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

Cloud public : attention à la fausse évidence

Dans les PME et ETI, la bascule vers le Cloud se fait rarement par conviction, mais davantage par obligation. Un éditeur arrête la version locale de son logiciel ? Vous suivez, parce qu’il faut bien avancer. Une solution devient uniquement accessible en ligne ? Vous migrez, parce qu’en apparence c’est simple, rapide et pratique. Mais avez-vous pris le temps d’évaluer ce que cela change pour votre entreprise ? Ce que cela implique pour la performance de vos outils, la maîtrise de vos flux, ou la continuité de vos activités ? Franck Dunière et Luc Catalan, experts chez Dstny France Entreprises Nous accompagnons de plus en plus d’entreprises qui n’ont pas véritablement “choisi” le Cloud : elles y ont été poussées, et mises devant le fait accompli parfois du jour au lendemain, par un éditeur qui abandonne le modèle installé au profit d’une offre 100 % SaaS. Ce n’est pas un projet de transformation mûrement réfléchi, mais une bascule imposée. Et…

Les données RH pertinentes pour la prise de décision : Que mesurer et comment le mesurer

Les données sur les employés : que doivent mesurer les entreprises, comment les communiquer efficacement à la direction afin que celle-ci puisse prendre les bonnes mesures pour améliorer l'expérience des employés, et quelle valeur cela apporte-t-il à l'organisation ? Décryptage. Et ce ne sont là que quelques-unes des questions que nous posent les dirigeants d'entreprise et les responsables des ressources humaines alors qu'ils continuent à faire évoluer l'expérience employé (EX). Les chefs d'entreprise reconnaissent depuis longtemps l'importance du sentiment et de l'engagement de leurs collaborateurs, mais la pandémie a accéléré la transformation de l'expérience employé, qui est passée d'un élément « appréciable » à une priorité essentielle pour l'entreprise. Le travail hybride, le retour obligatoire au bureau, les défis en matière de productivité ont propulsé les RH au centre de la gestion des effectifs de l'entreprise. Cette tendance s'est poursuivie au…

Immobilier et IA générative : quelles responsabilités pour demain ?

Le secteur immobilier traverse une transformation majeure. Algorithmes prédictifs, IA générative capable de créer des visites virtuelles ou de rédiger des compromis de vente… ces outils redéfinissent le métier et soulèvent des questions juridiques inédites. Face à ces innovations, qui assume la responsabilité lorsqu’une IA se trompe ? L’IA générative : opportunité et vigilance En 2025, l’IA ne se limite plus à l’analyse des tendances ou à l’optimisation de la gestion locative. Elle génère du contenu, conseille les investisseurs et simule des biens virtuels réalistes. Cette évolution pose une question centrale : l'agent immobilier qui utilise ces outils reste responsable de tout ce qu'il valide et diffuse, tant à l'égard de ses clients sur le plan contractuel (article 1231-1 du Code civil), qu'envers les autres parties concernées (acquéreurs potentiels, candidats locataires, etc.…) au titre de sa responsabilité civile extracontractuelle (article…

De la responsabilité des IA et des robots

Il y a quelque temps j’ai vu le film Companion de Drew Hancock, où un robot de compagnie tue un homme dans une situation où lui le robot est agressé et alors qu’il est réglé pour se défendre. Ce film illustre un futur proche qui verra l’explosion du nombre d’intelligences artificielles dans la société, tant dans les entreprises que dans le grand public pour toutes sortes d’usage et pose la question de la responsabilité juridique de leurs actions. Différents types d’IA et de robots Il existe différents types d’intelligences artificielles (IA) et de robots, ils peuvent être distingués en fonction de leurs fonctionnalités et de leurs objectifs. Il y a : • Les IA axées sur le traitement des idées et des concepts qui se concentrent sur l’analyse, la compréhension et la génération d’informations, de concepts ou d’idées abstraites (IA de traitement du langage naturel, exemple ChatGPT …, IA de création, exemple DALL-E …, IA analytique et…

Observabilité pilotée par l’intelligence artificielle : essentielle pour la continuité des opérations ?

