MEDIA & ENTERTAINMENT DISCUSSION

Build AI-powered media experiences

From content production to immersive entertainment, AI agents can be strategically integrated across business functions to drive value and competitive advantage. In our ongoing discussion, we bring together industry leaders to explore all this and more.

image

Featured content

Immersed in Frictionless Experiences: How Globant Is Enabling Seamless Engagement for Today's Fans, Guests, and Customers

Go to article

Podcasts

image

Gen Ai in Media & Entertainment, an interview with JJ Lopez Murphy, Head of AI at Globant

JJ Lopez Murphy

image

Leveraging AI to Unlock Creative Potential in Media

Isa Goksu and JJ Lopez Murphy

Interviews

image

Archives to asset: Exploring media monetization in the age of AI. 

McKinley Muir Hyden, Director of Data Value & Strategy, Financial Times

image

From archives to assets: Exploring media monetization in the age of AI

Meropi Kylika, Vice President of Commercial, CNBC International

Blogs

L'IA dans les soins de santé : sommes-nous à l'aube d'une révolution ?
Healthcare & Life Sciences

L'IA dans les soins de santé : sommes-nous à l'aube d'une révolution ?

Le France Healthcare Innovation Summit 2025 qui s'est tenu à Paris il y a quelques semaines restera dans les mémoires comme un moment charnière. Pour la première fois, le secteur de la santé française – traditionnellement prudent face aux innovations technologiques – a manifesté un véritable engouement pour l'intelligence artificielle. Cette transformation d'attitude ne relève pas d'un simple effet de mode : elle répond à une urgence systémique, celle de repenser nos modèles de soins pour les rendre plus humains, plus efficaces et plus accessibles. Notre système de santé traverse une crise profonde. Fragmentation des parcours de soins, lourdeurs administratives kafkaïennes, épuisement des équipes soignantes... Les défis s'accumulent tandis que les attentes des patients évoluent. Face à cette réalité, l'IA apparaît moins comme une disruption technologique que comme une bouffée d'oxygène. Le sommet parisien a révélé comment l'alliance de l'intelligence artificielle, des mégadonnées, de la génomique et de l'interopérabilité pourrait enfin dessiner les contours d'une médecine véritablement centrée sur le patient. Cet élan d'optimisme est rafraîchissant. Mais comment naviguer dans cette transformation sans perdre notre boussole éthique ? L'IA représente indéniablement une opportunité historique de bâtir un système de santé plus juste et plus performant. Encore faut-il savoir saisir cette chance avec sagesse. Répondre aux besoins criants du secteur Libérer du temps pour soigner L'efficacité opérationnelle constitue le premier défi à relever. Nos hôpitaux croulent sous le poids des tâches administratives. Combien d'heures précieuses nos soignants perdent-ils chaque jour à remplir des formulaires, saisir des données ou rédiger des rapports ? Cette bureaucratie excessive détourne les professionnels de leur vocation première : prendre soin des patients. L'IA promet de révolutionner cette équation en automatisant les tâches répétitives et en optimisant l'allocation des ressources. Les assistants médicaux intelligents, les outils de transcription automatique comme Ambient Scribe, ou encore les systèmes d'automatisation administrative offrent des perspectives enthousiasmantes. L'enjeu ? Réussir une intégration harmonieuse de ces outils dans les flux de travail existants, sans créer de nouvelles complexités. Bien pensée et centrée sur l'utilisateur, cette révolution numérique pourrait enfin redonner aux soignants ce qu'ils ont de plus précieux : du temps auprès de leurs patients. Dompter le chaos des données L'efficacité de l'IA dépend entièrement de la qualité des données qui la nourrissent. Or, notre système de santé peine encore à exploiter pleinement son patrimoine informationnel. Données de mauvaise qualité, systèmes incompatibles entre eux, gouvernance défaillante... Les obstacles sont nombreux. Le problème réside en grande partie dans la nature même de nos données cliniques : une large part d'entre elles demeurent non structurées, enfouies dans des notes de consultation difficiles à analyser. Transformer ces informations en or numérique représente un défi majeur mais passionnant. Heureusement, des solutions émergent. Le traitement automatique du langage naturel permet désormais d'extraire des insights précieux à partir de notes cliniques apparemment anarchiques. L'adoption progressive de standards d'interopérabilité modernes facilite la communication entre systèmes disparates. Ces avancées technologiques, si elles soulèvent légitimement des questions éthiques sur le consentement et la confidentialité, ouvrent la voie à une médecine véritablement connectée. L'expérience française du Dossier Médical Partagé, devenu "Mon Espace Santé", illustre parfaitement ces enjeux. Son adoption limitée rappelle combien il est crucial de placer l'utilisateur au cœur de la conception technologique. Les meilleures innovations ne valent rien si elles ne sont pas adoptées par ceux qui doivent les utiliser quotidiennement. Transformer les soins grâce à l'IA Vers une médecine sur mesure L'intelligence artificielle ouvre des horizons inédits en médecine personnalisée. De l'analyse génomique à la prédiction des risques, elle permet d'imaginer des traitements toujours plus spécifiques et efficaces. L'exploitation des données génomiques par l'IA accélère spectaculairement la recherche et le diagnostic. Les systèmes d'aide à la décision clinique deviennent des compagnons indispensables, délivrant en temps réel des informations actualisées et fondées sur les preuves scientifiques les plus récentes. Ces outils facilitent l'élaboration de plans de traitement personnalisés tout en minimisant les risques d'erreurs médicamenteuses. Le résultat ? Des soins plus précis et des patients mieux pris en charge. Démocratiser l'accès aux soins L'IA joue un rôle particulièrement transformateur dans l'élargissement de l'accès aux services de santé. Les avancées en télémédecine et surveillance à distance révolutionnent la prise en charge des patients isolés géographiquement, ou à mobilité réduite. La surveillance continue des patients chroniques devient réalité grâce à l'analyse en temps réel des données issues de dispositifs connectés. Cette veille technologique permet une détection précoce des complications et une intervention rapide quand nécessaire. Au-delà des soins à distance, l'IA transforme également la gestion des flux au sein des établissements de santé. En analysant les données historiques et temps réel, les algorithmes prédictifs optimisent l'occupation des lits, anticipent les admissions et fluidifient les parcours patients. Les résultats parlent d'eux-mêmes : certaines études rapportent des réductions de temps d'attente aux urgences de 20% à 55%. Une révolution silencieuse mais bien réelle pour tous ceux qui ont déjà passé des heures dans une salle d'attente. Rendre les patients acteurs de leur santé L'autonomisation des patients constitue l'un des aspects les plus prometteurs de cette révolution numérique. Les outils alimentés par l'IA transforment les patients en véritables partenaires de leurs soins. Les chatbots et assistants virtuels disponibles 24h/24 révolutionnent l'expérience patient. Ils répondent aux questions, orientent, gèrent les rendez-vous et allègent la charge du personnel administratif. Ces agents conversationnels savent simplifier les informations médicales complexes, personnaliser leurs conseils et accompagner les patients dans leur parcours de guérison. L'analyse des données issues de dispositifs de surveillance connectés offre aux patients des recommandations personnalisées basées sur leurs propres paramètres biologiques. Les haut-parleurs intelligents en hospitalisation à domicile proposent une assistance temps réel et des évaluations automatisées, intégrant directement les réponses des patients dans leurs dossiers médicaux. L'accessibilité numérique aux résultats d'examens, le support multilingue et les interfaces simplifiées brisent les barrières traditionnelles. Cette participation accrue des patients, soutenue par la technologie, enrichit le dialogue avec les soignants et améliore in fine la qualité des soins prodigués. Surmonter les défis de mise en œuvre Naviguer dans les questions éthiques L'essor de l'IA en santé soulève des questions éthiques fondamentales qu'il serait dangereux d'éluder. Confidentialité des données, biais algorithmiques, transparence des décisions... Ces préoccupations légitimes appellent une régulation claire et anticipée. Le rôle croissant de l'IA dans les décisions cliniques interroge notre rapport à la responsabilité médicale. Comment garantir que la technologie reste au service de l'humain et non l'inverse ? Les enjeux d'explicabilité des algorithmes, de protection des données personnelles et d'équité dans l'entraînement des modèles exigent une gouvernance rigoureuse. Le RGPD offre un cadre précieux, mais sa mise en application concrète dans l'univers médical demande une vigilance constante. L'innovation responsable ne se décrète pas : elle se construit jour après jour, dans un dialogue permanent entre technologues, soignants, patients et régulateurs. Accompagner la transformation humaine La réussite de cette révolution numérique ne se mesure pas qu'en termes techniques. Elle dépend avant tout de la capacité des professionnels de santé à s'approprier ces nouveaux outils L'intégration de l'IA dans nos systèmes de santé relève moins du défi technologique que du défi culturel. Sans formation adaptée, sans compréhension des enjeux et sans confiance dans les outils proposés, les plus belles innovations risquent de finir au placard. L'accompagnement au changement devient donc un enjeu stratégique majeur. Il faut former, rassurer, impliquer les équipes dans cette transformation. Car au final, ce sont bien les femmes et les hommes qui soignent qui détermineront le succès ou l'échec de cette révolution annoncée. Une fenêtre d'opportunité historique Le France Healthcare Innovation Summit 2025 a posé un constat sans appel : l'avenir de notre système de santé français, comme celui de nombreux autres pays, se conjugue désormais avec l'intelligence artificielle. Cette réalité ne relève plus de la prospective mais bien de l'évidence. Cette convergence technologique et médicale nous offre une chance extraordinaire de repenser en profondeur notre approche des soins. L'opportunité de dépasser enfin les cloisonnements traditionnels, de libérer le potentiel créatif de l'IA et de bâtir ensemble un système de santé véritablement moderne : plus performant dans ses résultats, plus équitable dans son accès, plus humain dans son approche. Le chemin sera exigeant, les défis nombreux. Mais rarement une génération aura eu entre ses mains les outils d'une transformation aussi prometteuse. À nous de saisir cette chance avec l'audace des pionniers et la sagesse des soignants.

