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

Apache Kafka : 15 ans pour réconcilier la technique et le métier

Apache Kafka fête ses 15 ans, et à l’image d’un adolescent en pleine maturité, il suscite autant d’enthousiasme et d’attachement que de débats passionnés. Ce n’est pas tant une success story consensuelle qu’un phénomène communautaire où chaque profil exprime ses propres raisons d’adhérer ou de s’en méfier. En tout cas, Apache Kafka a révolutionné l’informatique en permettant d’utiliser des données multiples dans des applications multiples avec une capacité de traitement en temps réel. Une techno aimé pour tout et son contraire Certains voient en Apache Kafka l’incarnation du real time car il autorise vitesse, faible latence et performance extrême. C’est ainsi qu’il est né du besoin de gérer les événements générés par les utilisateurs dans LinkedIn en 2010. D’autres lui vouent une fidélité sans faille pour sa stabilité et la garantie que la donnée est préservée quoi qu’il arrive. Pour d’autres encore, c’est la dissociation…

La validation proactive des données, levier clé pour des opérations résilientes à long terme

Les données erronées faussent les analyses, entravent les contrôles de conformité et compromettent les décisions automatisées. Lorsque les problèmes de qualité ne sont pas détectés à temps, ils se répercutent sur l'ensemble des écosystèmes. Lorsqu'un modèle de détection des fraudes détecte des données d'entraînement erronées, toutes les prédictions en aval ont déjà hérité de cette erreur. Les approches de validation traditionnelles échouent à l'échelle moderne, car elles fonctionnent en post-traitement. Pour les rapports de production par lots, la détection des problèmes quelques heures plus tard fonctionnait. Pour la prise de décision en temps réel (détection des fraudes, tarification dynamique, recommandations personnalisées), la validation réactive est inutile. Les données erronées faussent les analyses, entravent les contrôles de conformité et compromettent les décisions automatisées. Lorsque les problèmes de qualité ne sont pas…

IA sans conscience : progrès ou menace silencieuse ?

L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle bouscule la dernière frontière humaine : la pensée. Si l’IA excelle dans la cognition, elle reste aveugle à ce qui fonde nos valeurs, à savoir la conscience et le libre arbitre. Deux caractéristiques qu’aucun algorithme ne semble en mesure d’acquérir à ce jour et qui résistent aux tentatives d’explication scientifique. En moins de deux ans, l’intelligence artificielle générative a franchi des seuils inimaginables. Capable d’écrire, traduire, coder, diagnostiquer, elle rivalise avec les compétences humaines dans des domaines toujours plus nombreux. Le test de Turing, jadis référence, semble devenir caduc tant nos échanges avec les modèles actuels paraissent naturels. Mais cette prouesse technique soulève une question cruciale : qu’est-ce qui différencie encore l’humain de la machine ? La cognition n’est pas la conscience À y regarder de près, un réseau neuronal artificiel et un cerveau humain…

Du classeur à la stratégie : l'évolution discrète du métier de documentaliste

Longtemps dédié à la gestion des bibliothèques d’entreprise, le documentaliste est devenu un acteur stratégique de l'information, souvent en première ligne de la veille. Technicisé, communicant et impliqué dans les décisions, il est un pilier incontournable de l’organisation. Parfois méconnu du grand public, le documentaliste constitue une référence que les entreprises ont parfaitement identifiée pour sa valeur-ajoutée. Selon le Larousse, ce professionnel est décrit comme une personne qualifiée chargée de réunir, classer, conserver et diffuser des documents. Centrale au sein de l’organisation (qu’elle soit publique, parapublique ou privée), la mission documentaire a connu ces dernières années une évolution sans précédent. Gérant des ressources physiques telles que des livres, des articles, des plans ou des dossiers, le documentaliste a vu son rôle de gestionnaire transfiguré par la dématérialisation et l’explosion du numérique. Plus question de…

Élaborer une stratégie GenAI pratique et axée sur la valeur dans le secteur de l'assurance

