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
Systèmes CRM IA : Les 5 principaux fournisseurs et leurs fonctionnalités clés
Nous avons suivi plus de 50 annonces de produits des principaux fournisseurs de CRM, analysé les lancements d'intégrations de Salesforce, HubSpot et Microsoft, et recoupé les données d'adoption issues de plus de 15 études de marché afin de déterminer quelles fonctionnalités CRM IA apportent une réelle valeur ajoutée par rapport au simple effet de mode.
Les 8 meilleurs logiciels d'observabilité avec leurs tarifs, dont Solarwinds
Les plateformes d'observabilité promettent une visibilité complète sur les systèmes distribués, mais choisir la bonne est complexe face aux affirmations contradictoires de chaque fournisseur. Nous avons analysé les 8 principaux logiciels d'observabilité en examinant leurs fonctionnalités documentées, leurs tarifs publics, les avis clients vérifiés et des exemples d'utilisation en entreprise.
15 cas d'utilisation et exemples clés de l'IA dans la logistique
Les inefficacités persistantes, la hausse des coûts opérationnels et les perturbations continues des chaînes d'approvisionnement continuent de mettre à rude épreuve les fonctions logistiques à l'échelle mondiale. Ces pressions fragilisent les systèmes traditionnels, réduisent la fiabilité des services et limitent la capacité des organisations à se développer. Face à cette situation, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle pour améliorer la visibilité de bout en bout, renforcer leur résilience et optimiser leurs fonctions essentielles.
Les 5 principaux services d'IA pour améliorer l'efficacité de votre entreprise
L'adoption de l'IA progresse rapidement. Près de 98 % des entreprises expérimentent l'IA, ce qui témoigne de son accessibilité croissante et de son potentiel d'amélioration des opérations. Pourtant, seules 26 % d'entre elles ont dépassé le stade des essais pour obtenir une valeur commerciale mesurable, ce qui montre que beaucoup développent encore les compétences nécessaires à un déploiement efficace de l'IA à grande échelle.
Top 10 des alternatives à Colab
Colaboratory est une plateforme populaire auprès des data scientists et des spécialistes du machine learning, mais ses limitations et son prix ne correspondent peut-être pas à vos besoins. Plusieurs alternatives offrent des fonctionnalités uniques, adaptées à différents besoins et scénarios en science des données.
Agentic Mesh : l'avenir de la collaboration IA à grande échelle
Bien que de nombreux écrits traitent des architectures d'agents, les implémentations concrètes en production restent limitées. Cet article met en lumière le maillage d'IA agentique, un concept introduit récemment par McKinsey. Nous examinerons les défis rencontrés en environnement de production et démontrerons comment notre architecture permet une mise à l'échelle contrôlée des capacités d'IA.
Tarification UiPath : Explication des modèles de tarification RPA
UiPath est l'un des fournisseurs de solutions RPA les plus populaires, mais sa structure tarifaire peut s'avérer complexe. Nous avons examiné différentes combinaisons de prix afin d'aider les dirigeants d'entreprise et les responsables techniques à comprendre la tarification d'UiPath et à obtenir une solution RPA à fort retour sur investissement grâce à leur partenariat avec UiPath.
15 menaces pour la sécurité des agents d'IA
Il y a encore quelques années, l'imprévisibilité des grands modèles de langage (GML) aurait posé de sérieux problèmes. Un exemple notable concerne l'outil de recherche de ChatGPT : des chercheurs ont constaté que des pages web conçues avec des instructions cachées (par exemple, du texte d'injection d'invite intégré) pouvaient systématiquement amener l'outil à produire des résultats biaisés et trompeurs, malgré la présence d'informations contraires.
Les 7 meilleurs agents de test IA pour l'assurance qualité
Nous avons évalué des plateformes de test d'IA intégrant des agents d'IA ; la plupart étaient des solutions Selenium/Playwright surmédiatisées et bénéficiant d'un marketing agressif. Quelques-unes permettaient de rédiger et de maintenir des cas de test, ou d'effectuer des tests visuels, mais même ces outils présentaient des limitations notables. Parmi celles-ci, nous avons sélectionné 7 plateformes et les avons classées selon leurs principaux domaines d'application.
Plus de 100 cas d'utilisation RPA avec des exemples concrets
L'automatisation robotisée des processus (RPA) permet d'automatiser les tâches répétitives dans les services administratifs et commerciaux. Une approche axée sur les cas d'usage est essentielle pour optimiser le retour sur investissement technologique. Nous avons identifié 103 cas d'usage et exemples concrets d'automatisation robotisée des processus, illustrant son application à l'automatisation des tâches répétitives dans divers contextes professionnels, sectoriels et personnels.
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.