Comment les CIO des entreprises non “digital native” peuvent-ils attirer et fidéliser les talents de la tech ?
Talent Growth

Comment les CIO des entreprises non “digital native” peuvent-ils attirer et fidéliser les talents de la tech ?

La question est critique car l’explosion de l’IA Générative, du Cloud, de la Cybersécurité et des technologies émergentes oblige tout le monde à dégainer vite et bien. Le Programme “Futur Talent” de Globant, déjà exploité par Iberia, est une des réponses possibles.  Transformer une faiblesse imaginaire en force bien réelle.   Les entreprises et organisations qui sont nées avant l’ère digitale souffrent parfois d’un complexe d’infériorité sur le marché du recrutement des talents de la tech. Elles pensent qu’elles ne peuvent rivaliser avec les marques soi-disant cool et modernes aux yeux des nouvelles générations...    Erreur de jugement qu’il faut tout de suite dépasser. Car dans ce monde instable, complexe et en mutation permanente, les acteurs historiques ont des arguments de poids à faire valoir : la pérennité, la fiabilité, la vision, la capacité à évoluer, les moyens disponibles, des valeurs solides, des programmes de formation, des passerelles métiers, un réseau international, etc.   Co-construire un programme qui élève les talents à la source.   Pour accompagner les CIO des grandes organisations dans cette démarche d’intégration des nouvelles générations, Globant a imaginé un programme sur mesure pour sourcer, tester, former, intégrer et fidéliser les jeunes entrants dans l’univers professionnel technologique. Il ne s'agit pas d’une opération ponctuelle de recrutement, mais bien d’une collaboration profonde entre deux entités qui ont une expérience longue de leurs besoins et des solutions adaptées.   Avec Iberia, une expérience s’est faite autour de la technologie Java, avec succès.     Dans cette première édition nommée "Java Accelerate", cocréée avec la très innovante compagnie aérienne espagnole, plusieurs groupes de jeunes talents ont eu l'opportunité d'accéder à de nombreux programmes de formation délivrés par les experts de Globant. Par la suite, ils rejoindront Iberia pour travailler sur des projets réels et continuer leur apprentissage au sein des systèmes de la compagnie aérienne.  L'édition Java Accelerate a commencé il y a dix mois avec environ une vingtaine de jeunes. Cette formation sera complétée par une expérience professionnelle dans l'industrie aérienne espagnole. Tout au long de la durée du programme de trois ans, les étudiants auront accès à un plan de développement personnalisé guidé par des experts en Java.   Mercedes MacPherson, directrice des ressources humaines EMEA chez Globant, souligne, "nous visons à former les développeurs de l'avenir, en faisant d'eux les protagonistes de leur propre carrière, en priorisant l'autonomie, la diversité et le travail d'équipe."  Gabriel Perdiguero, directeur des clients, de la transformation et de l'IT chez Iberia, ajoute : "Dans le cadre de notre stratégie de transformation digitale et d'opérations connectées, nous croyons que ce projet avec Globant contribuera à favoriser l'émergence de talents, en même temps, nous permettra d'accéder aux meilleurs professionnels pour faire un autre saut qualitatif dans nos systèmes."  La co-construction, une répartition de l’effort sur la durée !   En bâtissant un programme sur le long terme avec un partenaire qui en a l’expérience, vous garantissez la pérennité à la fois de votre business, mais aussi de vos investissements en temps et en moyens humains.   En effet, vous répartissez la masse de l’effort de façon équilibrée, déléguant une grande partie de la formation à une entreprise dont l’expertise digitale est dans son ADN, Globant, et vous intervenez dans les étapes critiques, là où votre expertise métier et vos attentes sont essentielles.   Une complicité et des cadres de travail qui fluidifient les process.   Au-delà des programmes de formation et d'éducation des talents, vous profitez de tous les frameworks et méthodes de travail développés pour nos clients au fil des ans.    Les “Maturity Models”, des cadres de collaboration éprouvés, qui optimisent l’organisation et les process. Des systèmes d’évaluation des compétences développés par nos équipes et qui garantissent de trouver et recruter les meilleurs éléments, que ce soit sur l’évaluation des hard skills ou des soft skills.  Un fonctionnement en “Agile pods”, unique en son genre, qui permet de gagner en temps et en efficacité pour fluidifier les relations entre vos objectifs business et vos obligations technologiques.  Des Studios thématiques, véritables centres d'excellence mondiaux où l'ingénierie et la conception se rencontrent, réunissant les dernières tendances technologiques.  Et des solutions opérationnelles déjà éprouvées, via Globant X, la plateforme la plus complète du marché.   Anticiper et absorber au mieux les évolutions technologiques.   Le but de ce type de collaboration et de programme est que vous soyez prêts pour toutes les mutations quand elles arrivent. Qui aurait prédit il y a deux ans que l’IA allait si vite bouleverser le monde du travail ? Les entreprises qui intègrent dès aujourd’hui cette possibilité permanente du changement seront armées demain pour y faire face.  Vous souhaitez en savoir plus sur la mise en place d’un programme sur mesure "Futur Talent” pour votre entreprise ? Contactez-nous via ce lien.  

