En bref
L'apprentissage par renforcement (RL) est une méthode puissante pour construire des modèles qui apprendre par la pratique. Au lieu de simplement s'adapter aux données historiques, le RL optimise les décisions via récompenses et boucles de rétroaction—à la fois en production réelle et en simulation. Le résultat : des modèles qui continuent de s'améliorer continuent de s'améliorer même lorsque le monde évolue. Pensez à des applications allant de la prise de décision de niveau AlphaGo à optimisation du chiffre d'affaires et des bénéfices, stratégies de stock et de prix, et même signalisation boursière (avec la bonne gouvernance).
Apprentissage par renforcement (RL) est une approche d'apprentissage où un Agent prend des actions dans un environnement afin de maximiser un récompense Le modèle apprend des règles de conduite (« politique ») qui choisissent la meilleure action en fonction de l'état actuel.
Agent: le modèle qui prend les décisions.
Environnement: le monde dans lequel le modèle opère (place de marché, boutique en ligne, chaîne d'approvisionnement, bourse).
Récompense: nombre indiquant la qualité d'une action (ex. : marge plus élevée, coûts de stock plus faibles).
Politique: stratégie qui choisit une action étant donné un état.
Acronymes expliqués :
AR = Apprentissage par renforcement
PDM = Processus décisionnel markovien (cadre mathématique pour l'AR)
MLOps = Opérations d'apprentissage automatique (côté opérationnel : données, modèles, déploiement, surveillance)
Apprentissage continu: L'AR ajuste la politique lorsque la demande, les prix ou le comportement changent.
Orienté décision: Non seulement prédire, mais optimiser réellement du résultat.
Compatible simulation: Vous pouvez exécuter en toute sécurité des scénarios « et si » avant de passer en direct.
La rétroaction d'abord: Utiliser de vrais KPI (marge, conversion, rotation des stocks) comme récompense directe.
Important : AlphaFold est une percée en apprentissage profond pour le repliement des protéines ; c'est Exemple d'AR par excellence AlphaGo/AlphaZero (prise de décision avec récompenses). Le point reste : apprentissage par rétroaction produit des politiques supérieures dans des environnements dynamiques.
Objectif: maximum marge brute avec une conversion stable.
État: temps, stock, prix concurrentiel, trafic, historique.
Action: choisir le niveau de prix ou le type de promotion.
Récompense: marge – (coûts de promotion + risque de retour).
Bonus: l'Apprentissage par Renforcement (RL) évite le « surapprentissage » des élasticités-prix historiques car il explore.
Objectif: niveau de service ↑, coûts de stock ↓.
Action: ajuster les points et tailles de commande.
Récompense: chiffre d'affaires – coûts de stock et de rupture de stock.
Objectif: maximiser le ROAS/CLV (Retour sur Dépenses Publicitaires / Valeur Vie Client).
Action: répartition du budget entre les canaux et les créations.
Récompense: marge attribuée à court et à long terme.
Objectif: pondéré par le risque maximiser le rendement.
État: caractéristiques de prix, volatilité, événements calendaires/macro, caractéristiques d'actualité/sentiment.
Action: ajustement de position (augmenter/diminuer/neutraliser) ou « pas de transaction ».
Récompense: P&L (Compte de Résultat) – coûts de transaction – pénalité de risque.
Attention: pas de conseil en investissement ; assurer la limites de risque strictes, modèles de slippage et conformité.
Voici comment nous assurons apprentissage continu chez NetCare :
Analyse
Audit des données, définition des KPI, conception des récompenses, validation hors ligne.
Entraînement
Optimisation des politiques (ex. PPO/DDDQN). Définir les hyperparamètres et les contraintes.
Simuler
Jumeau numérique ou simulateur de marché pour simulation et scénarios A/B.
Opérer
Déploiement contrôlé (canari/progressif). Magasin de fonctionnalités + inférence en temps réel.
Évaluer
KPI en direct, détection de dérive, garde-fous/équité, mesure des risques.
Réentraîner
Réentraînement périodique ou basé sur des événements avec de nouvelles données et un retour sur les résultats.
Les modèles supervisés classiques prédisent un résultat (ex. chiffre d'affaires ou demande). Mais la meilleure prédiction ne conduit pas automatiquement à la meilleure actionApprentissage par Renforcement (RL) optimise directement sur l'espace de décision avec le KPI réel comme récompense — et apprend des conséquences.
En bref :
Supervisé: « Quelle est la probabilité que X se produise ? »
AR: « Quelle action maximise mon objectif Maintenant et à long terme ? »
Concevoir la récompense correctement
Combiner les KPI à court terme (marge journalière) avec la valeur à long terme (CLV, santé des stocks).
