Event ThinkParis2018 Think Paris 2018

Le 9 octobre 2018, sous les voûtes du Carrousel du Louvre, ThinkParis2018 a rassemblé décideurs, chercheurs et bâtisseurs du numérique. Cette scène a mis en lumière l’alliance entre technologies et usages concrets. Dans une perspective 2025, le cap affiché alors par IBM France se confirme sur le terrain: la donnée devient le carburant des stratégies, l’IA s’encastre dans les métiers, tandis que le Cloud IBM soutient des architectures hybrides exigeantes.

Les prises de parole sur l’expérience client, l’employé augmenté par Watson IBM et la nouvelle grammaire des business models ont posé des jalons durables. Les échanges autour de la Technologie Cognitive IBM ont détaillé une méthode: sécuriser la donnée, orchestrer des plateformes ouvertes, puis industrialiser des cas d’usage. Depuis, la communauté Data Science Paris a gagné en maturité, et l’Événement IBM résonne comme un repère pour la Transformation Digitale IBM des entreprises françaises.

Think Paris 2018: technologies au service de l’entreprise apprenante

Au cœur de Think Paris 2018, un fil rouge s’impose: l’entreprise se réinvente par l’apprentissage continu. Cette vision répond à un constat simple. Les usages changent vite, mais la confiance conditionne chaque adoption.

Le programme a aligné intelligence artificielle, blockchain, IoT, sécurité et Cloud IBM. Chaque thème a été relié à un impact métier précis. Cela a évité l’effet vitrine pour privilégier la valeur.

Pourquoi ce cadrage a-t-il marqué? D’abord, les intervenants ont relié données et décisions. Ensuite, les démonstrations ont montré des gains mesurables. Enfin, la méthode a mis l’accent sur les passerelles entre équipes.

Agenda et thèmes phares de #ThinkParis2018

Les sessions ont couvert des axes complémentaires. Les retours d’expérience ont précisé les parcours de mise en production. Ainsi, la logique projet s’est doublée d’une logique produit pérenne.

• Expérience client et personnalisation en temps réel.
• Employé augmenté par Watson IBM pour accélérer la résolution.
• Technologie Cognitive IBM au service des processus clés.
• Security by design et conformité continue.
• Data Science Paris et gouvernance des données.

Un point a retenu l’attention: 80% des données restent invisibles aux moteurs publics. Les entreprises doivent donc structurer, protéger et valoriser leur patrimoine informationnel. Sans quoi, l’IA reste sous-performante.

Les ateliers ont insisté sur la qualité des données. Ils ont aussi détaillé l’observabilité des modèles. Cette combinaison réduit les biais et améliore l’explicabilité.

Les cas d’usage ont rendu ces principes tangibles. Par exemple, un assureur a réduit ses délais d’instruction grâce à des assistants cognitifs. Par ailleurs, une banque en ligne a fluidifié ses parcours d’engagement client.

Le rendez-vous s’est clos sur une idée directrice. L’apprentissage collectif crée un avantage cumulatif. C’est ce sillon qui guide encore les équipes terrain.

Cette dynamique pose naturellement la question centrale des données, de leur gouvernance et de leur sécurité. Le chapitre suivant en explore les leviers concrets.

La donnée, moteur stratégique: de la collecte à la valeur

La donnée a été décrite comme un actif critique. Cette vision s’est imposée, car les modèles d’IA apprennent depuis le terrain. Sans données fiables, aucune personnalisation robuste n’émerge.

Les chiffres cités à ThinkParis2018 ont frappé. Une large part de l’information d’entreprise n’est pas indexée publiquement. Or, sa valeur tient à la contextualisation et à la confiance.

Comment passer du brut à l’actionnable? Trois axes se combinent. La gouvernance unifie les règles. Le Cloud IBM apporte scalabilité et sécurité. Enfin, l’orchestration MLOps accélère l’industrialisation.

De la donnée brute à l’avantage compétitif avec la Technologie Cognitive IBM

Les équipes ont mis en avant un triptyque efficace. D’abord, la cartographie des sources. Ensuite, l’enrichissement sémantique. Enfin, la supervision des usages.

• Catalogue de données avec classement par sensibilité.
• Qualité et traçabilité pour éviter les dérives.
• Accès par rôle et chiffrement systématique.
• Observabilité des modèles et des pipelines.
• Garde-fous éthiques et documentation.

Dans cette logique, Watson IBM a servi de passerelle entre métiers et science des données. Les interfaces conversationnelles ont réduit la charge cognitive. Les experts ont gardé la main sur les décisions sensibles.