Protéger les LLM contre les injections de prompts : étude des menaces et des solutions
Cybersecurity

Protéger les LLM contre les injections de prompts : étude des menaces et des solutions

Dans la continuité de notre étude de la sécurité au sein des applications LLM (Large Language Model), cet article fait suite à la première discussion dans « Building Robust Defenses: OWASP’s Influence on LLM Applications » (Construire des défenses fiables : influence de l’OWASP sur les applications LLM), où nous avons présenté les vulnérabilités majeures de l’OWASP pour ce type de systèmes. Ici, nous nous penchons sur la question pertinente de l’injection de prompts.  Présentation de l’injection de prompts : analyse des menaces directes et indirectes pesant sur les LLM L’injection de prompts implique la manipulation des LLM par la modification des prompts, qui sont primordiales pour l’orientation des réponses ou des actions. Deux méthodes principales, l’injection directe de prompts et l’injection indirecte de prompts, posent des problèmes de sécurité conséquents. L’injection directe est une insertion pure et simple de contenu nuisible dans les prompts, qui exploite l’interface directe d’un LLM pour détourner ses fonctions. L’injection indirecte opère de manière dissimulée, en influençant les LLM par l’intégration de prompts dans des sources de données externes que le modèle traite par la suite, introduisant ainsi des commandes de contrôle sans accès direct au système. De telles injections peuvent altérer les fonctionnalités des LLM, ce qui peut entraîner des actions non autorisées, l’exposition de données ou des interruptions de service et, dans certains cas, en les manipulant pour mettre en œuvre des stratégies malveillantes, telles que la diffusion d’informations erronées. Compte tenu de leur impact considérable, des menaces telles que le Prompt Leaking et le jailbreak ont fait leur apparition. La première extrait des informations sensibles, la seconde contourne les dispositifs de sécurité des LLM. Études de cas : exemples réels d’exploitation par injection de prompts Nous allons étudier des cas réels illustrant la manière dont les injections de prompts compromettent les fonctionnalités du LLM. L'entreprise Remoteli.io a intégré un LLM pour interagir avec des tweets concernant le travail à distance. Cependant, les utilisateurs de X n’ont pas tardé à découvrir qu’ils pouvaient manipuler le système automatisé, en l’incitant à faire écho à leurs propres messages. [caption id="attachment_74096" align="aligncenter" width="725"] Reference: @plutoniumgrist[/caption] L'exemple ci-dessous montre comment «Sydney», le nom de code d'une version antérieure de Bing Search, a été exposé à un problème connu sous le nom de Prompt Leaking. En ne divulguant qu’un segment de son prompt d’activation, il a permis par inadvertance aux utilisateurs d’extraire le prompt entier sans l’authentification appropriée généralement requise pour la voir. [caption id="attachment_74097" align="aligncenter" width="649"] Reference - @kliu128[/caption] Le jailbreak consiste à contourner les restrictions intégrées d'un système pour déclencher des réponses qui sont normalement bloquées pour des raisons de sécurité ou d'éthique. Les exploiteurs utilisent souvent des méthodes de codage telles que Base 64, HTML, Unicode, UTF-7, UTF-8, Octal ou Hex pour contourner la sécurité en modifiant la représentation des caractères. L’exemple ci-dessous illustre le jailbreak. [caption id="attachment_74098" align="aligncenter" width="649"] Reference: @jaydeepsheth[/caption] Une autre méthode courante de jailbreak consiste à utiliser le prompt DAN (Do Anything Now). DAN se compose de prompts qui semblent contraindre le modèle à un état compromis ou sans restriction. Consultez ce fil pour un exemple d'une telle attaque - https://chat.openai.com/share/1bee521e-8011-4b70-b5bc-4f480f01c77e Les techniques de prompt hacking ont évolué au-delà des simples attaques textuelles et englobent désormais des attaques multimodales, comme le montre l’image ci-après. [caption id="attachment_74099" align="aligncenter" width="676"] Reference: @ItakGol[/caption] Pour ceux qui ont des  intérêts académiques, vous pouvez découvrir les diverses attaques par injection de prompts sur le site suggéré : jailbreakchat.com.  Heureusement, les développeurs de LLM restent parfaitement conscients des menaces potentielles et intègrent rapidement des améliorations de sécurité pour éviter de telles attaques en se tenant au fait des techniques d’attaque nouvellement identifiées dans ce domaine en pleine évolution. Par conséquent, si vous essayiez de simuler les exemples mentionnés précédemment, le LLM bloquerait probablement vos efforts. Renforcer la résilience : tactiques de défense globales Les vulnérabilités liées à l’injection de prompts découlent du fait que les LLM traitent toutes les entrées en langage naturel de la même manière, sans faire la différence entre les instructions de l’utilisateur et les données externes.. Une prévention infaillible n’est pas réalisable dans le cadre des LLM, mais des mesures pratiques et des solutions de bon sens peuvent réduire l’exposition à de telles attaques. Malgré les défis, nous aborderons ici plusieurs défenses efficaces  : Gestion des privilèges : Implémentez l'accès au moindre privilège pour le LLM, en utilisant des jetons API uniques avec des autorisations restreintes. Exiger l’approbation humaine pour les opérations sensibles afin de garantir que les actions sont intentionnelles et autorisées. Défenses structurelles : Utilisez des structures telles