Glean:GO 2026

Name: Glean:GO 2026
Start: 2026-08-26
End: 2026-08-27

Fort Mason, SF, CA
26-27 août

Participer en présentiel

$799

Participer en virtuel

GRATUIT

Pourquoi participer

Développez votre expertise en IA

Les problèmes d'IA d'hier sont déjà derrière vous — les vrais défis sont juste devant vous. Lors de Glean:GO, nous vous donnerons un avantage décisif : l'architecture, les insights, les stratégies et les compétences techniques dont vous avez besoin pour propulser la prochaine génération d'IA dans votre entreprise. Ce n'est pas une conférence IA de plus — c'est votre feuille de route pour la suite.

Discours d'ouverture

Des insights de Glean et d'experts du secteur qui façonnent la découverte des connaissances et la productivité agentique.

Sessions approfondies

Plongez dans des stratégies avancées et des outils qui transforment la gestion des connaissances et l'adoption de l'IA en entreprise.

Formations

Des professionnels souhaitant faire monter d'un cran leur expertise Glean grâce à des formations en direct pour les administrateurs, les builders et les nouveaux utilisateurs, lancées à cet événement.

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Intervenants

Arvind Jain

CEO, Glean

Ashish Verma

Directeur(trice) des données et de l’analytique (Chief Data and Analytics Officer) US, Deloitte

Jeetu Patel

President, Cisco

Alex Buono

Senior Manager, Expérience d’apprentissage & Innovation, Expedia

Alex Elsayegh

Senior Innovation Engineer, McCarthy

Allan Shiers

Technical Program Manager, Samsara

Amelia Lerutte

Chief AI Officer, SaaStr

Anne Hoecker

Global Lead des secteurs Technologie, Médias et Télécoms, Bain

Ajay Tripathi

Deputy Chief Data and Analytics Officer, Deloitte

Anshu Sharma

Co-fondateur et PDG, Skyflow

Anthony Gatto

Senior Application Engineer, Zillow

Anne Wingate

Senior Product Manager, Technologie d’entreprise, Zillow

Brandon Berg

Directeur(trice) de programme stratégique, Infoblox

Brandon Sammut

CAIO, Zapier

Brian Elliott

CEO, Work Forward

Connor Bogin

Directeur du déploiement et de la gestion des produits IA, Dell

Etienne Grass

Global Chief AI Officer, CapGemini

Evan Spiegel Virtual

Co-fondateur et PDG, Snap Inc.

Janki Vansia

Senior Manager, Expérience digitale, GoodRx

Janet George

Chief AI Digital Officer, Mastercard

Joel Nygards

Chief Data Officer et Responsable de l’IA, Ericsson

Joe Berger

VP, Expériences numériques, WWT

Jonathan Goldberg

VP, IA d’entreprise, Howard Hughes

John Feldmeier

Directeur des systèmes d’information, eBay

Joseph Simonian

Head of la conception et de l’analyse des portefeuilles actions, CalPERS

Diana Berlin

GM et Responsable produit, Gamma for Business

Dima Dzhulgakov

Co-fondateur & CTO, Fireworks

Eric Franson

Senior Tech Lead, Applications d’entreprise, DaVita

Joshua Liebster

Director, IA, 11:11 Systems

Kari Briski

VP, Produits logiciels d’IA générative, NVIDIA

Grant Lee

Co-fondateur et CEO, Gamma

Kelly Waldher

CMO, Palo Alto Networks

Maciej Szymaszek

Head of Strategy and Innovation, AstraZeneca

Madhu Narasimhan

CIO, DaVita

Manu Narayan

CIO, GitLab

Mark Cruz

Senior Technical Program Manager, LinkedIn

Nikhil Sandilya

Directeur, IA, Directeur général

Perry Klebahn

Professeur, Stanford University

Philip Luedtke

Directeur exécutif, IT cœur, DG

Phu Nguyen

Director IA, Everpure

Prasad Setty

CEO/CHRO Advisor, Ancienne VP, People Ops chez Google

Nicolas Scopesi

Co-fondateur et PDG, Horizon

Rachel Rubin

Sr. Principal Product Manager, AI, DoubleVerify

Samantha Garrett

Responsable d’équipe Plateforme IA et Automatisation, Canva

Sean Gillespie

Responsable de l’impact de l’IA et de l’automatisation, Canva

Philip Kiely

Auteur de Inference Engineering & responsable de la formation à l’IA, Baseten

Sean Hanna

Consultant en personnes, processus et technologies, HubSpot

Sridhar Ramaswamy

CEO, Snowflake

Steve Cahill

Head of l’IA d’entreprise, Udemy

Tim Glomb

Co-fondateur & associé gérant, transformation de l’IA en entreprise, GleekOps

Vlad Tsapko

Vice-président, Opérations Business & IA, Insurity

Will Chen

Sr. Manager, Enterprise AI Engineering, Coinbase

Romain Sestier

Founder & CEO, Stackone

Yuyan Sun

Head of People Analytics and Technology, Motive

Saul Acevedo

Supervisor, Premium & Wealth, Coinbase

Scott Forster

Director de l’activation de l’IA, General Mills

Sean Gillespie

AI et responsable de l’impact de l’automatisation, Canva

Sean Hanna

People, Process et Technology Consultant, HubSpot

Shilpa Akunuri

CTO, Covered California

Steve Cahill

Head of l’IA d’entreprise, Udemy

Taylor Ortiz

Director, IA & Data, Ping Identity

Tim Glomb

Co-fondateur & Associé gérant, Transformation IA d’entreprise, GleekOps

Varun Sharma

CEO, Enterpret

Vishal Gauri

CEO, Seclore

Vlad Tsapko

Vice President, Opérations commerciales & IA, Insurity

Will Chen

Sr. Manager, Ingénierie IA pour les grandes entreprises, Coinbase

Yuyan Sun

Responsable de l’analytique RH et de la technologie, Motive

Agenda

Déjà inscrit ? Créez votre programme dès maintenant

Morning

7:45 AM

Ouverture des portes – petit-déjeuner & inscription

9:00 AM

Morning Keynote

10:30 AM

Break

11:00 AM

Breakouts

11:30 AM

Début du parcours dirigeants

11:30 AM

Déjeuner disponible

Afternoon

12:00 PM

Breakouts

1:00 PM

Breakouts

2:00 PM

Breakouts

2:00 PM

Lunch ends

3:30 PM

Keynote de l’après-midi

5:00 PM

Réception de networking

Morning

7:45 AM

Ouverture des portes – Petit-déjeuner & inscription

9:00 AM

Keynote du matin – Démonstration AI Native

10:30 AM

Break

11:00 AM

Breakouts

11:30 AM

Déjeuner disponible

Afternoon

12:00 PM

Breakouts

1:00 PM

Breakouts

2:00 PM

Fin de la conférence

Effacer les filtres

August 26

9:00 AM — 10:30 AM

Keynote

11:00 AM — 11:50 AM

12 sessions

Cinq hypothèses de sécurité sur les agents IA que nous mettons à l’épreuve

Admin

Être conscient des autorisations, c’est être sécurisé. Les agents en lecture seule présentent peu de risques. Les journaux d’audit suffisent. La gouvernance freine l’adoption. Vous avez entendu ces affirmations à chaque réunion, dans chaque fil Slack, dans chaque argumentaire de fournisseur. Mais sont-elles vraies ? Dans cette session au rythme soutenu, nous allons nous attaquer aux hypothèses de sécurité les plus courantes sur les agents IA et les mettre à l’épreuve. Pour chaque mythe, nous passerons en revue un scénario réel, vous montrerons où l’hypothèse tient la route ou s’effondre, et aboutirons à un enseignement pratique. Il ne s’agit pas de faire peur. Il s’agit de remplacer l’instinct par des preuves afin que votre équipe puisse avancer vite sans se bercer d’illusions sur ce qui est réellement sûr.

Zoom sur le support : du point de douleur au plan directeur

Builder

Apportez votre workflow Support le plus douloureux et repartez avec un plan pour construire. Lors de cette session interactive, les participants écouteront des clients Glean et des responsables Support partager leurs expériences et les enseignements tirés de la résolution de défis concrets avec Glean. Après une démo, les participants rejoindront une session de travail guidée avec des experts Glean pour faire émerger leurs principaux points de friction et les ancrer dans des jobs-to-be-done clairement définis. À la fin de la session, les participants auront travaillé sur un workflow Support à forte friction et construit un blueprint pour y remédier.

Sous le capot : repousser le développement d’agents à ses limites

Builder

Faire évoluer la confiance : comment Coinbase s’appuie sur Glean pour servir ses clients à très haute valeur nette

Outcomes

Rejoignez cette session pour un aperçu pratique du parcours de Coinbase avec Glean, des points de friction et des premiers cas d’usage qui ont façonné le déploiement à la philosophie, à l’approche de mise en œuvre, à la stratégie d’adoption et à l’architecture de bout en bout qui le sous-tendent. Vous découvrirez comment leurs équipes génèrent de la valeur auprès de l’ensemble des employés, conçoivent des solutions sur mesure sur Glean et améliorent l’engagement et la fidélisation de leur base clients.

Comment définir et raconter l’histoire du ROI de l’IA

Outcomes

Comment transformer la valeur de l’IA en un récit de ROI auquel les dirigeants font réellement confiance ? Lors de cette session en petits groupes, vous apprendrez à définir le ROI en termes simples pour les dirigeants, la finance et les parties prenantes métiers, à identifier les KPI qui comptent à chaque niveau — du collaborateur à l’équipe, au département et à l’entreprise — et à relier les investissements IA à des baselines claires, des objectifs réalistes et des narratifs business crédibles. Nous verrons aussi comment équilibrer les dépenses, le délai de création de valeur et le développement de capacités stratégiques sur le long terme, afin de dépasser les promesses de productivité vagues et de construire un argumentaire IA convaincant et pragmatique, qui trouve un écho auprès de la direction.

Au cœur de la transformation IA : Infoblox – de l’expérimentation à l’adoption à grande échelle

Outcomes

La plupart des entreprises n’ont pas un problème d’IA. Elles ont un problème de dispersion. Dans cette session, Brandon Berg expliquera comment Infoblox a utilisé Glean comme fondation commune pour l’IA d’entreprise, en offrant aux équipes un endroit unique où construire au lieu de courir après des outils déconnectés et des solutions ponctuelles dans toute l’entreprise. Il présentera ensuite le prochain défi d’Infoblox : passer d’un environnement d’agents étroitement géré à un modèle plus ouvert, tout en préservant la gouvernance, la visibilité et la qualité.

