Je sors des allées de VivaTech 2025 où j’ai pu m’entretenir avec Sophia Baladi, directrice commerciale d'Ask Mona. L’objectif : comprendre comment un acteur historique de l’IA conversationnelle adapte son modèle technique et économique face à la déferlante des LLM.
⏱️ L’essentiel en 1 minuteMutation technique : L’entreprise abandonne son moteur d’IA « maison » (NLP) pour utiliser les modèles géants du marché (LLM), plus puissants.
Fiabilité : Utilisation de sources de données fermées pour limiter le risque d'hallucinations factuelles.
Économie : Une stratégie de baisse des coûts (120€/mois) pour toucher les musées de territoire.
Interface : Abandon du modèle « App mobile » au profit du QR code (Web App) pour réduire la friction utilisateur.
Prospective : Test de dispositifs vocaux au Château de Versailles pour sortir de l’interface textuelle.
Sophia Baladi (au centre) lors de son intervention sur le stand Bpifrance à VivatechL’adaptation technologique : du moteur « maison » aux modèles géantsAsk Mona a vu le jour en 2017. Après plusieurs années d’expérimentation en intelligence artificielle conversationnelle, l’entreprise a opéré un pivot stratégique en 2023. Rencontre avec Sophia, qui revient sur ce repositionnement et les ambitions d’Ask Mona.
Nicolas : Comment Ask Mona se positionne aujourd’hui dans un secteur bouleversé par l’IA générative ?
Sophia : Nous sommes une entreprise « historique » de l’IA conversationnelle. En 2017, nous développions notre propre technologie NLP, mais avec l’arrivée de l’IA générative, nous avons décidé de changer de cap. Notre force n’est pas de concurrencer les géants technologiques mais de comprendre les besoins spécifiques du loisir, de la culture et du tourisme. Aujourd’hui, nous combinons les meilleures briques existantes (LLM, voix, agents…) pour créer des solutions adaptées à ce secteur. C’est notre « recette » : utiliser les bons ingrédients du marché pour proposer une expérience spécialisée et puissante à nos clients.
Nos IA sont limitées et « promptées » pour éviter les hallucinations. Elles ont même le droit de dire « Je ne sais pas », ce qui est fondamental pour la fiabilité.
Données et éthique : le défi de la fiabilité historiqueLa data est un sujet sensible dans la culture et le tourisme. Comment la gérez-vous ?
C’est un enjeu central. Nous travaillons uniquement avec des données qui appartiennent à nos clients, ou avec des sources libres validées par eux. Quand c’est nécessaire, nous mentionnons toujours les auteurs. Et lorsqu’on utilise des personnalités historiques comme Van Gogh, nous veillons à respecter leur image. Notre approche est volontairement éthique : pas d’exploitation « sauvage » de contenus protégés, pas de détournement de sens. Nos IA sont limitées et « promptées » pour éviter les hallucinations. Elles ont même le droit de dire « Je ne sais pas », ce qui est fondamental pour la fiabilité.
Capture d’écran du site Ask MonaModèle économique : la question de l’accessibilité pour les petits muséesConcrètement, quelles institutions font appel à vous ?
Grâce à l’IA générative, nous pouvons désormais accompagner aussi bien de très grands établissements comme la Fondation Louis Vuitton que de petites structures. Nous travaillons par exemple avec le Musée de la Pêche, le Musée National du Sport, le Musée de la Gendarmerie ou encore le Musée Rolin à Autun, actuellement fermé pour 5 ans mais qui a lancé une exposition temporaire enrichie par un bot Ask Mona. Notre tarification commence à 120 € par mois pour une solution simple, ce qui rend nos services accessibles même aux plus petits musées.
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