que ChatML, le balisage XML et les enveloppes de séquence aléatoire pour différencier les entrées utilisateur des instructions système. Entourez les entrées de l'utilisateur dans des limites distinctes, telles que la « défense sandwich », pour conserver le contexte et empêcher toute altération. Mesures pédagogiques : Dirigez le LLM avec des instructions claires qui anticipent et contrecarrent les tentatives potentielles de manipulation. Structurez les prompts avec une saisie utilisateur précédant les instructions système (« post-prompting ») pour diminuer l'efficacité des commandes injectées. Validation des entrées : Utilisez des techniques de filtrage avec des listes de blocage et des listes autorisées pour contrôler les mots et expressions acceptables. Neutralisez les entrées fournies par l’utilisateur qui ressemblent à des commandes système pour neutraliser les tentatives d’injection. Surveillance et visualisation : Surveillez régulièrement les interactions LLM et mettez visuellement en évidence les réponses qui peuvent provenir de sources non fiables ou sembler suspectes. Techniques avancées de LLM : Déployez des LLM modernes et plus résistants aux injections comme GPT-4 pour une sécurité améliorée. Pensez à optimiser le modèle avec des données spécifiques à une tâche afin de réduire le recours aux prompts et au soft prompting , ce qui constitue une alternative éventuellement plus rentable. Contrôles opérationnels : Utilisez un LLM secondaire axé sur la sécurité pour évaluer les instructions potentiellement malveillantes avant le traitement. Définissez des restrictions sur la longueur des entrées et des dialogues pour éviter les tactiques d’injection complexes. La mise en œuvre de ces stratégies établit une défense à multiples facettes contre les injections de prompts, renforçant le cadre de sécurité et dissuadant les attaquants. À mesure que les menaces évoluent, ces défenses doivent être modulables et évolutives, garantissant ainsi une protection fiable aux systèmes utilisant des LLM. Innovations en matière de sécurité des prompts : outils et solutions pour améliorer les défenses des LLM L’engagement de la communauté de développement à concevoir une gamme de solutions et d’outils pour contrer les attaques par injection de prompts et améliorer la qualité des prompts pour des performances de LLM optimales est prometteur. Nous présenterons une sélection de ces exemples innovants, certains actuellement au stade de prototype ou expérimental. Rebuff sécurise les applications d’IA contre l’injection de prompts grâce à une approche en couches combinant des filtres heuristiques, une détection LLM dédiée, une base de données de modèles d’attaque et des canary tokens pour les alertes et la prévention des fuites. Deberta-v3-base-injection -Ce modèle identifie et étiquette les tentatives d’injection de prompts comme « INJECTION » tout en catégorisant les demandes authentiques comme étant « LEGIT » , en supposant que les demandes valides comprennent diverses questions ou recherches par mots clés. Better Prompt est un framework de tests pour les prompts LLM qui évalue les performances en mesurant la perplexité des prompts, en partant du principe selon lequel les prompts avec une perplexité plus faible (proche de zéro) ont tendance à produire des performances de tâche plus élevées. Garak est un outil conçu pour tester la résilience d’un LLM, en vérifiant les échecs indésirables tels que les hallucinations, les fuites de données, l’injection de prompts, la propagation de fausses informations, la génération de toxicité, le déverrouillage et d’autres vulnérabilités potentielles. HouYi est une plate-forme conçue pour les exercices de red teaming qui permet aux utilisateurs d’insérer par programme des prompts dans les applications intégrées LLM pour les tests d’intrusion en créant des frameworks de test personnalisés et en définissant les objectifs d’attaque. Promptmap est un outil conçu pour évaluer la sensibilité de ChatGPT aux injections de prompts en comprenant les règles et le contexte de l’instance pour créer et envoyer des prompts d’attaque ciblées, puis évaluer le succès de chaque attaque en fonction des réponses reçues. Conclusion Le domaine de la sécurité LLM est un terrain de bataille en évolution où la dynamique de l’injection de prompts constitue un danger réel et présent. Pourtant, les efforts en cours pour renforcer les LLM contre de telles menaces sont urgents et innovants. Avec l’avènement d’outils de détection spécialisés et l’intégration de techniques de défense robustes, une nouvelle norme est en train d’être établie pour anticiper et contrecarrer les manipulations potentielles. L’industrie ne se repose certainement pas sur ses lauriers, comme en témoigne la recherche et le développement continus de solutions pour devancer les contrevenants. Nous sommes à l’aube d’un changement important : de postures de sécurité réactives à des stratégies proactives basées sur la résilience qui promettent de garantir la sécurité et la fiabilité des applications LLM dans un paysage technologique en constante évolution. À l’avenir, l’adoption et l’affinement de ces approches seront essentielles pour permettre aux LLM de réaliser leur potentiel sans compromettre les principes de sécurité et de confiance des utilisateurs.

La réputation est-elle une barrière infranchissable pour les marques chinoises de véhicules électriques entrant sur le marché européen ?
Automotive

La réputation est-elle une barrière infranchissable pour les marques chinoises de véhicules électriques entrant sur le marché européen ?