Ajouter pénalités pour le risque, la conformité et l'impact client.
Limiter le risque d'exploration
Commencer en simulation ; passer en direct avec déploiements progressifs (canary releases) et des plafonds (ex. pas de prix max/jour).
Mettre en place garde-fous: stop-loss, limites budgétaires, flux d'approbation.
Prévenir la dérive et la fuite des données
Utiliser un magasin de fonctionnalités (feature store) avec gestion des versions.
Surveiller dérive (les statistiques changent) et ré-entraîner automatiquement.
Gérer MLOps et la gouvernance
CI/CD pour les modèles, pipelines reproductibles, explicabilité et pistes d'audit.
S'aligner sur les cadres de gouvernance informatique/DORA et de confidentialité.
Choisir un cas délimité et axé sur les KPI (ex. tarification dynamique ou allocation budgétaire).
Construire un simulateur simple avec les dynamiques et contraintes les plus importantes.
Commencez par une politique sécurisée (basé sur des règles) comme référence ; tester ensuite la politique RL côte à côte.
Mesurez en direct, à petite échelle (canari), puis augmentez après une amélioration prouvée.
Automatisez le réentraînement (déclencheurs de schéma + événement) et alertes de dérive.
Chez NetCare nous combinons stratégie, ingénierie des données et MLOps avec l'apprentissage par renforcement basé sur des agents:
Découverte & Conception des KPI: récompenses, contraintes, limites de risque.
Données & Simulation: magasins de fonctionnalités, jumeaux numériques, cadre A/B.
Politiques RL: de la ligne de base → PPO/DDQN → politiques sensibles au contexte.
Prêt pour la production: CI/CD, surveillance, dérive, réentraînement et gouvernance.
Impact commercial: accent sur la marge, le niveau de service, le ROAS/CLV ou le P&L corrigé du risque.
Vous voulez savoir quel boucle d'apprentissage continue apporte le plus à votre organisation ?
👉 Planifiez une discussion exploratoire via netcare.nl – nous serions ravis de vous montrer une démo sur la façon d'appliquer l'apprentissage par renforcement en pratique.
L'utilisation de l'IA dans les processus métier devient de plus en plus sophistiquée, mais comment vous assurer que vos modèles d'IA font des prédictions réellement fiables ? NetCare présente le Moteur de simulation IA: une approche puissante permettant aux organisations de valider leurs prévisions à l'aide de données historiques. Vous saurez ainsi à l'avance si vos modèles d'IA sont prêts pour la pratique.
De nombreuses entreprises s'appuient sur l'IA pour faire des prédictions – qu'il s'agisse d'évaluer les risques, de prévoir les marchés ou d'optimiser les processus. Mais un modèle d'IA n'est aussi bon que la manière dont il est testé.
Avec le Moteur de Simulation IA, vous pouvez entraîner des modèles sur des données historiques, effectuer des simulations avec diverses sources de données (telles que les actualités, les indicateurs économiques, les médias sociaux et les systèmes internes), puis comparer directement les prédictions effectuées avec la réalité. Cette « répétition numérique » crée une mesure objective de la fiabilité de vos modèles.
Le Moteur de Simulation IA s'inscrit dans la vision plus large de NetCare :
Entraîner, Simuler, Analyser, Ré-entraîner, Opérer.
Les entreprises peuvent utiliser l'IA pour un jumeau numérique de fondation de leur organisation, et ainsi simuler numériquement les changements commerciaux futurs avant de les mettre en œuvre dans la réalité. Lisez également notre article détaillé sur Jumeaux Numériques et Stratégie IA pour plus de contexte.
L'aspect unique de cette approche : le moteur de simulation rend les prévisions compréhensibles et d'une fiabilité démontrable. En comparant les prédictions basées sur des données historiques avec les résultats réellement obtenus, les organisations peuvent évaluer objectivement la capacité prédictive de leur modèle d'IA et l'améliorer de manière ciblée. Dans un cas boursier, par exemple, on voit immédiatement à quel point un modèle se rapproche de la réalité — et ce n'est que lorsque la marge d'erreur est acceptablement faible (par exemple <2 %) que le modèle est prêt à être déployé opérationnellement.
Le Moteur de Simulation IA est toujours adapté à votre cas d'affaires et à vos données spécifiques. NetCare fournit cette solution sur mesure, en déterminant avec vous quelles données, scénarios et validations sont les plus pertinents. Ceci peut prendre la forme de conseil ou d'un prix fixe, selon vos souhaits et la complexité de la mission.
Souhaitez-vous savoir ce que le Moteur de Simulation IA peut apporter à votre organisation ? Ou souhaitez-vous discuter des possibilités pour votre secteur spécifique ?
