Khaled IBRAHIM MOUSSA

Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) s’impose comme l’une des avancées techniques les plus prometteuses de l’intelligence artificielle appliquée à la Data Science. Cette approche combine deux mondes : la recherche d’informations dans des bases de données ou des documents, et la génération de texte par des modèles de langage comme GPT ou LLaMA. L’objectif est d’obtenir des réponses plus précises, vérifiables et contextuelles. Dans un pipeline RAG, le système commence par rechercher les informations pertinentes dans un ensemble de données structurées ou non structurées (textes, rapports, PDF, API internes). Ensuite, le modèle de génération utilise ces données récupérées pour produire une réponse contextualisée. Ce mécanisme permet d’éviter les “hallucinations” fréquentes des modèles purement génératifs, tout en maintenant la fluidité du langage naturel. Les entreprises adoptent de plus en plus cette approche pour optimiser la recherche interne, automatiser la veille documentaire, ou e...

L’année 2025 marque une nouvelle étape dans la convergence entre l’intelligence artificielle générative et les plateformes de Business Intelligence (BI). Les grandes solutions analytiques, comme Power BI, Tableau ou Looker, intègrent désormais des capacités de génération de texte et de visualisation automatisée grâce aux modèles de langage avancés (LLM). Cette évolution transforme la manière dont les entreprises explorent et interprètent leurs données. L’IA générative permet de poser des questions en langage naturel et d’obtenir des visualisations pertinentes, sans passer par des requêtes SQL ou des modèles préconfigurés. Par exemple, un responsable commercial peut demander “Quels produits ont connu la plus forte croissance au deuxième trimestre ?” et obtenir instantanément une réponse sous forme de graphique interactif. Cette démocratisation de l’analyse de données ouvre la voie à une prise de décision plus rapide et à une meilleure accessibilité pour les utilisateurs non techniques. ...

Le Tiny Machine Learning (TinyML) s’impose progressivement comme une évolution majeure dans le domaine de l’intelligence artificielle embarquée. Cette technologie consiste à exécuter des modèles de machine learning directement sur des microcontrôleurs ou des objets connectés, sans passer par le cloud. L’objectif est de rendre les appareils plus autonomes, plus rapides et moins énergivores. Les applications se multiplient : détection sonore dans des environnements industriels, suivi de la qualité de l’air, reconnaissance gestuelle, maintenance prédictive, ou encore optimisation énergétique dans les bâtiments intelligents. Grâce aux progrès de la compression de modèles et à la miniaturisation des processeurs, il devient possible d’intégrer des réseaux de neurones dans des dispositifs alimentés par de simples piles. Cette approche présente plusieurs avantages. D’une part, elle réduit la latence, puisque le traitement des données s’effectue localement. D’autre part, elle améliore la confid...

L’industrie pharmaceutique s’appuie de plus en plus sur l’IA générative pour accélérer le développement de nouveaux traitements. Traditionnellement, la recherche de molécules actives nécessitait plusieurs années d’expérimentation en laboratoire et des coûts considérables. Les modèles d’IA capables de générer de nouvelles structures chimiques offrent désormais une alternative rapide et efficace. Grâce à l’apprentissage profond, ces modèles explorent d’immenses combinaisons moléculaires et proposent des candidats prometteurs qui répondent à des critères précis, comme l’efficacité contre une cible biologique ou la réduction des effets secondaires. Certaines plateformes d’IA permettent également de prédire la biodisponibilité et la toxicité d’une molécule avant même les tests cliniques, réduisant ainsi le taux d’échec en phase avancée. Un autre usage clé réside dans la conception assistée de protéines. L’IA générative est capable de proposer des structures protéiques inédites qui pourraien...