industriels avec les cas d'utilisation que je vous expliquais précédemment, jusqu'à nous-mêmes, en passant par une couche logicielle. On va avoir des acteurs qui écrivent des algorithmes qui peuvent utiliser les ordinateurs quantiques. Et ensuite, nous-mêmes, on va être clients d'entreprises qui font du matériel pour construire des ordinateurs quantiques. Par exemple, nous avons besoin de circuits supraconducteurs qui ont besoin d'être refroidis à des températures plus froides que l'espace intersidérable. C'est une technologie qu'on ne développe pas nous-mêmes, il n'y a pas d'intérêt à ce qu'on le fasse nous-mêmes. On l'achète sur étagère auprès d'entreprises qui nous fournissent ce genre de matériel. Donc vous voyez quelque chose qui est quand même aujourd'hui un écosystème qui est déjà très bien développé et sur lequel il y a pas mal d'investissements. Mais malgré tous ces investissements, aujourd'hui on a quand même encore un problème qui est que les ordinateurs quantiques font beaucoup trop d'erreurs. Si vous voulez faire un calcul utile avec un ordinateur quantique ou même un ordinateur classique d'ailleurs, vous allez avoir besoin d'enchaîner des milliards d'opérations. Et aujourd'hui, les taux d'erreur qu'on a sur les ordinateurs quantiques, sur tous les ordinateurs quantiques, pas juste les nôtres, mais même ceux de IBM, Google, Amazon, Microsoft, on est sur des taux d'erreur de l'ordre d'à peu près de 1 pour 1000. Et donc ça, ça vous montre qu'en fait, pour l'instant, les ordinateurs qu'on a concrètement, ils sont inégalables. Ils ne donnent rien qu'on ne pourrait pas faire avec un ordinateur classique. Mais heureusement, et bien, pardon, j'y arrive heureusement à l'ISEPO, mais le problème donc de ce taux d'erreur, c'est qu'il y a une amélioration qui se fait, mais par contre, elle est quand même encore aujourd'hui assez lente. Et vous voyez là, ici, il y a à peu près en 2018, on était à peu près à 1 sur 100 en taux d'erreur. Là, maintenant, on arrive à peu près à 1 sur 1000, 4 ans plus tard. Et donc, si on attend que le taux d'erreur, il arrive à peu près à 1 pour un milliard, donc qui permet de commencer à envisager des calculs intéressants, et bien, on arrive, vous voyez, quelque part là, entre 2040-2050. Et en plus, il y a des risques qu'on rencontre des limites physiques qui puissent nous empêcher de descendre plus bas que 1 pour un million, quelque chose comme ça. Donc, si on compte uniquement sur l'amélioration du matériel tel qu'il existe aujourd'hui, et bien, on va avoir un problème. On va se retrouver, on risque de se retrouver bloqué. Donc, heureusement, il y a l'ISEPO, et donc l'ISEPO a été tenu par deux thésards, il y a trois ans, qui ont travaillé sur une technologie qui s'appelle les cubiques de charbon, et qui est en fait une technologie qui est extrêmement prometteuse pour arriver à corriger les erreurs qu'on trouve dans les ordinateurs quantiques. Donc, avec cette promesse, on a réussi à embaucher, donc en trois ans, à peu près 80 employés, dont une cinquantaine en recherche et développement, et à peu près la moitié qui sont docteurs ou qui sont en phase de l'aide, donc très haut niveau de technicité. On a déjà levé 30 millions d'euros en capital risque. On a aussi des financements publics avec un plan quantique en France et avec des projets de recherche. Et donc, on a des partenariats académiques et commerciaux qui nous permettent d'avoir démontré à ce jour des résultats expérimentaux qui sont au niveau de ce que peuvent obtenir Google ou Amazon, et même un petit peu mieux, si jamais je peux me permettre de le dire. Cette technologie, en fait, elle nous permet d'arriver à accélérer l'arrivée d'un ordinateur quantique qui soit utile. Et donc, en faisant différentes étapes technologiques que vous pouvez voir ici, on va en fait arriver d'abord à montrer qu'on est capable de corriger des erreurs, d'abord sans faire d'opération, je les arrive à conserver les erreurs, d'arriver à conserver l'information dans un cubique qui se perd très rapidement sinon. Si on arrive à conserver l'information, qu'on arrive à faire des opérations qui incluent ça et qu'ensuite on arrive à passer à l'échelle, d'avoir un nombre suffisant de cubiques dans notre ordinateur pour avoir quelque chose d'utile, on voit qu'à peu près d'ici 2030, on pourrait espérer avoir un ordinateur qui aura des applications industrielles comme celles que je vous ai montrées précédemment. Mais malgré tout, 2030, ça reste quand même une vision qui est très long terme. Vous avez peut-être déjà vu ce genre d'illustration du MVP, de qu'est-ce que c'est qu'un MVP. Ce n'est pas de dire, je vais faire une voiture, je vais faire toutes les étapes de base et ensuite à la fin j'aurai une voiture. C'est plutôt d'essayer de faire un premier produit qui va à peu près satisfaire l'utilisateur et le satisfaire de plus en plus en faisant des produits différents à chaque fois. Et si vous regardez la roadmap que je vous ai présentée précédemment, c'est très exactement une roadmap qui n'est pas MVP avec peut-être même un bon vieux cycle en V où on a toute la liste des tâches à faire et on a un produit qui sert à quelque chose à la fin, mais pas à l'avance. Donc du coup, forcément, on se demande dans notre contexte, c'est quoi le produit par lequel on va pouvoir commencer. Et il y a en plus une spécificité qui est quand même que la vision qu'on a à la fin, a priori, elle ne va pas ou ne peut bouger parce que c'est quand même là-dessus que la boîte a été fondée et c'est l'objectif long terme sur lequel on va dire 90% des effectifs travaillent. Et donc, c'est ce que j'ai essayé de vous expliquer ce soir. C'est là qu'on passe sur la partie véritablement product management. Donc, la première approche pour arriver à attaquer ce genre de problème est la plus naturelle. C'est d'essayer d'arriver à créer un produit qui arrive plus tôt et donc de prendre en fait la même promesse que l'ordinateur qu'on veut créer à terme, mais d'essayer de réduire le problème ou la cible à laquelle on s'attaque. Là, si vous voyez, si j'essaye de traduire en tant qu'élévator pitch ce que je vous ai expliqué précédemment sur l'ordinateur quantique, on a une cible qui va être des industriels, mais du coup, quels industriels ? Il y a peut-être moyen de le préciser. Qui ont besoin de résoudre des problèmes ? Pareil, c'est assez flou. Quels problèmes exactement est-ce qu'on va pouvoir résoudre ? Et on a aussi certaines ambitions en termes de performance. Ça, peut-être aussi, on peut arriver à avoir des compromis là-dessus. Donc ça, c'est l'approche la plus naturelle pour arriver à ressortir un produit plus tôt, d'essayer de réduire le périmètre de ce qu'on va faire et résoudre quelque chose de plus petit. Ça, c'est quelque chose qui est fait par d'autres acteurs. Et donc, en particulier, Pascal, qui est la première startup quantique française en termes de financement. Vous voyez, quand vous allez sur leur site, ils vous disent des résultats tangibles aujourd'hui. Et c'est une promesse aussi qui est faite par The Wave, qui est une société canadienne qui, pareil, promet des résultats dès aujourd'hui. Et si on regarde l'élévator pitch, par exemple, de ce que Pascal propose, c'est moi qui le retranscris, ce n'est pas l'élévator pitch tel que Pascal le donne, mais c'est la