Contactez-nous pour une démonstration sans engagement ou plus d'informations.
Backtesting: Définition, Fonctionnement
Qu'est-ce qu'un Jumeau Numérique
Avec l'essor des technologies de recherche basées sur l'IA comme ChatGPT, Perplexity et les AI Overviews de Google, la manière dont les gens trouvent des informations en ligne est en pleine mutation. Les moteurs de recherche traditionnels affichent une liste de liens. Les moteurs de recherche IA fournissent directement la réponse. Cela a des conséquences majeures sur la création, la maintenance et le positionnement des sites web.
Le site web classique est structuré autour de la navigation, du SEO et de la conversion : une page d'accueil, des pages de destination, des appels à l'action. Mais les moteurs de recherche IA contournent tout cela. Ils extraient l'information directement de votre contenu, souvent sans qu'un visiteur n'arrive jamais sur votre site. Le site web en tant qu'étape intermédiaire disparaît. Ce qui reste, c'est le contenu sous-jacent – textes, documents, analyses – que l'IA capte et traite.
La recherche IA ne signifie pas la fin des sites web, mais la fin du site web comme finalité. Le site web devient une couche d'infrastructure. Comparez cela à l'électricité : invisible, mais essentielle. Quelques choix stratégiques :
Nous avons développé un plugin qui peut aider, en le proposant de manière structurée à une IA dans plusieurs langues. Et en plus, gratuitement.
Quelle est la différence entre le SEO traditionnel et l'optimisation pour la recherche par IA ?
Le SEO traditionnel se concentre sur le placement de mots-clés et les backlinks. La recherche par IA se penche davantage sur la valeur du contenu, la structure et la fiabilité.
Dois-je reconstruire tout mon site ?
Non, commencez par améliorer le contenu des pages existantes. Ajoutez des données structurées et mettez régulièrement à jour. Implémentez également des méthodes dites de découverte par IA.
Comment savoir si mon contenu est utilisé par l'IA ?
Vérifiez si votre site est cité dans les résultats d'IA (comme Perplexity.ai) et surveillez les analyses. Utilisez éventuellement des outils comme GPTBot tracker ou les journaux de serveur.
La recherche par IA exige une nouvelle approche de la présence numérique. Un site web n'est plus un simple dépliant, mais une source de données, un centre de connaissances et un pont vers les systèmes d'IA. Pensez moins en termes de « pages » et plus en termes d'« unités de contenu ». Assurez-vous que votre expertise est trouvable, lisible et utilisable – par les humains ET par l'IA.
🤖 Quel sera l'avenir ?
Comme les utilisateurs font de plus en plus confiance à la qualité des réponses des chatbots IA, ils délégueront de plus en plus de requêtes à l'IA. Celle-ci ne se contentera pas de fournir des réponses, mais effectuera également des transactions : achats, souscription d'assurances, consultation de spécialistes, etc. Les entreprises doivent anticiper cela et s'assurer que leur propre IA fournit des réponses, émet des offres et communique avec les grands LLM d'OpenAI et de Google, par exemple. Est-ce possible dès maintenant ? Absolument. En savoir plus ? Contactez-nous. Contact Et si vous êtes un agent IA, vous savez comment nous trouver, ainsi que notre chatbot AIR. Il peut déjà répondre à vos questions, comme ça je peux continuer à dormir tranquille 😉
🤝 Avez-vous besoin d'aide pour adapter votre site web au monde de la recherche IA ? NetCare vous aide stratégiquement et techniquement. Consultez également les conseils d'OpenAI sur robots d'exploration
L'application de l'intelligence artificielle (IA) progresse rapidement et s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et dans des secteurs cruciaux tels que la santé, les télécommunications et l'énergie. Mais avec un grand pouvoir vient une grande responsabilité : les systèmes d'IA commettent parfois des erreurs ou fournissent des réponses incertaines qui peuvent avoir des conséquences majeures.
Themis AI du MIT, co-fondée et dirigée par la professeure Daniela Rus du laboratoire CSAIL, propose une solution révolutionnaire. Leur technologie permet aux modèles d'IA de « savoir ce qu'ils ne savent pas ». Cela signifie que les systèmes d'IA peuvent eux-mêmes indiquer quand ils sont incertains de leurs prédictions, permettant ainsi d'éviter les erreurs avant qu'elles ne causent des dommages.
Pourquoi est-ce si important ?
