QVEMA Amplify : de Grenoble à VivaTech, mon rôle de coach IA

Quand l’équipe de Qui veut être mon associé ? Amplify m’a contacté pour rejoindre son bootcamp, j’ai accepté avec enthousiasme. Le rôle proposé correspondait à ce que j’aime faire : partir d’un projet concret et aider une personne à utiliser l’intelligence artificielle pour avancer. Je suis intervenant et coach IA, en complément des experts qui accompagnent les autres dimensions de l’entrepreneuriat.

J’ai partagé cette aventure sur LinkedIn : l’annonce de ma participation, une vidéo tournée depuis Grenoble, la soirée de lancement, puis mes échanges avec des entrepreneurs à VivaTech. Dans l’interview publiée depuis VivaTech, j’explique cette place transversale. La présentation officielle du bootcamp Amplify la résume aujourd’hui par le conseil stratégique et opérationnel en IA.

Elle me parle parce qu’elle relie la transmission, l’entrepreneuriat et mon propre parcours. Je suis arrivé d’Inde à l’âge de six ans. Dans mon annonce du bootcamp, j’ai rapproché cette trajectoire de ce que j’essaie de transmettre aujourd’hui : apprendre vite, garder le sens du concret et utiliser les moyens disponibles pour construire quelque chose.

Lors de la soirée de lancement, j’ai rencontré l’écosystème qui accompagne Amplify au-delà du plateau de l’émission. J’en ai surtout retenu une énergie d’entrepreneurs qui veulent se lancer et construire en France. J’ai parlé à ce moment-là d’une forme de dette positive envers le pays dans lequel j’ai grandi et été formé. Ce lien explique pourquoi cette contribution a du sens pour moi.

Mon doctorat et mes travaux techniques constituent une partie de mon parcours. Ce que je veux en faire compte tout autant. Accompagner des entrepreneurs permet de mettre ces connaissances au service de questions immédiates : comment présenter une idée, explorer un marché, fabriquer une première maquette ou préparer un échange avec ses futurs clients ?

Ma place est celle d’un intervenant spécialisé dans l’IA, au sein d’un programme entrepreneurial collectif. La page consacrée à la seconde promotion me cite parmi les coachs et annonce une intégration de l’IA aux différents modules. Le programme présente un parcours en ligne de douze semaines. Mon intervention porte sur mon domaine d’expertise ; elle ne se confond pas avec les autres métiers mobilisés pour accompagner un projet.

Cette distinction compte. L’intelligence artificielle peut aider à préparer une recherche, à structurer une idée ou à produire un premier document. Elle ne remplace pas la connaissance d’un marché, la responsabilité d’un dirigeant ou l’échange avec un client. Pour un entrepreneur, savoir où l’utiliser et où garder la main fait partie du même apprentissage.

Le fonctionnement que j’ai présenté dans mes publications est simple : les apprenants abordent le business plan, le personal branding ou le marketing avec les professionnels du domaine. J’interviens ensuite sur la manière dont l’IA peut prolonger ce travail. Mon rôle n’est pas de prendre leur place ; il est d’aider les apprenants à transformer ce qu’ils viennent d’apprendre en usages concrets.

Je relie cette contribution à mon parcours de docteur en intelligence artificielle et de concepteur de systèmes. Comprendre le fonctionnement d’un modèle aide à expliquer ses possibilités, mais aussi à reconnaître les situations dans lesquelles son résultat doit être vérifié. C’est cette articulation entre compréhension et usage que je souhaite rendre accessible.

Une méthode permet de continuer à travailler lorsque l’interface ou le modèle change. Une liste d’applications peut aider à démarrer, mais elle vieillit vite et ne dit pas comment apprécier le résultat. L’enjeu pédagogique est de donner des repères que la personne pourra réutiliser sur son propre projet.

Je commence par la tâche : qu’essayez-vous de produire, pour qui et avec quelles informations ? Vient ensuite le résultat attendu : une note, une comparaison, un brouillon, une liste de questions à vérifier. Enfin, il faut préciser le contrôle : comment saurez-vous que la sortie est utile et suffisamment fiable pour l’étape suivante ?

Cette façon de cadrer évite de faire de l’outil le point de départ de toutes les décisions. Un entrepreneur peut disposer d’un excellent assistant et perdre du temps s’il lui délègue une tâche mal définie. À l’inverse, un usage simple, bien situé dans son travail, peut devenir immédiatement compréhensible et réutilisable. Les douze erreurs de prompting à corriger en équipe prolongent cette logique sous la forme d’exercices.

