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Perspectives

  1. EnerJ-meeting Lyon 2026 : après la mesure, qui décide
  2. De la preuve de concept à la mise en production IA : les 5 freins récurrents
  3. Couche sémantique : pourquoi vos agents IA s’égarent sans elle
  4. Agents IA : le contrôle humain comme condition de production
  5. Gouvernance des agents : logs, périmètre, escalation humaine
  6. Évaluer un fournisseur d’IA : checklist opérationnelle pour DSI
  7. Sur mesure ou SaaS : poser correctement le problème
  8. AI Solution Factory : industrialiser l’IA comme on industrialise un logiciel
  9. RAG en entreprise : ce qui marche vraiment hors de la démo
  10. Automatiser sans déposséder les équipes
  11. Connecter le SI sans le refaire : le rôle d’une couche d’APIs data
  12. Quand ne pas déployer un agent IA
  13. Extraction documentaire : au-delà de la démo
  14. Automatisation documentaire en pré-comptabilité : du PDF au flux fiable
  15. Supervision de disponibilité : ce qu’un uptime vert ne dit pas
  16. Construire pour dix ans : contraintes d’un éditeur
  17. SharePoint comme système métier : où s’arrête le low-code
  18. Microservices data vs monolithe BI : choisir le bon grain
  19. Souveraineté des données : critères opérationnels
  20. Nouveauté produit : ce qu’une release change vraiment pour les utilisateurs
  21. Énergie du bâtiment : passer des compteurs aux décisions
  22. Time tracking : quand l’outil devient une dette pour les équipes