IA appliquée, GenAI, IA infusée

Observabilité : New Relic mise sur l’IA agentique, pas sur l’automatisation IT

New Relic mettra à jour ses outils d’observabilité avec de nouvelles fonctionnalités d’IA agentique et de supervision des agents, mais restera fidèle à son domaine d’expertise, l’APM et l’observabilité. Contrairement à ses compétiteurs, l’éditeur continuera à miser sur une stratégie de partenariat pour l’automatisation IT. Lire la suite

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• Beth Pariseau, TechTarget

Atlassian assigne les agents IA aux collaborateurs

Atlassian généralise son serveur MCP Rovo et lance en bêta l’intégration d’agents IA directement dans les flux de travail Jira. Les utilisateurs peuvent désormais assigner des tâches aux agents, les mentionner dans les commentaires et automatiser des processus via des compétences tierces. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Oracle déploie une nuée d’agents IA pour la relation client

L’éditeur renforce ses applications Fusion Cloud avec une nouvelle série d’agents d’IA générative (GenAI) destinés aux équipes marketing, commerciales et service client. La stratégie cible des tâches précises, censées améliorer la productivité et résoudre des irritants opérationnels identifiés chez les clients. Lire la suite

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• Don Fluckinger, Journaliste

Anthropic fossoyeur des applications COBOL : pourquoi ça ne marche pas

Un billet de blog d’Anthropic sur la modernisation du COBOL a suffi à faire plonger l’action IBM de 13 % le 23 février. Sans surprise, les experts du mainframe restent sceptiques : migrer des systèmes legacy en huit semaines relève davantage du fantasme marketing que de la réalité technique. Oui, l’IA est amenée à accélérer la modernisation des applications critiques. Cependant, le COBOL et le mainframe ne sont pas près de disparaître, pensent-ils. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

L’IA générative au service des cybercriminels : un exemple bien concret

Les cybercriminels ont franchi une nouvelle étape dans l’exploitation de l’IA générative dans leurs opérations. À quelques jours d’intervalle, Amazon et Google ont documenté de telles activités. Lire la suite

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• Valéry Rieß-Marchive, Rédacteur en chef

Pénurie de RAM et de stockage flash : OVHcloud augmente ses prix

Dans un contexte de flambée des coûts d’infrastructure, le fournisseur cloud français dit limiter la hausse du prix de ses services à moins de 11 % en moyenne. Elle affecte d’abord les produits utilisés par les clients des offres « low-cost », qui évoquent des augmentations de plus de 50 %. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Enedis : quatre piliers pour industrialiser l’IA dans un groupe décentralisé

Avec son programme Ambition IA, Enedis vise un déploiement industriel de l’IA dans son organisation fortement décentralisée. Chaque projet doit passer par un atelier de transformation et être évalué sur plusieurs dimensions. Lire la suite

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• Christophe Auffray, LeMagIT

Quelles compétences travailler pour devenir « AI-proof » ?

L’intelligence artificielle métamorphose les postes et les procédures. Korn Ferry a travaillé pour déterminer quels profils types – pour les individus, mais aussi pour les organisations – arriveront le mieux à s’adapter. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Gemini 3.1 Pro : Google, leader en raisonnement, à la traîne en IA agentique

Google entend s’imposer face à OpenAI et Anthropic en misant sur le raisonnement, son approche multimodale et sur le prix de son fleuron Gemini 3.1 Pro. Dans les faits, les résultats générés par son modèle d’IA tendent à montrer qu’une sérieuse maîtrise de la chaîne d’outils entourant les modèles demeure nécessaire. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Claude Sonnet 4.6 : l’écart entre les modèles d’Anthropic se resserre

Le LLM Claude Sonnet 4.6 d’Anthropic se rapproche des performances de son fleuron Opus 4.6, au prix d’un modèle milieu de gamme. S’il se démarque pour les tâches de programmation et d’IA agentique, il consomme trop de tokens pour remplacer Opus 4.6 dans les tâches de raisonnements, selon Artificial Analysis. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

BI et IA agentique : ThoughtSpot renforce son Analyst Studio

ThoughtSpot veut s’étendre au-delà de la BI en proposant une « plateforme d’analytique agentique ». En ce sens, il annonce un agent de préparation des données. Les analystes retiennent avant tout les capacités de mise en cache pour aider les utilisateurs à contrôler leurs dépenses. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT
• Eric Avidon, TechTarget

Dossier : l’IA agentique, chamboule-tout des chaînes DevOps

Dans ce guide essentiel, LeMagIT revient sur les évolutions des outils qui forment la chaîne de développement logiciel à l’ère de l’IA agentique, ainsi que les conséquences sur les stratégies produits, d’achats, de développement et de recrutement. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Pour bâtir Mistral Compute, Mistral AI acquiert le spécialiste du serverless Koyeb

Fournisseur de LLM, ESN spécialisée dans l’IA et bientôt neocloud. Mistral AI signe un premier rachat sous le signe du multicloud et du serverless. Koyeb propulsera une bonne partie des fonctions de Mistral Compute, mais la société dirigée par Arthur Mensch doit encore préciser ses intentions. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Sans bon « process mining », pas de bonne IA agentique

