L’intelligence artificielle n’est pas réservée aux grands groupes : elle devient un levier concret de compétitivité et d’efficacité pour les PME. Automatisation des tâches, relation client augmentée, prise de décision plus rapide, nouveaux modèles d’affaires… Les opportunités sont multiples, accessibles et souvent peu coûteuses. Cette conférence propose aux dirigeants une grille de lecture claire pour comprendre l’IA, l’expérimenter sans risque et l’adopter de façon pragmatique, afin de transformer la contrainte en avantage stratégique.

L’organisation du travail, la prise de décision et la création de valeur sont autant d’enjeux centraux pour les entreprises, aujourd’hui profondément renouvelés par l’essor de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement par l’émergence des agents IA. Ces entités numériques autonomes sont désormais placées au cœur des stratégies d’innovation et de transformation numérique. Leur actualité récente dans les entreprises témoigne d’une volonté de repenser les modes de fonctionnement internes, avec l’ambition de conjuguer performance, agilité et personnalisation. Pourtant, si les promesses portées par ces technologies sont nombreuses — gain de productivité, assistance intelligente, amélioration de l’expérience employé —, leur intégration effective soulève encore de nombreuses questions. La mise à l’échelle, la prise en compte des enjeux éthiques, et surtout l’impact sur les métiers et les dynamiques humaines demeurent des dimensions à explorer avec nuance. Dès lors, une interrogation s’impose : que peut-on réellement observer de l'intégration des agents IA en entreprise ? Et comment adopter un regard critique face à l’écart qui persiste parfois entre les attentes portées par ces technologies et leur réalité opérationnelle sur le terrain ?

Découvrez comment Qlik Cloud révolutionne la manière dont les utilisateurs trouvent, comprennent et exploitent leurs données en toute confiance. De l’analyse intuitive de Qlik Cloud Analytics à la gouvernance complète des pipelines de données avec Qlik Talend Cloud, explorez une plateforme unifiée pour producteurs et consommateurs de données. Plongez dans l’univers du Data Products Catalog, du Trust Score et de l’IA générative avec Qlik Answers. Une session inspirante pour voir vos données s’animer, de la source à l’action. Ne manquez pas cette immersion dans l’avenir des données !

Bien menée, la gouvernance est un moteur de croissance. Durant cette session, Jean-Georges Perrin montrera comment les data contracts apportent précision, confiance et responsabilité à vos pipelines données et IA, sans créer de goulots d'étranglement. En utilisant l'Open Data Contract Standard (ODCS) du projet Bitol de la Fondation Linux, vous découvrirez comment les organisations peuvent réduire les défauts en aval, accélérer l'intégration des modèles IA, réduire les risques de conformité et simplifier la gestion des incidents, souvent en quelques jours seulement.

Et si vos données devenaient vraiment intelligentes ?

Au croisement de l’IA générative, des agents autonomes et des graphes de connaissances, Neo4j révèle une nouvelle dimension de performance en assurant des réponses précises et contextualisées. En structurant les relations entre vos données et en intégrant RAG (Retrieval-Augmented Generation), Neo4j réduit les hallucinations des LLM, renforce la pertinence des réponses et décuple vos capacités de décision.

Venez découvrir comment cette alliance révolutionne les workflows IA, et pourquoi Neo4j devrait être le socle de votre stratégie IA.

Comment passer de la promesse à la valeur concrète ? Trop souvent, les projets restent bloqués en phase d’expérimentation ou peinent à démontrer leur impact à grande échelle, tandis que les IA génératives se répandent dans le quotidien sans véritable objectif de performance. 

Le problème ? Un manque de stratégie claire et ambitieuse.

Dans cette conférence, Mick Levy, Directeur Stratégie & Innovation chez Orange Business, vous dévoile les secrets d’une stratégie IA qui cartonne : une approche structurée autour de six piliers fondamentaux pour mobiliser le top management et engager toute l’organisation dans une transformation réussie.

Grâce à des retours d’expérience concrets, vous découvrirez comment éviter l’effet « POC éternel » et passer à l’échelle avec succès. Des clés actionnables, des exemples inspirants et une méthode pragmatique pour délivrer une valeur durable avec l’IA.

Ne laissez pas l’IA être un gadget dans votre entreprise. Faites-en un moteur de performance et d'innovation

Et si vos données étaient enfin utilisées par tous, pas seulement par vos équipes data ? 45 minutes pour découvrir comment les Data Product Marketplaces boostées par les dernières innovations IA permettent de démocratiser les données auprès de vos métiers et d’assurer le ROI de vos investissements (temps, budget, équipes, outils).

