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Web 3.0 et finance: comment Defi évoluera en 2025

Ishani Mohanty
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Web 3.0 et finance: comment Defi évoluera en 2025

Avec le Web 3.0 et la finance décentralisée (DEFI) à l'avant-garde de ce changement, l'environnement financier change radicalement. En fournissant des solutions de pointe qui repensent l'accès financier, la sécurité et l'efficacité, DeFI continue de bouleverser les établissements bancaires et d'investissement établis lorsque nous entrons en 2025. Les principales tendances qui influenceront l'avenir de DeFi au cours de l'année à venir sont examinées dans ce blog.

1. Amélioration de l'interopérabilité et de l'évolutivité

Les frais de transaction élevés et la congestion du réseau, en particulier sur Ethereum, ont été le principal problème de Defi. Mais d'ici 2025, des solutions de couche 2 comme les rouleaux, les ruptures et les ponts transversales auront progressivement avancé, ce qui entraînera des transactions plus rapides et plus abordables. La liquidité globale de l'écosystème Defi augmentera et les transferts d'actifs lisses seront rendus possibles par une amélioration de l'interopérabilité de la blockchain.

2. Tokenisation des actifs dans le monde réel

Avec la popularité croissante des des actifs réels du monde (RWA), Defi va au-delà des actifs numériques. Tokenising des actifs tangibles sur la blockchain, y compris les produits de base, l'immobilier et la propriété intellectuelle, améliore la liquidité et étend les options d'investissement. L'utilisation généralisée de Defi sera grandement aidée par des plates-formes qui permettent l'intégration RWA.

3. Améliorations à l'identité et à la sécurité décentralisées

Les inquiétudes de sécurité et de fraude augmentent avec Defi. Des solutions d'identification décentralisées comme Zero Knowledge Proof (ZKPS) et l'identité auto-souverain (SSI) amélioreront la sécurité et protégeront la confidentialité des utilisateurs d'ici 2025. Ces développements réduiront la probabilité de fraude et accroître la confiance entre les régulateurs et les nouveaux clients.

4. Le développement de modèles de rendement durable et de Defi 2.0

L'engouement pour l'agriculture du rendement de Defi précoce a produit des systèmes d'incitation non durables. Des modèles de génération de rendement plus durables seront introduits par Defi 2.0 grâce à de nouvelles méthodes de mise en place et à la liquidité appartenant à des protocoles. De plus en plus d'initiatives qui priorisent la stabilité à long terme au-dessus des bénéfices immédiats devraient être attendues.

5. Finance hybride (HYFI) et adoption institutionnelle

Les investisseurs institutionnels s'intéressent davantage à Defi et en 2025, Hybrid Finance (HYFI), qui combine Defi et le financement traditionnel (TRADFI), deviendra plus populaire. Les protocoles Defi seront progressivement inclus par les principales institutions financières pour améliorer leurs procédures de prêt, de règlement et de liquidité. Le fossé entre les finances traditionnelles et décentralisées sera fermée par des collaborations entre les plateformes Defi et les institutions financières établies.

Conclusion

D'ici 2025, Web 3.0 et DeFI auront complètement changé l'industrie financière, le rendant plus résilient, efficace et inclusif. Defi passe de son stade expérimental à l'acceptation généralisée grâce aux développements de l'évolutivité, de la conformité, de la sécurité et des applications pratiques. Naviguer dans la prochaine phase de financement décentralisé nécessitera de prêter une attention particulière à ces modèles, que vous soyez un passionné, un développeur ou un investisseur.

Comment les certifications de réseautage peuvent augmenter votre carrière

Vaishnavi KV
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Comment les certifications de réseautage peuvent augmenter votre carrière

Dans l'industrie technologique au rythme rapide d'aujourd'hui, il est crucial de rester en avance sur la courbe. Les entreprises s'appuyant de plus en plus sur des réseaux complexes, les professionnels ayant de solides compétences en réseautage sont très demandés. Mais comment pouvez-vous vous démarquer sur un marché du travail concurrentiel? Les certifications de réseautage informatiques peuvent changer la donne dont vous avez besoin.

Que vous soyez un aspirant ingénieur de réseau, un spécialiste de la cybersécurité ou un professionnel de l'informatique qui cherche à augmenter, les certifications de gain peuvent ouvrir des portes à de meilleures opportunités d'emploi, à des salaires plus élevés et à l'avancement de carrière. Explorons comment ces certifications peuvent alimenter la croissance de votre carrière.

Lire aussi: comment le réseau quantique redéfinit l'infrastructure de communication globale

1. Certifications de réseautage informatique valider vos compétences

Les certifications agissent comme preuve de votre expertise technique. Les employeurs font confiance aux certifications reconnues par l'industrie car ils démontrent que vous possédez des connaissances en réseautage du monde réel et que vous pouvez gérer les dernières technologies.

