- Article de bases documentaires
|- 10 oct. 2025
|- Réf : AG282
Cet article explore la gestion des talents au service de l'innovation dans les entreprises. Il examine différentes approches de gestion des talents (directive, coopérative, situationnelle, collaborative) selon la flexibilité organisationnelle et la vision du capital talent. Le texte aborde les défis du recrutement, de la gestion prévisionnelle des compétences, et intègre la manière dont l’intelligence artificielle révolutionne ces modèles de gestion, en amplifiant les pratiques existantes. Il souligne l'importance de la marque employeur et de la culture d'entreprise pour attirer et retenir les talents, tout en mettant en garde contre les risques de favoritisme et de burn-out des employés talentueux.
- Article de bases documentaires
|- 10 oct. 2025
|- Réf : H6042
La recherche d’information couvre de nombreuses applications qui vont de la recherche documentaire à partir de requêtes booléennes à celle de la génération et l’extraction de réponses précises à des questions en langue naturelle. Elle s’applique à des textes, des images ou de l’audio et peut-être interactive, sous forme de dialogues avec un agent conversationnel. Cet article s’intéresse au croisement de la recherche d’information avec l’IA générative, ce que l’on nomme génération augmentée (de réponses) par la recherche d’information (RAG). Le RAG permet d’assister la génération de réponses à partir d’un grand modèle de langue et de sources d’informations qui peuvent être privées. Les grands modèles de langue et les architectures RAG sont présentées (RAG agentique, GraphRAG...), tout comme les nombreuses stratégies pouvant être suivies. Ce couplage entre apprentissage machine neuronal, traitement automatique des langues et recherche d’information traditionnelle nécessite de repenser les processus de recherche, d’indexation et de stockage des données au moyen d’entrepôts de données, d’APIs et d’environnements logiciels ad-hoc. Même si elles demeurent perfectibles dans certaines situations et si leur déploiement est rarement aisé, ces solutions sont désormais matures. Elles sont discutées sous un angle scientifique et technologique.
- Article de bases documentaires
|- 10 déc. 2025
|- Réf : J8500
Les méthodes d’intelligence artificielle - IA - et de traitement de données massives sont essentielles en génie des procédés et des produits, une science complexe et interdisciplinaire. La régression multilinéaire et l’analyse en composantes principales sont déjà courantes, mais les méthodes d’apprentissage supervisé, non supervisé et combinatoires sont aussi utilisées, avec une émergence de nouvelles méthodes. Elles permettent de simplifier le développement de modèles et de résoudre des problèmes complexes dans divers secteurs : chimie, agroalimentaire, etc. Cet article examine les méthodes d’IA, leur pertinence et leurs applications, tout en posant des défis d’interprétation physique et d’extrapolation.