Historiquement, les acteurs traditionnels peuvent se vanter d'avoir dominé le marché automobile européen, mais la pénétration accrue des véhicules électriques, et ce même si les taux de croissance sont en baisse, a créé une ouverture pour de nouveaux entrants. La transition des véhicules à moteur à combustion interne vers les véhicules électriques a quelque peu aplani les disparités technologiques. En outre, l'industrie chinoise des véhicules électriques reçoit des subventions publiques et bénéficie d'avantages au niveau de la chaîne d'approvisionnement, notamment dans la production de batteries. Enfin, le marché intérieur chinois est exposé depuis longtemps à une concurrence féroce. La combinaison de ces facteurs constitue un avantage concurrentiel par rapport aux fabricants européens actuels. La réputation comme déterminant du choix du consommateur Cependant, ce qui motive en fin de compte l'achat de voitures, c'est la façon dont les consommateurs se sentent et pensent. Et les pensées ainsi que les sentiments sont déclenchés subjectivement par les interprétations individuelles des consommateurs des expériences de marque du passé au présent. Ces sentiments et pensées peuvent être quantifiés à l'aide d'un « score de réputation ». La perception des consommateurs par rapport aux produits et services proposés, aux performances, au leadership, à la citoyenneté, à la conduite, à l'environnement de travail et à l'innovation constitue le moteur de la réputation.‍ En d'autres termes, dans le cadre de la lutte des constructeurs pour attirer et fidéliser les clients, le principal facteur d'achat repose sur la réputation relative. Selon The RepTrak Company, l'industrie automobile jouit de la deuxième plus haute réputation en Europe. En conséquence, il est relativement plus difficile pour un nouveau concurrent de pénétrer ce secteur que d'autres secteurs.   [caption id="" align="aligncenter" width="662"] La réputation des industries sur les 5 plus grands marchés d'Europe auprès des consommateurs – 2023 Global RepTrak® 100.[/caption]   Manque de notoriété des marques chinoises de véhicules électriques De toute évidence, avant que la réputation d'un nouvel entrant soit solidement confortée, les consommateurs doivent d'abord connaître la marque. Dans le jargon du marketing, la notoriété est une composante nécessaire (mais pas suffisante) au lancement d'une voiture. La notoriété des marques chinoises de véhicules électriques en Europe fait défaut si le volume des recherches Google est utilisé comme indicateur de notoriété.   [caption id="attachment_73832" align="aligncenter" width="755"] Résultats d'une analyse de 9 300 mots-clés en anglais[/caption] De plus, une étude réalisée en 2022 par YouGov a montré que seulement 14 % des consommateurs allemands connaissaient BYD, le deuxième fabricant mondial de véhicules électriques après Tesla. Elle révèle également que seulement 17 % connaissent Nio, 10 % connaissent Lynk & Co de Geely et 8 % connaissent XPeng. La propension naissante à envisager d'acheter des véhicules électriques chinois en Europe Même si les consommateurs européens connaissent peu les marques des constructeurs chinois, des études indiquent qu'ils sont de plus en plus enclins à envisager l'achat de véhicules électriques chinois (29 % au Royaume-Uni et 43 % en Espagne, par exemple). Les principaux obstacles au Royaume-Uni comprenaient notamment les "questions politiques" (37 %), la "qualité de construction" (36 %) et le "manque de familiarité avec les marques" (28 %). Du côté positif, les principaux facteurs étaient "un meilleur rapport qualité-prix" (30 %) et "une meilleure technologie" (10 %). Ainsi, le défi auquel sont confrontés les constructeurs de véhicules électriques chinoise est double : le manque de notoriété des entreprises et une perception négative de leur marché intérieur. Une solide réputation est une barrière à l'entrée cruciale Pour pénétrer un nouveau marché, toute marque est d'abord confrontée à un défi comportemental important consistant à garantir le premier achat. Les obstacles auxquels sont confrontés les véhicules électriques chinois sont encore plus élevés en raison de la solide réputation des concurrents existants. Dans toute l'Europe, des entreprises locales renommées comme BMW Group et Mercedes-Benz et des entreprises asiatiques comme Toyota et Honda Motor Company jouissent d'une solide réputation auprès des consommateurs européens. En conséquence, les barrières à l'entrée ne se limitent pas au prix et à la valeur. C'est une question de confiance et de volonté d'essayer les produits. Il reste néanmoins à savoir si un segment de consommateurs est prêt à acheter des produits à prix bas ou moyen sans être aussi influencé par les attributs traditionnels des marques et les attitudes à leur égard, et ce sous réserve d'une garantie de sécurité élevée.   [caption id="attachment_73834" align="aligncenter" width="756"] *La réputation des entreprises de l'industrie automobile sur les 5 plus grands marchés d'Europe auprès des consommateurs – 2023 Global RepTrak® 100.[/caption] Facteurs critiques de succès pour le lancement des véhicules électriques chinois en Europe Lancer une voiture en Europe est une entreprise à multiples facettes. En se concentrant sur les défis et les exigences du marketing et de la communication, voici les facteurs critiques de succès : Définir une stratégie de marque différenciée : quels sont le récit et la position de la marque sur un marché européen concurrentiel ? Comprendre les obstacles à la réputation et développer des initiatives spécifiques de promotion de la réputation de manière stratégique à travers les 7 facteurs de réputation afin d'optimiser le retour sur investissement. Élaborer une stratégie par pays : l'Europe n'est pas un marché uniforme. Chaque pays est un marché distinct en termes de fiscalité, de situation concurrentielle, de préférences des consommateurs, etc. Ainsi, une stratégie fondée sur la connaissance doit être mise en œuvre pour définir une feuille de route de lancement réussie sur les marchés européens. Mettre en place une équipe pleinement préparée pour les relations publiques et la gestion de crise afin de renforcer la confiance dans la marque, atténuer les risques et, surtout, gérer les impacts liés à la perception des marques chinoises. Créer la base technique d'une expérience hybride transparente sur plusieurs canaux afin d'accélérer la mise sur le marché et de garantir l'évolutivité. Éviter de se concentrer uniquement sur la conversion des ventes et intégrer les étapes postérieures à l'achat dans le parcours numérique des clients pour renforcer leur engagement et leurs interconnexions avec la marque (concept de Share of Life®).   Pour plus d'informations sur l'industrie automobile, contactez le Globant Automotive Studio. Pour connaître la réputation et les stratégies de lancement, contactez Globant GUT.

