L'intégration de l'IA générative dans les processus de développement transforme radicalement l'expérience développeur, ainsi que les *soft* et *hard* skills attendues.
Avec sa mise à jour 2025, la FinOps Foundation fait tomber les cloisons : désormais, toutes (ou presque) les ressources IT — SaaS, datacenters, IA, cloud public — entrent dans le radar
Les systèmes agentiques connaissent une vogue extraordinaire qui masque parfois leurs limites et les défis qu'ils soulèvent.
Ce ne sera toujours pas pour 2025 : l'outil "miracle" pour la gouvernance des données n'existe pas ; il s'agit plutôt d'une démarche outillée, dont il est important de s'approprier les étapes.
Une large section de nos Tendances Tech 2025 est consacrée à la Data et à l'IA - et comment s'organiser au mieux pour atteindre ses objectifs.
Entre une organisation qui s'est constituée de manière... organique, et le désir d'être data-centric ou au moins de valoriser les données, il y a un fossé. Commencer par repenser ses chaînes de valeur data s'avère un excellent point de départ.
Gouvernance, efficacité, performance... sont à portée de main, pourvu qu'on se penche sérieusement sur un processus fondamental qui structure l'information de son SI.
Les meilleures pratiques du Lean Management peuvent-elles aider nos organisations là où "l'agilité à l'échelle" marque le pas ? Ce manifeste fourmille d'exemples concrets à implémenter dans nos entreprises et nos projets.
Le data-driven demande de la transversalité - donc un défi majeur pour des entreprises souvent en silos. Face à cet enjeu, le "modèle opérationnel data" s'impose. Voici les questions clés et conseils pratiques pour élaborer une approche adaptée à votre contexte.
Parce qu'il est bon de lire et relire les classiques, nous vous convions à vous replonger dans cette somme impressionnante sur le data management qu'est ce Data Management Body of Knowledge.
Framework utile pour désenclaver les données, le datamesh demande une certaine maturité dans l'approche pour ne pas retomber dans de vieux travers.
Les projets data sont souvent abordés sous un seul angle. Voire deux. Réussir sa stratégie data nécessite de considérer l'ensemble des 4 piliers fondamentaux : la tech, l’orga, la culture et la gouvernance.
