Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
La question n’est plus de tester ce que l’IA peut faire, ni même de concevoir de nouveaux assistants personnels, mais de définir précisément ce que l’IA doit produire, dans quelles conditions et avec quels résultats attendus. Fin de la « GenAI spectacle »
Une étude de SAP SuccessFactors, menée par le Future of Work Research Lab de SAP, montre que son impact va bien au-delà : de la manière dont les employés abordent les problèmes jusqu’à leur vision du management, du développement et de la reconnaissance.
Plus qu’un rebranding, cette évolution acte une réorientation produit, commerciale et technologique autour d’une promesse unique, la sécurisation des infrastructures, applications et agents d’IA.
En 2025, l’exposition aux risques était gérable. Cette tolérance disparaît dès lors que les systèmes d’IA influencent les processus métier essentiels. Et c’est le cas…
Contrôle total, une année de plus. La collaboration soutient l’ambition de Mixvoip de développer des capacités d’IA sécurisées, conformes et souveraines pour les communications d’entreprise
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.