La session abordera ce qui change lorsque les dirigeants cessent de se demander si les gens utilisent l’IA et commencent à se demander si les équipes font du travail en double, construisent la même chose en parallèle et perdent du temps et des tokens à réinventer des agents qui existent déjà. Brandon défendra également un modèle d’accompagnement plus pragmatique : moins d’obsession pour des champions officiels, plus d’attention portée aux « listeners » capables de faire remonter ce qui fonctionne réellement dans l’organisation et d’aider à l’opérationnaliser à grande échelle.

Les participants repartiront avec une vision plus claire de ce à quoi ressemble la maturité de l’IA après la phase pilote, et de la manière d’équilibrer ouverture, standardisation et efficacité des tokens à mesure que l’adoption se déploie.

Du déploiement à la transformation : le modèle opérationnel de GM pour l’IA en entreprise

Outcomes

Lorsque General Motors a fait passer l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise de 0 à 80 000 utilisateurs en 90 jours, ce n’était que le premier mouvement. Le défi le plus difficile est venu ensuite : comment transformer l’expérimentation à l’échelle de l’entreprise en une transformation sécurisée, priorisée et à forte valeur ajoutée, à grande échelle ? Dans cette session, vous découvrirez comment GM a construit le modèle opérationnel qui sous-tend cette phase suivante et a traduit des cas d’usage complexes en un impact réel sur l’activité. L’histoire de GM est une masterclass sur la manière de construire un business case, de mener une évaluation à forts enjeux et d’exécuter à l’échelle de l’entreprise.

Comprendre le contexte d’entreprise de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

La capacité de Glean à offrir des expériences personnalisées et proactives commence par la compréhension de votre organisation, de vos équipes, de vos contenus et de vos workflows. Cette session explore la couche Enterprise Context, la base qui comprend les graphes d’entreprise et personnels de Glean ainsi que ses capacités d’indexation. Nous passerons en revue les dernières avancées concernant la manière dont Glean capture et modélise la connaissance organisationnelle, la logique des workflows et les habitudes de travail individuelles, et nous vous montrerons comment ce contexte permet à Glean de faire remonter les bonnes informations et les bonnes actions au bon moment, souvent avant même que les utilisateurs aient besoin de demander.

Modèles de pointe vs. open source : comment les évolutions du marché influencent la stratégie des modèles en entreprise

AI Strategy

Les modèles de pointe continuent de repousser les limites de ce que l’IA peut faire. Dans le même temps, les modèles open source et spécialisés deviennent plus abordables et réduisent l’écart de qualité plus rapidement que la plupart des entreprises ne le réalisent. Alors que l’écosystème des modèles évolue et converge rapidement, les entreprises doivent concevoir pour l’échelle comme pour l’adaptabilité. Lors de cette session, nos intervenants partageront leurs points de vue sur la direction que prend l’écosystème des modèles et sur l’endroit où se situera réellement l’avantage durable.

Au cœur de la transformation IA : comment Canva mène la transformation IA de manière centrée sur l’humain

Outcomes

Tout le monde peut donner aux employés l’accès à des outils d’IA. Bien moins nombreux sont ceux qui savent transformer cet accès en habitudes durables, en véritables changements de workflow et en meilleur discernement au fil du temps. Dans cette session, Canva explique comment sa stratégie IA est passée d’un déploiement initial et de l’accompagnement des employés à un modèle plus rigoureux d’adoption à grande échelle. Vous découvrirez comment Canva est allé au-delà d’une approche centrée sur un seul outil, a mis en place un système interne d’adoption articulé autour de l’accès et de l’apprentissage, a soutenu différents types d’utilisateurs à mesure que les besoins se complexifiaient, et a commencé à évoluer de « l’IA partout » vers l’utilisation de l’IA aux bons endroits, pour les bonnes raisons. La session abordera également une question plus difficile à laquelle de nombreux dirigeants commencent tout juste à être confrontés : comment généraliser l’usage de l’IA sans affaiblir l’esprit critique, la qualité du travail ou la confiance ?

Du succès interne de Glean aux résultats communs en IA avec Databricks

Outcomes

Lorsque Databricks a adopté Glean pour la première fois, l’objectif était d’aider ses plus de 10 000 employés à passer moins de temps à chercher dans le contexte de l’entreprise et davantage de temps à faire avancer le travail. Alors que les équipes travaillaient entre systèmes, outils et connaissances internes, Glean est devenu la porte d’entrée pour trouver des réponses fiables, comprendre le contexte et accéder plus rapidement aux bonnes informations.Dans cette session, Databricks expliquera comment cette réussite en interne est devenue la base d’un partenariat plus large avec Glean. Ensemble, Databricks et Glean présenteront deux façons dont les clients communs peuvent mettre ce partenariat au service de leurs équipes : utiliser Genie dans Glean Assistant pour poser des questions sur des données gouvernées dans une expérience familière, et utiliser Glean MCP dans Agent Bricks pour créer des agents capables de raisonner sur les connaissances de l’entreprise avec un contexte plus riche. Les participants repartiront avec une vision concrète de cas d’usage réels, des enseignements sur l’adoption et de la manière dont la connexion des connaissances de l’entreprise avec des données gouvernées peut générer de meilleurs résultats en matière d’IA.

Analyse approfondie de Glean Agents : créer, gouverner et déployer des collègues IA

Product

Découvrez toutes les nouvelles évolutions de Glean Agents qui vont libérer la productivité au sein des équipes, notamment de nouvelles fonctionnalités pour les créateurs d’agents et les administrateurs. À travers des exemples concrets par département, vous verrez comment Glean rend les agents plus puissants, plus pratiques et mieux adaptés à un déploiement à l’échelle de l’entreprise.

12:00 PM — 12:50 PM

12 sessions

Cinq hypothèses de sécurité sur les agents IA que nous mettons à l’épreuve

Admin

Permissions-aware, c’est sécurisé. Les agents en lecture seule sont peu risqués. Les journaux d’audit suffisent. La gouvernance ralentit l’adoption. Vous avez entendu ces avis dans chaque réunion, chaque fil Slack, chaque argumentaire commercial de fournisseur. Mais sont-ils vrais ? Dans cette session au rythme soutenu, nous nous attaquerons aux suppositions de sécurité les plus courantes concernant les agents d’IA et nous les mettrons à l’épreuve. Pour chaque mythe, nous passerons en revue un scénario réel, vous montrerons où l’hypothèse tient la route ou s’effondre, et aboutirons à un enseignement pratique. Il ne s’agit pas de faire peur. Il s’agit de remplacer les intuitions par des preuves afin que votre équipe puisse avancer vite sans se bercer d’illusions sur ce qui est réellement sûr.

Coup de projecteur sur le support : du point de friction au plan d’action

Builder

Venez avec votre workflow Support le plus problématique et repartez avec un plan de construction. Lors de cette session interactive, les participants écouteront des clients Glean et des responsables Support partager leurs expériences et les enseignements tirés de la résolution de défis concrets avec Glean. Après une démo, les participants prendront part à une session de travail guidée avec des experts Glean afin d’identifier leurs principaux points de friction et de les ancrer dans des jobs-to-be-done clairement définis. À la fin de la session, les participants auront analysé un workflow Support à forte friction et élaboré un plan directeur pour y répondre.

Sous le capot : pousser le développement d’agents dans ses derniers retranchements

Builder

Développer la confiance : comment Coinbase s’appuie sur Glean pour mieux servir sa clientèle à très forte valeur nette

Outcomes

Rejoignez cette session pour découvrir concrètement le parcours de Coinbase avec Glean : des points de friction et des premiers cas d’usage qui ont façonné le déploiement, jusqu’à la philosophie, l’approche de mise en œuvre, la stratégie d’adoption et l’architecture de bout en bout qui le sous-tendent. Vous découvrirez comment leurs équipes créent de la valeur pour l’ensemble des collaborateurs, conçoivent des solutions sur mesure au-dessus de Glean et améliorent l’adoption durable ainsi que la fidélisation au sein de leur base de clients.

Comment définir et raconter l’histoire du ROI de l’IA

Outcomes

Comment transformer la valeur de l’IA en un discours sur le ROI auquel les dirigeants font réellement confiance ? Lors de cette session en petit comité, vous apprendrez à définir le ROI en termes simples pour les dirigeants, la finance et les parties prenantes métier, à identifier les KPI qui comptent à chaque niveau — de l’employé à l’équipe, au département et à l’entreprise — et à relier les investissements en IA à des références de départ claires, des objectifs réalistes et des récits métier crédibles. Nous verrons également comment équilibrer les dépenses, le délai de création de valeur et le développement de capacités stratégiques à long terme, afin que vous puissiez aller au-delà de vagues promesses de productivité et bâtir un argumentaire IA convaincant et pragmatique qui trouve un écho auprès de la direction.

Au cœur de la transformation IA : Infoblox - de l’expérimentation à l’adoption à grande échelle

Outcomes

La plupart des entreprises n’ont pas un problème d’IA. Elles ont un problème de dispersion. Dans cette session, Brandon Berg expliquera comment Infoblox a utilisé Glean comme socle commun pour l’IA d’entreprise, en offrant aux équipes un seul endroit où construire au lieu de courir après des outils déconnectés et des solutions ponctuelles dans l’ensemble de l’organisation. Il présentera ensuite le prochain défi d’Infoblox : passer d’un environnement d’agents étroitement géré à un modèle plus ouvert qui préserve malgré tout la gouvernance, la visibilité et la qualité.

La session abordera ce qui change lorsque les dirigeants cessent de se demander si les collaborateurs utilisent l’IA et commencent à se demander si les équipes dupliquent le travail, construisent la même chose en parallèle et gaspillent du temps et des tokens à réinventer des agents qui existent déjà. Brandon défendra également un modèle d’activation plus pragmatique : moins d’obsession pour des champions officiels, davantage d’attention portée aux « listeners » capables de faire remonter ce qui fonctionne réellement dans l’organisation et d’aider à l’opérationnaliser à grande échelle.

Les participants repartiront avec une vision plus claire de ce à quoi ressemble la maturité IA après la phase pilote, et de la manière d’équilibrer ouverture, standardisation et efficacité des tokens à mesure que l’adoption se généralise.

