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Intelligence Artificielle et Data Science

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Opinions : Intelligence Artificielle et Data Science

  • 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 projets et en optimisent les coûts. 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 données des entreprises et leurs objectifs, souvent bien plus rationnels, appellent à une forme de frugalité. Lire la suite

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E-Handbooks : Intelligence Artificielle et Data Science

  • RPA : trois approches fournisseurs de l’automatisation

    L’intérêt porté au RPA ne se dément pas dans un contexte de réduction des coûts et de recherche accrue d’automatisation. Entre spécialistes et éditeurs généralistes, les innovations qui entourent l'automatisation robotisée des processus (Robotic Process Automation) sont de plus en plus nombreuses. Avec ce document, nous vous proposons trois approches : le RPA comme brique de base de l’automatisation, dans un contexte cloud ou bien intégré à une approche plateforme. Lire la suite

  • Stratégie DSI #19 : 5 conseils pour adopter le machine learning

    Analytics, automatisation du SI, IA appliquée à la cybersécurité : ces trois tendances fortes des investissements IT à venir dans les entreprises s’appuient toutes sur le Machine Learning, ces logiques d’apprentissage automatisé à des fins d’amélioration des performances logicielles. Dans ce numéro 19 de notre série Stratégie DSI, nous vous proposons 5 conseils pour vous aider à comprendre et adopter le ML au sein de votre entreprise. Lire la suite

  • Stratégie DSI #18 : Comment l’IA s’impose dans les nouveaux paradigmes de la cybersécurité

    Renseignement sur les menaces, XDR, SASE, ZeroTrust… les nouveaux concepts de la cybersécurité ont tous un point commun : ils intègrent dans les paradigmes sur lesquels ils s’appuient une bonne dose d’Intelligence Artificielle (IA). La sécurité est même certainement le premier usage de ce qui est appelé à devenir un pilier durable du SI. Voyons dans ce numéro 18 de Stratégie DSI – le supplément orienté CIO du MagIT – comment les deux approchent se marient pour améliorer la protection et la réponse aux menaces qui pèsent sur le SI. Lire la suite

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Guides Essentiels : Intelligence Artificielle et Data Science

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