Opinions

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Intelligence Artificielle et Data Science

• Modèles d’IA et interprétabilité : privilégier la simplicité pour garder le contrôle

  Dans cette tribune, Annabelle Blangero, Senior Manager, Data Science chez Ekimetrics, distingue les différents degrés d’interprétabilité des modèles d’IA, étape nécessaire à leur explicabilité et à l’adaptation des entreprises aux régulations ...  Lire la suite

• Neo4j : « l’ère de la base de données unique est révolue » (Emil Eifrem)

  LeMagIT s’est entretenu avec Emil Eifrem, CEO et cofondateur de Neo4j. L’éditeur d’une base de données open source orientée graphes voit son avenir dans le cloud et la data science, tandis que son dirigeant considère que l’approche multimodèle a ...  Lire la suite

• Oracle – Cerner : « le potentiel de l’analytique big data dans la santé est colossal » (Forrester)

  Intégration de systèmes pléthoriques et historiquement en silos, sécurité ultrasensible, cloudification à faire, nouvelles sources de données externes à anticiper : les défis ne manquent pas pour Oracle avec son rachat de Cerner. Mais le potentiel ...  Lire la suite

• Les Projets Data gagnent à appliquer le duo DataOps FinOps

  Face à des données toujours plus nombreuses, les entreprises n’ont pas le choix : elles doivent optimiser leurs projets data. Erwan Lancien de Talan fait le point sur le DataOps et le FinOps, des approches qui accélèrent la mise en œuvre de ces ...  Lire la suite

• L’évolution du process mining selon son créateur

  Dans un entretien accordé au MagIT, Wil van der Aalst, Chief Data Scientist de Celonis et « parrain du process mining » élabore sa vision de l’exploration des processus et les évolutions en cours dans ce domaine.  Lire la suite

• Et si l’avenir de l’IA était frugal ?

  Alors que les immenses réseaux de neurones conçus et opérés par les GAFAM éblouissent par leurs exploits, certains en viennent à oublier la réalité du terrain, selon Théo Alves Da Costa, Manager Data Science chez Ekimetrics. La nature même des ...  Lire la suite

• Impératif « Net Zéro » : des objectifs européens aux projets IT des entreprises

  Les objectifs Net Zero de l’Union européenne en 2050 se traduisent très concrètement par de nouveaux impératifs pour les entreprises. La DSI a une place centrale à jouer dans ces évolutions ; qui sont aussi des opportunités, explique Talan.  Lire la suite

• Pour le CTO de GE Digital, jumeaux numériques et IA sont inséparables

  Colin Parris, fondateur de l’initiative « jumeaux numériques » de GE Digital, explique pourquoi la gestion des données peut faire ou défaire une application et pourquoi l’association des jumeaux numériques et de l’intelligence artificielle permet de...  Lire la suite

• ERP : les trois grands axes de développement de Cegid dans l’IA

  Tout comme la cloudification, l’infusion de l’Intelligence Artificielle dans les applications métiers et dans les ERP prend différentes formes. Et rencontre des accueils très différents de la part des clients.  Lire la suite

• Machine Learning : vers une nouvelle génération d’algorithmes plus réactifs (Franck Cohen, Workday)

  Pour Franck Cohen – un des visages les plus connus de SAP – désormais conseillé de Workday, l’IA fera triompher le cloud (et l’ERP SaaS). Mais comment faire du Machine Learning quand le présent n’est plus la continuité statistique du passé ? Réponse...  Lire la suite

• Gartner : la vraie guerre du cloud ne fait-elle que commencer ?

  En 2017, les principaux fournisseurs de cloud s’affrontaient sur le terrain du IaaS, mais l’arrivée d’une logique de « plateformes » bouleverse le marché en profondeur.  Lire la suite

•  ERP : « C’est l’IA qui fera la différence en faveur du cloud »

  Un des visages les plus connus de SAP est désormais conseiller spécial pour Workday. Dans la troisième partie de son analyse du secteur, il aborde le plus gros atout concurrentiel du SaaS sur le long terme : le Machine Learning infusé dans l’ERP, ...  Lire la suite

• Entreprises : soyez Data Centric

  Une nouvelle décennie s’ouvre à nous, augurant d’une nouvelle ère pour le big data. La data se trouve au centre des défis et des enjeux à relever pour les entreprises : anticiper les grandes tendances, créer de nouveaux produits, services ou de ...  Lire la suite

• Non, le Deep Learning n’est pas une obscure boîte noire

  Les réseaux neuronaux profonds se forment en fonction des données qu’on leur soumet. Mais contrairement à une idée fausse, leurs résultats peuvent s’expliquer. Reste à le faire avec des méthodes normalisées.  Lire la suite

• Pour la DSI, il n’y a plus de Service Desk possible sans IA

  Faire mieux avec moins. Pour le service desk, c’est un défi que les directions IT et leurs prestataires sont habitués à relever. Pourtant, ce challenge a franchi un palier de difficulté avec la complexité croissante des environnements IT et de l’...  Lire la suite

• Machine Learning et analytique : la mise en production des modèles reste un défi majeur (SAS)

  Mouloud Dey, directeur de l’innovation et du développement de l’activité économique au sein de SAS, explique comment le spécialiste de l’analytique avancée entrevoit les prochaines étapes qui vont jalonner « le dernier kilomètre » de l’analytique.  Lire la suite

• « Nous faisons avec le Machine Learning ce qu’Apple a fait avec les appareils photo » (Alteryx)

  Le fondateur d’Alteryx veut démocratiser les algorithmes. Dans cet entretien exclusif au MagIT, il explique tour à tour pourquoi il se voit en « Apple » du Machine Learning, sa position en France, et son analyse du marché analytique au sens large.  Lire la suite