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Ce que nous pensons, ce que nous étudions, ce que nous savons.
01
L'IA apporte une productivité réelle. Où sont vos données quand vous collez un PDF dans le chat ?
OpenAI, Anthropic et Google ont rendu l'IA quotidienne, et la productivité est réelle. Mais chaque fois qu'un collaborateur colle un contrat, ces données traversent vers un serveur hors de l'UE. Pour la plupart, c'est acceptable. Pour certains secteurs, ce n'est plus le cas.
02
Inférence privée : la vitesse qui fait économiser (et les chiffres qui le prouvent)
Le prix par token est la moitié du coût. L'autre moitié, c'est votre équipe qui attend. Nous calculons le point exact où une slice dédiée bat n'importe quelle API publique.
03
NIS2 pour CTO : checklist technique de votre chaîne d'approvisionnement IA
L'annexe technique de NIS2 que presque personne ne lit, traduite en checklist actionnable. Les contrôles que votre équipe plateforme devrait pouvoir cocher oui/non demain matin — avec la ressource téléchargeable complète à la fin.
04
Pourquoi la souveraineté des données n'est pas négociable en 2026
Le RGPD était le début. NIS2 est le présent. Et votre infrastructure d'IA doit être prête.
05
Assistants de code privés : pourquoi votre équipe ne devrait pas envoyer du code à des API tierces
63 % des entreprises ont restreint quels outils d'IA générative leurs collaborateurs peuvent utiliser, et 27 % les ont purement interdits pour certaines applications (Cisco Data Privacy Benchmark 2024). Il y a une alternative.
06
Refroidissement liquide en datacenters GPU : les chiffres réels d'efficacité
Nous publions nos données de PUE et de consommation énergétique après 6 mois d'exploitation avec un HGX B200 refroidi par liquide.