Le cabinet Forrester établit un lien direct entre process mining et performance des agents IA. Cette « process intelligence » serait un socle indispensable pour entraîner, déployer et encadrer les agents dans la durée. Pourtant, moins de la moitié des entreprises l’intégreront à leurs projets agentiques. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Relation client : Spoticar se met à l’IA agentique

Spoticar expérimente un agent IA déployé à l’aide de la plateforme Agentforce de Salesforce sur WhatsApp. SPOT.i doit trouver la bonne annonce pour les clients et potentiellement les mettre en contact avec le point de vente de véhicules d’occasion du réseau constitué par Stellantis. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Réseaux d’IA : Cisco lance la V1 d’Agntcy, l’Internet des agents

Le projet Agntcy développé depuis un an par la cellule Outshift de l’équipementier prend la forme de quatre composants qui permettent de découvrir les agents, de les authentifier, de router leurs communications et de monitorer leur fonctionnement. Lire la suite

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• Yann Serra, LeMagIT

Béziers parie sur l’IA pour améliorer ses canalisations

Comme de nombreuses communes, le réseau d’eau potable de l’agglomération de Béziers est ancien et ses coûts d’entretien élevés. Mais les données et une IA bien choisie aident à optimiser les interventions et à synchroniser ces travaux entre villes. Lire la suite

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• Alain Clapaud

Évaluation des risques de l’IA : l’INESIA précise ses missions

Un an après sa création tardive en février 2025, l’Institut national pour l’évaluation et la sécurité de l’intelligence artificielle dévoile sa feuille de route 2026-2027. Elle dotera la France de capacités pour assister la mise en œuvre locale de l’AI Act, entre autres. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

LLM : la concurrence chinoise gagne du terrain

Si OpenAI, Anthropic et Google sont les fournisseurs les plus en vue pour les entreprises, les acteurs chinois ne se contentent pas de gagner des places sur les classements scientifiques. Ils visent les mêmes usages que leurs homologues américains. C’est le cas de Zai et de Moonshot AI. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA physique : les robots deviennent de vrais « partenaires autonomes »

Les deux univers technologiques (IA et robotique) continuent de coexister dans l’industrie, l’un à côté de l’autre. Mais la convergence commence dans plusieurs secteurs. À la clé, plus qu’une mise à jour des capacités : un changement de nature des machines. Lire la suite

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• Christophe Auffray, LeMagIT
• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

BI : ServiceNow rachète Pyramid Analytics pour sa couche sémantique

Le spécialiste de l’ITSM poursuit sa stratégie d’acquisition agressive afin de compléter sa « plateforme de plateformes » et mieux ancrer ses agents IA dans la « vérité terrain ». Quitte à remplacer quelques licences d’outils BI au passage. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

GenAI : Anthropic lève 30 milliards de dollars et s’affirme comme le fournisseur des entreprises

Anthropic confirme une levée de fonds de 30 milliards de dollars. Le concurrent d’OpenAI se préparerait à une introduction en bourse, d’après le Financial Times. Les fonds serviront en partie à développer les produits B2B, à construire des centres de données, et à payer les factures cloud. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Feature flagging : Datadog s’adapte à la génération de code par l'IA

À peine neuf mois après le rachat d’Eppo, Datadog lance la disponibilité générale de sa fonction de feature flagging. Un mouvement qui s’explique par la consolidation du marché de l’observabilité et la résurgence de cette méthode d’A/B Testing, à l’ère du développement propulsé à l’IA générative. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA de défense : Naval Group se rapproche de Thales et entre au capital de cortAIx France

Naval Group s’offre ainsi un droit de participation et de regard sur les solutions d’IA qui pourront intégrer les bâtiments présents et futurs. Les premiers cas d’usage concernent la lutte en champ proche et l’analyse de données de renseignements. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Cloud, SaaS, IA : Dassault Systèmes adapte la recette de SolidWorks 2026

Lors de son événement 3DExperience World, SolidWorks a détaillé les apports de l’édition 2026 de son logiciel de CAO. La marque de Dassault Systèmes adapte son approche aux spécificités du cloud et du SaaS tout en s’efforçant d’ajouter des fonctionnalités GenAI et ML. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

5 outils de détection des deepfakes pour protéger les utilisateurs professionnels

Les deepfakes font des ravages dans le monde entier, et ce n’est probablement que le début. Pour lutter contre ce fléau, les RSSI devraient envisager d’utiliser des outils de détection des deepfakes basés sur l’IA. Lire la suite

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• Karen Kent, Trusted Cyber Annex

GPT-5.3 Codex vs Claude Opus 4.6 : Anthropic et OpenAI jouent au jeu des 7 différences

Les deux fournisseurs de LLM se rendent coup pour coup en matière d’IA agentique. Les lancements concomitants de Claude Opus 4.6 et GPT-5.3 Codex en sont la preuve. Et à la clé, une plus grande confusion pour les décideurs IT. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Avec « Frontier », OpenAI entre dans le monde de l’orchestration de l’IA agentique

