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Business Process Automation : Transformer les Processus Métiers - Emmanuelle Ertel (DG Innovation & Trust @Tessi) #72

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Emmanuelle Ertel, Directeur Générale Innovation & Trust chez Tessi, est l’invitée de l’épisode 72 du podcast Data Driven 101.

Dans cet épisode, elle explore le défi de la confiance numérique et de l'automatisation intelligente des processus.

Découvrez comment les technologies de pointe comme la signature électronique qualifiée et l'IA révolutionnent le secteur, en assurant sécurité et efficacité pour les entreprises de toutes tailles.
Elle partage également l’importance de la souveraineté numérique et de l'open-source pour garantir la sécurité des données et le contrôle des entreprises sur leurs solutions.

Confiance numérique : Ensemble de technologies et processus garantissant la sécurité des transactions en ligne, incluant l'authentification des utilisateurs et la sécurisation des échanges de données.

Signature électronique qualifiée : Forme avancée de signature électronique qui inclut une vérification stricte de l’identité, parfois renforcée par des preuves de vie, et conforme aux réglementations européennes, permettant une sécurité maximale.

Business Process Automation (BPA) : Automatisation des processus métiers d'une entreprise, couvrant toutes les étapes d'un workflow pour gagner en efficacité, réduire les erreurs et libérer les employés de tâches répétitives.

Business Process Outsourcing (BPO) : Externalisation de certaines activités d'une entreprise, comme la gestion de centres d'appels ou le traitement de dossiers, auprès d’un prestataire spécialisé pour des raisons d’efficacité et de coût.

Souveraineté numérique : Capacité pour une entreprise ou un pays de contrôler ses données et ses outils numériques, souvent via des solutions locales ou open-source pour éviter la dépendance à des fournisseurs étrangers.

Digital Factory : Division d'une entreprise dédiée au développement de produits numériques et logiciels innovants, généralement axée sur l’optimisation des processus et la transformation digitale.

Certification ANSI et eIDAS : Normes de sécurité (ANSI pour la France, eIDAS pour l’Europe) que les solutions numériques doivent respecter pour garantir un haut niveau de conformité et de sécurité.

Automatisation des processus métiers : Utilisation de technologies pour automatiser les tâches récurrentes et chronophages, impliquant souvent l’intelligence artificielle pour améliorer les flux de travail et optimiser les performances des entreprises.

Machine Learning et Deep Learning : Sous-domaines de l'intelligence artificielle permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données (Machine Learning), le Deep Learning utilisant des réseaux de neurones pour traiter des informations complexes.

Low Code / No Code : Approche de développement logiciel permettant aux utilisateurs non techniques de créer ou de modifier des applications via des interfaces visuelles, réduisant ainsi la dépendance aux développeurs.

Large Language Model (LLM) : Modèle de traitement du langage naturel (NLP) capable de comprendre et de générer du texte, utilisé dans des applications de dialogue, d'analyse de texte, et d’assistance virtuelle.

Workflow : Enchaînement structuré d'étapes ou de tâches dans un processus, permettant de coordonner les actions et de standardiser les procédures pour gagner en efficacité.

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Découvrez comment les technologies de pointe comme la signature électronique qualifiée et l'IA révolutionnent le secteur, en assurant sécurité et efficacité pour les entreprises de toutes tailles.
Elle partage également l’importance de la souveraineté numérique et de l'open-source pour garantir la sécurité des données et le contrôle des entreprises sur leurs solutions.

Confiance numérique : Ensemble de technologies et processus garantissant la sécurité des transactions en ligne, incluant l'authentification des utilisateurs et la sécurisation des échanges de données.

Signature électronique qualifiée : Forme avancée de signature électronique qui inclut une vérification stricte de l’identité, parfois renforcée par des preuves de vie, et conforme aux réglementations européennes, permettant une sécurité maximale.

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Machine Learning et Deep Learning : Sous-domaines de l'intelligence artificielle permettant aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer grâce aux données (Machine Learning), le Deep Learning utilisant des réseaux de neurones pour traiter des informations complexes.

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Large Language Model (LLM) : Modèle de traitement du langage naturel (NLP) capable de comprendre et de générer du texte, utilisé dans des applications de dialogue, d'analyse de texte, et d’assistance virtuelle.

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