« Le consensus omniprésent est que l’intelligence artificielle est à l’aube d’une révolution de nos méthodes d’apprentissage, de communication, d’interaction avec le monde… et de réflexion. […] L’Intelligence artificielle façonne notre monde ; la manière dont nous la développons et l’utilisons déterminera son impact futur. »
De nombreuses données sont facilement accessibles sur Internet, qu’elles soient publiques ou privées, elles sont mises à la disposition du public de manière libre et gratuite. Cela peut inclure des données gouvernementales, des données de recherche, des données commerciales, etc.
L’ Open Data concerne des données produites et collectées par les services publics. En effet, la loi LCEN de 2016 a marqué un tournant en consacrant le passage d’une logique de communication ponctuelle des documents administratifs à une logique d’ouverture par défaut des informations détenues par les administrations.
La mise en Open Data peut toutefois impliquer, en recoupant les informations publiques mises à disposition (adresses par exemple), la possibilité d’ identifier ou de réidentifier des personnes physiques. À ce titre, la CNIL appelle l’attention des administrations dans de nombreuses communications sur la nécessité de protéger les données personnelles des administrés, le cas échéant en anonymisant la donnée personnelle pour éviter toute violation à la RGPD.
Aujourd’hui, le Trade Finance, un métier documentaire, est activement à la recherche d’innovations pour faire face aux défis et aux besoins évolutifs du commerce international. La blockchain offre des opportunités significatives au TF. En utilisant des registres distribués, des contrats intelligents (smart contracts) et des jetons non-fongibles (NFT) qui sont des actifs numériques, elle peut redessiner l’ensemble des process du Trade finance et le moderniser.
Le monde de la Tech s’affole depuis novembre 2022 avec l’arrivée révolutionnaire de ChatGPT. Mais cette nouvelle IA en laissera quelques-uns dubitatifs voir inquiets
A l’heure de la démocratisation du digital, les objets connectés ont inondé notre quotidien. Transports, maison, santé, quel que soit le domaine, ils font parties intégrantes de notre vie et nous accompagnent tous les jours, que ce soit au travail, à notre domicile ou durant nos loisirs. De la montre, au robot de cuisine en passant par l’assistant qui permet de contrôler les fonctionnalités de son logement ou encore l’aspirateur connecté sans oublier le traditionnel smartphone, nous assistons à une véritable révolution ! Tout est fait pour intégrer ces objets à notre quotidien en les rendant indispensables, tellement indispensables que l’on est amené à se questionner : Comment faisions-nous avant ?
Lors du WWDC 2022 (Worldwide Developers Conference), Apple a annoncé le lancement d’Apple Pay Later, un paiement en quatre fois sans frais, adossé à Apple Pay ; moyen de paiement qui a dépassé Mastercard en montant total de transactions en 2021.
La qualité des données est un enjeu fondamental, et non négociable, pour toutes les entreprises qui ont fait des données un élément central de leur organisation. Avec le développement à grande échelle du numérique dans le monde entier, la quantité de données générées continue d’augmenter en conséquence et il est alors très facile pour une entreprise d’en accumuler en grande quantité sans se préoccuper de leur qualité. Notamment avec la grande multiplicité des sources de collecte de données. Mais attention, quantité ne rime pas avec qualité.
Avec un chiffre d’affaires de 150 milliards d’euros et 1,5 million d’emplois, le secteur du bâtiment et de la construction est l’un des piliers de l’économie française, représentant 15% du produit intérieur brut.
Des outils d’automatisation via les techniques d’IA et de machine learning sont plausibles pour le domaine de la conformité. En particulier, dans le cadre de la LCB-FT, on peut imaginer l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage non-supervisé pour la détection de comportements anormaux.
Découvrez le sens bien particulier du terme « Learning » de « Machine Learning » à travers deux concepts d’apprentissage d’algorithmes.