Inetum propose une solution d’IA pour une analyse plus rapide et plus objective des appels d’offres. La solution, développée en Belgique, est aujourd’hui expérimentée chez Est Ensemble, un établissement public territorial du Grand Paris.
Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
Inetum propose une solution d’IA pour une analyse plus rapide et plus objective des appels d’offres. La solution, développée en Belgique, est aujourd’hui expérimentée chez Est Ensemble, un établissement public territorial du Grand Paris.
Les startups belges aux avant-postes de l’utilisation de l’IA. PME et grandes entreprises accusent, elles, un léger retard. Une économie de l’IA à deux vitesses qui n’est pas sans risques.
Les CEO victimes du battage médiatique autour de l’IA ? En attendent-ils trop au point de douter des compétences de leurs CIO, CDO et CISO ? Les conclusions d’un récente étude de Gartner amènent à ces questions. Le grand écart est flagrant.
Près de la moitié du personnel ne dispose pas des compétences nécessaires pour s’adapter aux changements imposés par l’IA.
Ce qui pourrait entraîner une baisse de productivité, une diminution de l’engagement des utilisateurs… et une hausse des tickets de support IT.
« L’ère de l’expérimentation en IA est révolue. L’avantage concurrentiel actuel réside dans une intégration d’IA sur mesure qui génère des résultats commerciaux mesurables », a déclaré Arvind Krishna, CEO, IBM, à l’occasion de l’événement Think 2025.
Utiliser l’IA sans oser le dire ! Une situation inédite, non sans dangers. Pour Ivanti, tant les directions IT que les responsables de la cybersécurité sont invités à mettre en place des politiques d’usage responsables de l’IA. Sans cadre, l’innovation devient une zone grise difficilement maîtrisable.
Six mois après avoir signé avec la Scuderia Ferrari HP comme partenaire de l’expérience des fans de Formule 1, IBM a piloté le développement d’une app mobile repensée, dotée de fonctionnalités d’IA à temps pour le 2025 Miami Grand Prix du week-end dernier.
Les CIO abandonnent de plus en plus les PoC internes d’IA au profit de solutions commerciales prêtes à l’emploi. En cause : les taux d’échec élevés et les faibles rendements des projets pilotes développés en interne.