
Data Management : comment améliorer les services financiers grâce aux données
Grâce à l’utilisation des données, de plus en plus présentes, le secteur de la finance à connu une transformation sans précédent. Le data management en est l’un des premiers facteurs clés. Occupant une place solide dans la prise de décision, la gestion des données devient indispensable dans un secteur où la moindre décision peut engendrer des conséquences considérables.

LightOn lance son modèle d’IA open source pour la recherche documentaire
Développé par LightOn pour la deep research, Reason-ModernColBERT est un modèle d’IA non génératif qui s’appuie sur une architecture à interaction tardive : il filtre d’abord les documents les plus pertinents avant d’en analyser le contenu.

83 % des DPO estiment que la gestion des archives est non conforme au RGPD
Une très large majorité des délégués à la protection des données reconnaît une non-conformité totale ou partielle des archives et des documents au sein de leur organisation.

Saint-Pierre et Miquelon dévoile sa plateforme open data
La collectivité propose plusieurs dizaines de jeux de données locales et mise sur la visualisation pour les rendre plus accessibles.

Philippe Nieuwbourg : “la communauté des professionnels de la gouvernance des données et de l’IA”
Philippe Nieuwbourg est spécialiste des données, consultant et formateur. Il est également le fondateur de Nexus Gouv, le club des professionnels de la gouvernance des données, de l’analytique et de l’IA. Quel est l'objectif du club ? Où en sont les organisations françaises avec l'IA ? Quels sont les besoins de formation ? Réponses.

Les promesses de l'IA agentique : entre automatisation et efficacité professionnelle
Devenue incontournable depuis quelques mois, l’IA agentique présente la particularité d’être autonome et proactive. En exécutant des tâches sans supervision humaine constante, elle est en mesure de soulager les métiers de la gestion de l’information grâce à l’automatisation de nombreuses tâches répétitives.

Comment nourrir l’IA avec de bonnes data ?
Sans données à analyser, même l’algorithme le plus sophistiqué reste impuissant. De la collecte d’informations brutes jusqu’à l’entraînement des modèles, en passant par le nettoyage et l’annotation manuelle, comment se déroule la préparation des données pour nourrir une IA ? Et pourquoi, malgré l’automatisation, l’humain garde un rôle clé dans ce processus ?