DataGalaxy inclus dans le rapport Gartner® Magic Quadrant™ pour les solutions de gestion des métadonnées

Du hype à l’industrialisation : une vision de la Data & de l’IA en 2026

L’IA mûrit — et nous aussi, nous devons mûrir. D’ici 2026, les gagnants ne seront pas les entreprises avec les chatbots les plus spectaculaires, mais celles qui auront su industrialiser l’IA pour produire une valeur business mesurable.
27 janvier | 10 AM CET

    Du hype à l’industrialisation : une vision de la Data & de l’IA en 2026

    L’IA mûrit — et nous aussi, nous devons mûrir. D’ici 2026, les gagnants ne seront pas les entreprises avec les chatbots les plus spectaculaires, mais celles qui auront su industrialiser l’IA pour produire une valeur business mesurable. Ce webinar dépasse le discours marketing pour explorer ce qu’il faut réellement pour passer à l’échelle : des fondations data solides, des architectures prêtes pour les agents, une gouvernance intégrée (et non oubliée dans des PDFs), ainsi qu’une exécution orientée résultats, alignée sur des KPIs. Nous décrypterons les tendances qui façonneront la Data & l’IA en 2026, les défis inconfortables que beaucoup évitent, et une feuille de route pragmatique pour passer rapidement de l’expérimentation à la production.

    Speaker

    Laurent Dresse is DataGalaxy’s Chief Evangelist

    Laurent Dresse

    Chief evangelist|DataGalaxy

    5 principaux enseignements que les participants en retireront

    • Pourquoi l’adoption de l’IA est forte mais la valeur business reste faible, et comment réduire le “failure gap”.
    • Ce que change l’IA agentique (Agentic AI) et les conditions data nécessaires pour des systèmes qui agissent, et ne se contentent pas de répondre.
    • Comment la gouvernance doit évoluer vers une plateforme automatisée et monitorée — notamment avec l’AI Act européen.
    • Comment passer des “proofs of concept” à une IA orientée résultats, en s’appuyant sur des KPIs liés au revenu, au risque, à la conformité ou à la valeur client.
    • Une approche concrète en 90 jours pour renforcer la qualité des métadonnées, étendre l’accès à l’IA, livrer des cas d’usage réels et construire une adoption durable.

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