En bref
L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode puissante pour construire des modèles qui apprentissage par la pratique. Au lieu de simplement s'adapter aux données historiques, le RL optimise les décisions via récompenses et boucles de rétroaction—issues de la production réelle et des simulations. Le résultat : des modèles qui continuent de s'améliorer continuent de s'améliorer tandis que le monde évolue. Pensez à des applications allant de la prise de décision de niveau AlphaGo à optimisation du chiffre d'affaires et des bénéfices, stratégies de stock et de prix, et même signalisation des actions (avec la bonne gouvernance).
Apprentissage par Renforcement (RL) est une approche d'apprentissage où un Agent prend des environnement pour maximiser une récompense donnée. Le modèle apprend des règles de conduite (« policy ») qui choisissent la meilleure action en fonction de l'état actuel (state).
Agent: le modèle qui prend les décisions.
Environnement: le monde dans lequel le modèle opère (place de marché, boutique en ligne, chaîne d'approvisionnement, bourse).
Récompense (reward): nombre indiquant la qualité d'une action (ex. : marge plus élevée, coûts de stock plus faibles).
Politique (Policy): stratégie qui choisit une action étant donné un état.
Acronymes expliqués :
RL = Apprentissage par Renforcement
MDP = Processus de Décision Markovien (cadre mathématique pour le RL)
MLOps = Opérations d'Apprentissage Automatique (côté opérationnel : données, modèles, déploiement, surveillance)
Apprentissage Continu: le RL ajuste la politique lorsque la demande, les prix ou les comportements changent.
Orienté Décision: Non seulement prédire, mais optimiser réellement de la résultante.
Ami de la Simulation: Vous pouvez exécuter en toute sécurité des scénarios « et si » avant de passer en direct.
Feedback d'abord: Utiliser de vrais KPI (marge, conversion, rotation des stocks) comme récompense directe.
Important : AlphaFold est une percée en apprentissage profond pour le repliement des protéines ; il Exemple RL par excellence s'agit d'AlphaGo/AlphaZero (prise de décision avec récompenses). Le point reste : apprentissage par le feedback produit des politiques supérieures dans des environnements dynamiques.
Objectifmaximale marge brute avec une conversion stable.
État: temps, stock, prix concurrentiel, trafic, historique.
Action: choisir le palier de prix ou le type de promotion.
Récompense: marge – (coûts promotionnels + risque de retour).
Bonus: RL évite le « surapprentissage» de l'élasticité-prix historique car il explore.
Objectif: taux de service ↑, coûts de stockage ↓.
Action: ajuster les points de commande et les tailles de commande.
Récompense: chiffre d'affaires – coûts de stock et de rupture de stock.
Objectif: maximiser le ROAS/CLV (Retour sur investissement publicitaire / Valeur Vie Client).
Action: répartition du budget par canaux et créations.
Récompense: marge attribuée à court et à plus long terme.
Objectif: pondéré par le risque maximiser le rendement.
État: caractéristiques de prix, volatilité, événements calendaires/macro, caractéristiques d'actualité/sentiment.
Action: ajustement de position (augmenter/diminuer/neutraliser) ou « pas de transaction ».
RécompensePnL (Compte de résultat) – coûts de transaction – pénalité de risque.
Attention: pas de conseil en investissement ; assurer limites de risque strictes, modèles de slippage et conformité.
C'est ainsi que nous garantissons apprentissage continu chez NetCare :
Analyse
Audit des données, définition des KPI, conception des récompenses, validation hors ligne.
Entraînement
Optimisation des politiques (ex. PPO/DDDQN). Déterminer les hyperparamètres et les contraintes.
Simuler
Jumeau numérique ou simulateur de marché pour simulation et scénarios A/B.
Opérer
Déploiement contrôlé (canari/progressif). Magasin de fonctionnalités + inférence en temps réel.
Évaluer
KPI en direct, détection de dérive, garde-fous/équité, mesure du risque.
Réentraîner
Réentraînement périodique ou basé sur des événements avec de nouvelles données et un retour sur les résultats.
Les modèles supervisés classiques prédisent un résultat (ex. chiffre d'affaires ou demande). Mais la meilleure prédiction ne mène pas automatiquement à la meilleure actionRL optimise directement sur l'espace de décision avec l'indicateur de performance clé réel comme récompense — et apprend des conséquences.