manière dont je l'analyse. Là, vous voyez, ils ont une cible qui est plus précise. Ils disent, on va s'attaquer, par exemple, aux banques qui veulent résoudre un problème de risque de crédit et ils vont essayer d'avoir quelque chose qui donne des meilleurs résultats qu'un ordinateur classique. Donc, ça, c'est une approche qui a des chances de donner de bons résultats. Et Pascal est bien parti pour avoir des choses utiles dans un contexte industriel avant 2030. Ce que je comprends, c'est que c'est attendu quelque part entre l'année prochaine et dans deux ans. Mais c'est une approche qui fait le choix de privilégier le court terme avec une incertitude sur le long terme. Ici, l'idée de cette slide, ce n'est pas de dire notre approche est meilleure ou moins bonne que celle de Pascal. L'idée, c'est plutôt de montrer que cette approche est différente. La courbe que je vous montre ici, c'est des courbes que j'ai trouvées dans des slides de Pascal qui présentent en conférence. Ils expliquent que l'approche qu'ils utilisent actuellement pour l'informatique quantique leur permet d'obtenir un résultat plus utile plus tôt. Mais par contre, sur le long terme, ils vont devoir utiliser une autre approche qui mettra plus longtemps à produire des résultats, mais qui permettra aussi d'avoir des bénéfices plus importants dans le futur. Je trouve que c'est intéressant de montrer cette différence parce que là, ça montre qu'ici, on a un véritable choix stratégique. Les deux approches se valent. Le fait de dire qu'on va essayer d'avoir un produit qui va sortir plus tôt, mais qui aura peut-être plus de problèmes pour Scalé. Et à l'inverse, un produit qui mettra plus longtemps à sortir, mais qui a des plus grandes promesses. Et ça, en fait, je m'en rends compte en particulier avec un auteur que je lis pas mal sur LinkedIn en ce moment, que je vous invite à aller voir, qui s'appelle Alex Smith, et qui disait que si l'inverse de votre stratégie est un truc idiot, à priori, ce que vous avez, ce n'est pas une stratégie. Ça ne veut pas dire qu'il ne faut pas le faire, parce que par exemple, si vous dites que la stratégie, c'est d'être customer-centrique, à priori, c'est bête de ne pas le faire. Ça ne veut pas dire qu'il ne faut pas être customer-centrique. Mais par contre, ce n'est pas ça qui définit ce que vous faites. Si il y a un véritable choix stratégique, c'est le fait de choisir entre deux options qui sont toutes les deux valables. Donc là, ici, ce qui est intéressant à voir, c'est que Pascal fait un certain choix stratégique. On fait un autre choix stratégique. Et donc du coup, comme nous, on est sur un choix stratégique différent, ça nous amène à utiliser des techniques un petit peu différentes. Et donc nous, dans notre contexte, puisqu'on a fait un pari qui est plutôt sur le long terme, en choisissant d'avoir moins d'applications sur le court terme, en fait, ce qu'on va faire avec les produits qu'on développe, le but, ça va plutôt être de réduire le risque par rapport à notre vision long terme. Et donc là, ici, on va essayer de changer de produit. Quand moi, je suis arrivé chez Alice et Bob, je pense qu'un certain nombre de gens dans la salle s'y reconnaîtront. On ne m'a pas donné un grand objectif. On m'a dit, tiens, voilà, on a un ordinateur, on voudrait le mettre dans le cloud. Est-ce que tu peux nous mettre notre ordinateur dans le cloud ?
En tant que Product Manager, j'ai réutilisé cette technique que j'ai utilisée pas mal de fois dans le passé et dans d'autres contextes. J'ai essayé d'aller voir les différents stakeholders et d'arriver à comprendre pourquoi est-ce qu'on veut mettre un ordinateur dans le service. Ce qui ressort des discussions, c'est qu'il y avait deux bénéfices principaux. D'abord, pour pouvoir prouver que notre ordinateur fonctionne. Des gens qui pourraient en être sceptiques, parce qu'il y a quand même beaucoup d'entreprises et c'est facile de dire qu'on a un ordinateur qui fait ceci, cela, mais comment est-ce qu'on peut le voir ? Et puis d'arriver à prouver aussi qu'on est capable de distribuer une solution et d'arriver à atteindre un marché au final. Tout ça se rejoint sur un but qui était de convaincre les investisseurs. Le fait de faire cette analyse, d'avoir ces discussions, m'a aidé à comprendre où est-ce qu'on voulait en venir et quelle était la cible réelle et le but réel de ce qu'on fait. C'est important parce que ça permet de mettre en évidence qu'on n'a potentiellement pas tout regardé. Il pourrait y avoir d'autres manières de convaincre les investisseurs. Il pourrait y avoir d'autres manières de prouver que notre matériel marche et qu'on est capable de distribuer nos solutions. En l'occurrence, ça m'a surtout permis de me rendre compte que les gens dont on avait besoin de convaincre en priorité, dans notre situation actuelle, ce n'étaient pas les industriels qui allaient utiliser nos ordinateurs, ce n'étaient pas non plus les journalistes qui relayaient le message, ce n'étaient pas non plus les scientifiques qui nous aidaient à faire le développement, c'est quand même en premier lieu les VC. Parce qu'on est sur une industrie qui nécessite énormément de capital. Pour vous donner une idée, ne serait-ce que faire un ordinateur tout nu, juste le matériel, juste l'équipement qui permet de faire le contrôle et de refroidir la puce à des températures qui vont bien, on est déjà dans l'ordre du million d'euros. Il y a besoin d'énormément de financement pour arriver à développer ce qu'on fait. Et je trouve aussi que ce qui est intéressant, c'est que quand on dit que la cible, c'est les VC, on a tendance à ne pas le voir comme ça, on a tendance à se dire qu'il y a un VC qui va pouvoir aller à son week-end de golf, se la péter pour ses collègues investisseurs, pour dire qu'il a mis un petit billet dans l'informatique. Ce que je trouve intéressant pour nous de réfléchir à ça d'un point de vue d'un VC, c'est que finalement, les VCs, par rapport aux produits, vont se poser un peu les mêmes questions que nous en tant que product manager, par rapport aux produits. Et notamment, ils vont vouloir savoir que le produit, d'abord, il est faisable. Ça, c'est intéressant parce que pour nous, c'est vraiment le plus gros risque. Je me rappelle, par exemple, avant, justement, quand j'étais chez Avis, la faisabilité, je ne dis pas que ce n'était jamais un problème, parce qu'évidemment, il y a toujours des questions de comment on va l'implémenter. Mais dans l'ensemble, si on avait une idée, on n'avait pas trop de doutes sur le fait qu'on allait finir par arriver à la sortir. Dans notre contexte à nous, la faisabilité, c'est un très gros problème. Et donc, on a besoin d'arriver à la prouver beaucoup plus que dans un contexte normal. À l'inverse, la désirabilité, c'est quelque chose qu'on a toujours besoin de prouver. On a toujours besoin de trouver des qualifications de ce qu'on fait. Mais on a des preuves théoriques assez solides du fait que si on arrive à faire un ordinateur quantique avec les taux de fiabilité que vous expliquez précédemment, on trouvera très certainement des cas d'utilisation qui auront de la valeur pour les entreprises. Donc, on a un problème qui est inversé. On a un très fort risque de faisabilité et un risque de désirabilité qui est un peu moins. Et enfin, dernière chose à ne pas