Malgré l’explosion des dépenses en IA, rares sont les banques qui ont mis en place la gouvernance et les garde-fous nécessaires. Près de la moitié d’entre elles sous-estiment leur niveau de préparation à l’IA.
Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
Malgré l’explosion des dépenses en IA, rares sont les banques qui ont mis en place la gouvernance et les garde-fous nécessaires. Près de la moitié d’entre elles sous-estiment leur niveau de préparation à l’IA.
Mistral AI for Finance propose aux banques et fonds d’investissement d’intégrer l’IA dans leurs systèmes tout en gardant le contrôle de leurs données sensibles et de la conformité. L’annonce est à rapprocher du partenariat signé entre l’éditeur et le gouvernement luxembourgeois.
70% des entreprises citent l’IA comme leur principal risque en matière de sécurité des données. Cette préoccupation ne concerne pas seulement l’IA malveillante, mais aussi l’accès accordé à l’IA, devenue un « initié de confiance ». Pour Thales, le périmètre de la menace interne a changé.
Selon Korn Ferry, les dirigeants qui peinent à appréhender l’IA présentent souvent des similitudes dans leur approche. Analyse de six signes ne trompent pas. Et recommandations de Jerry Collier, Senior Partner, Global AI Lead, Assess & Develop, Korn Ferry.
Le débat sur la pertinence de l’IA est désormais clos au profit d’une logique d’exécution Seuls 2 % des établissements déclarent désormais ne pas utiliser l'IA, signe d'une transition nette de...
NTT DATA déploie un Business Group AWS dédié Sortir de la phase expériementale. Accord stratégique pluriannuel entre NTT DATA et AWS afin d’aider les entreprises à moderniser leurs systèmes, adopter...
La pression sur la productivité pousse les dirigeants à contourner les mesures de protection de l’IA, augmentant ainsi les risques de fuites de données, assure BlackFog, leader en sécurité de l’IA
Avec IBM Enterprise Advantage, les entreprises ont la possibilité de repenser leurs workflows, connecter l’IA à leurs systèmes existants et déployer à grande échelle de nouvelles applications agentiques sans avoir à modifier leurs fournisseurs cloud, leurs modèles d’IA ou leur infrastructure centrale.