Decideo - Actualités : Data Science, Big Data, Business Intelligence

L’AIOps, une nouvelle ère pour le stockage des données

Après l’ère du hardware, puis du software et du cloud, vivons-nous une véritable ère de l’IA ? L’introduction de l’intelligence artificielle pour les opérations informatiques (AIOps), il y a environ 8 ans, a initié un changement crucial dans l’évolution de l’informatique professionnelle. L’AIOps est un mélange savant à la fois des données, des analyses, de l’IA et de l’apprentissage automatique qui permet d’automatiser les processus opérationnels informatiques. Le résultat ? Passer d’une gestion informatique traditionnelle et réactive à une méthode plus proactive et prédictive. Mais cette transformation ne concerne pas seulement les changements technologiques, mais également l’adoption d’un nouvel état d’esprit dans lequel les informations basées sur les données conduisent à des décisions et des actions plus éclairées en matière de gestion informatique. Une vraie évolution qui impacte tous les domaines des opérations informatiques.…

Miser sur le DataOps pour les projets de données

Selon IDC, le marché des logiciels d’analyse de données et des services cloud a atteint 90 milliards de dollars en 2021 et devrait plus que doubler d’ici 2026, avec les investissements croissants de nombreuses entreprises dans l’intelligence artificielle (IA) et le machine learning (ML), ainsi que dans des projets ambitieux touchant à l’exploitation des données. Quel que soit le secteur, les entreprises s’évertuent à améliorer leurs méthodes de collecte de données et à trouver des moyens innovants d’en tirer des analyses utiles à leur activité. Ces efforts représentent des investissements importants en temps et en argent. Malgré des niveaux d’investissement élevés, ces projets aboutissent souvent à des résultats insatisfaisants. Une enquête récente de McKinsey sur les principaux programmes d’analyse avancée a révélé que les entreprises consacrent 80 % de leur temps à des tâches répétitives offrant peu de valeur ajoutée, telles que la…

L’IA explicable : redonner confiance en l’IA

À l’heure où les modèles d’IA deviennent de plus en plus complexes, l’IA explicable vise à rendre les résultats de l’intelligence artificielle plus transparents et plus faciles à comprendre. Les capacités et la complexité des applications d’IA pour le business ont augmenté de façon exponentielle, rendant essentiel pour les organisations de disposer aujourd’hui de nouvelles fonctionnalités comme l’IA explicable. De nombreuses solutions, telles que les outils DevOps, les systèmes de réponses aux incidents ou encore les technologies de recherche, ont toutes bénéficié des progrès de l’intelligence artificielle. Les fonctionnalités d’automatisation et d’analyses ont notamment contribué à améliorer l’efficacité et les performances opérationnelles en suivant et en apportant des réponses à des situations complexes ou particulièrement riches en informations. Cependant, la complexité croissante des modèles d’IA s’accompagne d’un problème…

L’intégrité des données, un enjeu phare de la transformation numérique

Une étude récente réalisée par Netwrix a révélé qu’en 2023, 73 % des organisations disposaient déjà d’une infrastructure informatique hybride, alors que 37 % de celles qui utilisent de systèmes locaux prévoient de basculer vers des technologies cloud dans les 12 mois à venir. Avec l'avènement des objets connectés et des applications mobiles, le flux de données auquel les entreprises doivent faire face est plus volumineux que jamais. Par conséquent, nombre d’entre elles cherchent à combiner le meilleur des deux mondes : étendre la capacité des systèmes existants précieux tout en bénéficiant de la flexibilité et de l'évolutivité de l'informatique dématérialisée pour répondre à l'évolution des besoins de l'entreprise. Mais un aspect essentiel de cette transformation est trop souvent négligé : l’intégrité des données. Il est en effet indispensable que les données qui circulent dans une entreprise soient exactes, homogènes et contextualisées.…