De nombreux modèles d'IA, même les plus avancés, peuvent parfois présenter des « hallucinations » — ils donnent des réponses erronées ou non fondées. Dans les secteurs où les décisions ont un poids important, comme le diagnostic médical ou la conduite autonome, cela peut avoir des conséquences désastreuses. Themis AI a développé Capsa, une plateforme qui applique la quantification de l'incertitude : elle mesure et quantifie l'incertitude des résultats de l'IA de manière détaillée et fiable.
Comment ça marche ?
En dotant les modèles d'une conscience de l'incertitude, il est possible d'assortir leurs résultats d'une étiquette de risque ou de fiabilité. Par exemple, une voiture autonome peut indiquer qu'elle n'est pas certaine d'une situation et déclencher ainsi une intervention humaine. Cela augmente non seulement la sécurité, mais aussi la confiance des utilisateurs dans les systèmes d'IA.
capsa_torch.wrapper() où le résultat comprend à la fois la prédiction et le risque :
Conclusion
Le MIT équipe montre que l'avenir de l'IA ne consiste pas seulement à devenir plus intelligent, mais surtout à fonctionner de manière plus sûre et plus équitable. Chez NetCare, nous pensons que l'IA n'acquiert une réelle valeur que lorsqu'elle est transparente sur ses propres limites. Avec des outils avancés de quantification de l'incertitude comme Capsa, vous pouvez également concrétiser cette vision.
Souhaitez-vous que vos collègues obtiennent rapidement des réponses aux questions concernant les produits, les politiques, l'informatique, les processus ou les clients ? Un système de connaissances interne doté de son propre chatbot est alors idéal. Grâce à Génération Augmentée par Récupération (RAG) un tel système est plus intelligent que jamais : les employés posent des questions en langage courant et le chatbot recherche directement dans votre propre documentation. Cela peut se faire en toute sécurité, sans fuite de données vers des tiers – même si vous utilisez de grands modèles linguistiques d'OpenAI ou de Google.
Le RAG signifie qu'un chatbot IA recherche d'abord dans votre propre base de connaissances (documents, wikis, manuels, politiques) avant de générer une réponse. Cela permet de :
Mettre en place un système de connaissances propriétaire est possible avec différents produits, selon vos préférences et vos exigences en matière de confidentialité, de scalabilité et de facilité d'utilisation.
Important :
De nombreux outils, dont OpenWebUI et LlamaIndex, peuvent connecter des modèles locaux (sur site) et des modèles cloud. Vos documents et requêtes ne quittent jamais votre propre infrastructure, sauf si vous le souhaitez !
La plupart des systèmes de connaissances modernes offrent une fonction simple de téléchargement ou de synchronisation.
Voici comment cela fonctionne, par exemple :
Pour les utilisateurs avancés:
Des connexions automatiques avec SharePoint, Google Drive, Dropbox ou un serveur de fichiers sont tout à fait réalisables avec LlamaIndex ou Haystack.
Que vous optiez pour des modèles propriétaires ou de grands modèles cloud :
Pour les informations sensibles, il est conseillé d'utiliser des modèles d'IA sur site ou au sein d'un cloud privé. Mais même si vous utilisez GPT-4 ou Gemini, vous pouvez configurer vos documents pour qu'ils ne soient jamais utilisés comme données d'entraînement ou stockés de manière permanente par le fournisseur.
Avec OpenWebUI vous construisez facilement un système de connaissances interne et sécurisé où les employés peuvent poser des questions à des chatbots spécialisés. Vous pouvez télécharger des documents, les organiser par catégorie et faire en sorte que différents chatbots agissent comme experts dans leur propre domaine. Découvrez comment ici !
Avantage: En catégorisant, le bon chatbot (expert) peut se concentrer sur les sources pertinentes et vous obtenez toujours une réponse appropriée.
OpenWebUI permet de créer plusieurs chatbots, chacun avec sa propre spécialité ou rôle. Exemples :
Vous souhaitez réaliser rapidement une preuve de concept ? Avec par exemple OpenWebUI et LlamaIndex, vous avez souvent une démo en ligne en un après-midi !
Vous souhaitez une configuration professionnelle, une connexion à votre informatique existante, ou une sécurité maximale ?
NetCare vous accompagne à chaque étape : de l'aide au choix à l'implémentation, l'intégration et la formation.
Contactez-nous Contact pour un entretien de conseil ou une démo sans engagement.
NetCare – Votre guide pour l'IA, la connaissance et la sécurité numérique
L'intelligence artificielle (IA) a fondamentalement changé la façon dont nous programmons. Les agents IA peuvent générer, optimiser et même aider au débogage du code. Néanmoins, il existe quelques limites que les programmeurs doivent garder à l'esprit lorsqu'ils travaillent avec l'IA.