2. Potentiel salarial plus élevé et sécurité d'emploi

Les professionnels certifiés du réseautage gagnent souvent des salaires plus élevés par rapport à leurs pairs non certifiés. Selon les rapports de l'industrie, les professionnels avec des certifications de réseautage informatique peuvent gagner 20 à 30% de plus que ceux sans.

De plus, les certifications offrent une sécurité d'emploi dans les temps incertains. Les employeurs préfèrent les candidats ayant des compétences validées, en vous assurant de rester en demande même pendant les ralentissements économiques.

3. Croissance et promotions de carrière accélérées

Les certifications ne vous aident pas seulement à décrocher un emploi - elles vous aident à gravir les échelons plus rapidement. De nombreuses entreprises priorisent les employés avec des références de réseautage spécialisées lors de l'examen des promotions.

4. Restez à jour avec les dernières technologies

Le domaine de réseautage évolue rapidement, avec le cloud computing, le réseautage basé sur l'IA et les menaces de cybersécurité qui façonnent l'industrie. Les certifications de gain garantissent que vous restez à jour avec les dernières avancées.

5. Plus d'opportunités d'emploi et reconnaissance mondiale

Les certifications augmentent votre employabilité en faisant de vous un candidat préféré pour les rôles dans les meilleures entreprises. De nombreuses organisations mondiales comme Google, Amazon, Cisco et Microsoft préfèrent l'embauche de professionnels certifiés.

Pensées finales

Investir dans les certifications de réseautage informatique est l'un des meilleurs moyens de faire progresser votre carrière, de stimuler votre potentiel de gain et de rester pertinent dans l'industrie. Que vous commenciez simplement ou que vous cherchiez à progresser, la bonne certification peut vous aider à vous démarquer et à atteindre vos objectifs professionnels.

Durabilité pour 2025: comment la technologie émergente a un impact sur l'ESG

Siddhraj Thaker
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Durabilité pour 2025: comment la technologie émergente a un impact sur l'ESG

La durabilité est devenue une priorité mondiale essentielle, et les technologies émergentes jouent un rôle central dans la transition vers un avenir plus vert. Des innovations d'énergie renouvelable à la 5G et à l'IoT, ces progrès remodèlent les industries tout en minimisant l'impact environnemental.

La majorité des entreprises - 76% - pensent que les nouvelles technologies peuvent réduire considérablement les empreintes carbone de leur entreprise. Dans les investissements 5G et IoT, ESG devrait être un facteur clé et les entreprises qui font ces investissements bénéficient déjà d'un certain nombre d'avantages. À l'avenir, les principales priorités des entreprises pour les fournisseurs de technologie seront des certifications et des capacités de durabilité.

Percées d'énergie renouvelable

Des technologies telles que les panneaux solaires, les éoliennes et le stockage avancé des batteries révolutionnent le secteur de l'énergie. Par exemple, la technologie solaire devient de plus en plus efficace, avec des panneaux modernes convertissant jusqu'à 22% de la lumière du soleil en électricité. Des innovations comme les fermes solaires flottantes et les éoliennes verticales élargissent le potentiel d'énergie renouvelable même dans les zones urbaines ou limitées dans l'espace.

Lorsque vous faites des investissements dans les technologies futures, en particulier la 5G, l'ESG est un facteur crucial.

En ce qui concerne toutes les technologies émergentes, 35% des à l'enquête récents ont déclaré que l'ESG est un facteur clé pour prendre en compte lors du choix des investissements, et 41% pensent qu'il est important. ESG est le plus susceptible d'être un élément clé des dépenses 5G, avec l'IoT en deuxième position.

D'un autre côté, l'ESG est moins susceptible d'être pris en compte lors de la prise de décisions d'investissement dans la réalité augmentée, la blockchain et l'informatique quantique. Par exemple, 25% des répondants disent que l'ESG est un petit facteur à prendre en compte lors de la réalisation des investissements en blockchain. Le réalignement prioritaire futur semble probable étant donné que les autorités et les politiciens, y compris la Commission européenne, accordent une attention particulière aux questions ESG concernant le bitcoin et d'autres crypto-monnaies basées sur la blockchain.

Les plans de durabilité commerciale bénéficient déjà de la 5G et de l'IoT.

Les entreprises donnent généralement aux implications ESG de la 5G et de l'IoT plus considérées lors de la prise de décisions d'investissement que pour d'autres technologies en développement. Les entreprises qui investissent dans les deux sont plus susceptibles de bénéficier d'avantages lorsqu'ils sont interrogés sur la durabilité de ces technologies, que le plus grand échantillon d'entreprises interrogées sur le potentiel de hausse des nouvelles inventions en général.

Pourquoi l'IA n'a pas besoin du ML, mais le ML ne peut pas survivre sans l'IA

Jijo George
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Pourquoi l'IA n'a pas besoin du ML, mais le ML ne peut pas survivre sans l'IA

Bien que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle aient été des sujets populaires depuis un certain temps, les gens ne savent pas comment ils se rapportent les uns aux autres. Beaucoup pensent qu'ils sont interchangeables, mais voici un fait surprenant: l'IA peut fonctionner indépendamment de l'apprentissage automatique pour effectuer des travaux précisément. Mais sans le cadre fondamental de l'IA, l'apprentissage automatique (ML), le moteur de l'apprentissage basé sur les données ne peut pas prospérer.