IA Act : un changement de paradigme est nécessaire

L’Union européenne se trouve à un moment charnière dans sa recherche d’un équilibre complexe entre réglementation et innovation en matière d’IA. La rigueur avec laquelle l’AI Act classe les systèmes d’IA en fonction des risques est certes louable, mais elle invite surtout à introduire un cadre plus nuancé. Ce dernier doit non seulement garantir un déploiement éthique et en toute transparence, mais également encourager l’innovation et stimuler la compétitivité du marché. Pour atteindre cet équilibre, un changement de paradigme est nécessaire pour s’orienter vers un environnement réglementaire qui favorise la flexibilité, récompense les innovations en matière d’intégrité des données, et encourage les avancées éthiques de l’IA par des mécanismes d’incitation et de soutien. L’adoption d’une approche progressive de monitoring continu doit s’appuyer sur le profil de risque du système d’IA. Cette approche peut notamment contribuer à…

Journée mondiale de la sauvegarde des données : l’optimisation de la gestion des données au service des entreprises

Face à l’essor du tout numérique et du commerce en ligne, l’utilisation des données par les entreprises est devenue une source de préoccupation majeure pour les consommateurs. Cette année, la journée mondiale de la sauvegarde des données, ou World Backup Day, aura lieu ce dimanche 31 mars. L’occasion idéale pour faire le point sur les bonnes pratiques à mener ! Cette journée qui vise à alerter sur l’importance de la protection des données, permet de sensibiliser les entreprises à informer les consommateurs sur la manière dont ils peuvent protéger leur vie privée en ligne ainsi qu’à leur apprendre à devenir de bons gestionnaires de données. Parce que la confidentialité des données et la sécurité des données sont aujourd’hui un enjeu crucial elles. Sécurité des données et confidentialité des données, deux termes pour deux objectifs Malgré leur proximité intrinsèque, la confidentialité des données et la sécurité des données sont deux enjeux…

Hygiène numérique : Trouvez la tranquillité d'esprit en sauvegardant les données pour la Journée mondiale de la sauvegarde

Imaginez-vous un jour vous réveiller et réaliser que tous vos fichiers - vos photos de famille préférées, vos documents importants ou vos fichiers de travail - ont été effacés en raison d'un bug dans la matrice ! Ce n’est pas une situation plaisante, n'est-ce pas ? Dans le monde actuel, de plus en plus numérique, nos vies sont davantage liées aux données que nous créons, stockons et partageons, et notre empreinte numérique a une valeur immense. Pourtant, à quelle fréquence prenons-nous le temps de réfléchir à la fragilité de cette existence numérique ? Une défaillance matérielle, une cyberattaque ou même une simple erreur humaine peuvent entraîner une perte de données dévastatrice, nous laissant à la recherche de précieux souvenirs ou confrontés à des conséquences professionnelles. Selon World Back Day, on estime que la perte de données est à 29 % due à des origines accidentelles. Selon une enquête menée par l’INSEE, 82 % des internautes…

Open data : pourquoi la France est-elle une référence européenne ?

Pour la troisième fois consécutive, la France est le pays européen le plus mature en matière d’open data. Une place qu’elle doit à l’impulsion gouvernementale, au développement de tout un écosystème et à une organisation centralisée des établissements producteurs de données. Un modèle, des standards et des technologies qui font désormais référence au niveau européen. Une place qu’elle partage cette année avec la Pologne, les deux pays affichant respectivement un taux de maturité de 98%. Cette étude annuelle intitulée Open Data Maturity Report, menée par la Commission européenne révèle également le moins bon niveau de certains pays comme l’Allemagne (85%), le Luxembourg (83%) ou encore la Belgique (72%). Pourquoi une telle différence et comment expliquer une telle réussite française ? Le développement de l’open data, une problématique gouvernementale Dès 2011, le gouvernement français s’empare de l’open data. C’est en effet à cette…

Identité numérique : la clé d’une gestion maîtrisée et sécurisée des données personnelles