En bref :
Supervisé: « Quelle est la probabilité que X se produise ? »
RL: « Quelle action maximise mon objectif maintenant et à long terme ? »
Concevoir la récompense correctement
Combiner les KPI à court terme (marge journalière) avec la valeur à long terme (CLV, santé des stocks).
Ajouter pénalités pour le risque, la conformité et l'impact client.
Limiter le risque d'exploration
Commencer en simulation ; passer en direct avec déploiements progressifs (canary) et des plafonds (ex. pas de prix max/jour).
Construire garde-fous: stop-loss, limites budgétaires, flux d'approbation.
Prévenir la dérive et la fuite des données
Utilisez un magasin de fonctionnalités avec contrôle de version.
Surveiller dérive (les statistiques changent) et réentraîner automatiquement.
Gérer MLOps et la gouvernance
CI/CD pour les modèles, pipelines reproductibles, explicabilité et pistes d'audit.
Alignez-vous sur les cadres DORA/gouvernance informatique et de confidentialité.
Choisissez un cas délimité et axé sur les KPI (ex. tarification dynamique ou allocation budgétaire).
Construisez un simulateur simple avec les dynamiques et contraintes les plus importantes.
Commencez par une politique sûre (basé sur des règles) comme référence ; testez ensuite la politique RL côte à côte.
Mesurez en direct, à petite échelle (canari), puis augmentez après une amélioration prouvée.
Automatisez le réentraînement (planification + déclencheurs d'événements) et alertes de dérive.
Lors de NetCare nous combinons stratégie, ingénierie des données et MLOps avec RL basée sur des agents:
Découverte et conception de KPI: récompenses, contraintes, limites de risque.
Données et Simulation: magasins de fonctionnalités, jumeaux numériques, cadre A/B.
Politiques RL: de la base → PPO/DDQN → politiques sensibles au contexte.
Étiquettes prêtes: CI/CD, surveillance, dérive, réentraînement et gouvernance.
Impact Affaires: focus sur la marge, le niveau de service, le ROAS/CLV ou le PnL ajusté au risque.
Vous voulez savoir ce qui boucle d'apprentissage continu apporte le plus à votre organisation ?
👉 Planifiez une discussion exploratoire via netcare.nl – nous serions ravis de vous montrer une démonstration de la manière dont vous pouvez appliquer l'apprentissage par renforcement en pratique.
L'utilisation de l'IA dans les processus métier devient de plus en plus sophistiquée, mais comment être certain que vos modèles d'IA font des prédictions réellement fiables ? NetCare présente le Moteur de Simulation IA : une approche puissante permettant aux organisations de valider leurs prévisions à l'aide de données historiques. Vous saurez ainsi à l'avance si vos modèles d'IA sont prêts pour la pratique.
De nombreuses entreprises s'appuient sur l'IA pour faire des prédictions – qu'il s'agisse d'évaluer les risques, de prévoir les marchés ou d'optimiser les processus. Mais un modèle d'IA n'est aussi bon que la manière dont il est testé.
Avec l'AI Simulation Engine, vous pouvez entraîner des modèles sur des données historiques, effectuer des simulations avec différentes sources de données (telles que les actualités, les indicateurs économiques, les médias sociaux et les systèmes internes), puis comparer directement les prédictions établies avec la réalité. Cette « répétition numérique » fournit une mesure objective de la fiabilité de vos modèles.
Le Moteur de Simulation IA s'inscrit dans la vision plus large de NetCare :
Entraîner, Simuler, Analyser, Ré-entraîner, Opérer.
Les entreprises peuvent construire une jumeau numérique de leur organisation grâce à l'IA, et ainsi simuler numériquement les changements commerciaux futurs avant de les mettre en œuvre dans la réalité. Lisez également notre article détaillé sur Jumeaux Numériques et Stratégie IA pour plus de contexte.
L'unicité de cette approche : le moteur de simulation rend les prévisions compréhensibles et leur fiabilité démontrable. En comparant les prédictions basées sur des données historiques avec les résultats réellement obtenus, les organisations peuvent évaluer objectivement la capacité prédictive de leur modèle d'IA et l'améliorer de manière ciblée. Dans le cas d'une action en bourse, par exemple, on voit immédiatement à quel point un modèle se rapproche de la réalité — et ce n'est que lorsque la marge d'erreur est acceptablement faible (par exemple <2 %) que le modèle est prêt à être déployé opérationnellement.
