DeepTechs

Il y a un peu plus d'un an, quand Roxane Laigle expliquait à des directeurs e-commerce qu'ils allaient bientôt vendre leurs produits dans ChatGPT, les regards se faisaient dubitatifs. Aujourd'hui, la cofondatrice et CEO de Lemrock AI n'a plus à convaincre. Le marché est venu à elle. Ingénieure de formation, elle passe une dizaine d'années dans le retail — en conseil, puis comme directrice stratégie et innovation chez Fnac Darty — avant de se lancer via le programme Entrepreneur First, où elle rencontre ses deux cofondateurs spécialisés en agents IA et en infrastructure.
Lemrock se positionne comme un middleware entre le e-commerce et les grands modèles de langage. Les marques confient leur catalogue à la startup, qui leur offre un point de connexion unifié vers l'ensemble des LLM, en gardant la maîtrise de leurs données. Plus d'une centaine de marques — électronique, cosmétique, travel, télécoms — sont déjà clientes depuis le lancement en juillet dernier, et des transactions réelles s'y réalisent déjà.
Face à OpenAI ou Shopify, l'avantage de Lemrock tient à son agnosticisme — la startup se connecte à tous les LLM — et surtout à sa data : 100 millions de conversations traitées par mois, qui alimentent des modèles propriétaires de recommandation et de brand safety. La startup a levé 7 millions de dollars auprès de Galion.exe, et de business angels comme Michael Benabou. Jean-Baptiste Rudel, fondateur de Criteo, siège au board.
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Frédéric Fauchère dirige depuis près de sept ans la division BtoB Mobile de Samsung Electronics France, une soixantaine de personnes dédiées à accompagner les entreprises — de la TPE au CAC 40, en passant par les ministères et opérateurs d'importance vitale — dans leur transformation numérique. Le mobile représente les deux tiers de l'activité de Samsu4ng en France, dont 30 % côté B2B.
Son cheval de bataille : la sécurité des terminaux, qu'il décrit comme « le maillon faible » des systèmes d'information d'entreprise. Face à ce constat, Samsung a développé Knox, une suite logicielle intégrée dans tous ses appareils, permettant chiffrement des données, gestion de flotte à distance et maintien à jour sur sept ans — une durée qui reflète l'allongement de la durée de détention des terminaux, passée de 14 mois en 2014 à 46 mois en 2025.
Sur l'IA, Samsung a fait le choix d'une architecture hybride. Les fonctionnalités regroupées sous l'ombrelle Galaxy AI — traduction instantanée, transcription, résumé de réunion — fonctionnent directement sur l'appareil, sans transmission de données vers le cloud, y compris hors connexion. Les administrateurs informatiques gardent la main pour autoriser ou bloquer l'accès aux modèles cloud comme Gemini ou Perplexity selon les profils utilisateurs.
Quant à la souveraineté numérique, Fauchère la mesure en actes : audits ANSSI, certification des partenaires, conformité au droit français et européen. Samsung produit 90 % des composants intégrés dans ses smartphones — un « full stack » matériel-logiciel qui lui permet, estime-t-il, d'innover plus vite et de répondre aux exigences les plus sensibles de l'État.
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À 24 ans, Yann Bilien est cofondateur et directeur scientifique de Rippletide, une start-up parisienne créée en 2024 avec Patrick Joubert, entrepreneur aguerri. Leur point commun ? Une obsession pour la fiabilité des agents IA, ces systèmes autonomes capables d'enchaîner des actions pour accomplir une tâche.
Les grands modèles de langage (LLM) commettent environ 5 % d'erreurs à chaque étape. Un taux qui peut sembler acceptable isolément, mais qui devient rédhibitoire dans un système agentique. « Dès la dizaine d'étapes, on arrive à une erreur une fois sur deux », explique-t-il. Un support client qui se trompe une fois sur cinq n'est tout simplement pas déployable en entreprise. La réponse de Rippletide passe par une technologie de graphe qui externalise la prise de décision hors du LLM. Plutôt que d'espérer que le modèle suive les bonnes instructions, la start-up ingère les données métiers d'un client — brochures, procédures — pour construire une ontologie explicite guidant le raisonnement de l'agent. Résultat : des décisions traçables et explicables, un argument décisif dans des secteurs réglementés comme la banque.
Rippletide travaille avec de grands groupes du CAC 40 — constructeurs automobiles, marques de luxe — ainsi qu'avec des clients américains. La start-up a également remporté le hackathon Codex organisé par OpenAI à San Francisco, en développant un système multi-agents capable d'explorer des pistes de recherche scientifique en autonomie.
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Directeur général de Jems, société spécialisée en data, IA et cloud, Nicolas Laroche est convaincu d'une chose : dans un monde où les agents de code peuvent reproduire n'importe quel logiciel en quelques heures, la donnée reste l'unique avantage concurrentiel durable. « Les données que l'on a et que les autres n'ont pas sont la seule barrière à l'entrée sur un marché », martèle-t-il.
Le diagnostic qu'il pose sur les entreprises européennes est sévère. Si la prise de conscience existe : toute présentation stratégique affiche désormais la « transformation par la data ». Mais les actes ne suivent pas. Les organisations continuent d'adopter une vision consumériste : on collecte pour résoudre un problème immédiat, sans jamais construire un véritable patrimoine de données. Un contraste saisissant avec Google, qui, dès ses débuts, stockait chaque flux de données sans en connaître l'usage futur.
L'IA générative change la donne : elle est « intolérante à la médiocrité » des données. Pour Laroche, c'est moins une révolution qu'un révélateur impitoyable des lacunes organisationnelles accumulées.
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Il vient de la physique, a bifurqué vers la philosophie des sciences, et scrute désormais l'intelligence artificielle avec un regard que peu de chercheurs osent porter : celui de quelqu'un qui questionne les fondements mêmes de la connaissance. Pour Mathieu Guillermin, maître de conférence à l'Université catholique de Lyon, aucun système, aussi performant soit-il, ne peut se substituer au jugement humain dans le rapport à la vérité. Non par principe moral, mais par construction. « Le deep learning reste des additions, des multiplications — quelque chose de complètement mécanique. Ça n'a pas de capacité de jugement, pas d'expérience vécue. » Quand Elon Musk promet de faire de Grok une source of truth universelle, ou qu'Eric Schmidt évoque une superintelligence dont les humains ne pourraient plus comprendre les preuves, Guillermin y voit une dérive philosophique profonde : installer les machines au rang d'oracles, sans que personne ne soit plus en mesure d'évaluer ce qu'elles produisent.
Le danger, selon lui, n'est pas tant l'erreur — les algorithmes médicaux peuvent surclasser des médecins dans certaines tâches — que l'abandon de l'effort de vérification. Une logique proche, avertit-il, de la post-vérité. Il pointe aussi l'illusion du gain automatique : croire qu'implémenter un LLM crée de la valeur sans travail de réflexion préalable, c'est « égarer les gens ». Quant aux algorithmes de recommandation, ils constituent selon lui « le premier risque existentiel » — déjà à l'œuvre, désengageant progressivement les individus de tout effort intellectuel.

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