Présentation du ServiceNow Studio par Globant
ServiceNow

Présentation du ServiceNow Studio par Globant

Vous avez peut-être entendu parler d’une innovation du réseau Studio de Globant : Studio ServiceNow. Représentant une équipe de 400 employés à temps plein à travers des emplacements dédiés dans le monde entier, ce Studio met le paquet pour toute entreprise qui souhaite maximiser son investissement dans la plateforme ServiceNow. Dans cette session de Q&R, nous nous entretenons avec Martin Szenig, vice-président de la technologie et nouvellement nommé responsable du ServiceNow Studio de Globant, pour discuter des fonctionnalités de son équipe et de l’opportunité qu’elle représente pour les clients.  Qu’est-ce que le ServiceNow Studio ? Le ServiceNow Studio est le plus récent ajout au vaste réseau Studio de Globant. Il s’agit d’un studio à service complet spécifiquement dédié à la plateforme ServiceNow. Notre objectif est d’aider les clients à tirer parti de tout le potentiel de la plateforme ServiceNow dans leur entreprise et de créer des expériences de niveau supérieur pour les clients, les employés et les partenaires. Dans le cadre du lancement de ce Studio, nous étendons notre présence déjà solide en Amérique latine avec un Hub ServiceNow Studio dédié à Sao Paolo, au Brésil. Ce bureau est stratégiquement situé pour permettre de solides fonctionnalités de service à proximité pour les clients d’Amérique du Nord, du Sud et d’Amérique centrale. Il servira également de centre pour toutes les opportunités d’apprentissage et de développement de ServiceNow et d'un incubateur d’innovation. Pourquoi Globant a-t-il lancé le ServiceNow Studio ? ServiceNow a peut-être commencé comme une solution ITSM pour le ticketing, mais il est maintenant l’un des principaux acteurs dans l’automatisation des processus d’affaires. Pour de nombreuses entreprises, ServiceNow est un outil stratégique pour les aider à être compétitives à l’ère de l’expérience et sert de base numérique pour de nouvelles applications, de nouveaux services et de nouvelles expériences. Au cours des dernières années, la pratique ServiceNow de Globant a connu une croissance exponentielle pour répondre à la demande du marché. Avec le lancement officiel de ce Studio, nous aidons nos clients à accéder à toutes les ressources et compétences dont ils ont besoin pour utiliser pleinement la plateforme. Quelle est la valeur ajoutée de ce studio pour les clients ? Tout d’abord, le ServiceNow Studio offre une gamme complète de services spécifiques à la plateforme, notamment l’automatisation du service client, la création de systèmes de gestion des connaissances, le lancement d’applications no-code/low-code et l’optimisation de l’ITSM. Notre équipe adopte une approche très flexible, rencontrant les clients là où ils en sont et les aidant à atteindre leurs objectifs. Pour certains, cela peut signifier utiliser les fonctionnalités prêtes à l’emploi de ServiceNow, tandis que d’autres peuvent vouloir personnaliser et configurer la plateforme pour permettre des applications, des intégrations et des automatisations nouvelles et avancées.  Une autre source de valeur provient de la façon dont le ServiceNow Studio est structuré. Ce studio est intégré à notre Enterprise Studio Network et à nos Digital, Create et Industry Studios. Cette intégration est extrêmement précieuse, car les entreprises modernes sont rarement, voire jamais, concentrées sur une seule plateforme ou un seul outil. Elles utilisent plusieurs systèmes pour de multiples fonctions afin de permettre un processus de bout en bout. Avec ce modèle, nous aidons les entreprises à rassembler différents éléments de l’activité, comme Salesforce, SAP et Oracle pour améliorer les activités, et à incorporer les composants numériques et l’expertise sectorielle nécessaires. Enfin, nous disposons d’une équipe étendue et compétente stratégiquement située dans le monde entier pour servir notre clientèle internationale. Le Studio se compose de plus de 400 employés ServiceNow à temps plein répartis dans nos bureaux en Amérique du Nord et du Sud, notamment le Studio Hub nouvellement créé à Sao Paolo, et deux centres de livraison à service complet à Pune et Bangalore, en Inde. Ces personnes sont stratégiquement situées pour fournir des services 24 heures sur 24 à nos clients et pour permettre des fonctionnalités de livraison à proximité et à l’extérieur. La taille et l’emplacement de notre équipe nous permettent d’être très flexibles dans la façon dont nous fournissons des services aux clients et permettent également des économies conséquentes pour nos clients.  En parlant de fonctionnalités numériques, le Studio propose-t-il des services numériques en plus des services de conseil traditionnels ? Tout à fait. A la base, ServiceNow est une plateforme numérique, et chaque engagement revêt un aspect numérique qui nécessite un savoir-faire technique approfondi.  En plus de nos fonctionnalités techniques spécifiques à ServiceNow, ce Studio tirera parti des fonctionnalités numériques plus étendues de Globant, notamment l’IA conventionnelle et générative étendue, l’automatisation intelligente et l’optimisation des processus. Cette intégration est impérative pour améliorer et faire progresser en continu les applications ServiceNow et créer de nouvelles opportunités de croissance et de valeur.  Je dois également ajouter qu’en plus des éléments techniques, la plupart des missions ancrées dans notre Studio ServiceNow seront également soutenues par l’un des Studios Réinvention de Globant. Cela permet à nos équipes d’apporter une expérience sectorielle approfondie et une connaissance du paysage à chaque programme, en aidant nos clients à traduire les fonctionnalités de la plateforme et du numérique en solutions pour leurs problèmes et problématiques spécifiques.  Qu’est-ce qui vous enthousiasme dans cette annonce ? La création du ServiceNow Studio est incroyablement excitante pour moi et pour toute l’équipe de ServiceNow. Nous travaillons en étroite collaboration avec ServiceNow depuis plus de dix ans et avons été un partenaire de premier plan au cours des cinq dernières années. En tant que pratique dédiée depuis de nombreuses années, nous avons exécuté avec succès des centaines de projets et obtenu plus de 1 000 accréditations pour la plateforme. La création officielle de ce Studio est une reconnaissance du travail incroyable que notre équipe a accompli pour le compte de nos clients et de l’importance croissante de ServiceNow dans les écosystèmes numériques de nombreuses entreprises.  Je suis également enthousiasmé par la valeur que ce Studio représente pour nos clients. En s’organisant de la sorte, notre offre passe à la vitesse supérieure. Finalement, nos clients récolteront les bénéfices d’avoir une seule équipe intégrée et polyvalente pour les aider à tirer parti de la plateforme et d’autres technologies pertinentes afin d’alimenter leur transformation. Quels sont les exemples de travaux que vous réalisez pour les entreprises ? Notre expérience est très variée - si la plateforme ServiceNow peut le faire, nous pouvons vous aider.  Au fil des ans, nous avons participé à plus de 250 programmes réussis pour des entreprises de premier plan, notamment des engagements pour un grand parc d’attractions international et un fournisseur de services de streaming de premier plan. Nous proposons une suite complète de fonctionnalités, de solutions et d’accélérateurs qui permettent de simplifier les flux de travail, d’automatiser les processus et d’améliorer la collaboration entre les fonctions et les équipes.  Par exemple, Navigate for ITSM est la plateforme d’optimisation de billetterie AI de Globant qui tire parti de technologies de pointe telles que l’IA et le ML pour aider les entreprises à simplifier leur ITSM. Quand elle est déployée en conjonction avec ServiceNow, Navigate for ITSM aide les entreprises à débloquer rapidement les fonctionnalités de la plateforme, à améliorer l’adoption grâce à des processus simplifiés et à éviter les blocages. Comment investissez-vous dans le partenariat avec ServiceNow ? La création de ce Studio est un excellent exemple de notre engagement dans le partenariat ServiceNow. L’établissement du Studio Hub à Sao Paulo, en particulier, donnera aux Globers la possibilité d’acquérir des qualifications pour la plateforme et de développer des compétences numériques et technologiques connexes.  Le ServiceNow Studio Hub servira également d’incubateur d’innovation pour le développement de produits, de services et d’accélérateurs. Notre équipe accorde une attention particulière à l’IA générative et à la manière dont cette technologie peut être utilisée dans le contexte de ServiceNow pour simplifier davantage les opérations et accélérer les flux de travail. Nous sommes très fiers d’avoir franchi cette étape importante dans notre partenariat avec ServiceNow et nous sommes impatients de continuer à développer notre expertise et nos fonctionnalités à un moment déterminant pour de nombreuses entreprises.  Vous souhaitez en savoir plus sur la manière dont votre entreprise peut utiliser ServiceNow pour permettre aux clients, aux employés et aux partenaires de vivre les expériences du futur ? Contactez Martin pour en savoir plus sur la façon dont le ServiceNow Studio peut aider votre entreprise à accroître son efficacité, son agilité et son innovation, vous mettant ainsi sur la voie de la réinvention.