Nom, date de naissance, adresse, email, numéro de mobile, diplômes, documents fiscaux ou fiche de paie – autant de documents ou données personnelles que les particuliers doivent fournir pour accéder à des services numériques plus ou moins complexes. Et par conséquent, autant de données personnelles stockées et centralisées par les entreprises dans d'énormes bases de données. Bien que les entreprises soient de plus en plus sensibilisées et tentent de sécuriser leurs systèmes d’information, la centralisation des données personnelles augmente le risque de cyberattaques, comme nous le rappelle régulièrement l’actualité, en relatant des exemples de vols de données personnelles, parfois par millions. Une seule attaque, ou piratage ciblé, met en danger toutes les données contenues dans un système centralisé. Par ailleurs, et malgré le cadre imposé par le Règlement Général de la Protection des Données (RGPD) et autres réglementations, le stockage de donnée…

Knowledge Work Automation : Késako ? Après les usines, l’automatisation fait son entrée dans les bureaux

L’automatisation plus fiable que l’humain ? Avec la Knowledge Work Automation, la confiance change de camp. En 2013, le cabinet McKinsey plaçait la « knowledge work automation » en seconde position parmi les douze technologies amenées à disrupter l’économie de façon systémique, devant l’internet des objets et juste après l’internet mobile. Les années qui ont suivi ont vu l’accélération de l’automatisation des processus dans les entreprises. Après les usines, elle fait son entrée dans les bureaux pour soulager les tâches répétitives. Longtemps, les opérations manuelles ont constitué un gage de qualité et de fiabilité du service rendu, mais en matière de traitement de l’information, l’automatisation est devenue inéluctable face aux volumes d’information créés. A-t-on perdu en qualité ? Finies les erreurs humaines, de retranscription, d’oubli, de perte, de doublon, etc. Alors, la confiance n’aurait-elle pas changé de camp ? En effet,…

Les données au service des véhicules électriques

L'industrie des véhicules électriques (VE) est un secteur en plein essor. Cette popularité est accompagnée par les réglementations gouvernementales qui encouragent l'adoption des VE afin d'atteindre les objectifs en matière d'émissions d'ici à 2030. Selon les derniers chiffres publiés par la Plateforme automobile, le marché automobile tricolore a grimpé de 16,07 %. Les ventes de modèles électriques ont, elles, augmenté de 47 % par rapport à 2022. Les voitures électriques et hybrides rechargeables ont représenté ensemble 26 % du total des immatriculations. Au total, plus de 1,5 million de véhicules électriques et hybrides rechargeables roulent déjà en France selon l’Avere. 2024 commence avec une forte croissance du marché des voitures électrifiées neuves + 22, 6 %. Ce marché poursuit sa croissance. Ces chiffres montrent clairement que les VE pourraient devenir la norme pour les automobiles à l'avenir. Les VE sont des véhicules à batterie dotés de…

Cinq applications pratiques de l'IA pour l'automatisation

L'IA et l'automatisation modifient la nature du travail. Utilisées conjointement, ces deux technologies ouvrent de vastes perspectives d'amélioration de la productivité humaine et de l'efficacité des processus métier existants. Si les médias ont récemment mis l'accent sur des applications d'IA générative, telles que ChatGPT, de nombreuses autres applications pratiques de l'IA dans l'automatisation peuvent améliorer la productivité interne et fournir de meilleures expériences clients. Ces technologies peuvent être regroupées en trois grands domaines: l'intelligence générative, l'intelligence prédictive et l'intelligence augmentée. Générative : Dans ce contexte, les algorithmes d'IA générative permettent de créer de nouveaux contenus ou de générer du code en réponse à des ensembles de données d'apprentissage. Prédictive : Les équipes peuvent utiliser des algorithmes d'IA prédictive pour prendre des décisions ou améliorer des processus en fonction de…

Teradata : un avenir aussi calme qu’un parcours de rafting ?

