Sciences et prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Sciences et prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Nouvelles technologies- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Nouvelles technologies- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

Prospective- L’Intelligence artificielle (IA) au centre de toutes les activités économiques

L’objectif ultime de l’IA est de développer un système intelligent pour simuler la pensée et l’intelligence humaines, tandis que le Machine Learning (ML) permet à la machine d’apprendre à partir des données pour donner le résultat souhaité. Alors que l’IA vise à rendre les machines plus humaines, le ML aide à faire en sorte que les machines apprennent comme les humains. Par Xavier Dalloz, consultant spécialisé dans les nouvelles technologies.

Les principales applications de l’IA et du ML concernent l’intelligence prévisionnelle et l’aide à la prise de décision. Pour chaque application, le pouvoir ne vient pas des machines, mais des décideurs qui sont derrière les machines, guidant leur réaction aux prédictions.
Un scientifique de l’Institut Max Planck résume très bien le principal enjeu : « l’IA va changer la médecine. Cela va changer la recherche. Cela changera la bio-ingénierie. Cela va tout changer ».
Et pour Jack Solow, le messages est encore plus clair « en 2011, les logiciels dévoraient le monde ; en 2022, l’IA dévore les logiciels. » Toute entreprise sans stratégie d’IA viable sera marginalisée d’ici la fin de cette décennie ».

L’intelligence artificielle prendra la relève de nombreuses activités, telles que la recherche sur le net, obtenir des conseils de voyage, et surtout les assistants personnels et les chatbots. Avec de l’intelligence artificielle dans les objets, nous n’aurons plus besoin d’interagir avec eux puisqu’ils sont capables de devenir autonomes et d’apprendre à anticiper nos intentions. Plus concrètement, l’IA va nous libérer d’un certain nombre d’actes inutiles et chronophages.

Pour la Darpa, l’Intelligence artificielle se mesure en fonction de quatre capacités :
• Percevoir
o C’est-à-dire récupérer des informations de l’environnement externe et la capacité à inférer des choses sur le monde via des sons, des images et d’autres entrées sensorielles.
• Apprentissage
o C’est-à-dire améliorer de façon autonome les fonctions de base
• Abstraction
o C’est-à-dire adaptation autonome à de nouvelles situations et compréhension du contexte
• Raisonnement
o C’est-à-dire prendre des décisions correctes avec de meilleures réponses en fonction des connaissances disponibles

On peut résumer les étapes du déploiement de l’intelligence artificielle de la façon suivante ;
• Première étape – Connaissance artisanale
La première vague de systèmes d’IA repose sur des connaissances artisanales. Ces systèmes, construits par des experts du domaine, contiennent des règles qui décrivent les processus de base et les ensembles de connaissances de domaines spécifiques.
• Deuxième étape – Apprentissage statistique
Les systèmes d’IA de deuxième vague sont ceux construits en utilisant des techniques d’apprentissage automatique telles que les réseaux de neurones. Ces systèmes s’appuient sur des modèles statistiques qui caractérisent un domaine spécifique. Ils alimentent ensuite les algorithmes du Big data en affinant sa capacité à prédire correctement le résultat.
• Troisième étape – Adaptation contextuelle
La troisième vague d’IA est constitué des systèmes capables d’adaptation contextuelle. Ce sont des systèmes qui construisent des modèles explicatifs pour des classes de phénomènes du monde réel. Les systèmes de la troisième vague montrent une capacité à comprendre ce qu’ils font et pourquoi ils le font.
Les types d’intelligence artificielle peuvent être regroupées en cinq catégories:
• Raisonnement
La capacité de résoudre des problèmes par déduction logique .
• Connaissance
La capacité de présenter des connaissances sur le monde. Par exemple : la négociation sur les marchés financiers, la prévision des achats, la prévention de la fraude, la création de médicaments ou le diagnostic médical.
• Planification
La capacité de définir et d’atteindre des objectifs. Par exemple : la gestion des stocks, la prévision de la demande, la maintenance prédictive, l’optimisation des réseaux physique et numérique, etc.
• Communication
La capacité à comprendre le langage parlé et écrit. Par exemple : la traduction en temps réel des langues parlées et écrites, les assistants intelligents ou la commande vocale
• Explicabilité
Sans explications derrière les fonctionnalités internes d’un modèle d’IA et les décisions qu’il prend, il y a un risque que le modèle ne soit pas considéré comme digne de confiance ou légitime. XAI offre la compréhensibilité et la transparence nécessaires pour permettre une plus grande confiance envers les solutions basées sur l’IA.
• Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones fonctionnent sur les principes similaires à ceux des cellules neuronales humaines. Il s’agit d’une série d’algorithmes qui capturent la relation entre diverses variables sous-jacentes et enregistrent les données comme le fait un cerveau humain.
• Traitement du langage naturel (PNL)
Le PNL est une science de lecture, de compréhension, d’interprétation d’un langage par une machine. Une fois qu’une machine comprend ce que l’utilisateur a l’intention de communiquer, elle répond en conséquence.
• Vision par ordinateur
Utiliser la vision par ordinateur signifie que l’utilisateur entre une image dans le système et que ce qu’il reçoit en tant que sortie peut inclure des caractéristiques quantitatives et donc de décisions.