Cette révélation soulève des questions intrigantes: comment fonctionne l'IA sans ML? Pourquoi la ML dépend entièrement de l'IA? Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de cette relation pour stimuler l'innovation et l'efficacité? Explorons l'interaction fascinante entre ces deux technologies transformatrices et découvrons comment elles influencent notre avenir.

Qu'est-ce que l'IA sans ML?

L'IA est le concept plus large de machines simulant l'intelligence humaine pour effectuer des tâches telles que la prise de décision, la résolution de problèmes et la compréhension du langage naturel. Il ne nécessite pas nécessairement que ML fonctionne. Les systèmes d'IA basés sur des règles s'appuient sur des règles et une logique prédéfinies plutôt que d'apprendre des données. Les premiers chatbots, comme ceux basés sur les arbres de décision, illustrent l'IA sans ML - ils exécutent des tâches spécifiques mais ne peuvent pas s'améliorer de manière autonome.

L'IA sans ML est limitée aux instructions prédéfinies et n'a pas la capacité d'adapter ou d'apprendre des données.

Pourquoi ML ne peut pas exister sans AI

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble d'IA, implique des systèmes qui apprennent des données pour améliorer les performances au fil du temps sans programmation explicite. ML s'appuie sur les principes de l'IA pour interpréter, analyser et agir sur les données. Les algorithmes ML utilisent les cadres fondamentaux de l'IA pour traiter le langage, reconnaître les images ou prédire les tendances.

Sans l'IA, ML n'avait pas l'architecture pour simuler l'intelligence. L'IA fournit le «cadre de réflexion», tandis que ML livre le «mécanisme d'apprentissage». Cette relation symbiotique garantit que les systèmes axés sur la ML, tels que l'analyse prédictive ou les moteurs de recommandation, peuvent fonctionner efficacement.

Comment les entreprises tirent parti de l'IA sans ML

De nombreuses industries s'appuient toujours sur des systèmes d'IA qui n'incorporent pas la ML. Ces systèmes sont rentables et efficaces pour les tâches nécessitant une adaptabilité minimale.

Exemples d'IA sans ML

  • Automatisation basée sur des règles : dans le service client, les systèmes IVR (réponse vocale interactive) dirigés par AI (interactive) utilisent des règles fixes pour acheminer les appels.
  • Systèmes experts : utilisés dans les soins de santé, les systèmes d'experts analysent les symptômes des patients en fonction des connaissances médicales prédéfinies pour fournir des recommandations.
  • Chatbots simples : les premiers chatbots qui suivent la logique de la décision de décision effectuent des interactions de base sans informations axées sur ML.

Ces systèmes sont idéaux pour les scénarios où les données sont rares, ou l'apprentissage en temps réel n'est pas nécessaire.

L'interdépendance dans les applications avancées

Les applications AI modernes intègrent souvent ML pour gérer les environnements dynamiques riches en données. Par exemple:

  • Détection de fraude dans les services bancaires : l'IA établit le cadre de détection de modèles inhabituels, tandis que les algorithmes ML apprennent et s'adaptent à de nouveaux comportements frauduleux au fil du temps.
  • Marketing personnalisé : AI fournit la plate-forme d'interaction client, tandis que ML affine la personnalisation en analysant le comportement des utilisateurs.
  • Diagnostics des soins de santé : l'IA facilite le traitement des données des patients et la ML améliore la précision du diagnostic par apprentissage continu.

Dans ces exemples, l'IA sans ML fournirait des résultats statiques, tandis que ML ajoute l'agilité et la précision requises dans les scénarios en évolution.

Lire aussi: construire un avantage concurrentiel avec l'apprentissage en profondeur

Idées fausses sur l'IA et le ML

Malgré leurs différences, beaucoup supposent que l'IA et le ML sont interchangeables. Ce malentendu peut conduire à des attentes irréalistes dans les implémentations commerciales. Voici les mythes courants:

  • Mythe: Ai implique toujours ML.
    • Réalité : De nombreux systèmes d'IA fonctionnent efficacement sans ML.
  • Mythe: ML peut opérer indépendamment de l'IA.
    • Réalité : ML est un sous-ensemble de l'IA et dépend de son cadre pour simuler l'intelligence.

La compréhension de ces distinctions aide les entreprises à fixer des objectifs réalistes et à répartir efficacement les ressources.

Pourquoi cela compte pour les entreprises

Pour les entreprises explorant les solutions AI et ML, la distinction détermine comment elles abordent la résolution de problèmes et l'investissement:

  • AI sans ML : Convient aux tâches avec des modèles prévisibles et une variabilité minimale.
  • AI avec ML : essentiel pour les industries basées sur les données nécessitant une adaptabilité et une évolutivité.

