As AI floods the digital landscape with content, what happens when it starts repeating itself? This talk explores model collapse, a progressive erosion where LLMs and image generators loop on their own results, hindering the creation of novel output.

We will show how self-training leads to bias and loss of diversity, examine the causes of this degradation, and quantify its impact on model creativity. Finally, we will also present concrete strategies to safeguard the future of generative AI, emphasizing the critical need to preserve innovation and originality.

By the end of this talk, attendees will gain insights into the practical implications of model collapse, understanding its impact on content diversity and the long-term viability of AI.

BlaBlaCar a économisé plus d'1 million d'euros par an en arrêtant l'externalisation de la modération de contenu textuel et en développant « Sphinx », un outil interne conçu sur Vertex AI. Raphaël Berly, chapter lead data science, nous présentera le pourquoi et le comment des embeddings utilisés pour représenter le texte, la mesure de la qualité avec les modèles d'IA générative, ainsi que les principaux enseignements qui ont permis à ce projet de passer de l'idée au déploiement sur les interfaces de millions d'utilisateurs en moins d'un an.

Session de démo sur comment créer des agents IA en quelques clicks pour plusieurs cas d’usage : Compliance, IT, RH, support client, Ventes,

Connecting machines and structuring industrial data has long been one of the toughest challenges in smart manufacturing. Before unlocking the power of AI, large language models, or advanced analytics, companies must first solve the foundational task of harmonizing and organizing their data—without this, bad data only leads to bad AI.

This session covers the journey from building a Unified Namespace as the data foundation to scaling predictive use cases such as maintenance, quality optimization, and process improvements. Using customer stories from discrete and process manufacturing, we will show howDXC &Snowflake enables enterprises to connect IoT data at scale, establish a harmonized taxonomy across global operations, and drive measurable business outcomes.

By unifying diverse industrial IoT and enterprise data into a governed data layer, the Unified Namespace enables creation of an operational digital twin—a live, authoritative representation of manufacturing systems and assets that fuels scalable AI use cases like predictive maintenance, autonomous control, and AI-driven shop floor assistance. Attendees will learn howDXCs &Snowflake’s IoTbest-practicespower OT/IT convergence, continuous digital twin evolution, and AI-driven operational excellence.

AI Agents 

Et si vos opérations IT devenaient proactives et autonomes grâce à l’IA ?

Face à des environnements toujours plus complexes, l’IA agentique ouvre la voie à une nouvelle génération d’opérations intelligentes : capables d’anticiper, de décider et d’agir automatiquement, en s’appuyant sur les données en temps réel.

Dans cette keynote, nous partagerons notre approche à travers "Horizon", plateforme IAOps, combinant IA prédictive, IA générative analyse augmentée, et automatisation intelligente pour optimiser les opérations IT.

Objectif : passer d’une gestion réactive à un pilotage proactif, fluide et sans friction.

Cas d’usage, bénéfices concrets, leviers d’adoption et bonnes pratiques seront au cœur de cette session pour comprendre comment l’IA devient un véritable copilote au service de la performance IT.

Plongez dans l’ère des opérations IT intelligentes où l’IA anticipe, décide et agit en temps réel.

Collecting and analyzing data is at the heart of every pharmaceutical R&D organization. As a result, we at Merck KGaA store large amounts of very diverse data – from assay results in early research, to operational data from clinical trials, human clinical trial data and data related to regulatory submissions. In the upcoming era of artificial intelligence (AI), making this data available to AI systems at scale is a strategic imperative. For this reason, we have formed a cross R&D workstream to modernize our compute & story ecosystem. In this presentation, we will explain the approach taken, the main challenges faced and how we are addressing them. One important component of our new ecosystem is Snowflake, where we leverage automation and blueprints to enable a consistent technical foundation across the different R&D domains.

IA Générative pour la CDC et par Probayes : révolutionnez les réponses aux organismes de formation, optimisant temps et précision

Dans cette présentation, nous vous dévoilons une solution technique innovante développée par Probayes pour le groupe Caisse des Dépôts et Consignations (CDC). Cette solution exploite l’IA Générative et les Agents IA pour formuler des réponses précises et adaptées aux demandes des organismes de formation adressées à la CDC, en effectuant également les calculs requis.