Comment Zillow a permis aux constructeurs de faire évoluer des workflows complexes avec Glean

Outcomes

Comment passer de l’expérimentation de l’IA à une organisation réellement « AI-first » ? Dans cette présentation, Anne Wingate et Anthony Gatto de Zillow expliqueront comment l’entreprise est allée bien au-delà de Glean prêt à l’emploi en construisant des solutions et des connecteurs personnalisés, en permettant aux équipes techniques de tirer parti de MCP et en généralisant l’adoption grâce à une gouvernance adaptée. Les participants découvriront des cas d’usage concrets dans le support, les RH et l’IT, notamment comment Zillow a fait de Glean une porte d’entrée plus technique pour les employés tout en réduisant les efforts au sein des équipes internes. Cette session proposera un guide franc et concret à destination d’autres organisations technologiques qui cherchent à approfondir leur stratégie IA, à donner les moyens à des publics techniques et à déployer l’IA à grande échelle.

Comprendre le contexte d’entreprise de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

La capacité de Glean à offrir des expériences personnalisées et proactives commence par la compréhension de votre organisation, de ses collaborateurs, de ses contenus et de ses workflows. Cette session explore la couche Enterprise Context, la base qui comprend les graphes d’entreprise et personnels de Glean ainsi que ses capacités d’indexation. Nous passerons en revue les dernières avancées concernant la manière dont Glean capture et modélise les connaissances organisationnelles, la logique des workflows et les modes de travail individuels, et nous vous montrerons comment ce contexte permet à Glean de faire apparaître les bonnes informations et les bonnes actions au bon moment, souvent avant même que les utilisateurs aient à les demander.

Modèles de pointe vs. modèles open source : comment les évolutions du marché influencent la stratégie des modèles en entreprise

AI Strategy

Les modèles de pointe continuent de repousser les limites de ce que l’IA peut accomplir. Dans le même temps, l’open source et les modèles spécialisés deviennent plus abordables et réduisent l’écart de qualité plus vite que la plupart des entreprises ne le pensent. Alors que l’écosystème des modèles évolue et converge rapidement, les entreprises doivent concevoir des solutions à la fois évolutives et adaptables. Lors de cette session, nos intervenants partageront leurs points de vue sur la direction que prend l’écosystème des modèles et sur l’endroit où se situera réellement l’avantage durable.

Au cœur de la transformation de l’IA : comment Canva mène la transformation de l’IA de manière centrée sur l’humain

Outcomes

Tout le monde peut donner aux employés l’accès à des outils d’IA. Mais bien moins nombreux sont ceux qui savent transformer cet accès en habitudes durables, en véritables changements de workflows et en un meilleur discernement au fil du temps. Dans cette session, Canva explique comment sa stratégie IA est passée d’un déploiement initial et de l’accompagnement des employés à un modèle plus rigoureux pour une adoption à grande échelle. Vous découvrirez comment Canva est allé au-delà d’une approche centrée sur un seul outil, a mis en place un système interne d’adoption fondé sur l’accès et l’apprentissage, a accompagné différents types d’utilisateurs au fur et à mesure que les besoins devenaient plus sophistiqués, et a commencé à passer de « l’IA partout » à l’usage de l’IA aux bons endroits, pour les bonnes raisons. La session abordera également une question plus difficile à laquelle de nombreux dirigeants commencent tout juste à se confronter : comment faire évoluer l’usage de l’IA sans affaiblir l’esprit critique, la qualité du travail ou la confiance ?

Stratégies clients pour déployer l’IA à grande échelle

Outcomes

La réussite de l’IA ne vient pas du lancement d’un pilote. Elle vient du déploiement de l’IA d’une manière que les employés jugent réellement digne de confiance, adoptent et utilisent pour générer des résultats métiers mesurables. Lors de ce panel clients, des dirigeants de différents secteurs partageront la manière dont ils sont passés des premières expérimentations à un déploiement dans le monde réel, notamment comment ils ont choisi les bons cas d’usage, répondu aux exigences de gouvernance et de sécurité, mené la conduite du changement et démontré la valeur après le lancement. Les participants repartiront avec des enseignements concrets pour transformer l’IA d’un pilote prometteur en une composante à grande échelle, répétable, de la manière dont le travail est réellement accompli.

Analyse approfondie de Glean Agents : créer, gouverner et déployer des collègues IA

Product

Découvrez toutes les nouvelles évolutions de Glean Agents qui permettront de gagner en productivité au sein des équipes, notamment de nouvelles fonctionnalités pour les créateurs d’agents et les administrateurs. À travers des exemples concrets par département, vous verrez comment Glean rend les agents plus puissants, plus pratiques et plus prêts pour un usage à l’échelle de l’entreprise.

1:00 PM — 1:50 PM

11 sessions

Administrateurs Glean : enseignements partagés, meilleurs résultats

Admin

Sur celle-ci, nous nous effaçons. Il y a énormément de connaissances partagées dans cette salle, et cette session est conçue pour les mettre à profit. Après un rapide tour de table, vous vous répartirez en petits groupes pour discuter des sujets qui reviennent dans la vie de tout admin : intégrer les nouveaux admins et les rendre rapidement opérationnels, élaborer un playbook pour les déploiements de connecteurs, surveiller la santé de la plateforme, suivre l’utilisation et l’adoption, déterminer quelles métriques comptent vraiment, trouver l’équilibre entre l’activation de l’IA et la gouvernance, gérer les coûts liés à l’IA, et obtenir l’adhésion des employés. Pas de slides, pas de démos, juste une conversation franche avec des personnes qui font le même travail que vous.

Coup de projecteur sur l’ingénierie : d’un point de friction à un plan directeur

Builder

Apportez votre workflow Engineering le plus douloureux et repartez avec un plan pour construire. Lors de cette session interactive, les participants écouteront des clients de Glean et des leaders Engineering partager leurs expériences et les enseignements tirés de la résolution de défis concrets avec Glean. Après une démo, les participants rejoindront une session de travail guidée avec des experts Glean pour faire émerger leurs principaux points de douleur et les ancrer dans des jobs-to-be-done clairs. À la fin de la session, les participants auront travaillé sur un workflow Engineering à forte friction et construit un plan directeur pour y répondre.

Sous le capot : des standards ouverts émergents pour l’écosystème de l’IA

Builder

L’écosystème de l’IA converge vers un ensemble de standards ouverts et de primitives plus vite que la plupart des équipes d’ingénierie ne peuvent suivre. Model Context Protocol (MCP) devient la couche d’interopérabilité universelle des outils, tandis que des frameworks comme Agent-to-Agent (A2A), Agent-to-UI (A2UI), Agent Development Kits (ADKs) et Cross App Access (XAA) redéfinissent la manière dont les outils, les compétences et les workflows agentiques interagissent entre plateformes. Lors de cette discussion au coin du feu, les partenaires de l’écosystème vont au-delà du battage médiatique pour se plonger dans les architectures techniques qui prennent réellement forme. Attendez-vous à une analyse de niveau ingénierie de la façon dont ces standards émergents sont construits, adoptés et interconnectés à travers la stack IA moderne.

Au cœur du cycle de développement des agents

Builder

Obtenir une vraie valeur des agents IA au travail demande plus que quelques démos et un bon prompt. Il faut une méthode reproductible pour concevoir, développer et déployer à grande échelle ce qui fonctionne réellement. Dans cette session en petit groupe, nous passerons en revue le cycle de développement des agents (ADLC) : un cadre pratique pour créer des agents adaptés à votre entreprise, générer un impact mesurable et éviter un chaos d’expérimentations ponctuelles.

Au cœur de la transformation IA : Dell – Passer à l’échelle en matière de conduite du changement

Outcomes

Déployer l’IA est la partie la plus facile. Amener les équipes à changer leur façon de travailler est le véritable défi. Dans cette session, Connor Bogin expliquera comment Dell a construit un modèle opérationnel reproductible pour l’adoption de l’IA : des objectifs clairs, des attentes de leadership, de la visibilité pour les managers, un suivi en libre-service de l’usage, des ateliers pratiques et un réseau de champions Black Belt qui a rendu le déploiement pertinent au niveau des équipes. Le résultat n’a pas été un pic ponctuel au moment du lancement, mais une utilisation durable et un changement de comportement mesurable, avec des utilisateurs Dell qui s’appuient sur l’IA des dizaines de fois par semaine et une équipe qui relie l’adoption à des résultats comme le pipeline et l’atteinte des objectifs. Vous repartirez avec un modèle concret pour transformer l’accès à l’IA en responsabilisation, adoption et valeur métier au sein d’une organisation vaste et complexe.

Dans les coulisses de la transformation IA : Motive — de l’engouement pour l’IA à une habitude IA

Outcomes

Lorsque Motive a déployé Glean auprès de 4 000 employés en seulement six semaines, le plus difficile n’a pas été le lancement — mais ce qui a suivi. Dans cette session, Yuyan Sun de Motive raconte l’histoire vraie de la pérennisation de l’adoption de l’IA une fois l’enthousiasme initial retombé : comment ils ont fait de Glean le « premier réflexe » pour tout, relancé la dynamique auprès d’équipes souvent négligées comme l’ingénierie et le produit, et intégré l’IA aux workflows quotidiens comme une habitude opérationnelle centrale — et non comme une nouveauté. Vous découvrirez comment Motive mesure ce qui compte, notamment une analyse des KPI comparant les forts et les faibles adopteurs de Glean au regard de métriques business réelles comme la croissance du chiffre d’affaires et la vélocité d’ingénierie. D’un AI Lab mensuel et de démonstrations d’agents à une série d’accompagnement en plusieurs volets avec des enquêtes de perception avant/après, cette session propose un guide pratique pour transformer le déploiement d’une plateforme en un changement organisationnel durable.

Échappez au purgatoire des pilotes avec Tim Glomb : un guide pratique pour accélérer la dynamique de l’IA

Outcomes

Que faut-il vraiment pour transformer un pilote d’IA en véritable dynamique business, sans rester coincé dans le purgatoire des pilotes ? Lors de cette session, nous partagerons une approche pragmatique pour passer des premières expérimentations à un impact mesurable : comment choisir les bons cas d’usage, attribuer des responsables clairement identifiés, définir une preuve de valeur et construire la crédibilité interne nécessaire pour passer à l’échelle. Nous verrons également comment les dirigeants doivent séquencer les fondamentaux — workflows, gouvernance, acculturation et préparation de la plateforme —, quoi prioriser en premier, et comment définir tôt des jalons explicites « arrêter ou passer à l’échelle » afin que les équipes puissent prendre des décisions en confiance et créer un chemin de transformation reproductible. Apprenez auprès de Tim Glomb, un dirigeant de terrain, marketeur et leader de la transformation par l’IA fort de plus de 20 ans d’expérience, spécialisé dans la transformation de la façon dont les entreprises travaillent.