Voici quelques exemples d’applications de l’intelligence qui vont être au cœur de la réinvention de secteurs d’activités :

Exemples dans le domaine des services financiers
L’intelligence artificielle dans le secteur bancaire accélère la numérisation des processus bancaires et financiers de bout en bout. En mettant en œuvre la puissance de l’analyse de données, des algorithmes ML intelligents et des intégrations sécurisées dans les applications, les applications d’IA optimisent la qualité du service et aident les entreprises à identifier et à combattre les fausses transactions.
• Exemple des Chatbots IA
o Les chatbots IA du secteur bancaire peuvent assister les clients 24h/24 et 7j/7 et donner des réponses précises à leurs requêtes. Ces chatbots offrent une expérience personnalisée aux utilisateurs.
• Exemple de l’amélioration de l’expérience client
o Les applications mobiles intelligentes utilisant des algorithmes ML peuvent surveiller le comportement des utilisateurs et en tirer des informations précieuses basées sur les modèles de recherche des utilisateurs. Ces informations vont aider les fournisseurs de services à proposer des recommandations personnalisées aux utilisateurs finaux.

• Exemple de l’automatisation et rend le processus transparent
o Les applications d’IA peuvent réduire la charge de travail des banquiers et optimiser la qualité du travail.
• Exemple de la collecte et de l’analyse de données
o Les banques peuvent également prendre des décisions commerciales efficaces grâce aux informations tirées des données clients et leur proposer des recommandations de services personnalisées.
• Exemple de la gestion de portefeuille
o La gestion de patrimoine et de portefeuille peut être effectuée de manière plus puissante grâce à l’intelligence artificielle.
• Exemple de la gestion des risques
o L’IA va aider les banquiers à identifier les risques liés à l’octroi de prêts.
o En utilisant le processus d’évaluation des risques basé sur l’IA, les banquiers peuvent analyser le comportement de l’emprunteur et ainsi réduire la possibilité d’actes frauduleux.
• Exemple de la détection de la fraude
o Les applications bancaires d’intelligence artificielle détectent les risques et minimisent les actes frauduleux.

Exemples dans le domaine de la gestion des villes
• Exemple du contrôle de la pollution
o Prédire les niveaux de pollution pour les prochaines heures. Ce type de technologie permet aux autorités de prendre des décisions à l’avance pour réduire leur impact sur l’environnement.
• Exemple de la gestion des systèmes de stationnement
o La disponibilité des places peut être présentée aux utilisateurs en attente, certaines technologies plus avancées ont la capacité de recommander des places en fonction de la voiture.
• Exemple da la gestion des transports publics
o Permettre aux usagers des transports en commun de recevoir et d’accéder aux dates et suivis en temps réel, ce qui améliore le timing et la satisfaction des clients.
• Exemple de la gestion des déchets
o Permettre aux villes de suivre le recyclage et d’identifier ce qui peut être recyclé dans la région.
• Exemple de la gestion du trafic
o Prédire et réduire le trafic, en utilisant des algorithmes d’apprentissage en profondeur, ce qui peut également réduire la pollution créée par le trafic.
• Exemple du suivi de la consommation de l’énergie
o Analyser et suivre la consommation d’énergie des entreprises et des citoyens, avec ces données, il peut ensuite être décidé où impliquer des sources d’énergie renouvelables.
• Exemple de la gestion de l’environnement
o Permettre aux autorités et aux villes de prendre des décisions éclairées qui sont les meilleures pour l’environnement. Les villes intelligentes utilisent également l’IA pour détecter le CO2, ce qui peut ensuite conduire à des décisions en matière de transport.