négliger, et c'est ça qui peut faire aussi la différence entre on est une entreprise et on est un labo de recherche talentueux, c'est que notre produit derrière doit être fiable. Parce que si on arrive à faire un ordinateur qui marche, mais que l'ordinateur coûte 10 milliards à acquérir pour une entreprise, il n'y a pas grand monde qui va aller s'en servir. Et donc, peut-être que c'est une prouesse technologique, mais peut-être que ça restera juste une curiosité qui derrière ne peut pas apporter la valeur économique qui en est attendue. Donc, on a besoin de prouver toutes ces choses-là. Et les techniques qu'on va utiliser sont différentes. Pour arriver à prouver la faisabilité, là ici, l'idée, c'est d'arriver plutôt à changer de site. Et donc, pour la faisabilité, on va se demander qui peut nous aider à la prouver. Et là ici, ce ne sera pas les industriels, puisque les industriels vont plutôt apporter les cas d'utilisation, mais ils ne vont pas nous apporter la solution. Ce ne sera pas les journalistes évidemment non plus. Les VCs, ils n'en ont aucune idée. Là ici, ce sera plutôt les scientifiques qui vont pouvoir nous aider à développer les cas d'utilisation, à développer les solutions techniques dont on a besoin pour l'ordinateur. Et donc, là ici, ça m'a amené à reformuler la question de l'accès cloud dont je vous parlais précédemment. Donc, j'ai choisi finalement de garder le même genre, le même objectif, le même output de faire un accès cloud, mais par contre, l'anglais différent. Et donc, là ici, les gens auxquels on va s'adresser, ce sera plutôt les chercheurs théoriciens en informatique quantique. Et le but, ça va être d'avoir des gens qui vont utiliser notre matériel pour pouvoir tester leurs idées. Et donc, l'idée, en fait, c'est de générer de la recherche, de générer de l'intérêt autour de notre technologie pour arriver à prouver que ce qu'on fait va fonctionner effectivement et peut-être même pour accélérer, pour avoir des nouvelles idées qui vont nous permettre d'aller plus vite. Donc, vous voyez un output qui est similaire, mais par contre, un changement de cible important par rapport au pitch initial. Pour la preuve de désirabilité et de viabilité, là ici, on est un petit peu obligé de garder la même cible, mais par contre, on ne peut pas résoudre le même problème. Puisque si on essaye de résoudre le même problème, on tombe dans ce qu'on avait juste avant. Ça va nous prendre trop longtemps. Donc, là ici, pour arriver à aborder ce problème, il y a un outil que j'avais aussi découvert quand j'étais chez Aviv et qui m'a été extrêmement utile. C'est d'arriver, en fait, à faire les customer journey de tous les différents acteurs qui sont impliqués dans un projet. Ça, c'est quelque chose qu'on utilisait chez Aviv, par exemple, sur les parcours des agents immobiliers, sur les parcours des gens qui recherchent une maison à acheter ou qui recherchent un appartement à louer. Je ne sais pas d'ailleurs si vous avez déjà fait des meet-ups pour expliquer, pour parler un petit peu justement de ce qu'on appelle le RIM. Non ? Non ? Ben voilà, ça pourrait être un sujet intéressant dans un meet-up à venir. Et donc, du coup, j'ai réutilisé cette technique-là. Je me suis dit, en fait, qu'est-ce qui va faire qu'un acteur industriel va se mettre à utiliser des ordinateurs quantiques dans un flux de production ? Et donc, en fait, on voit que les gens ont besoin de passer par un certain nombre d'étapes. Et donc, ils ont besoin d'avoir un problème qui nécessite trop de puissance par rapport aux ordinateurs actuels. Ils ont besoin de se rendre compte que le quantique apporte une solution. Ils ont besoin ensuite de développer et de déployer cette solution. Sauf que si vous regardez, qu'est-ce que c'est que de distribuer un ordinateur quantique ? En vrai, c'est plutôt les trois étapes qu'on a là, c'est-à-dire avoir une plateforme pour pouvoir tester une solution et ensuite déployer cette solution. Sauf qu'en fait, les gens, pour qu'ils arrivent là, il faut quand même qu'ils aient fait les étapes qu'il y a avant. Et donc, du coup, comment on fait pour que les gens arrivent jusque-là ? Et donc, ça, c'est l'idée de l'autre activité commerciale de Alice et Bob, qui est The Box, qui est une activité de conseil, qui s'adresse aux industriels comme le produit final, mais qui, par contre, leur apporte une valeur différente. Et là, ici, l'idée, c'est de les aider à évaluer le potentiel des technologies quantiques. Donc là, on va s'adresser plutôt, par exemple, au département d'innovation, de grosses entreprises qui ont du budget à consacrer à ça. Et on va les aider à identifier les cas d'usage stratégiques pour eux et à quantifier quels sont les bénéfices que l'informatique quantique va pouvoir leur apporter et dans quel horizonte. Et donc, vous voyez ici, en arrivant, du coup, à reformuler les hypothèses qu'on a besoin de tester, on arrive sur deux produits qui sont très différents. Je voudrais juste, par contre, ne pas donner l'impression que c'est moi qui ai eu l'idée de The Box avec la présentation que j'ai faite là. En fait, c'est une idée. Quand je suis arrivé, justement, chez Alice et Bob et que je faisais l'étude, j'ai fait, justement, ce mapping et j'étais allé voir, justement, les activités de conseil. Mais s'ils les veulent en leur disant, tiens, il y a quelque chose d'intéressant là. Ils m'ont dit, écoute, tu sais quoi, ça tombe bien parce que, justement, on va lancer cette activité là. Donc, on est arrivé à la même conclusion. C'est bien de voir qu'on arrive à se comprendre. Donc, voilà, deux activités qui nous permettent, du coup, de commencer à apporter de la valeur plus tôt. Dans un premier temps, donc l'activité Clairaut, qui va plutôt permettre d'améliorer la faisabilité de ce qu'on fait. Et ensuite, cette activité de conseil qui va plutôt nous aider sur le côté désirabilité et sur le côté viabilité. Maintenant, j'aimerais juste vous parler un petit peu concrètement qu'est-ce que ça représente en tant que quotidien, en tant que Product Manager, de travailler dans ce genre d'environnement-là, qui est assez différent de ce que j'avais pu faire précédemment. Et quand je suis arrivé, en fait, il y a un exercice qui m'a pas mal aidé. C'était de faire des ateliers de brainstorming interne avec des gens où, du coup, vous voyez là, je leur faisais un petit atelier où je leur proposais de prendre un des différents personnages qui peut nous intéresser, d'essayer de s'imaginer quels peuvent être les besoins de ces gens-là et comment est-ce qu'on pourrait les aider. Alors ça, c'est un débat que j'avais eu pas mal justement quand j'étais chez Aviv, de dire, attends, mais ce genre d'exercice-là, en fait, on est en train de le faire sur des hypothèses parce que du coup, finalement, qui sont ces gens qu'on étudie ? En fait, on n'en a aucune idée. Moi, je n'avais pas encore fait de recherche utilisateur à ce moment-là. Donc, on le faisait pas mal sur des hypothèses. Mais en fait, je trouve que ça reste quand même intéressant parce que déjà…
