Retrouvez l'intervention de Laetitia GIL, Dirigeante de Valfomes, François-Xavier de Thieulloy, Directeur pôle Expertise de Bpifrance, Sophie TARDIVEL, Présidente de Doptim sur BULLE LA FRENCH FAB à l'Accor Arena à l'occasion de BIG 2024, le plus grand rassemblement business d'Europe organisé par Bpifrance.
Les intervenantes ont présenté deux entreprises, Valform et Doptim, actives dans le packaging et l'intelligence artificielle. Elles ont discuté des défis du secteur, de l'importance de la productivité et de l'adoption des systèmes d'information. L'impact de la crise énergétique, de la RSE et de la parité hommes-femmes a été abordé. L'évolution des technologies IA préentraînées et leurs applications potentielles dans le contrôle qualité ont été soulignées. La mise en place de l'IA nécessite une approche stratégique pour évaluer le retour sur investissement, prioriser les projets et intégrer l'IA de manière rentable. Les limites de l'IA, comme la maintenance prédictive, nécessitent une approche pragmatique. Les entreprises cherchent à rentabiliser l'IA en priorisant les tâches rentables, en évitant les non-conformités et en planifiant sur le long terme. La gouvernance de l'IA nécessite de nouvelles compétences et des collectifs multimétiers. L'intégration de l'IA dans la RSE soulève des enjeux de consommation et de productivité, nécessitant des métriques pour mesurer l'impact environnemental.
Ce résumé a été généré par une IA.
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Les intervenantes ont présenté deux entreprises, Valform et Doptim, actives dans le packaging et l'intelligence artificielle. Elles ont discuté des défis du secteur, de l'importance de la productivité et de l'adoption des systèmes d'information. L'impact de la crise énergétique, de la RSE et de la parité hommes-femmes a été abordé. L'évolution des technologies IA préentraînées et leurs applications potentielles dans le contrôle qualité ont été soulignées. La mise en place de l'IA nécessite une approche stratégique pour évaluer le retour sur investissement, prioriser les projets et intégrer l'IA de manière rentable. Les limites de l'IA, comme la maintenance prédictive, nécessitent une approche pragmatique. Les entreprises cherchent à rentabiliser l'IA en priorisant les tâches rentables, en évitant les non-conformités et en planifiant sur le long terme. La gouvernance de l'IA nécessite de nouvelles compétences et des collectifs multimétiers. L'intégration de l'IA dans la RSE soulève des enjeux de consommation et de productivité, nécessitant des métriques pour mesurer l'impact environnemental.
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