Architectures Data et IA
Bâtir une vraie stratégie et une vraie architecture data pour accélérer les innovations IA
Pour avoir des applications de l’IA pertinentes, il faut des données de qualité. Les modèles LLM ont alors leurs limites. Pour des cas d’usages réellement adaptés aux métiers de l’entreprise, il faut nécessairement s’appuyer sur un corpus de données internes qui doit être fiable, intègre et à jour. Les DSI doivent donc adopter une vraie stratégie data et poursuivre la mise en place d’architectures et d’infrastructures aussi bien agiles que robustes.
La Grande Emission
Les questions éthiques au cœur des projets de GenAI
Non déterministes, pré-entraînées, les IA génératives sont porteuses de risques sur le plan éthique. France Travail, par la voix de son directeur associé data et IA, et la MGEN, représentée par sa DPO et son DSI, détaillent comment ils tentent d’encadrer ces possibles dérives.
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Du build au run
Pas de déploiement de la GenAI sans mesures techniques pour l’encadrer
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Repenser l’infrastructure Data au service du métier
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La Data au service de la performance opérationnelle
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La Data au plus près des métiers
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Démocratiser l’accès à la Data
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La Data au service de la stratégie et de la performance sportive
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Stratégie et prospective
IA : quels arbitrages stratégiques sur les plans économique, géopolitique, souveraineté et humain ?
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Connaître l’histoire de l’IA et adopter une culture Data pour mieux anticiper le futur
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L’IA générative n’est pas une rupture scientifique
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L’IA va-t-elle remplacer SQL ?
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Pourquoi devenir DataDriven ? Les défis à relever
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Démystifier l’IA
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Entreprises : Quelles stratégies pour réussir le virage Data-Driven ?
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Combler les failles de l’auberge Espagnole du partage des données
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Au coeur des labs et des start-ups
Anonymiser les données et garantir leur intégrité
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L'oeil de l'expert
Structurer sa démarche IA pour un ROI rapide
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IA, une révolution à haut risque pour l’IT ET les utilisateurs
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Comment embarquer les métiers dans les projets Data et IA ?
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Data et Cybersécurité : Rationaliser le mille-feuilles applicatif
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Se préparer à l’IA : Les 4 points clés
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La Data d’excellence ou comment changer d’état d’esprit pour capitaliser sur sa Data
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Converser avec vos données grâce à l’IA générative
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Au-delà du buzz : l’IA générative comme moteur du Business
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Le cadre légal
IA et données personnelles, la régulation devra évoluer
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Bâtir l’entreprise Data-Driven dans le cadre de NIS2
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Côté Clubs
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Fédérer l’écosystème IA pour le hisser vers l’excellence
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Le point RH
Data & IA : comment aligner la formation aux besoins exponentiels et volatiles des entreprises?
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Quelles compétences aujourd’hui et quels talents pour imaginer le futur ?
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