Rejoignez-nous pour cette session et découvrez comment transformer vos données en source de connaissance, d’innovation et de performance. Animée par Huwise, avec David Thoumas, CPTO, et Coralie Lohéac, Lead Product Manager, la session inclut des démonstrations concrètes, offrant une immersion directe et illustrant comment ces solutions favorisent l’adoption et la création de valeur à grande échelle.

L'industrie sidérurgique se distingue par des filières de production complexes et des processus physico-chimiques exigeants, générant un besoin majeur de modélisation pour optimiser la productivité.

Notre stratégie de consolidation des informations industrielles et de mise à disposition de flux de données temps réel permet de multiplier et d'accélérer le déploiement de modèles tant physiques qu'à base d'intelligence artificielle.

Les principaux sujets abordés sont :

• La libération et le désilotage des données via une architecture hybride basée sur Kafka

• La simplification de l'intégration de composants dans nos systèmes industriels

• Le gain d'autonomie des équipes via des outils self-service (catalogue de données, requêtage, plateformes de modélisation)

Cette session s’achève sur un cas concret de modélisation, illustrant les bénéfices opérationnels apportés par cette architecture, avec un focus sur le pilotage en temps réel du process pour maîtriser la qualité produit avec des solutions hybrides couplant la modélisation physique et des modèles de données.

Les agents IA semblent ouvrir une nouvelle ère : celle de superpouvoirs accessibles à tous dans l’entreprise. Productivité décuplée, automatisation, accélération de la prise de décision… mais ils laissent aussi apparaître des risques déjà rencontrés par le passé : erreurs, shadow IT et défis de gouvernance. Dans cette conférence, nous revisiterons l’histoire d’Excel comme miroir de ce que l’IA nous fait vivre aujourd’hui.

Nous tirerons les leçons de son adoption massive jusqu’au paradigme Data Mesh, puis partagerons des principes concrets pour poser un cadre permettant d’adopter les agents IA à grande échelle, avec le bon équilibre entre autonomie et contrôle. Excel a fait émerger l’« analyste citoyen », les agents IA font naître le « développeur citoyen » : une même promesse de démocratisation et de puissance, avec les mêmes pièges ?

L’intelligence artificielle transforme la façon dont nous concevons et utilisons les plateformes de données — et les données, à leur tour, transforment l’IA.

Au croisement de ces deux mondes se trouve une synergie puissante qui redéfinit l’échelle, la performance et l’accessibilité.

Dans cette session, nous explorerons où et comment cette rencontre se produit, pourquoi elle est essentielle aujourd’hui, et quelles nouvelles possibilités elle ouvre pour l’avenir des données et de l’intelligence.

L’écosystème lié à l’intelligence artificielle regroupe un ensemble dense et interconnecté d’acteurs, de technologies, d’infrastructures, de réglementations et d’usages qui œuvrent ensemble pour concevoir, déployer et faire évoluer cette technologie. Loin de se limiter à la simple reproduction ou automatisation des capacités humaines, l’IA agit désormais comme un puissant levier de transformation pour des acteurs issus de domaines variés : laboratoires de recherche, entreprises technologiques, start-ups, pouvoirs publics, instances de régulation et d’éthique, mais aussi utilisateurs finaux, entreprises et société civile. Ce foisonnement d’initiatives, souvent portées par des compétences, visions et objectifs divergents, ouvre paradoxalement la voie à des dynamiques de convergence : des ponts se créent, des synergies naissent, et des formes de co-construction s’instaurent autour de valeurs ou de finalités partagées. Dans ce cadre, comment l’IA stimule-t-elle l’émergence de ces dynamiques collectives ? Et surtout, comment permet-elle de dépasser une vision centrée sur la performance individuelle et développer des intelligences collectives plus efficientes ?

L’IA n’est plus un concept futuriste : elle est déjà déployée dans de nombreuses PME, avec des résultats concrets et mesurables. Automatisation des processus, optimisation de la relation client, maintenance prédictive, pilotage des ventes ou encore analyse de données en temps réel… les usages se multiplient et transforment le quotidien des entreprises. Cette table ronde donne la parole à des dirigeants et partenaires qui partageront leurs expériences, leurs succès mais aussi leurs défis, pour montrer comment l’IA devient un levier opérationnel et accessible aux petites et moyennes entreprises

L’analyse de plans techniques de bâtiments, notamment dans le cadre de la conformité réglementaire, reste aujourd’hui un processus largement manuel, mobilisant des experts pour interpréter des documents complexes. Cette conférence propose un retour d’expérience sur un hackathon qui a exploré une nouvelle voie : combiner les forces de l’intelligence artificielle traditionnelle (machine learning) et des architectures multi-agents basées sur des modèles IA multi-modaux pour automatiser ce processus.