La couche d’orchestration et de gouvernance de l’IA s’annonce comme une des plus stratégiques de l’IT de demain. De nombreux acteurs se sont déjà positionnés. En sortant une plateforme dédiée, Frontier, OpenAI entre à son tour dans ce que McKinsey appelle la « géopolitique du logiciel ». Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Mistral AI lance sa nouvelle génération de modèles de transcription vocale

Voxtral Transcribe 2 est la nouvelle famille de modèles de reconnaissance vocale de Mistral. L’offre se décline en une version batch et une version temps réel, publiée en open weights sous licence Apache 2.0. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Observabilité : Dynatrace se rhabille en OS agentique

Dynatrace déploie des agents d’IA basés sur un back-end de données d’observabilité et des interfaces utilisateur nouvellement consolidées, dans un contexte où le ROI de l’IA d’entreprise dépendrait désormais de l’ingénierie du contexte. Lire la suite

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• Beth Pariseau, TechTarget

Machine learning : à l’ère de l’IA agentique, Snowflake termine (enfin) ses fondations

Snowflake peut désormais afficher une parité fonctionnelle avec Databricks en matière de machine learning. Toutefois, les enjeux d’interopérabilité avec les autres moteurs analytiques demeurent. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

D’ici 3 à 5 ans, le « prompt engineering » ne servira plus à rien

La science des prompts – la manière de questionner un modèle de langage pour optimiser ses réponses – est un des sujets clefs de l’IA générative. Mais Forrester prédit qu’il n’en sera bientôt plus question. Un signe de plus qui montrera, s’il se confirme, que l’IA évolue vite et qu’il ne sert à rien de se ruer, avertit le cabinet de conseils. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

3DExperience : Dassault Systèmes saute le pas de l’IA agentique

L’éditeur français a présenté non pas un, mais trois agents IA pour cibler les différents usagers de sa plateforme. Les ambitions sont fortes et il exploite la majorité des technologies et des méthodes à l’état de l’art. Cependant, la problématique économique n’est pas encore résolue. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Snowflake engage 200 millions de dollars auprès d’OpenAI

La multiplication des contrats autour de GPT-5.2 laisse apparaître les contrecoups du faux divorce entre OpenAI et Microsoft. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA agentique : « Pour nous, le plus important est la notion de choix » (Martin Woodward, GitHub)

GitHub mesure déjà les effets de l’IA générative et agentique sur la génération de code, la production de pull requests et leur « merge ». Alors que l’IA accélère le développement et que les modèles évoluent aussi rapidement, Martin Woodward, vice-président des relations développeur chez GitHub, assure que la filiale de Microsoft ne cherche pas à imposer les outils agentiques à ses clients. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Automobile : les balbutiements de l’IA générative embarquée

Comme dans les autres secteurs, il y a fort à parier que l’IA générative soit d’abord déployée dans le cloud avant d’être installée, de manière ciblée en production, dans les voitures de monsieur et madame tout le monde. Du fait des contraintes techniques et économiques, les acteurs du secteur estiment qu’un mode hybride s’imposera de lui-même. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Mistral AI se rapproche d’Ekimetrics

Pour développer son activité de services, Mistral aurait envisagé de racheter un autre champion français de l’IA, spécialiste des projets à grande échelle, Ekimetrics. Malgré le refus de ce dernier, un rapprochement resterait à l’ordre du jour. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Model Vault : Cohere adapte ses modes de déploiement « privés » à l’IA agentique

Le fournisseur de LLM canadien a annoncé Model Vault, une plateforme SaaS dédiée sous la forme d’un cloud privé virtuel isolé pour l’inférence de modèles consacrés aux systèmes d’IA agentique et RAG. La solution est pensée comme un « compromis » entre les services SaaS et les déploiements self-managed en cloud ou sur site. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Mistral Vibe 2.0 : Mistral AI monétise son CLI agentique auprès des entreprises

Avec son CLI agentique Vibe 2.0, Mistral AI tente d’égaler rapidement Claude Code et GitHub Copilot. Outre la parité fonctionnelle, la startup française joue sur les prix et les déploiements locaux. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

GenAI & fine-tuning : quand et pourquoi faut-il franchir le pas ?

Dans cette tribune, Mohamed Zineddine Chedadi, data scientist dans le cabinet de conseils spécialisé Margo, revient sur le dilemme industriel de l’adaptation de grands modèles de langage. Il encourage les DSI à dépasser leurs préjugés. Là où les LLM génériques et les systèmes RAG échouent, le fine-tuning léger et les techniques associées peuvent répondre à des cas d’usage spécifiques, sans que le coût de calcul ne soit « un obstacle majeur ». Lire la suite

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• Mohamed Zineddine CHEDADI, senior data scientist chez MARGO

DevSecOps : les agents IA contextuels de GitLab et Harness séduisent

Les agents IA lancés ce mois-ci par les deux éditeurs spécialistes du DevSecOps génèrent des résultats prometteurs, selon les premiers usagers. Leur spécificité ? Ils s’appuient sur le contexte des entreprises, inscrit dans les dépôts de code et les outils de suivi de remédiation. Lire la suite

