Le blog des inventifs
Catégorie : DATA
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Agents IA data : guide 2026
Les outils d’observabilité détectent une anomalie ; un agent IA la diagnostique, propose une remédiation, et parfois l’exécute lui-même. Ce basculement de la détection vers l’action redéfinit la manière dont les pipelines data sont surveillés.
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Cloud Data Platform 2026 : comment faire le bon choix
Derrière le bruit des éditeurs, un seul constat revient systématiquement sur le terrain : les entreprises qui ratent leur cloud data platform ne se sont pas trompées d’outil. Elles se sont trompées de méthode. Elles ont choisi avant de comprendre leurs besoins réels, et elles paient la facture pendant des années.
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Qualité des données et IA : pourquoi les projets échouent
Gartner le confirme : 60 % des projets IA seront abandonnés faute de données fiables. Pourtant, derrière ce constat se cache une bonne nouvelle, ce problème est identifiable et traitable. À condition de comprendre qu’il n’est pas technique, mais organisationnel.
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Qu’est-ce qu’une data marketplace ? Définition, exemples et cas d’usage
Dans beaucoup d’organisations, accéder à une donnée simple (le chiffre d’affaires d’une filiale, le taux de retour d’un produit) prend encore plusieurs jours. Pas parce que la donnée n’existe pas. La data marketplace résout précisément ce problème en changeant la façon dont les données circulent et sont consommées.
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Les 7 shifts majeurs de l’observabilité des données en 2026
Découvrez les 7 shifts 2026 qui comptent et qui expliquent pourquoi les organisations “matures” ajoutent à la qualité la résilience, les preuves, et même la sobriété.
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Projet IA : auditer la qualité des données avant le lancement
Peu importe le projet IA que vous souhaitez lancer, un audit IA est incontournable pour garantir le succès de ce dernier. Dans cet article, découvrez pourquoi et comment auditer vos données efficacement avant tout projet d’intelligence artificielle.
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Top 3 des outils de la gouvernance des données
Choisir le bon outil de gouvernance des données peut faire toute la différence dans le pilotage de votre projet data.
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gouvernance des données : 4 erreurs fréquentes à eviter
Vous investissez dans l’IA et l’automatisation ? Ces erreurs pourraient nuire à la bonne conduite de vos projets.
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qualité des données : prérequis de toute automatisation réussie
Dans votre métier vous êtes en charge de l’automatisation des processus ? Vous êtes certainement d’avis qu’elle est incontournable pour améliorer l’efficacité opérationnelle, réduire les coûts. Par ailleurs, de nombreux projets d’automatisation ne connaissent pas de succès…non pas à cause de la technologie, mais à cause d’une donnée de mauvaise qualité.
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Data lineage : comment assurer la traçabilité de vos données ?
Votre entreprise collecte des données en permanence. Vous souhaitez connaitre leur origine ainsi que d’autres détails sur leur collecte, leur transmission. C’est le principe du lignage des données. Nous vous en parlons.
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Comment mettre en place un data catalog ?
Vous est-il déjà arrivé de passer du temps à rechercher en vain des informations au sein de votre organisation ? Bon nombre d’utilisateurs se perdent dans la recherche des données, dans l’identification des sources de qualité. Le data catalog répond à ce besoin. Dans cet article, nous verrons comment le mettre en place.
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Comment créer un cadre de gouvernance des données efficace ?
Le cadre de gouvernance des données renforce la valeur des données d’une organisation qui a le souci d’assurer la qualité, la sécurité et la conformité de ses données.
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Désinformation et sécurité : la lutte des entreprises
La désinformation touche les gouvernements, les individus et les entreprises. Gartner a relevé cette menace dans ces tendances technologiques pour 2025
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Gouvernance de l’IA : enjeux, bonnes pratiques et perspectives
En réponse aux dérives de l’IA, la gouvernance vient assurer la conformité et l’éthique des modèles d’IA. Elle établit le cadre de ces modèles.
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Agents d’ia : de la tendance à l’industrialisation
Les agents d’intelligence artificielle (IA) s’imposent comme un levier concret d’optimisation et d’innovation. En 2026, l’enjeu n’est plus seulement d’expérimenter, mais d’industrialiser : intégrer ces agents dans les processus, les systèmes et la gouvernance, avec des résultats mesurables (qualité, coûts, délais) et un cadre de contrôle adapté.
