Les équipes Kalesto étaient au CEPAC Vélodrome le 24 septembre pour la première journée d’Artificial Intelligence Marseille 2026. Nous y avons croisé des dirigeants, des chercheurs, des éditeurs et surtout beaucoup d’entreprises venues avec la même question : comment passer de l’IA dont tout le monde parle à des usages qui tiennent réellement dans le travail quotidien ?
Entre la masterclass de Yann LeCun sur les world models, les discussions autour des agents IA, les échanges sur le futur du travail et la clôture de Laurent Alexandre et Laurence Devillers, cette première journée a montré un écosystème qui ne cherche plus seulement à découvrir l’IA. Il cherche à la maîtriser, à l’intégrer et à décider ce qu’il veut en faire.
Yann LeCun et les world models : regarder au-delà des modèles de langage
La masterclass de Yann LeCun consacrée aux world models faisait partie des moments les plus attendus. Le sujet déplace le regard au-delà des modèles de langage génératifs : comment construire des systèmes capables de se représenter le monde, d’anticiper l’effet d’une action et d’apprendre avec une compréhension plus riche de leur environnement ?
Pour les entreprises présentes, ce n’est pas encore un produit à brancher lundi matin. Mais c’est un rappel important : le marché ne s’arrêtera pas aux interfaces de conversation actuelles. Les architectures, les capacités et les usages vont continuer à évoluer. Une stratégie IA solide ne doit donc pas dépendre d’un seul modèle ; elle doit reposer sur les données, les processus et la capacité des équipes à adopter les bons outils au fur et à mesure.
Le vrai sujet n’est plus l’essai, mais le passage à l’échelle
Dès la table ronde d’ouverture réunissant Rodolphe Saadé et Octave Klaba, la question posée était celle de la « grande accélération » de l’IA. Plus tard dans la journée, les échanges autour de l’AI Factory ont décrit la même bascule sous un angle opérationnel : après les expérimentations et les premiers cas d’usage, les entreprises doivent réunir données, modèles, infrastructure, sécurité et opérations dans un système qui tient à l’échelle.
C’est précisément là que beaucoup de projets se bloquent. Une démonstration réussie prouve qu’un modèle sait produire une réponse. Elle ne prouve pas que l’entreprise sait déclencher le bon traitement, retrouver la bonne donnée, contrôler le résultat, gérer les exceptions et mesurer le gain. Le passage à l’échelle commence lorsque ces questions deviennent plus importantes que le choix du modèle.
L’IA agentique entre dans la conversation, avec ses contraintes
Les agents IA revenaient régulièrement dans les prises de parole comme dans les conversations que nous avons eues sur place. L’intérêt est évident : ne plus seulement produire une réponse, mais enchaîner des actions entre plusieurs outils. Pourtant, un agent n’est pas une automatisation plus spectaculaire. C’est un système auquel on laisse une part de décision, donc un système qui exige davantage de limites, de traces et de supervision.
- Ce qui écrit dans un CRM, un ERP ou un outil comptable doit rester prévisible et journalisé.
- Ce qui interprète un document ou prépare une réponse peut s’appuyer sur un modèle, avec une validation humaine proportionnée au risque.
- Ce qui agit au nom de l’entreprise doit avoir un périmètre explicite, un droit d’arrêt et une personne responsable.
Le futur du travail se joue dans l’organisation, pas dans le prompt
Une séquence entière de la matinée était consacrée au futur du travail. Dans l’après-midi, l’atelier « Transformation IA : par où commencer ? » a recentré la discussion sur les métiers, les processus, l’organisation et l’embarquement des équipes. Le rapprochement est important : les effets de l’IA ne se décident pas dans l’interface du chatbot, mais dans la manière dont une équipe redistribue les tâches avant, pendant et après son intervention.
Pour une PME, le bon point de départ reste donc modeste : choisir un processus fréquent, mesurer son état initial, automatiser une chaîne courte, former les personnes concernées et décider ce qui doit toujours être relu. Une équipe qui obtient un résultat visible vaut mieux qu’un déploiement général dont personne ne sait mesurer l’utilité.
Souveraineté et responsabilité deviennent des critères de conception
La présence d’OVHcloud, de Mistral AI, de Kyutai, du Cigref et d’acteurs industriels place aussi la souveraineté et la responsabilité au cœur du programme. Là encore, le sujet ne se résume pas à choisir un fournisseur français ou européen. Il faut savoir quelles données quittent l’entreprise, où elles sont traitées, combien de temps elles sont conservées et qui peut les relire.
Une architecture responsable ne promet pas qu’aucune erreur n’arrivera. Elle rend l’erreur visible, limite ses conséquences et permet de revenir sur ce qui a été fait. C’est moins séduisant qu’une démonstration autonome, mais beaucoup plus proche de ce dont une entreprise a besoin pour mettre un système en production.
Laurent Alexandre et Laurence Devillers : la question humaine pour finir
La journée s’est refermée avec Laurent Alexandre et Laurence Devillers autour d’une question volontairement large : comment éduquer les humains à l’ère des machines intelligentes ? Après une journée de modèles, d’infrastructures et d’agents, cette conclusion remettait la formation au centre. Une technologie peut progresser très vite ; une organisation n’avance que lorsque les personnes comprennent ce qu’elle permet, ce qu’elle ne permet pas et la responsabilité qu’elles conservent.
Ce que Kalesto retient de cette première journée
Le premier enseignement d’AIM 2026 est moins technologique qu’organisationnel. La question n’est plus « quelle IA faut-il essayer ? », mais « quel travail voulons-nous transformer, avec quelles données, quelles limites et quelles compétences ? ». Les entreprises qui sauront répondre à ces quatre questions avanceront plus vite que celles qui accumulent les outils.
Les rencontres faites au Vélodrome l’ont confirmé : les dirigeants ne manquent plus d’intérêt pour l’IA. Ils cherchent surtout un point de départ concret, une manière de prioriser et quelqu’un capable de relier la technologie à leurs métiers. C’est exactement à cet endroit que le conseil, le déploiement et la formation doivent rester liés.
La deuxième journée prolongera cette discussion avec la place de la Méditerranée entre les États-Unis et la Chine, la résilience numérique, les usages concrets pour les TPE et les commerçants, ainsi que les liens entre IA et écologie.
Programme et intitulés des interventions : site officiel d’Artificial Intelligence Marseille 2026.