Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning
Malgré de bons retours sur investissement, de nombreuses entreprises manquent encore de fondations essentielles pour une utilisation efficace de l’IA, telles que des données de qualité, des politiques de gouvernance et des formations adaptées.
OpenAI publie GPT‑5 sur sa plateforme API, qualifié SOTA (State-Of-The-Art) dans les principaux benchmarks de codage, avec un score de 74,9 % sur SWE-bench Verified et de 88 % sur Aider Polyglot.
L’heure n’est plus au buzz, mais à la création de valeur, à la concrétisation entre sécurité, industrialisation et agilité opérationnelle. Pour Haritha Khandabattu, Senior Director Analyst Gartner, on s’oriente vers une IA durable.
Des fissures apparaissent à mesure que de plus en plus de développeurs utilisent l’IA. Le 2025 Developer Survey de Stack Overflow auprès de plus de 49 000 développeurs du monde entier indique clairement un manque de confiance.
NTT DATA et Mistral AI s’apprêtent à commercialiser et déployer des solutions communes d’IA sécurisées et privées, adaptées aux entreprises, favorisant l’autonomie stratégique de leurs clients.
Dans la course à la mise à l’échelle de l’IA, certaines entreprises ont déjà commencé à se démarquer, selon une enquête sectorielle réalisée par le britannique Evident. AXA en tête du premier AI Insurance Index.
Malgré une prise de conscience, les entreprises européennes peinent à déployer l’IA à grande échelle, selon Accenture. Et leur productivité s’en ressent. L’innovation viendra-t-elle des PME, plus nombreuses en Europe ?
Hausse des coûts, manque de clarté de la valeur commerciale, insuffisance des contrôles des risques… Deux projets de genAI sur cinq pourraient être abandonnés. L’« agent washing » n’est pas loin
