Dans le contexte évolutif l'IA générative, l'ANSSI met en avant l'importance cruciale d'intégrer des mesures de sécurité robustes à toutes les étapes du cycle de vie de ces systèmes, afin de protéger les informations sensibles et d'assurer le bon fonctionnement des activités métier. Les recommandations fournies visent à guider les développeurs, administrateurs, RSSI, DSI et utilisateurs sur la manière de sécuriser efficacement leurs systèmes

Parler de qualité des données, c'est toucher au cœur même des projets liés à la data. La donnée, pivot central des stratégies numériques, alimente les intelligences artificielles, facilite le reporting, prédit les comportements et révèle souvent des insights inattendus. Toutefois, garantir la qualité des données représente un défi majeur, souvent sous-estimé

Dans l'univers complexe du management data, le dilemme entre MDM et PIM persiste. Cette quête de la solution idéale révèle une réponse beaucoup plus nuancée qu'un simple choix binaire "ou".

De nombreux utilisateurs se heurtent au défi de garantir la cohérence et la continuité dans les réponses fournies par l'Intelligence Artificielle Générative. Il arrive souvent que, dans un même fil de conversation, les réponses omettent de reprendre certains éléments pertinents de la réponse précédente. Comment assurer que les réponses générées par l'IA demeurent cohérentes et fluides? Cette préoccupation est essentielle pour une vaste gamme d'utilisateurs.