Generative AI
En quelques mots

Un LLM est une technologie fondamentale d’intelligence artificielle qui permet aux machines de comprendre, de générer et de raisonner sur le langage à grande échelle dans des cas d’usage professionnels.

Le machine learning est une technologie clé à l’origine de l’analytique moderne et de l’automatisation. Il permet aux systèmes d’apprendre à partir des données et d’améliorer leurs performances sans programmation explicite.

La maintenance prédictive décrit la manière dont les organisations utilisent les données, l’analytique et l’intelligence artificielle pour anticiper les défaillances des équipements et effectuer la maintenance uniquement lorsque cela est nécessaire.

Le design organisationnel définit la manière dont une entreprise structure ses équipes, ses processus et sa prise de décision afin de déployer la stratégie avec efficacité et de s’adapter au changement.

La circularité transforme la manière dont les organisations conçoivent les produits, gèrent les ressources et créent de la valeur à long terme tout en réduisant l’impact environnemental et le risque opérationnel.

La gestion des données de référence aide les grandes organisations à garantir la cohérence, la fiabilité et la gouvernance des données critiques à travers les systèmes, les fonctions et les géographies.

Un agent IA est un système qui exécute des tâches de manière autonome en percevant des entrées, en prenant des décisions et en agissant vers des objectifs définis à l’aide de données et de modèles.

Cloud migration describes the structured process of moving applications, data, and infrastructure from on-premises environments to cloud platforms to increase agility, scalability, and cost efficiency.

La diversité et l’inclusion définissent la manière dont les organisations valorisent les différences et créent des environnements inclusifs où tous les employés peuvent contribuer pleinement et donner le meilleur d’eux-mêmes.

La gestion des risques fournisseurs est l’approche structurée qu’utilisent les organisations pour identifier, évaluer et atténuer les risques provenant des fournisseurs et prestataires tiers.

L’excellence commerciale est une approche structurée qui aide les organisations à améliorer la qualité du chiffre d’affaires en alignant ventes, marketing, pricing et stratégie client autour d’une performance mesurable.

La décarbonation est la réduction systématique des émissions de gaz à effet de serre à travers les opérations, les chaînes de valeur et les produits, afin d’aligner la stratégie de l’entreprise sur les objectifs climatiques.

L’intégration de l’IA permet aux entreprises de connecter l’intelligence artificielle aux systèmes, aux données et aux workflows existants afin de générer une valeur business mesurable à grande échelle.

Un data lakehouse est une architecture de données moderne qui fusionne la scalabilité d’un data lake avec la structure d’un data warehouse afin de soutenir l’analytique, la gouvernance et l’IA à grande échelle.

L’Internet des objets décrit comment des appareils physiques se connectent à des systèmes numériques, permettant l’échange de données en temps réel, l’automatisation et une prise de décision plus pertinente dans les environnements d’entreprise.

Le corporate development est la fonction responsable de la croissance inorganique et stratégique via les fusions-acquisitions, les partenariats et des décisions d’investissement de long terme alignées sur la stratégie corporate.

L’apprentissage profond (deep learning) est une sous-discipline de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’apprendre à partir de grands volumes de données grâce à des réseaux neuronaux multi-couches.

Le cloud computing permet aux organisations de consommer des ressources informatiques via internet plutôt que de posséder l’infrastructure, offrant flexibilité, rapidité et efficience des coûts à l’échelle de l’entreprise.

Le freelance consulting est un modèle flexible dans lequel des experts indépendants apportent des compétences spécialisées aux organisations sur une base projet ou en mission intérimaire.

La gestion des effectifs contingents aide les grandes organisations à piloter, optimiser et gouverner la main-d’œuvre non permanente tout en garantissant conformité, efficience des coûts et continuité opérationnelle.

Une stratégie IA à l’échelle de l’entreprise permet aux organisations de déployer l’intelligence artificielle de manière cohérente, responsable et à grande échelle afin de générer une valeur business mesurable à travers fonctions et géographies.

La gouvernance des données définit comment les organisations contrôlent, gèrent et utilisent les données de manière responsable afin d’assurer qualité, conformité et valeur business à travers l’entreprise.

Un jumeau numérique aide les dirigeants à modéliser, monitorer et optimiser des actifs et processus réels. Utilisez un jumeau numérique lorsque les décisions sont coûteuses, complexes ou sensibles au temps.