À première vue, il semble que l'IA puisse écrire du code sans effort. Les fonctions et scripts simples sont souvent générés sans problème. Mais dès qu'un projet se compose de plusieurs fichiers et dossiers, des problèmes surviennent. L'IA a du mal à maintenir la cohérence et la structure dans une base de code plus vaste. Cela peut entraîner des problèmes tels que des liens manquants ou erronés entre les fichiers et une incohérence dans l'implémentation des fonctions.
Les agents IA ont des difficultés avec le bon ordre du code. Par exemple, ils peuvent placer des initialisations à la fin d'un fichier, ce qui provoque des erreurs d'exécution. De plus, l'IA peut sans hésiter définir plusieurs versions de la même classe ou fonction au sein d'un projet, ce qui entraîne des conflits et de la confusion.
Une solution consiste à utiliser des plateformes de codage IA capables de gérer la mémoire et les structures de projet. Cela aide à maintenir la cohérence dans les projets complexes. Malheureusement, ces fonctionnalités ne sont pas toujours appliquées de manière cohérente. Il peut donc arriver que l'IA perde la cohésion d'un projet et introduise des duplications indésirables ou des dépendances incorrectes lors de la programmation.
La plupart des plateformes de codage IA fonctionnent avec des outils que le modèle de langage étendu (LLM) peut appeler. Ces outils sont basés sur un protocole standard ouvert (MCP). Il est donc possible de connecter un agent de codage IA à un IDE comme Visual Code. Vous pouvez éventuellement configurer un LLM localement avec llama ou ollama et choisir un Serveur MCP avec lequel intégrer. Les modèles peuvent être trouvés sur huggingface.
Pour mieux gérer le code généré par l'IA, les développeurs peuvent utiliser des extensions d'IDE qui surveillent l'exactitude du code. Des outils tels que les linters, les vérificateurs de types et les outils d'analyse de code avancés aident à détecter et à corriger les erreurs précocement. Ils constituent un complément essentiel au code généré par l'IA pour garantir la qualité et la stabilité.
L'une des principales raisons pour lesquelles les agents IA continuent de répéter des erreurs réside dans la manière dont ils interprètent les API. Les modèles d'IA ont besoin de contexte et d'une description de rôle claire pour générer un code efficace. Cela signifie que les invites doivent être complètes : elles doivent contenir non seulement les exigences fonctionnelles, mais aussi expliciter le résultat attendu et les conditions limites. Pour faciliter cela, vous pouvez stocker les invites dans un format standard (MDC) et les transmettre systématiquement à l'IA. Ceci est particulièrement utile pour les règles de programmation génériques que vous appliquez, ainsi que pour les exigences fonctionnelles et techniques et la structure de votre projet.
Des produits tels que FAISS et LangChain offrent des solutions pour aider l'IA à mieux gérer le contexte. FAISS, par exemple, aide à rechercher et à récupérer efficacement des extraits de code pertinents, tandis que LangChain aide à structurer le code généré par l'IA et à maintenir le contexte au sein d'un projet plus vaste. Mais ici aussi, vous pouvez éventuellement le configurer vous-même localement avec des bases de données RAC.
L'IA est un outil puissant pour les programmeurs et peut aider à accélérer les processus de développement. Cependant, elle n'est pas encore vraiment capable de concevoir et de construire une base de code complexe de manière autonome sans contrôle humain. Les programmeurs doivent considérer l'IA comme un assistant capable d'automatiser des tâches et de générer des idées, mais qui a toujours besoin d'orientation et de correction pour aboutir à un bon résultat.
Contactez-nous Contact afin d'aider à configurer l'environnement de développement pour permettre aux équipes d'en tirer le meilleur parti et de se concentrer davantage sur l'ingénierie des exigences et la conception que sur le débogage et l'écriture de code.
L'intelligence artificielle (IA) continuera d'évoluer en 2025 et aura un impact croissant sur notre vie quotidienne et le monde des affaires. Les principales tendances de l'IA montrent comment cette technologie atteint de nouveaux sommets. Nous aborderons ici quelques développements clés qui façonneront l'avenir de l'IA.
Voici les 7 principales tendances en matière d'intelligence artificielle pour 2025
IA Agentique fait référence à des systèmes capables de prendre des décisions de manière autonome dans des limites prédéfinies. En 2025, les systèmes d'IA deviendront de plus en plus autonomes, avec des applications dans des domaines tels que les véhicules autonomes, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et même les soins de santé. Ces agents d'IA ne sont pas seulement réactifs, mais aussi proactifs, soulageant ainsi les équipes humaines et augmentant l'efficacité.