En identifiant les besoins spécifiques de leurs opérations, les entreprises peuvent sélectionner la bonne combinaison de technologies AI et ML.

Pour une lecture plus approfondie: pourquoi AIOPS est le changement de jeu des opérations informatiques

Quoi de suivi

Bien que l'IA puisse fonctionner de manière indépendante, son potentiel est amélioré lorsqu'il est combiné avec ML, et ML dépend du cadre de l'IA pour simuler l'intelligence et conduire l'apprentissage. Les entreprises doivent comprendre cette dynamique afin de prendre des décisions bien informées et d'optimiser le rendement de leurs investissements technologiques. Cette relation complexe entre l'IA et la ML est cruciale pour déterminer la direction de la technologie à l'avenir.

Gestion de l'expérience interactive (IXM) : l'avenir de la communication client

Aishwarya Wagle
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Gestion de l'expérience interactive (IXM) : l'avenir de la communication client

La gestion des communications client (CCM) est la pierre angulaire de la stratégie commerciale depuis des années, mais avec l'évolution rapide du paysage numérique, il est temps de changer. À l’approche de 2025, les entreprises doivent aller au-delà du CCM traditionnel pour répondre aux attentes croissantes des consommateurs. Entrez dans la gestion de l'expérience interactive (IXM), la prochaine évolution de la communication client. En intégrant l'interactivité et des informations basées sur les données, IXM redéfinit la manière dont les entreprises interagissent avec leurs clients. Voyons pourquoi IXM change la donne en matière de relations clients. 

Le passage du CCM à l'IXM 

Le CCM est depuis longtemps la référence en matière de gestion et de communication avec les clients, mais dans le monde numérique en évolution rapide d'aujourd'hui, il ne répond plus pleinement aux besoins des consommateurs modernes. IXM va encore plus loin en se concentrant sur des expériences client interactives et riches en données qui s'étendent sur plusieurs canaux. Au lieu de simplement envoyer des messages ou des e-mails, IXM intègre des éléments interactifs tels que des vidéos cliquables, des chatbots et des interactions sur les réseaux sociaux, créant ainsi une relation plus dynamique et plus engageante entre les entreprises et leurs clients. 

Engagement client basé sur les données 

Dans le monde d'IXM, les données ne sont pas seulement collectées : elles sont activement utilisées pour comprendre et engager les clients en temps réel. En tirant parti des interactions clients sur différents points de contact numériques, les entreprises peuvent obtenir des informations plus approfondies sur les préférences, les comportements et les points faibles. Ces données sont ensuite utilisées pour personnaliser la communication, créant des conversations ciblées et significatives qui trouvent un écho auprès des clients à un niveau individuel. Il s'agit de passer d'une approche de communication large à une approche plus adaptée et plus précise. 

Communication omnicanale pour des interactions fluides 

L'un des principaux avantages d'IXM est son approche omnicanal. Dans un paysage où les clients interagissent avec les marques sur diverses plateformes (sites Web, réseaux sociaux, applications mobiles, etc.), IXM garantit que les entreprises peuvent collecter des données de manière transparente sur tous ces canaux. Qu'un client discute avec un robot sur votre site Web ou envoie un message direct sur les réseaux sociaux, les données collectées à partir de chaque interaction sont unifiées, créant une expérience plus fluide et plus cohérente. Cette approche interconnectée permet aux entreprises de répondre aux clients de manière plus efficace et cohérente, quelle que soit la manière dont elles choisissent de s'engager. 

Personnalisation à grande échelle 

À mesure que la quantité de données disponibles pour les entreprises augmente, la capacité de créer des expériences client personnalisées augmente également. IXM permet aux entreprises non seulement de collecter de grandes quantités de données d'interaction, mais également de les utiliser pour proposer des communications hautement personnalisées. Qu'il s'agisse d'une offre personnalisée basée sur un comportement passé ou d'un e-mail qui semble adapté aux besoins spécifiques du client, IXM permet aux entreprises de se connecter avec les clients d'une manière personnelle, opportune et pertinente, sans perdre l'efficacité de l'automatisation. 

L'avenir de la communication client : une expérience plus intelligente 

À l'approche de 2025, l'avenir des communications avec les clients ne consiste pas seulement à améliorer la façon dont nous parlons aux clients : il s'agit également d'améliorer l'ensemble de l'expérience interactive. IXM est à l’avant-garde de ce changement, rendant l’engagement client plus intelligent, plus perspicace et plus dynamique. En combinant des technologies interactives avec des analyses de données avancées, les entreprises peuvent créer des expériences non seulement plus attrayantes, mais également plus efficaces pour accroître la satisfaction et la fidélité des clients.

Conclusion

La gestion de l'expérience interactive est la prochaine évolution en matière de communication client. À mesure que les attentes des consommateurs évoluent et que les technologies numériques continuent de progresser, les entreprises doivent adopter IXM pour rester compétitives. En tirant parti d'outils interactifs et d'informations basées sur les données, IXM aide les marques à passer des méthodes de communication traditionnelles à une approche plus intelligente et personnalisée. L’avenir de l’engagement client est interactif et IXM mène la charge. 