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• Beth Pariseau, TechTarget

Les logiciels comptables se transforment sous l’effet de l’IA et du cloud

Intelligence artificielle, analytique prédictive, outils de durabilité et architectures composables redessinent les logiciels financiers, obligeant les DAF et les DSI à revoir leurs priorités. Lire la suite

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• James Kofalt, DX4 Research

Anthropic adapte sa « constitution » aux modèles de raisonnement

Le concurrent de Google et d’OpenAI revoit le document ouvert qui encadre les préceptes éthiques et philosophiques au moment d’entraîner ses modèles de langage. Celui-ci est désormais plus explicatif, plus flexible et, in fine, adapté aux modèles de raisonnement. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA agentique : la « géopolitique du logiciel » se joue désormais dans l’orchestration

Une nouvelle bataille industrielle se dessine : celle du contrôle des couches d’orchestration et d’observabilité. Lors d’un échange entre McKinsey et Elastic, les deux acteurs ont décrit une recomposition du paysage logiciel, avec des risques de dépendance technologique pour les entreprises. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

4 tendances informatiques à surveiller en 2026 pour les utilisateurs finaux

L’IA, la sécurité axée sur l’identité, la fin du support de Windows 10 et le changement de nom de VMware en Omnissa sont en train de remodeler l’EUC, alors que les DSI prennent des décisions cruciales pour 2026 et au-delà. Lire la suite

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• Helen Searle-Jones, Tritech Group

Akeneo affûte son PIM pour l’ère du commerce agentique

Bien que les agents IA ne génèrent que quelques points de pourcentage des ventes, les acteurs du retail anticipent l’émergence du commerce agentique. Et les assistants IA grand public sont déjà des canaux d’information d’envergure. Le spécialiste du PIM français entend bien adapter sa plateforme à ces tendances. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA agentique : des déploiements freinés par les angles morts de l’observabilité

Dans son enquête « Pulse of Agentic AI », Dynatrace constate que les entreprises maintiennent leur investissement dans l’IA agentique. Toutefois, elles se heurtent à des freins techniques et de sécurité qui pourraient être levés par des suites d’observabilité comme la sienne. Or, la majorité des outils, y compris les siens, ne couvrent pas toute la complexité des agents IA. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

La consumérisation de l’IA crée de nouvelles fractures dans les entreprises (études)

Deux études, de l’association « AI for Good, AI for Bad » et de Kedge Business School, montrent une porosité entre les usages personnels et professionnels de la GenAI. Elles confirment également un écart générationnel sur bien des facettes de cette technologie. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Croissance record et déficit abyssal, le paradoxe OpenAI

Si OpenAI affiche des revenus en hausse, son déficit est important. Les analystes d’HSBC et de Deutsche Bank lui prédisent un déficit jamais vu pour une entreprise de cette taille. Les hyperscalers et les concurrents, notamment Anthropic, pourraient profiter de sa perte de traction. Sam Altman semble toutefois se battre pour garder la place de leader sur le marché et pour éviter la banqueroute. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Les 8 principales prévisions en matière de cybersécurité pour 2026

Les responsables de la sécurité informatique prévoient que l’IA va encore transformer la cybersécurité en 2026. Des chaînes d’outils défensifs basés sur l’IA agentique aux risques liés aux serveurs MCP, découvrez les changements attendus. Lire la suite

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• Alissa Irei, Senior Site Editor
• Phil Sweeney, Industry Editor

Acrobat génère des présentations et des podcasts

Une nouvelle fonctionnalité d’Acrobat Studio génère, grâce à l’IA, des présentations et des résumés de contenus multimédias sous forme de podcasts. La suite peut également modifier des PDF en langage naturel. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

McKinsey : 60 000 employés, dont 25 000 agents IA

Le cabinet de conseils utilise déjà de l’IA agentique à grande échelle, que ce soit pour la production de code, des processus RH ou chez ses clients. Un de ses enseignements est de l’utiliser pour augmenter l’Humain, pas pour le remplacer. Et de ne pas négliger la couche d’observabilité. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Jumeaux numériques hybrides : quand l’IA corrige la physique en temps réel

Les prédicateurs du jumeau numérique hybride issus de l’ENSAM poursuivent le développement de cette technologie. En sus des premiers projets sortis de terre pour démontrer son efficacité, les chercheurs explorent les mêmes techniques que celles utilisées par les fournisseurs de LLM. Avec des résultats prometteurs. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA générative : l’engouement retombe, tant mieux pour les DSI

Les illusions sur l’IA générative s’estompent. Le temps n’est plus à l’expérimentation tous azimuts, mais à la gouvernance, au passage à l’échelle et à la création de valeur mesurable. Les DSI qui sauront négocier cette phase plus mature pourraient en tirer un avantage durable. Mais comment faire ? Lire la suite

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• Tim Murphy, Journaliste

Assistants IA, agents vocaux, « computer use » : ServiceNow se rapproche d’OpenAI

Pour mieux infuser les agents IA dans les SI des entreprises, ServiceNow fait appel à OpenAI. Il s’agit de développer des agents vocaux et des fonctions d’automatisation de tâches de support. OpenAI, lui, doit faire ses preuves pour sortir des « proto-marchés », selon l’analyse de Menlo Ventures. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

