Tech Innovators | Nathalie LOUIS – CEO/Founder @ Archer

Dans le cadre de notre dossier « Tech Innovators: À la découverte des esprits visionnaires de l’informatique », Nathalie LOUIS nous fait part de son expertise sur les grands enjeux du secteur de l’IT.

Pouvez-vous vous présenter à nos lecteurs ?

En tant que CEO – Fondateur de Archer Inc GI2 Consulting. Je suis un conseil en innovation stratégique et un mentor passionné qui aide les organisations et les startups à adopter la transformation numérique et à tirer parti des nouvelles technologies dans un environnement VUCA.

Quelles sont les dernières tendances et innovations dans le domaine de l’IT qui ont retenu votre attention récemment ?

Incontestablement l’intelligence artificielle (IA). Dans le domaine de l’IT, nous sommes à un tournant décisif. Avec la montée en puissance des modèles génératifs, nous sommes à la croisée des chemins entre la promesse technologique et la création réelle de valeur. L’enjeu phare est de savoir comment passer à l’échelle et éviter de tomber dans l’effet de mode ?

Voici quelques tendances qui me semblent déterminantes :

  • L’IA multimodale : Texte, image, audio, vidéo… Les modèles d’IA deviennent de plus en plus capables de traiter et de générer différents types de contenus, révolutionnant les expériences utilisateurs.
  • L’IA agentique : Une nouvelle génération d’ autonomes supervisant d’autres modèles et orchestrant des actions complexes.
  • Le et l’infrastructure optimisée : La course au déploiement d’IA passe par des architectures adaptées, avec des approches serverless et des data centers souverains.
  • L’IA prédictive et la cybersécurité : Anticiper les cyberattaques avant qu’elles ne surviennent devient une nécessité, notamment grâce aux avancées en détection d’anomalies.
  • L’adoption massive et les enjeux réglementaires : Entre souveraineté des données et conformité RGPD/AI Act, les entreprises doivent sécuriser leurs usages.

Quels sont les domaines où  l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (Machine Learning) ont le plus d’impact aujourd’hui selon vous ?

5 domaines majeurs :

✅ Retail & e-commerce : l’optimisation des catalogues produits via l’IA générative, augmenterait les ventes de 20 à 30 %.

✅ Santé & pharma : maintenance prédictive des machines de production + automatisation du contrôle qualité.

✅ Banque & finance : IA pour la gestion du risque et la personnalisation des offres en fonction des besoins clients.

✅ Secteur public : Chatbots et assistants IA améliorant la relation administration-usager.

✅ Industrie : Déploiement de solutions de maintenance prédictive et d’analyse en temps réel.

Comment la transformation numérique a-t-elle évolué et quelles sont les principales stratégies et défis auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu’elles se lancent dans ce processus ?

L’IA représente la troisième vague de digitalisation, après Internet et les smartphones. Mais les entreprises font face à plusieurs défis majeurs :

🚧 Passer du prototype à l’industrialisation : Beaucoup d’initiatives restent à l’état de POC . L’enjeu est d’intégrer l’IA dans des processus métiers clairs et mesurables.

🚧 Qualité et gouvernance des données : Une IA performante repose sur des données fiables. Pourtant, le shadow IT explose, avec 60 % des utilisateurs d’IA générative ne respectant pas les politiques d’entreprise.

🚧 Coût et rentabilité : , par exemple, ne devrait pas être rentable avant 2029. Les entreprises doivent donc mesurer rigoureusement leur ROI et choisir les bons cas d’usage.

🚧 Risques de dépendance technologique : L’usage massif de solutions cloud externalisées pose la question du verrouillage technologique (lock-in) et de la souveraineté des données.

Quelles sont les compétences et les connaissances clés que les professionnels de l’IT doivent acquérir pour rester pertinents dans ce paysage technologique en constante évolution ?

🔹 Maîtrise des architectures IA : Comprendre les modèles, la vectorisation des données et les infrastructures cloud.

🔹 Cybersécurité et compliance : Conformité aux nouvelles réglementations sur l’IA (AI Act, RGPD, etc.).

🔹 Data Science & AI Engineering : Développement et déploiement de modèles, ingénierie des prompts.

🔹 Stratégie et gouvernance IA : Définir des frameworks d’accompagnement pour intégrer l’IA de manière durable.

🔹 Approche responsable : Réduction des biais algorithmiques, gestion de l’empreinte carbone des modèles d’IA.

Quelles sont les meilleures pratiques pour favoriser une culture d’innovation au sein des organisations et encourager la collaboration entre les équipes techniques et métiers ?

Principalement selon celles observées auprès des entreprises leaders :

✅ Adopter une approche “ & Learn” : Expérimenter rapidement les cas d’usage et ajuster les stratégies.

✅ Structurer l’adoption avec des outils collaboratifs : Partager des bibliothèques de cas d’usage et des indicateurs de performance.

✅ Encadrer le shadow IT : Offrir des alternatives internes sécurisées aux outils IA publics.

✅ Miser sur l’humain : L’IA doit être un copilote, pas une substitution. Il faut accompagner les collaborateurs dans cette transition.

Comment les gouvernements et les organismes réglementaires peuvent-ils soutenir l’innovation dans le domaine de l’IT et créer un environnement propice à l’adoption de nouvelles technologies ?

📌 Souveraineté numérique : Développer une infrastructure cloud et des LLM européens.

📌 Régulation proactive : Anticiper les risques et encourager des pratiques d’IA responsable.

📌 Formation et éducation : Favoriser l’acculturation à l’IA dans tous les secteurs.

📌 Soutien à la R&D et aux startups : Financer l’innovation pour faire émerger des alternatives locales.

Quels sont les défis éthiques et les questions de responsabilité liés à l’adoption de technologies émergentes et comment les aborder de manière responsable ?

Cette question est fondamentale et doit être traitée avec soin par la gouvernance afin de réussir le déploiement de l’IA dans les entreprises.

📌 Déploiement du quantique : Révolution des capacités de calcul et d’optimisation.

📌 Explosion des IA multimodales et omnicanales : De simples prompts textuels, nous passerons à des interactions vocales, vidéos et contextuelles.

📌 Généralisation des IA agents : Des IA capables de superviser d’autres IA et d’automatiser des chaînes de décisions complexes.

📌 Intelligence en temps réel : Grâce aux modèles multi-LLM et à la vectorisation avancée, les systèmes d’IA seront de plus en plus interactifs et réactifs.

Si vous avez des sujets que vous aimeriez aborder, nous vous invitons à les formuler et à y répondre ici.

L’IA n’est pas une mode, mais une révolution qui demande pragmatisme et vision à long terme. Pour les entreprises, la clé sera d’intégrer l’IA avec une approche stratégique alignée sur les enjeux métiers, tout en maîtrisant les risques et en favorisant une adoption responsable. Pour ma part, je propose des accompagnements pour aider à comprendre l’impact de ces technologies pour la gouvernance d’entreprise et les stratégies à adopter.

Restez à la pointe de l'information avec LEBIGDATA.FR !

Cliquez pour commenter

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

Newsletter

La newsletter IA du futur

Rejoins nos 100 000 passionnés et experts et reçois en avant-première les dernières tendances de l’intelligence artificielle🔥