L'impact des ransomwares sur les entreprises et comment le prévenir

Vaishnavi KV
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L'impact des ransomwares sur les entreprises et comment le prévenir

L’impact des ransomwares sur les entreprises s’est considérablement accru ces dernières années, posant des risques importants aux organisations de toutes tailles. Les ransomwares, un type de malware qui verrouille ou crypte les données jusqu'à ce qu'une rançon soit payée, peuvent entraîner des pertes financières, des atteintes à la réputation et des perturbations opérationnelles. Comprendre son impact et comment le prévenir est crucial pour protéger les opérations commerciales dans le paysage numérique actuel.

Lisez aussi : Sécurité Zero Trust : une approche globale de la cyberdéfense moderne

La menace croissante des ransomwares

Les attaques de ransomwares sont de plus en plus sophistiquées, les cybercriminels ciblant des secteurs critiques tels que la santé, la finance et l'industrie manufacturière. Selon les rapports du secteur, les dommages causés par les ransomwares à l’échelle mondiale devraient dépasser 20 milliards de dollars par an d’ici 2025. Ces attaques exploitent souvent les vulnérabilités des réseaux, les e-mails de phishing et les mots de passe faibles, laissant les entreprises vulnérables à des perturbations massives.

Impacts financiers et opérationnels

Pertes financières

Le coût des ransomwares va bien au-delà de la rançon elle-même. Les entreprises sont confrontées à des frais de recouvrement, à des frais juridiques et à des amendes potentielles en cas de non-respect des réglementations en matière de protection des données.

Temps d'arrêt opérationnel

Les ransomwares paralyse souvent les opérations commerciales pendant des heures, voire des semaines, entraînant une perte de productivité et de revenus.

Dommage à la réputation

Une attaque de ransomware peut éroder la confiance des clients, surtout si des données sensibles sont exposées ou mal gérées.

Comment prévenir les attaques de ransomwares

Même si les ransomwares constituent une menace redoutable, les entreprises peuvent adopter des mesures proactives pour atténuer les risques. Voici quelques stratégies efficaces –

Mettre en œuvre des solutions de sauvegarde robustes

Sauvegardez régulièrement les données critiques et stockez-les hors ligne ou dans des environnements cloud sécurisés. En cas d'attaque, disposer de sauvegardes accessibles garantit une perturbation minimale et évite de payer la rançon.

Renforcez la sécurité des points finaux

Utilisez un logiciel antivirus avancé et des outils de détection des points de terminaison pour surveiller et bloquer les activités suspectes. Assurez-vous que tous les appareils connectés au réseau sont sécurisés avec les derniers correctifs et mises à jour.

Éduquer les employés

La négligence des employés est un point d’entrée courant pour les ransomwares. Organisez régulièrement des sessions de formation pour aider le personnel à reconnaître les e-mails de phishing et à suivre les meilleures pratiques en matière de cybersécurité.

Déployer la segmentation du réseau

Limitez la propagation des ransomwares en segmentant votre réseau. Restreignez l’accès aux systèmes sensibles et assurez-vous que les utilisateurs disposent uniquement des autorisations nécessaires à leurs rôles.

Adoptez un modèle de sécurité zéro confiance

L’approche zéro confiance suppose qu’aucun utilisateur ou appareil n’est digne de confiance par défaut. Ce modèle impose une vérification stricte de l’identité et une surveillance continue pour empêcher tout accès non autorisé.

Conclusion

L’impact des ransomwares sur les entreprises est considérable, mais il peut être atténué grâce à une combinaison de mesures préventives et de pratiques de cybersécurité robustes. En investissant dans la technologie, la formation des employés et une stratégie de sécurité complète, les entreprises peuvent se protéger contre cette menace croissante. Dans la lutte contre les ransomwares, mieux vaut prévenir que guérir.

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6 façons dont l’IA peut vous aider à lutter contre la cybercriminalité

Samita Nayak
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6 façons dont l’IA peut vous aider à lutter contre la cybercriminalité

La mise à jour des solutions de cybersécurité existantes et l'application de toutes les couches de sécurité applicables possibles ne garantissent pas que vos données sont à l'épreuve des violations. Vous devez bénéficier du solide soutien de technologies avancées, qui peuvent vous aider à faciliter la tâche des professionnels de la sécurité. Il est donc logique que vous utilisiez l’IA pour lutter contre la cybercriminalité. Grâce à la mise en place de l’IA, de nombreuses entreprises ont réalisé des gains financiers et gagné du temps tout en augmentant leur efficacité et leur productivité dans l’ensemble de l’entreprise.

De plus, les analystes commerciaux et technologiques s’attendent à de solides applications de l’IA et du ML pour lutter contre la cybercriminalité. Cela signifie que les RSSI et les professionnels de la sécurité devront rapidement se mettre au courant du déploiement de solutions d’IA pour lutter contre la cybercriminalité. 