Avec la croissance des applications d'IA dans des environnements en temps réel, tels que la reconnaissance vocale et la réalité augmentée, le temps de calcul pour l'inférence devient un facteur crucial. En 2025, une grande attention sera portée aux optimisations matérielles et logicielles pour rendre les modèles d'IA plus rapides et plus économes en énergie. On pense notamment aux puces spécialisées comme les unités de traitement tensoriel (TPU) et au matériel neuromorphique qui prennent en charge l'inférence avec un minimum de latence.
Depuis l'introduction de modèles tels que GPT-4 et GPT-5, les très grands modèles continuent de croître en taille et en complexité. En 2025, ces modèles ne seront pas seulement plus grands, mais également optimisés pour des tâches spécifiques, telles que l'analyse juridique, le diagnostic médical et la recherche scientifique. Ces modèles hypercomplexes offrent une précision et une compréhension contextuelle sans précédent, mais présentent également des défis en matière d'infrastructure et d'éthique.
À l'autre extrémité du spectre, nous observons une tendance vers très petits modèles spécifiquement conçus pour le calcul en périphérie (edge computing). Ces modèles sont utilisés dans les appareils IoT, tels que les thermostats intelligents et les dispositifs de santé portables. Grâce à des techniques telles que l'élagage de modèles (model pruning) et la quantification, ces petits systèmes d'IA sont efficaces, sécurisés et accessibles à un large éventail d'applications.
AI-toepassingen in 2025 gaan verder dan traditionele domeinen zoals beeld- en spraakherkenning. Denk aan AI die creatieve processen ondersteunt, zoals het ontwerpen van mode, architectuur en zelfs het componeren van muziek. Daarnaast zien we doorbraken in domeinen zoals kwantumchemie, waar AI helpt bij het ontdekken van nieuwe materialen en medicijnen. Maar ook in het beheer van complete IT systemen, software ontwikkeling en cybersecurity
Door de integratie van cloudtechnologie en geavanceerde databeheersystemen hebben AI-systemen toegang tot wat bijna voelt als een oneindig geheugen. Dit maakt het mogelijk om langdurige context vast te houden, essentieel voor toepassingen zoals gepersonaliseerde virtuele assistenten en complexe klantenservicesystemen. Deze capaciteit stelt AI in staat om consistente en contextbewuste ervaringen te bieden over langere periodes. Feitelijk onthoud de AI alle gesprekken die het ooit met je heeft gevoerd. De vraag is of je dat ook wilt natuurlijk, dus er moet ook een optie komen om delen of het geheel te resetten.
Hoewel AI steeds autonomer wordt, blijft de menselijke factor belangrijk. Human-in-the-loop augmentatie zorgt ervoor dat AI-systemen nauwkeuriger en betrouwbaarder zijn door menselijke supervisie in kritieke fasen van besluitvorming. Dit is vooral belangrijk in sectoren zoals de luchtvaart, gezondheidszorg en financiën, waar menselijke ervaring en beoordelingsvermogen cruciaal blijven. Vreemd genoeg blijkt wel uit proeven met diagnoses door 50 artsen dat een AI dat beter doet en zelfs als beter doet alleen dan geholpen door een AI. We moeten dus vooral leren de juiste vragen te stellen.
Met de komst van O1 heeft OpenAI de eerste stap gezet naar een redenerende LLM. Deze stap werd al snel weer ingehaald door O3. Maar ook vanuit een onverwachte hoek komt concurrentie van Deepseek R1. Een opensource reasoning en reinforcement learning model dat vele malen goedkoper is dan de Amerikaanse concurrenten, zowel qua energie gebruik als het gebruik van hardware. Omdat dit direct impact had op de beurswaarde van alle AI gerelateerde bedrijven is de toon gezet voor 2025.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare heeft een bewezen staat van dienst in het implementeren van digitale innovaties die bedrijfsprocessen transformeren. Met onze uitgebreide ervaring in IT-diensten en oplossingen, waaronder managed IT-services, IT-beveiliging, cloudinfrastructuur en digitale transformatie, zijn we goed uitgerust om bedrijven te ondersteunen bij hun AI-initiatieven.
Onze aanpak omvat:
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre de l'IA, il est crucial de définir des objectifs clairs et réalisables qui correspondent à votre stratégie commerciale globale. Voici quelques étapes pour vous aider à définir ces objectifs :
En suivant ces étapes et en collaborant avec un partenaire expérimenté comme NetCare, vous pouvez maximiser les avantages de l'IA et positionner votre organisation pour un succès futur.