Révolution dans la recherche médicale : les données/preuves empiriques optimisées par les technologies qui améliorent la confidentialité
Healthcare & Life Sciences

Révolution dans la recherche médicale : les données/preuves empiriques optimisées par les technologies qui améliorent la confidentialité

Dans un article précédent, nous avons abordé la manière dont les preuves empiriques (RWE) peuvent faciliter et accélérer de grandes avancées dans les domaines de la santé et des sciences de la vie. Nous avons également évoqué le défi qui consiste à exploiter tout le potentiel des données/preuves empiriques, tout en préservant la confidentialité des données et en respectant les normes de sécurité qui encadrent l'utilisation et l'analyse de blocs de données utiles et souvent critiques. Les solutions basées sur des processus, telles que la désidentification des données, associées à des technologies telles que la tokenisation, fonctionnent jusqu'à un certain point, mais elles doivent encore être plus rapides et plus développées. En s'associant à Duality Technologies, Globant a pris les devants en proposant une solution RWE à ses clients, qui rationalise l'utilisation et maximise la valeur des données empiriques, quel qu’en soit le propriétaire ou l’emplacement. Grâce à ces partenariats innovants, Globant est en mesure de concrétiser son ambition de réinventer la santé et les sciences de la vie en mettant au point des solutions performantes axées sur la technologie. Défis - Données/preuves empiriques et réglementations en matière de protection des données Le principal obstacle au succès de toute étude portant sur des preuves empiriques concerne les données. Ces études nécessitent de grands volumes de données empiriques diverses pour l'analyse, mais un tel accès et une telle collaboration sont  entravés voire prohibés par les réglementations sur la protection des données et les problèmes relatifs à la sécurité et à la gouvernance. De plus, exploiter pleinement des ensembles de données disparates implique de disposer d’une utilité totale (liaison d’ensembles de données disparates, correspondance de schémas, etc.) et d’une efficacité élevée pour augmenter la vitesse à laquelle les informations sont générées. Lorsqu'il s'agit des moyens traditionnels permettant de satisfaire ces exigences, il existe des frictions qui vont à l'encontre des besoins des équipes qui s'appuient sur des preuves empiriques pour obtenir des informations essentielles à leur mission. Trop de temps et d'efforts avant même le début des analyses Ceci est important pour les deux raisons suivantes : la première est le risque associé au partage de données de santé, qui sont protégées par les réglementations en matière de confidentialité. Les entités, telles que les prestataires de soins médicaux, qui sont chargés de la conservation des données de santé, doivent se conformer aux réglementations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Pour ce faire, ils anonymisent traditionnellement les données empiriques avant de les rendre accessibles. Cependant, les efforts qui y sont associés et le risque de ré-identification peuvent influer sur la volonté des prestataires de soins à participer au partage de données, surtout s'ils ne disposent pas de l'infrastructure, des ressources et du savoir-faire technologique nécessaires pour garantir la conformité. Deuxièmement, les données sur les soins médicaux peuvent être vastes, complexes et variées. Souvent, d’importants efforts de tri et d’harmonisation des données sont nécessaires après l’acquisition. Si les agrégateurs de données ne s'acquittent pas de cette tâche, la responsabilité incombe aux équipes de gestion des données de l'organisation du promoteur. Elles doivent préparer les données pour les outils d'analyse utilisés par différents départements. Plutôt que de se focaliser uniquement sur l’analyse, ils passent plus de temps à coordonner ces efforts, ce qui influe sur le retour sur investissement (ROI). De plus, les retards peuvent prolonger les délais de mise sur le marché, ce qui fait perdre à la fois un avantage sur la concurrence et des revenus importants. En définitive, ce sont les patients qui sont les plus lésés par ces retards, avec des souffrances, voire des décès, qui auraient pu être évités. Qualité et utilité des données amoindries La suppression d'informations identifiables d'un bloc de données contribue à limiter le contexte particulièrement utile dans lequel s’inscrivent les données et, par conséquent, leur qualité, limitant ainsi leur utilité pour la recherche et la production d'informations : réduction de la granularité des données, généralisation de valeurs uniques, occultation des valeurs anormales ou réduction du potentiel de liaison des données. Lorsqu’on tente de relier des données qui proviennent de différentes sources, par exemple pour identifier les relations entre certains types de cancers et des marqueurs génomiques spécifiques, l’absence d’identifiants uniques rend ce processus assez difficile. Si la tokenisation est une méthode utile pour relier les données empiriques anonymisées entre les sources de données, elle présente certaines limites. Parmi les défauts, citons notamment le coût élevé de mise en place et de maintenance d'un système de tokenisation, d’autant plus s’il est capable d gérer des volumes massifs de données empiriques, et un risque potentiel de ré-identification si les clés de tokenisation sont compromises. Tout cela nécessite du temps et des efforts et ne répond peut-être toujours pas aux exigences de confidentialité plus strictes que celles du RGPD. HIPAA La Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) est une loi fédérale américaine dont les principaux objectifs sont d'améliorer la portabilité de la couverture d'assurance maladie, de renforcer la confidentialité et la sécurité des informations médicales des patients et d'établir des normes pour l'échange électronique de données de santé. En vertu des règles de confidentialité de la loi HIPAA, les informations de santé protégées (PHI) doivent être anonymisées avant de pouvoir être partagées à des fins telles que la recherche ou le marketing. En application de la loi HIPAA, les données anonymisées ne sont pas considérées comme des informations de santé protégées (PHI) et ne sont donc pas soumises aux mêmes réglementations en matière de confidentialité que les PHI. L’anonymisation est le processus qui consiste à supprimer des identifiants personnels tels que le nom, l'adresse et le numéro de sécurité sociale du bloc de données. Elle est requise lorsque les PHI sont utilisées à d’autres fins que la prestation de soins de santé. Pour être véritablement anonymisées, les données ne doivent pas être raisonnablement associées à un individu et doivent être vérifiées en faisant appel à un expert. Ce processus est souvent une longue négociation entre l’ensemble de parties prenantes jusqu'à ce qu'un équilibre soit trouvé entre les données pouvant être partagées et leur utilité. RGPD Le Règlement général européen sur la protection des données (RGPD) est plus complet et plus strict que la HIPAA. Il couvre un spectre plus large de données personnelles, met l'accent sur le consentement éclairé et explicite des personnes concernées pour le traitement de leurs données et peut toujours s'appliquer aux données anonymisées. Dans le cadre du RGPD, les données ne sont plus considérées comme des données à caractère personnel et ne sont donc soumises aux mêmes exigences du RGPD, que si les données ont été traitées de telle sorte