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Perspectives IA, Cybersécurité et STaaS en 2025

Perspectives IA, Cybersécurité et STaaS en 2025

Quels sont les défis technologiques des DSI en France, liés à l'accroissement des volumes de données, l’automatisation l'IA et la cybersécurité ? C’est ce que révèle le second Observatoire des DSI 2025 de NetApp et Adelanto, avec un focus sur les nouveaux apprentissages en matière d'IA et de cybersécurité.

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Les risques liés à l’essor fulgurant de l’IA générative 

Les risques liés à l’essor fulgurant de l’IA générative 

Les équipes produit et recherche de Palo Alto Networks ont étudié l’adoption et l’usage de l’IA générative. Technologie, avantages, défis, innovation et cybersécurité, qu’en est-il ?

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Datanexions, acteur clé de la transformation numérique data-centric

Datanexions, acteur clé de la transformation numérique data-centric

Entreprise française créée en 2019, Datanexions conçoit des solutions technologiques innovantes. Objectif : accélérer la valorisation des données en renforçant la performance, la modularité et la souveraineté numérique. Avec le lancement de Streams, plateforme no-code, orientée objet, pour orchestrer l’intégralité du traitement des données, l’entreprise propose une nouvelle façon de penser l’ETL (Extract, Transform, Load). Entretien avec Guy Tsanga Kepeden, fondateur de Datanexions pour en savoir plus sur cette pépite.

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Fraude & IA : Dr Jekyll vs. Mr Hyde, qui l’emporte ?

Fraude & IA : Dr Jekyll vs. Mr Hyde, qui l’emporte ?

Le Dr Jekyll aurait sûrement apprécié le potentiel de l’Intelligence Artificielle pour ses recherches. Mais Mr Hyde lui aurait aussi rappelé malgré lui sa face cachée, le côté obscur de sa force. L’IA est un formidable outil pour lutter contre la fraude, bancaire et/ou e-commerce. Mais elle est aussi utilisée par les fraudeurs pour automatiser, perfectionner et étendre la portée de leurs arnaques. Explications par Laure Littler, PDG d'Oneytrust.

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Oneytrust, la fintech française référente de la lutte contre la fraude bancaire & e-commerce fête ses 25 ans !

Oneytrust, la fintech française référente de la lutte contre la fraude bancaire & e-commerce fête ses 25 ans !

Basée à Lille, filiale d’Oney Bank (groupe BPCE), Oneytrust s’appuie sur 25 ans d’expérience dans l’authentification, la détection de fraude et la sécurisation des transactions digitales. Mais pas seulement. Avec son expertise technologique et humaine auprès de plus de 600 entreprises dans la banque, l'assurance et le e-commerce, cette fintech française déploie de nombreux atouts. Entretien avec Laure Littler, CEO d'Oneytrust.

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Mauvaise préparation des données : obstacle N°1 à la mise en œuvre de l’IA

Mauvaise préparation des données : obstacle N°1 à la mise en œuvre de l’IA

50% des projets d’IA échouent en raison d’une préparation insuffisante des données. La complexité de l'intégration et la maintenance des pipelines de données épuisent aussi les ressources des ingénieurs.

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L’IA pour optimiser la rentabilité des entreprises industrielles

L’IA pour optimiser la rentabilité des entreprises industrielles

68 % des responsables des opérations s'attendent à ce que leur rentabilité s'améliore grâce à l'IA d'au moins 3 points d'ici 2030. Si l'IA joue un rôle clé dans les opérations, l'IA générative et agentique ouvrent de nouvelles possibilités.

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Coopérer pour accélérer l’innovation et stimuler la croissance

Coopérer pour accélérer l’innovation et stimuler la croissance

Le Channel IT continue de faire preuve d'une résilience sans faille dans ce contexte qui nécessite une adaptation permanente.

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Quel impact d’une cyberguerre sur les organisations ?

Quel impact d’une cyberguerre sur les organisations ?

Si 85% pensent que le contexte géopolitique tendu augmente la menace de cyberguerre, les organisations françaises sont appelées à renforcer les opérations de cybersécurité pour anticiper et atténuer les risques de manière proactive

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Le paradoxe de la sauvegarde : quand le sentiment de sécurité peut devenir une faiblesse

Le paradoxe de la sauvegarde : quand le sentiment de sécurité peut devenir une faiblesse

À l’ère du numérique, la protection des données est plus essentielle que jamais. Depuis plus de dix ans, la Journée mondiale de la sauvegarde rappelle combien il est crucial de préserver nos données.