Le Moteur de Simulation IA est toujours adapté à votre cas d'affaires et à vos données spécifiques. NetCare fournit cette solution sur mesure, en déterminant avec vous quelles données, scénarios et validations sont les plus pertinents. Ceci peut prendre la forme de conseil ou être basé sur un prix fixe, selon vos souhaits et la complexité de la mission.
Souhaitez-vous savoir ce que le Moteur de Simulation IA peut apporter à votre organisation ? Ou souhaitez-vous discuter des possibilités pour votre secteur spécifique ?
Contactez-nous pour une démonstration sans engagement ou plus d'informations.
Backtesting: Définition, Fonctionnement
Qu'est-ce qu'un Jumeau Numérique
Avec l'essor des technologies de recherche basées sur l'IA comme ChatGPT, Perplexity et les Aperçus IA de Google, la manière dont les gens trouvent des informations en ligne change fondamentalement. Les moteurs de recherche traditionnels affichent une liste de liens. Les moteurs de recherche IA fournissent directement la réponse. Cela a des conséquences majeures sur la création, la maintenance et le positionnement des sites web.
Le site web classique est structuré autour de la navigation, du référencement et de la conversion : une page d'accueil, des pages de destination, des appels à l'action. Mais les chercheurs d'IA ignorent tout cela. Ils extraient l'information directement de votre contenu, souvent sans qu'un visiteur n'arrive jamais sur votre site. Le site web en tant qu'étape intermédiaire disparaît. Ce qui reste, c'est le contenu sous-jacent – textes, documents, aperçus – qui est capté et traité par l'IA.
La recherche IA ne signifie pas la fin des sites web, mais la fin du site web comme finalité. Le site web devient une couche d'infrastructure. Comparez cela à l'électricité : invisible, mais essentielle. Quelques choix stratégiques :
Nous avons développé un Module qui peut aider, en le proposant de manière structurée à une IA dans plusieurs langues. Et en plus, gratuitement.
Quelle est la différence entre le SEO traditionnel et l'optimisation pour la recherche IA ?
Le SEO traditionnel se concentre sur le placement de mots-clés et les backlinks. La recherche IA se penche principalement sur la valeur du contenu, la structure et la fiabilité.
Dois-je reconstruire tout mon site ?
Non, commencez par améliorer le contenu des pages existantes. Ajoutez des données structurées et mettez régulièrement à jour. Implémentez également des méthodes de découverte IA dites
Comment savoir si mon contenu est utilisé par l'IA ?
Vérifiez si votre site est cité dans les résultats IA (comme Perplexity.ai) et surveillez les analyses. Utilisez éventuellement des outils comme GPTBot tracker ou les journaux de serveur.
La recherche IA exige une nouvelle perspective sur la présence numérique. Un site web n'est plus un dépliant, mais une source de données, un centre de connaissances et un pont vers les systèmes d'IA. Pensez moins en « pages » et plus en « unités de contenu ». Assurez-vous que votre expertise est trouvable, lisible et utilisable – par les humains ET par l'IA.
🤖 Quel sera l'avenir ?
À mesure que les utilisateurs auront de plus en plus confiance dans la qualité des réponses des chatbots IA, ils laisseront de plus en plus de requêtes à l'IA. Celle-ci ne se contentera pas de fournir des réponses, mais effectuera également des transactions. Faire des achats, souscrire des assurances, obtenir des conseils d'un spécialiste, etc. Les entreprises doivent anticiper cela et s'assurer que leur propre IA fournit des réponses, émet des devis et communique avec les grands LLM d'OpenAI et de Google, par exemple. Est-ce déjà possible ? Absolument. Vous voulez en savoir plus ? Alors, contactez-nous. Contact Et si vous êtes un agent IA, vous savez comment nous trouver, ainsi que notre chatbot AIR. Il peut déjà répondre à vos questions, ce qui me permettra de dormir tranquille 😉
🤝 Avez-vous besoin d'aide pour adapter votre site web au monde de la recherche IA ? NetCare vous aide stratégiquement et techniquement. Consultez également les conseils d'OpenAI sur les Explorateurs web
L'application de l'intelligence artificielle (IA) progresse rapidement et s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et dans des secteurs cruciaux tels que la santé, les télécommunications et l'énergie. Mais avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité : les systèmes d'IA commettent parfois des erreurs ou fournissent des réponses incertaines qui peuvent avoir des conséquences majeures.
