Quand la donnée accélère… et quand elle dérape
Utilisée intelligemment, la data permet d’automatiser des tâches répétitives, d’améliorer l’expérience client, d’optimiser des opérations complexes et d’éclairer la prise de décision. L’IA, quant à elle, ouvre des perspectives inédites en matière de personnalisation, de prédiction et de créativité augmentée.

Mais à mesure que ces technologies s’installent, leurs effets secondaires deviennent plus visibles :
biais algorithmiques, décisions opaques, dépendance excessive aux modèles, sur-automatisation de processus qui relevaient jusque-là du jugement humain. L’innovation n’est plus seulement une question de performance technologique. Elle devient une question de gouvernance, de culture et de responsabilité.

Reddit : quand la donnée est avant tout humaine
Avec des milliards de conversations actives, Reddit est un terrain d’observation unique. Ici, la donnée ne provient pas de formulaires ou de CRM, mais de discussions spontanées, souvent sensibles, toujours humaines.

Lors du Data & Innovation Summit, Peter Mittermayer (Reddit) abordera justement cette complexité : comment transformer ces volumes massifs de conversations en insights exploitables, sans dénaturer les communautés, ni réduire les usages à des signaux simplistes.
Son intervention illustre un enjeu central de la data moderne :

Innovation sans vision : un risque sous-estimé
Pour Jo Caudron, stratège de la transformation, l’un des plus grands dangers de l’IA n’est pas technologique. Il est organisationnel. L’innovation devient problématique lorsqu’elle est adoptée sans vision claire, ni cadre, ni réflexion sur ses impacts à long terme.

Accumuler des outils, des dashboards et des modèles prédictifs ne garantit pas une meilleure prise de décision. Au contraire : mal intégrée, la data peut renforcer des biais existants, figer des pratiques et créer une illusion de contrôle.

IA appliquée : quand l’impact redevient positif
À l’opposé des discours anxiogènes ou futuristes, Claire Gyselinck, AI Prompt Strategist chez Rowenta, apporte une lecture pragmatique de l’IA. Son approche repose sur un principe simple : l’IA doit rester un outil, pas un pilote automatique.

Bien cadrée, elle permet de :

Mais là encore, tout repose sur la méthode, la gouvernance et la compréhension réelle des outils utilisés.

Reprendre le contrôle sur la donnée
Le Data & Innovation Summit ne cherche pas à célébrer la technologie pour la technologie. Il propose un espace de recul et de débat sur une question devenue centrale : Comment exploiter la puissance de la data et de l’IA sans perdre le contrôle, le sens et la confiance ?

En donnant la parole à des intervenants confrontés à ces enjeux au quotidien, plateformes, stratèges, praticiens de l’IA l’événement invite les décideurs à dépasser l’enthousiasme aveugle comme la peur stérile.

Parce qu’en 2026, la vraie innovation ne consiste plus à adopter la dernière technologie, mais à savoir quand, comment et jusqu’où l’utiliser.

Le programme complet et les intervenants sont à découvrir ici.