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L’IA dans l’entreprise : questions et pratiques contemporaines

L’IA dans l’entreprise : questions et pratiques contemporaines

La technologie évolue très vite. La sécurité des données, la protection de la vie privée, la confidentialité, mais aussi l’IA, la confiance sont des défis au cœur des entreprises. Questions & Réponses avec Suvish Viswanathan, Directeur Marketing Royaume-Uni et Europe chez Zoho

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Bilan 2024 de la start-up Nation

Bilan 2024 de la start-up Nation

Créations d’emploi, dynamiques technologiques, sectorielles et régionales… Numeum dresse un état des lieux de la French Tech en 2024, avec un focus particulier sur l’IA.

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Les malwares ciblant les endpoints : hausse de 300% !

Les malwares ciblant les endpoints : hausse de 300% !

Outre les malwares sur les endpoints, on observe des malwares de cryptomining, des attaques basées sur des signatures et par ingénierie sociale, et des attaques de malwares dans la région EMEA.

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Un leadership décisif en matière d’IA propulse l’innovation

Un leadership décisif en matière d’IA propulse l’innovation

Le manque de leadership clair en intelligence artificielle augmente les risques. La rapidité de l’innovation ne doit pas créer des lacunes de sécurité et d’éthique.

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La protection des données : un enjeu crucial pour les entreprises

La protection des données : un enjeu crucial pour les entreprises

À l'occasion de la Journée mondiale de la protection des données le 28 janvier, il est essentiel de rappeler l'importance vitale de cette thématique pour les entreprises. Les risques liés à une mauvaise gestion des données et une mauvaise sécurisation de celles-ci sont nombreux et peuvent avoir des conséquences désastreuses pour les organisations. En voici quelques exemples.

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Défis et bénéfices d’infuser l’IA dans l’analytique et la BI

Défis et bénéfices d’infuser l’IA dans l’analytique et la BI

Les entreprises ont clairement pris conscience de l’importance de s’appuyer sur les données pour se démarquer de la concurrence et les outils de BI sont déterminants. Ils aident les entreprises à déceler des modèles, des tendances et des informations dans leurs données, créant ainsi les conditions propices à la prise de décisions plus stratégiques, fondées sur les données. En quoi l’intégration de l’IA dans l’analytique et la BI est-elle devenue une priorité malgré encore des défis à relever ?

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La protection des données : quelles solutions ?

La protection des données : quelles solutions ?

Dans un monde où les cyberattaques et la malveillance sont en constante augmentation, la perte de données peut entraîner la défaillance de 30 à 40 % des entreprises touchées. Comment les entreprises peuvent-elles protéger efficacement leurs actifs les plus précieux ?

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IA générative : créer un écosystème plus sûr et conforme à la protection des données

IA générative : créer un écosystème plus sûr et conforme à la protection des données

Si l’IA générative est une réelle opportunité pour les métiers, les usages et l’industrie cyber, apporte-t-elle de nouvelles menaces ? Echange avec Pauline Mendiela, Consultante Senior, Référente Sécurité IT, DPO, au sein du groupe Finegan, cabinet de conseil indépendant français, spécialisé dans les projets de transformation métier, réglementaire et digitale.

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Cybersécurité : les comportements à risque des collaborateurs

Cybersécurité : les comportements à risque des collaborateurs

Entre les comportements quotidiens des employés et les accès à privilèges, les risques cybersécurité pour les entreprises augmentent, notamment avec l’historique de navigation pouvant être exploité par des cyberattaquants,

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Garantir la performance et la fiabilité des modèles de Machine Learning en production : le rôle central des sources de données et des feature stores

Garantir la performance et la fiabilité des modèles de Machine Learning en production : le rôle central des sources de données et des feature stores

Afin d'assurer la performance des modèles de machine learning en production, il est crucial d'intégrer efficacement les sources de données et les feature stores. Cette démarche permet de centraliser la gestion des caractéristiques, d'automatiser les pipelines d'ingestion de données et d'en garantir la cohérence tout au long du cycle de vie du modèle (entraînement, évaluation, inférence).

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