Au cœur de la transformation IA : Howard Hughes - du pilote à la transformation des processus

Outcomes

Howard Hughes Holdings est l’une des principales entreprises de promotion et de gestion immobilières du pays — et elle s’est fixé un objectif ambitieux : réduire les dépenses de frais généraux et administratifs de 50 % d’ici la fin 2026 grâce à des gains d’efficacité pilotés par l’IA. Dans cette session, nous expliquons comment Howard Hughes y est parvenu, en commençant par un pilote ciblé de 100 utilisateurs, en obtenant rapidement des premiers succès autour de la gestion des connaissances cœur de métier et de l’automatisation des workflows, puis en décrochant un mandat du CFO pour déployer Glean de bout en bout dans l’ensemble de l’entreprise. Vous découvrirez quels cas d’usage ont établi la crédibilité dès le départ, comment l’équipe est passée du pilote au déploiement à l’échelle de l’entreprise, et ce qu’il a fallu pour bâtir la conviction en interne d’y aller à fond — y compris les agents, les intégrations et les changements opérationnels qui ont fait la différence entre une expérimentation réussie et une véritable transformation.

Comprendre le contexte d’entreprise de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

La capacité de Glean à offrir des expériences personnalisées et proactives commence par la compréhension de votre organisation, de vos équipes, de vos contenus et de vos workflows. Cette session explore la couche Enterprise Context, la base qui comprend les graphes d’entreprise et personnels de Glean ainsi que ses capacités d’indexation. Nous passerons en revue les dernières avancées dans la manière dont Glean capture et modélise les connaissances de l’organisation, la logique des workflows et les habitudes de travail individuelles, et vous montrerons comment ce contexte permet à Glean de faire remonter les bonnes informations et les bonnes actions au bon moment, souvent avant même que les utilisateurs n’aient à les demander.

Lorsque la sécurité des fournisseurs est à la traîne : comment les entreprises peuvent adopter l’IA de manière responsable

AI Strategy

L’IA est une course à la vitesse, et de nombreux fournisseurs privilégient le time-to-market par-dessus tout. Dans trop de cas, la sécurité et la gouvernance viennent ensuite — quand elles viennent. Pendant ce temps, les entreprises sont poussées à adopter ces outils sans bien comprendre les risques, ou les acceptent sciemment afin de déployer l’IA à l’échelle de l’organisation. Il s’agit d’une discussion sur la manière de gérer les risques sans ralentir l’innovation, et sur la direction que prend la sécurité en entreprise dans un monde où la sécurité côté fournisseur est trop souvent une réflexion après coup.

Les limites de l’IA : l’intérêt de comprendre où l’IA échoue

AI Strategy

La plupart des conférences sur l’IA ne sont qu’un best of. Celle-ci ne l’est pas. Nous allons aller jusqu’aux limites de ce que l’IA d’aujourd’hui peut réellement faire et vous montrer exactement où et pourquoi elle déraille. Une rédaction qui paraît compétente mais ne dit rien. Une analyse qui semble rigoureuse mais qui est discrètement erronée. De longues tâches où de petites erreurs finissent par se transformer en non-sens.

Comprendre où l’IA échoue n’est pas du pessimisme. C’est l’une des choses les plus précieuses que vous puissiez savoir, car cela vous montre où garder un humain dans la boucle, où ajouter de la vérification, et où le jugement humain compte le plus.

Vous repartirez avec une vision plus claire des limites de l’IA, afin de pouvoir former vos collaborateurs à les repérer, appliquer un jugement supplémentaire lorsque nécessaire, et construire des systèmes honnêtes sur leurs limites plutôt que d’avoir tort avec assurance.

Comprendre les processus métier pour les créateurs d’agents

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2:00 PM — 2:50 PM

11 sessions

Administrateurs Glean : enseignements partagés, meilleurs résultats

Admin

Pour celle-ci, nous nous effaçons. Il y a une immense quantité de connaissances partagées dans cette salle, et cette session est conçue pour les mettre à profit. Après un rapide tour de table, vous vous répartirez en petits groupes pour échanger autour des sujets qui reviennent dans la vie de chaque admin : intégrer les nouveaux admins et les rendre rapidement opérationnels, élaborer un playbook pour les déploiements de connecteurs, surveiller la santé de la plateforme, suivre l’usage et l’adoption, déterminer quels indicateurs comptent vraiment, trouver le bon équilibre entre l’activation de l’IA et la gouvernance, gérer les coûts de l’IA et obtenir l’adhésion des employés. Pas de slides, pas de démos, juste une conversation franche avec des personnes qui font le même travail que vous.

Coup de projecteur sur l’ingénierie : du point de douleur au plan directeur

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Venez avec votre workflow d’ingénierie le plus douloureux et repartez avec un plan de construction. Lors de cette session interactive, les participants écouteront des clients Glean et des responsables Engineering partager leurs expériences et les enseignements tirés de la résolution de défis concrets avec Glean. Après une démo, les participants rejoindront une session de travail guidée avec des experts Glean pour faire émerger leurs principaux points de friction et les ancrer dans des jobs-to-be-done clairement définis. À l’issue de la session, les participants auront travaillé sur un workflow d’ingénierie à forte friction et construit un plan directeur pour y remédier.

Sous le capot : de nouveaux standards ouverts émergents pour l’écosystème de l’IA

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L’écosystème de l’IA converge vers un ensemble de standards et de primitives ouverts plus vite que la plupart des équipes d’ingénierie ne peuvent suivre. Le Model Context Protocol (MCP) devient la couche universelle d’interopérabilité des outils, tandis que des frameworks comme Agent-to-Agent (A2A), Agent-to-UI (A2UI), Agent Development Kits (ADKs) et Cross App Access (XAA) redéfinissent la manière dont les outils, les compétences et les workflows agentiques interagissent entre plateformes. Dans cette discussion informelle au coin du feu, les partenaires de l’écosystème vont au-delà du battage médiatique pour aborder les architectures techniques qui prennent réellement forme. Attendez-vous à une analyse technique, niveau ingénierie, de la façon dont ces standards émergents sont construits, adoptés et interconnectés au sein de la stack IA moderne.

Au cœur du cycle de vie du développement des agents

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Obtenir une vraie valeur des agents IA au travail demande plus que quelques démos et un bon prompt. Il faut une méthode reproductible pour concevoir, créer et faire évoluer ce qui fonctionne réellement. Dans cette session en petit comité, nous passerons en revue le cycle de développement des agents (ADLC) : un cadre pratique pour créer des agents adaptés à votre entreprise, générer un impact mesurable et éviter un chaos d’expérimentations ponctuelles.

Au cœur de la transformation IA : Dell - Déployer la gestion du changement à grande échelle

Outcomes

Déployer l’IA est la partie la plus simple. Amener les équipes à changer leur façon de travailler est le véritable défi. Dans cette session, Connor Bogin expliquera comment Dell a construit un modèle opérationnel reproductible pour l’adoption de l’IA : objectifs clairs, attentes de la direction, visibilité pour les managers, suivi de l’usage en libre-service, ateliers pratiques et un réseau de champions Black Belt qui a rendu le déploiement pertinent au niveau des équipes. Le résultat n’a pas été un pic ponctuel au lancement, mais un usage durable et un changement de comportement mesurable, avec des utilisateurs Dell qui exploitent l’IA des dizaines de fois par semaine et une équipe qui relie l’adoption à des résultats comme le pipeline et l’atteinte des objectifs. Vous repartirez avec un modèle concret pour transformer l’accès à l’IA en responsabilisation, adoption et valeur business à l’échelle d’une grande organisation complexe.

Sortez de l’enfer des pilotes avec Tim Glomb : un guide pratique pour accélérer la dynamique de l’IA

Outcomes

Que faut-il vraiment pour transformer un pilote IA en véritable dynamique business, sans rester coincé dans le purgatoire des pilotes ? Dans cette session, nous partagerons une approche concrète pour passer des premières expérimentations à un impact mesurable, notamment comment choisir les bons cas d’usage, désigner des responsables clairement identifiés, définir une preuve de valeur et construire la crédibilité interne nécessaire pour passer à l’échelle. Nous verrons également comment les dirigeants doivent séquencer les fondamentaux comme les workflows, la gouvernance, la culture IA et la préparation de la plateforme, quoi prioriser en premier, et comment mettre en place dès le début des jalons explicites « arrêter ou passer à l’échelle » afin que les équipes puissent prendre des décisions en toute confiance et créer un chemin de transformation reproductible. Apprenez auprès de Tim Glomb, un professionnel avec plus de 20 ans d’expérience, marketeur et leader de la transformation IA, spécialisé dans la transformation de la manière dont les entreprises travaillent.

Au cœur de la transformation IA : Howard Hughes — du pilote à la transformation des processus

Outcomes

Howard Hughes Holdings est l’une des principales entreprises de développement et de gestion immobilière du pays — et elle s’est fixé un objectif ambitieux : réduire les dépenses de G&A de 50 % d’ici fin 2026 grâce à l’efficacité pilotée par l’IA. Dans cette session, nous expliquons comment Howard Hughes y est parvenu, en commençant par un pilote ciblé de 100 utilisateurs, en remportant rapidement des succès autour de la gestion des connaissances de base et de l’automatisation des workflows, et en obtenant finalement un mandat du CFO pour déployer Glean de bout en bout dans l’ensemble de l’entreprise. Vous découvrirez quels cas d’usage ont instauré rapidement la crédibilité, comment l’équipe est passée du pilote à un déploiement à l’échelle de l’entreprise, et ce qu’il a fallu pour bâtir la conviction interne d’y aller à fond — y compris les agents, les intégrations et les changements opérationnels qui ont fait la différence entre une expérimentation réussie et une véritable transformation.

Quand la sécurité des fournisseurs prend du retard : comment les entreprises peuvent adopter l’IA de manière responsable

AI Strategy

L’IA est une course à la vitesse, et de nombreux fournisseurs privilégient le time-to-market avant tout. Bien trop souvent, la sécurité et la gouvernance passent au second plan — quand elles ne sont pas tout simplement absentes. Pendant ce temps, les entreprises sont poussées à adopter ces outils sans en comprendre pleinement les risques, ou les acceptent en toute connaissance de cause afin de déployer l’IA dans l’ensemble de l’organisation. Cette discussion porte sur la manière de gérer le risque sans freiner l’innovation, et sur la direction que prend la sécurité en entreprise dans un monde où la sécurité côté fournisseur est trop souvent une réflexion après coup.

Les frontières de l’IA : l’intérêt de comprendre où l’IA atteint ses limites

AI Strategy

La plupart des conférences sur l’IA ne sont que des best-of. Celle-ci ne l’est pas. Nous allons nous approcher de la limite de ce que l’IA d’aujourd’hui peut réellement faire et vous montrer exactement où et pourquoi elle déraille. Une rédaction qui a l’air compétente mais ne dit rien. Une analyse qui semble rigoureuse mais qui est subtilement fausse. De longues tâches où de petites erreurs s’accumulent jusqu’à devenir du non-sens.

