Services
Contactez-nous
Cem Dilmegani

Cem Dilmegani

Analyste Principal
304 Articles
Restez informé des dernières technologies B2B
Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis près d'une décennie.

Les travaux de Cem chez AIMultiple ont été cités par des publications internationales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew, Washington Post, des entreprises mondiales comme HPE, des ONG comme le World Economic Forum et des organisations supranationales comme la Commission européenne. [1], [2], [3], [4], [5]

Expérience professionnelle & réalisations

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant technologique, acheteur technologique et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'une entreprise de télécommunications tout en relevant du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres en partant de zéro en l'espace de 2 ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été couverts par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider. [6], [7]

Intérêts de recherche

Les travaux de Cem se concentrent sur l'IA d'entreprise et les logiciels.

L'expérience pratique de Cem en matière de logiciels d'entreprise contribue à ses travaux. D'autres analystes sectoriels d'AIMultiple et l'équipe technique soutiennent Cem dans la conception, l'exécution et l'évaluation des benchmarks.

Formation

Il a obtenu son diplôme d'ingénieur informatique de l'Université Bogazici en 2007. Au cours de ses études d'ingénieur, il a étudié le machine learning à une époque où on l'appelait couramment « data mining » et où la plupart des réseaux de neurones n'avaient que quelques couches cachées.

Il est titulaire d'un MBA de la Columbia Business School depuis 2012.

Cem parle couramment anglais et turc. Il a un niveau avancé en allemand et un niveau débutant en français.

Publications externes

Présentations dans les médias, conférences & autres événements

  • Invité sur American Variety Radio, répondant aux questions de Court Lewis sur l'IAG le 25 avril 2026.
  • A répondu aux questions de Korea24 sur les pertes d'emploi dues à l'IA le 5 novembre 2025. Enregistrement disponible sur : 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 ».
  • Meetup Generative AI Atlanta : IA générative pour la technologie d'entreprise.

Sources

  1. Pourquoi Microsoft, IBM et Google intensifient leurs efforts en matière d'éthique de l'IA, Business Insider.
  2. Microsoft investit 1 milliard de dollars dans OpenAI pour développer une intelligence artificielle plus intelligente que nous, Washington Post.
  3. Renforcer le leadership en IA : boîte à outils pour la direction dédiée à l'IA, World Economic Forum.
  4. Performance de la science, de la recherche et de l'innovation de l'UE, Commission européenne.
  5. L'investissement de 200 milliards d'euros de l'UE dans l'IA injecte des fonds dans les data centers, mais le marché des puces reste un défi, IT Brew.
  6. Hypatos lève 11,8 millions de dollars pour une approche de deep learning appliquée au traitement de documents, TechCrunch.
  7. Nous avons obtenu un aperçu exclusif du pitch deck utilisé par la startup IA Hypatos pour lever 11 millions de dollars, Business Insider.

Derniers articles de Cem

Logiciel d'entreprise
Analyse
29 Juin

Python RPA: 8 cas d'utilisation pour les développeurs

L'automatisation robotisée des processus (RPA) permet aux robots logiciels d'exécuter des tâches informatiques répétitives. Python offre aux développeurs une manière flexible de construire ces robots en code. Le marché mondial de la RPA s'élève à environ USD 28 milliards en 2025 et devrait atteindre environ USD 247 milliards d'ici 2035.1 Pourtant, entre 30% et 50%…

IA
Analyse
29 Juin

Documentation d'automatisation des tests avec les meilleures pratiques 

L'automatisation des tests est essentielle pour garantir la qualité et la fiabilité des applications dans le domaine du test et du développement logiciels. Les entreprises et les équipes d'assurance qualité (QA) passent des tests manuels aux tests automatisés, car cela permet de : Ce qui est souvent négligé, c'est le rôle d'une documentation efficace pour…

Cybersécurité
Évaluation en Monde Ouvert
29 Juin

Top 7 des logiciels DLP open-source

Bien que les logiciels DLP open-source offrent des solutions viables pour la protection des données, les grandes entreprises se tournent souvent vers les logiciels DLP propriétaires pour une gestion centralisée des clés améliorée et des options de déploiement cloud-native. Voici les cinq meilleurs outils DLP open-source, évalués selon leur précision de détection, leur complexité de…

IA
Comparaison des Fonctionnalités
29 Juin

Comparer 9 grands modèles de langage dans le secteur de la santé

Nous avons évalué 9 LLMs à l'aide du jeu de données MedQA, un benchmark d'examen clinique de niveau universitaire issu de questions de l'USMLE. Chaque modèle a répondu aux mêmes scénarios cliniques à choix multiples en utilisant un prompt standardisé, permettant une comparaison directe de la précision. Nous avons également mesuré la latence par question…

IA
Benchmark
29 Juin

OCR Benchmark: Précision de l'extraction / capture de texte

La précision de l'OCR est cruciale pour de nombreuses tâches de traitement de documents, et les LLMs multimodaux de pointe offrent désormais une alternative à l'OCR. Nous avons évalué les principaux services d'OCR dans DeltOCR Bench afin d'identifier leurs niveaux de précision pour différents types de documents : Les noms complets des produits ci-dessus et…

IA
Analyse
26 Juin

Systèmes ERP d'IA Générative: 10 Cas d'Usage et Avantages

Les logiciels de planification des ressources d'entreprise (ERP) aident les entreprises à intégrer les flux de travail entre la finance et les opérations. L'IA générative, aux côtés de technologies comme la RPA, a le potentiel d'améliorer les processus ERP. L'utilisation financière de l'IA générative dans les systèmes ERP peut couvrir l'automatisation de l'ensemble du cycle…

IA
Analyse
26 Juin

10 Risques de l'IA générative & Comment les atténuer

Avec les industries qui priorisent l'IA générative pour l'innovation et l'automatisation, son potentiel augmente. Cependant, des risques liés à l'IA générative, tels que la précision et les préoccupations éthiques, persistent. Aborder ces défis est essentiel pour garantir que l'IA profite à l'humanité. Découvrez les 10 principaux risques de l'IA générative et les étapes pour les…

IA
Analyse
26 Juin

IA générative dans le commerce de détail: 7 cas d'utilisation et exemples

Les entreprises de commerce de détail s'efforcent d'améliorer l'expérience client et la fidélité. Cela nécessite de produire du contenu attrayant dans divers formats, des efforts marketing efficaces et un service client exceptionnel. Avec l'IA générative, les détaillants peuvent résoudre la plupart de ces problèmes grâce à l'automatisation, notamment en améliorant leur capacité à analyser les…

Données
Analyse
26 Juin

Apprentissage fédéré: 7 cas d'usage et exemples

L'apprentissage fédéré (FL) permet aux modèles d'apprendre à partir de données décentralisées tout en gardant les informations sensibles privées et en assurant la conformité avec les lois sur la localisation des données et la confidentialité. Découvrez ce qu'est l'apprentissage fédéré, comment il fonctionne, les cas d'usage courants avec des exemples concrets, les défis potentiels et…

Logiciel d'entreprise
Analyse
26 Juin

Control-M pour l'automatisation des charges de travail d'entreprise

Control-M de BMC Software aide les équipes à coordonner et automatiser les flux de travail de données et d'applications à travers les environnements, y compris les mainframes, le cloud et les systèmes hybrides. Il offre aux utilisateurs un point unique pour planifier des tâches, suivre les progrès et gérer les dépendances. La plateforme se connecte…