Dans le cadre de nos activités de R&D, nos équipes explorent différents axes de recherche sur les thématiques Data & IA. Ces travaux nourrissent directement notre pratique du conseil data & IA et soutiennent des interventions à haut niveau d’exigence. Découvrez ci-dessous quelques publications issues de ces activités :
Opérationnaliser l'AI Act : taxinomie des risques, cadre FAT, explicabilité SHAP et LIME, outils MLOps et articulation avec Bâle III et Solvabilité II. Par Olivier Gassner.
Réflexions et propositions pour une convergence des exigences réglementaires et des pratiques opérationnelles.
Auteur : Olivier Gassner
Comment les banques intègrent quantitativement des risques liés aux changements climatiques et environnementaux dans leurs modèles de risque ?
Auteur : Ulrich Nguemdjo
Comprendre le fonctionnement et la sensibilité des tests demandés par la BCE.
Auteure : Alexandra Cadinot
Le Digital Omnibus a reporté le haut risque à décembre 2027, pas l'AI Act. Le calendrier réel, les quatre niveaux de risque et comment savoir si vous êtes concerné.
Les classements de cabinets data & IA sont signés par des acteurs qui y figurent. Quatre familles d'acteurs, sept critères de choix et les questions à poser.
Ce qu'est vraiment un agent IA, ce qui le distingue d'un chatbot et d'un RPA, pourquoi Gartner annonce 40 % de projets annulés, et ce que l'AI Act exige de vos agents.
Comment se calcule le taux de churn, ce que valent les repères sectoriels, comment se construit un modèle de départ, et pourquoi prédire qui va partir ne dit pas qui contacter.
Ce que la norme NF EN 13306 dit vraiment des types de maintenance, les trois familles de modèles selon vos données, et les quatre raisons pour lesquelles ces projets restent au stade du POC.
Toutes les deux semaines, Le Signal décrypte l’actualité Data & IA pour les décideurs : annonces produits, mouvements de marché et évolutions réglementaires.
Chaque numéro suit nos trois territoires –Data Foundation, Data Excellence et AI Empowerment – et
retient, pour chaque sujet, ce qu’il faut en garder et ses impacts concrets sur vos projets. Une sélection resserrée, lisible en moins de dix minutes.
AI Act : la Commission ouvre l'enforcement sur 30+ labos, Databricks valorisé 190 Md$, et la data readiness s'impose comme premier frein aux agents IA.
L'AI Act devient opposable le 2 août 2026, le contrôle des agents s'impose comme brique de plateforme et les prix de l'inférence chutent jusqu'à 80 %.
Kimi K3 et Qwen 3.8 imposent l'open-weight chinois au niveau frontier, dbt Core v2 passe en Rust et l'AI Act entre en application le 2 août 2026.
Après 19 jours de suspension, Fable 5 est rétabli et Sonnet 5 lancé, l'agentic data engineering se standardise et l'AI Act haut risque glisse à 2027.
Washington coupe l'accès aux modèles Anthropic, l'Europe accélère avec le CADA et 655 M€, et Databricks transforme le lakehouse en socle agentique.
Anthropic atteint 965 Md$ et dépose son S-1, Snowflake Summit 26 et la fusion Fivetran/dbt recomposent la Modern Data Stack, Agentforce franchit 1 Md$ d'ARR.
Google I/O 2026 impose l'agent IA persistant en entreprise, l'AI Act haut risque glisse à décembre 2027 et la couche sémantique devient prérequis du ROI.
Anthropic atteint 1 000 Md$ de valorisation devant OpenAI, le Pentagone retient 8 fournisseurs IA et l'AI Act haut risque s'applique au 2 août 2026.