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

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,…

Libérer le potentiel digital du secteur de la santé grâce à une approche data centric : Les bénéfices du Logical Data Fabric

Le secteur de la santé évolue rapidement, rendant l'intégration et l'analyse des données essentielles pour améliorer les soins, optimiser les opérations et accélérer la recherche. Toute une chaîne de valeur partant de la recherche fondamentale, aux industriels pharmaceutiques, aux praticiens, aux centres de soins, aux agences de régulation et de contrôle des médicaments, pour finir par les patients et les politiques de santé publique et leur financement public ou privé, sont reliés par la Data. Les différents acteurs doivent offrir des soins centrés sur le patient, leur garantir une couverture abordable et innover dans le développement de traitements. Pour chacun de ces acteurs, les données jouent un rôle clé. Un partage efficace est essentiel pour favoriser des collaborations qui dépassent les partenariats traditionnels. En effet, ce partage de l’information permet de réduire le temps de recherche, d’assurer la traçabilité, de découvrir plus rapidement…

IA générative : les GAFA intermédiés à leur tour ?

3 %. C’est ce que représente (déjà) la part du trafic générée par les IA génératives comme ChatGPT (86 %) et DeepSeek (3 %) face aux moteurs de recherche traditionnels. Cette étude de OneLittleWeb (avril 2025) montre que si nous sommes encore en bas de la courbe d’adoption, c’est l’usage des IA qui a probablement le plus de chance de démanteler les GAFA que les régulations (et tous les procès liés) elles-mêmes. Ce nouvel usage réouvre le jeu des grands monopoles technologiques. Et pour cause, la recherche traditionnelle, avec son lot de scroll, ses liens bleus et clics associés, s’efface progressivement au profit des usages des moteurs de réponse. Cela peut paraitre anodin, mais c’est finalement tout le modèle qu’ont bâti les GAFA qui est aujourd’hui remis en question. Là où l’on effectuait une recherche sur un moteur pour l’achat d’une voiture par exemple, il fallait naviguer sur des dizaines de résultats et autant de clics sur des sites,…

7 ans du RGPD : au-delà d’une simple formalité règlementaire, une base d’innovation

Jason du Preez, Vice President Product Development, Privacy and Security chez Informatica, rappelle que le RGPD est passé d'une simple formalité réglementaire à une opportunité de création de valeur pour l'entreprise, et que la protection des données est une devenue encore plus indispensable aujourd’hui à l’ère de l’IA. Alors que la Commission européenne espère réduire la charge administrative et promouvoir la croissance économique avec son dernier paquet Omnibus, le résultat obtenu pourrait ne pas être à la hauteur. Étendre l'exemption des obligations fondamentales du RGPD aux entreprises à petite et moyenne capitalisation n'éliminera peut-être pas les attentes en matière de conformité. Les grandes entreprises sont encore très susceptibles d'exiger des normes de confidentialité des données équivalentes au RGPD dans l'ensemble de leur supply chain. Pour les entreprises de moins de 750 salariés qui fournissent des grandes entreprises, la protection des…

Hyperautomatisation, IA générative, BOAT : qui contrôle vraiment votre entreprise ?

L’hyperautomatisation est devenue un pilier clef de la transformation digitale avec pour objectif d’automatiser tout ce qui peut l’être de manière intelligente, fluide, et évolutive, avec pour finalité une entreprise plus rapide, plus souple, plus intelligente, et plus compétitive. Bien au-delà de la simple robotisation de tâches répétitives elle combine plusieurs technologies préexistantes en un stack technologique unique. Le RPA (Robotic Process Automation) qui vise à automatiser les tâches manuelles répétitives, le workflow pour orchestrer les séquences d’actions, le BPM (Business Process Management) orienté vers la modélisation et optimisation des processus, , l’IA et IA générative qui permettent d’analyser, prédire, apprendre et aider à la prise de décision, le No-Code / Low-Code afin de permettre aux équipes métiers de créer leurs propres applications sans dépendre de développeurs et enfin l’Ipath qui facilite la connexion de différentes…

De l’optimisme à la prudence : où en est vraiment l’IA industrielle ?