Les équipes informatiques sont aujourd’hui plus que jamais mobilisées pour garantir la continuité des opérations de l’entreprise et sa compétitivité. Et ce ne sont pas de simples suppositions, vu toutes les forces perturbatrices qui refaçonnent le paysage économique et informatique actuel. La rapidité d’adoption et d’évolution de l’intelligence artificielle (IA), ainsi que le caractère de plus en plus sophistiqué des nouvelles cybermenaces, ne cessent de redéfinir les priorités et forcent les entreprises à se concentrer sur des stratégies informatiques modulables plus adaptées à cette période d’incertitude. Les budgets informatiques devraient augmenter de 9,8 % cette année, mais cette augmentation compense à peine les récentes hausses de prix des fournisseurs et les coûts de matériel qui grimpent sans cesse. Par conséquent, les équipes informatiques peuvent s’attendre à devoir appliquer des mesures strictes de réduction des coûts tout au long…

Business Suite, Data Cloud, IA : que faut-il vraiment comprendre des annonces SAP 2025

SAP a récemment posé trois jalons majeurs dans l’évolution de son offre : une Business Suite repensée, une Data Cloud dopée à l’IA, et l’arrivée d’agents intelligents. Au-delà des effets d’annonce, que faut-il en retenir ? Voici l’essentiel, analysé par Jean-Christophe Klarer, responsable de la practice SAP au sein de l’ESN internationale Nagarro. La fin du "user ERP", place au "user métier" Avec la nouvelle Business Suite, SAP fait évoluer son modèle de licence : on ne parle plus d’utilisateurs ERP, mais d’utilisateurs métier, avec accès transversal à plusieurs briques selon leur rôle (finance, supply chain, RH, etc.). Ce que ça change : Une simplification de la structure contractuelle pour les clients, Une logique d’usage plus fluide et alignée sur les besoins réels des utilisateurs, Une exigence accrue pour les intégrateurs, qui devront penser les parcours métiers de bout en bout, et non plus seulement l’ERP en silo. La Data Cloud : vers un…

Production industrielle : place à l’intelligence, à la prédiction et à la connexion totale

Dans un secteur industriel où chaque minute compte, la performance ne se limite plus à produire vite. Elle exige de produire intelligemment. Réactivité, anticipation, et fluidité sont devenues les nouvelles normes. En Europe, les industriels font face à deux défis majeurs : sécuriser les approvisionnements et booster en continu l’efficacité des équipements (OEE). Pour y répondre, une seule voie possible : l’automatisation intelligente et l’usine entièrement connectée. Approvisionnement et maintenance : deux points névralgiques Les retards de livraison des composants destinés à l’assemblage SMT et PCB restent une préoccupation majeure. À la moindre rupture, c’est toute la chaîne qui peut être ralentie, voire interrompue : arrêt des lignes, décalage des plannings, pertes financières... Pour limiter ces risques, il devient indispensable de mettre en place des solutions logistiques intelligentes, directement intégrées aux processus de production. Autre…

Activer l'IA grâce à l'intégration de données en temps réel

Au cœur de presque toutes les entreprises se cache une mine considérable de données organisationnelles. Accumulation de transactions, d'informations sur les clients et l’opérationnel, ces données recèlent une valeur inestimable. Associées à des modèles d'intelligence artificielle (IA), elles peuvent fournir aux organisations de nouvelles perspectives sur leur processus décisionnel et les opportunités de croissance à saisir. Toutefois, ces données sont également bien souvent réparties sur différentes plateformes, allant des mainframes au cloud en passant par des environnements distribués. Aussi, le tout dernier rapport Gartner encourage les entreprises à ne pas sous-estimer l'ampleur des changements qu'elles devront apporter à leur gestion des données pour répondre aux exigences de l'IA, ce qui oblige les responsables informatiques à s'interroger sur l'accessibilité de toutes ces données. Pour que l'IA fournisse des informations précises et permette une prise…

Et si la prochaine révolution artistique était celle des données ?

