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Développement Durable

Conversations for Tomorrow #9

IA générative

L’IA générative (Gen AI) remodèle les structures organisationnelles et entraîne des transformations au sein des entreprises.

La neuvième édition de Conversations for Tomorrow évoque des thèmes clés qui montrent le potentiel de l’IA générative pour les organisations, les collaborateurs et la société dans son ensemble.

Cette année, l’adoption de l’IA a augmenté dans tous les domaines organisationnels – des ventes et du marketing à l’informatique, aux opérations, à la R&D, à la finance et à la logistique. Conversations for Tomorrow 9 explore la façon dont la technologie transforme les rôles au sein des organisations en permettant aux employés de se concentrer sur des tâches stratégiques.

Les effets positifs de la Gen AI se font déjà sentir. Les premiers utilisateurs bénéficient d’avantages tels que l’amélioration de l’efficacité opérationnelle et de l’expérience client. Cependant, les considérations éthiques sont cruciales pour prévenir les abus, ce qui exige des organisations qu’elles respectent des normes éthiques strictes. Des garanties complètes et des efforts de collaboration de la part des décideurs politiques et des organisations sont essentiels pour assurer un déploiement responsable de l’IA.

Conversations for Tomorrow 9 évoque également le rôle central de l’IA dans la lutte contre le changement climatique. Un sujet majeur dans le débat sur le développement durable est l’utilisation des Small Language Models (SLM), qui ont un moindre impact en matière de coûts, d’usage de ressources et environnementaux.

L’adoption efficace de l’IA générative exige une stratégie technique solide, le soutien des dirigeants et une culture de l’innovation. Pour vous guider dans l’adoption de l’IA générative, Conversations for Tomorrow 9partage le témoignage de contributeurs impactants, tels que :

  • Le PDG d’une startup leader dans le domaine de l’IA
  • Un scientifique de l’IA respecté dans le monde entier et membre du conseil d’administration d’Amazon
  • Un ancien membre du Parlement européen qui a joué un rôle déterminant dans l’AI Act
  • Un professeur de l’université de Stanford
  • Des directeurs d’Adobe, de Salesforce, de l’OCDE, de Telefónica et d’Itaú Unibanco.
  • Des experts de Capgemini

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Découvrez les articles

Le Capgemini Research Institute s’est entretenu avec Arthur Mensch, PDG de Mistral AI, et Aiman Ezzat, Directeur général de Capgemini.

Conversations for Tomorrow

Inspirez-vous de ces passionnants sujets et de cette diversité d’opinions des leaders mondiaux du secteur, il y en a pour tous les goûts ! Plongez vous dans chacune des thématiques étudiées.

Nos experts

Guillaume Gérard

Head of AI, Data Science & Analytics France

Pierre Demeulemeester

VP Data Strategy & Transformation, Capgemini Invent
Pierre est vice-président chez Capgemini Invent et dirige la pratique Capgemini Invent Data. Il a mené de nombreux projets de définition de vision stratégique, de conception de modèle opérationnel, d’évaluation de cas d’usage dans le domaine de la gestion des données dans tous les secteurs : industrie, services publics, santé, services, etc. Il a plus de 13 ans d’expérience dans le conseil en stratégie data.

Benjamin Farcy

Director Data Science & Engineering, Capgemini Invent
En tant que Director Data Science & Engineering chez Capgemini Invent, Benjamin dirige et livre des projets avec des équipes multifonctionnelles. Il développe les opportunités avec les nouveaux clients, et ceux existants. Benjamin co-construit des projets avec les clients et contribue à des offres commerciales orientées solutions. Il fait également partie de l’équipe de direction, définissant l’orientation des data scientists et ingénieurs.

Patrick Bennani

Hybrid Intelligence | Centre of Excellence lead & Pre-Sales Director, Capgemini Engineering
Patrick a une formation universitaire en ingénierie aérospatiale et en mathématiques. Sa carrière a commencé par la conception de systèmes critiques de dynamique de vol. L’une de ses principales réalisations est le lancement de projets à grande échelle dans l’industrie pharmaceutique, dans l’utilisation de la modélisation hybride et du graphe de connaissances pour construire et exploiter des produits de données et d’intelligence artificielle. Patrick dirige désormais l’équipe de solutions de données de Capgemini Engineering en se concentrant sur l’IA explicable, Edge, durable et générique.