Les promesses portées par l'intelligence artificielle s'étendent à tous les secteurs : de l'amélioration de la productivité et de l'innovation à la transformation des modèles d'entreprise et de l'expérience client. En 2023, les économistes de Goldman Sachs ont estimé qu’elle augmenterait le PIB mondial annuel de 7 % sur 10 ans, ce qui équivaut à près de 7 milliards d’euros. Mais plus récemment, Goldman Sachs a adopté un point de vue plus critique sur le retour sur investissement de l'IA, suscitant un débat plus large sur la manière d'en maximiser les résultats. La réalité est toutefois plus complexe : de nombreuses entreprises ont du mal à aller au-delà des projets pilotes et à réaliser le plein potentiel de l'intelligence artificielle. Cette divergence a donné lieu au sentiment croissant que la confiance dans les capacités de l'IA est sur le déclin. En effet, un article de Daron Acemoglu, économiste du MIT, publié dans le National Bureau of Economic…

Les plateformes d’IA hybrides ont un bel avenir

Teradata a connu des résultats mitigés ces dernières années. Teradata joue son avenir sur sa capacité à s’adapter à la transition vers le cloud, un axe stratégique qu’elle a adopté avec des offres comme VantageCloud et des partenariats avec Amazon Web Services, Microsoft Azure et Google Cloud. Cependant, cette stratégie "cloud first" tarde à porter ses fruits à grande échelle, et la concurrence intense dans ce secteur pourrait limiter sa marge de manœuvre. En parallèle de ses résultats (cf. tableau), le cours de son action a subi une forte baisse depuis plusieurs années : introduite à 26$ en 2007 l’action est montée à plus de 80$ et est aujourd’hui en dessous de son cours d’introduction. Les résultats récents de Teradata ont donc été faibles, et son avenir reste incertain, dépendant largement de sa réussite dans le cloud. Son indépendance n’est pas directement en péril aujourd’hui, mais une stagnation prolongée pourrait la rendre vulnérable…

L’IA : le super-héros de l’intelligence de contenu au service de la stratégie d’entreprise

Dans un monde où l'information règne en maître, les entreprises font face à un défi de taille : exploiter efficacement la masse croissante de données à leur disposition. La gestion de contenu, dopée par l’intelligence artificielle (IA), apparaît comme une solution prometteuse pour relever ce défi. Selon une étude récente de Forrester, 64 % des organisations ont considérablement transformé leur approche de la gestion de contenu grâce à l’IA, soit une hausse de 21 % depuis 2019. Cette convergence entre IA et gestion de contenu ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant non seulement de gérer l'information, mais aussi d’en tirer une véritable valeur stratégique. L’essor du traitement intelligent du contenu en entreprise Le traitement intelligent des documents représente une évolution majeure dans la façon dont les entreprises abordent leurs ressources informationnelles. Il va bien au-delà de la simple gestion documentaire en…

Quel est le bon moment pour adopter l'Intelligence Artificielle ?

D’après Rand Corporation, 80% des projets en intelligence artificielle (IA) échouent. Une enquête de Deloitte révèle que près de 70% des projets d'IA générative (GenAI) s'arrêtent au stade de la validation du concept, faute de pouvoir être industrialisés. Enfin, selon une étude de Wharton, plus de 50% des cadres estiment ne pas être prêts pour l'IA. Autrement dit, la mise en place de l’IA dans le monde réel et à grande échelle reste un défi de taille. Mais cette perception est-elle justifiée ? “Être prêt” est souvent une notion subjective. Aussi, dans la vie courante, nous avons souvent tendance, certainement par prudence, à commencer par observer et parfois à trop attendre avant de se lancer. Nous pensons que nous saurons instinctivement quand le moment sera venu, mais en réalité, nous sommes trop souvent suiveurs et prenons un retard parfois difficile à rattraper. Avec la révolution de l’IA, la même prudence devrait être de mise, avec une bonne…

Les 7 péchés capitaux de la qualité des données : comment de mauvaises habitudes peuvent saboter votre IA

En créant de nouvelles opportunités et en stimulant l'innovation dans tous les secteurs, l'intelligence artificielle (IA) a changé la donne pour les entreprises. Pourtant, même les systèmes d'IA les plus avancés ne sont efficaces que dans la mesure où ils s'appuient sur des données de qualité. Selon une récente étude1, 61% des décideurs français n’ont pas été en mesure de convertir en production ne serait-ce que la moitié de leurs pilotes d’IA générative. En effet, de mauvaises pratiques en matière de données peuvent conduire à des résultats peu fiables, des erreurs coûteuses et même une atteinte à la réputation. Dans un monde axé sur les données, il est plus important que jamais d'éviter ces pièges. Examinons sept obstacles qui peuvent faire dérailler les projets d'IA. 1. Manque de précision des données, ou le risque de laisser place à la désinformation Les données inexactes guident les systèmes d'IA dans la mauvaise direction, faussant…