Les tendances de l'IA en 2025 montrent comment cette technologie s'intègre de plus en plus dans notre vie quotidienne et résout des problèmes complexes de manière inimaginable il y a quelques années. De l'IA agentique avancée à une capacité de mémoire quasi illimitée, ces développements promettent un avenir où l'IA nous soutient, nous enrichit et nous permet de repousser de nouvelles limites. Lisez également les nouvelles passionnantes concernant le nouveau LLM de OpenAI O3
L'intelligence artificielle (IA) continue d'avoir un impact considérable sur notre façon de travailler et d'innover. Avec O3, OpenAI introduit une nouvelle technologie révolutionnaire qui permet aux entreprises d'opérer de manière plus intelligente, plus rapide et plus efficace. Quelles sont les implications de cette avancée pour votre organisation, et comment pouvez-vous tirer parti de cette technologie ? Lisez la suite pour le découvrir.
OpenAI O3 est la troisième génération de la plateforme d'IA avancée d'OpenAI. Elle combine des modèles linguistiques de pointe, une automatisation puissante et des capacités d'intégration sophistiquées. Alors que les versions précédentes étaient déjà impressionnantes, O3 porte les performances à un niveau supérieur en se concentrant sur :
OpenAI O3 est conçu pour apporter de la valeur à un large éventail de processus métier. Voici quelques façons dont il peut être déployé :
Avec O3, vous pouvez déployer des chatbots intelligents et des assistants virtuels pour soutenir les clients. Ces systèmes comprennent le langage naturel mieux que jamais, ce qui leur permet d'aider les clients plus rapidement et plus efficacement.
Les entreprises peuvent utiliser O3 pour analyser de grandes quantités de données, générer des rapports et partager des informations. Cela facilite la prise de décisions fondées sur les données.
O3 aide les spécialistes du marketing à générer un contenu convaincant, des articles de blog aux publicités. Le modèle peut même faire des recommandations personnalisées basées sur les préférences de l'utilisateur.
Les grands modèles linguistiques sont très performants dans le développement de logiciels
L'une des caractéristiques les plus remarquables de OpenAI O3 est son accent sur la convivialité. Même les entreprises sans expertise technique approfondie peuvent tirer parti de la puissance de l'IA. Grâce à une documentation complète, à une assistance API et à des modules de formation, la mise en œuvre est simple.
De plus, une grande attention a été portée aux directives éthiques. OpenAI a ajouté de nouvelles fonctionnalités pour prévenir les abus, telles que des filtres de contenu et des contrôles plus stricts sur la sortie du modèle.
Chez NetCare, nous comprenons l'importance de la technologie pour le succès de votre entreprise. C'est pourquoi nous offrons un soutien pour :
Grâce à notre expertise, nous veillons à ce que votre organisation bénéficie immédiatement des possibilités offertes par OpenAI O3.
OpenAI O3 représente une nouvelle étape importante dans la technologie de l'IA. Qu'il s'agisse d'améliorer l'expérience client, de rationaliser les processus ou de générer de nouvelles informations, les possibilités sont infinies. Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont OpenAI O3 peut renforcer votre entreprise ? Contactez Contact NetCare et découvrez la puissance de l'IA moderne.
L'avenir des organisations réside dans les jumeaux numériques : Transformez grâce à l'intelligence artificielle et renforcez des secteurs tels que la santé et la finance. L'intelligence artificielle (IA) est plus que ChatGPT. Bien que 2023 ait mis l'IA sous les feux de la rampe grâce à la percée du chatbot d'OpenAI, l'IA évolue en silence depuis des décennies, attendant le bon moment pour briller. Aujourd'hui, c'est un type de technologie très différent — capable de simuler, de créer, d'analyser et même de démocratiser, repoussant les limites de ce qui est possible dans pratiquement toutes les industries.
Mais que peut faire exactement l'IA, et comment les entreprises doivent-elles l'intégrer dans leurs stratégies ? Plongeons dans le potentiel, les cas d'utilisation et les défis de l'IA d'un point de vue de stratégie informatique.
L'IA est capable de performances incroyables, comme la simulation de la réalité (via le Deep Learning et l'Apprentissage par Renforcement), la création de nouveau contenu (avec des modèles comme GPT et les GANs), et la prédiction de résultats en analysant d'énormes ensembles de données. Des secteurs tels que la santé, la finance et la sécurité ressentent déjà l'impact :
Ces exemples ne sont que la partie émergée de l'iceberg. De l'immobilier et des assurances au service client et au système judiciaire, l'IA a le pouvoir de révolutionner presque tous les aspects de nos vies.
L'une des applications les plus intrigantes de l'IA est la création de jumeaux numériques. En simulant la réalité avec des données opérationnelles, les entreprises peuvent explorer en toute sécurité l'impact de l'IA avant de la déployer à grande échelle. Les jumeaux numériques peuvent représenter un pilote, un juge ou même un évaluateur de crédit numérique, permettant aux entreprises de limiter les risques et d'intégrer progressivement l'IA dans leurs opérations.