Alors qu’une grande partie des investissements dans les données et l’IA échouent ou conduisent à des produits inutilisés, le principal défi n’est pas la technologie, mais les complexités organisationnelles et humaines.

L’adoption d’une approche centrée sur le produit est fondamentale pour réussir, mais elle s’accompagne également de nombreux défis à grande échelle.

Comment obtenir une approche cohérente et systématique sur des dizaines et parfois des

centaines de produits Data & IA ? Comment favoriser l’adoption ? Comment piloter les risques et assurer la conformité ? Comment démontrer la valeur tangible ?

Dans cette session, nous partagerons les principes, cadres méthodologiques et leviers organisationnels qui permettent de concevoir, déployer et faire évoluer des produits Data & IA scalables, fiables et orientés impact. De la stratégie à l’exécution, nous verrons comment aligner tech, produit et métier autour d’un langage commun de valeur.

Découvrez l'approche StratOps et faite la différence avec une gouvernance pilotée par le valeur !

Dans un contexte où la qualité et la rapidité des décisions d’assurance sont déterminantes, nous avons accompagné MSIG dans un projet ambitieux : AIRA.

Chaque rapport de risk engineering est une mine d’informations, mais leur diversité (formats, langues, pratiques) rend leur exploitation lente et complexe. Avec AIRA, nous permettons que ces rapports soient lus, structurés et scorés automatiquement grâce à l’IA.

L’application accélère l’alimentation du fichier RAUM, standardise les pratiques entre trois pays et trois langues, et réduit de 80 % le temps de préparation.

Mais l’IA n’agit jamais seule : chaque score et chaque synthèse reste validé par les risk engineers et soumis à relecture humaine. Ce workflow collaboratif garantit des décisions plus rapides, plus fiables et mieux documentées, tout en renforçant le rôle central des experts.

AIRA illustre concrètement comment l’IA peut amplifier l’expertise humaine sans jamais la remplacer, et constitue un cas d’usage transposable pour tout assureur confronté à la diversité des pratiques et au multilingue.

Découvrez comment l’observabilité des données renforce une approche moderne de la gouvernance des données en garantissant des Data Products fiables et des Data Contracts respectés. Avec la plateforme Actian Data Intelligence – qui réunit un catalogue de données, une observabilité en temps réel pilotée par l’IA et une gouvernance fédérée – les organisations peuvent définir des Data Products enrichis de métriques de qualité, de règles intégrées et d’une traçabilité complète. La surveillance continue permet de s’assurer du respect des Data Contracts, offrant ainsi aux équipes métiers et techniques la confiance nécessaire pour partager et réutiliser les données en toute sécurité. Une démonstration en direct montrera comment Actian fait de l’observabilité le socle de Data Products de qualité, favorisant adoption, conformité et innovation à l’échelle de l’entreprise.

"L’intelligence artificielle promettait de révolutionner la manière dont les entreprises innovent, produisent et prennent des décisions. Mais la réalité s’impose : les projets d’IA, notamment ceux liés aux agents autonomes, ne tiennent pas toujours leurs promesses. Selon les dernières prévisions du cabinet Gartner, plus de 40 % des initiatives d’IA agentique seront annulées d’ici fin 2027. 

Les raisons sont claires : des coûts qui s’envolent, une valeur métier difficile à démontrer, et une gestion des risques encore trop immature.

Résultat, selon IBM, seulement 25% des projets d’IA délivrent le ROI attendu.

Face à cet essoufflement progressif, il devient urgent de repositionner l’IA, non plus comme un rêve technologique, mais comme un investissement qui doit être rigoureusement maîtrisé. 

Cette présentation propose une approche pragmatique : comment garder le contrôle économique et opérationnel de ses projets IA, en particulier dans un contexte d’innovation rapide et parfois instable.

Cette session décrypte comment il est possible de reprendre le contrôle sur les coûts des projets IA, en mettant en lumière des problématiques clés souvent sous-estimées :

•Des coûts IA fragmentés et sous-évalués

•Une consommation d’IA rapide, difficile à anticiper

•Des difficultés à adopter et à mesurer l’usage."

nAIxt est la plateforme de développement et d'orchestration d'Agents IA d'ILLUIN Technology : un environnement unifié pour concevoir, déployer et surveiller des Agents IA, du POC à la production, nativement intégré à AWS. En 20min Aurèle Dalibot et Bastien Sivera aborderont les sujets suivants :

- Création d’un Agent IA en quelques minutes, du design à l’exécution

- Orchestration multi-agents : planifier, collaborer, se répartir les tâches

- Intégration native de nAIxt à votre environnement AWS pour créer des agents intelligents longue durée, en capitalisant sur vos données et services actuels en toute sécurité

- AWS Bedrock pour sélectionner / combiner les modèles d'IA adaptés aux cas d’usage

Pourquoi venir ?