IA générative : le Français LightOn lance un OCR pour exploiter les documents sensibles et complexes

La société française LightOn annonce l’arrivée de LightOnOCR-2, un nouveau modèle d’OCR capable d’analyser de très gros volumes de documents complexes. L’outil est intégré à sa plateforme de bout en bout, Paradigm. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Les 14 compétences les plus recherchées en science des données pour réussir

La demande en data scientists continue de croître, mais ce métier exige à la fois des compétences techniques et des compétences relationnelles. Voici 14 compétences clés pour devenir un data scientist efficace. Lire la suite

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• Kathleen Walch, Project Management Institute

Qu'est ce que l'analyse statistique

L'analyse statistique consiste à collecter et à interpréter des données afin de mettre en évidence des modèles et des tendances. Elle fait partie intégrante de l'analyse de données. L'analyse statistique peut être utilisée dans des situations telles que la collecte d'interprétations de recherche, la modélisation statistique ou la conception d'enquêtes et d'études. Elle peut également être utile pour les organisations de veille économique qui doivent traiter de grands volumes de données. Lire la suite

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• TechTarget Community

Qu'est-ce que la business intelligence en libre-service (BI en libre-service) ?

La business intelligence (BI) en libre-service est une approche de l'analyse des données qui permet aux utilisateurs professionnels non techniciens d'accéder à des ensembles de données et de les explorer. Ces outils fonctionnent même si les utilisateurs n'ont pas de connaissances en BI ou dans des domaines connexes tels que l'exploration de données, l'analyse statistique et la science des données. Les outils de BI en libre-service permettent aux utilisateurs de filtrer, trier, analyser et visualiser des points de données sans faire appel aux équipes BI et aux services informatiques de l'entreprise. Lire la suite

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• Craig Stedman, Editor at Large
• Scott Robinson, Analogica
• Nick Barney, Technology Writer

Une brise salvatrice : l’actu IT B2B de 2025 en dessins

Pour diriger les projets IT, il ne faut pas étudier que les bonnes pratiques. Il y a aussi un côté obscur de l’informatique, le côté des bugs… celui des technologies qui multiplient les promesses qu’elles peinent à tenir, malgré les risques d’enlisement. Lire la suite

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• La Rédaction

Qu'est-ce qu'un perceptron ?

Un perceptron est un modèle simple de neurone biologique utilisé dans un réseau neuronal artificiel. Frank Rosenblatt a introduit ce concept en 1957, lorsqu'il a démontré comment il pouvait constituer un élément de base dans un réseau neuronal à couche unique. Le perceptron est considéré comme l'un des premiers algorithmes créés pour l'apprentissage supervisé des classificateurs binaires. Lire la suite

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• Robert Sheldon

Sovereign Core : IBM propose un kit pour monter son cloud souverain

IBM concocte une offre logicielle qui doit permettre à ses clients de bâtir ou de faire bâtir des clouds « souverains ». Un autre nom pour des clouds privés propulsés par ses logiciels ouverts et propriétaires. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Qu'est-ce que la régression logistique ?

La régression logistique, également connue sous le nom de modèle logit, est une méthode d'analyse statistique permettant de prédire un résultat binaire, tel que oui ou non, sur la base d'observations antérieures d'un ensemble de données. Lire la suite

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• Ed Burns, Site Editor
• George Lawton
• Kinza Yasar, Technical Writer

Régression linéaire ?

La régression linéaire est une technique statistique qui identifie la relation entre la valeur moyenne d'une variable et les valeurs correspondantes d'une ou plusieurs autres variables. En comprenant la relation entre les variables, la technique de régression linéaire peut aider les scientifiques des données à modéliser et à prédire comment une variable va évoluer par rapport à une autre. Cela peut impliquer des analyses telles que l'estimation des ventes en fonction des prix des produits ou la prévision du rendement des cultures en fonction des précipitations. À un niveau élémentaire, le terme « régression » signifie revenir à un état antérieur ou moins développé. Lire la suite

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• George Lawton
• Stephen J. Bigelow, Senior Technology Editor

Observabilité et GenAI : ClickHouse lève 400 millions de dollars

En sus de récolter des fonds, ClickHouse rachète l’éditeur d’une plateforme d’observabilité open source, Langfuse. Le concurrent de Snowflake et de Databricks, spécialisé dans l’analytique en temps réel, espère bien devenir une référence dans l’observabilité de l’IA générative. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Achats et approvisionnements : les bénéfices de l’IA

Face à la complexité des supply chains et des exigences réglementaires, l’intelligence artificielle promet d’améliorer la gouvernance, la gestion des risques et la prise de décision à grande échelle. Lire la suite

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• Donald Farmer, TreeHive Strategy

Qu'est-ce que le principe « garbage in, garbage out » (GIGO) ?