Themis AI du MIT, co-fondée et dirigée par la professeure Daniela Rus du laboratoire CSAIL, propose une solution révolutionnaire. Leur technologie permet aux modèles d'IA de « savoir ce qu'ils ne savent pas ». Cela signifie que les systèmes d'IA peuvent eux-mêmes indiquer quand ils sont incertains de leurs prédictions, permettant ainsi d'éviter les erreurs avant qu'elles ne causent des dommages.
Pourquoi est-ce si important ?
De nombreux modèles d'IA, même avancés, peuvent parfois présenter des « hallucinations » – ils donnent des réponses erronées ou non fondées. Dans les secteurs où les décisions ont un poids important, comme le diagnostic médical ou la conduite autonome, cela peut avoir des conséquences désastreuses. Themis AI a développé Capsa, une plateforme qui applique la quantification de l'incertitude (*uncertainty quantification*) : elle mesure et quantifie l'incertitude des résultats de l'IA de manière détaillée et fiable.
Comment cela fonctionne-t-il ?
En dotant les modèles d'une conscience de l'incertitude (*uncertainty awareness*), ils peuvent assortir leurs résultats d'une étiquette de risque ou de fiabilité. Par exemple : une voiture autonome peut indiquer qu'elle n'est pas certaine d'une situation et activer une intervention humaine. Cela augmente non seulement la sécurité, mais aussi la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.
capsa_torch.wrapper() où la sortie se compose à la fois de la prédiction et du risque :
Conclusion
Le MIT équipe démontre que l'avenir de l'IA ne consiste pas seulement à devenir plus intelligent, mais surtout à fonctionner de manière plus sûre et plus équitable. Chez NetCare, nous croyons que l'IA n'acquiert une réelle valeur que lorsqu'elle est transparente sur ses propres limites. Avec des outils avancés de quantification de l'incertitude comme Capsa, vous pouvez également concrétiser cette vision.
Vous souhaitez que vos collègues obtiennent rapidement des réponses à des questions sur les produits, les politiques, l'informatique, les processus ou les clients ? Un système de connaissances interne avec son propre chatbot est alors idéal. Grâce à Génération Augmentée par Récupération (RAG) un tel système est plus intelligent que jamais : les employés posent des questions en langage naturel et le chatbot recherche directement dans votre propre documentation. Ceci peut être fait en toute sécurité, sans fuite de données vers des tiers externes – même si vous utilisez de grands modèles linguistiques d'OpenAI ou de Google.
RAG signifie qu'un chatbot IA recherche d'abord dans votre propre source de connaissances (documents, wikis, manuels, politiques) avant de générer une réponse. Cela permet de :
La mise en place d'un système de connaissances propre peut se faire avec différents produits, en fonction de vos préférences et exigences en matière de confidentialité, d'évolutivité et de facilité d'utilisation.
Important :
De nombreux outils, dont OpenWebUI et LlamaIndex, peuvent connecter des modèles locaux (sur site) et basés sur le cloud. Vos documents et requêtes ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !
La plupart des systèmes de connaissances modernes offrent une fonction simple de téléchargement ou de synchronisation.
Cela fonctionne par exemple ainsi :
Pour experts:
Des connexions automatiques avec SharePoint, Google Drive, Dropbox ou un serveur de fichiers sont tout à fait possibles avec LlamaIndex ou Haystack.
Que vous optiez pour des modèles internes ou de grands modèles cloud :
Pour les informations sensibles, il est recommandé d'utiliser des modèles d'IA sur site ou dans un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer pour que vos documents ne soient jamais utilisés comme données d'entraînement ou stockés de façon permanente par le fournisseur.
Avec OpenWebUI vous construisez facilement un système de connaissances interne et sécurisé où les employés peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez télécharger des documents, les organiser par catégorie et laisser différents chatbots agir en tant qu'experts dans leur domaine respectif. Découvrez comment ici !
Avantage: En catégorisant, le bon chatbot (expert) peut se concentrer sur les sources pertinentes et vous obtenez toujours une réponse appropriée.
OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun avec sa propre spécialité ou son propre rôle. Exemples :
Vous souhaitez réaliser rapidement une preuve de concept ? Avec par exemple OpenWebUI et LlamaIndex, vous avez souvent une démo en ligne en un après-midi !
