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La galerie de prompts Copilot proposée par Microsoft est une ressource pratique pour tous ceux qui utilisent Microsoft 365 et souhaitent optimiser leur usage de l’IA. Elle regroupe des exemples de requêtes prêtes à l’emploi, filtrables par application (Word, Excel, Outlook…), type de tâche (rédiger, organiser, résumer…) et type de travail (communication, gestion de projet, analyse…). Cette galerie permet de gagner du temps, de structurer plus efficacement ses demandes à Copilot et de découvrir des cas d’usage concrets facilement adaptables.

Les Knowledge Graphs permettent de relier des données entre elles de façon explicite et logique, contrairement aux bases SQL (rigides) ou NoSQL (souples mais non connectées). Ils offrent une structure idéale pour les IA comme ChatGPT, en apportant du contexte, de la précision et en réduisant les hallucinations. Grâce à leur flexibilité, ils complètent parfaitement les systèmes existants et ouvrent la voie à des cas d’usage avancés : assistants IA, moteur de recherche interne, recommandation intelligente, etc.

OpenAI vient de lancer l’OpenAI Academy, une plateforme gratuite dédiée à celles et ceux qui souhaitent utiliser l’IA pour répondre à des enjeux concrets. Formations, crédits API, accompagnement technique et communauté internationale : cette initiative marque une étape clé vers une IA plus accessible, orientée terrain. Dans cet article, Strat37 revient sur ce lancement et sur ce qu’il révèle des tendances actuelles en matière d’adoption de l’intelligence artificielle en entreprise.

OpenAI vient de lancer Sora, un générateur d’images intégré à ChatGPT via le modèle GPT-4o. Ce nouvel outil améliore considérablement la qualité des images par rapport à l’ancien DALL-E, avec des visuels plus précis, une meilleure lisibilité du texte et une capacité accrue à gérer des demandes complexes. Mieux encore, il est accessible gratuitement à tous les utilisateurs de ChatGPT.

L’émergence de l’IA générative, notamment depuis le lancement de ChatGPT, transforme profondément le marché des développeurs. Selon les données du Bureau of Labor Statistics, les postes de programmeurs traditionnels ont chuté de -27,5 %, tandis que les postes de développeurs seniors et architectes n’ont diminué que de -0,3 %. Cette tendance montre que l'automatisation impacte surtout les tâches de programmation basiques, alors que les compétences en conception de systèmes, en résolution de problèmes complexes, et en collaboration restent essentielles. Les développeurs qui tireront leur épingle du jeu seront ceux qui savent utiliser l’IA comme un outil d'efficacité, tout en continuant à apprendre et à affiner leurs compétences analytiques et organisationnelles. Pour les entreprises, cela implique de former leurs équipes aux outils d’IA générative et de recruter des profils capables d’apporter une réelle valeur ajoutée.

Les tokens sont les unités de texte qu'un modèle d'intelligence artificielle comme GPT-4 utilise pour comprendre et générer des réponses. Ils peuvent être des mots entiers, des parties de mots ou même des ponctuations. Chaque interaction avec l'IA consomme des tokens, tant pour l'entrée que pour la sortie. Comprendre cette notion est essentiel pour optimiser l'utilisation des modèles d'IA, surtout en API où chaque token utilisé a un coût. L'article explique le concept en utilisant un extrait du Petit Prince et fournit des conseils pour bien utiliser les tokens.

Selon Gartner, 85 % des projets data échouent, souvent faute d’un objectif clair, de données mal exploitées ou d’un manque d’adhésion des équipes métiers. Pour réussir, il est essentiel de définir un besoin business précis, de structurer et nettoyer les données en amont, et d’impliquer les équipes dès le départ. L’outil doit s’intégrer aux processus existants et évoluer avec l’entreprise pour garantir un impact durable.