Le principe « garbage in, garbage out » (GIGO), ou « si l'on entre des données erronées, on obtient des résultats erronés », fait référence à l'idée que, dans tout système, la qualité du résultat dépend de la qualité des données saisies. Par exemple, si une équation mathématique est mal formulée, il est peu probable que le résultat soit correct. De même, si des données incorrectes sont saisies dans un programme informatique, il est peu probable que le résultat soit correct ou pertinent. Lire la suite

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• Rahul Awati

Qu'est-ce qu'une recherche floue ?

Une recherche floue est une technique qui utilise des algorithmes de recherche pour trouver des chaînes de caractères correspondant approximativement à des modèles. Elle est particulièrement utile pour aider les utilisateurs à trouver des pages Web sans avoir à savoir exactement ce qu'ils recherchent ou comment un mot s'écrit. Les recherches floues sont également utilisées pour les recherches en langage SQL (Structured Query Language) afin d'aider les utilisateurs de bases de données à trouver des enregistrements sans avoir à connaître l'orthographe exacte de la valeur qu'ils recherchent. Lire la suite

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• Pat Brans, Pat Brans Associates/Grenoble Ecole de Management

Qu'est-ce que la logique floue ?

La logique floue (fuzzy logic)est une approche informatique basée sur des degrés de vérité plutôt que sur la logique booléenne habituelle (vrai ou faux, 1 ou 0) sur laquelle repose l'ordinateur moderne. Lire la suite

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• Wesley Chai
• Scott Robinson, Analogica

Qu'est-ce que l'algorithme de génération de domaine (DGA) ?

Un algorithme de génération de domaines (DGA) est un programme qui génère une longue liste de noms de domaine. Les DGA fournissent aux logiciels malveillants de nouveaux domaines afin de contourner les mesures de sécurité. Lire la suite

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• Sharon Shea, Executive Editor
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor
• Nick Barney, Technology Writer

Qu'est-ce que l'IA (intelligence artificielle) ? Définition, types, exemples et cas d'utilisation

L'intelligence artificielle (IA) est la simulation des processus de l'intelligence humaine par des machines, en particulier des systèmes informatiques. Elle comprend l'apprentissage, le raisonnement et l'autocorrection. Parmi les exemples d'applications de l'IA, on peut citer les systèmes experts, le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale, la vision artificielle et les outils génératifs tels que ChatGPT et Perplexity. Lire la suite

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• Linda Tucci, Industry Editor -- CIO/IT Strategy
• Nicole Laskowski, News Director
• Lev Craig

Qu'est-ce que la détection d'anomalies ? Présentation et explication

La détection d'anomalies consiste à identifier les points de données, les entités ou les événements qui sortent de la norme. Une anomalie est tout ce qui s'écarte de la norme ou de ce qui est attendu. Les êtres humains et les animaux le font habituellement lorsqu'ils repèrent un fruit mûr dans un arbre ou un bruissement dans l'herbe qui se détache de l'arrière-plan et pourrait représenter une opportunité ou une menace. Ainsi, ce concept est parfois qualifié de détection d'aberrations ou de détection de nouveautés. Lire la suite

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• George Lawton

Que sont les hallucinations de l'IA et pourquoi constituent-elles un problème ?

Une hallucination IA se produit lorsqu'un modèle linguistique à grande échelle (LLM) alimentant un système d'intelligence artificielle (IA) génère des informations erronées ou des résultats trompeurs, conduisant souvent à des prises de décision humaines incorrectes. Lire la suite

par

• Ben Lutkevich, Site Editor
• Rahul Awati

Qu'est-ce que le réglage fin dans l'apprentissage automatique et l'IA ?

Le réglage fin consiste à prendre un modèle d'apprentissage automatique pré-entraîné et à le perfectionner à l'aide d'un ensemble de données plus petit et ciblé. L'objectif du réglage fin est de conserver les capacités d'origine d'un modèle pré-entraîné tout en l'adaptant à des cas d'utilisation plus spécialisés. Lire la suite

par

• Lev Craig

Qu'est-ce que le feature engineering ?

Le feature engineering (ingénierie des caractéristiques) est le processus qui consiste à transformer des données brutes en caractéristiques pouvant être utilisées pour créer un modèle prédictif à l'aide de l'apprentissage automatique ou de la modélisation statistique, comme l'apprentissage profond. L'objectif de l'ingénierie des caractéristiques est de préparer un ensemble de données d'entrée qui correspond le mieux à l'algorithme d'apprentissage automatique et d'améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique. L'ingénierie des caractéristiques peut aider les scientifiques des données en accélérant le temps nécessaire à l'extraction des variables à partir des données, ce qui permet d'extraire davantage de variables. L'automatisation de l'ingénierie des caractéristiques aidera les organisations et les scientifiques des données à créer des modèles plus précis Lire la suite

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• Linda Rosencrance

Qu'est-ce que l'IA explicable ?

L'IA explicable (XAI) est une intelligence artificielle (IA) programmée pour décrire son objectif, sa logique et son processus décisionnel d'une manière compréhensible pour le grand public. La XAI aide les utilisateurs humains à comprendre le raisonnement qui sous-tend les algorithmes d'IA et d'apprentissage automatique (ML) afin de renforcer leur confiance. Lire la suite

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• Ivy Wigmore
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor
• Cameron Hashemi-Pour, Former Site Editor

IA en entreprise : les DSI vont devoir trouver des équilibres très délicats

Multimodalité des usages, gouvernance intégrée et essor de l’IA agentique imposeront aux DSI de nouveaux arbitrages. Une vision confirmée par plusieurs experts et analyses. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Qu'est-ce qu'un système expert ?