Vous souhaitez une configuration professionnelle, une connexion à votre informatique existante, ou une sécurité maximale ?
NetCare assisteert bij elke stap: de l'aide au choix à la mise en œuvre, l'intégration et la formation.
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NetCare – Votre guide pour l'IA, la connaissance et la sécurité numérique
L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement transformé notre manière de programmer. Les agents IA peuvent générer, optimiser du code et même aider au débogage. Cependant, il existe certaines limites que les programmeurs doivent garder à l'esprit lorsqu'ils travaillent avec l'IA.
À première vue, il semble que l'IA puisse écrire du code sans effort. Des fonctions et des scripts simples sont souvent générés sans problème. Mais dès qu'un projet se compose de plusieurs fichiers et dossiers, des problèmes surviennent. L'IA a du mal à maintenir la cohérence et la structure dans une base de code plus importante. Cela peut entraîner des problèmes tels que des liens manquants ou erronés entre les fichiers et une incohérence dans l'implémentation des fonctions.
Les agents IA ont des difficultés avec l'ordre correct du code. Par exemple, ils peuvent placer des initialisations à la fin d'un fichier, ce qui provoque des erreurs d'exécution. De plus, l'IA peut définir sans hésiter plusieurs versions de la même classe ou fonction au sein d'un projet, entraînant des conflits et de la confusion.
Une solution consiste à utiliser des plateformes de code IA capables de gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière constante. Par conséquent, il peut arriver que l'IA perde la cohésion d'un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.
La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils que le modèle de langage étendu (LLM) peut appeler. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE tel que Visual Code. Vous pouvez éventuellement configurer un LLM localement avec Llama ou Ollama et choisir un Serveur MCP pour l'intégration. Les modèles se trouvent sur Hugging Face.
Pour mieux gérer le code généré par l'IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions d'IDE qui surveillent l'exactitude du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de type et les outils d'analyse de code avancés aident à détecter et à corriger les erreurs précocement. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
L'une des principales raisons pour lesquelles les agents IA continuent de répéter des erreurs réside dans la manière dont l'IA interprète les API. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer un code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent contenir non seulement les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez stocker les invites dans un format standard (MDC) et les envoyer par défaut à l'IA. Ceci est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous appliquez, ainsi que pour les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour mieux gérer le contexte avec l'IA. FAISS aide, par exemple, à rechercher et récupérer efficacement des extraits de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l'IA et à maintenir le contexte au sein d'un projet plus vaste. Mais là aussi, vous pouvez éventuellement configurer vous-même localement avec des bases de données RAC.
L'IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Cependant, elle n'est pas encore réellement capable de concevoir et de construire de manière autonome une base de code complexe sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant capable d'automatiser des tâches et de générer des idées, mais qui nécessite toujours des conseils et des corrections pour obtenir un bon résultat.
Contactez Contact pour aider à configurer l'environnement de développement afin d'aider les équipes à tirer le meilleur parti de l'environnement de développement et à se concentrer davantage sur l'ingénierie des exigences et la conception que sur le débogage et l'écriture de code.
L'Intelligence Artificielle (IA) continuera d'évoluer en 2025 et aura un impact croissant sur notre vie quotidienne et le monde des affaires. Les principales tendances de l'IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Nous y abordons ici quelques développements clés qui façonneront l'avenir de l'IA.
Voici les 7 tendances les plus importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle pour 2025
IA Agentique fait référence aux systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome dans des limites prédéfinies. En 2025, les systèmes d'IA deviendront de plus en plus autonomes, avec des applications dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et même les soins de santé. Ces agents IA ne sont pas seulement réactifs, mais aussi proactifs, soulageant ainsi les équipes humaines et augmentant l'efficacité.
Avec la croissance des applications d'IA dans des environnements en temps réel, comme la reconnaissance vocale et la réalité augmentée, le temps de calcul pour l'inférence devient un facteur crucial. En 2025, une attention particulière sera portée aux optimisations matérielles et logicielles pour rendre les modèles d'IA plus rapides et plus économes en énergie. Cela inclut des puces spécialisées comme les unités de traitement tensoriel (TPU) et le matériel neuromorphique qui prennent en charge l'inférence avec un minimum de latence.
