Insights du blog
Insights technologiques et réflexions sectorielles
Partage de notre expérience pratique et de nos insights de pointe dans les domaines de l’IA, de l’automatisation et du développement logiciel
Comment définir les critères d'acceptation des projets IA ? Fonctionnalité, performance, sécurité : rien ne doit être négligé
L'acceptation des projets IA est bien plus complexe que celle des logiciels traditionnels. Cet article propose un modèle complet de critères d'acceptation pour les projets IA, couvrant quatre dimensions : fonctionnalité, performance, sécurité et efficacité.
Pourquoi 80 % des projets d’IA ne passent pas en production ? Les 7 pièges de la livraison et comment les éviter
La livraison d’un projet d’IA diffère fondamentalement d’un projet logiciel classique. Cet article analyse 7 pièges fréquents et les stratégies pour y faire face, afin de faire passer votre projet d’IA du stade de démonstration à la production.
Vos données critiques ne peuvent pas aller dans le cloud ? L'architecture IA hybride garde les données sur site et les capacités dans le cloud
Analyse des principes de conception d'une architecture IA hybride, incluant la classification des données, la stratification des modèles, le routage du trafic, pour aider les entreprises à concilier sécurité et coûts.
Comment l'automatisation par l'IA évoluera de la RPA aux agents intelligents en 2026 ?
La RPA traditionnelle ne peut exécuter que des règles fixes. Comment la nouvelle génération d'automatisation par l'IA donne-t-elle aux processus métier la capacité de réflexion ? Cet article explore en profondeur le parcours d'évolution technologique de l'automatisation par l'IA, la conception de l'architecture centrale et la mise en œuvre en entreprise.
Comment effectuer un déploiement privé de grands modèles ? Les 7 étapes, de la sélection à la mise en service
Guide détaillé pour les entreprises : comment choisir un grand modèle open source, évaluer les besoins en puissance de calcul, déployer des services d’inférence, et mettre en place une IA privée sans que les données ne sortent du réseau interne.
Comment l'IoT+IA se déploie dans l'industrie manufacturière ? De la collecte de données à la décision intelligente, une pratique complète
Du choix des capteurs au déploiement des modèles d'IA, nous partageons l'expérience et les écueils rencontrés sur plusieurs projets industriels. Cet article expose de manière structurée le chemin complet de mise en œuvre de l'IoT+IA, les choix technologiques et les retours d'expérience concrets.