Intelligence Artificielle

Dans les organisations où les données sont nombreuses, hétérogènes et stratégiques, leur mise à disposition efficace devient un levier clé de performance. L’approche data mesh, en décentralisant la gouvernance et en traitant la donnée comme un produit, promet une meilleure agilité et une appropriation renforcée par les équipes métier.

Les directions clés portent la stratégie, mais si la Supply Chain n’est pas maîtrisée, la performance s’effrite : coûts, délais, qualité, satisfaction client… Dans cet article, explorez comment la transformer pour obtenir des résultats opérationnels et financiers tangibles.

Le Reinforcement Learning from Verifiable Rewards entraîne les LLMs à optimiser plutôt qu'imiter. Sur des tâches vérifiables (maths, code), les modèles explorent et découvrent des stratégies émergentes. Guide complet: algorithmes GRPO/PPO, applications, environnements, limites et bonnes pratiques.

L’IA générative révolutionne la gouvernance de données : en automatisant la documentation des catalogues (glossaire, définitions, règles), elle libère les data stewards des tâches fastidieuses et accélère la mise à disposition de données fiables et gouvernées.

Comprendre le fonctionnement, les usages et les limites des agents IA pour automatiser des tâches complexes et augmenter la productivité.

Qu'est-ce que le PEFT ? Méthode de fine-tuning d'un LLM en n'ajustant qu'une fraction des paramètres : principes, LoRA, QLoRA et quand l'utiliser.

Découvrez comment déployer des modèles d’intelligence artificielle en local (Edge) dans l’industrie : autonomie, latence, sécurité et cas concrets.

L'intelligence Artificielle regroupe un ensemble de techniques sur lesquelles l'industrie peut s'appuyer pour se rapprocher de son optimum d'excellence opérationnelle. De l'IA oui, mais où ? A l'Edge ? Dans le Cloud ?

Découvrez le Model Context Protocol (MCP), un protocole innovant pour relier vos LLMs à vos données et outils internes de manière sécurisée et efficace.