Catégorie : Cloud

L'écosystème de canal comme élément clé pour capitaliser l'investissement dans l'IA

Passer de consommer des tokens à en produire : le nouveau défi économique de l’IA d’entreprise

Les modèles de raisonnement consomment entre 10 et 20 fois plus de tokens que les modèles standard pour traiter un même problème. Quand les agents IA enchainent des tâches et utilisent des outils de façon autonome, ce chiffre grimpe encore. Pour les DSI et les directeurs techniques, le problème n’est plus de savoir si adopter l’IA générative — mais comment éviter que la facture d’inférence ne devienne incontrôlable. Pendant des années, la stratégie par défaut consistait à consommer des tokens via des APIs cloud à la demande. Cette approche reste valable pour de nombreux cas d’usage. Mais à mesure que les volumes augmentent, les modèles de raisonnement se généralisent et les agents prennent de l’autonomie, de nombreuses organisations s’orientent vers

DocuSeal : l’alternative open source à Docusign axée sur l’auto-hébergement

La signature électronique est passée d’un outil ponctuel à une composante intégrée du travail quotidien. Contrats, déclarations de clients, documents liés à l’emploi, autorisations, accords de confidentialité ou formulaires internes se signent désormais depuis un smartphone ou un navigateur. La commodité est évidente, mais la facture peut aussi l’être lorsque une entreprise commence à faire évoluer ses utilisateurs, enveloppes, vérifications, intégrations et support. DocuSign reste une référence majeure dans le secteur. Sa marque inspire confiance, dispose d’un écosystème étendu d’intégrations et propose différentes formules adaptées à divers besoins. Néanmoins, son modèle commercial ne convient pas forcément à toutes les équipes. Selon leur site officiel de tarification eSignature aux États-Unis, le plan Personnel coûte 10 dollars par mois avec facturation annuelle

Fortinet renforce son SecOps avec FortiSOC, une IA agissante et un contrôle accru des endpoints

Fortinet et NVIDIA portent la sécurité de l’IA à l’exécution

Fortinet a renforcé son intégration avec NVIDIA pour assurer la protection des charges de travail en Intelligence Artificielle (IA), des données et des agents autonomes dans les centres de données, le cloud, les environnements hybrides et en périphérie. La pièce maîtresse est FortiAIGate, une solution qui se positionne entre les applications et les modèles d’IA pour inspecter le trafic, appliquer des politiques, détecter les abus et réduire le risque de fuite d’informations, sans dépendre uniquement de contrôles externes au flux d’inférence. Cette évolution intervient alors que de nombreuses entreprises passent de phases de test avec des chatbots à des déploiements plus complexes d’IA agissante. Dans ces scénarios, les modèles ne se limitent pas à répondre à des questions : ils

SAP renforce son offre de cloud souverain en Europe avec un accent sur l'innovation en IA

SAP souhaite intégrer l’IA agissante au cœur de l’entreprise

SAP a dévoilé lors de Sapphire 2026 sa nouvelle vision de « l’entreprise autonome », une démarche qui vise à repousser l’utilisation des agents d’intelligence artificielle au-delà du simple assistant conversationnel et à les intégrer au sein des processus métier critiques : finances, gestion de la chaîne d’approvisionnement, achats, ressources humaines, expérience client et opérations sectorielles. La proposition repose sur une nouvelle SAP Business AI Platform, la SAP Autonomous Suite et une expérience utilisateur centrée sur Joule, l’assistant IA de la société. Ce lancement intervient dans un contexte où le logiciel d’entreprise fait face à une pression accrue. Les entreprises ne cherchent plus uniquement des outils capables de répondre à des questions ou de générer des textes ; elles veulent

NVIDIA étend ses partenariats en IA en Inde pour accélérer les « usines d'IA » dans le cadre de la mission nationale de 1 milliard de dollars

NVIDIA ne vend pas seulement des GPU : elle finance l’infrastructure de l’IA

NVIDIA est devenue bien plus qu’un fournisseur prédominant de puces pour l’intelligence artificielle. La société de Jensen Huang mobilise ses importantes réserves de trésorerie et sa capitalisation boursière pour financer une grande partie de l’écosystème nécessaire à sa croissance : développeurs de modèles, neoclouds, opérateurs de centres de données, fabricants de fibre optique, entreprises de photonique, sociétés de réseautage et partenaires en silicium. Ce mouvement n’est pas anodin. Selon CNBC, NVIDIA aurait déjà engagé plus de 40 milliards de dollars en investissements prévus jusqu’en 2026, témoignant de sa transformation en une sorte de banque industrielle de l’IA. La logique est limpide : si le goulet d’étranglement de l’intelligence artificielle réside dans la capacité de calcul, l’énergie, la connectivité optique, la

Morgan Stanley réduit de moitié les revenus prévus de SMIC avec Huawei en raison des faibles performances dans les puces IA

SMIC remet en question l’obsession pour le 2 nm en pleine guerre des puces

Zhang Rujing, fondateur de SMIC, évoque une tension qui traverse toute l’industrie des semi-conducteurs : la réussite ne se mesure pas uniquement par l’atteinte des technologies de 3 nm ou 2 nm en premier. Lors d’une interview relayée par des médias chinois, le dirigeant affirme que cette vision est un “erreur de concept”, car elle réduit un marché immense à une course très visible, coûteuse et réservée à quelques acteurs privilégiés. Cette déclaration intervient à un moment particulièrement sensible pour la Chine. SMIC est la plus grande fonderie du pays, mais elle demeure limitée par les restrictions à l’exportation d’équipements avancés de lithographie et par la difficulté à rivaliser directement avec TSMC, Samsung Foundry ou Intel Foundry sur les nœuds