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Présentation principale — Bâtir l’organisation prête pour l’avenir

L'IA passe de l'expérimentation à l'exécution, mais le succès repose sur la gouvernance, l'infrastructure hybride, des données propres et la réduction d'un écart de compétences qui se creuse.
  • 30 min
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POINTS SAILLANTS

POINTS SAILLANTS

La multiplication des agents exige une gouvernance renforcée

Les agents IA se multiplient à grande vitesse. Pour garder le contrôle, les organisations doivent mettre en place des mécanismes clairs de gestion des identités, de visibilité et de gouvernance afin de savoir précisément qui agit, sur quelles données et dans quel contexte.

L’approche hybride s’impose

Le débat n’est plus entre le nuage et les environnements sur site. Les organisations les plus performantes misent sur une approche hybride qui combine les avantages du nuage, de l’infrastructure locale et de l’infonuagique en périphérie, chaque environnement jouant un rôle complémentaire selon les besoins.

La préparation des données est le moteur de la valeur en IA

La qualité des résultats repose directement sur la qualité des données qui alimentent les systèmes. Les infrastructures vieillissantes, les silos d’information et les données désorganisées demeurent parmi les principaux freins à l’adoption et à la création de valeur avec l’intelligence artificielle.

Le déficit de compétences ralentit l’adoption

L’évolution technologique progresse plus rapidement que le développement des compétences. De nombreuses organisations peinent encore à recruter, former et mobiliser les talents nécessaires pour déployer leur stratégie IA à grande échelle et en maximiser les retombées.

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Conférenciers à la une

Steve Leslie

Chef de la direction, Quadbridge

Alexander "Doc" Docherty

AI Technologist - Chanel North America, Lenovo

Rossana Bou Absi

Microsoft

Towen Chrea

Commercial Category Lead for Canada, HPI Inc.

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Pourquoi les organisations de taille moyenne doivent se préparer à l’IA à grande échelle

Les organisations de taille moyenne avancent rapidement en IA, mais passer à l’échelle exige bien plus que des projets pilotes, des outils ou des licences. Découvrez pourquoi l’IA…
Mid-market organizations are moving quickly on AI, but scaling it requires more than pilots, tools, or licenses. Learn why AI at Scale depends on the right foundation across infrastructure, data, security, governance, cloud, operations, and adoption....
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Ce que 2026 exige des leaders en sécurité

Des leaders en cybersécurité discutent de l’IA, de la consolidation des plateformes et des raisons pour lesquelles la résilience, plutôt que l’ajout d’outils, devient la vraie mesure d’une stratégie de sécurité moderne.
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Ce que HPE Discover 2026 a confirmé : l'IA à grande échelle exige la bonne fondation

HPE Discover 2026 a livré un message clair aux leaders TI : l'IA à grande échelle ne se résume pas aux outils, aux modèles ou aux GPU. Elle exige la bonne fondation à tous les niveaux : infrastructure, réseau, infonuagique, sécurité, données, gouvernance, résilience et opérations...
HPE Discover 2026 reinforced a clear message for IT leaders: AI at scale is not just about tools, models, or GPUs. It requires the right foundation across infrastructure, networking, cloud, security, data, governance, resilience, and operations....
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Microsoft Copilot: du déploiement à la productivité

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