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DATA, IA 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 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. Lire l’article DATA, IA 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. Lire l’article DATA 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. Lire l’article IA IA générative en entreprise : usages, efficacité et conditions de mise en œuvre L’IA générative s’impose progressivement dans les entreprises, mais son intérêt ne se mesure pas à l’adoption seule. La vraie question est plus opérationnelle : sur quelles tâches améliore-t-elle réellement l’efficacité, et à quelles conditions ? Rédaction, synthèse, recherche d’information, documentation ou support interne : les gains les plus concrets apparaissent surtout là où les usages… Lire l’article IA IA souveraine : maîtriser les données, modèles et infrastructure L’IA s’installe dans les usages métier, mais une question devient centrale : comment garder la main sur les données, les modèles et l’infrastructure qui les fait tourner ? L’IA souveraine apporte une réponse concrète à cet enjeu de maîtrise, à la croisée de la sécurité, de la conformité et de l’autonomie technologique.
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