Voici 6 façons dont l’IA peut vous aider à lutter contre la cybercriminalité.

1. Détection automatisée

Associée à l'apprentissage automatique, l'IA peut vous aider à identifier rapidement les menaces et à trouver des liens entre les risques potentiels, éliminant ainsi les erreurs humaines du processus. Grâce au ML, l’IA peut désormais s’adapter et apprendre de l’expérience et des modèles plutôt que des causes et des effets. En fait, aujourd’hui, le ML a permis aux machines de s’auto-apprendre. Cela signifie qu’ils peuvent créer des modèles de reconnaissance de formes au lieu d’attendre que les humains les développent. L’IA est formée pour traiter de grandes quantités de données et peut facilement exploiter le raisonnement pour déterminer divers risques, par exemple des adresses suspectes, des fichiers étranges, etc., avant de prendre les mesures appropriées.

 2. Détection d'anomalies

L’IA améliore considérablement le temps nécessaire pour identifier les problèmes suspects sur les sites Web. Ainsi, les développeurs exploitent aujourd’hui l’IA pour identifier les personnes mal intentionnées sur les sites. Ce processus est appelé détection d’anomalies et a plusieurs utilisations, la cybersécurité étant en tête de liste. En fonction de vos techniques d'intelligence artificielle, le programme peut analyser des tonnes de visiteurs et les catégoriser en fonction de leur niveau de menace et de leur comportement en quelques secondes seulement.

3. Mieux surveillance et analyse

L'IA vous offre une plus grande visibilité au sein de leur environnement de sécurité. Et vous donne également la possibilité de devancer les menaces. Une technologie bien conçue, basée sur l’IA, peut déterminer si votre organisation est ou non attaquée. Ces données vous aideront à leur tour à prendre les mesures nécessaires pour lutter contre la cybercriminalité avant qu’une menace n’approche votre organisation.

4. Authentification sécurisée

Si vous possédez un site qui nécessite que les visiteurs se connectent, propose des formulaires qui nécessitent une saisie ou vous oblige à fournir une autre couche de sécurité sur le backend du site, l'IA peut améliorer le processus d'authentification avec la plus grande sécurité. 

Une façon de garantir une authentification sécurisée consiste à utiliser l’identification physique, où l’IA utilise différents facteurs pour identifier une personne. Par exemple, un smartphone peut utiliser des scanners d'empreintes digitales et la reconnaissance faciale pour vous permettre de vous connecter. Le processus derrière cela implique que le programme analyse les principaux points de données sur votre visage et vos doigts pour déterminer si la connexion est authentique. En dehors de cela, l’IA peut examiner d’autres facteurs pour déterminer si un utilisateur spécifique est autorisé à se connecter à un appareil technologique. Le technicien examine la façon dont vous saisissez les touches, votre vitesse de frappe et votre taux d'erreur lors de l'orthographe de quelque chose. N'est-ce pas incroyable ?

5. Temps de réponse plus rapide

L’IA peut traiter d’énormes quantités d’informations non structurées pour fournir des informations plus efficaces. Quoi de plus ? Avec le ML, l’IA peut apprendre des modèles beaucoup plus rapidement. Ainsi, le temps de réponse est accéléré, ce qui permet d'arrêter plus rapidement et plus facilement les menaces avant qu'elles ne causent des problèmes. Certaines des plus grandes entreprises comme IBM et d’autres utilisent désormais les technologies cognitives et l’IA en matière de cybersécurité pour identifier rapidement les menaces et réagir en conséquence. 

6. Cybersécurité sans erreur

Contrairement aux humains, l’IA ne se fatigue ni ne s’ennuie lorsqu’elle effectue des tâches répétitives/banales. Ainsi, le risque d’erreur humaine est considérablement réduit. Néanmoins, les humains doivent travailler avec l’IA pour obtenir de meilleurs résultats.

Il ne fait aucun doute que les humains offrent le bon sens et la rationalité qui manquent aux machines. Cependant, les applications conçues par l’IA sont de meilleurs décideurs dans diverses situations.

Conclusion

Les outils d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique pourraient grandement contribuer à lutter contre la cybercriminalité. Le rôle crucial de l’IA à l’heure actuelle est de décharger le travail des ingénieurs humains en cybersécurité, de gérer la profondeur et les détails que les humains ne peuvent pas traiter rapidement ou avec précision. Les progrès de la technologie ML signifient que les applications d’IA peuvent s’adapter automatiquement aux changements de menaces et détecter les problèmes dès qu’ils surviennent. Les exemples ci-dessus ne sont que quelques-unes des façons dont l’IA peut vous aider à gouverner et gérer la cybersécurité et à lutter contre la cybercriminalité. Et, alors que les développeurs continuent de fournir davantage de points de données aux programmes existants à mesure qu’ils créent de nouvelles formes d’IA, on peut affirmer sans se tromper que l’IA contribuera à lutter encore plus efficacement contre la cybercriminalité à l’avenir.