Tempérer les attentes : l’IA comme un outil et non comme une solution miracle

L’IA possède un potentiel immense pour transformer les expériences clients et optimiser les opérations commerciales. Nous recherchons tous une solution facile pour accomplir rapidement des tâches avec un minimum d’effort, et l’IA semble aller dans cette direction — du moins en aidant à alléger la charge. L’étude menée par Freshworks Notre a révélé que les départements informatiques sont en tête de l’adoption de l’IA, avec 85 % utilisant des outils d’IA chaque semaine. Cependant, au milieu de l'engouement, il est crucial pour les DSI de tempérer les attentes et de comprendre que l’IA est un outil puissant, mais pas une solution miracle. Bien que l’IA puisse apporter des améliorations significatives, elle nécessite une planification minutieuse et une intégration réfléchie pour en réaliser la pleine valeur. Exploiter pleinement l'IA grâce à une infrastructure solide Passer d’un état d’esprit fixe à un état d’esprit de croissance permet…

Souveraineté des données : un enjeu stratégique face aux défis géopolitiques

Le président Macron a récemment souligné l’importance des données et de la lutte contre la désinformation dans un monde en recomposition. Dans un tel contexte, la souveraineté numérique s’impose particulièrement aux éditeurs de solutions de veille. Le 5 mars dernier, lors de son allocution sur l’évolution de la situation géostratégique mondiale, Emmanuel Macron a insisté sur le rôle central de l’information dans les rapports de force internationaux. « Les données sont devenues une ressource aussi stratégique que l’énergie ou les matières premières », a-t-il déclaré, alertant notamment sur la montée des manipulations informationnelles. Dans ce contexte, garantir un contrôle total sur les infrastructures numériques et les flux d’informations devient un impératif pour les entreprises, les administrations et les éditeurs de solutions de veille. La question est d’autant plus pressante que la volumétrie des données ne cesse de croître et que…

L’intelligence artificielle : faisons vite mais faisons bien

L’intelligence artificielle (IA) incarne la promesse de libérer les humains des opérations répétitives. Pourtant, pas plus qu’un outil, elle peut être tout aussi bien un moyen de simplification qu’un facteur d’alourdissement bureaucratique. Alors même qu’à l’issue du Sommet pour l’action pour l’IA organisé par la France les 10 et 11 février, de nombreuses entreprises et institutions publiques annoncent, semaine après semaine, leurs projets dans ce domaine, un paradoxe émerge : ce qui devait alléger les processus pourrait bien, au contraire, engendrer une complexification supplémentaire, sous le prétexte de l’efficacité. Philippe Chrétien, CTO de Klee Group Evidemment, l’automatisation des tâches répétitives est inéluctable. Ce n’est ni une opinion ni un choix moral : c’est l’évolution naturelle du progrès technologique. Après les machines de la première révolution industrielle et l’essor des robots, l’intelligence artificielle…

À la découverte de la prochaine génération de disques durs

Grâce aux technologies MAMR (Enregistrement magnétique assisté par micro-ondes) et HAMR (Enregistrement magnétique assisté par la chaleur), les disques durs sont en passe de dépasser les 30 To par disque. Ces deux technologies utilisent une source d'énergie supplémentaire pour optimiser la taille de la tête d'écriture et ainsi obtenir une densité de bits et de pistes plus élevée. Cependant, ce ne sont pas les seules avancées de la nouvelle génération de disques durs. L'enregistrement magnétique perpendiculaire (PMR), standard pour les disques durs depuis près de deux décennies, a atteint ses limites. Par conséquent, depuis un certain temps, les fabricants explorent de nouvelles technologies d'enregistrement pour améliorer la capacité de stockage de leurs disques. L'utilisation des micro-ondes et des faisceaux laser s'est révélée particulièrement prometteuse, réduisant l'intensité de l'énergie magnétique requise et permettant à un champ magnétique plus…