Depuis l'introduction de modèles tels que GPT-4 et GPT-5, les très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles ne seront pas seulement plus grands, mais également optimisés pour des tâches spécifiques, telles que l'analyse juridique, le diagnostic médical et la recherche scientifique. Ces modèles hypercomplexes offrent une précision et une compréhension contextuelle sans précédent, mais présentent également des défis en matière d'infrastructure et d'éthique.
À l'autre extrémité du spectre, nous observons une tendance vers Très petits modèles spécialement conçus pour le calcul en périphérie (edge computing). Ces modèles sont utilisés dans des appareils IoT, tels que les thermostats intelligents et les dispositifs de suivi de santé portables. Grâce à des techniques telles que l'élagage de modèles (model pruning) et la quantification, ces petits systèmes d'IA sont efficaces, sécurisés et accessibles pour un large éventail d'applications.
Les applications d'IA en 2025 vont au-delà des domaines traditionnels comme la reconnaissance d'images et de la voix. Pensez à l'IA qui soutient les processus créatifs, comme la conception de mode, l'architecture et même la composition musicale. De plus, nous constatons des percées dans des domaines tels que la chimie quantique, où l'IA aide à la découverte de nouveaux matériaux et médicaments. Mais aussi dans la gestion des systèmes informatiques complets, le développement de logiciels et la cybersécurité.
Grâce à l'intégration de la technologie cloud et de systèmes avancés de gestion des données, les systèmes d'IA ont accès à ce qui ressemble presque à une mémoire infinie. Cela permet de conserver un contexte à long terme, essentiel pour des applications telles que les assistants virtuels personnalisés et les systèmes complexes de service client. Cette capacité permet à l'IA d'offrir des expériences cohérentes et contextuelles sur de longues périodes. En fait, l'IA se souvient de toutes les conversations qu'elle a eues avec vous. La question est de savoir si vous le souhaitez, bien sûr, il doit donc également y avoir une option pour réinitialiser une partie ou la totalité.
Bien que l'IA devienne de plus en plus autonome, le facteur humain reste important. L'augmentation « Human-in-the-loop » garantit que les systèmes d'IA sont plus précis et fiables grâce à la supervision humaine dans les phases critiques de la prise de décision. Ceci est particulièrement important dans des secteurs tels que l'aéronautique, la santé et la finance, où l'expérience et le jugement humains restent cruciaux. Étonnamment, des essais avec des diagnostics effectués par 50 médecins montrent qu'une IA obtient de meilleurs résultats, et même de meilleurs résultats lorsqu'elle est assistée par une IA. Nous devons donc surtout apprendre à poser les bonnes questions.
Avec l'arrivée de O1, OpenAI a fait le premier pas vers un LLM raisonnant. Cette étape a rapidement été rattrapée par O3. Mais la concurrence vient aussi d'un angle inattendu : Deepseek R1. Un modèle open source de raisonnement et d'apprentissage par renforcement qui est bien moins cher que ses concurrents américains, tant en termes de consommation d'énergie que d'utilisation de matériel. Comme cela a eu un impact direct sur la valeur boursière de toutes les entreprises liées à l'IA, le ton est donné pour 2025.
Comment NetCare peut aider sur ce sujet
NetCare a fait ses preuves dans la mise en œuvre d'innovations numériques qui transforment les processus métier. Grâce à notre vaste expérience dans les services et solutions informatiques, y compris les services informatiques gérés, la sécurité informatique, l'infrastructure cloud et la transformation numérique, nous sommes bien équipés pour soutenir les entreprises dans leurs initiatives d'IA.
Notre approche comprend :
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre de l'IA, il est crucial de fixer des objectifs clairs et réalisables qui s'alignent sur votre stratégie commerciale globale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs :
En suivant ces étapes et en collaborant avec un partenaire expérimenté comme NetCare, vous pouvez maximiser les avantages de l'IA et positionner votre organisation pour un succès futur.
Les tendances de l'IA en 2025 montrent comment cette technologie s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et résout des problèmes complexes de manière inimaginable il y a quelques années. De l'IA agentique avancée à une capacité de mémoire quasi infinie, ces développements promettent un avenir où l'IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles limites. Lisez également les nouvelles passionnantes concernant le nouveau LLM de OpenAI O3
L'intelligence artificielle (IA) continue d'avoir un impact énorme sur notre façon de travailler et d'innover. Avec O3, OpenAI introduit une nouvelle technologie révolutionnaire qui permet aux entreprises d'opérer de manière plus intelligente, plus rapide et plus efficace. Que signifie cette avancée pour votre organisation et comment pouvez-vous tirer parti de cette technologie ? Lisez la suite pour le découvrir.
