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.
Comment passer de la data brute à une donnée qui apporte de la valeur, qui aide les entreprises à prendre des décisions, à optimiser ou inventer de nouveaux modèles ? Notre vision, nos conseils et retours d'expérience.
Comment industrialiser une démarche data ? C'est la question à 1 million que nous avons posée à nos interlocuteurs, dans le cadre de la rédaction de notre livre blanc DataOps : Didier Bove, Philippe Girolamy, Laurent Ostiz.
La Data Governance est une discipline qui permet de régir la donnée et son cycle de vie, ainsi que l'ensemble des rôles et des processus mis en œuvre pour valoriser la donnée au service de la stratégie de l'entreprise.
L'infrastructure mise en œuvre pour la BI n'est plus adaptée aux challenges posés par l’économie numérique, où tout est data, où chacune de nos interactions produit de la donnée.
L’industrialisation de la démarche de valorisation de la donnée est l’un des tout premiers moteurs du passage au Cloud. Amazon et Google ont montré la voie.
DataOps est une pratique collaborative de gestion des données qui vise à améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et les consommateurs de données.
Les projets Big Data, dans leur grande majorité, n'ont pas délivré les bénéfices attendus. On peut distinguer au moins six grandes raisons ayant abouti à ce résultat.
Ce n’est pas véritablement le Big Data qui prend fin aujourd’hui, c'est cette croyance en une technologie qui d’un coup rendrait les entreprises data-driven.
Le challenge n’est pas tant de faire mieux, grâce à l’ordinateur et au machine learning, que ce que des statisticiens parviennent à réaliser, mais de pouvoir industrialiser cette approche.
Devenir une entreprise data-driven doit se décréter au plus haut niveau... et être suivi dans les faits par un accompagnement et un support forts.
