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Portrait de Aurélie Pécaud
Finaliste du Startup ContestCeux qui décident

Aurélie Pécaud

Cofondatrice & CEO · Laborhêto

Portrait

Son parcours

Depuis près de deux décennies, Aurélie Pécaud accompagne les dirigeants et les institutions dans la conception de modèles économiques robustes et de stratégies à fort impact. Elle fonde en 2012 le cabinet Rhêtorikê, puis cofonde Laborhêto.

Avec Laborhêto, elle ambitionne de remplacer l’analytique descriptive par la modélisation prospective, en devenant le copilote universel capable de modéliser les dimensions humaines et qualitatives de n’importe quelle organisation.

Sous sa conduite, Laborhêto développe des solutions de Decision Intelligence. Les décideurs testent leurs hypothèses stratégiques grâce à des cohortes de personnes synthétiques représentatives et scientifiquement valides. Le tout est opéré en mode Air gap, pour une étanchéité absolue vis-à-vis des données internes de l’entreprise et aucune fuite vers des modèles LLM externes.

Elle joue beaucoup : jeux de rôle, de plateau, de dés ou de cartes. Elle écrit aussi des scénarios et des saynètes. Observatrice fine, elle écoute attentivement les signaux faibles.

Son regard

Sa légitimité numérique et GenAI

Aurélie Pécaud manie comme personne le hasard, le possible, le probable, l’incongruité et les aléas, soit tout ce qui façonne ou bouscule les meilleures tactiques et stratégies. Elle est convaincue que la véritable valeur de l’IA réside dans sa capacité à éclairer les choix humains sans jamais les déposséder de leur jugement. Elle porte une vision exigeante : transformer l’IA générative en un outil d’arbitrage souverain, rigoureusement ancré dans les sciences humaines, économiques et comportementales. Elle pitche au Startup Contest de GENAI DAYS.

Écosystème

L’entreprise associée à son parcours

Laborhêto

Cofondatrice & CEO

Laborhêto est une startup d’intelligence économique spécialisée dans la modélisation prospective et l’aide à la décision stratégique. Son moteur propriétaire (Systemic Inference Engine, ou SIE) et ses données synthétiques permettent de tester des hypothèses commerciales ou marketing (Silicon Sampling), sans jamais toucher aux données sensibles du système d’information.

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