Livres blancs

GPT-5.6, Gemini 3.6, Grok 4.5, GLM-5.3, Kimi K3, Qwen3.8-Max, DeepSeek V4... En trois mois, sept modèles phares se sont succédé, chacun optimisé pour un usage précis. Nous publions aujourd'hui un livre blanc qui présente 8 familles de modèles (Anthropic, OpenAI, Google, xAI/SpaceXAI, Z.ai, Moonshot AI, Alibaba, DeepSeek), avec pour chacune : → Une fiche technique et une analyse SWOT → Une matrice de choix par cas d'usage métier → 5 scénarios concrets de routing multi-modèles

98 % des équipes FinOps pilotent aujourd'hui des dépenses IA. Elles étaient 31 % il y a deux ans. La bascule a été plus rapide que la gouvernance. Résultat : les factures sont arrivées avant les cadres pour les maîtriser. Avec l'agentique, le problème change de nature. Un agent qui raisonne, appelle des outils, délègue à d'autres agents et itère jusqu'à converger génère un coût qui dépend de son propre parcours de résolution, non déterministe par construction. Deux exécutions

En 2026, la question n'est plus de savoir si votre organisation utilise l'IA. La quasi -totalité des grandes entreprises européennes a déployé des copilotes, lancé des POCs, et annoncé une stratégie IA. Mais savez -vous réellement où vous en êtes ? McKinsey estime que seulement 11 % des organisations exploitent réellement l'IA en production à l'échelle. L'écart entre le discours et la réalité semble réel . C'est précisément pour répondre à cet écart que Gabriel Greenfield a c

L'intelligence artificielle a quitté le terrain expérimental. Elle est désormais en production dans la plupart des grandes organisations, et les agents autonomes — capables de planifier, décider et agir sans intervention humaine continue — s'installent dans les processus métier critiques. Le déploiement n'est plus la question. La maîtrise l'est. Les chiffres récents convergent : 80 % des dirigeants considèrent que l'IA agentique sera critique pour la survie de leur entreprise