Perspectives
Thoughts on AI, data strategy and organizational transformation — from my LinkedIn publications.
Retour sur les enseignements de l'expérimentation menée autour du XRP Ledger avec plusieurs acteurs majeurs de la finance et des paiements.
La fenêtre de contexte limitée des LLM peut conduire à des routines de contournement digne du film Inception.
Le vrai tournant de l’IA que je perçois n’est peut-être pas là où on l’attend. Il n’est pas cognitif : il est relationnel. Quelques cas concrets et implications pour l'entreprise.
Ce n'est déjà plus un poisson d'avril : les premiers AI-insurers et AI-brokers sont déjà là ; ils se positionnent sur des marchés fragmentés et difficiles à scaler.
La data circularity ressurgit avec force comme l'évolution naturelle vers des écosystèmes data autonomes, où chaque donnée circule intelligemment dans l'organisation pour générer les bons signaux. Cela va devenir le socle de l'IA at scale.
Comment expliquer simplement l'apport de l'agentique AI par rapport à un « bon prompt » ChatGPT ? Il faut orchestrer au moins trois « métiers » différents : le discours, le design, et la génération technique.
29% des employés utilisent déjà des agents IA non autorisés selon Microsoft, révélant l'urgence de développer une gouvernance adaptée pour encadrer l'adoption des outils GenAI.
Balancing legitimate security constraints, proper process controls with easy access for all to the technology, has no silver bullet. But there are a few pragmatic actions everyone can take.
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