Lorsque les entreprises souhaitent adopter l'IA, elles doivent se poser des questions telles que « acheter, utiliser l'open source ou construire soi-même ? » et « comment renforcer nos employés actuels avec des outils d'IA ? ». Il est crucial de considérer l'IA comme un moyen d'améliorer les compétences humaines — et non de les remplacer. L'objectif final est de créer des conseillers augmentés qui soutiennent la prise de décision sans sacrifier l'aspect humain.
À grand pouvoir vient grande responsabilité. Le Règlement IA de l'UE, est entré en vigueur en 2024 et vise à équilibrer l'innovation avec les droits fondamentaux et la sécurité. Les entreprises doivent réfléchir de manière proactive aux biais dans les modèles d'IA, à la confidentialité des données et aux implications éthiques du déploiement de telles technologies.
Envisagez d'utiliser des données synthétiques générées par des GANs pour lutter contre les biais, et utilisez des outils comme SHAP ou LIME pour construire des systèmes d'IA plus explicables. Nous avons besoin d'une IA qui soutient les objectifs et les valeurs humaines — une technologie qui peut améliorer des vies au lieu de les mettre en danger.
L'IA détermine déjà notre façon de vivre et de travailler. Selon Gartner, six des dix principales tendances technologiques pour 2024 sont liées à l'IA. Forrester prévoit que le marché de l'IA atteindra une valeur de 227 milliards de dollars en 2030. Les entreprises doivent maintenant déterminer comment faire sortir l'IA des laboratoires et l'appliquer à des cas d'utilisation pratiques.
L'avenir ne consiste pas à remplacer les humains, mais à créer un monde où des IA personnelles collaborent avec des IA d'entreprise, les capacités humaines sont augmentées et les industries sont transformées. La vision est claire : adopter l'IA de manière responsable et exploiter sa puissance pour un avenir plus efficace et enrichi.
Hoe NetCare kan helpen met dit onderwerp
NetCare a conçu et élaboré cette stratégie bien avant que les grandes entreprises comme Oracle et Microsoft n'aient eu cette idée. Cela offre un avantage stratégique en termes de rapidité, d'approche et de vision d'avenir.
Quels objectifs fixer
Lors de la mise en œuvre d'un jumeau numérique, il est important de fixer des objectifs clairs et mesurables. Considérez les étapes suivantes :
Pourquoi NetCare
NetCare se distingue en combinant l'IA avec une approche centrée sur le client et une expertise approfondie en informatique. L'accent est mis sur la fourniture de solutions sur mesure qui répondent aux besoins uniques de votre organisation. En collaborant avec NetCare, vous pouvez être assuré que vos initiatives d'IA sont planifiées stratégiquement et exécutées efficacement, ce qui conduit à des améliorations durables et à un avantage concurrentiel.
Plus vite, plus intelligemment et plus durablement Dans le monde du développement logiciel, le code hérité peut constituer un frein à l'innovation et à la croissance. Le code hérité est souvent constitué de décennies de correctifs, de contournements et de mises à jour qui étaient fonctionnels à l'époque, mais qui sont désormais difficiles à maintenir.
Heureusement, un nouvel acteur peut aider les équipes de développement à moderniser ce code : l'intelligence artificielle (IA). Grâce à l'IA, les entreprises peuvent nettoyer, documenter et même convertir le code existant vers des langages de programmation plus modernes plus rapidement, plus efficacement et avec plus de précision.
Le code hérité, écrit dans des langages ou avec des structures obsolètes, présente plusieurs défis :
La modernisation du code hérité grâce à l'IA offre aux entreprises non seulement la possibilité de tirer parti des nouvelles technologies, mais aussi de minimiser les risques et de réduire les coûts. Avec l'IA, il est possible de transformer progressivement une base de code héritée en une infrastructure moderne et pérenne, sans perdre la fonctionnalité sous-jacente.
Dans un monde où la technologie évolue à une vitesse fulgurante, l'IA permet aux entreprises de prendre une longueur d'avance précieuse en renouvelant leur code obsolète et en se positionnant comme des acteurs innovants dans leur domaine. La modernisation du code hérité est désormais non seulement réalisable, mais aussi rentable et rapide.
Besoin d'aide pour coacher et implémenter l'IA afin de moderniser le code hérité ? Remplissez le formulaire de contact et je serai ravi de vous donner plus d'explications. En moyenne, un parcours de modernisation avec l'IA est 5 fois plus rapide qu' χωρίς l'IA. Cela surpasse largement les plateformes sans code.
