Plafonner les étapes, suivre les tokens, limiter les débits… Alors que l’IA agentique commence à s’imposer, il s’agit, maintenant, de poser des limites et surveiller la consommation de tokens. Objectif : contenir les coûts. Une nouvelle forme de gouvernance qui dépasse les FinOps traditionnelles.
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L’IA agentique ne bénéficiera pas d’économies d’échelle, prévient Gartner. Le coût de l’inférence en IA varie considérablement selon le modèle et le niveau de réflexion et de planification requis par les systèmes d’IA agentique. C’est l’« Inference Paradox ».
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Une étude de Deloitte révèle pourquoi les organisations doivent repenser leurs processus et leurs effectifs pour exploiter pleinement le potentiel d’une entreprise agentique.
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SAP entend ainsi lever l’un des principaux obstacles à la modernisation du cloud et des systèmes ERP : le temps, les ressources et la complexité que requièrent de tels projets. Ce sera via 7 agents IA. « Les clients ne veulent pas attendre des années avant de voir les résultats de leurs investissements informatiques », explique Augusta Spinelli.
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Avec Data AI Command, Veeam repense la sécurité des données. Les nouveaux agents IA de Veeam opérationnalisent la confidentialité, le consentement, la conformité et la gouvernance de l’IA à vitesse machine dans les écosystèmes de données des entreprises modernes.
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Développée par OVH Labs, le laboratoire d’innovation du groupe OVH Group, la solution oVHai Workspace vise à réunir dans un même environnement les principaux usages bureautiques et collaboratifs : messagerie, espace de stockage drive, visioconférence, recherche et applications partenaires.
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