L'analyse prédictive : oracle de l’industrie financière

Dans un monde où les marchés financiers évoluent à un rythme effréné, la capacité d'anticiper les tendances et de prendre des décisions éclairées est devenue cruciale pour les entreprises du secteur. L'analyse prédictive, qui utilise des techniques avancées pour analyser des données historiques et actuelles, émerge comme un outil essentiel pour transformer ces données en opportunités stratégiques. Cette technologie révolutionnaire transforme la manière dont les institutions financières appréhendent les risques, prennent des décisions et anticipent l'avenir. Une étude Research Nester estime que l’industrie financière représentera environ 41 % du marché de l’analyse prédictive en 2036. Mais quelles sont les opportunités offertes par l'analyse prédictive ? Quels sont les principaux défis auxquels font face les entreprises lors de la mise en œuvre de cette technologie ? Comment réussir à intégrer l'analyse prédictive dans les processus décisionnels ?…

Management de Projet : Concilier Succès et Valeur

Le management de projet allie méthodologies, bonnes pratiques et compétences. Sa réussite repose sur un cadrage précis, des approches adaptées, une gestion proactive des risques, une communication efficace et un suivi rigoureux. Avec l’essor de l’intelligence artificielle et à l’automatisation des tâches opérationnelles, les entreprises se transforment et réorientent leurs ressources humaines vers des projets stratégique à fort impact. Cette évolution marque l’avènement de l’économie de projet, où la gestion de projet devient un levier clé de compétitivité et d’innovation. Un projet bien mené s’appuie autant sur les compétences techniques que sur les qualités interpersonnelles du chef de projet. En plus de maîtriser les méthodologies, il doit gérer les diverses parties prenantes, développer son leadership afin de mobiliser son équipe, s’adapter aux imprévus et communiquer avec clarté pour assurer l’engagement et la transparence. L’IA…

IA Act : vers une intelligence artificielle plus transparente et responsable

Alors que les premières mesures de l'IA Act sont entrées en application depuis février — notamment avec l'interdiction des systèmes d'IA présentant des risques jugés inacceptables sur le territoire de l'Union européenne — la question de son déploiement et de la gestion des données qui alimentent ces technologies devient cruciale. L'IA Act aidera les entreprises à mieux appréhender l'importance de la qualité des données utilisées par les systèmes d'intelligence artificielle, garantissant ainsi des résultats plus fiables. La loi européenne sur l’IA pousse désormais les entreprises à renforcer leur gestion des données pour limiter les biais algorithmiques et assurer leur conformité. Depuis février 2025, les systèmes d’IA classés comme présentant un “risque inacceptable” doivent s’y conformer, tandis que des exigences plus larges pour l’usage général de l’IA entreront en vigueur en août 2025. Dans le secteur financier, où l’IA joue un rôle…

Les agents d’IA : une révolution en marche, mais à quel prix ?

L’intelligence artificielle générative a marqué un tournant dans l’automatisation des processus, mais elle n’est que la première étape d’une transformation plus profonde : l’essor de agents IA autonomes ou Agentic AI. Contrairement aux modèles classiques d’IA générative qui fonctionnent sur une base de requêtes-réponses, l’Agentic AI repose sur des agents capables d’exécuter des tâches complexes, interagir avec plusieurs systèmes et s’adapter en temps réel aux besoins des entreprises. Selon Gartner, d’ici 2028, 15 % des décisions quotidiennes dans les entreprises seront prises de manière autonome par des agents d’IA, contre 0 % aujourd’hui. Une perspective prometteuse, qui soulève néanmoins des défis majeurs en matière de fiabilité, de sécurité et de gestion des données. Fiabilité et transparence : un équilibre à trouver L’un des principaux enjeux de l’Agentic AI est son degré d’autonomie. Contrairement aux logiciels classiques…

L’IA agentique représente un tournant décisif pour l'entreprise, mais doit s’appuyer sur une réflexion orientée événements pour libérer son plein potentiel

Edward Funnekotter, Chief AI Officer, Solace explique pourquoi une approche orientée événements qui se manifeste par un “agent mesh” est essentielle pour permettre aux systèmes d'IA agentique de répondre aux demandes complexes du monde de l'entreprise. L’IA agentique est le nouveau venu dans l’univers de l’IA. Ce véritable bond en avant surpasse les simples applications LLM en combinant plusieurs agents en un système capable d’agir de façon autonome pour répondre à une question ou obtenir un résultat comme l’optimisation des stocks ou l’adaptation des lignes de production en fonction de la demande. Pour libérer son plein potentiel et fournir des applications capables de penser et raisonner en vue de résoudre des problèmes complexes en tous genres, le système doit être en mesure d'intégrer en temps réel et à l’échelle mondiale des données provenant de plusieurs sources. Nous gravissons rapidement les échelons de la transformation par l'IA, en…