Et si la prochaine avant-garde ne sortait pas des ateliers, mais des algorithmes ? Depuis toujours, l’art est un miroir de son époque. Il reflète les luttes, les sensibilités, les révolutions techniques. Après la photographie, le numérique, les NFT, une nouvelle ère s’ouvre : celle du data art, ou comment les données deviennent matière première de création. C’est à la fois fascinant, vertigineux et profondément politique. Créer avec des algorithmes, ou contre eux Face à l’explosion des intelligences artificielles génératives, certains crient à la mort de la créativité humaine. Mais ce serait oublier que l’art s’est toujours réinventé avec la technique. Le pinceau n’a pas tué le fusain, l’appareil photo n’a pas tué la peinture. L’enjeu n’est pas de choisir entre l’humain et la machine, mais de savoir ce que l’on crée, pourquoi, et avec quelles données. Car les modèles génératifs n’inventent rien. Ils recombinent, ils extrapolent,…

L’IA ne vaut rien sans l’intelligence des métiers

L’IA ne changera rien si elle n’est pas ancrée dans le réel. Pour qu’elle ait un impact, elle doit s’appuyer sur ceux qui savent faire : les métiers. On parle beaucoup d'intelligence artificielle comme d’une rupture technologique majeure. Pourtant, dans les entreprises, la question la plus fréquente n’est pas « que peut faire l’IA » mais plutôt : « comment l’intégrer concrètement dans nos métiers ? ». C’est là que réside le vrai sujet : ce n’est pas tant la technologie qui manque, ce sont les ponts avec la réalité du terrain. Ce que certains appellent encore « petits cas d’usage » (automatiser des relances de mails, simplifier la publication d’un produit, générer un contenu visuel à partir d'un brief) sont en réalité des leviers puissants de fluidité et de libération du temps. Car l’IA n’est pas celle qui impressionne, c’est celle qui soulage. Idéaliser la productivité de l’IA est un piège Une grande partie des discours autour…

L’IA : un chemin européen vers la compétitivité durable

Face au déclin de la productivité européenne, l’intelligence artificielle peut devenir un levier stratégique, à condition d’être adoptée avec discernement, humanité et ambition collective. Il y a trente ans, la productivité des travailleurs européens rivalisait avec celle des Américains. Aujourd’hui, elle n’en représente plus que 76% en moyenne. Ce déclin n’est pas une fatalité, mais il reflète un retard dans l’adoption de technologies à fort impact comme l’intelligence artificielle. Ce qui manque, ce ne sont ni les idées ni les talents. Non, ce qui manque, c’est une façon d’agir cohérente, humaine et ambitieuse. Plus de la moitié des grandes entreprises européennes n’ont pas déployé l’IA à grande échelle. Pour les PME, qui forment pourtant la colonne vertébrale économique du continent, l’écart est encore plus important. Et pourtant, ces mêmes entreprises, plus agiles, plus proches du terrain, sont aussi les mieux placées pour tirer…

Les disques durs restent indispensables dans les centres de données

Ces dernières années, la disparition du disque dur a été annoncée. Pourtant, ce support de stockage reste indispensable dans les centres de données des entreprises et des fournisseurs cloud. Et, dans un avenir proche, il est peu probable que cela change. Si les disques durs ont disparu de la plupart des appareils grand public – et donc du point de vue des utilisateurs finaux –, ils restent très présents dans les centres de données. Plus encore, ils supportent l'essentiel des besoins de stockage de données, car aucun autre support de stockage ne peut offrir l'accès direct et la capacité nécessaires à l'IA, au streaming vidéo et à d'autres applications gourmandes en données de manière aussi économique que les disques durs. Après tout, les SSD restent environ cinq à huit fois plus chers par unité de capacité. Même si leur prix devait égaler celui des disques durs, il faudrait des décennies et des investissements considérables pour augmenter la capacité de…