C'est beaucoup plus rapide à mettre en place que de la recherche utilisateur avant de commencer à avoir des conclusions, des hypothèses à tester. Et c'est quelque chose qui nous permet ensuite de confronter ce à quoi les gens pensent avec la réalité. Et ça permet en fait, une fois qu'on a fait la recherche utilisateur, de mettre en perspective ce qu'on a pu trouver versus ce qu'on imaginait. Donc ça, ça m'a été assez utile. Et puis évidemment, c'était quand même une bonne occasion de rencontrer les gens, d'échanger avec eux, de comprendre leurs différents points de vue. Donc ça m'a aidé aussi dans mon onboarding finalement, je l'ai mis chez Bob, pour arriver à découvrir ce nouveau domaine. Ensuite, évidemment, une de ces ateliers-là, c'était avant de faire de la recherche. Après, derrière, il faut quand même arriver à faire de la recherche. Et pour faire de la recherche, il faut arriver à recruter des gens. Et donc, ça n'a pas été forcément évident parce qu'il faut quand même trouver... Les cibles sont quand même assez spécifiques. Il faut quand même arriver à les trouver. On a quand même de la chance parce que dans le monde académique, les gens ont très facilement tendance à laisser leur e-mail dans les papiers de recherche qu'ils écrivent. Donc du coup, j'ai pu aller retrouver des papiers de recherche de gens qui s'intéressent au même sujet que nous et aller leur écrire. Et il y a à peu près, on va dire, la moitié des gens auxquels j'ai écrit qui m'ont répondu. C'est quand même vraiment pas mal, si vous avez déjà essayé un petit peu de faire ce genre de choses. Je suis aussi pas mal allé à des conférences. D'ailleurs, voilà, vous voyez, j'étais à une conférence, celle-là, pas plus tard qu'aujourd'hui et hier. Et après, derrière, j'ai utilisé un petit peu le réseau aussi des gens qui étaient déjà là et ça m'a aidé à faire. Je pense que j'ai dû rencontrer comme ça au moins une trentaine de personnes différentes pour arriver à avoir du coup une vue de ce qui se dit dans l'industrie. Et je me suis inspiré en particulier de la méthode Working Backwards d'Amazon, dont vous avez peut-être déjà entendu parler, qui dit qu'en fait, il faut faire la press-release du produit qu'on voudrait sortir. Et donc ça, je m'en suis servi en particulier en technique de recherche utilisateur pour arriver à cadrer un peu la discussion. Je faisais lire aux gens en direct une press-release qui décrivait ce qu'on pourrait sortir pour eux. Et j'essayais d'avoir leur réaction et de me rendre compte de, est-ce que là, ils sont en train de prétenir et de se dire, ah tiens, ce truc-là, je le veux tout de suite. Ou alors, est-ce qu'ils disent poliment, oui, ça a l'air pas mal. J'ai réussi quand même à capter des insights intéressants à partir de ça. Je me suis beaucoup servi de cette technique. Quand je vous parlais des conférences, c'était quelque chose qui m'a beaucoup aidé aussi et de manière même un petit peu inattendue. J'ai réussi notamment, j'avais un petit peu insisté pour arriver à me faire envoyer à la Silicon Valley deux mois après mon arrivée pour aller assister à Qtubi, qui est la plus grosse conférence dans le domaine. Et je pense que j'ai bien fait parce que déjà, ça m'avait permis d'avoir une vision d'ensemble de l'industrie, de me rendre compte un petit peu de quels sont les différents types d'acteurs qu'il y a, à quoi est-ce qu'ils pensent, comment est-ce qu'ils voient les choses et pourquoi c'est différent de nous. Et aussi parce que finalement, ça permet de faire des rencontres un peu impromptues. Et notamment, on a rencontré une personne juste à une table de déjeuner comme ça, on se trouvait à être ensemble et qui a donné un partenariat très intéressant. Malheureusement, je ne peux pas parler publiquement, mais en tout cas, le simple fait, si vous voulez, on dit souvent, get out of the building. Eh bien, je confirme, ça aide beaucoup. Une fois qu'on a fait toute cette introduction, une fois qu'on a fait nos ateliers internes, une fois qu'on a fait nos recherches, à un moment, on a quand même une idée plus précise de ce qu'on a envie de construire. Et donc là, du coup, est arrivé le moment de faire un story mapping pour arriver à comprendre sur quoi est-ce qu'on avait besoin de se concentrer. Donc, je pense que tout le monde ici, si vous êtes dans la salle, sait ce qu'est un story mapping. Et donc, l'idée, c'est voilà, on prend les étapes du parcours utilisateur et on essaye ensuite d'associer des stories à ça. Sauf que moi, j'avais un problème quand je préparais ce truc là, parce que je me suis rendu compte que globalement, on allait avoir une étape dans laquelle il y allait avoir tout, qui est exécuter le programme sur l'ordinateur et tout ce qui vient avant, qui est, on va dire, je découvre l'informatique quantique jusqu'au moment où j'ai quelque chose qui est, j'ai un résultat qui est utile. Ça, globalement, c'était plus des choses que moi, j'allais développer, mais que je n'allais pas trop développer avec les équipes avec lesquelles je faisais l'exercice. Et donc, là, l'idée, en fait, pour arriver à rendre le workshop utilisable, parce que sinon, ça aurait été un fiasco total, en fait, on a fait un prédécoupage technique de cette étape-là avec une ou deux personnes, avec une ou deux personnes choisies sur le volet. Et donc, là, par exemple, on s'est dit, voilà, pour exécuter le programme, on a besoin de faire quatre choses principales. On a besoin d'abord de recevoir le programme de notre côté, de planifier son exécution, de l'exécuter sur la machine et ensuite de renvoyer les résultats. Et ça, ça nous a aidé beaucoup à conclure ce programme. Ça a aidé beaucoup à cadrer la discussion avec les différentes personnes et notamment les différents physiciens impliqués. Surtout qu'en plus, c'est un exercice avec lequel ils ne sont pas à l'aise. Et donc, il y avait besoin de les accompagner. Donc, voilà, petite technique de story mapping qui permet, du coup, de se sortir d'un cas d'utilisation extrêmement touffu. Je vous avoue, ça me faisait un petit peu peur au départ. Et au final, on a réussi à s'en sortir avec un exercice avec des jolis post-it. Et ensuite, après, avec une jolie story map, donc avec le décrochement que je vous montrais qui correspond à un découpage technique et ensuite le découpage en différentes réalisées. Tout ça, ensuite, ça nous a permis de traduire ça en une roadmap parce que le story mapping en lui-même, en général, n'était pas suffisamment actionnable, on va dire, pour arriver à savoir ce qu'on avait à faire. Donc, en fait, on s'est dit qu'on allait le matérialiser de cette manière là, puisque finalement, l'équipe de développement avec laquelle je travaille en direct, en fait, c'est une seule personne qui s'appelle, il s'appelle Julien, il est très très bien. Et justement, en fait, le fait, je trouve que c'est intéressant parce que ça, normalement, si vous voulez, c'est un petit peu le fait de faire une roadmap comme ça avec des tâtes, c'est un petit peu, on va dire, l'anti-pattern absolu du chiffre en V, où là là, il faut surtout pas faire ça. Mais en fait, finalement, on s'en est parlé avec Julien, le développeur, qui en fait, finalement, c'est le format qui nous a convenu pour arriver à avoir un niveau de détail qui soit suffisamment, comment dire, suffisamment peu détaillé pour voir où est-ce qu'on va. Et en même temps, suffisamment détaillé pour savoir ce qu'on allait, ce qu'on allait faire. Et derrière, finalement, le découpage exact de ces choses là, c'est lui qui le gère de son côté et même dans les interactions avec les autres équipes. Donc finalement, en