Les DSI du secteur de l'assurance sont confrontés à un défi de taille. Les données qu’ils utilisent sont considérables, complexes et intrinsèquement liées au risque, ce qui en fait un terrain propice à l’adoption de l'IA et une mise en garde contre les défis réglementaires, éthiques et opérationnels. L'IA générative (GenAI) a dépassé le stade des expériences théoriques, et en cas d’adoption, les DSI sont désormais censés apporter une valeur commerciale concrète par le biais de cas d’usage démontrés. Mais comment y parvenir tout en garantissant la conformité, l'évolutivité et l'applicabilité dans le monde réel ? Se concentrer sur les bons cas d’usage Dans son article de décembre 2024, How Insurance CIOs Can Develop a Successful Generative AI Strategy, Gartner[1] souligne que les assureurs privilégient les cas d’usage de la GenAI selon les résultats commerciaux attendus, bien que souvent difficiles à mesurer. La GenAI n’étant plus…

L’innovation ne devrait pas nous remplacer… mais nous rendre plus humains

Dans un contexte économique et technologique en perpétuelle mutation, la question de l’impact de l’IT sur le travail se pose avec acuité. Trop souvent, l’innovation est perçue comme un moyen de remplacer l’humain, de réduire les coûts et de maximiser la productivité. L’automatisation des tâches répétitives, l’intelligence artificielle capable de réaliser en quelques secondes ce qui prenait des heures, les logiciels toujours plus sophistiqués : tous ces progrès technologiques peuvent sembler inquiétants pour ceux qui craignent de perdre leur emploi ou leur rôle au sein de l’entreprise. Pourtant, la véritable révolution numérique ne consiste pas à remplacer l’homme par la machine, mais à le libérer. Libérer son temps, son énergie et sa créativité pour des missions à plus forte valeur ajoutée. Libérer son esprit pour innover, collaborer et créer. La technologie, si elle est pensée et utilisée intelligemment, ne doit pas être un facteur…

La démocratisation de l'IA : du spécialiste à l'utilisateur

L’IA est un outil puissant, mais sa véritable valeur réside non pas dans ses capacités les plus impressionnantes, mais dans la manière dont elle s'ancre dans le quotidien de chacun. On parle beaucoup d'intelligence artificielle comme d'une révolution technologique majeure, qui promet de bouleverser des industries entières et de résoudre des problèmes complexes. On promet de tout optimiser, de prédire la demande ou de générer des insights. Cependant, pour de nombreux professionnels, ces scénarios restent abstraits. La véritable question n'est pas « que peut faire l'IA ? », mais « comment l'intégrer concrètement dans nos métiers ? ». Le vrai sujet n'est pas le manque de technologie, mais le manque de liens avec la réalité du terrain. L'IA ne vaut rien sans l'intelligence des métiers, et ne peut avoir un impact que si elle s'appuie sur ceux qui savent faire : les professionnels. La vraie valeur de l'IA : du concept à la réalité du terrain Une grande partie du…

Comment rendre l’IA rentable

4 étapes à suivre L'adoption de l'IA explose, mais la facture aussi. Les fournisseurs de services opèrent en effet avec des marges très réduites, tandis que les petites entreprises risquent de se retrouver exclues du marché. Si près de 90 % des entreprises affirment que l'IA est essentielle à leur activité, plus de 70 % d'entre elles ont toutefois du mal à en assurer la rentabilité. Le principal défi qu’elles rencontrent est lié aux capacités de calcul et à l'énergie nécessaires au traitement des charges de travail de l'IA. Pour rendre l'IA plus rentable, voici les quatre grandes étapes à suivre : 1. Clarifier ses besoins en matière de performances Une erreur fréquente et particulièrement onéreuse commise par les entreprises consiste à déployer une infrastructure dont les performances sont supérieures aux besoins réels. Trop souvent, ces entreprises investissent dans du matériel sans avoir au préalable défini leurs priorités. Ledit matériel peut par…