Expérience client : les signaux faibles que les marques ne peuvent plus ignorer

Lorsque les marques sollicitent activement leurs clients, les retours obtenus ne reflètent qu'une partie de la réalité. À l’inverse, les commentaires spontanés — moins nombreux, mais plus sincères et riches de signaux faibles — offrent une opportunité unique d’ajustement de l’expérience client. Comment capter et exploiter ces feedbacks non sollicités pour affiner les parcours, prévenir l’attrition et nourrir une relation client plus authentique ? On dit souvent que le diable est dans les détails… un adage auquel les entreprises n'échappent pas lorsqu’il s’agit d’expérience client. En effet, certains détails en apparence insignifiants mais finalement significatifs se trouvent souvent dans les commentaires spontanés, qu'il s'agisse de l'épaisseur de la sauce chez KFC ou de la qualité des serviettes dans un hôtel Hilton, et ils peuvent fournir des informations cruciales sur les besoins et les préférences des clients. Ces observations n'apparaissent…

Les constructeurs et intégrateurs adoptent une posture d’experts en intelligence artificielle

Les constructeurs automobiles qui fabriquent des batteries électriques ont besoin d'une précision et d'une qualité très élevées. Ils se tournent donc vers des intégrateurs intégrateurs spécialisés en vision industrielle pour mettre en œuvre des solutions qui améliorent et augmentent la qualité de leur production. Ils utilisent des robots pilotés par vision industrielle, basés sur des logiciels de traitement d’image sans codage et des technologies de deep learning. Cette technologie permet de détecter automatiquement les anomalies de surface, de lire les caractères (OCR), de classer les pièces et d’effectuer des segmentations complexes, souvent impossibles à réaliser manuellement avec la même rigueur ou régularité. Les capuchons de batterie peuvent être manipulés par un bras robotisé qui les guide à travers différentes étapes d'inspection, à l’aide d’un système de caméras très sophistiqué, afin de détecter les défauts susceptibles d'affecter…

Contre les biais esthétiques de l’IA, repensons nos jeux de données

L’intelligence artificielle façonne notre vision de la beauté à partir d’images biaisées. Pour construire une IA plus juste, il faut diversifier ses bases d’apprentissage et exiger une plus grande transparence. L’intelligence artificielle n’est pas neutre. Elle apprend à partir des données qu’on lui fournit, et ces banques d’images, souvent issues d’Internet, des réseaux sociaux ou de plateformes commerciales, véhiculent des normes de beauté limitées, homogènes, parfois excluantes. Minceur, jeunesse, blancheur, conformité aux stéréotypes de genre : ces biais se retrouvent dans les images que les IA génératives produisent, renforçant une vision étroite du corps et de l’esthétique humaine. Une IA biaisée par nos actions Ce n’est pas l’algorithme en soi qui est fautif, mais bien l’humain : concepteurs, annotateurs, utilisateurs. À travers nos likes, nos recherches, nos comportements en ligne, nous avons construit une base de données mondiale…

Hallucinations IA : comment l'infrastructure de stockage transforme la fiabilité de l'intelligence artificielle

L'adoption de l'IA générative (GenAI) ne cesse de s'accélèrer dans le monde de l’entreprise au cours des dernières années. En conséquence, les dépenses en IA dans l'ensemble devraient plus que doubler d'ici 2028, lorsqu'elles devraient atteindre 632 milliards de dollars, selon IDC, avec un plan d'investissement "InvestAI" pour l'UE de 200 milliards d'euros. Les dépenses en IA générative (GenAI), spécifiquement, devraient atteindre 202 milliards de dollars au cours des trois prochaines années, représentant 32% des dépenses globales en IA. L'argent sera largement dépensé dans des applications, services et infrastructures alimentés par l'IA, y compris le stockage logiciel optimisé pour l'IA destiné aux entreprises. Une façon notable dont les entreprises adoptent de plus en plus la GenAI est d'améliorer les expériences client personnalisées. Le développement de grands modèles de langage (LLM), tels que ChatGPT, et de petits modèles de langage (SLM) a ouvert un…