tant que PM, je supervise relativement peu le delivery aujourd'hui et je ne vais pas même tellement faire de gestion de backlog. Finalement, c'est Julien qui s'en occupe de son côté et qui le gère avec les autres équipes. C'est une manière assez pragmatique de faire, mais qui, je pense, à ses limites aussi. Et notamment, on sait que là, comme notre équipe va bientôt grossir, on va devoir mettre un petit peu plus de formalisme dans la manière dont on travaille. On va devoir probablement avoir d'autres outils, peut-être commencer à faire un backlog un peu plus formalisé, etc. Mais je trouve ça intéressant de se dire que finalement, il n'y a pas une méthode de travail absolue qui est meilleure que toutes les autres. Plutôt qu'en fait, on s'adapte à son environnement. Et là, vous voyez, cette manière de faire, finalement, on s'est mis d'accord entre nous. Il m'a dit, moi, ça me va bien, moi, ça m'allait bien. Le plus important, c'est encore de trouver quelque chose qui convient à tout le monde. Une fois qu'on a fait tout ça, quand même, je continuais à avoir un doute. Et notamment, je me suis demandé, mais en fait, est-ce qu'on est en train de réaliser trop tôt ou pas? Malgré tout, on avait fait tout un plan qui nous permettait d'avoir un premier truc qui fonctionne, j'avais vraiment essayé de couper pour avoir le minimum du minimum de ce qu'on a besoin pour exécuter un programme sur un ordinateur quantique. Mais je me demandais quand même, est-ce que ça va suffire? Alors, c'est vrai que souvent, on leur dit, écoute, si tu réalises trop tôt, c'est que, enfin pardon, si t'es fier de ce que tu réalises, c'est que t'as réalisé trop tard. D'accord, mais c'est pas pour autant que si t'es pas fier, t'as forcément réalisé au bon moment. Et en fait, ce que je me suis rendu compte, notamment en faisant ma recherche utilisateur, c'est que si jamais on sortait un produit qui était trop dépouillé, si jamais vraiment on est nul sur tous les critères, mais qu'on a juste un truc qui fonctionne de bout en bout, en fait, la réponse n'est pas bonne. Globalement, les gens disent, écoute, t'es gentil, mais qu'est-ce que tu veux que je fasse avec ce truc? Et donc, il y a notamment plusieurs critères de qualité sur le produit qu'on voulait sortir. Qualité, nombre et contrôle sur l'équivalent. Et si on était mauvais sur tous ces critères-là, globalement, les gens regardaient le truc et ils disaient non, ça m'intéresse pas. Mais par contre, on s'est rendu compte qu'un coup, si on est bon sur au moins un de ces 5 critères, alors là, tout de suite, on commence à créer de l'intérêt. Là, maintenant, les gens commencent à dire, ah ouais, ça, j'ai envie de le voir. Et donc, ça, ça nous a permis de nous dire qu'on a choisi du coup de critère de qualité des qubits. Et on s'est dit, écoutez, une première release, on ne va pas être très bon sur le nombre de qubits, on ne va pas être très bon sur le contrôle, mais par contre, on va être très bon sur la qualité. Et donc, avec ça, en tout cas, on a des retours en entretien utilisateur qui nous laissent penser que ça va créer un intérêt. Donc, on va bientôt réaliser. J'espère que ça va pouvoir se matérialiser. Et dernière chose, on arrive au bout. Juste peut-être quelques réflexions sur le fait de travailler avec des chercheurs plutôt qu'avec des ingénieurs, puisque dans mes expériences précédentes, j'ai beaucoup travaillé avec des ingénieurs, un petit peu aussi avec des chercheurs quand j'étais chez DXO. Mais là, vous voyez, par exemple, c'est une discussion qu'on avait eue à un moment. Un chercheur qui disait, voilà, on était en train de travailler sur telle partie, telle partie d'Asta qu'on a eu besoin d'arriver à tel niveau de performance. Et je suis tombé sur un phénomène intéressant en étudiant ça. Mais par contre, j'ai été obligé de le laisser de côté. Je n'ai pas pu creuser ce qui se passait à cet endroit-là parce qu'on avait notre objectif à atteindre. Donc, effectivement, il a travaillé. On a réussi à avoir le niveau de performance qu'on voulait. Par contre, il n'a pas pu aller passer trois semaines comme il aurait fait dans son domaine académique.
à travailler sur autre chose juste parce que ça m'intéressait. Je trouve que c'est intéressant parce que ça montre la valeur qu'on peut apporter en tant que product manager dans un contexte où justement, on a des gens qui sont plutôt chercheurs parce qu'en fait, on est quand même là pour sortir un produit commercial, on est quand même là pour sortir des utilisateurs et on n'est pas là pour faire de la science, faire de la science nouvelle, uniquement pour tout cas. Les gens qui sont chercheurs, à partir du moment où ils peuvent publier un papier sur un phénomène intéressant, qu'il y ait des applications ou qu'il n'y en ait pas, finalement, ce n'est pas tellement la question, c'est surtout, est-ce qu'on a fait avancer la science ? Nous, ici, on a quand même des utilisateurs à servir et le fait du coup de se donner des objectifs, ça nous aide à aller dans ce sens-là. Mais par contre, évidemment, ensuite, il y a toujours un équilibre à trouver entre eux parce que ce phénomène qu'il a laissé de côté, peut-être que c'est quelque chose qu'il trouvera, qu'il finira par être important. Ensuite, après, c'est à nous de savoir évaluer si ça vaut le coup de revenir dessus plus tard ou pas. Et à l'inverse, un truc que les chercheurs m'apprennent, ou en tout cas me rappellent, c'est en particulier qu'ils me demandent souvent des questions. Par exemple, quand je fais des présentations comme celle-ci, ils me disent, mais attends, d'accord, mais le truc que tu présentes, c'est quoi ta source ? Et en particulier, vous vous rappelez peut-être de la présentation où je vous montrais les taux d'erreur et où je vous disais, bon, voilà, regardez, là, on est quelque part entre 2040-2050. J'avais fait une première version de cette slide-là sur laquelle j'avais fait, j'avais tracé la courbe en disant, regardez, là, pouf, on arrive là. Et du coup, quand je montrais à d'autres gens à l'interne, ils m'ont dit, mais attends, elle sort où cette courbe-là ? T'as un paquet qui montre le truc, t'as un article. Je fais, ben non, j'extrapole, voilà, c'est une courbe, je fais des slides, c'est normal. Et donc, en fait, il y a cette rigueur scientifique qu'on peut avoir tendance à perdre un petit peu de vue et qui, du coup, ils vont nous rappeler. Et moi, je trouve ça assez stimulant, en fait, parce que du coup, ça nous amène à augmenter le niveau de ce qu'on fait et à ne pas se satisfaire de, des fois, de petits raccourcis un petit peu faciles. Toujours quelqu'un pour venir nous rappeler que, attention, on a fait un truc qu'il ne fallait pas. Voilà, du coup, pour tout ce qui est quotidien, je voudrais juste terminer avec quelques petites perspectives sur l'informatique quantique pour vous donner envie de vous y intéresser. Vous vous demandez peut-être, du coup, à quoi ça ressemble concrètement, cette histoire-là. Eh bien, là, ici, voilà, vous avez une véritable puce quantique, donc un véritable processeur quantique qu'on utilise. Donc, c'est le petit carré que vous avez là, entre les pinces. Vous avez un doigt humain à aller à côté pour vous donner une idée de l'échelle. Et donc, là, du coup, ici, c'est un circuit supraconducteur qu'on va pouvoir ensuite mettre dans ce