Avantage concurrentiel IA : comment le construire
L’intelligence artificielle n’est plus un avantage concurrentiel futur abstrait ; elle est présente et active aujourd’hui dans les organisations leaders mondial…
Écosystèmes numériques : l’IA comme atout de plateforme
Les modèles économiques évoluent profondément et structurellement sous l’effet de la numérisation accélérée et de l’intelligence artificielle croissante. Au-del…
Transformation et compétitivité IA : anticiper les changements du marché
Les marchés changent de plus en plus vite et les cycles de disruption continuent à s’accélérer sous l’effet de la technologie et de la globalisation. Les entrep…
Risques IA : les gérer à travers une bonne gouvernance
L’intelligence artificielle transforme les organisations à une vitesse sans précédent, ouvrant des opportunités considérables tout en introduisant des défis maj…
Gouvernance données et gouvernance IA : pourquoi elles ne peuvent pas être séparées
La gouvernance données et la gouvernance IA ne sont pas deux sujets distincts. C’est un continuum. Vous ne pouvez pas avoir une IA gouvernée sans données gouver…
Comité d’éthique IA : faut-il en créer un
Un comité IA piloté par des responsables IT et des métiers gère la sélection des projets et le déploiement. Mais qui se pose les questions éthiques ? Qui veille…
Qui décide vraiment en matière d’IA : architecture décisionnelle
Une stratégie IA brillante restera inerte sans une architecture décisionnelle claire. Trop souvent, les organisations se demandent : qui valide un projet IA ? Q…
Créer une fonction IA dans votre entreprise
Structurer une fonction IA ne signifie pas recruter une armée de data scientists. C’est d’abord organiser la gouvernance, la plateforme technique, la sélection …
Change management IA : les clés pour embarquer votre équipe
Le déploiement d’une solution IA ne relève pas seulement de l’informatique. C’est une transformation organisationnelle qui exige une conduite du changement rigo…
Du pilote au déploiement : scaling up vos projets IA avec succès
La majorité des projets IA meurent au passage du pilote à la production réelle. Un pilote réussit dans une équipe limitée (cinquante utilisateurs, trois mois, c…