L’informatique est-elle source de résilience ou de fragilité ?
Face à l’incertitude, les entreprises ont fait de la résilience une priorité stratégique. Même si les prédictions algorithmiques sont peu utiles, l’informatique est doublement concernée. Parce que la résilience de l’organisation dépend en grande partie de sa résilience, et parce que l’informatique doit veiller à ce que la digitalisation renforce plutôt qu’elle ne nuise aux capacités d’improvisation des collaborateurs de l’entreprise lors de la prochaine situation d’urgence.
Consultant chez Eraenos, Pierre-Yves Niederhauser a animé fin 2023 un atelier sur l’antifragilité à destination des DSI francophones du Cercle Numérique. Dans une interview, il revient sur cette notion et ce qu’elle peut apporter dans notre façon de penser l’informatique. gestion.
Chercheur néerlandais spécialisé en cybersécurité et architecture d’entreprise, Edzo Botjes est passionné par la question de l’anti-fragilité. Alors qu’il était en Suisse pour intervenir lors de la 10e conférence Swiss Cyber Storm, il a répondu aux questions d’ICTjournal.
Quels sont les usages et les enjeux de l’IA en santé ?
Le dépistage du cancer du sein est un domaine prometteur pour l’IA où cette technologie commence à s’imposer. ICTjournal a rencontré trois radiologues travaillant dans des institutions francophones, qui utilisent des logiciels basés sur le deep learning pour identifier les lésions malignes lors des mammographies. Leurs témoignages révèlent ce qui se passe lorsqu’un spécialiste travaille au quotidien avec un assistant IA, entre complémentarité, complicité et compétition.
Des solutions basées sur l’IA générative arrivent chez les médecins. Les technologies suisses excellent dans ce domaine et intègrent des outils de transcription et d’extraction de données, notamment pour automatiser la rédaction des rapports de synthèse des consultations et la saisie des informations dans les dossiers des patients.
Professeur à l’Université de Genève, Olivier Michielin a expliqué, lors d’une récente leçon inaugurale, comment l’IA transforme l’oncologie, promettant des traitements sur mesure basés sur une richesse de données biomédicales, notamment issues de l’imagerie haute résolution.
Quelles missions pour les SOC ? Quels outils ? Quelles mesures ?
Un rapport récent du SANS Institute montre que la gestion des alertes domine les activités prises en charge par les centres d’opérations de sécurité (SOC), tandis que les fonctions telles que le red-teaming et le purple-teaming sont moins courantes et généralement externalisées. Côté outils, les systèmes EDR/XDR sont les technologies les plus populaires. La chasse aux menaces et le SIEM sont également populaires, tandis que l’IA et l’apprentissage automatique le sont moins. Enfin, pour évaluer leur efficacité, les SOC s’appuient sur des indicateurs de performance tels que la rigueur d’éradication des menaces et le nombre d’incidents traités.
Et si les robots apprenaient grâce à l’IA ?
L’association robots-LLM est en plein essor. Une étude récente souligne le rôle crucial de cette technologie dans les progrès de la robotique, notamment en vue d’améliorer l’interaction homme-robot et d’élargir les champs d’applications. À l’image de la start-up zurichoise Mimic, qui développe des technologies avancées pour bras et mains robotiques intégrant l’IA générative. Malgré les progrès de l’IA, les robots ont encore du mal à accomplir les tâches domestiques.
Les datacenters IA consomment-ils trop ?
Pour former, exploiter et fournir des modèles GenAI, les géants du cloud investissent massivement dans leurs capacités de calcul et dans la construction de nouveaux centres de données. Construits pour l’IA, ces centres de données auront besoin de beaucoup d’énergie. Les besoins et les factures d’électricité augmenteront et les objectifs de neutralité carbone s’éloigneront. Les tensions vont également augmenter avec d’autres utilisations de l’énergie et de l’eau. Ces défis stimulent le développement de technologies atténuant quelque peu les impacts, comme l’énergie nucléaire, le refroidissement liquide ou encore le béton vert. Certains imaginent même mettre en orbite des datacenters.
Et si l’IA prédisait… la météo ?
Les prévisions météorologiques sont entrées dans une nouvelle ère, celle des données, du machine learning et de l’intelligence artificielle.
Docteur en physique, Lionel Moret dirige une équipe utilisant le machine learning à MétéoSuisse. Dans une interview avec ICTjournal, il explique le potentiel et les défis de cette technologie pour la prévision météorologique, à la lumière des projets et développements en cours.
Alexander Stauch, responsable du marketing chez Meteomatics, évoque les défis auxquels les entreprises sont confrontées en matière de prévisions météorologiques. Il met en avant le modèle créé par cette firme suisse qui fournit des données ultra précises et fréquemment mises à jour.