La conduite du changement aide les organisations à adopter avec succès de nouvelles stratégies, technologies et modèles opérationnels en gérant de manière systématique et prévisible la dimension humaine du changement.

L’optimisation de la supply chain est l’amélioration systématique de la conception, de la planification et de l’exécution de la supply chain afin de réduire les coûts, d’améliorer la résilience et d’augmenter les niveaux de service.

La sécurité énergétique désigne la capacité des économies et des organisations à garantir un approvisionnement énergétique stable, abordable et résilient dans des conditions géopolitiques, de marché et climatiques évolutives.

L’analytique de données en temps réel permet aux organisations de traiter et d’analyser les données au fur et à mesure de leur création, afin de prendre des décisions plus rapides, d’obtenir des insights immédiats et d’optimiser en continu les opérations.

L’IA générative est une forme puissante d’intelligence artificielle qui crée de nouveaux contenus et transforme la manière dont les entreprises opèrent, décident et innovent à grande échelle.

L’implémentation ERP est le processus structuré de déploiement d’un logiciel de planification des ressources d’entreprise afin d’intégrer les fonctions métier cœur, de standardiser les opérations et de permettre une prise de décision pilotée par la donnée.

L’Industrie 4.0 décrit comment des technologies digitales avancées transforment les opérations industrielles, permettant des chaînes de valeur plus intelligentes, plus rapides et plus résilientes.

L’adoption de l’IA décrit la manière dont les organisations intègrent systématiquement l’intelligence artificielle dans les opérations, la prise de décision et la stratégie afin d’améliorer performance, scalabilité et compétitivité.

La gouvernance de l’IA est le cadre utilisé par les organisations pour gérer l’IA de manière responsable, en alignant les décisions technologiques avec les objectifs business, la gestion des risques et les attentes réglementaires.

L’edge computing décrit une approche de calcul où les données sont traitées près de leur source afin de réduire la latence, d’améliorer la performance et de soutenir une prise de décision en temps réel.

L’optimisation des prix est une approche fondée sur les données visant à définir des niveaux de prix qui maximisent le chiffre d’affaires et les marges tout en s’alignant sur la demande client, la concurrence et les objectifs stratégiques.

L’automatisation intelligente décrit comment les organisations utilisent conjointement l’automatisation et l’intelligence artificielle pour optimiser les processus, réduire le travail manuel et permettre des décisions business plus pertinentes et plus rapides.

Le marketing omnicanal aligne les canaux digitaux et physiques pour créer des parcours client fluides, permettant d’améliorer l’expérience, d’augmenter la conversion et de générer de la valeur à long terme.

Un cas d’usage IA définit une application métier concrète de l’intelligence artificielle conçue pour améliorer la performance, la prise de décision ou l’efficience.

Les carburants durables sont des alternatives aux combustibles fossiles conçues pour réduire les émissions, améliorer la sécurité énergétique et soutenir la décarbonation à long terme des industries et des systèmes de transport.

Les données synthétiques désignent des données générées artificiellement qui reproduisent des patterns du monde réel et permettent aux organisations de scaler l’analytique et l’IA de manière sûre et efficiente.

Une stratégie d’automatisation décrit comment les entreprises identifient, priorisent et industrialisent l’automatisation de manière systématique afin d’améliorer la performance, de réduire les coûts et de soutenir des objectifs business de long terme.

La sécurité de l’IA est la discipline qui protège les systèmes d’intelligence artificielle contre les menaces cyber, le mauvais usage des données, la manipulation des modèles et l’exposition réglementaire sur l’ensemble du cycle de vie de l’IA.

La personnalisation pilotée par l’IA décrit comment les organisations utilisent l’intelligence artificielle pour délivrer des expériences personnalisées en temps réel à partir des données, des comportements et du contexte.

L’automatisation des achats s’appuie sur des outils digitaux pour standardiser et optimiser les processus d’achat, aidant les grandes organisations à réduire les risques, à contrôler les dépenses et à améliorer la prise de décision.

L’observabilité de l’IA aide les organisations à comprendre le comportement des modèles IA en production, en assurant performance, fiabilité et confiance sur l’ensemble du cycle de vie IA.

L’ingénierie des données permet de collecter, traiter et délivrer des données fiables à grande échelle, constituant le socle de l’analytique, de l’IA et d’une prise de décision exécutive informée.

