Technologie et société

L’IA offre des opportunités incroyables pour améliorer les performances des modèles et optimiser les processus, mais à quel prix ? Entre infrastructures coûteuses, données de qualité, maintenance continue et talents spécialisés, le développement de solutions IA performantes peut vite devenir un gouffre financier. 1. Facteurs influençant le coût de l’IA : 1.1. Infrastructure matérielle GPU et TPU coûteux : Les entraînements massifs nécessitent des cartes graphiques haut de gamme (NVIDIA A100, H100) ou des TPU (Tensor Processing Units) qui coûtent entre 10 000 et 30 000 € par unité. Cloud Computing : Les services comme AWS, Google Cloud, ou Azure facturent des tarifs horaires élevés pour des instances IA (jusqu'à 30 €/heure ). 1.2. Données Collecte et nettoyage : Le traitement de données non structurées peut coûter des milliers d’euros par mois en main-d’œuvre ou outils d’annotation. Données de qualité : L’achat de datasets spécialisés peut coûter entre 10 000 et 100 000 € selo...

  As a longtime CIO (DSI in french) and Lecturer for more than 24 years, I’ve witnessed firsthand how emerging technologies can reshape organizational strategies, cultural norms, and the fundamental ways we interact with one another. Today, one of the most fascinating — and challenging — frontiers lies in the world of artificial intelligence, particularly within large language models (LLMs). LLMs are transforming how we communicate, learn, and conduct business. These models can generate human-like text, code, and even reason through complex problems, but with such great capability comes significant responsibility. As stewards of technology, we need to consider the ethical dimensions that underpin the deployment and use of LLMs. 1. Bias and Fairness: A model’s outputs often reflect the data it’s trained on. If that data skews toward certain cultural, gender, or racial biases, the model can inadvertently amplify harmful stereotypes. Ensuring fairness means diversifying training sets,...

À la suite de la pandémie de COVID-19, les tendances de consommation ont radicalement changé à travers le monde. En l'espace de quelques mois, la pandémie a incité les gens à dépenser davantage en produits et services essentiels. Surtout, ceux qui étaient facilement disponibles en ligne. Les défis physiques et économiques découlant de la crise ont conduit à de nouveaux modèles de comportement des consommateurs en ligne. Qui sont les plus susceptibles de continuer après la pandémie. Plus que jamais, la pertinence est la clé. Cependant, ces nouveaux modèles placent les banques de consommation et les commerçants dans une situation difficile. Ils doivent désormais rester pertinents pour leurs clients afin de favoriser le partage de portefeuille et d'offrir une expérience client supérieure. Et ils doivent le faire rapidement, sinon ils risquent d'être dépassés par les concurrents numériques.