Un système expert est un programme informatique qui utilise les technologies d'intelligence artificielle (IA) pour simuler le jugement et le comportement d'un être humain ou d'une organisation possédant une expertise et une expérience dans un domaine particulier. Lire la suite

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• Ben Lutkevich, Site Editor

Rachat de DevCycle par Dynatrace : la consolidation de l’observabilité s’intensifie

Cette combinaison doit renforcer le contrôle direct des utilisateurs sur les déploiements logiciels, mais elle est loin d’être le seul outil disponible pour les équipes IT qui cherchent à consolider leur chaîne d’outils. Lire la suite

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• Beth Pariseau, TechTarget
• Gaétan Raoul, LeMagIT

Qu'est-ce que l'IA en périphérie ?

L'intelligence artificielle en périphérie (edge AI) est un paradigme pour la création de flux de travail IA. Elle fait partie des centres de données cloud centralisés et des périphériques en périphérie hors du cloud qui sont plus proches des humains et des objets physiques. Lire la suite

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• George Lawton
• Nick Barney, Technology Writer

Recherche vectorielle : MongoDB entend unifier sa pile technologique

Le spécialiste du NoSQL poursuit ses efforts en matière de recherche vectorielle et d’IA générative. Lors de son événement Local du 15 janvier à San Francisco, MongoDB a présenté plusieurs ajouts en ce sens. Tous doivent rejoindre sa plateforme de gestion de données en cloud. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Open Data et IA : la SNCF prend son billet pour MCP

Comment mieux valoriser ses données ? Pour ce faire, le groupe ferroviaire espère bien s’appuyer sur un serveur MCP. Un premier projet vise à rendre l’accès à l’information voyageur simple et intuitive, grâce aux grands modèles de langage. Lire la suite

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• Christophe Auffray, LeMagIT

Qu'est-ce que l'analyse descriptive ?

L'analyse descriptive est un type d'analyse de données qui examine les données passées afin de rendre compte de ce qui s'est produit. Les résultats sont généralement présentés sous forme de rapports, de tableaux de bord, de graphiques à barres et d'autres visualisations faciles à comprendre. Lire la suite

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• George Lawton
• Nick Barney, Technology Writer

Process mining : comment Renault a économisé 15 millions d’euros en moins d’un an

Au cours de l’année 2024, le constructeur automobile a mis en place une pratique d’intelligence des processus, afin de suivre le paiement des factures fournisseurs. Ce projet ayant fait ses preuves, le responsable du centre d’excellence espère bien l’étendre à l’ensemble du groupe et, pourquoi pas, instaurer une « tour de contrôle des processus ». Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Qu'est-ce que l'apprentissage profond (Deep Learning) et comment fonctionne-t-il ?

L'apprentissage profond est un type d'apprentissage automatique (ML) et d'intelligence artificielle (IA) qui forme les ordinateurs à apprendre à partir d'ensembles de données volumineux d'une manière qui simule les processus cognitifs humains. Lire la suite

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• Ed Burns, Site Editor
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor
• Kinza Yasar, Technical Writer

Qu'est-ce que le fractionnement des données ?

Le fractionnement des données consiste à diviser les données en deux ou plusieurs sous-ensembles. Généralement, dans le cas d'un fractionnement en deux parties, une partie est utilisée pour évaluer ou tester les données et l'autre pour entraîner le modèle. Lire la suite

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• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor

IA et travail : la stratégie RH explique les fractures entre utilisateurs et « désengagés »

Une étude mondiale du Hiring Lab d’Indeed constate des écarts importants dans l’adoption de l’IA entre pays, classes d’âge, entreprises et types de métiers. La solution pour les résorber passerait avant tout par la formation et le soutien du top management. Lire la suite

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• Philippe Ducellier, Rédacteur en chef adjoint

Magazine Storage 41 : la sauvegarde n’a plus rien à voir

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Qu'est-ce que la science des données (Data Science) ? Le guide ultime

La science des données (data science) est le domaine qui consiste à appliquer des techniques d'analyse avancées et des principes scientifiques afin d'extraire des informations précieuses à partir de données pour la prise de décisions commerciales, la planification stratégique et d'autres utilisations. Elle revêt une importance croissante pour les entreprises : les informations générées par la science des données aident les organisations à accroître leur efficacité opérationnelle, à identifier de nouvelles opportunités commerciales et à améliorer leurs programmes de marketing et de vente, entre autres avantages. En fin de compte, elles peuvent leur procurer des avantages concurrentiels par rapport à leurs rivaux. Lire la suite

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• Craig Stedman, Editor at Large

Cowork : Anthropic teste Claude Code au-delà de la programmation

Cowork reprend les grandes lignes de Claude Code et les adapte à la majorité des tâches impliquant l’usage d’un ordinateur. À l’instar de Computer Use, l’outil est une expérience grandeur nature. Anthropic assume cette approche risquée et entend les multiplier pour nourrir sa galerie de produits. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

SAP achalande ses solutions retail avec de l’IA

SAP prépare une nouvelle génération d’outils IA à destination de la grande distribution. Le but est d’unifier les données (ventes, stocks, clients et fournisseurs) pour en tirer plus d’insights opérationnels. Lire la suite

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• Don Fluckinger, Journaliste

Qu'est-ce que l'échantillonnage de données ?