qu'on appelle un frigo, qui est, le terme technique est un cryostat, qui, en fait, est le dispositif qui permet de refroidir ce circuit à des températures, comme je disais, plus froides que l'espace intersidéral. Dimélie-Kelvin, si jamais ça vous parle. Et donc, voilà, cette espèce de chandelier, normalement, c'est ce que vous voyez souvent quand vous regardez, si jamais vous regardez des documentaires sur l'informatique quantique, vous allez très certainement voir ça. Et il faut savoir que le chandelier que vous avez là, ce n'est pas l'ordinateur, en fait, c'est juste le réfrigérateur. C'est juste le truc qui permet de refroidir. Là, ici, en fait, il n'y a même pas de puce ici. Donc, ce que vous voyez là n'est pas un ordinateur. Ce que vous voyez là est juste un réfrigérateur. Et ensuite, après, donc, une fois que la puce est installée dans le réfrigérateur, on remet en place les boucliers qui permettent de protéger le contenu des interactions avec l'extérieur. Et ensuite, on met en place tout le câblage qui va arriver dans une électronique de contrôle que vous avez ici, juste à côté. Ce qui fait que du coup, ça peut être une installation qui a quand même une certaine taille et qui nous permet de faire toutes nos expériences sur l'informatique quantique et sur l'ordinateur qu'on développe. J'aimerais aussi juste prendre le temps pour dire qu'en fait, en France, finalement, on est quand même pas mal parce que si on regarde l'investissement qu'on met dans le quantique, il est quand même assez important par rapport à tous les autres pays qui peuvent s'intéresser à la question. Il n'y a guère que la Chine qui pourrait sortir un petit peu du lot en termes d'investissement public, mais les chiffres sont quand même assez difficiles à vérifier et les résultats expérimentaux aussi. Il y a beaucoup moins d'échanges, en tout cas, entre les groupes académiens qui sont en Chine et tout ce qui se passe en Europe et Amérique du Nord. Et du coup, ça fait que comme on a un plan quantique qui est assez vigoureux, on a cinq start-up qui font du matériel quantique en France. Moi, j'étais assez dégoûttonné de découvrir, en tout cas, quand je suis arrivé dans le domaine. Donc, vous avez Pascal, dont je vous ai parlé précédemment. Vous avez Alice et Bob. Vous avez aussi Candela, Kobly et C12, qui travaillent tous sur des technologies différentes, ce qui fait que du coup, en fait, finalement, on n'est pas concurrents les uns des autres. Et au contraire, tous les succès qu'obtiennent les uns augmentent la crédibilité des autres et facilitent le financement de la suite et l'intérêt pour l'informatique quantique générale. Et donc, si vous voulez en savoir plus, je peux vous proposer deux vidéos qui parlent d'informatique quantique. La première, elle est en français, donc ce sera plus facile à suivre, a priori. C'est une des vidéos qui a été faite par Dr Nozman, qui est un des YouTubeurs scientifiques français les plus suivis, même le plus suivi, si je ne me trompe plus. Et elle a été tournée chez les locaux d'Alice et Bob. Donc, on va voir très précisément ce qu'on fait chez nous. Et une autre vidéo en anglais qui est très complémentaire et qui est très bien faite aussi, que j'ai beaucoup aimé, donc sur la chaîne de Kyo Abraham et qui, là, ici, a été tournée chez IBM, qui est le plus gros acteur dans l'informatique quantique aujourd'hui. On estime qu'ils ont investi plus de 1 milliard de dollars dans le développement des ordinateurs. Donc, voilà, deux petites vidéos qui vous permettront de continuer cette histoire, si jamais ça vous a donné envie d'en savoir plus. Pardon, il ne me reste plus qu'à vous remercier pour votre attention. Et si vous avez des questions, on peut les prendre. Est-ce qu'il y en a un qui est chaud pour se lancer dans l'informatique? C'est la première question. Avec le micro, pour qu'on entende plus précisément. Bonjour, ma question n'est pas tellement sur tout ce qui est en rapport avec le produit, mais plus une curiosité au sujet du quantique. Vous avez dit qu'il y avait un certain nombre, un taux d'erreur sur les ordinateurs quantiques. Est-ce qu'il y a un équivalent, ce chiffre, sur les ordinateurs normaux? Oui, sur les ordinateurs quantiques, on est à peu près à 10,3. Donc, un pour mille. Sur les ordinateurs classiques, on est plutôt à 10,20 ou 10,25. Donc, on est plus d'un milliard, une erreur pour un milliard de un milliard d'opérations et même plus. Un milliard de un milliard, c'est 10,18. On est sur des taux de fiabilité qui n'ont absolument rien à voir avec les ordinateurs classiques. D'abord, merci. J'ai une question. Tu as mentionné des box, tu as mentionné l'ordinateur quantique. Oui. Il n'y a pas de tension entre le développement de l'ordinateur quantique, c'est-à-dire les produits et les projets des box. Comment tu gères ça? Parce que les ressources, j'imagine, sont limitées. Comment tu gères ça? Pour l'instant, on n'est pas encore à l'étape où on a besoin de gérer ce conflit de ressources puisque les projets de The Box ne sont pas encore à une étape où on va avoir besoin d'exécuter effectivement des programmes sur l'ordinateur. On verra comment ça se produit, si jamais ça doit se produire dans le futur. Si jamais ça se produit, je pense que ce serait un bon problème à avoir. Je parle des ressources humaines. Les ressources humaines, c'est des équipes différentes qui ont été affectées et donc, du coup, avec des spécialités différentes aussi parce que dans un cas, c'est plutôt des relations avec des entreprises et dans l'autre cas, ça va plutôt être du travail technique. Donc, c'est juste des équipes différentes avec des objectifs différents. D'un point de vue business, comment vous allez faire de l'argent? C'est en vendant un ordinateur, c'est en vendant un accès à votre ordinateur? C'est quoi la stratégie business? Alors, il y a deux manières, effectivement. Le business modèle principal, ça reste quand même effectivement de vendre la puissance de calcul. Et ça, en fait, il y a deux manières de le faire. Donc, le soir, on vend de la puissance de calcul au travers du cloud. Donc là, en fait, comme vous le faites aujourd'hui, même vous pouvez par exemple préserver du temps de GPU en ligne sur n'importe quel provider cloud et donc, vous payez autant d'utilisations. Dans ce cas-là, les ordinateurs, ils sont situés soit chez nous, soit dans un datacenter quelque part. Mais on se rend compte que ce genre de modèle ne va pas fonctionner pour certains acteurs et en particulier, il y a deux choses qui peuvent limiter. Premièrement, c'est déjà la disponibilité des machines. Il y a certains acteurs qui veulent pouvoir s'assurer que la machine sera pour eux et pour personne d'autre. Il n'y aura pas de problème de partage des ressources. Ça, on peut le résoudre en disant, écoute, on a une machine dédiée dans le datacenter qui n'est que pour ce client-là et dans ce cas, c'est un pricing différent. Ce n'est pas un pricing à l'utilisation, mais c'est un pricing à l'année. Et après, il y a des problèmes de confidentialité de la donnée avec, en particulier, par exemple, le secteur de la défense qui ne voudra pas que ces données transitent sur Internet entre un datacenter et leurs locaux à eux. Donc, là, ils vont vouloir avoir un ordinateur directement chez eux. Donc, du coup, il y a plusieurs manières de commercialiser cette puissance de calcul. C'est, comme je disais, soit via le cloud et via différents plans de pricing, soit en allant vendre et installer directement des ordinateurs chez les gens qui sont intéressés. Et là, ça dépendra évidemment des contraintes des uns et des autres. Du coup, finalement, en fait, vous vous positionnez en termes de produits business, etc. Beaucoup plus comme du Amazon, Google, etc. En fait, vous êtes des providers, pas forcément du coup de datacenter classique, etc. Mais ça va être via la quantique, en fait, où vous allez faire un peu la même chose. Soit vous avez vos propres ordinateurs sur lesquels tout le monde vient taper, soit vous allez faire de l'installation et potentiellement avoir peut-être des boîtes qui vont être spécialisées dans l'intégration.
