Cem Dilmegani
Expérience professionnelle et réalisations
Tout au long de sa carrière, Cem a occupé les postes de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Pendant plus de dix ans, il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Son travail chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. [6], [7]Intérêts de recherche
Les travaux de Cem portent sur la manière dont les entreprises peuvent tirer parti des nouvelles technologies en matière d'IA, d'IA agentielle, de cybersécurité (notamment la sécurité des réseaux et des applications) et de données, y compris les données web. Son expérience pratique des logiciels d'entreprise enrichit ses recherches. D'autres analystes du secteur et l'équipe technique d'AIMultiple épaulent Cem dans la conception, la mise en œuvre et l'évaluation des benchmarks.Éducation
Il a obtenu son diplôme d'ingénieur en informatique à l'Université de Bogazici en 2007. Durant ses études, il s'est spécialisé en apprentissage automatique, alors souvent appelé « exploration de données », et les réseaux de neurones ne comportaient généralement que quelques couches cachées. Il est titulaire d'un MBA de la Columbia Business School (promotion 2012). Cem parle couramment anglais et turc. Il possède un niveau avancé en allemand et des notions de français.Publications externes
- Cem Dilmegani, « Le secteur bancaire post-IA : des millions d’emplois menacés par l’automatisation des fonctions essentielles des banques » , International Banker.
- Cem Dilmegani, Bengi Korkmaz et Martin Lundqvist (1er décembre 2014). Numérisation du secteur public : le défi à mille milliards de dollars , McKinsey & Company.
Présentations aux médias, conférences et autres événements
- Réponses aux questions de Korea24 sur les pertes d'emplois dues à l'IA, Korea24
- Immobilier et technologie , présenté par le Wilbur F. Breslin Center for Real Estate Studies et la Frank G. Zarb School of Business de l'Université Hofstra en 2023 et 2024.
- Session Radar AI (22 juin 2023) : « Accroître l'impact de la science des données avec ChatGPT ».
- Rencontre d'Atlanta sur l'IA générative : L'IA générative au service des technologies d'entreprise .
Sources
- Pourquoi Microsoft, IBM et Google intensifient leurs efforts en matière d'éthique de l'IA , Business Insider.
- Microsoft investit 1 milliard de dollars dans OpenAI pour développer une intelligence artificielle plus performante que l'humanité , Washington Post.
- Développer le leadership en IA : Boîte à outils IA pour les dirigeants , Forum économique mondial.
- Performances scientifiques, de recherche et d'innovation de l'UE , Commission européenne.
- L'investissement de 200 milliards d'euros de l'UE dans l'IA injecte des fonds dans les centres de données, mais le marché des puces reste un défi , IT Brew.
- Hypatos lève 11,8 millions de dollars pour une approche d'apprentissage profond appliquée au traitement de documents , TechCrunch.
- Business Insider nous a permis de découvrir en exclusivité le pitch deck utilisé par la startup d'IA Hypatos pour lever 11 millions de dollars .
Derniers articles de Cem
L'intelligence artificielle générative dans le commerce de détail : 7 cas d'utilisation et exemples
Les entreprises du secteur du commerce de détail s'efforcent d'améliorer l'expérience client et de fidéliser leur clientèle. Cela implique de produire du contenu attrayant sous différents formats, de déployer des actions marketing efficaces et d'offrir un service client exceptionnel. Grâce à l'IA générative, les détaillants peuvent répondre à la plupart de ces enjeux par l'automatisation, notamment en améliorant leur capacité à analyser les données clients afin de proposer des expériences plus personnalisées.
Dilemmes éthiques liés à l'IA illustrés par des exemples concrets
Bien que l'intelligence artificielle transforme le fonctionnement des entreprises, son impact sur nos vies suscite des inquiétudes. Il ne s'agit pas seulement d'un problème académique ou sociétal, mais aussi d'un risque d'atteinte à la réputation des entreprises ; aucune ne souhaite voir sa réputation ternie par des scandales liés aux données ou à l'éthique de l'IA.
Les 13 principaux cas d'utilisation de l'IA générative dans l'éducation
D’après les Perspectives de l’éducation numérique de l’OCDE, 57 % des enseignants du premier cycle du secondaire affirment que l’IA les aide à créer ou à améliorer leurs plans de cours. Utilisées à des fins pédagogiques précises, les technologies d’IA générative peuvent améliorer l’apprentissage et développer des compétences telles que l’esprit critique, la créativité et la collaboration.
50 cas d'utilisation et études de cas principaux en apprentissage profond
L'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir des données. Entraîné sur de vastes ensembles de données de haute qualité, il atteint une grande précision, ce qui le rend précieux partout où l'on dispose de nombreuses données et où des prédictions précises sont nécessaires. Vous trouverez ci-dessous des applications concrètes de l'apprentissage profond dans différents secteurs et fonctions d'entreprise, illustrées par des exemples précis.
Génération de texte par IA : 17 cas d'utilisation principaux et 5 études de cas
L'IA générative, une branche de l'intelligence artificielle, permet de créer du contenu inédit (texte, code, images, designs, vidéos) en s'appuyant sur les données existantes. Découvrez comment l'IA générative peut être utilisée pour générer du contenu textuel à travers 17 cas d'usage et 5 études de cas.
15 études de cas et leçons tirées en matière d'approvisionnement
Des pratiques d'approvisionnement efficaces sont essentielles dans tous les secteurs. L'étude de cas concrets dans divers domaines, des organisations à but non lucratif aux technologies, en passant par la santé, nous permet de mieux comprendre l'impact des solutions d'approvisionnement et des meilleures pratiques susceptibles de favoriser la réussite dans tous les secteurs.
10 cas d'utilisation des GAN
Bien que les GAN aient été à l'origine de nombreuses applications d'IA générative, notamment en synthèse d'images et en transfert de style, la plupart des outils d'IA générative destinés au grand public reposent aujourd'hui sur des architectures basées sur la diffusion ou des approches apparentées telles que la correspondance de flux et les transformateurs de diffusion (DiT).
Droit d'auteur en matière d'IA générative : lois, litiges et meilleures pratiques en 2026
Nous avons analysé des dizaines de décisions de justice et d'accords de licence pour répondre aux questions clés concernant le droit d'auteur et l'IA générative. Ceci ne constitue pas un avis juridique. Le droit d'auteur varie selon les juridictions et évolue rapidement. Les trois grandes questions : 1.
Les 7 meilleurs outils d'analyse des sentiments open source
Le marché mondial de l'analyse de texte devrait dépasser les 56 milliards de dollars américains d'ici 2029. L'analyse des sentiments, parmi ses applications, a connu un essor considérable à l'échelle internationale. Les entreprises qui n'ont pas encore mis en œuvre l'analyse des sentiments pourraient être tentées de rechercher les outils et les cas d'utilisation les plus performants pour tirer parti de cette technologie.
Les 12 meilleurs planificateurs de tâches open source et 5 outils WLA
Les entreprises tirent parti des planificateurs de tâches open source et des outils d'automatisation des charges de travail pour automatiser leurs tâches informatiques sans frais de licence ni dépendance vis-à-vis d'un fournisseur spécifique. Découvrez les meilleurs planificateurs de tâches open source, leurs liens GitHub, leurs types de licences et leur nombre d'étoiles sur GitHub : Liste des meilleurs planificateurs de tâches open source et outils d'automatisation des charges de travail.
Newsletter AIMultiple
Un e-mail gratuit par semaine contenant les dernières actualités technologiques B2B et des analyses d'experts pour accélérer la croissance de votre entreprise.