L’assurance qualité IA garantit que les systèmes d’intelligence artificielle respectent des standards définis de performance, de fiabilité et de gouvernance sur l’ensemble de leur cycle de vie, du développement à l’usage en production.

Le source-to-pay relie sourcing, achats et finance au sein d’un processus intégré, permettant aux organisations de mieux piloter la dépense fournisseurs, la conformité et la création de valeur.

La recherche générative décrit comment des modèles d’IA produisent des réponses directes et contextualisées aux requêtes, transformant la manière dont l’information est découverte, évaluée et consommée.

Le catalogage des données aide les organisations à documenter, organiser et gouverner systématiquement leurs actifs data, permettant un accès plus rapide, une confiance accrue et une analytique plus efficace.

L’optimisation de prompt est une pratique structurée de conception, test et itération des prompts afin que les systèmes IA produisent des outputs précis, cohérents et pertinents pour le business.

Un Vendor Management System aide les grandes organisations à gérer fournisseurs, contrats et performance au sein d’une plateforme centralisée, améliorant transparence, contrôle et efficacité opérationnelle.

L’automatisation des workflows par l’IA aide les organisations à orchestrer tâches, décisions et systèmes grâce à l’intelligence artificielle afin d’améliorer efficacité, rapidité et cohérence opérationnelle.

L’intégration des données permet de combiner des données provenant de plusieurs systèmes dans une vue unique et cohérente qui soutient de meilleures décisions, l’analytique et la performance opérationnelle.

L’IA multimodale permet aux organisations d’analyser et d’exploiter simultanément plusieurs types de données afin d’obtenir des insights plus précis, une automatisation plus robuste et de meilleures décisions stratégiques dans des environnements complexes.

L’efficacité de la production mesure dans quelle mesure les ressources de production sont utilisées pour maximiser l’output, réduire les gaspillages et améliorer la performance opérationnelle globale des activités industrielles.

L’ambient AI décrit des systèmes intelligents qui opèrent en continu en arrière-plan, détectent le contexte et agissent de manière proactive sans commandes explicites des utilisateurs.

La gig economy décrit un modèle de travail fondé sur des missions flexibles et pilotées par projet plutôt que sur l’emploi permanent, transformant la manière dont les entreprises accèdent aux talents et scalent l’expertise.

La collaboration humain–IA décrit comment les personnes et les systèmes d’intelligence artificielle réalisent conjointement des tâches, en combinant le jugement humain avec la vitesse, la précision et la profondeur analytique des machines.

L’automatisation des processus métier permet de rationaliser les processus grâce à la technologie, en réduisant le travail manuel tout en améliorant vitesse, précision et cohérence opérationnelle entre fonctions.

L’automatisation cognitive combine intelligence artificielle et automatisation pour traiter des tâches complexes nécessitant jugement, apprentissage et prise de décision au sein des entreprises modernes.

L’augmentation par l’IA décrit comment les organisations utilisent l’intelligence artificielle pour renforcer les capacités humaines, afin que les collaborateurs prennent de meilleures décisions, travaillent plus vite et délivrent des outcomes à plus forte valeur.

La conformité IA définit comment les organisations conçoivent, déploient et gouvernent les systèmes d’IA afin de répondre aux exigences réglementaires, éthiques et opérationnelles sur l’ensemble du cycle de vie de l’IA.

L’analyse de marché est une approche structurée visant à comprendre la dynamique d’un marché, la demande client et les forces concurrentielles afin d’éclairer des décisions stratégiques et d’investissement.

L’avenir de l’IA redéfinira la manière dont les grandes organisations concurrencent, décident et passent à l’échelle, en faisant une priorité de premier plan pour les dirigeants qui construisent la stratégie long terme.

L’innovation numérique décrit comment les organisations appliquent des technologies digitales pour transformer produits, services, processus et business models afin de créer une valeur business mesurable.

Le processus de planification stratégique aide les organisations à définir une direction, fixer des priorités et aligner les ressources afin d’atteindre des objectifs de long terme de manière structurée et mesurable.

L’énergie hydrogène s’impose comme une solution critique pour décarboner les industries, renforcer la sécurité énergétique et permettre des transitions énergétiques propres à grande échelle dans le monde.

L’évaluation des risques liés à l’IA aide les organisations à comprendre et à piloter les risques opérationnels, éthiques et réglementaires associés au déploiement de l’IA à grande échelle.