Comprendre où l’IA échoue n’est pas du pessimisme. C’est l’une des choses les plus précieuses que vous puissiez savoir, car cela vous montre où garder un humain dans la boucle, où ajouter de la vérification et où le jugement humain compte le plus.

Vous repartirez avec une vision plus claire des limites de l’IA, afin de pouvoir former vos employés à les repérer, appliquer un jugement supplémentaire lorsque nécessaire, et construire des systèmes honnêtes sur leurs limites plutôt que d’avoir tort avec assurance.

Stratégies client pour le déploiement de l’IA à grande échelle

Outcomes

La réussite de l’IA ne vient pas du lancement d’un pilote. Elle vient du déploiement de l’IA de manière à ce que les employés lui fassent réellement confiance, l’adoptent et l’utilisent pour générer des résultats métier mesurables. Lors de ce panel clients, des dirigeants de divers secteurs expliqueront comment ils sont passés de l’expérimentation initiale au déploiement en conditions réelles, notamment comment ils ont choisi les bons cas d’usage, répondu aux exigences de gouvernance et de sécurité, mené la conduite du changement et démontré la valeur après le lancement. Les participants repartiront avec des enseignements concrets pour transformer l’IA, d’un pilote prometteur, en un élément déployé à grande échelle et reproductible de la façon dont le travail est réalisé.

Du cas d’usage de l’IA à la solution IA sur Glean

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Un cas d’usage d’IA solide n’est pas encore une solution solide. Les équipes connaissent souvent le point de douleur qu’elles veulent résoudre, mais se retrouvent bloquées lorsqu’il s’agit de traduire cette idée en la bonne combinaison de primitives Glean, de patterns d’agents, d’actions, de workflows et de choix d’implémentation. Dans cette session, nous passerons en revue une méthodologie pratique pour passer d’un cas d’usage client ou interne à une solution bien conçue sur Glean. Nous montrerons comment les équipes Glean évaluent le travail à accomplir, identifient le workflow utilisateur réel, décident de ce qui relève de la recherche d’informations vs. du raisonnement vs. de l’action, et choisissent la bonne surface de développement pour le problème. En chemin, nous partagerons les outils, les livrables de conception et les pratiques de travail qui aident les équipes à avancer plus vite et à éviter les impasses courantes. Cette session complète ADLC, mais se concentre sur les 3 premières phases du processus : avant de passer à l’échelle avec des agents, comment bien cadrer le problème et concevoir une solution qui vaut réellement la peine d’être construite ?

Choisir votre point d’entrée IA : où standardiser et où rester flexible

AI Strategy

Chaque fournisseur veut être la porte d’entrée de l’IA pour vos collaborateurs, que ce soit l’IDE, une application de chat, votre suite de productivité historique ou la dernière IA du marché. Mais dans un marché défini par une innovation constante, les choix que vous faites aujourd’hui ne seront peut-être pas les meilleurs de leur catégorie demain. Dans le même temps, vous avez besoin que vos systèmes fonctionnent ensemble et que votre stratégie IA reste cohérente, durable et évolutive.

Cette session cartographie le paysage, explore quels outils ont le plus de chances de s’imposer et décrit comment bâtir une approche évolutive à long terme. Vous repartirez avec une compréhension plus claire des compromis derrière les différentes approches de porte d’entrée de l’IA, ainsi qu’un point de vue défendable sur ce qu’il convient de standardiser et sur les domaines où rester flexible.

3:45 PM — 4:45 PM

Keynote

August 27

9:00 AM — 10:30 AM

Keynote

11:00 AM — 11:50 AM

11 sessions

De l’adoption au ROI : comment Motive utilise Glean pour générer des résultats business

Outcomes

Lorsque Motive a déployé Glean auprès de 4 000 employés en seulement six semaines, le plus difficile n’était pas le lancement — mais ce qui a suivi. Dans cette session, Yuyan Sun de Motive partage l’histoire réelle de la pérennisation de l’adoption de l’IA une fois l’enthousiasme initial retombé : comment ils ont fait de Glean le « premier réflexe » pour tout, relancé la dynamique avec des équipes négligées comme l’ingénierie et le produit, et intégré l’IA aux workflows quotidiens comme une habitude opérationnelle centrale — pas comme une nouveauté. Vous découvrirez comment Motive mesure ce qui compte, notamment une analyse des KPI comparant les forts et les faibles adopteurs de Glean au regard d’indicateurs métier concrets comme la croissance du chiffre d’affaires et la vélocité d’ingénierie. D’un AI Lab mensuel et de démonstrations d’agents à une série de formations en plusieurs volets avec des enquêtes de ressenti avant/après, cette session propose un guide pratique pour transformer le déploiement d’une plateforme en un changement organisationnel durable.

Garde-fous en action : un atelier pratique avec Glean Protect

Admin

La sécurité de l’IA n’a pas à être compliquée. Lors de cet atelier pratique, vous concevrez et mettrez en œuvre des garde-fous de bout en bout. Nous passerons en revue le cadrage d’un agent, l’identification de sa véritable surface de risque, et la rédaction de politiques adaptées. En chemin, vous assimilerez les bonnes pratiques les plus essentielles : comment définir les limites de risque de votre organisation, comment tester avant de déployer, et comment maintenir des garde-fous à mesure que vos agents évoluent. Si votre équipe développe des agents IA, c’est la session qui boucle la boucle sur la sécurité.

Sous le capot : comment le contexte alimente une IA proactive

Builder

La meilleure expérience IA n’est pas celle qui répond à votre question. C’est celle qui sait ce dont vous avez besoin avant même que vous ne le demandiez. Dans cette session, nous verrons en détail comment Glean s’appuie sur le contexte pour offrir des expériences IA proactives et personnalisées, en faisant remonter la bonne information, la bonne action ou la bonne suggestion au bon moment. Nous passerons en revue les fondations techniques qui rendent cela possible : comment nous modélisons ce sur quoi vous travaillez, quels signaux nous utilisons, et comment nous déterminons ce qui est pertinent à l’instant T par rapport à ce qui n’est que du bruit. Quand le système comprend déjà votre contexte, il peut anticiper, préparer et agir. Nous montrerons où nous en sommes aujourd’hui, où cela va, et ce que cela implique pour la façon dont votre organisation travaille avec l’IA.

Dans les coulisses : témoignages de développeurs clients qui construisent avec la plateforme Glean

Builder

Lors de cette table ronde, des clients ayant développé et déployé sur les API de Glean expliquent ce qu’ils ont livré, l’architecture qui le sous-tend et les choix techniques qui ont façonné chaque réalisation. Chaque intervenant présentera son produit en fonctionnement en direct, puis entrera dans les détails : quelles API ils ont utilisées et pourquoi, comment ils ont géré l’authentification et les autorisations, comment ils ont structuré les appels de récupération et d’actions, ce qu’ils ont développé eux-mêmes par rapport à ce que la plateforme leur a fourni, et là où ils ont rencontré des limites. C’est une discussion au niveau ingénierie sur ce qu’il faut réellement pour passer de la documentation des API de Glean à un déploiement en production.

Comment la tokenomics a dévoré le monde

Outcomes

Les dépenses en IA augmentent rapidement, mais la plupart des entreprises ne peuvent toujours pas répondre à la question la plus importante : ces dépenses produisent-elles réellement de meilleurs résultats ? À mesure que l’IA passe de la simple réponse à des questions à un travail agentique en plusieurs étapes, les coûts explosent pour des raisons qui vont bien au-delà du seul prix des modèles : trop de contexte, trop d’appels à des outils, trop de boucles de raisonnement et trop peu de rigueur dans l’utilisation du bon modèle pour la bonne tâche. Cette session explore pourquoi l’économie de l’IA en entreprise se dérègle, et ce que les dirigeants doivent changer pour reprendre le contrôle. Nous analyserons la tokenomics à la fois comme un problème de consommation et un problème de rendement : non seulement combien de tokens vous utilisez, mais aussi quelle valeur métier vous créez par token. Les participants apprendront comment les équipes les plus avancées évaluent l’arbitrage entre performance des modèles, coûts et impact métier ; déterminent quand les modèles premium sont réellement justifiés ; et conçoivent des architectures qui améliorent l’efficacité sans compromettre la qualité. La session montrera également comment communiquer ces décisions aux dirigeants dans le langage qui compte le plus : des résultats mesurables, l’efficacité opérationnelle et le ROI.

Faites plus avec Glean : vous avez les données. Et maintenant ?

Outcomes

Chaque organisation se noie dans les données. Le problème n’est pas l’accès — c’est l’écart entre le fait d’avoir des résultats et celui de les faire réellement passer auprès d’un public qui doit agir en conséquence. Dans cet atelier pratique, vous apprendrez un workflow reproductible pour utiliser Glean et passer du contexte brut à un rendu abouti : synthétiser les résultats à travers vos systèmes d’entreprise, structurer un récit clair, et générer le livrable — présentation, tableau de bord, infographie ou rapport interactif — qui ancre l’histoire. Vous repartirez avec une méthode que vous pourrez utiliser dès le lendemain, pas seulement une idée. Car l’analyse n’a d’importance que si quelqu’un agit.

Comprendre la couche d’intelligence de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

Ce qui rend l’IA d’entreprise vraiment intelligente, ce n’est pas seulement la qualité des modèles. C’est la capacité du système à orienter chaque tâche vers le bon modèle, avec le bon niveau de raisonnement, à éviter de gaspiller des tokens premium pour les tâches du quotidien, et à apprendre à reproduire les réussites sans coûteuse réexploration. Cette session explore comment Glean construit cette couche d’intelligence. Nous verrons comment un cadre agnostique aux modèles donne aux entreprises accès aux meilleurs modèles de pointe, tout en s’appuyant sur des modèles spécialisés et optimisés par tâche, ainsi que sur un routage intelligent, pour offrir des résultats de niveau « frontier » à une fraction du coût en tokens. Ensuite, nous montrerons comment l’intelligence d’entreprise se renforce au fil du temps : des skills qui encapsulent le savoir-faire de votre entreprise dans des playbooks réutilisables, un contexte qui adapte l’IA à vos processus de travail, et un apprentissage continu qui capture ce qui fonctionne et le rend reproductible. La façon dont vous utilisez Glean se renforce, en reflétant la manière dont vos équipes pensent et opèrent réellement.