Les résultats de Teradata pour 2023 laissent perplexe, avec une croissance du chiffre d’affaires de 2%, le second souffle de l’entreprise, après le premier cycle dédié aux systèmes matériels et logiciels spécifiques Teradata, n’est pas encore très puissant. La stratégie cloud first ne porte pas encore beaucoup de fruits et l’objectif de faire en 2025 1 milliard de $ avec les activités dans le cloud suppose de maintenir une croissance de +40% par an pendant deux ans. La probabilité est faible et la continuation des tendances de ces trois dernières années nous mettrait en 2025 plutôt à 800 millions (à comparer à 528 en 2023). En parallèle du développement de la stratégie cloud, les activités produits/logiciels/conseils traditionnelles continuent, mais régressent de 7 à 9% par an depuis trois ans et donc au total en 2025, Teradata dans la meilleure des hypothèses devrait avoir un CA de 2150 Millions de $ soit l’équivalent de celui de 2018. Ce serait…

Le management de la data : un enjeu normatif et économique pour les entreprises industrielles

Imposé par la directive européenne CSRD, le management des données environnementales est l’un des grands défis auquel les industries vont être confrontées. Une réelle opportunité pour elles de réaliser d’importantes économies. La question énergétique constitue l’un des grands défis globaux que les entreprises industrielles vont devoir relever dans les mois et les années à venir. De l’industrie au retail, sans oublier la logistique, c’est l’ensemble des processus des organisations qui est actuellement mis en demeure de muter, en lien avec les nouvelles normes et obligations de reporting ESG (environnementale, sociale et de gouvernance) initiées par la dynamique de décarbonation de la COP26 (CSRD, Corporate Sustainability Reporting Directive). Celles-ci obligent les organisations à s’engager dans le Data Management, c’est-à-dire à se réinventer fortement. Directive CSRD : 50 000 entreprises impactées Afin de bien comprendre le virage qui doit…

Fidéliser ses clients grâce à la protection des données

Depuis 2018, le règlement général sur la protection des données (RGPD) détermine comment les entreprises européennes doivent concrètement garantir la protection des données de leurs utilisateurs. Il régit le stockage et le traitement sécurisés des données à caractère personnel et des données personnelles identifiables, ainsi que la libre circulation des données au sein du marché intérieur européen. Le problème : aujourd'hui encore, neuf ans après son adoption, de nombreuses entreprises européennes sont à la traîne. Selon une enquête récemment publiée par l'association professionnelle Bitkom, un bon tiers des décideurs informatiques estiment que leur propre entreprise doit encore agir davantage lorsqu'il s'agit de mettre en œuvre les dispositions du RGPD dans l'UE. C’est un véritable problème car de plus en plus de consommateurs sont bien informés, font des comparaisons et sont tout à fait enclins à changer de prestataire de services en ligne si un…

La création d’un écosystème IA souverain est indispensable à l’indépendance technologique

En investissant 300 millions d'euros dans un laboratoire français de recherche pour entre autres mieux nourrir les systèmes d’IA avec des données en français, Xavier Niel et Rodolphe Saadé proposent une alternative souveraine d’avenir. Néanmoins, pour réduire durablement notre dépendance aux géants technologiques étrangers, en particulier américains, un écosystème d’IA souverain doit inclure non seulement les données mais aussi les infrastructures et les plateformes qui permettent d’exploiter celles-ci. Si l’édifice IA souveraine est construit avec essentiellement des briques fabriquées à l’étranger, on ne peut pas prétendre à la souveraineté. Privilégier des données en français pour alimenter les modèles d’IA L’initiative de Xavier Niel et Rodolphe Saadé est stratégique. En effet, la disponibilité de données en français dans le domaine de l'intelligence artificielle est essentielle à plusieurs titres. D'abord, elle permet de développer…

Comment y voir clair entre les arguments en faveur et contre l’adoption de l’IA : leçons des équipes informatiques pour mieux exploiter l’IA

