Sıla Ermut
Sıla est analyste sectorielle chez AIMultiple, couvrant les modèles d’IA, l’infrastructure d’IA, la gouvernance de l’IA et les applications d’IA d’entreprise.
Centres d’intérêt de recherche
Les recherches de Sıla portent sur l’utilisation de l’IA dans le marketing, la santé, les chaînes d’approvisionnement et le développement durable. Elle couvre également l’évaluation, la gouvernance, l’éthique et l’adoption de l’IA.Ses travaux comprennent la recherche et la comparaison de technologies d’IA, l’analyse de leurs applications métier et la contribution aux benchmarks technologiques d’AIMultiple.
Expérience professionnelle
Sıla a précédemment travaillé comme recruteuse et dans des cabinets de gestion de projet et de conseil.Formation
Elle est titulaire de :- Licence en relations internationales de l’Université Bilkent.
- Master en psychologie sociale de l’Université Başkent.
Son mémoire de master portait sur les préoccupations éthiques et psychologiques liées à l’IA. Son mémoire examinait la relation entre l’exposition à l’IA, les attitudes envers l’IA et les angoisses existentielles à différents niveaux d’utilisation de l’IA.
Derniers articles de Sıla
Top 13 cas d'utilisation de l'IA générative dans l'éducation
D’après le rapport OECD Digital Education Outlook, 57 % des enseignants du premier cycle du secondaire déclarent que l’IA les aide à créer ou à améliorer leurs plans de cours.1Utilisées avec un objectif pédagogique clair, les technologies d’IA générative peuvent améliorer l’apprentissage et soutenir des compétences telles que la pensée critique, la créativité et la collaboration.…
Top 25 cas d'utilisation de l'IA générative dans la finance
J'ai passé une décennie à conseiller des entreprises de services financiers. Chaque implémentation d'IA que j'ai vue suivait le même schéma : des projets pilotes impressionnants en présentation, mais qui restaient bloqués en production. Les choses changent. Les banques déploient désormais l'IA générative à grande échelle, et les résultats sont mesurables. Voici ce qui fonctionne…
17 Cas d'utilisation de l'IA générative dans la santé
Les systèmes de santé sont confrontés à une augmentation des volumes de données, à des pénuries de personnel et à des attentes croissantes en matière de soins personnalisés. L’IA générative apparaît comme une solution clé en synthétisant des données médicales non structurées, telles que les notes cliniques, les rapports d’imagerie et les antécédents des patients,…
Éthique de l'IA générative: Comment les gérer
L'IA générative soulève d'importantes préoccupations concernant la manière dont les connaissances sont partagées et faisant confiance. Britannica, par exemple, a intenté un procès contre Perplexity, alléguant que l'entreprise avait illégalement et sciemment copié le contenu vérifié par des humains de Britannica et avait mal utilisé ses marques déposées sans autorisation.1 Découvrez quelles sont les préoccupations…
Droit d'auteur de l'IA générative: législation et contentieux
Nous avons examiné des décisions de justice, des mesures réglementaires et des accords de licence pour répondre à trois questions clés sur l’IA générative et le droit d’auteur. En août 2026, Anthropic a fait face à de nouvelles actions en justice pour atteinte au droit d'auteur de la part de grands éditeurs de musique. Sony…
Top 125 applications de l'IA générative
Sur la base de notre analyse de plus de 30 études de cas et de 10 benchmarks, au cours desquels nous avons testé et comparé plus de 40 produits, nous avons identifié 125 cas d'usage de l'IA générative dans les catégories suivantes : Pour d'autres applications de l'IA destinées à des demandes où il existe…
Top 13 Cas d'utilisation des GAN
Bien que les GAN aient été les pionniers de nombreuses applications d'IA générative, en particulier dans la synthèse d'images et le transfert de style, la plupart des outils d'IA générative grand public s'appuient aujourd'hui sur des architectures basées sur la diffusion ou des approches connexes telles que le flow matching et les diffusion transformers (DiT).…
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…
Top 5 des défis et solutions de la reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale fait désormais partie du quotidien, du déverrouillage des téléphones à la vérification d’identité dans les espaces publics. Sa portée continue de croître, apportant à la fois commodité et nouvelles possibilités. Cependant, cette expansion soulève également des préoccupations concernant l’exactitude, la vie privée, les biais et l’équité, qui nécessitent une attention particulière. Le…
IA générative d'entreprise: 11 cas d'usage et bonnes pratiques
L'IA générative (GenAI) offre aux grandes entreprises des opportunités inédites par rapport aux entreprises du marché intermédiaire ou aux startups, notamment : Cependant, l'IA générative présente des défis propres aux grandes organisations. Par exemple : Explorez nos cas d'usage d'IA d'entreprise pratiques pour découvrir comment les grandes entreprises peuvent construire, déployer et gouverner efficacement leurs…
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.