Comprendre Glean Protect : fonctionnalités et feuille de route

Product

Glean pour la productivité individuelle : fonctionnalités et feuille de route

Product

Découvrez les dernières innovations de Glean qui transforment la productivité individuelle en impact durable. Avec Glean, tout le travail s’appuie sur les données des employés et de l’entreprise, aidant vos équipes à prendre de meilleures décisions, à avancer plus vite et à produire des livrables de meilleure qualité avec moins de reprises. Lors de cette session, nous mettrons en avant et ferons la démonstration des fonctionnalités qui aident les utilisateurs à garder une longueur d’avance sur leur travail, à produire des résultats plus solides plus efficacement, et à faire progresser les tâches dans les outils qu’ils utilisent déjà.

Glean en tant que plateforme d’IA à l’échelle de l’entreprise : fonctionnalités et feuille de route

Product

Glean est bien plus qu'une application à laquelle vous vous connectez. C'est une plateforme sur laquelle vous pouvez bâtir toute l'IA de votre entreprise. Cette session explore en profondeur la couche plateforme : l'API, les SDK, les expériences intégrées, la passerelle LLM et la passerelle MCP qui connecte Glean à l'écosystème IA au sens large. Nous présenterons ce qui est disponible aujourd'hui, ce qui a changé récemment et la direction dans laquelle chaque composant évolue, avec plus de détails que ce que la session principale peut contenir. Si vous cherchez à standardiser l'IA dans toute votre entreprise, c'est la session qui relie les éléments de base à la feuille de route.

Comment l’IA transforme réellement le travail : quels métiers évoluent et pourquoi

AI Strategy

Les gros titres sur l’IA ont oscillé entre deux extrêmes : elle vient prendre votre emploi, ou elle est là pour l’augmenter. Lors de cette session, des experts de premier plan présenteront des données et des recherches qui analysent quels rôles sont en train d’être transformés plutôt que supprimés, et pourquoi les entreprises qui enregistrent les gains les plus importants repensent le travail au lieu de simplement superposer de nouveaux outils. Nous aborderons aussi de front les vérités plus difficiles, car votre crédibilité auprès de vos équipes disparaît dès l’instant où vous faites comme si les compromis n’étaient pas réels.

12:00 PM — 12:50 PM

11 sessions

Garde-fous en action : un atelier pratique avec Glean Protect

Admin

La sécurité de l’IA ne doit pas être compliquée. Dans cet atelier pratique, vous concevrez et mettrez en place des garde-fous de A à Z. Nous passerons en revue la définition du périmètre d’un agent, l’identification de sa véritable surface de risque et la rédaction de politiques adaptées. Au fil de la session, vous assimilerez les bonnes pratiques les plus essentielles : comment définir les limites de risque de votre organisation, comment tester avant de déployer et comment maintenir les garde-fous à mesure que vos agents évoluent. Si votre équipe développe des agents IA, c’est la session qui boucle la boucle sur la sécurité.

Sous le capot : comment le contexte alimente une IA proactive

Builder

La meilleure expérience IA n’est pas celle qui répond à votre question. C’est celle qui sait ce dont vous avez besoin avant même que vous ne le demandiez. Dans cette session, nous verrons en détail comment Glean utilise le contexte pour offrir des expériences IA proactives et personnalisées, en faisant émerger la bonne information, la bonne action ou le bon signal au bon moment. Nous passerons en revue les fondations techniques qui rendent cela possible : comment nous modélisons ce sur quoi vous travaillez, quels signaux nous utilisons, et comment nous déterminons ce qui est pertinent à l’instant T par rapport au bruit. Lorsque le système comprend déjà votre contexte, il peut anticiper, préparer et agir. Nous montrerons où nous en sommes aujourd’hui, où cela va, et ce que cela implique pour la manière dont votre organisation travaille avec l’IA.

Dans les coulisses : témoignages de développeurs clients qui construisent avec la plateforme Glean

Builder

Dans ce panel, des clients qui ont conçu et déployé des solutions sur les API de Glean passent en revue ce qu’ils ont livré, l’architecture qui le sous-tend et les décisions techniques qui ont façonné chaque réalisation. Chaque intervenant présentera son produit en fonctionnement en direct, puis entrera dans les détails : quelles API ils ont utilisées et pourquoi, comment ils ont géré l’authentification et les permissions, comment ils ont structuré les appels à la récupération et aux actions, ce qu’ils ont développé eux-mêmes par rapport à ce que la plateforme leur a fourni, et où ils ont rencontré des limites. Il s’agit d’une conversation entre ingénieurs sur ce qu’il faut réellement pour passer de la documentation des API de Glean à un déploiement en production.

Comment la tokenomie a dévoré le monde

Outcomes

Les dépenses en IA augmentent rapidement, mais la plupart des entreprises ne peuvent toujours pas répondre à la question la plus importante : ces dépenses produisent-elles réellement de meilleurs résultats ? À mesure que l’IA passe de la simple réponse à des questions à un travail agentique en plusieurs étapes, les coûts explosent pour des raisons qui vont bien au-delà du seul prix des modèles : trop de contexte, trop d’appels d’outils, trop de boucles de raisonnement, et trop peu de discipline pour utiliser le bon modèle pour la bonne tâche. Cette session explore pourquoi l’économie de l’IA en entreprise se dérègle et ce que les dirigeants doivent changer pour reprendre le contrôle. Nous décortiquerons la tokenomics à la fois comme un problème de consommation et un problème de rendement : pas seulement combien de tokens vous utilisez, mais quelle valeur business vous créez par token. Les participants découvriront comment les équipes de pointe évaluent le compromis entre performance du modèle, coût et impact business ; décident quand des modèles premium sont réellement justifiés ; et conçoivent des architectures qui améliorent l’efficacité sans compromettre la qualité. La session montrera également comment communiquer ces décisions aux dirigeants dans le langage qui compte le plus : des résultats mesurables, l’efficacité opérationnelle et le ROI.

Faites plus avec Glean : transformez les tâches en cours en travail terminé

Outcomes

Le travail moderne est enfoui dans des fils d’e-mails, des messages de chat, des notes de réunion ponctuelles et des relances fragmentées. Lors de cet atelier de démonstration, les participants apprendront une méthode reproductible pour utiliser Glean afin de résumer les conversations, extraire les éléments d’action, définir clairement les prochaines étapes et collaborer avec Glean pour lancer le travail – sans avoir besoin de demander. Découvrez comment Glean réduit les relances manquées, minimise les changements de contexte et aide les travailleurs du savoir à avancer plus vite avec davantage de confiance. Participez à cette session pour tirer davantage parti de vos fils d’e-mails et de Slack afin de collaborer et de passer à l’action avec l’IA, et pas seulement grâce à une meilleure organisation.

Comprendre la couche d’intelligence de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

Ce qui rend l’IA d’entreprise réellement intelligente, ce n’est pas seulement la qualité du modèle. C’est la capacité du système à acheminer chaque tâche vers le bon modèle, au bon niveau de raisonnement, à éviter de brûler des tokens premium pour les tâches du quotidien, et à apprendre à reproduire les réussites sans réexploration coûteuse. Cette session explore la manière dont Glean construit cette couche d’intelligence. Nous verrons comment un framework agnostique des modèles donne aux entreprises accès aux meilleurs modèles de pointe, tout en s’appuyant sur des modèles spécialisés et optimisés par tâche, ainsi que sur un routage intelligent, pour offrir des résultats de niveau « frontier » à une fraction du coût en tokens. Ensuite, nous montrerons comment l’intelligence d’entreprise se renforce avec le temps : des compétences qui transforment le savoir-faire de votre entreprise en playbooks réutilisables, un contexte qui adapte l’IA à vos processus de travail, et un apprentissage continu qui capture ce qui fonctionne et le rend reproductible. La façon dont vous utilisez Glean s’amplifie au fil du temps, en reflétant la manière dont vos équipes pensent et fonctionnent réellement.

Comprendre Glean Protect : fonctionnalités et feuille de route

Product

Glean pour la productivité individuelle : fonctionnalités et feuille de route

Product

Découvrez les dernières innovations de Glean qui transforment la productivité individuelle en impact constant. Avec Glean, tout le travail s’appuie sur les données des employés et de l’entreprise, aidant vos collaborateurs à prendre de meilleures décisions, à aller plus vite et à produire des livrables de meilleure qualité avec moins de retouches. Lors de cette session, nous mettrons en avant et présenterons une démonstration des fonctionnalités qui aident les utilisateurs à garder une longueur d’avance sur leur travail, à produire des résultats plus solides plus efficacement et à faire avancer les tâches à travers les outils qu’ils utilisent déjà.

Glean en tant que plateforme d’IA à l’échelle de l’entreprise : fonctionnalités et feuille de route

Product

Glean est bien plus qu’une application à laquelle on se connecte. C’est une plateforme sur laquelle vous pouvez bâtir toute l’IA de votre entreprise. Cette session explore en profondeur la couche plateforme : l’API, les SDK, les expériences embarquées, la passerelle LLM et la passerelle MCP qui connecte Glean à l’écosystème IA au sens large. Nous montrerons ce qui est disponible aujourd’hui, ce qui a changé récemment et la direction prise par chaque composant, avec plus de détails que ce que la scène principale peut accueillir. Si vous cherchez à standardiser l’IA dans votre entreprise, c’est la session qui relie les briques de base à la feuille de route.

Comment l’IA transforme réellement le travail : quels métiers évoluent et pourquoi

AI Strategy

Les gros titres sur l’IA ont oscillé entre deux extrêmes : elle va prendre votre emploi, ou elle est là pour l’augmenter. Lors de cette session, des experts de premier plan présenteront des données et des recherches qui analysent quels rôles sont en train d’être transformés plutôt que supprimés, et pourquoi les entreprises qui enregistrent les plus grands gains repensent le travail au lieu de simplement superposer de nouveaux outils. Nous aborderons aussi frontalement les vérités les plus difficiles, car votre crédibilité auprès de vos équipes disparaît dès l’instant où vous faites comme si les compromis n’étaient pas réels.

1:00 PM — 1:50 PM

8 sessions

Sous le capot : comment le contexte alimente une IA proactive

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La meilleure expérience d'IA n'est pas celle qui répond à votre question. C'est celle qui sait ce dont vous avez besoin avant même que vous ne le demandiez. Dans cette session, nous verrons en détail comment Glean s'appuie sur le contexte pour offrir des expériences d'IA proactives et personnalisées, en faisant remonter la bonne information, la bonne action ou la bonne incitation au bon moment. Nous passerons en revue les fondations techniques qui rendent cela possible : comment nous modélisons ce sur quoi vous travaillez, quels signaux nous utilisons et comment nous déterminons ce qui est pertinent à l'instant T par rapport à ce qui n'est que du bruit. Lorsque le système comprend déjà votre contexte, il peut anticiper, se préparer et agir. Nous montrerons où nous en sommes aujourd'hui, où cela va, et ce que cela signifie pour la façon dont votre organisation travaille avec l'IA.