Plusieurs entreprises françaises ont illustré le chemin. Des “usines cognitives” ont été menées avec des acteurs comme Generali, Orange Bank ou Crédit Mutuel. Les équipes mixtes ont accéléré le passage au réel.

Concrètement, un assureur a automatisé l’extraction d’informations dans des documents non structurés. Grâce aux modèles entraînés, la fiabilité a progressé. Les délais de traitement ont suivi la même pente.

Sur le plan réglementaire, l’UE a renforcé ses exigences. En 2025, l’alignement avec l’AI Act et le RGPD devient un prérequis de marché. L’avantage revient à ceux qui l’anticipent.

Au bout du compte, la donnée n’est pas un stock dormant. C’est une capacité organisationnelle, portée par des pratiques claires et des technologies matures.

Cette vision s’inscrit dans une transformation plus large des offres et des métiers. Le virage opéré par IBM France l’illustre nettement.

Transformation Digitale IBM et revanche des disruptés

Un signal fort a traversé Think Paris 2018: la transformation est d’abord culturelle. Le groupe a rappelé une bascule interne majeure. Le poids du matériel a été réduit au profit des services et du logiciel.

Il a été indiqué qu’il y a quinze à vingt ans, le matériel pesait encore très lourd dans le chiffre d’affaires. Aujourd’hui, il représente environ 9% de l’activité. Ce glissement témoigne d’un repositionnement stratégique rapide.

Autre point marquant: 50% des nouvelles offres n’existaient pas trois ans plus tôt. Cette cadence oblige à bâtir des passerelles entre experts métiers et ingénieurs. Sans cela, l’innovation s’essouffle.

Passerelles métiers-tech avec Watson IBM et Cloud IBM

Le rôle de pont est devenu central. Les compétences professionnelles s’agrègent à une appétence technique solide. Les cycles courts exigent cette proximité quotidienne.

• Cloud IBM en mode hybride et multicloud.
• Watson IBM pour l’IA appliquée au support et au conseil.
• Open source et conteneurs pour éviter l’enfermement.
• Automatisation des workflows et AIOps.
• Sécurité intégrée du code à la production.

Pour illustrer, prenons “Maison Delatour”, une PME française fictive de retail. L’entreprise combine recommandations temps réel et prévision logistique. Les équipes cross-fonctions pilotent des sprints orientés valeur.

Résultat? Le taux de conversion progresse. Les ruptures baissent. La marge s’améliore par effet cumulé.

Sur le terrain, l’approche “garage” met les utilisateurs au centre. Les prototypes voient vite le jour. Les données tracent chaque hypothèse.

Ce schéma redéfinit la relation client-fournisseur. Il se transforme en partenariat d’apprentissage. Chacun devient co-auteur du résultat.

Au final, la “revanche des disruptés” tient à cette agilité. Les organisations lentes n’ont plus d’excuse. La course se joue sur la boucle essai-apprentissage.

Pour ancrer cette vitesse, l’écosystème et les talents deviennent décisifs. La dynamique territoriale française apporte des leviers concrets.

Écosystèmes, compétences et territoires: l’empreinte de ThinkParis2018

Le mouvement engagé ne vit pas en vase clos. Les territoires, les écoles et les communautés structurent l’accélération. IBM France a ainsi rappelé l’importance de ses implantations régionales.

Avec 19 sites en France, des pôles comme Lille ont été renforcés. On y compte environ 600 collaborateurs. Cette proximité nourrit l’exécution sur le terrain.

Le projet Paris-Saclay a tenu une place singulière. L’objectif est double. Relancer la recherche fondamentale et stimuler la co-innovation avec les entreprises.

De Paris-Saclay au Campus quantique: dynamiques 2025

Dans ce cadre, une practice dédiée à l’ordinateur quantique a été annoncée. Elle porte sur le langage, les cas d’usage et l’écosystème. Le message est clair: anticiper les prochaines courbes d’apprentissage.

• Quantum readiness et formation avancée.
• IA responsable et gouvernance des modèles.
• Data Science Paris et communautés métiers-tech.
• Good Tech: éthique, inclusion et impact.
• Programmes d’alternance et reconversion.

Cette trame rejoint une ambition inclusive. L’accès aux moyens de production s’ouvre. Les indépendants, start-up et développeurs trouvent des portes d’entrée.

La “Good Tech” a été posée comme boussole. Protéger la donnée et diffuser les compétences va de pair. L’Innovation IBM s’aligne ainsi avec l’intérêt général.

Des initiatives locales complètent le tableau. Des meetups Data Science Paris multiplient les échanges. Des chaires académiques créent un continuum avec l’industrie.

