Intelligence Artificielle

Il y a quelques semaines, une société d'asset management m'a contacté avec une conviction un peu candide : "On veut tester Open Claw en interne et déployer ça à grande échelle pour renverser le marché. Combien de temps ça prend ?" J'ai retourné la question. Trois semaines, m'ont-ils dit. Budget : quelques milliers d'euros. La poudre aux yeux agentique a un certain charme, il faut bien l'avouer. Alors à chaque fois, je dois expliquer la même chose : ce qui impressionne dans u

Nous avons participé hier au wébinaire "Explosion de l'IA : A quel prix énergétique ?" organisé par les Conseillers du Commerce Extérieur, et dont est tiré le schéma d'illustration (source : baromètre 2025 EY - France Datacenter - ARCEP - ADEME), qui illustre parfaitement une tension que nous connaissons constamment : comment vendre de la transformation digitale responsable tout en déployant des outils dont l'empreinte énergétique est structurellement croissante ? Les chiffre

Cette question est intéressante parce qu'elle est posée, neuf fois sur dix, par des entreprises qui ont déjà beaucoup investi. Copilot déployé à 3 000 personnes. ChatGPT Enterprise activé. Équipe data science depuis cinq ans. Hackathons. Conférences. Posts LinkedIn. Et pourtant, la big picture tarde à se dégager, sous l'effet soit d'une inertie vaguement hostile, soit de cette prolifération venant du terrain qui accompagne les déploiements des technologies depuis la vague dig

79% des organisations font face à des défis sérieux dans l'adoption de l'IA en 2026 : une hausse à deux chiffres par rapport à 2025. 54% des dirigeants C-suite admettent que l'IA est en train de "déchirer leur entreprise" (rien que ça). Et malgré des investissements massifs (59% des entreprises injectent plus d'un million de dollars par an dans l'IA), seuls 29% voient un ROI significatif de la GenAI, et 23% des agents IA. Ce n'est pas un problème de technologie. C'est un prob

Depuis plusieurs années, nos missions de transformation nous confrontent à une question récurrente chez nos clients : comment relier en un seul système l'innovation, la conformité réglementaire, et le pilotage de la transformation ? Concernant l'IA agentique, ce sont des rencontres différentes selon les contextes — le directeur des risques d’une banque régionale, le DSI d’un groupe d’assurances, le responsable de l'IA éthique d'un laboratoire — qui pointent souvent le même an

Comment Gabriel Greenfield a conduit sa certification CyberVadis — et s'est métamorphosée en tiers de confiance numérique. Il y a quelques semaines, un client grand compte nous a adressé une demande que nous connaissions bien dans sa forme, mais que nous n'avions jamais encore affrontée dans sa plénitude : fournir une attestation CyberVadis pour poursuivre la relation commerciale. Un questionnaire de 32 contrôles couvrant la gouvernance, la protection des données, la sécurité

Ces deux périmètres se recoupent mais ne se superposent pas. Ils répondent à des questions fondamentalement différentes. La gouvernance des agents IA s'intéresse aux entités : qu'est-ce qu'un agent, qui le possède, comment il est construit, comment il est autorisé à opérer. C'est une gouvernance statique. Elle couvre le cycle de vie de l'agent lui-même — conception, déploiement, habilitation, audit, désactivation — et les questions de responsabilité qui lui sont attachées (qu

Chez Gabriel Greenfield, nous accompagnons des organisations qui ont investi des années dans leur gouvernance des données. Et aujourd'hui, beaucoup d'entre elles posent la même question : "Notre Data Gouvernance nous prépare-t-elle à gouverner l'IA ?" Oui, mais pas automatiquement. Les fondations sont là. La traduction, elle, doit être construite consciemment. Voici les 10 piliers de cette traduction, avec ce que nous observons concrètement sur le terrain. ① Qualité des donné

La semaine dernière, j'ai participé à un module de formation à la National University of Singapore, animé par Akina Ho, executive coach et professeure associée au NUS School of Computing. Le sujet : comment les grandes firmes de conseil intègrent désormais des tests d'interaction avec l'IA dans leurs processus de recrutement. Ce que j'ai entendu m'a interpellé. C'était surprenant, et logique. L'IA ne cache rien. Elle révèle tout. Avant que l'IA entre dans les salles de recrut

Il y a quelques semaines, j'ai posé une question à Claude : "Produis-moi une analyse de benchmark sectoriel sur la maturité digitale des sociétés d'asset management à Hong-Kong." En quatre minutes, j'avais quarante pages structurées, sourcées, avec des recommandations. Ce travail aurait mobilisé un consultant junior pendant une semaine. Et franchement ? Le résultat était exploitable et actionnable. Je dirige un cabinet de conseil spécialisé en transformation IA. J'aurais pu t

Une compagnie financière décide de transformer son back-office grâce à l'intelligence artificielle agentique. Les cas d'usage s'empilent sur les slides : extraction automatique de données depuis les documents, instruction automatisée des processus, contrôles métiers intelligents, détection d'anomalies sur les flux, priorisation algorithmique... L'objectif affiché est ambitieux, et il serait tentant de considérer la conformité comme un boulet qu'on pourra trainer demain (mais

80 % des dirigeants considèrent que l'IA agentique sera critique pour la survie de leur entreprise d'ici 2027 (Cisco/Omdia, 2025). Pourtant, Deloitte révèle que seulement 11 % des organisations l'utilisent réellement en production, et Gartner prédit que plus de 40 % des projets agentiques seront abandonnés avant fin 2027. L'écart n'est pas technologique. Il est gouvernanciel. L'IA agentique : une rupture qui mérite une réponse à la hauteur Les agents IA sont des systèmes capa

Ne construisons pas des applications d'IA. Construisons des applications pensées pour le trajet vers l'IA. Rome ne s'est pas faite en un jour, et le déploiement de l'IA en entreprise non plus. Nous sommes pétrifiés par une forme de sidération qui nous promet la vague, et nous courons comme des poulets sans tête en attendant le désastre ultime : la prise de contrôle des forces de travail par la robotisation IA. De cette manière, nous pensons en rupture, en disruption, alors

Tout n'est pas IA. Et c'est précisément ce qui rend l'IA puissante. L'IA ne remplace pas vos applications. Elle les enrichit. Il y a une confusion tenace dans les directions générales et les DSI depuis deux ans : l'idée que l'intelligence artificielle serait une technologie de remplacement. Qu'il faudrait refaire les applications, repenser les systèmes, tout recommencer sur de nouvelles bases pour "passer à l'IA". Ce n'est pas ce que nous observons. Ce n'est pas ce que nous c

Contexte Dans le contexte d’une mission de Data Science/Intelligence Artificielle, Gabriel Greenfield accompagne un client sur des projets liés aux énergies renouvelables. A ce jour, nos travaux concernent des projets d’énergie solaire (photovoltaïque) et des projets purement techniques (statistique, développement informatique) en interne chez le client. Nos réalisations Calcul automatisé et journalier de métriques (ex : température moyenne des capteurs) sur un site photovo

La dernière décennie a été marquée par la révolution du « data-first ». Les entreprises se sont empressées de collecter des mesures, de créer des tableaux de bord et de laisser les algorithmes guider leurs décisions. Mais que se passerait-il si cette approche avait involontairement mis de côté quelque chose d'aussi précieux : la compréhension approfondie des processus métier et l'expertise humaine ? Les conséquences imprévues du « Data-First » Ce document révèle une tendance