Zoom sur les ventes : du point de douleur au plan directeur

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Venez avec votre workflow Sales le plus douloureux et repartez avec un plan à construire. Dans cette session interactive, les participants entendront des clients Glean et des leaders Sales partager leurs expériences et les enseignements tirés de la résolution de défis concrets avec Glean. Après une démo, les participants rejoindront une session de travail guidée avec des experts Glean pour faire émerger leurs principaux points de friction et les ancrer dans des jobs-to-be-done clairs. À la fin de la session, les participants auront travaillé sur un workflow Sales à forte friction et construit un blueprint pour y répondre.

Comment la tokenomics a dévoré le monde

Outcomes

Les dépenses en IA augmentent rapidement, mais la plupart des entreprises ne peuvent toujours pas répondre à la question la plus importante : ces dépenses produisent-elles réellement de meilleurs résultats ? À mesure que l’IA passe de la simple réponse à des questions à un travail agentique en plusieurs étapes, les coûts explosent pour des raisons qui vont bien au-delà du seul prix des modèles : trop de contexte, trop d’appels à des outils, trop de boucles de raisonnement, et pas assez de rigueur pour utiliser le bon modèle pour la bonne tâche. Cette session explore pourquoi l’économie de l’IA en entreprise se dérègle, et ce que les dirigeants doivent changer pour reprendre le contrôle. Nous décrypterons la tokenomics à la fois comme un problème de consommation et un problème de rendement : pas seulement combien de tokens vous utilisez, mais quelle valeur métier vous créez par token. Les participants découvriront comment les équipes de pointe évaluent le compromis entre performance des modèles, coûts et impact métier ; déterminent quand des modèles premium sont réellement justifiés ; et conçoivent des architectures qui améliorent l’efficacité sans compromettre la qualité. La session montrera aussi comment communiquer ces décisions aux dirigeants dans le langage le plus important : des résultats mesurables, l’efficacité opérationnelle et le ROI.

Faites-en plus avec Glean : le point d’avancement en cinq minutes

Outcomes

Chaque travailleur du savoir doit rendre compte de son travail. Mises à jour hebdomadaires, QBR, standups d’équipe, synthèses pour la direction — le format change, mais la corvée est la même : fouiller dans les tickets Jira, les fils Slack, les notes de réunion et les e-mails pour reconstituer ce qui s’est réellement passé et le transformer en quelque chose de cohérent avant une échéance. La plupart des gens passent plus de temps à rédiger la mise à jour qu’elle ne le mérite. D’autres la sautent tout simplement. Dans cet atelier, vous apprendrez à utiliser Glean pour faire passer ce processus d’une heure à quelques minutes. Nous vous montrerons un modèle reproductible pour rassembler le contexte depuis votre agenda, vos outils de projet et vos communications afin de produire une mise à jour d’état structurée et précise — qui se lit comme si vous y aviez vraiment passé du temps, parce que c’est Glean qui l’a fait. Que vous prépariez un court point hebdomadaire pour l’équipe, un QBR ou un rapide aperçu pour la direction, vous repartirez avec un workflow que vous pourrez relancer la prochaine fois que ce sera attendu — et récupérerez du temps chaque semaine, ensuite.

Comprendre la couche d’intelligence de Glean : fonctionnalités et feuille de route

Product

Ce qui rend l’IA d’entreprise vraiment intelligente, ce n’est pas seulement la qualité du modèle. C’est la capacité du système à orienter chaque tâche vers le bon modèle, avec le bon niveau de raisonnement, à éviter de gaspiller des tokens premium pour les tâches du quotidien, et à apprendre à reproduire les réussites sans coûteuse réexploration. Cette session explique comment Glean construit cette couche d’intelligence. Nous verrons comment un framework indépendant des modèles donne aux entreprises accès aux meilleurs modèles de pointe, tout en s’appuyant sur des modèles spécialisés, optimisés par tâche, et sur un routage intelligent pour offrir des résultats au niveau des modèles de pointe pour une fraction du coût en tokens. Ensuite, nous montrerons comment l’intelligence d’entreprise se renforce au fil du temps : des skills qui encapsulent le savoir-faire de votre entreprise dans des playbooks réutilisables, un contexte qui adapte l’IA à vos processus de travail, et un apprentissage continu qui capture ce qui fonctionne et le rend reproductible. La manière dont vous utilisez Glean se renforce, reflétant la façon dont vos équipes pensent et opèrent réellement.

Comprendre Glean Protect : fonctionnalités et feuille de route

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Glean pour la productivité individuelle : fonctionnalités et feuille de route

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Découvrez les dernières innovations de Glean, qui transforment la productivité individuelle en impact durable. Avec Glean, tout le travail s’appuie sur les données des employés et de l’entreprise, aidant vos employés à prendre de meilleures décisions, à aller plus vite et à produire des livrables de meilleure qualité avec moins de reprises. Lors de cette session, nous mettrons en avant et ferons la démonstration des fonctionnalités qui aident les utilisateurs à garder une longueur d’avance sur leur travail, à produire des résultats plus solides plus efficacement et à faire avancer les tâches au sein des outils qu’ils utilisent déjà.

Glean en tant que plateforme d’IA à l’échelle de l’entreprise : fonctionnalités et feuille de route

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Glean est plus qu'une application à laquelle vous vous connectez. C'est une plateforme sur laquelle vous pouvez bâtir toute l'IA de votre entreprise. Cette session approfondit la couche plateforme : l'API, les SDK, les expériences embarquées, la passerelle LLM et la passerelle MCP qui connecte Glean à l'écosystème IA au sens large. Nous montrerons ce qui est disponible aujourd'hui, ce qui a changé récemment et vers quoi chaque composant se dirige, avec plus de détails que la scène principale ne peut en offrir. Si vous êtes en train de décider comment standardiser l'IA dans votre entreprise, c'est la session qui relie les briques de base à la feuille de route.

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Les participants en ligne auront accès à toutes les conférences plénières en direct et toutes les sessions en ateliers en présentiel seront disponibles en ligne dans les 48 heures suivant l’événement, à regarder à la demande.

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10 sessions

Connecter les données à Glean : nouvelles capacités de recherche hybride et nouveaux connecteurs

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Nous partagerons ce qui arrive pour le connecteur et la chaîne d’indexation, afin de réduire drastiquement le délai entre la connexion d’une application et la mise à disposition de contenu consultable pour vos utilisateurs. Nous vous présenterons en avant-première de nouvelles configurations de connecteur conçues pour vous donner davantage de contrôle, passerons en revue la nouvelle expérience de configuration, partagerons de nouveaux outils et connecteurs que vous pourrez activer, et vous montrerons les indicateurs de santé qui vous aideront à suivre la fraîcheur et la couverture en toute confiance. Nous verrons comment auditer votre couverture actuelle pour repérer les lacunes de données, explorer les connecteurs récemment ajoutés, et présenter l’extension des capacités de lecture et d’écriture des outils sur certains de nos plus populaires.

Gérer Glean avec l’IA

Admin

Nous pensons que les administrateurs ne devraient pas avoir à attendre le support ou à parcourir des logs pour diagnostiquer un problème. Vous devriez pouvoir poser une question, obtenir une réponse et passer à l’action. Nous construisons une expérience proactive, qui fait remonter des recommandations, signale ce qui nécessite une attention particulière et vous aide à déterminer la bonne configuration pour votre organisation. Les participants à cette session apprendront à tirer le meilleur parti des dernières fonctionnalités d’administration de Glean et auront un aperçu de la feuille de route des fonctionnalités qui rendent la gestion de Glean plus rapide et plus simple.

Créer des habitudes avec l’IA : comment les administrateurs favorisent une adoption durable

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On en a tous. L’équipe qui ne s’est jamais connectée. Le dirigeant qui « n’en a pas besoin ». L’utilisateur avancé qui a essayé Glean une fois puis a disparu. Le service qui continue de demander une fonctionnalité qu’il a déjà. Cette session examine les vraies raisons pour lesquelles l’adoption s’enlise après le lancement, et comment les administrateurs peuvent transformer l’intérêt initial en habitudes durables. En s’appuyant sur les enseignements tirés d’efforts d’adoption client au fil du temps, elle décryptera la dimension humaine du changement, notamment la résistance silencieuse, l’engagement inégal d’une équipe à l’autre et la tendance à traiter l’IA comme un déploiement logiciel standard plutôt que comme un changement de comportement. Les participants repartiront avec des moyens concrets de diagnostiquer ce qui ralentit l’adoption dans leur organisation et des cadres plus solides pour aider Glean à s’intégrer à la façon dont les gens travaillent au quotidien.

Faites plus avec Glean : la nouvelle génération de tableaux de bord interactifs

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Tout a commencé avec un simple artefact HTML. Aujourd’hui, cela devient quelque chose de complètement différent. Lors de cette session, vous découvrirez comment les artefacts chez Glean ont évolué, passant de sorties statiques à des expériences dynamiques et interactives qui permettent à chacun de devenir un créateur. Nous verrons comment les équipes utilisent des artefacts interactifs pour visualiser des métriques, créer du contenu partageable, concevoir des présentations, générer des rapports, et bien plus encore, le tout à partir d’une conversation. Ensuite, vous les créerez vous-même. Vous aurez le temps de créer vos propres artefacts en direct, en testant différents cas d’usage et en constatant jusqu’où vous pouvez les pousser.

Problèmes courants des agents et comment les résoudre

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Parfois, un cas d’usage paraît prometteur, la phase de développement démarre, puis les progrès stagnent. L’agent manque de cohérence. Le workflow est trop fragile. Le modèle d’action n’est pas le bon. La récupération est insuffisante. Ou l’équipe se rend compte trop tard que le problème a été mal cadré dès le départ. Dans cette session, nous expliquerons quoi faire lorsqu’une solution Glean ne fonctionne pas comme vous l’aviez prévu. Nous passerons en revue les modes d’échec les plus courants en conception et en mise en œuvre de solutions, puis présenterons les schémas qui aident les équipes à se débloquer. Plutôt que de traiter chaque problème comme un exercice de débogage, cette session aide les builders à reconnaître quand ils doivent repenser la solution elle-même. Les participants repartiront avec un ensemble de schémas de conception pratiques, d’anti-patterns et d’approches de dépannage qu’ils pourront appliquer à des projets concrets.