Cette logique renforce la souveraineté. Elle attire des projets stratégiques sur le sol français. Elle nourrit aussi l’employabilité durable.

L’écosystème agit alors comme un amplificateur. Il démultiplie les effets d’apprentissage et la diffusion des bonnes pratiques.

Ces ressources collectives prennent toute leur force dans la réalisation concrète. Le passage de l’atelier au run constitue l’épreuve décisive.

Cas d’usage et méthodes: de l’atelier au déploiement opérationnel

Le succès se joue sur la capacité à industrialiser. Les méthodes doivent encadrer l’exploration et la production. Le balancier doit rester stable entre vitesse et qualité.

Un parcours type a émergé après Think Paris 2018. Il articule cadrage, prototypage et montée en charge. Chaque étape possède ses livrables.

Le cadrage aligne objectifs, indicateurs et risques. Le prototype valide les hypothèses sur un périmètre réduit. La montée en charge consolide la sécurité et la résilience.

Feuille de route d’une entreprise apprenante après Think Paris 2018

Concrètement, les équipes adoptent une boucle simple. Elles mesurent, apprennent, puis itèrent. L’outillage suit cette cadence.

• Design thinking et ateliers utilisateurs.
• MVP en quelques sprints pilotés par la donnée.
• MLOps pour livrer et surveiller les modèles.
• Security by design et conformité continue.
• FinOps et pilotage des coûts sur Cloud IBM.

Un exemple illustre la méthode. “Galia Santé”, acteur fictif, a lancé un assistant médical interne. Le projet a démarré sur un service limité. Les équipes ont ensuite étendu les usages.

Les indicateurs ont guidé chaque étape. Temps de réponse, précision, coût unitaire et satisfaction métier. Les seuils déclenchaient les actions d’ajustement.

L’IA responsable a borné le périmètre. Les décisions cliniques restaient supervisées. Les logs ont documenté les cas limites.

Au final, la productivité a progressé sans compromis sur la qualité. Le modèle d’équipe a évolué. Les métiers, la sécurité et les data scientists ont partagé la gouvernance.

Ce canevas s’applique à d’autres secteurs. L’industrie, la banque et les services publics retrouvent la même logique. Le réel gagne à chaque itération.

On en dit quoi ?

ThinkParis2018 a fourni une boussole claire: apprendre vite, sécuriser la donnée, et livrer des usages prouvés. En 2025, cet héritage reste d’actualité. La Transformation Digitale IBM s’exprime dans des architectures hybrides, des Watson IBM assistants et une Innovation IBM ancrée dans le réel.

La France dispose d’atouts solides, de Paris-Saclay à la communauté Data Science Paris. L’Événement IBM a catalysé des passerelles durables. Le cap est posé: une entreprise vraiment apprenante, sobre, explicable et centrée client.

Qu’est-ce qui distinguait Think Paris 2018 des autres événements tech ?

L’événement a relié technologies et impacts métiers concrets, avec un accent sur la donnée, la sécurité et la Technologie Cognitive IBM. Les sessions ont privilégié des cas d’usage vérifiables et une méthode d’industrialisation reproductible.

Quel rôle joue Watson IBM dans les projets en France ?

Watson IBM sert d’interface entre métiers et IA, via des assistants, des moteurs de recherche cognitifs et des services de classification. Son apport majeur réside dans l’explicabilité, la productivité et l’intégration avec le Cloud IBM.

Pourquoi la gouvernance des données est-elle devenue prioritaire ?

Parce que l’IA dépend de données de qualité et bien tracées. La gouvernance assure la conformité, la sécurité et la fiabilité des modèles. Elle facilite aussi le passage à l’échelle sur des environnements multicloud.

Comment se concrétise l’approche écosystémique en 2025 ?

Elle s’appuie sur Paris-Saclay, des communautés comme Data Science Paris, et des programmes de co-innovation avec startups et grands comptes. Les usines cognitives et les méthodes garage accélèrent le temps de mise en production.

Quels KPI pour piloter un projet IA post-ThinkParis2018 ?

Privilégiez temps de réponse, précision, couverture des cas, coût par transaction, satisfaction utilisateur, taux d’automatisation et indicateurs d’éthique (biais, explicabilité). Ces KPI doivent être suivis en continu dans une boucle MLOps.

Elisa

Journaliste spécialisée dans les nouvelles technologies, passionnée de gadgets et d’innovations. À 39 ans, je décrypte chaque jour l’impact du numérique sur notre quotidien et partage mes découvertes auprès d’un large public averti ou curieux.