Plusieurs modèles sont possibles, il faudra voir lequel prendra et deviendra pérenne. L'idée, c'est de construire des ordinateurs et le revenu viendra de l'utilisation de ces ordinateurs. L'arrivée à un ordinateur qui a un intérêt industriel, qui sera utilisé dans un travail de production à la place d'un ordinateur classique, avec le choix stratégique qu'on a fait, on est à l'horizon de 2030. Est-ce qu'il y a, à côté de 4 groupes de personnages que tu nous as montrés, d'autres qui peuvent arriver dans le futur ? D'autres groupes de personnages ? J'avais fait une étude un peu plus large. Par exemple, le personnel scientifique peut déjà s'expliquer en deux parce que tu vas avoir les gens qui s'intéressent à l'informatique quantique en particulier. Tu vas avoir aussi les gens qui sont chimistes, qui ont un problème de chimie à résoudre, pour lesquels utiliser un ordinateur quantique va être utile, mais qui ne connaissent rien à l'informatique quantique et d'une certaine manière n'ont pas envie de connaître l'informatique quantique. Eux, ils veulent juste résoudre le problème de simulation de molécules et l'ordinateur quantique va les aider, mais ils ne veulent pas savoir ce que c'est. Il peut y avoir des spécificités, on peut le rendre plus spécifique comme ça. Après, tu peux te dire aussi que les gouvernements sont aussi un personnage. Comme on disait avec les applications de cryptographie, il y a le ministère de la Défense qui regarde de près pour savoir si vous êtes proche de décrypter une communication ou pas encore. Ça peut être une opportunité ou au contraire une menace si on décide que ce n'est pas un cas d'utilisation qu'on a envie de favoriser. Je suis arrivée un peu en retard, donc je n'ai pas vu le début de la présentation. Ma question est que c'est un produit qui est assez complexe. On ne peut pas le réaliser trop tôt si j'ai bien compris, parce que ça risque de ne pas forcément répondre à la demande. Pendant ce temps, est-ce qu'il n'y a pas des risques que l'environnement change, que la technologie change ? Comment vous faites pour vous adapter ? Qui vous accompagne là-dedans pour se dire « attention, il y a cette technique à changer, je suis dans ma phase de construction, comment je fais pour revenir en arrière ? » Effectivement, il y a un travail de veille très important qui est fait par les différents chercheurs qui travaillent chez Alice et Bob. Notamment, on a un channel Slack qui s'appelle Papers, où les gens publient des paquets de recherche qu'ils arrivent à trouver, parce que toute la recherche qui se fait sur l'informatique quantique, en tout cas en Europe, en Amérique du Nord et dans l'ensemble très public, il y a beaucoup de résultats qui sont publiés dans des papiers accessibles par tout le monde. Du coup, ça permet de se rendre compte des développements qui se font et des nouvelles technologies qui pourraient arriver, qui pourraient être intéressantes ou pas. Il se pourrait qu'on arrive à un point dans le futur où on décide de pivoter, parce qu'il y a quelque chose qui a été découvert et qui est plus prometteur que la technologie sur laquelle on est actuellement. On pourrait avoir à pivoter dans le futur. Maintenant, pour l'instant, en l'état actuel des technologies, c'est dans celle qu'on a choisie que l'on croit. Jusqu'à preuve du contraire, c'est là-dedans qu'on continuera à investir. Merci pour la présentation. Par rapport à l'offre de ZBOX, le retour attendu par ZBOX, c'est quoi ? Il y a deux types de retours. Il y a déjà un premier retour qui est financier, parce que c'est comme des émissions qu'on va vendre et qui vont apporter un complément de revenu à l'entreprise. Il y a deux types de retours. Il y a déjà un premier retour qui est financier, parce que c'est comme des émissions qu'on va vendre et qui vont apporter un complément de revenu à l'entreprise. Ça, c'est toujours bienvenu. Mais surtout, l'idée, c'est de pouvoir prouver qu'il y a des cas d'utilisation derrière notre technologie et qu'on a pu estimer assez précisément quelles sont les caractéristiques du matériel dont on va avoir besoin pour résoudre ce cas d'application et aussi quantifier quel est le bénéfice qui est attendu. Parce qu'en fait, on a tendance, et ça, je le vois d'ailleurs justement, là, vous voyez les conférences dont je reviens, on voit des gens qui font des estimations techniques en disant, par exemple, on va pouvoir résoudre tel problème de telle taille en réduisant le temps de calcul par 3, par exemple. Mais du coup, quel est l'avantage business qu'on obtient de résoudre le temps de calcul par 3 ? Est-ce qu'il y a seulement besoin de réduire le temps de calcul par 3 dans ce cas-là, etc. ? En fait, on a besoin d'avoir une vision plus large que juste l'accomplissement technologique. Et ça, en fait, ces missions de consulting, ça nous aide beaucoup, justement, pour réaliser où est la valeur pour les entreprises et quels sont les cas vers lesquels on va avoir besoin de se spécialiser. Là, pour l'instant, les développements qu'on est en train de faire, on est plutôt sur une partie qui est encore un petit peu fondamentale parce qu'on a besoin de montrer les concepts de correction d'erreur dont je vous parlais. On a besoin de montrer qu'on est capable de corriger ces erreurs. Mais ensuite, on va probablement devoir peut-être se spécialiser un peu plus sur certains cas d'application une fois qu'on leur a montré que ces concepts marchent parce qu'on va avoir besoin d'avoir la première application commercialement intéressante. Et donc, ça, ça nous aide à l'anticiper. Merci beaucoup pour la présentation. Je connaissais rien aux ordinateurs quantiques. Moi, je voulais savoir, vous êtes combien dans l'équipe Product ? Et là, peut-être que tu nous as dit au début que tu avais un programme, du coup, de maths. Est-ce que c'est nécessaire et indispensable ? Enfin, comment tu fais pour… Je m'interroge vraiment sur comment tu fais pour suivre le développement de ton dev. Tu parlais de user story, mais est-ce que c'est des user story qui vit en français, enfin, en anglais et que moi, je pourrais lire et comprendre ? Ou est-ce que c'est des trucs mathématiques hyper poussés qu'un PM, sans une formation de matheux, doit avoir ? Alors, sur l'équipe Product, on est quatre personnes actuellement. Donc, on a Récipio, qui s'appelle Blaise et qui, là, est actuellement en train de vivre des aventures aux États-Unis. On a deux PM qui s'intéressent aux outils internes. Donc, Grégoire, qui est présent ici ce soir, qui a une