Trois raisons pour lesquelles des bases de données sécurisées et fiables sont essentielles pour les banques françaises

Quand on pense à l’avenir des services bancaires, on pense surtout à l’expérience : paiements instantanés, applications mobiles anticipant nos besoins, et chatbots capables de proposer des suggestions avant même que l’on sache quelle question poser. Pour les clients français, ces types d’interactions numériques n’ont plus rien de nouveau, c’est désormais la norme. Pour concrétiser tout cela, le secteur bancaire de l’UE connaît une transformation majeure en coulisses. Sous l’effet de l’évolution des cadres réglementaires, de l’intensification de la concurrence et de la numérisation rapide, les institutions financières sont contraintes d’innover rapidement tout en préservant la résilience et la sécurité de leurs opérations. Et cela porte ses fruits : selon une étude de Bain & Company publiée en avril 2025, le Net Promoter Score (NPS), le taux de satisfaction des clients des banques françaises, continue d’augmenter pour atteindre un niveau…

IA & données de mauvaise qualité : au-delà des erreurs, des risques juridiques et éthiques

De la santé à la finance, l'intelligence artificielle (IA) transforme les industries en permettant une prise de décision plus intelligente et une efficacité opérationnelle. Toutefois, l'efficacité des systèmes d'IA dépend de la qualité des données sur lesquelles ils s'appuient. Des données inexactes, incomplètes, biaisées ou obsolètes peuvent en effet gravement compromettre les résultats de l'IA, entraînant des risques juridiques et éthiques importants. Ces risques vont du non-respect des réglementations et des questions de responsabilité à la discrimination et à baisse de la confiance du public. Relever ces défis n'est pas seulement une nécessité technique, mais un impératif moral pour garantir un déploiement responsable de l'IA. Risques juridiques : conformité, responsabilité et intégrité des données L'une des préoccupations les plus pressantes concernant les données erronées dans l'IA est la non-conformité réglementaire. Des réglementations…

La puissance de l'observabilité dans le retail : transformer les données en décisions stratégiques

Il va sans dire que les commerçants ont su tirer parti du succès fulgurant du e-commerce et affiner leur stratégie omnicanale pour répondre à l’évolution des attentes des consommateurs. Mais cette transformation digitale, aussi bénéfique soit-elle, engendre également de nouveaux défis opérationnels. Que ce soit quand ils naviguent sur une application mobile, vérifient les stocks disponibles en magasin ou passent une commande pour une livraison à domicile, les consommateurs s’attendent aujourd’hui à des expériences d’achat fluides. Toute perturbation, comme un temps de chargement trop long des pages web, un échec de paiement ou un incident de sécurité, peut dégrader l’expérience d’achat et risque d’affecter de manière irrémédiable la fidélité des clients, la réputation de la marque et, en fin de compte, les revenus. Au-delà des fortes attentes des clients, les commerçants font aussi face à des difficultés croissantes sur les chaînes…

Faites connaissance avec les pilotes au volant de l’industrie 5.0 dans le secteur de la fabrication

Où les hommes et les machines interagissent en temps réel pour permettre le mouvement des bonnes données et transformer les processus de fabrication Depuis l’impression 3D jusqu’à l’IA, les processus de fabrication sont dans le collimateur du changement. Pour la première fois, la technologie est en mesure de donner aux fabricants les moyens de visualiser leurs processus, pas seulement depuis la pièce jusqu’au produit fini avec toutes les étapes intermédiaires, mais aussi depuis le produit jusqu’à la pièce, et cela en temps réel. Sumeet Puri, Chief Technology Solutions Officer chez Solace, explique comment ce changement radical permet aux fabricants, à leurs collaborateurs et aux processus de fonctionner harmonieusement et en temps réel. Et cela demande aussi un effort humain ! L’évolution spectaculaire dans les échanges de données de fabrication est sur le point de réaliser son plein potentiel transformatif. Il faut remonter à l’industrie 3.0 où tout a…