Mistral AI lance Mistral OCR, une nouvelle solution de reconnaissance optique de caractères qui dépasse l'extraction simple de texte en intégrant la gestion des tableaux, équations et mises en page complexes. Avec une précision de 98,96 % et une vitesse de traitement allant jusqu'à 2 000 pages par minute, cet outil s'impose comme une référence pour l'automatisation du traitement documentaire. Il trouve des applications dans la recherche scientifique, la préservation du patrimoine, le service client et la gestion de documents réglementaires. Disponible sur La Plateforme, il sera prochainement accessible via les principaux fournisseurs cloud.

Google a étendu sa fonctionnalité AI Overviews à plusieurs pays européens, dont la Suisse, l'Allemagne et l'Italie. Ces résumés générés par l'intelligence artificielle offrent des réponses directes aux utilisateurs, soulevant des inquiétudes quant à l'impact sur le trafic organique et les stratégies SEO. Pour s'adapter, les annonceurs et créateurs de contenu devront ajuster leurs approches et proposer une valeur ajoutée unique.

Trouver des informations pertinentes et fiables sur Internet est un défi constant. Entre la multitude de sources, le tri des résultats et le risque de désinformation, la recherche d’informations prend du temps et exige une expertise accrue. C’est ici qu’intervient Deep Search, la nouvelle fonctionnalité de ChatGPT. Contrairement aux moteurs de recherche classiques qui listent des liens, Deep Search va plus loin : il collecte, analyse et synthétise les informations du web pour fournir un document structuré et sourcé. Une avancée prometteuse pour les professionnels, mais aussi une solution qui pose certaines limites. Nous avons testé Deep Search pour comprendre son fonctionnement et évaluer son efficacité.

L’IA en Business Intelligence ne doit pas inonder l’utilisateur sous une avalanche d’indicateurs inutiles, mais au contraire prioriser et contextualiser les données pour les rendre exploitables. Une approche efficace repose sur moins de chiffres, mieux expliqués, une meilleure mise en contexte, et une priorisation intelligente des insights. StratBoard™ incarne cette philosophie en mettant en avant des données pertinentes et actionnables, plutôt qu’un excès d’informations difficiles à interpréter.

L’IA est un outil puissant qui peut soit accélérer nos compétences, soit nous rendre dépendants si nous nous reposons trop sur elle. Plutôt que de la voir comme un substitut, il faut l’utiliser comme un levier en gardant le contrôle et en renforçant nos propres compétences. L’équilibre entre automatisation et expertise humaine est clé pour en tirer le meilleur parti sans perdre en maîtrise.

Le débat entre IA open-source et modèles propriétaires est souvent présenté comme un choix binaire, alors qu’en réalité, tout dépend du besoin. Les modèles propriétaires offrent performance et simplicité, tandis que l’open-source garantit flexibilité et contrôle. L’enjeu n’est pas de choisir un camp, mais d’adopter la solution la plus adaptée selon les contraintes métier, les coûts et la nécessité de maîtrise des données.

L'IA générative transforme l'exploitation des données en entreprise, mais soulève des questions de sécurité. Plutôt que de l'éviter, il est possible de l'utiliser en toute confiance grâce à des méthodes éprouvées : modèles on-premise pour un contrôle total, API sécurisées garantissant la confidentialité des requêtes, chiffrement avancé pour protéger les échanges, et approches hybrides alliant performance et conformité. L'enjeu réside dans l'intégration intelligente de l'IA, assurant la sécurité des données à chaque étape.

Le SaaS, omniprésent dans les entreprises, évolue face à l’essor de l’IA. Avec les avancées des LLMs et des agents autonomes, la frontière entre SaaS et IA devient floue. On assiste à une transition où les entreprises pourront créer des outils ultra-personnalisés sans dépendre de solutions standardisées. Deux axes stratégiques émergent : 1️⃣ Se spécialiser dans des verticales précises → L’expertise métier et les bases de connaissances adaptées seront essentielles pour différencier les solutions. 2️⃣ Associer conseil et produit → L’IA seule ne suffit pas ; elle doit être accompagnée d’un travail rigoureux sur la structuration et l’exploitation des données. L’avenir du SaaS pourrait être moins visible, plus modulaire et piloté par l’IA, transformant les outils en infrastructures intelligentes plutôt qu’en services indépendants.