Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
Pour les entreprises européennes, le sujet n’est plus de savoir s’il faut utiliser l’IA, mais dans quelles conditions elles peuvent le faire sans perdre le contrôle de leurs opérations. Et donc de leur autonomie.
Alors que l’IA figure en bonne place dans l’agenda de nos entreprises, la majorité des PME éprouvent des difficultés à la déployer à grande échelle avec succès, constate SAS. L’opérationalisation en question
Gartner prévoit que les coûts de développement de l’IA dépasseront le salaire moyen d’un développeur d’ici 2028, en raison de l’explosion de la consommation de tokens.
Le deuxième baromètre des start-ups de l’accélérateur Start it @KBC révèle que l’IA s’impose encore davantage que l’année dernière, que les start-ups du programme ont déjà levé plus de fonds qu’au cours de toute l’année 2025, et qu’une petite partie des entreprises s’accapare une grande partie des fonds.
Attention au fossé : une nouvelle étude de Cornerstone OnDemand sur les compétences en IA révèle que la moitié des employés se débrouillent seuls pour apprendre l’IA, faute de formation adéquate de la part des employeurs
Selon une enquête de Glean, les employés économisent 11 heures par semaine grâce à l’IA, mais une partie de ce temps est consacrée à des tâches de maintenance de l’IA. Un coût ignoré.
Écrit par huit experts européens, ce texte devenu viral dénonce le retard accumulé par l’Europe en matière d’IA et appelle à un sursaut rapide. A lire… même si Claude peut évidemment résumer en deux secondes
Malgré une adoption massive de l’IA en entreprise et des gains de productivité pour les salariés, les entreprises ont encore du mal à en transformer les effets en valeur concrète. Le rapport « AI at Work: Strategy Matters More Than Tools » du Boston Consulting Group met en avant ce paradoxe.
