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Les compagnies d’assurance disposent déjà d’une vaste base de données, souvent sous-exploitée. Les modèles économiques évoluent dans le sens de l’assurance basée sur les données. Cet article donne un aperçu de la réalité d’un tel modèle.

Avis aux professionnels en quête d'expérience pratique et de potentiel ! Grâce à des exemples présentés de façon compréhensible, je vous explique comment openEHR fonctionne et pourquoi cette nouvelle norme a de l’avenir. Découvrez ce qu’il est possible de faire !

Les hôpitaux suisses sont confrontés à un important défi : des systèmes informatiques et d’information hospitalier (SIH) obsolètes rigides, qui rendent l’intégration des données difficile. Ces dernières restent souvent inaccessibles, ce qui freine les efforts de digitalisation. openEHR offre une solution à ce problème : une norme ouverte pour des données de santé structurées et connectables en réseau.

L'IA est le véritable facteur de changement de notre époque. Les progrès réalisés dans le domaine de l'IA générative et de l'apprentissage automatique permettent de créer des applications intelligentes telles que les assistants conversationnels ou l'analytique prédictive. De nombreuses entreprises ont toutefois du mal à trouver des façons de l’utiliser offrant une réelle valeur ajoutée financière et n'ont pas encore dépassé le stade expérimental.

La nouvelle politique douanière américaine et les réactions internationales qui y sont liées placent les entreprises du monde entier devant de grands défis. À l’instar de la crise du COVID-19 en 2020, les conditions-cadres évoluent rapidement et de manière imprévisible. Ceux qui continuent de se fier à des données incomplètes et incohérentes prennent le risque de ne percevoir de nouveaux dangers qu’au moment où il sera presque impossible de changer de cap, tels des icebergs dans le brouillard. Des réactions tardives peuvent avoir de graves conséquences, et aucune entreprise ne veut se retrouver dans une situation qui rappelle celle du Titanic.

Dans le premier article de blog intitulé« De l'outsourcing au smart sourcing », je me suis penché sur la stratégie de sourcing et sur le fait que les entreprises parviennent aujourd'hui mieux à mettre en place ce que l'on appelle des « stratégies multi-fournisseurs » ou des modèles de sourcing « best-of-breed ».

La digitalisation progresse à un rythme effréné. Les nouveaux développements et les révolutions technologiques transforment des secteurs entiers tandis que la pression concurrentielle ne cesse d’augmenter. En parallèle, de nombreuses entreprises doivent faire face à des obstacles opérationnels tels que la pénurie de personnel qualifié, la pression croissante relative aux coûts et les exigences réglementaires de plus en plus complexes. Cette dynamique oblige les entreprises à remettre en question les stratégies établies jusqu’ici et à les réorienter.

Les services informatiques de nombreuses entreprises sont souvent surchargés par l'exploitation de leurs applications. En effet, les responsables informatiques se retrouvent constamment occupés à installer des mises à jour, à en surveiller les performances et à réagir rapidement en cas de dysfonctionnement. En somme, un travail très insatisfaisant et fatigant pour des professionnels de l'informatique bien rémunérés.

Ces derniers mois, le monde de l'IA a suivi avec attention les développements de DeepSeek. La start-up chinoise qui a fait sensation dans le secteur de l’IA a prouvé, avec son modèle « R1 », qu'il est possible d'atteindre des performances comparables à des produits concurrents tels que ChatGPT d’OpenAI ou Llama de Meta en utilisant bien moins de ressources. Cette évolution ne fait pas seulement avancer le progrès technologique, elle modifie également le débat sur la démocratisation et la structure des coûts de l'IA. Mais que signifient concrètement ces innovations pour les entreprises et leurs initiatives en matière d'IA ?