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LES ARTICLES.

Des articles concrets et sourcés sur l'IA et la data. Cliquez sur un carré pour le lire.

Data22/09/2026

Cloud souverain en 2026 : comparatif de coûts OVHcloud, Scaleway, AWS

Entre hausses tarifaires généralisées et durcissement réglementaire, choisir sa plateforme de données souveraine en 2026 relève d'un arbitrage précis. Voici ce que coûtent réellement OVHcloud, Scaleway et AWS European Sovereign Cloud.

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IA et data en finance21/09/2026

IA générative et reporting COREP FINREP : automatisation possible en 2026 ?

L'IA générative s'installe dans les chaînes de production COREP et FINREP, mais l'ACPR et la BCE tracent une ligne claire entre automatisation des tâches préparatoires et validation humaine des items critiques. Panorama des usages réels et des garde-fous réglementaires en 2026.

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Industrialisation de l'IA20/09/2026

Gouvernance des agents IA en entreprise : qui valide, qui audite, qui répond

Les agents IA autonomes s'installent dans les processus métiers plus vite que les dispositifs qui les encadrent. Sans comité de validation, sans seuils d'autonomie explicites et sans point d'arrêt humain, l'entreprise déploie une boîte noire décisionnelle.

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Data19/09/2026

Catalogue de données 2026 : comparatif Collibra, Atlan et DataHub pour une ETI

Collibra, Atlan ou DataHub : le choix d'un catalogue de données engage une ETI pour plusieurs années et plusieurs centaines de milliers d'euros. Comparatif budgétaire, délais réels de mise en production et erreurs de gouvernance qui vident un catalogue de son contenu.

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Industrialisation de l'IA18/09/2026

MLOps vs LLMOps en 2026 : comparatif de stacks pour industrialiser l'IA

MLflow, Kubeflow, LangSmith, Weights & Biases : en 2026, aucune stack unique ne couvre le machine learning classique et les applications à base de LLM. Voici une grille de décision méthodologique, coûts à l'appui.

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IA générative17/09/2026

Notes de frais et contrats IA : la jurisprudence 2026 sur leur valeur probante

Faux reçus générés en quelques secondes, contrats rédigés par IA sans supervision humaine : la jurisprudence française de 2026 précise enfin les règles du jeu. Décryptage à l'usage des directions financières et juridiques.

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Réglementation de l'IA et des données16/09/2026

AI Act : obligations haut risque au 2 août 2026, ce qui a réellement changé

Le 2 août 2026 devait marquer l'entrée en application des obligations les plus lourdes de l'AI Act pour les systèmes à haut risque. Le Digital Omnibus en a décidé autrement, mais plusieurs obligations sont bien devenues opposables. Voici ce qui s'applique concrètement, ce qui est reporté, et comment préparer les échéances de 2027 et 2028.

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Industrialisation de l'IA16/09/2026

FinOps IA : réduire les coûts d'inférence LLM en production

L'inférence, pas l'entraînement, explique l'essentiel de la facture IA en production. Voici une méthode chiffrée pour suivre les coûts par cas d'usage, poser des seuils d'alerte et arbitrer entre API et hébergement interne.

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IA et data en finance16/09/2026

Copilotes IA pour analystes financiers : comparatif 2026 et gains réels

Claude Finance, Copilot 365 et BloombergGPT promettent tous de faire gagner des heures aux analystes. Voici ce que montrent les benchmarks 2026, tâche par tâche, et où la validation humaine reste incontournable.

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IA générative16/09/2026

Pourquoi les agents IA autonomes échouent en production en entreprise

La majorité des pilotes d'agents IA autonomes ne franchissent jamais le cap de la production. Retour sur les causes récurrentes observées par les DSI françaises : permissions mal cadrées, absence de supervision humaine et coûts d'orchestration sous-évalués.

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Industrialisation de l'IA16/09/2026

Coût réel d'un pipeline RAG en production : le calcul complet

Un pipeline RAG chiffré à quelques centaines d'euros en démo peut atteindre plusieurs dizaines de milliers d'euros par mois en production. La différence tient à des postes que les devis initiaux ignorent presque toujours : réindexation, dérive du contexte, monitoring.

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IA et data en finance16/09/2026

Scoring crédit IA : pourquoi les audits d'explicabilité ACPR échouent

Les banques françaises multiplient les recalages lors des audits d'explicabilité de leurs modèles de scoring crédit. La documentation SHAP et LIME, censée démontrer la conformité, révèle au contraire des lacunes méthodologiques que les auditeurs identifient systématiquement.

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