Sécurité et intelligence artificielle : pourquoi les RSSI doivent passer à l’offensive

L’essor fulgurant de l’intelligence artificielle bouleverse les équilibres dans le monde de la cybersécurité. Si l’IA accélère l’innovation, elle offre aussi aux cybercriminels des moyens inédits pour attaquer, contourner les défenses et s’adapter en temps réel. Pour les RSSI (Responsables de la sécurité des systèmes d'information), ce changement de paradigme impose une nouvelle posture : celle de l’anticipation, de la visibilité totale et d’un contrôle accru des environnements critiques. À l’heure du cloud hybride et des modèles de langage internes, la sécurité ne peut plus être statique. Elle doit être stratégique. Cloud public : d’accélérateur d’innovation à zone de vigilance Il fut un temps où le cloud public représentait la voie royale vers l’agilité et la transformation numérique. Mais aujourd’hui, cette promesse se heurte à une réalité plus complexe. Alors que l’IA s’appuie sur des volumes massifs de données pour…

La data au centre des transformations des villes et des territoires

En profonde évolution, les villes déploient des plans de transformation de grande ampleur pour répondre aux nouveaux usages et modes de vie et offrir un environnement toujours plus qualitatif aux habitants. Dans ce contexte, le numérique joue un rôle essentiel et la captation et l’utilisation en temps réel de la data sont des sujets stratégiques. En effet, des solutions connectées permettent de moderniser la gestion urbaine : surveillance en temps réel, automatisation avancée et analyse prédictive. Il est alors possible d’optimiser les réseaux d’eau, d’énergie, les transports, de réduire l’impact environnemental, mais aussi de renforcer la sécurité et la résilience et donc de s’adapter aux enjeux actuels et futurs. Collecter, unifier et exploiter les données de la smart city Il est nécessaire d’offrir des solutions avancées pour centraliser, structurer et sécuriser les données terrain en temps réel, mais aussi pour simplifier la supervision et…

Apprendre aux employés à faire confiance à l'IA

Presque toutes les entreprises ont adopté l’intelligence artificielle en principe, mais son intégration complète dans les usages quotidiens reste encore limitée. Le vrai défi aujourd’hui n’est pas tant l’expérimentation que l’appropriation : comment faire en sorte que les employés utilisent réellement l’IA et lui fassent confiance ? Dépasser la peur du remplacement L’un des freins majeurs tient à la crainte que l’IA ne finisse par remplacer certains postes. Pourtant, la bonne question n’est pas de savoir si l’IA remplace une personne, mais si elle automatise une tâche. Dans les faits, l’IA complète bien plus qu’elle ne substitue. L’expertise humaine, la coordination et le jugement conservent une valeur centrale. Rassurer sur ce point est essentiel pour encourager son adoption. La confiance ne se décrète pas, elle se démontre. Les organisations doivent montrer concrètement comment l’IA peut faciliter le travail quotidien. Des projets pilotes,…

Penser l’architecture data pour l’agilité, pas pour la vitesse

Dans le domaine du data management, une question revient souvent : faut-il privilégier le traitement par lots ou en temps réel ? Or, à l’heure où l’instabilité économique est devenue la norme, ce débat paraît de plus en plus dépassé. Trop d’équipes continuent de concevoir des architectures rigides, sans se poser la vraie question : leur plateforme de données est-elle capable de s’adapter en continu, avec fiabilité et à grande échelle ? Le rythme d’ingestion des données ne doit pas dicter l’architecture. Ce qui importe, c’est que celle-ci soutienne les objectifs métier. Séparer les flux rapides des traitements par lots crée des systèmes fragmentés, plus complexes et moins agiles. Une plateforme unifiée permet au contraire de maximiser la flexibilité, la scalabilité et la réactivité. Gagner en efficacité, réduire les coûts : l’apport des flux de données Contrairement aux idées reçues, le traitement en continu est souvent plus efficace. Le…

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…