Blockchain, data et IA

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La révolution quantique, facteur d’une transition dans la détention du pouvoir

« Dans cette société fébrile, obsédée par le court terme et les effets d’annonces médiatiques et dominée par l’écume des choses, nous devons comprendre qu’il existe un « temps long », qui est de l’ordre du quart du siècle, entre une avancée théorique fondamentale et sa traduction concrète pour le grand public, sous forme de produits, de systèmes ou de services nouveaux. Si l’aventure quantique nous prouve une chose à méditer, c’est qu’il n’existe pas, d’un côté, une Science « pure » et abstraite et de l’autre une Recherche uniquement orientée vers des applications concrètes. Le processus qui va de la découverte théorique à l’invention, l’innovation et la production industrielle de produits et services radicalement nouveaux est un long continuum qu’il faut préparer et alimenter en ayant une vision stratégique et prospective à très long terme de l’évolution scientifique, économique et sociale. » –
Citation de René Trégouët, sénateur honoraire, fondateur du Groupe de Prospective du Sénat.

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Le Big Data au service de la montée en puissance de l’IA Partie 4/4 : Applications dans le monde de l’entreprise : Quel avenir pour l’Intelligence Artificielle ?

Comme nous avons pu le voir, l’Intelligence Artificielle (IA) et le Big Data semblent se diffuser de manière assez rapide et trouver des applications dans des domaines variés et inattendus, que ce soit au sein de l’entreprise ou dans le domaine public. Au cours de leur histoire, le Big Data et l’IA ont eu une évolution non linéaire, une tendance qui semble perdurer et qui risque de s’accroître au cours des prochaines années. Si ces technologies semblent se diffuser massivement ces derniers temps, de nombreux défis émergent déjà pour barrer la route à leur progression. Cette partie n’a pas pour objectif d’être exhaustive, puisque prédire l’avenir est impossible, mais il nous semble toutefois pertinent de lister et de classifier les défis futurs de ces technologies.

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Le Big Data au service de la montée en puissance de l’I.A. Partie 3/4 : L’avènement de l’Intelligence Artificielle et son utilisation

Comme évoqué dans la partie précédente, le Big Data est une évolution particulièrement récente. Celle-ci est étroitement liée au regain d’intérêt vis-à-vis de l’Intelligence Artificielle. En effet, l’Intelligence Artificielle n’est pas une nouvelle technologie. Elle suit des cycles en fonction des apports d’autres technologies. Cependant, avant d’étudier le lien qui existe entre le Big Data et l’Intelligence Artificielle, il est nécessaire de comprendre cette dernière. C’est donc ce domaine qui sera approfondi dans cet article.

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Le Big Data au service de la montée en puissance de l’I. A. Partie 2/4 : Qu’est-ce qu’un projet Big Data ?

Les données en entreprise sont souvent comparées à une nouvelle matière première. Pour expliquer comment la rendre utile, Louis-David Benyayer, chercheur à l’ESCP Europe, utilise dans un article de mai 2016 deux métaphores. D’une part, les données brutes sont à l’image du pétrole : plus les données sont raffinées, travaillées, analysées, plus elles prennent de la valeur par rapport aux données brutes. D’autre part, elles offrent autant de possibilités que le blé après une récolte : il est possible de le transformer tout de suite, ou alors de le stocker pour ressemer l’année d’après. Louis-David Benayer conclut que ce n’est pas la rareté des données qui fait leur valeur mais leur abondance. La donnée demande à être réutilisée. Comment intégrer cette matière première qu’est la donnée dans les projets menés en entreprise ? Il s‘agit d’exploiter les caractéristiques essentielles des Big Data, que l’on peut appeler les 5V.

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Utilisation et transfert de données personnelles sans consentement, en Inde : après Facebook, le BJP dans la tourmente

Un ingénieur français a révélé que l’application du Premier Ministre indien, utilisée par plus de 5 millions de personnes, avait transmis, sans leur consentement, les données de ses utilisateurs à une société américaine. Cette affaire soulève à nouveau la question de la protection des données personnelles et de leur utilisation.

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Intelligence Artificielle et Intelligence Economique : un avenir conjoint ?

Il existe deux manières d’aborder le lien entre Intelligence Artificielle (IA) et Intelligence Economique (IE). La première consiste en une analyse des applications potentielles et des apports de l’IA mise au service de l’IE. La seconde s’apparente à l’utilisation de l’IA comme atout de puissance dans un jeu de guerre économique.

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Le grand réveil du Big Data

« La data est hype, le geek est chic et le marketing ne sera qu’algorithmes et corrélations dans un futur proche. Super, mais c’est plus compliqué que ça. […] » prévoyait déjà Matthieu Llorens dans son article du 14 octobre 2013. Si vous ne vous retrouvez pas dans la jungle des nouvelles technologies qui envahissent nos entreprises et nos salons, c’est tout à fait normal. Et pourtant, ces nouvelles technologies de la transition numérique ont transformé nos process et nos façons de travailler, preuve de leur utilité. Pour répondre à ces difficultés d’appréhension, le club Big Data & Intelligence Artificielle de l’AEGE organise en avril le « Mois du Big Data et de l’Intelligence Artificielle » en collaboration avec le Portail de l’IE.

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[JdR] Data Risk : mise en conformité du RGPD et premiers retours d’expérience

À moins de trois mois de l’entrée en vigueur du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), les Jeudis du Risque se sont rendus le 15 mars dernier à la conférence de l’AMRAE pour évoquer le rôle du Risk manager au sein des projets de mise en conformité numérique ainsi que les premiers retours d’expérience de ces chantiers récents.

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Big Data et Artificial Intelligence

Les données massives, ou plus généralement le numérique, vont transformer de manière drastique notre environnement, tant au niveau économique que sociétal et ce, dans tous les secteurs. Cet évènement majeur et en perpétuelle évolution prend racine dans les années 1980, lorsque la puissance de calcul des ordinateurs commence à augmenter de manière exponentielle.

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