Data as a Product : une approche concrète pour des données au service des métiers

Pendant longtemps, la promesse d'une entreprise « Data Driven » s'est traduite par une obsession pour la consolidation et la centralisation des données. Rassembler, consolider, unifier : telle était la feuille de route des années Data Lake et Big Data. On croyait que l'accumulation massive d'informations allait naturellement produire de la valeur, mais l'accumulation sans finalité est une impasse. Aujourd'hui, ces grandes plateformes centralisées, censées tout résoudre, ressemblent parfois à des sanctuaires de données incompréhensibles, périmées, et souvent de faible qualité, et les Data Lakes ressemblent parfois à des marais peu fréquentables. On y stocke beaucoup, mais on y comprend peu. Et les métiers, eux, peinent à trouver leur intérêt et leur rôle dans un dispositif devenu principalement technique et peu en lien avec leurs besoins d’agilité et de réactivité. Les raisons sont bien connues : les données sont peu documentées, mal structurées, de…

IA: comment trouver la voie d'un modèle responsable

L’IA générative souffre de plusieurs types de biais, reflets des travers humains. Comment ne pas se laisser piéger? Qu’est-ce qu’une IA responsable? Aucune définition consensuelle n’a encore été formulée ni adoptée. L’AI Act de l’Union européenne se limite pour l’instant à une liste de sept principes pour une IA éthique : l’intervention et la supervision humaines; la robustesse et la sécurité techniques; la protection de la vie privée et la gouvernance des données; la transparence; la diversité, la non-discrimination et l’équité; le bien-être sociétal et environnemental et la responsabilité. Appliquer ces principes est un défi majeur, notamment lorsqu’il s’agit de biais, qu’ils soient d’ordre idéologique, politique, religieux, sexiste, raciste, ou plus généralement cognitif. «Les biais ne sont pas nouveaux, l’être humain en possède énormément», rappelle Olivier Crochat, directeur du Center for Digital Trust de l'EPFL (C4DT).…

Moderniser le système de santé : le pari gagnant de l’IA

L’IA est désormais présent dans tous les secteurs d’activité et le secteur médical. L’exemple du Royaume-Uni illustre l’intérêt d’avoir recours à l’IA. Dernièrement, le Royaume-Uni a exprimé sa volonté de transformer les services publics et les opérations des entreprises grâce à l’intelligence artificielle. Le Premier ministre Keir Starmer a déclaré qu’« aucun individu ne devrait consacrer du temps à une tâche qu’un outil numérique ou une IA pourrait accomplir mieux, plus rapidement, et avec le même niveau de qualité ». Bien que l’IA soit déjà présente dans de nombreux secteurs au Royaume-Uni, son potentiel reste souvent limité lorsqu’elle est cantonnée aux services client. Dans le domaine de la santé en particulier, les organisations qui misent sur l’IA pour améliorer à la fois l’expérience des usagers et les conditions de travail du personnel obtiennent les meilleurs résultats. Lorsque les employés et les professionnels de…

Quand l'IA remodèle la cyberassurance

L'essor de l'intelligence artificielle (IA) remodèle le secteur de la cyberassurance, incitant les courtiers et les assureurs à introduire, ou à envisager, de nouvelles clauses spécifiquement conçues pour faire face aux risques liés à l'IA. Alors que de nouvelles menaces émergent, basées sur des vecteurs d'attaque spécifiques à l'IA contre les LLM (grands modèles de langage), les hallucinations forcées de l'IA (empoisonnement des données), l'accès privilégié, etc., les organisations réalisent que les risques de l'IA au sein de leur organisation peuvent conduire à une variété de problèmes de conformité et de confidentialité des données. Ces risques peuvent conduire à des décisions commerciales erronées, à une violation de la cybersécurité ou, pire encore, à des conseils inappropriés sur un sujet (désinformation) qui peuvent avoir des effets dévastateurs en aval. À cette fin, le secteur de la cyberassurance a introduit de nouvelles clauses, exclusions,…