L'échantillonnage de données est une technique d'analyse statistique utilisée pour sélectionner, manipuler et analyser un sous-ensemble représentatif de points de données afin d'identifier des modèles et des tendances dans l'ensemble de données plus large examiné. Il permet aux scientifiques des données, aux modélisateurs prédictifs et autres analystes de données de travailler avec un sous-ensemble de données plus petit et plus facile à gérer, plutôt que d'essayer d'analyser l'ensemble des données. Grâce à un échantillon représentatif, ils peuvent créer et exécuter des modèles analytiques plus rapidement, tout en produisant des résultats précis. Lire la suite

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• Jacqueline Biscobing, Senior Managing Editor, News
• Kinza Yasar, Technical Writer
• Robert Sheldon

Slackbot, une autre porte d’entrée vers les agents IA

Avec Slackbot, la filiale de Salesforce revoit ses fonctions de recherche IA et commence à y intégrer l’IA agentique. L’interface doit être la porte d’entrée vers les agents IA de Salesforce et des acteurs tiers. Lire la suite

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• Gaétan Raoul, LeMagIT

Qu'est-ce que le data mining ?

Le data mining consiste à trier de grands ensembles de données afin d'identifier des modèles et des relations pouvant aider à résoudre des problèmes commerciaux grâce à l'analyse des données. Les techniques et les outils de data mining aident les entreprises à prévoir les tendances futures et à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Lire la suite

par

• Adam Hughes
• Craig Stedman, Editor at Large
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor

Qu'est-ce que l'étiquetage des données ?

L'étiquetage des données est le processus qui consiste à identifier et à marquer des échantillons de données couramment utilisés dans le cadre de la formation des modèles d'apprentissage automatique (ML). Ce processus peut être manuel, mais il est généralement effectué ou assisté par un logiciel. L'étiquetage des données aide les modèles d'apprentissage automatique à faire des prédictions précises. Il est également utile dans des processus tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale. Lire la suite

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• Ivy Wigmore
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor
• Cameron Hashemi-Pour, Former Site Editor

Qu'est-ce que Dall-E et comment fonctionne-t-il ?

Dall-E est une technologie d'intelligence artificielle (IA) générative qui permet aux utilisateurs de créer des images en soumettant des invites textuelles. En coulisses, Dall-E utilise des technologies avancées de conversion de texte en graphique pour transformer des mots simples en images. Dall-E est un réseau neuronal entraîné qui peut générer des images entièrement nouvelles dans une variété de styles en fonction de l'invite de l'utilisateur. Lire la suite

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• Sean Michael Kerner
• Robert Sheldon

Qu'est-ce qu'un réseau neuronal convolutif (CNN) ?

Un réseau neuronal convolutif (CNN) est une catégorie de modèle d'apprentissage automatique. Plus précisément, il s'agit d'un type d'algorithme d'apprentissage profond qui convient particulièrement bien à l'analyse de données visuelles. Les CNN sont couramment utilisés pour traiter des tâches liées aux images et aux vidéos. Et, comme les CNN sont très efficaces pour identifier des objets, ils sont fréquemment utilisés pour des tâches de vision par ordinateur, telles que la reconnaissance d'images et la reconnaissance d'objets, avec des cas d'utilisation courants incluant les voitures autonomes, la reconnaissance faciale et l'analyse d'images médicales. Lire la suite

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• Rahul Awati
• Lev Craig
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor

Qu'est-ce que l'IA conversationnelle (intelligence artificielle conversationnelle) ?

L'IA conversationnelle, également appelée intelligence artificielle conversationnelle, est un type d'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, traiter et générer le langage humain. Les modèles d'IA conversationnelle sont entraînés à l'aide de grandes quantités de données et fonctionnent grâce à une combinaison d'apprentissage automatique (ML), de traitement du langage naturel (NLP) et d'autres processus. Lire la suite

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• Cameron Hashemi-Pour, Former Site Editor
• Alexander S. Gillis, Technical Writer and Editor

Okta : Cap sur la protection des identités de l’IA agentique

Pas de diversification débridée pour le spécialiste de l’identité qui mise sur sa R&D pour contrer l’arrivée de Palo Alto sur son cœur de marché. Okta consacre ses ressources à conquérir le marché de l’IA agentique. Lire la suite

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• Alain Clapaud

Attaque réelle par clonage vocal utilisant l’IA : étude de cas d’un exercice

Grâce à l’IA, les campagnes d’ingénierie sociale sont plus efficaces que jamais. Dans cette étude de cas de « red team », découvrez comment le clonage vocal a permis de tromper un utilisateur professionnel expérimenté. Lire la suite

par

• Rob Shapland