OpenAI O3 est la troisième génération de la plateforme d'IA avancée d'OpenAI. Elle combine des modèles linguistiques de pointe, une automatisation puissante et des capacités d'intégration avancées. Alors que les versions précédentes étaient déjà impressionnantes, O3 porte les performances à un niveau supérieur en se concentrant sur :
OpenAI O3 est conçu pour apporter de la valeur à un large éventail de processus métier. Voici quelques façons dont il peut être déployé :
Avec O3, vous pouvez déployer des chatbots intelligents et des assistants virtuels pour soutenir vos clients. Ces systèmes comprennent le langage naturel mieux que jamais, ce qui leur permet d'aider les clients plus rapidement et plus efficacement.
Les entreprises peuvent utiliser O3 pour analyser de grandes quantités de données, générer des rapports et partager des informations. Cela facilite la prise de décisions basées sur les données.
O3 aide les spécialistes du marketing à générer un contenu convaincant, des articles de blog aux publicités. Le modèle peut même faire des recommandations personnalisées basées sur les préférences de l'utilisateur.
Les grands modèles linguistiques sont très performants dans le développement de logiciels
L'une des caractéristiques les plus remarquables de OpenAI O3 est son orientation vers la convivialité. Même les entreprises sans expertise technique approfondie peuvent bénéficier de la puissance de l'IA. Grâce à une documentation complète, au support API et aux modules de formation, la mise en œuvre est simple.
De plus, une grande attention a été portée aux directives éthiques. OpenAI a ajouté de nouvelles fonctionnalités pour prévenir les abus, telles que des filtres de contenu et des contrôles plus stricts sur la sortie du modèle.
Chez NetCare, nous comprenons l'importance de la technologie pour le succès de votre entreprise. C'est pourquoi nous offrons un soutien pour :
Grâce à notre expertise, nous veillons à ce que votre organisation bénéficie immédiatement des possibilités offertes par OpenAI O3.
OpenAI O3 représente une nouvelle étape importante dans la technologie de l'IA. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience client, de rationaliser les processus ou de générer de nouvelles informations, les possibilités sont infinies. Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont OpenAI O3 peut renforcer votre entreprise ? Contactez Contact NetCare et découvrez la puissance de l'IA moderne.
L'avenir des organisations réside dans les jumeaux numériques : Transformez grâce à l'intelligence artificielle et renforcez des secteurs tels que la santé et la finance. L'intelligence artificielle (IA) est plus que ChatGPT. Bien que 2023 ait mis l'IA sous les feux de la rampe grâce à la percée du chatbot d'OpenAI, l'IA évolue silencieusement depuis des décennies, attendant le bon moment pour briller. Aujourd'hui, c'est un type de technologie très différent – capable de simuler, de créer, d'analyser et même de démocratiser, repoussant les limites de ce qui est possible dans pratiquement toutes les industries.
Mais que peut faire exactement l'IA, et comment les entreprises devraient-elles l'intégrer dans leurs stratégies ? Plongeons dans le potentiel, les cas d'utilisation et les défis de l'IA d'un point de vue stratégique informatique.
L'IA est capable de performances incroyables, telles que la simulation de la réalité (via l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement), la création de nouveau contenu (avec des modèles comme GPT et GANs), et la prédiction de résultats par l'analyse d'énormes ensembles de données. Des secteurs tels que la santé, la finance et la sécurité ressentent déjà l'impact :
Ces exemples ne sont que la partie émergée de l'iceberg. De l'immobilier et des assurances au service client et au système judiciaire, l'IA a le pouvoir de révolutionner presque tous les aspects de nos vies.
L'une des applications les plus intrigantes de l'IA est la création de jumeaux numériques. En simulant la réalité avec des données opérationnelles, les entreprises peuvent explorer en toute sécurité l'impact de l'IA avant de la déployer à grande échelle. Les jumeaux numériques peuvent représenter un pilote, un juge ou même un évaluateur de crédit numérique, permettant aux entreprises de limiter les risques et d'intégrer progressivement l'IA dans leurs opérations.