L’architecture des données définit la manière dont les données d’entreprise sont collectées, structurées, stockées et exploitées afin de permettre des analyses fiables, des usages IA et une prise de décision cohérente au sein des grandes organisations.

La recherche vectorielle est une technique de recherche basée sur l’IA qui récupère l’information selon la similarité sémantique plutôt que sur des correspondances exactes de mots-clés, améliorant pertinence et précision.

La qualité des données désigne le niveau d’exactitude, de complétude, de cohérence et de fiabilité des données au sein d’une organisation, permettant des analyses, reportings et décisions dignes de confiance.

La traçabilité des données montre d’où viennent les données, comment elles évoluent et où elles sont utilisées, aidant les organisations à renforcer la confiance, la gouvernance et le contrôle sur les données d’entreprise.

La conduite du changement liée à l’IA permet aux organisations d’adopter efficacement l’intelligence artificielle en alignant personnes, processus et culture avec de nouvelles façons de travailler pilotées par l’IA.

Le prompt engineering est une capacité critique pour extraire une valeur business fiable des systèmes d’IA générative à travers la stratégie, les opérations et la prise de décision.

Un data mesh est une architecture data moderne qui décentralise l’ownership des données vers les domaines métier, en traitant la donnée comme un produit afin d’améliorer scalabilité, vitesse et accountability.

La gestion des métadonnées est une discipline data cœur qui aide les organisations à comprendre, gouverner et exploiter la donnée efficacement en gérant les informations sur les données à travers systèmes et domaines.

Le traitement ETL est une approche fondatrice d’intégration des données garantissant que les données d’entreprise sont exactes, cohérentes et prêtes pour l’analytique, le reporting et la décision stratégique.

L’enrichissement des données améliore les données existantes en y ajoutant des informations internes ou externes, permettant aux organisations d’obtenir des insights plus approfondis, d’augmenter la précision et de prendre de meilleures décisions grâce à l’enrichissement des données.

La monétisation des données explique comment les organisations transforment la donnée en valeur financière mesurable via croissance du chiffre d’affaires, réduction des coûts et avantage stratégique à l’échelle de l’entreprise.

Un centre de données est la colonne vertébrale des opérations digitales modernes, permettant aux organisations de stocker, traiter et sécuriser les données à l’échelle de l’entreprise.

La maturité data décrit le niveau d’avancement d’une organisation dans la gestion, la gouvernance, l’analyse et l’usage des données afin de créer une valeur business cohérente à grande échelle.

La transformation numérique est l’usage stratégique des technologies digitales pour changer en profondeur la manière dont les entreprises opèrent, délivrent de la valeur et concurrencent.

La cybersécurité est une priorité business cœur qui protège les systèmes digitaux, les données et les opérations contre des menaces pouvant perturber la performance et détruire de la valeur.

L’analyse des données désigne l’examen systématique des données afin d’identifier des insights, de soutenir la prise de décision et d’améliorer la performance au sein d’organisations complexes et de grande taille.

L’informatique quantique décrit un nouveau paradigme de calcul qui exploite la mécanique quantique pour résoudre des problèmes au-delà des limites pratiques de l’informatique classique.

Un semi-conducteur est un matériau dont la conductivité électrique est contrôlable, permettant de concevoir des puces qui alimentent le calcul, les communications et les systèmes industriels.

Un EV, ou véhicule électrique, utilise des moteurs électriques et des batteries plutôt que des moteurs à combustion, redéfinissant le transport via l’efficience, la décarbonation et l’intégration digitale.

L’optimisation des coûts cloud aide les organisations à contrôler les dépenses cloud tout en maximisant la valeur business en alignant l’usage, l’architecture et la gouvernance avec les priorités financières et opérationnelles.

La planification financière est une approche disciplinée visant à aligner revenus, coûts, investissements et risques sur des objectifs clairement définis à court et long terme, au niveau des individus comme des organisations.

Un redressement d’entreprise est un effort ciblé visant à inverser une dégradation de la performance, stabiliser les opérations et rétablir une rentabilité durable lorsqu’une organisation fait face à de sérieuses difficultés financières ou opérationnelles.

La gestion des risques aide les organisations à anticiper l’incertitude, protéger la valeur et prendre des décisions éclairées en identifiant et en traitant systématiquement les menaces et opportunités potentielles.