J’ai présenté quatre familles d’usages dans mon interview depuis VivaTech : prototyper une maquette de site web, créer ses visuels et ses posts LinkedIn, explorer son marché et mettre à l’épreuve une idée de produit avec des consignes précises. L’intention était de donner des points de départ réutilisables, en lien avec le projet de chaque personne.

À VivaTech, j’ai pu échanger avec des entrepreneurs aux profils et aux idées très différents. C’est un point que j’ai raconté dans ma publication : certains portaient depuis longtemps un projet qu’ils commençaient enfin à mettre à l’épreuve. Ces échanges donnent un sens très concret à la formation. L’important n’est pas de montrer le plus grand nombre d’outils, mais d’aider chacun à identifier une prochaine étape accessible.

Un bon exercice rend visibles les informations utilisées, les hypothèses et les points à vérifier. Il doit permettre de comparer le résultat à un besoin concret, pas seulement d’obtenir un texte impressionnant. La qualité de l’exercice tient autant à sa correction qu’à la réponse initiale.

Prenons un exemple fictif : un porteur de projet veut préparer des entretiens avec de futurs clients. Un assistant peut l’aider à classer ses hypothèses et à proposer des questions. Mais les réponses générées ne sont pas des entretiens réalisés. Il faut garder cette différence visible dans le document de travail, puis aller confronter les hypothèses à des personnes concernées.

Un second exercice peut porter sur la présentation d’une offre. Demander trois variantes aide à explorer le vocabulaire et la structure. Le contrôle consiste ensuite à vérifier les promesses, à retirer les affirmations non établies et à s’assurer que le texte décrit réellement ce qui sera livré. L’IA devient un moyen de préparer une décision, sans fabriquer les preuves qui devraient la soutenir.

La validation humaine doit rester explicite dès qu’une sortie engage une personne, une relation commerciale ou une décision difficile à annuler. Un brouillon interne et un message envoyé à un client n’ont pas le même statut. L’interface peut donner l’impression d’un geste unique, alors que leurs conséquences sont différentes.

Je trouve utile de séparer trois étapes : préparer, vérifier, agir. Préparer peut inclure une synthèse ou plusieurs propositions. Vérifier consiste à relire les informations, à contrôler les références et à confirmer les engagements. Agir correspond à l’envoi, à la publication ou à la modification d’un système. Cette dernière étape doit conserver un responsable identifiable.

Ces repères valent aussi lorsqu’on utilise des agents connectés à des applications. Plus un outil peut agir, plus son périmètre doit être clair. Une personne qui débute n’a pas besoin de tout automatiser pour commencer à apprendre. Elle a besoin de comprendre les actions autorisées et la manière de revenir à un fonctionnement qu’elle maîtrise.

Elle prolonge mon travail de formation en reliant les mécanismes de l’IA aux décisions quotidiennes d’un projet. La technique et la pédagogie ne sont pas deux activités séparées : expliquer une limite oblige à la comprendre, et concevoir un exercice oblige à définir ce qu’on veut réellement vérifier.

Dans mes formations à l’IA en entreprise, cette exigence prend la forme de documents, de consignes et de situations de travail. Dans un contexte entrepreneurial, elle rencontre des questions de priorité : quelle tâche mérite d’être améliorée maintenant, quelles données sont disponibles, quel niveau de vérification est possible et quel usage restera maintenable ?

Ce qui m’importe est la capacité de la personne à refaire le raisonnement sans dépendre du formateur. Elle doit pouvoir expliquer ce qu’elle demande à l’outil, ce qu’elle attend de lui et ce qu’elle refuse de lui déléguer. Une formation réussie laisse ainsi une méthode de travail, avec ses limites, plutôt qu’une simple série de démonstrations.

Les informations de programme, de calendrier et d’accès sont à consulter sur le site officiel de QVEMA Amplify. Cette page reste la référence pour les modalités du bootcamp. Ici, je documente mon rôle et les questions pédagogiques qu’il soulève, dans la continuité de mon activité personnelle.

Pour prolonger le sujet, j’ai détaillé une méthode de cadrage de deux usages d’IA en quatre semaines. Elle propose un cycle d’essai et de décision, sans promettre que tous les projets seront industrialisés dans ce délai. C’est le même fil conducteur : rendre une ambition plus concrète, identifier les preuves nécessaires et décider sur ce qui a réellement été observé.