Ce qu'il faut surveiller pour la croissance de l'IoT en 2025 : les 10 principales tendances de l'IoT

Siddhraj Thaker
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Ce qu'il faut surveiller pour la croissance de l'IoT en 2025 : les 10 principales tendances de l'IoT

L'Internet des objets (IoT) continue d'évoluer, offrant des opportunités sans précédent aux entreprises et aux consommateurs. À l’approche de 2025 , plusieurs tendances clés sont sur le point de façonner l’avenir de l’IoT et de révolutionner les industries du monde entier. Voici les 10 principales tendances IoT que vous devriez surveiller de près en 2025.

1. Plus d'intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique

En 2025, les appareils IoT exploiteront de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) pour améliorer leurs capacités. Ces technologies permettent aux appareils d'apprendre des données et de prendre des décisions plus intelligentes sans intervention humaine. La combinaison de l’IoT et de l’IA mènera à des systèmes plus autonomes et plus efficaces dans des secteurs tels que la santé, l’industrie manufacturière et la maison intelligente.

2. IoT largement alimenté par la 5G

La technologie 5G va radicalement transformer le paysage de l’IoT. Avec des vitesses plus rapides, une latence plus faible et une meilleure connectivité, la 5G permettra de connecter davantage d’appareils à la fois. Cela augmentera les performances des applications IoT telles que la surveillance à distance en temps réel, les véhicules autonomes et les infrastructures de villes intelligentes.

3. Edge Computing réel pour l'IoT

L’Edge Computing sera essentiel pour gérer la quantité massive de données générées par les appareils IoT. En traitant les données plus près de la source, l'edge computing réduit la latence, économise la bande passante et améliore l'efficacité globale des applications IoT. Cette tendance sera particulièrement significative dans des secteurs comme la santé et l’industrie manufacturière, où le traitement en temps réel est essentiel.

4. Avancées de la sécurité IoT

À mesure que l’adoption de l’IoT se développe, la nécessité de mesures de sécurité plus strictes s’accroît également. En 2025, nous assisterons à des avancées significatives en matière de sécurité de l’IoT, notamment des protocoles de chiffrement améliorés, des méthodes d’authentification plus sophistiquées et de meilleurs systèmes de détection des menaces. Ces mesures contribueront à protéger les données sensibles et à garantir l’intégrité des réseaux IoT.

5. Villes intelligentes et IoT

Les villes intelligentes continueront de se développer en 2025, portées par les technologies IoT. De la gestion du trafic à l’élimination des déchets en passant par la conservation de l’énergie, l’IoT jouera un rôle central dans la création d’environnements urbains plus durables et plus efficaces. En intégrant des appareils IoT, les villes peuvent améliorer les services publics et la qualité de vie des résidents.

6. Appareils portables et IoT de santé plus puissants et personnalisés

Le secteur de la santé bénéficiera d’une explosion des wearables alimentés par l’IoT. En 2025, ces appareils deviendront plus avancés, capables de surveiller en continu les signes vitaux et d’offrir des informations personnalisées sur la santé. Cette tendance contribuera à réduire les coûts des soins de santé et à améliorer les résultats pour les patients grâce à des soins proactifs.

7. Normes d'interopérabilité

À mesure que l’écosystème IoT se développe, le besoin de protocoles standardisés pour la communication des appareils va augmenter. D’ici 2025, de plus en plus d’entreprises et de fabricants se concentreront sur la création d’appareils interopérables qui fonctionnent ensemble de manière transparente, quelle que soit la marque ou la plate-forme, facilitant ainsi une expérience IoT plus fluide pour les utilisateurs.

8. L'IoT dans l'agriculture

L’agriculture devrait bénéficier de manière significative de l’IoT en 2025. L’agriculture de précision utilisant des capteurs IoT peut optimiser l’irrigation, surveiller la santé des sols et améliorer les rendements des cultures. Cette tendance aidera les agriculteurs à prendre des décisions fondées sur des données, à réduire les déchets et à accroître la durabilité de la production alimentaire.

9. Blockchain et IoT

L'intégration de la blockchain avec l'IoT offrira un moyen plus sécurisé et transparent de gérer les données en 2025. La technologie blockchain peut améliorer l'intégrité des données, garantir la confiance entre les appareils et permettre des transactions sécurisées, ce qui en fait un composant essentiel pour les industries qui nécessitent des niveaux élevés de sécurité. .

10. IoT pour la durabilité

L’IoT jouera un rôle clé dans la réponse aux défis environnementaux. Des systèmes intelligents de gestion de l’énergie au suivi des déchets, les appareils IoT peuvent contribuer à réduire la consommation d’énergie et l’impact environnemental. En 2025, les applications IoT axées sur la durabilité seront essentielles à la lutte contre le changement climatique et à la création d’industries plus vertes.