formation d'ingénieur. Et Johanna, qui, elle, est plutôt… Elle vient de la finance, elle a fait de la finance avant. Mais dans un environnement aussi de développement logiciel. Et puis, moi-même, qui m'intéresse ici plutôt aux outils à destination extérieure. Donc, ça, c'est pour la partie « Qui est dans l'équipe ? » Et pour la partie « Qu'est-ce qui est décrit au niveau des tâches ? » En fait, c'est plutôt des choses du niveau de détail de ce que je pouvais montrer, par exemple, dans les story mapping ou dans les roadmaps. Donc, c'est des choses qui sont normalement compréhensibles par des humains qui ont déjà un petit peu étudié la question. Parce qu'il faut quand même, du coup, comprendre quels sont les différents composants du système et qu'est-ce qu'on est en train de mettre en place. Et finalement, au niveau de software, on n'est pas très profond par rapport à la physique. On est à un niveau d'attraction qui est quand même relativement élevé. Et donc, même moi, par exemple, en fait, j'essaie de… Enfin, je ne peux pas prétendre que je comprends toute la physique qui se passe à l'intérieur des qubits. Je suis finalement à un niveau relativement élevé, en fait. Mais c'est vrai que… Enfin, je pense que le fait d'avoir un background en maths m'a quand même aidé ma candidature. Parce que, mine de rien, il faut comprendre quand même au minimum ce qui se passe et pourquoi est-ce que ce qu'on fait est intéressant et comment ça apporte un avantage par rapport à différents autres types de modèles. Donc oui, ça a certainement aidé. Mais j'espère que vous avez pu le voir ce soir. Finalement, l'expérience en product management est quand même aussi utile parce que, vous voyez, un grand nombre des réflexions que j'ai, finalement, ce sont des réflexions qui se transposeraient dans n'importe quel autre contexte. Il se trouve que là, on parle d'informatique quantique, mais vous voyez, il y a pas mal de choses qui sont issues de mon expérience, par exemple, chez Sologé ou certaines techniques que j'ai pu réutiliser. Bonjour, j'ai une petite question. Pourquoi Alice et Bob ? Très bonne question. Alice et Bob, en fait, c'est une private joke de scientifiques parce qu'à chaque fois qu'il y a des papiers scientifiques qui parlent d'une situation de communication, par exemple pour des papiers de cryptographie, les deux personnes qui sont impliquées, c'est toujours Alice et Bob. Alice essaye d'envoyer un message à Bob. Ça permet ensuite d'abréger en A et B et d'appeler le plus vite. C'est un peu un running gag des papiers scientifiques de toujours utiliser Alice et Bob. Les fondateurs aimaient bien cette anecdote et se sont dit que si on fait une boîte, on l'appellera Alice et Bob. Mais ce n'est pas pour communication. Du coup, on ne fait pas de la communication. On fait un ordinateur. Et le chat du logo, je pense que vous avez compris. Ce que nos technologistes appellent les cubites de chat en référence au chat de Schrödinger. On avait entendu parler. D'où le chat, d'ailleurs, que les gens aiment beaucoup. Quand on est sur les salons, ils viennent souvent nous dire « j'adore votre identité visuelle ». Ça sort du reste parce que, mine de rien, c'est quand même un domaine assez sérieux, assez scientifique. Ça fait une identité visuelle qui sort un peu du lot et qui est assez agréable. Je crois que c'était la dernière question. Merci encore. Avant de se quitter, je vais quand même donner au micro une dernière personne qui fait que sans elle, on ne serait pas là ce soir. C'est Emmanuelle qui loge sur Addy et qui avait quelques mots à vous dire sur Addy. Bonsoir. Bonsoir. J'avoue, j'accueille. Je pense qu'on a aussi Nora qui est dans mon équipe beaucoup là-derrière, qui était en contact avec Laurent directement. Moi, je suis directeure productives chez Addy. Nora, dans mon équipe, s'occupe beaucoup d'événements et de formations. Elle est très liée à tous ces sujets-là.
Donc, je voulais juste faire un petit mot quand même pour parler d'Aviv. Qu'est-ce qu'on fait, si ça peut en intéresser certains. Donc, Aviv, ça ne parle pas forcément directement dans le marché français. Ce qui parle plus, c'est justement se loger, parce que c'est ça que les gens utilisent au quotidien. Mais justement, il y a un beau projet chez Aviv parce qu'ils sont en train de développer une plateforme, une marketplace qui sera sur tout le marché européen et qui va donc juste se répercuter sur des marques comme se loger en Allemagne, c'est MoBelt, en Belgique, c'est MoWeb. Et puis, actuellement, ils sont en train de créer une plateforme qu'on appelle White Level, qui permettra de répondre à plein de nouveaux use cases pour l'avis de l'estate sur l'ensemble de ce marché, avec un motto qui est Unlocking Everyone's Perfect Place, donc débloquer l'endroit parfait pour chacun. Voilà. Donc, en tant que PM, ça peut être ou même designer, je ne sais pas qui c'est qu'on a, ou même en tech. Ça peut être intéressant dans le métier parce qu'on développe cette plateforme qui doit pouvoir servir plein d'acteurs différents. On parle des agents immobiliers, qui étaient un peu le cœur du business pour l'real estate, mais aussi des gens qui sont en recherche d'appartements ou en recherche d'achats ou des vendeurs. Et on fait marcher un peu cette marketplace-là avec des flag wheels qui vont s'alimenter, donc un peu comme un Amazon ou quelque chose comme ça. Donc, c'est très amusant. Il y a plein de belles stratégies à faire derrière. Voilà. Et comme je vous disais, on dépend en fait à vivre ces marques-là, donc principalement celles qui sont vraiment sur la plateforme dont je vous ai parlé, c'est les meilleures agences logées, E-mobilt et E-mobweb. On a tout un autre écosystème à côté qui vit de manière assez indépendante, mais qui nous apporte plein de choses. Et Plateau aussi, c'est partie du groupe où on est en train de travailler directement. Mais on dépend d'Actual Printer. Donc, aussi, c'est un bel écosystème. J'ai eu l'occasion d'aller faire des talks chez Actual Printer avec justement l'écosystème-là. On a pu échanger sur des sujets tech, une business très intéressante. Voilà, ça fait un environnement assez amusant. Actual Printer, ce n'est pas forcément connu en France, mais c'est quand même un très gros groupe en Angleterre. Et voilà, juste au cas où, le recrutement, on a encore une boîte qui recrute. S'il y a des gens qui cherchent, il y a plein de choses. J'ai vu plutôt tout ce qui était produits et design, mais il y a encore plein de choses côté tech aussi. Et puis, bien sûr, sur le reste. Voilà, donc si vous êtes intéressés, n'hésitez pas à mettre un coup d'oeil. Et ce sera tout. Merci. Merci beaucoup. J'ai un petit cadeau pour la ville, parce qu'il y a un cicatéro à l'extérieur. Vous allez trouver les liens, vous pourrez l'utiliser. Ça, c'est l'ultime slide, mais je vous promets, on va manger. C'est juste pour l'info, pour ceux qui sont intéressés, on connaît déjà notre prochain sujet, donc on fait forcément un petit peu de cube. C'est le rôle du product marketing dans une stratégie de product lead growth. Ça fait beaucoup d'anglicismes. Si ça vous intéresse, vous viendrez le voir. C'est avec l'équipe de Newside, on est en train de bosser dessus. Je vous promets que ça va être aussi cool que le quantique ce soir. Merci encore et à très bientôt, j'espère.