Thématique du numérique : IA & automatisation

Ensemble des notions liées à l’intelligence artificielle, aux algorithmes, aux modèles et aux systèmes d’automatisation appliqués aux services, processus et contenus numériques.

  • Data Scientist

    Le data scientist est un expert qui utilise des techniques avancées de machine learning et de deep learning pour développer des modèles prédictifs complexes, met en place des automatisations de processus d’analyse C’est un scientifique avec une solide compréhension des statistiques, de la programmation et des domaines spécifiques de l’analyse des données. Voir aussi :…

  • Dette logicielle avec l’IA

    La dette logicielle avec l’IA désigne l’accumulation de risques techniques, fonctionnels ou éthiques résultant de l’intégration non maîtrisée de suggestions ou de code généré par une intelligence artificielle dans un projet logiciel sans validation, documentation, test ou compréhension suffisante. C’est une forme moderne de dette technique, amplifiée par la vitesse, l’opacité et la fausse confiance…

  • Directeur de l’IA – Chief AI Officer

    Dirigeant responsable de la stratégie, de l’éthique et du déploiement organisationnel de l’intelligence artificielle au sein d’une entreprise ou d’une institution. Il ne conçoit pas les modèles d’IA lui-même, mais définit comment l’IA peut créer de la valeur métier tout en respectant les cadres juridiques, éthiques et sociétaux en constante évolution. Mission principale Transformer l’IA…

  • Edge computing pour l’IA

    L’edge computing consiste à exécuter l’inférence IA sur des serveurs proches géographiquement de l’utilisateur (« edge nodes »), plutôt que dans un data center centralisé. Plutôt que d’envoyer une requête à un serveur situé à des milliers de kilomètres, l’inférence est traitée sur un point de présence (PoP) local — par exemple, un serveur de…

  • Évolution de l’IA

    L’évolution de l’IA désigne la progression des systèmes d’intelligence artificielle, du calcul automatique rigide vers des capacités de plus en plus humaines : apprendre, s’adapter, prédire, comprendre le langage, puis créer. Les 6 couches de complexité de l’IA Chaque couche repose sur la précédente. Plus on monte, plus l’IA devient intelligente, autonome et proche de…

  • Fausse IA

    La « fausse IA » désigne des fonctionnalités présentées comme de l’intelligence artificielle, mais qui reposent en réalité sur des règles prédéfinies, des automates simples ou des algorithmes classiques sans apprentissage, sans adaptation ni compréhension du contexte. C’est souvent du marketing technologique : on colle l’étiquette « IA » à un outil pour le rendre…

  • Google Antigravity

    Google Antigravity est une plateforme de développement agentic (basée sur des agents IA) conçue pour transformer la manière dont on code. Il s’agit d’un Ide agentic pour produire du code. Il délègue à des agents IA la planification, l’exécution et la vérification de tâches de développement complexes, via une interface de type « Mission Control…

  • GPU AI

    Un GPU AI, Graphics Processing Unit for Artificial Intelligence est une unité de traitement graphique (GPU) spécialement utilisée pour exécuter des tâches liées à l’intelligence artificielle (IA). Contrairement aux processeurs classiques (CPU), les GPU sont optimisés pour effectuer un grand nombre de calculs en parallèle, ce qui les rend particulièrement adaptés aux modèles d’apprentissage profond…

  • Grand modèle de langage

    Un grand modèle de langage (ou LLM) est un système d’intelligence artificielle entraîné sur une quantité massive de textes (livres, sites web, code, forums…) pour comprendre et générer du langage humain de façon statistiquement cohérente. Il ne « comprend » pas au sens humain, mais prédit habilement le mot ou la phrase la plus probable…

  • IA Act

    Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA Act) établit une classification par niveaux de risque pour encadrer les systèmes d’IA en fonction de leur impact potentiel sur les droits fondamentaux, la sécurité et le bien-être des personnes. 1. Risques inacceptables (Unacceptable Risk) 2. Risques élevés (High-Risk) 3. Risques limités ou minimes (Limited or Minimal Risk)…