Une marketplace de conseil est une plateforme digitale qui met en relation des entreprises avec des consultants indépendants à la demande, offrant un accès plus rapide à une expertise spécialisée sans les frais indirects des cabinets traditionnels.

Le conseil indépendant est un modèle flexible où des professionnels expérimentés apportent une expertise spécialisée à des organisations sans être liés à de grands cabinets de conseil.

Le conseil freelance permet aux organisations d’accéder à une expertise senior à la demande, sans engagements long terme, ce qui en fait un modèle critique pour une exécution business moderne et flexible.

L’avenir du travail décrit comment la technologie, la démographie et de nouvelles attentes transforment la manière dont les organisations structurent les emplois, pilotent les talents et créent de la valeur.

Une stratégie de tarification définit la manière dont les organisations fixent et pilotent leurs prix afin de capter de la valeur, rester compétitives et atteindre leurs objectifs financiers et stratégiques.

La transformation agile est une évolution structurée à l’échelle de l’entreprise qui permet aux organisations de réagir plus rapidement au changement, d’améliorer la valeur client et d’aligner les équipes autour de l’amélioration continue.

L’avenir du conseil décrit comment les modèles de conseil, les structures de talents et la création de valeur évoluent à mesure que les entreprises exigent rapidité, expertise et résultats mesurables.

Le recrutement silencieux est une stratégie RH par laquelle les organisations comblent des lacunes de compétences en interne ou via des talents de court terme, sans procéder à des embauches externes permanentes.

L’économie des plateformes décrit comment les plateformes numériques permettent la création de valeur en connectant des utilisateurs, des actifs et des services à grande échelle, entre secteurs et zones géographiques.

L’excellence opérationnelle est une philosophie de management visant à délivrer une performance supérieure en améliorant en continu les processus, la prise de décision et la création de valeur au sein de l’organisation.

L’AI readiness décrit le niveau de préparation d’une organisation à adopter, industrialiser et gouverner l’IA de manière à produire un impact business durable.

La planification des effectifs est le processus structuré par lequel les organisations alignent l’offre et la demande de talents, actuelles et futures, avec la stratégie business et les priorités opérationnelles.

La stratégie de capital humain définit comment les organisations planifient, développent et déploient les capacités humaines pour exécuter la stratégie, gérer les risques et obtenir un avantage concurrentiel durable.

La résistance au changement est une réaction humaine et organisationnelle naturelle qui ralentit ou bloque les initiatives de transformation, même lorsque le changement est clairement nécessaire et stratégiquement justifié.

La gestion de portefeuille par l’IA décrit comment les organisations pilotent systématiquement des initiatives IA afin d’aligner les investissements sur la stratégie, la création de valeur et le contrôle des risques.

La conformité des prestataires désigne la manière dont les organisations s’assurent que les fournisseurs respectent les exigences légales, contractuelles et internes, permettant aux grandes entreprises de réduire les risques, renforcer la gouvernance et maintenir la stabilité opérationnelle.

L’analytique de la main-d’œuvre externe permet aux grandes organisations d’analyser les données relatives au travail externe, améliorant la maîtrise des coûts, le pilotage de la performance et la planification stratégique des effectifs.

Le staffing via MSP est une approche structurée de gestion des effectifs externes via un prestataire central, aidant les grandes entreprises à maîtriser les coûts, réduire les risques et améliorer l’accès aux talents.

Les achats stratégiques permettent aux organisations de piloter systématiquement les dépenses achats, les fournisseurs et les risques tout en alignant les décisions de sourcing avec les objectifs business et la création de valeur.

Le cycle des achats définit les étapes end-to-end que suivent les organisations pour piloter les activités d’achat, en assurant maîtrise des coûts, conformité et fiabilité d’approvisionnement dans les opérations.

Le purchase-to-pay est un processus métier clé qui relie achats et finance afin de piloter les achats, la facturation et les paiements de manière contrôlée et efficiente.

La gestion des relations fournisseurs aide les organisations à piloter systématiquement leurs fournisseurs pour améliorer la performance, réduire les risques et créer une valeur durable sur l’ensemble de la base fournisseurs.

L’IA responsable décrit comment les organisations s’assurent que l’intelligence artificielle est éthique, transparente, conforme et alignée avec des valeurs humaines, tout en produisant un impact business durable.

Le conseil en intelligence artificielle aide les entreprises à traduire l’IA en valeur business mesurable via la stratégie, l’exécution et la gouvernance à l’échelle de l’organisation.