Lorsque les entreprises souhaitent adopter l'IA, elles doivent se poser des questions telles que : « Acheter, utiliser de l'open source ou construire en interne ? » et « Comment renforcer nos employés actuels avec des outils d'IA ? ». Il est crucial de considérer l'IA comme un moyen d'améliorer les compétences humaines, et non de les remplacer. L'objectif final est de créer des conseillers augmentés qui soutiennent la prise de décision sans sacrifier l'aspect humain.
Avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité. La Loi sur l'IA de l'UE, entrée en vigueur en 2024, vise à équilibrer l'innovation avec les droits fondamentaux et la sécurité. Les entreprises doivent réfléchir de manière proactive aux biais dans les modèles d'IA, à la confidentialité des données et aux implications éthiques du déploiement de telles technologies.
Envisagez d'utiliser des données synthétiques générées par des GAN pour lutter contre les biais, et utilisez des outils tels que SHAP ou LIME pour construire des systèmes d'IA plus explicables. Nous avons besoin d'une IA qui soutienne les objectifs et les valeurs humaines — une technologie qui peut améliorer des vies au lieu de les mettre en danger.
L'IA détermine déjà comment nous vivons et travaillons. Selon Gartner, six des dix principaux tendances technologiques pour 2024 lié à l'IA. Forrester prévoit que le marché de l'IA atteindra 227 milliards de dollars en 2030. Les entreprises doivent maintenant déterminer comment faire passer l'IA des laboratoires à des cas d'utilisation pratiques.
L'avenir ne consiste pas à remplacer les humains, mais à créer un monde où les IA personnelles collaborent avec les IA d'entreprise, les capacités humaines sont augmentées et les industries sont transformées. La vision est claire : adopter l'IA de manière responsable et exploiter sa puissance pour un avenir plus efficace et enrichi.
Comment NetCare peut aider sur ce sujet
NetCare a conçu et élaboré cette stratégie. Bien avant que les grandes entreprises comme Oracle et Microsoft n'aient eu cette idée. Cela offre un avantage stratégique en termes de rapidité, d'approche et de vision d'avenir.
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre de jumeaux numériques, il est important de fixer des objectifs clairs et mesurables. Considérez les étapes suivantes :
Pourquoi NetCare
NetCare se distingue en combinant l'IA avec une approche centrée sur le client et une expertise approfondie en informatique. L'accent est mis sur la fourniture de solutions sur mesure qui répondent aux besoins uniques de votre organisation. En collaborant avec NetCare, vous pouvez être assuré que vos initiatives d'IA sont planifiées stratégiquement et exécutées efficacement, ce qui conduit à des améliorations durables et à un avantage concurrentiel.
Plus Rapide, Plus Intelligent et Plus Durable Dans le monde du développement logiciel, le code obsolète peut entraver l'innovation et la croissance. Le code hérité est souvent constitué de décennies de correctifs, de contournements et de mises à jour, qui étaient fonctionnels autrefois, mais sont désormais difficiles à maintenir.
Heureusement, un nouvel acteur peut aider les équipes de développement à moderniser ce code : l'intelligence artificielle (IA). Grâce à l'IA, les entreprises peuvent nettoyer, documenter et même convertir le code hérité vers des langages de programmation plus modernes plus rapidement, plus efficacement et avec plus de précision.
Le code hérité, écrit dans des langages ou avec des structures obsolètes, présente plusieurs défis :
La modernisation du code hérité avec l'IA offre aux entreprises non seulement la possibilité de tirer parti des nouvelles technologies, mais aussi de minimiser les risques et de réduire les coûts. Avec l'IA, il est possible de transformer progressivement une base de code héritée en une infrastructure moderne et pérenne, sans perdre la fonctionnalité sous-jacente.
Dans un monde où la technologie évolue à un rythme effréné, l'IA permet aux entreprises de prendre une longueur d'avance précieuse en renouvelant leur code obsolète et en se positionnant comme des acteurs innovants dans leur domaine. La modernisation du code hérité est désormais non seulement réalisable, mais aussi rentable et rapide.
Besoin d'aide pour coacher et implémenter l'IA pour moderniser le code hérité ? Remplissez le formulaire de contact et je serai ravi de vous expliquer davantage. En moyenne, un parcours de modernisation avec l'IA est 5 fois plus rapide qu'sans IA. Cela surpasse également largement les plateformes sans code.