Conclusion

L’Internet des objets devrait connaître une transformation rapide en 2025, avec des tendances de pointe qui stimuleront l’innovation dans tous les secteurs. L’IA, la 5G et l’informatique de pointe révolutionneront l’IoT, tandis que les améliorations en matière de sécurité, d’interopérabilité et de durabilité rendront ces tendances IoT plus accessibles et plus percutantes. Les entreprises et les consommateurs doivent se préparer à un avenir où l’IoT continue de remodeler les industries et la vie quotidienne.

Principales tendances en matière d'analyse de données pour 2025 : qu'est-ce qui façonne l'avenir ?

Ishani Mohanty
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Principales tendances en matière d'analyse de données pour 2025 : qu'est-ce qui façonne l'avenir ?

Dans de nombreux secteurs, l’analyse des données constitue désormais un élément fondamental de la prise de décision. L’industrie continue de se développer rapidement à l’approche de 2025, propulsée par les changements dans les priorités commerciales, les réglementations et la technologie. Voici les principaux thèmes qui influenceront l’analyse des données en 2025 :

Perspectives basées sur l'IA

À l’avant-garde de l’analyse des données se trouve l’IA, qui donne aux entreprises la possibilité de traiter et d’analyser d’énormes ensembles de données avec une vitesse et une précision sans précédent. En 2025, prévoyez voir :

Prise de décision automatisée : les jugements en temps réel dans des domaines tels que la détection des fraudes, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et le service client seront progressivement pris en charge par des algorithmes d'IA.

Traitement du langage naturel (NLP) : en facilitant la création de requêtes et d'informations en langage naturel, les capacités améliorées du NLP augmenteront l'accessibilité de l'analyse des données pour les consommateurs non techniques.

Démocratisation des données

Donner aux travailleurs à tous les niveaux la possibilité d’accéder aux données et de les évaluer devient de plus en plus important.

Analyse en libre-service : en 2025, les outils facilitant l'analyse des données sans nécessiter de connaissances en codage seront de plus en plus répandus.

Initiatives de perfectionnement : les entreprises dépenseront de l’argent dans des cours de formation pour améliorer la maîtrise des données des employés.

Analyses pour la durabilité

L'analyse joue un rôle clé dans la promotion de pratiques respectueuses de l'environnement, alors que la durabilité devient un objectif commercial crucial. Parmi les tendances figurent :

Surveillance de l'empreinte carbone : la surveillance de l'empreinte carbone suit et réduit les émissions tout au long des opérations.

Analyse de l'économie circulaire : réduire les déchets et optimiser l'utilisation des ressources.

Gouvernance des données et confidentialité

Les stratégies d'analyse évoluent en raison de lois plus strictes sur la protection des données et d'une sensibilisation accrue des consommateurs. D’ici 2025 :

Technologies qui préservent la confidentialité : des méthodes telles que l’apprentissage fédéré et la confidentialité différentielle deviendront plus populaires.

Gouvernance des données améliorée : pour maintenir la conformité et favoriser la confiance, les entreprises accorderont la priorité absolue à des cadres solides.

Analyse utilisant des données augmentées

Pour améliorer l'analyse traditionnelle, l'analyse augmentée intègre l'IA, le ML et le traitement du langage naturel. Anticiper les évolutions en :

Préparation des données : automatisation de l'intégration et du nettoyage des données.

Génération d'informations : mettre l'accent sur les informations pratiques sans nécessiter d'implication humaine.

Analyses spécifiques à l'industrie

Alors que les industries recherchent des informations spécialisées, les solutions spécifiques aux secteurs verticaux deviennent de plus en plus populaires.

Santé : l'utilisation d'analyses avancées pour améliorer les soins aux patients et l'efficacité opérationnelle en est un exemple.

Retail : Analyse du comportement des consommateurs et optimisation des stocks.

Coopération et échange d'informations

En mettant l’accent sur le partage d’informations entre les entreprises, l’analyse collaborative devient de plus en plus populaire. Parmi les innovations figurent :

Marchés de données : les marchés de données sont des plates-formes permettant un partage de données sécurisé.

Coopération intersectorielle : efforts analytiques combinés pour résoudre des problèmes mondiaux tels que le changement climatique.

Le rôle de développement de l’informatique quantique

L’informatique quantique, bien qu’encore à ses débuts, a le potentiel de transformer complètement l’analyse des données. Les effets possibles incluent :

Vitesse : Réalisation de tâches complexes dix fois plus rapidement qu'avec l'informatique conventionnelle.

Optimisation : améliorer les algorithmes de découverte de médicaments, de financement et de logistique.

En conclusion

D’ici 2026, l’analyse des données aura un avenir dynamique et révolutionnaire. Les organisations peuvent préserver un avantage concurrentiel, stimuler l’innovation et ouvrir de nouvelles opportunités en adoptant ces tendances. L’adoption des technologies les plus récentes n’est qu’un aspect pour garder une longueur d’avance ; une autre consiste à cultiver une culture de prise de décision fondée sur les données.

Lisez aussi : Libérer la puissance de l’analyse des données à l’ère moderne

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