Pourquoi la donnée est-elle le pétrole du XXIe siècle ? – 1 minute pour comprendre

📈 + de 25 milliards de $ : c’est ce que pèse l’industrie du Big Data.
🤖 En seulement cinq ans, la planète a vu ses données tripler, passant de 64 zettaoctets en 2020 à 181 en 2025.
🌍 Google, Apple, Amazon et Meta règnent aujourd’hui sur le secteur du numérique grâce à cette maîtrise invisible.
Alors, pourquoi la donnée est-elle si convoitée ? 👇

Vos données ont une vie après la vôtre – 1 min chrono pour comprendre

📊 En 2070, Facebook comptera plus de profils de personnes décédées que de vivants (France Culture).
🖼️ Depuis 1995, des plateformes comme Cemetery.org hébergent les profils, photos et messages de défunts, créant les premiers cimetières numériques (LINC CNIL).
🌍 En France, le numérique représente déjà 4,4% de l’empreinte carbone, et le stockage des données des défunts contribue à cette pollution invisible (ADEME).
Alors, vos données peuvent-elles vraiment vous survivre ? 👇

Pourquoi les IA inventent des infos avec autant d’aplomb ? – 1 min chrono pour comprendre

📉 Près d’un utilisateur d’IA sur deux en entreprise admet avoir pris des décisions sur la base informations… hallucinées, c’est-à-dire inventées de toute pièce (Deloitte, 2024).
⚖️ 83 % des juristes ont repéré des citations juridiques totalement fausses issues d’IA. (Harvard Law School Digital Law Review, 2024).
💸 En 2024, ces hallucinations auraient causé près de 67,4 milliards de $ de pertes dans le monde (McKinsey).
Alors, pourquoi les IA inventent-elles autant ? 👇

Entretien avec l’IA : Qui se cache derrière les algorithmes des intelligences artificielles ?

L’article qui suit a été rédigé en collaboration avec une intelligence artificielle. Les réponses de l’IA à nos questions ont été sélectionnées, reformulées et validées par notre équipe pour éviter les biais ou approximations. Nous partageons ce processus inédit pour allier innovation et responsabilité éditoriale, dans le respect des règles SEO et de la confiance de notre audience.

Derrière les intelligences artificielles, il y a des hommes et des femmes qui passent des mois à affiner ce qui deviendra un modèle. Rien d’automatique au départ, et tout part de certains choix : comment la machine doit-elle apprendre ? Que doit-elle savoir ? Et, surtout, que faut-il qu’elle ignore ? La plupart des utilisateurs interrogent l’IA sans se poser de questions. Pourtant, chaque algorithme porte la trace de ses concepteurs. Données sélectionnées, paramètres réglés, critères intégrés, filtres mis en place… Tout cela repose sur une chaîne humaine, souvent tapie dans l’ombre. Pour remonter à l’origine, TNS s’est entretenu avec Claude AI.

Bioptimus exploite le Big Data pour prédire les maladies avec une précision inédite

Devenir tout simplement « le GPT de la biologie ». C’est l’ambition de la start-up française Bioptimus qui a développé un modèle d’intelligence artificielle appliquée à la santé, et à la biologie en particulier. En se servant de la puissance du Big Data médical et les avancées spectaculaires de l’IA, la jeune entreprise fait déjà figure d’acteur central de la révolution prédictive.