Même si elle n’en est qu’à ses débuts, l’intelligence artificielle (IA) affecte déjà de manière irrévocable le secteur informatique et la manière dont les collaborateurs travaillent au sein des équipes. Pourtant, les professionnels des technologies sont tiraillés entre deux directions opposées. D’une part, ces professionnels estiment qu’ils doivent agir de toute urgence pour implémenter des solutions alimentées par l’IA afin de bénéficier d’une productivité et d’une efficacité accrues. Pourtant, en même temps, ils hésitent en craignant les éventuelles conséquences imprévues de l’IA et les risques que présente l’implémentation hâtive d’outils risquant de ne pas avoir fait leurs preuves. Tous les professionnels des technologies ont du mal à confirmer qu’ils intègrent des solutions d’IA aux processus de manière trop agressive ou qu’ils suivent exactement le rythme de l’innovation. Les forces inverses qui animent l’IA peuvent…

L'approche décentralisée du Data Mesh maximise la valeur des données

Aujourd’hui, Gartner estime que la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars aux entreprises chaque année. Et ce phénomène n’est pas prêt de s’atténuer face à une transformation numérique qui s’accélère et se complexifie. Les entreprises doivent tout de même adopter une stratégie data-driven pour rester pertinentes et compétitives, mais elles sont actuellement confrontées à des enjeux toujours plus importants pour bien gérer leurs données. Ces enjeux sont multiples et souvent difficiles à appréhender. Je pense ici à la croissance exponentielle des volumes de données combinée à l’énergie et à la vitesse nécessaires pour les traiter, les comprendre et les analyser. Cela complique l'harmonisation des données entre les différents systèmes métiers de l’entreprise. Les experts métiers doivent également maintenir la qualité des données pour qu’elles ne soient pas redondantes, obsolètes ou isolées inutilement dans…

La confiance va jouer un rôle essentiel dans l’adoption de l’IA Générative

L'incroyable effervescence médiatique, en particulier grâce à l'ascension fulgurante de Chat GPT qui a séduit un million d'utilisateurs en seulement cinq jours, combinée aux perspectives commerciales colossales des applications d'IA (un marché global annuel estimé à 390 milliards de dollars en 2025, selon Deloitte), a incontestablement captivé l'attention de toutes les entreprises. L'IA Générative, oui, mais à quelles fins ? Les LLM (Larges Languages Models) représentent avant tout une technologie de transformation. Ils ne se bornent pas à améliorer une technologie existante, ni à satisfaire un besoin préexistant. En réalité, l'IA générative a la capacité non seulement d'enrichir les produits des entreprises et de susciter de nouveaux besoins, mais surtout de transformer fondamentalement la manière dont les individus travaillent en tant que collaborateurs et interagissent en tant que clients. Réinventer les concepts de productivité et d'organisation Dans un…

La sécurité de l’IA, une réelle préoccupation pour les entreprises

Le sommet britannique sur la sécurité de l’Intelligence Artificielle a été considéré comme un succès grâce à l’accord de Bletchley signé par les 27 pays participants. Pour autant, il a soulevé des questions sur la marche à suivre et a confirmé qu’il faut poursuivre le dialogue sur l'équité du développement de l'IA, ainsi que sur sa sécurité. En effet, comment l'industrie, dominée dans la plupart des pays par une poignée de géants de la technologie, peut-elle aider les organisations et les autres pays à avoir leur mot à dire et à jouer un rôle dans l'avenir du développement de l’intelligence artificielle ? L’utilisation de l’open source dans le domaine de l’IA est captivante. Bien qu’il ne soit pas exempté de critiques, l'open source constitue avant tout une base de collaboration et de croissance pour les entreprises. Comme l'a fait remarquer Jean-Noël Barrot, ministre français délégué chargé du numérique lors du sommet sur l'IA à…

La mémoire et le stockage de données, essentiels au bon fonctionnement des jumeaux numériques