qu'elles ne peuvent plus être liées à une personne identifiable. Par conséquent, des processus plus stricts que la désidentification traditionnelle – tels que la pseudonymisation ou l’anonymisation – peuvent s’avérer nécessaires pour permettre le partage de données de santé dans le cadre du RGPD. Comme on peut l’imaginer, la désidentification des données anonymisées est bien plus fastidieuse et coûteuse, sans oublier les autres inconvénients. La technologie recommandée par les régulateurs En juin 2023, l'Information Commissioner's Office (ICO) du Royaume-Uni a publié des recommandations, ainsi que des études de cas (dont une réalisée en collaboration avec Duality Technologies) qui tracent une feuille de route claire pour atteindre la conformité (RGPD britannique) et améliorer l’efficacité. Dans son Guide des technologies qui renforcent la confidentialité, l'ICO décrit les cas dans lesquels les différentes technologies satisfont ou au contraire ne satisfont pas aux principales composantes des exigences de confidentialité du RGPD. Le guide explique comment ces technologies peuvent permettre d'obtenir des informations à partir d'ensembles de données sans compromettre la vie privée des personnes dont les données se trouvent dans l'ensemble de données, et comment certaines de ces technologies peuvent permettre de donner accès à des ensembles de données qui seraient autrement trop sensibles pour être partagés. De plus, le commissaire à l’information du Royaume-Uni a recommandé aux organisations qui partagent de grands volumes de données de se tourner vers ces technologies. Gérer l'accès aux donnés empiriques aujourd'hui et demain Compte tenu des réglementations strictes en matière de confidentialité des données, telles que HIPAA et le RGPD, l'accès aux données empiriques et la production de preuves empiriques sont une question complexe. Actuellement, l'accès et l'utilisation de données empiriques dans le cadre de la recherche nécessitent souvent d'obtenir le consentement éclairé des patients, de garantir que les données sont désidentifiées ou anonymisées pour protéger la vie privée des patients, et parfois de faire l'objet d'un examen par un comité d'examen éthique ou un comité d'examen institutionnel (IRB). Ces mesures sont prises pour garantir que les données sont utilisées de manière responsable et éthique et que la confidentialité des patients est préservée. De plus, des structures de gouvernance des données ont été mises en place pour garantir le respect de ces lois sur la confidentialité. Ces structures précisent qui peut accéder aux données, où, dans quel but et comment les données sont protégées. L’utilisation d’environnements de données sécurisés, également appelés enclaves de données ou environnements de recherche fiables (TRE), est devenue une approche attrayante pour l’utilisation de données sensibles au niveau national. Les enclaves de données permettent aux chercheurs d'accéder aux données et de les analyser dans un environnement sécurisé sans permettre aux données de sortir de l'enclave, préservant ainsi la sécurité et la confidentialité des données. Dans le futur, les technologies renforçant la confidentialité (PET) faciliteront et rationaliseront davantage l’utilisation sécurisée des données empiriques. Les PET sont un segment de technologie et les PET spécifiques varient selon les types de logiciels et de matériel et les cas d'utilisation qu'elles peuvent prendre en charge. Dans certains cas, la meilleure solution consiste à associer différentes technologies PET. Parmi les principaux types de technologie PET, on trouve le chiffrement entièrement homomorphe (FHE), le calcul multipartite (MPC), l'apprentissage fédéré (FL) et les environnements d'exécution fiables (TEE). Pour plus d’informations, voici quelques exemples dans lesquels diverses organisations de santé ont trouvé l’utilisation des PET utiles pour accélérer et faciliter leur travail : Document PNAS 2020 : le Dana Farber Cancer Institute utilise FHE pour relier les données génomiques aux ensembles de données oncologiques. Communiqué de presse DARPA 2020 : DARPA utilise FL avec FHE dans le cadre de la recherche sur la COVID-19. Document ASCO 2023 : le centre médical de Tel Aviv utilise FHE pour exploiter les données empiriques au-delà des frontières et accélérer les innovations dans la recherche médicale. Document PNAS 2023 : le Dana Farber Cancer Institute, le centre médical de Tel Aviv et d'autres associent FHE et le MPC pour faire avancer la recherche en oncologie.   [caption id="attachment_69377" align="aligncenter" width="755"] Une pile de collaboration de données complète construite sur des technologies de pointe améliorant la confidentialité avec un moteur de calcul entièrement intégré et des fonctions intégrées de gouvernance et de gestion des données.[/caption] Prise en main Le potentiel des données et des preuves empiriques doit être mis à profit dans le respect le plus strict de la confidentialité des données et des considérations éthiques. Même si la technologie promet de nouvelles méthodologies pour garantir la sécurité et la confidentialité des données, une approche globale et partagée de la gouvernance, de l’éthique et de l’utilisation responsable reste primordiale. Cet équilibre entre innovation et responsabilité permettra de faire en sorte que les données et les preuves empiriques continuent de faciliter la recherche médicale et la prestation de soins dans les années à venir. À mesure que l'intersection entre la R&D et la prestation de soins continue d'évoluer, il ne fait aucun doute que les données et les preuves empiriques ont un rôle essentiel à jouer pour ouvrir la voie à un avenir qui fera davantage la part belle aux données dans les sciences de la vie.   [caption id="attachment_69375" align="aligncenter" width="860"]  Les moyens traditionnels de mise en conformité nécessitent beaucoup de temps, tout en compromettant la qualité des données, en limitant les cas d'utilisation et les possibilités d’extraire des informations de qualité. Les technologies PET offrent un flux rationalisé avec un contexte de données complet pour les preuves empiriques en garantissant la conformité par défaut.[/caption]   Globant s'est associé avec Duality Technologies, une entreprise qui propose des technologies améliorant la confidentialité, pour aider nos clients à exploiter pleinement les preuves empiriques dans le souci de la sécurité et de la conformité. Nous exploitons les technologies d'amélioration de la confidentialité de Duality pour développer des plates-formes RWE qui permettent le partage de données de santé et la collaboration entre zones géographiques, tout en respectant les réglementations locales en matière de confidentialité des données. Entrer en contact pour commencer votre voyage vers un partage de données sécurisé et conforme et une recherche basée sur RWD.

image

Book a call with our M&E expert

Giorgio Tacchia Managing Director - Media and Entertainment Studio Globant

Contact us
image

FEATURED CONTENT

Connect with Globant's thought leadership partner

TechPros Website

Join the discussion

By submitting this form you confirm that you agree to Globant’s privacy policy.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

function getGAClientID() { let match = document.cookie.match(/_ga=([^;]*)/); return match ? match[1].split('.').slice(-2).join('.') : null; } document.addEventListener("DOMContentLoaded", function() { let clientID = getGAClientID(); if (clientID) { document.getElementById('client_id').value = clientID; } });