Sous le capot : une introduction aux primitives de la plateforme et aux cas d’usage

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Appel à tous les builders ! Deux ingénieurs Glean se réunissent pour une conversation sur la plateforme Glean telle qu’elle existe aujourd’hui, la direction qu’elle prend et les questions pratiques qui comptent quand vous commencez à développer. La conversation passe en revue les primitives de la plateforme et l’approche de conception. Nous abordons également MCP comme voie d’accès qui rend Glean disponible là où les builders travaillent déjà, ainsi que la manière dont la plateforme évolue vers une parité complète avec ce que le produit principal peut faire. Vous repartirez avec une meilleure compréhension de ce que la plateforme peut faire pour vous aujourd’hui, de ce qui arrive ensuite et de la façon de décider quelle surface de développement correspond à votre problème.

Comment Glean apprend : apprentissage continu pour une entreprise en amélioration permanente

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Chaque exécution d’un agent laisse une trace. Les chemins qu’il a empruntés, où il a dépensé des tokens et obtenu quelque chose d’utile en retour, ce qui a suffisamment bien fonctionné pour être réessayé. La plupart des équipes traitent cela comme des données de logs — quelque chose que l’on consulte quand les choses tournent mal.

La question la plus intéressante est ce qui se passe lorsque vous l’utilisez réellement. Non pas pour réentraîner un modèle, mais pour comprendre comment le travail se fait dans votre organisation : ajuster les consignes, la logique de routage et la stratégie à mesure que les processus évoluent, plutôt que de tout reconfigurer manuellement après coup.

Les participants comprendront un cadre d’apprentissage continu et la manière dont il s’applique aux modèles, aux harnesses et au contexte. L’objectif de l’apprentissage est de rendre l’IA plus efficace, plus intelligente et de rester en phase avec l’évolution de l’entreprise.

Des solutions concrètes pour les déploiements d’IA les plus courants

Outcomes

Déployer l’IA, c’est la partie facile. Ce qui se passe trois mois plus tard — quand l’adoption plafonne, que la qualité de recherche déçoit, que les questions de gouvernance s’accumulent et que les premiers sponsors sont passés à autre chose — c’est là que la plupart des programmes rencontrent réellement des difficultés. Cette session s’adresse à celles et ceux qui portent ces sujets. Dans un format structuré, animé par des praticiens, nous passerons en revue les modes d’échec les plus courants auxquels les admins et responsables de programmes IA sont confrontés après la mise en production : problèmes de connecteurs et de fraîcheur des données, conflits d’autorisations qui brisent la confiance, résultats de faible qualité qui font fuir les utilisateurs, et frictions organisationnelles qui rendent les correctifs plus difficiles qu’ils ne devraient l’être. Vous entendrez directement des pairs qui se sont heurtés aux mêmes obstacles et ont trouvé comment les surmonter. Repartez avec une checklist concrète des problèmes les plus fréquents et des correctifs qui fonctionnent vraiment — pas de théorie sur la transformation, mais des connaissances pratiques que vous pourrez appliquer dès la semaine de votre retour.

Au-delà de la recherche : comment McCarthy a construit une IA d’entreprise sur Glean

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La plupart des déploiements d’IA en entreprise s’arrêtent à l’interface. McCarthy, non.

Après une évaluation sans concession de Copilot, ChatGPT et d’autres options, McCarthy a fait de Glean la porte d’entrée de l’IA dans toute l’entreprise — puis est allé bien au-delà de la recherche, vers des agents et des workflows techniques conçus pour les réalités de l’activité.

Dans cette session, Alex Elsayegh explique comment McCarthy a abordé cette couche suivante de mise en œuvre : là où l’expérience prête à l’emploi s’est arrêtée, là où les API et le MCP ont commencé à compter, et comment l’équipe a construit des modèles d’agents capables de faire plus que répondre à des questions. Vous verrez comment McCarthy envisage deux classes distinctes de travail agentique — des experts de la connaissance et des workflows automatisés — et ce qu’il a fallu pour rendre les deux utiles en pratique. De l’analyse de fichiers à grande échelle à des cas d’usage opérationnels spécifiques à l’entreprise, c’est une histoire technique sur la manière de faire passer l’IA en entreprise d’une interface prometteuse à un système extensible que les équipes utilisent réellement.

Découvrez l’architecture, les arbitrages et les détails de mise en œuvre nécessaires pour aller au-delà de l’UX de Glean.

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Devenez partenaire de Glean à Glean:GO

Glean:GO est la conférence phare de Glean dédiée à l’IA d’entreprise et au lieu de travail connecté. Elle réunit clients, prospects et partenaires qui façonnent la manière dont le travail s’accomplit grâce à l’IA. C’est l’occasion de placer votre marque au cœur des échanges et de montrer comment vous créez de la valeur avec Glean.

Touchez une audience à forte intention

des responsables IT, de l’environnement de travail numérique, de l’IA et des dirigeants métiers qui investissent activement dans l’IA d’entreprise.

Mettez en avant des solutions conjointes

et des intégrations qui aident les clients à tirer davantage parti de Glean et de l’ensemble de leur stack.

Accélérez la co-vente

avec Glean grâce à un meilleur alignement GTM et à des échanges ciblés avec les comptes cibles.

Les sponsors peuvent s’attendre à un solide mix de visibilité de marque, de leadership d’opinion et de moments propices à la génération de pipeline lors des keynotes, des sessions en petits groupes et du networking.

Explorer le sponsoring

sponsorships@glean.com

Localisation

Fort Mason, San Francisco

Pavillon du Festival et de la Porte d’entrée

Revivez le meilleur de Glean:GO 2025

FAQ

Qu’est-ce que Glean:GO ?

Glean:GO 2026 est l’événement phare de Glean pour les clients, prospects, partenaires, médias et analystes.

C’est l’endroit où les dirigeants, les créateurs et les équipes opérationnelles se réunissent pour découvrir la prochaine étape de l’IA d’entreprise, apprendre auprès des équipes qui déploient déjà l’IA à grande échelle et obtenir des conseils pratiques à rapporter au sein de leurs organisations.

Des keynotes stratégiques et témoignages clients aux analyses techniques approfondies, ateliers pratiques et formations de type certification, Glean:GO est conçu pour aider les participants à passer de l’expérimentation à un impact réel sur le business.

Glean:GO est-il un événement hybride ?

Oui.

Glean:GO 2026 est prévu comme un événement hybride, avec des expériences en présentiel et en virtuel, afin que les équipes puissent y participer dans le format qui leur convient le mieux.

Où se déroule l’événement en présentiel Glean:GO ?

Glean:GO 2026 est prévu à San Francisco, avec Fort Mason comme lieu envisagé pour l’expérience en présentiel.

Nous partagerons les informations finales sur le lieu, la logistique et les modalités d’arrivée avec les participants inscrits au fur et à mesure que les détails seront finalisés.

Quand aura lieu Glean:GO ?

Glean:GO 2026 est prévu comme un événement de plusieurs jours, qui aura lieu du 26 au 27 août 2026.

Qui devrait assister à Glean:GO ?

Glean:GO est conçu pour un large public d’entreprises autour de l’IA, notamment des clients, des prospects, des administrateurs, des développeurs, des responsables IT et sécurité, des responsables métiers et fonctionnels, ainsi que des dirigeants qui définissent la manière dont l’IA est adoptée au sein de leur organisation. Que vous recherchiez des conseils stratégiques, des recommandations concrètes de mise en œuvre, une compréhension approfondie du produit ou un apprentissage pratique, vous trouverez une programmation adaptée à votre rôle.

À quels types de sessions puis-je m’attendre ?

Glean:GO 2026 s’annonce comme devant inclure :

Keynote moments focused on Glean’s product vision and the future of enterprise AI
Customer stories and practical transformation sessions centered on adoption, ROI, governance, and change management
Technical builder sessions on agents, MCP, APIs, platform primitives, continual learning, and proactive context
Admin-focused sessions on deployment, connectors, adoption, governance, security, and AI cost management
Roadmap and product sessions that go deeper on the platform areas announced on the main stage
Invitation-led executive programming for senior leaders
Partner programming and showcase moments
Hands-on onboarding and workshop-style learning for users who want to build skill quickly

Y aura-t-il des ateliers pratiques ou des formations ?

Oui.

En plus des sessions en petits groupes, le programme 2026 devrait inclure des ateliers pratiques, des sessions de création guidées et des expériences d’onboarding conçues pour aider les participants à apprendre en pratiquant.

Cela comprend des sessions de travail pour les builders et les administrateurs, ainsi qu’une expérience de bootcamp d’onboarding utilisateur pour les participants qui souhaitent une montée en compétences pratique, étape par étape.

Les sessions seront-elles disponibles à la demande ?

Oui.

Les keynotes et de nombreuses sessions devraient être enregistrées et mises à disposition après l’événement afin que les participants puissent rattraper les sessions qu’ils ont manquées et partager du contenu pertinent avec leurs équipes.

Y aura-t-il des opportunités de networking ?

Absolument. Glean:GO est conçu pour créer des opportunités significatives permettant aux participants d’entrer en relation avec des pairs, des clients, des créateurs, des administrateurs, des dirigeants et des partenaires, grâce à des discussions sélectionnées, des échanges en petits groupes et des moments de communauté tout au long de l’événement.

Comment puis-je m’inscrire à Glean:GO ?

Il vous suffit de remplir le formulaire d’inscription sur cette page.

Une fois inscrit(e), vous recevrez un e-mail de confirmation ainsi que des mises à jour sur l’événement, notamment les annonces de l’ordre du jour, les informations sur les intervenants et les détails logistiques dès qu’ils seront disponibles.

Comment puis-je participer en tant que sponsor ou partenaire ?

Nous serions ravis d’avoir de vos nouvelles.

Si vous êtes intéressé(e) par des opportunités de sponsoring, de partenariat ou de mise en avant liées à Glean:GO 2026, envoyez un e-mail à sponsorships@glean.com et notre équipe vous recontactera avec les prochaines étapes.

Où puis-je trouver le programme de l’événement ?

Nous publierons l’ordre du jour sur cette page à l’approche de l’événement. Une fois inscrit(e), vous recevrez également des mises à jour au fur et à mesure de la publication des parcours, des sessions, des intervenants et des détails de programmation.

Qui contacter pour obtenir plus d’informations ?

Si vous avez des questions, envoyez un e-mail à events@glean.com.

Notre équipe est là pour vous aider à tirer le meilleur parti de votre expérience Glean:GO.

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