Pour découvrir un outil de conception et d'orchestration d'IA Agentique qui permet d'automatiser vos processus métiers, d'accélérer votre time-to-market tout en garantissant la sécurité, la scalabilité, l'observabilité et le pilotage des systèmes agentiques.

Le processus d’allocation des coûts dans Alteryx s’appuie sur des workflows automatisés pour répartir avec précision les coûts des ETP entre les centres d’activités, selon des critères prédéfinis tels que les effectifs ou les volumes, en respectant des règles spécifiques d’allocation des coûts et de calcul des KPI.

1. Ingestion et préparation des données

Alteryx se connecte à plusieurs sources (par exemple, ERP, CRM, stockage cloud) pour extraire les données liées aux ETP, aux coûts et aux volumes. Le processus agrège, prépare et aligne ces ensembles de données disparates afin de créer une base de coûts unifiée.

2.Amélioration de la qualité des données

Des règles de transformation dynamiques sont appliquées pour garantir la cohérence, supprimer les doublons, gérer les valeurs manquantes et standardiser les types de données. Des outils de profilage des données offrent une visibilité sur les anomalies et valeurs aberrantes susceptibles d’impacter la logique d’allocation.

3. Logique d’allocation des coûts

Cela permet de définir des règles d’allocation flexibles et des étapes de validation — allant de ratios simples à des règles dynamiques dictées par les besoins métiers — en fonction des moteurs de coûts, ETP et volumes, pour garantir l’exactitude des calculs de KPI.

4. Intégration de l’IA générative

Les fonctions d’IA générative (par exemple via OpenAI ou les outils Gen AI d’Alteryx) renforcent le workflow en permettant :

La génération automatique de schémas de données adaptés à un format cible.

L’assistance via un outil Copilot pour créer des transformations à partir d’instructions en langage naturel.

La création de règles d’allocation dynamiques.

5. Sortie et visualisation

Les allocations finales peuvent être exportées vers des outils de reporting, des tableaux de bord ou des data lakes. Les utilisateurs peuvent consulter des synthèses d’allocation, des écarts et des vues détaillées pour appuyer la prise de décision via des applications analytiques personnalisées.

Despite major investments, many organizations still struggle to scale AI. Pilots remain isolated, data readiness lags, trust is fragile, and transformation efforts feel disconnected. At Inetum, we believe AI should work in your day-to-day reality. That’s why we’ve developed a pragmatic methodology to start small then scale without massive investment. Coborg™ is our breakthrough framework: a proprietary system that acts as your intelligent nervous system, seamlessly connects data, workflows, people, and AI, scalable, trusted, and human-centered. Join us for an exclusive demo session where Hemant Lamba, CEO Inetum Solutions, and Bippin Makoond, Global Practice Manager Data & AI, will showcase how Coborg™ goes beyond dashboards to deliver real, scalable impact through concrete use cases. Come see how Coborg™ turns AI into action.

L’architecture data lakehouse est devenue la référence pour passer d’une BI “classique” centrée sur des bases analytiques à une plateforme de données unifiée, ouverte et évolutive, capable de supporter à la fois l’analytique moderne et l’IA/ML. Mais sa mise en œuvre reste exigeante (ingestion, optimisation, gouvernance).

Cette session montre comment Qlik Open Lakehouse intègre Apache Iceberg dans votre infrastructure pour bâtir un lakehouse gouverné, opérationnel, sans complexité.

À la clé : time-to-value accéléré, TCO réduit, interopérabilité ouverte sans vendor lock-in.

Un socle fiable qui aligne IT & métiers et propulse analytique et IA à l’échelle.

Vous souhaitez en savoir plus ? Toute l'équipe Qlik vous donne rendez-vous sur le stand D38 pour des démos live, des cas d'usage et des conseils d'experts.

Dans cette session Bertrand NEGRELLO abordera la question du déploiement à l’échelle de solutions data ou IA dans un environnement hautement critique et hautement souverain. Il abordera notamment les questions suivantes :

• quelles sont les spécificités d’une industrie critique
• que peut-on mettre sur le cloud ou pas ? que faire pour le reste ?
• comment prendre en compte la souveraineté 

AI Edge Computing : de l'analyse Data, à l'inférence jusqu’ au Machine learning sur HP Z workstation et ZGX Nano – tout en local

• Comment optimiser votre infrastructure de calcul et d'inférence IA en équilibrant la puissance de calcul entre cloud et edge.

• Découvrez le nouveau ZGX Nano, basé sur la dernière technologie Nvidia Grace Blackwell – 1000 TOPS votre meilleur compagnon ML.

• Cas d'utilisation dans la navigation, la défense, la vente au détail et la fabrication.