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.
Les usages IA, notamment via les assistants grands publics largement utilisés en entreprise, se diffusent plus vite que les politiques internes en matière d’usages de l’IA, y compris quand une alternative “approuvée” existe déjà. En combinant […]
Après la complétion et les copilotes, une troisième ère d’ingénierie par l’IA s’impose : des agents capables de piloter un changement logiciel de bout en bout. Claude Code s’érige en standard de fait, porté par une […]
Acteurs déjà installés ou nouveaux venus, ils sont nombreux à se presser sur la ligne de départ pour profiter du renouveau de l’industrie. IA, cyber et data sont au cœur de leurs propositions… et des opportunités. […]
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, […]
En 2026, la promesse des agents de code va réellement se confronter au logiciel d’entreprise : tests, robustesse, sécurité, exploitation, conformité. Le témoignage du créateur de Claude Code illustre une méthode pour cadrer le contexte, réduire […]
Quand deux « stars » de l’IA changent de trajectoire, ce n’est pas un caprice d’ego : c’est un indicateur. Alors que les modèles fonctionnent mieux, plus rapidement et parfois en silence, l’intégration reste difficile et l’AGI s’éloigne. En […]
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Et si le vrai “turbo” de l’IA n’était pas la data qu’elle ingurgite, mais le câblage interne ? Une nouvelle étude de l’université John Hopkins montre qu’en peaufinant les architectures des réseaux convolutifs, il est possible […]
En 2024, l’IA a surtout brillé en vitrine : copilotes, promesses, démonstrations « waouh ». En 2025, elle a changé de pièce : elle est descendue dans les tuyaux — données, sécurité, coûts, agents, conformité, passage à l’échelle. Et 2026 […]
Copilotes, automatisation, scoring : l’IA devient une couche transverse du système d’information. Tout le monde veut un copilote. Plus rares sont ceux qui veulent gérer la conformité, les biais et les transferts hors UE. La souveraineté […]