Elle s’appuie sur:

Le contenu des emails de requête,

Les procédures internes de rédaction,

Les données issues du système d’information liées à chaque organisme,

Le portefeuille de réponses types existant.

Cette approche permet de suggérer des réponses pertinentes et conformes à la charte éditoriale du groupe, tout en réduisant significativement le temps nécessaire aux gestionnaires pour superviser leur rédaction.

Mobilité Urbaine

Dans un contexte où les délais de mise sur le marché et la maîtrise des coûts IT sont des enjeux stratégiques, l’IA générative transforme profondément le cycle de vie du développement d’applications.

STET, acteur clé de l’interbancarité et des systèmes de paiement européens, a expérimenté aux côtés d’Equancy l’usage de l’IA générative pour optimiser ses processus de développement et de documentation applicative.

Causal inference offers a principled way to estimate the effects of interventions—a critical need in industrial settings where decisions directly impact costs and performance. This talk presents a case study from Saint-Gobain, in collaboration with Inria, where we applied causal inference methods to production and quality data to reduce raw material usage without compromising product quality. We’ll walk through each step of a causal analysis: building a causal graph in collaboration with domain experts, identifying confounders, working with continuous treatments, and using open-source tools such as DoWhy, EconML, and DAGitty. The talk is aimed at data scientists with basic ML experience, looking to apply causal thinking to real-world, non-academic problems.

Deploying ML models doesn’t have to mean spinning up servers and writing backend code. This talk shows how to run machine learning inference directly in the browser—using ONNX and WebAssembly—to go from prototype to interactive demo in minutes, not weeks.

Mendix est une plateforme entreprise de création d'applications sans codage, largement utilisée par les entreprises pour favoriser l'innovation rapide. 

La solution, leader du Magic Quadrant depuis 9 années consécutives, vient d'introduire une nouvelle approche disruptive de la conception LowCode, grâce à Maia, un assistant intelligent de nouvelle génération. 

Vous verrez, lors d'une démonstration, comment Maia est capable d'interpréter un cahier des charges, un croquis d'interface graphique ou les instructions d'utilisateurs pour concevoir la nouvelle application DATA ou IA que vous avez imaginée, parfaitement opérationnelle.

Ce nouveau paradigme de la création d'applications est en train de révolutionner la conception LowCode en démocratisant encore plus ce concept, favorisant l'apprentissage, l'efficacité des utilisateurs et au final l'innovation des organisations tout en assurant un niveau de sécurité, qualité et gouvernance optimal.

Concevoir la nouvelle application DATA ou IA que vous avez imaginée, parfaitement opérationnelle

Les cycles longs de planification IT appartiennent désormais au passé. Dans un contexte où les capacités technologiques évoluent à grande vitesse, et où les contraintes commerciales et réglementaires changent sans cesse, les entreprises doivent repenser leur approche : plus de souplesse, plus de réactivité, plus de valeur livrée rapidement. À travers les retours d’expérience de plusieurs clients de SnapLogic, découvrez comment l’intégration intelligente des données, alliée à une architecture hybride et une gouvernance agile, devient un levier clé pour relever les défis de la transformation numérique. Aujourd’hui, c’est l’IA. Demain, qui sait?

Chez Doctolib, la gouvernance data ne se limite pas à la conformité: elle soutient activement notre stratégie d’entreprise. Dans cette session, Diana Carrondo, Data Governance Lead chez Doctolib, et Tristan Mayer, General Manager Catalog chez Coalesce, partageront comment un nouveau data catalog a permis de déployer une approche de gouvernance offensive. Vous découvrirez comment Doctolib a dépassé les limites de son ancien outil en améliorant l’adoption, en structurant la taxonomie pour mieux protéger les données, en intégrant le catalog dans ses KPIs data governance et en le connectant à ses outils IA internes. Un retour d’expérience concret pour transformer votre catalog en levier stratégique.