Data & AI

À l’ère où l’IA transforme la manière d’appréhender les produits en instaurant une vraie relation homme–machine, cet article montre pourquoi créer une relation de confiance devient indispensable, et propose une grille de lecture et des leviers concrets pour concevoir et mesurer la confiance.

l’IA n’est qu’un outil, à maîtriser en gardant nos capacités d’apprentissage et nos compétences de pratique. Repassons “en mode manuel” de temps à autre pour rester en alerte et éviter l'asservissement. C’est ce qui permet de garder la maîtrise, la créativité, nos réflexes ainsi que nos motivations. Inspirons nous de l'aviation ou de l'automobile.

Dans ce contexte où l’IA est poussé partout et tout le temps, la conférence d’Olivier Girardot rappelle que l’IA en santé doit rester utile, responsable et digne de confiance. Elle doit libérer du temps aux médecins tout en garantissant la souveraineté des données, malgré une maturité produit encore fragile et un marché en pleine effervescence.

Comment entraîner une IA à détecter des défauts qu'elle ne voit presque jamais ? En industrie, les anomalies graves sont si rares qu'elles privent les modèles de matière d'apprentissage. La donnée synthétique offre une réponse inattendue : générer de faux défauts pour mieux reconnaître les vrais. REX sur la détection de soudures défectueuses.

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.

La Grosse Conf 2026 est de retour et cette année ! Venez voir ce qui vous attend au programme.

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.