Les données faisant partie intégrante des jumeaux numériques et de leur fonction, il est primordial de s'assurer d’un stockage et d’une mémoire de données adéquats. Depuis quelques temps, les jumeaux numériques s’imposent comme la nouvelle technologie révolutionnaire. Les chiffres confirment la tendance : le marché mondial du jumeau numérique devrait atteindre 63,5 milliards de dollars d'ici 2027. Par essence, un jumeau numérique constitue une duplication virtuelle d'un produit tangible, d'un processus, d'une fonction ou d'un système entier, afin de faciliter la simulation, la prévision et l'optimisation. Il fournit des informations précieuses sur les caractéristiques et les contraintes d'un produit ou d'un processus, sans avoir recours à des prototypes physiques. Les jumeaux numériques trouvent des applications dans divers secteurs, notamment l'urbanisme, la fabrication, la construction, la vente au détail.... Par exemple, grâce aux jumeaux numériques, les…

Les entreprises peuvent-elles faire confiance aux benchmarks de LLM pour choisir leur IA ?

OpenAI, DeepMind et autres modèles propriétaires, l’IA investit toute l’entreprise. Mais comment choisir le bon ? Pour les aider dans leurs choix, les entreprises se tournent vers les benchmarks de LLM. Mais ils ne sont pas sans risque car ils présentent des lacunes dans leurs processus d’évaluations. Seule une démarche collaborative entre industriels, chercheurs et institutions produira des benchmarks LLM plus robustes, transparents. Que ce soit pour résumer un texte, rédiger des mails, répondre à un client, organiser une stratégie marketing ou un plan de recrutement, les LLM sont de plus en plus présentes dans les entreprises. Au cœur de cette fulgurante adoption ? Le LLM ou le modèle de langage à grande échelle dont l'objectif est de permettre à l'IA de comprendre et de générer du langage naturel en temps réel. En quelques secondes, un LLM comme ChatGPT est capable de générer un texte précis à partir d’une requête. Si ces outils sont, certes,…

L'intégrité des données, un pilier essentiel du reporting ESG en 2024

Une solide stratégie d'intégrité des données émerge comme un pilier essentiel, permettant aux entreprises d'acquérir et de maintenir des données fiables. Cela, à son tour, conduit à des résultats plus robustes, permettant des prises de décisions fondées sur des données en toute confiance. Afin de prospérer, de demeurer agiles, de réduire les coûts et de gérer les risques et la conformité, les entreprises doivent désormais adopter une approche axée sur des données cohérentes, précises et contextualisées. En 2023, l’importance accrue portée aux initiatives ESG a marqué le paysage des affaires, avec une tendance qui devrait persister dans les années à venir. Selon le cabinet PwC, 56 % des investisseurs ont interrompu un deal pour des raisons ESG, au moins une fois en 12 mois. Alors que les organisations et les individus intègrent progressivement des pratiques ESG sophistiquées, l'attention se tourne désormais vers la qualité et la fiabilité des données…

e-Réputation & Avis client : l'IA est utile mais ne se substituera jamais à l'Humain

Une stratégie gagnante consiste à compter sur l’humain, non le remplacer. En pratique, tout avis mériterait une réponse personnalisée, adaptée et bienveillante mais en réalité, le paysage digital étant si vaste, les clients peuvent s’exprimer à peu près partout : sites, moteurs de recherche, réseaux sociaux… pour ne citer qu’eux. Les marques ne peuvent tout simplement pas répondre à chaque avis posté sur la toile. Certaines marques espèrent que les grands modèles linguistiques (LLMs) les aideront à répondre à cette lourde tâche. Mais alors l'IA pourrait-elle vraiment les épauler dans cette démarche qui demande de l’écoute et de la compréhension ? Les LLMs ne se suffisent pas à eux-mêmes Les LLMs tels que GPT-3 ne peuvent se substituer à l’humain car ils n'ont pas accès à toutes les informations relatives aux produits, aux services ou aux historiques des clients. Faute d’informations actualisées pour mieux comprendre le contexte lié à un…