DATA / IA. La data et l’intelligence artificielle sont deux technologies désormais inextricablement liées. De plus en plus utilisée pour extraire du sens, l’IA sert à déterminer de meilleurs résultats, et permettre des prises de décisions plus rapides à partir de données de plus en plus massives. Terminée, l’ère de la big data et de ses 5V (vitesse, variété, volume, véracité et valeur) fantasmés. La data doit dorénavant répondre aux exigences de métiers de plus en plus demandeurs d’indicateurs et aguerris à la cause « data ». Mais cela passe par un préalable : connaitre et maitriser la source de ses données. Car la data doit être résolument porteuse de sens. À quoi sert de la stocker, si l’on ne la maitrise pas ! Choisir une plateforme adaptée qui puisse répondre à cette nouvelle donne est également un sujet. Savoir également trouver des outils pour mettre à disposition les données de ses utilisateurs — aussi bien pour les enrichir que pour les exploiter — n’est plus une option. Reste à trouver comment extraire de la valeur de cette data. Les exemples ne manquent plus ! C’est la place que prend désormais l’Intelligence artificielle, un secteur en pleine évolution où désormais l’IA est à portée de main des entreprises. La question n’est pas de savoir si l’Intelligence artificielle existe ou n'existe pas. Avec ChatGPT, le test de Turing n’est désormais plus une question. La machine a désormais la faculté à imiter la conversation humaine de manière assez superficielle. DATA/IA, même combat ? Elles sont désormais la clé d’une transformation digitale accomplie.
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Le cloud redevient un marché « en hyper accélération », tiré cette fois par l’IA générative plus que par la migration applicative. Synergy Research chiffre les dépenses mondiales en services IaaS au quatrième trimestre 2025 à […]
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À l’occasion du World AI Cannes Festival 2026, IT for Business a déplacé son plateau TV pour partir à la rencontre de ceux qui construisent les alternatives IA européennes aussi bien en infrastructure, en financement et […]
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Entraînement, fine-tuning, inférence et RAG ne sollicitent ni les mêmes ressources, ni les mêmes goulots d’étranglement. Construire une infrastructure IA efficace revient à orchestrer CPU, GPU, stockage, réseau, stack logicielle et opérations dans un ensemble cohérent, […]