Exemples dans le domaine du commerce de détail
Le potentiel pour stimuler les ventes avec de l’IA dans les magasins est considérable :
• La reconnaissance intelligente des produits et la facturation automatisée permettent des magasins sans caissier
• Les interfaces d’IA telles que les chatbots et les écrans interactifs prennent en charge le service client
• Une tarification intelligente permet de gérer la demande et de stimuler les ventes
• L’analyse prédictive aide à la prévision des prix en fonction de la demande et des tendances saisonnières
• La gestion intelligente de la chaîne d’approvisionnement et la logistique améliorent la disponibilité des produit.
• Les modèles d’apprentissage automatique catégorisent et regroupent automatiquement les produits
• Les cabines d’essayage virtuelles avec miroirs intelligents prennent en charge le libre-service au plus haut niveau
• Prédire le comportement des clients
• Améliorer l’aménagement de la surface de vente en fonction de l’analyse du comportement des clients

Exemples dans le domaine de la santé
Qu’il s’agisse de l’utiliser pour détecter des liens entre des codes génétiques, d’utiliser des robots chirurgicaux ou même de maximiser l’efficacité des hôpitaux.
Par exemple :
• Soutien aux décisions cliniques
• Amélioration aux soins primaires grâce aux chatbots
• Chirurgies robotiques
• Infirmières auxiliaires virtuelles
• Aide au diagnostic précis

Sondage activité économique internationale: Les patrons européens pessimistes pour 2023

Sondage  activité économique internationale: Les patrons européens pessimistes pour 2023

 

 

Selon un sondage du cabinet PwC,  les patrons européens sont plus pessimiste que les autres concernant la croissance 2023

Globalement, la grande majorité des 4500 patrons issus de 105 pays qui ont été interrogés par le cabinet PwC voient la croissance mondiale ralentir dans les douze prochains mois. Les patrons européens sont les plus pessimistes et placent l’inflation en tête de leurs inquiétudes. Les Allemands, les Britanniques et les Français estiment même que l’activité décélérera plus vite dans leur pays qu’ailleurs dans le monde. Un résultat logique, le Vieux Continent subissant plus durement la crise énergétique et la guerre en Ukraine.

Cependant, les dirigeants français, qu’ils pilotent une PME ou un grand groupe (l’étude PwC est large), sont plus confiants (93 % de modérément à extrêmement confiants) quant aux perspectives de leur entreprise à trois ans que leurs homologues mondiaux (86 %) et européens (85 %).  Des opinions qui pourrait être largement modifié à échéance de trois ans.

« Crise climatique : apprendre à fermer des activités »

« Crise climatique : apprendre à fermer des activités »

 

Plaidant pour une écologie du démantèlement, les chercheurs Emmanuel Bonnet, Diego Landivar et Alexandre Monnin préviennent, dans une tribune au « Monde », que l’humanité doit se préparer à « fermer » ce qui la détruit.

 

Tribune.

 

 Il va falloir s’habituer à ce que, désormais, chaque nouveau rapport du Groupe d’experts intergouvernemental (GIEC) sur l’évolution du climat génère un sentiment de lassitude supplémentaire. Pourquoi n’arrivons-nous pas à enclencher cette satanée « transition » ? Nous voudrions défendre ici une hypothèse relativement naïve, mais qui pourtant semble peu évoquée : si nous ne parvenons pas à traduire les alertes climatiques et écologiques en actes concrets à la hauteur de ces enjeux, c’est parce que nous n’arrivons pas à « fermer les choses ». En clair, plus que d’un renversement théorique ou d’une réforme impossible du capitalisme, nous avons besoin de le fermer concrètement.

 

Nous le voyons tous les jours. On mettra sûrement plus de trente ans à nous débarrasser du glyphosate depuis les premières études sur son écotoxicité. La fermeture ne serait-ce que d’une centrale nucléaire a pris à la France une dizaine d’années ; son démantèlement va s’étaler pendant plusieurs décennies. Dans l’Alberta, ni les pouvoirs publics ni les entreprises privées ne sont encore prêts à assumer la gestion des 95 000 puits de pétrole délaissés. A Detroit, la démolition de milliers de mètres carrés de bâtiments abandonnés est prise en charge par une poignée d’associations de riverains armés d’outils improvisés pour répondre à des besoins de subsistance critiques. Alors que les liaisons aériennes locales pourraient être rapidement abandonnées pour des raisons écologiques évidentes, une grande partie des élus locaux s’accrochent à la promotion de « l’attractivité » de leur territoire. Après six ans de travail, 24 milliards d’euros investis, 16 000 personnes impliquées et 20 millions de mètres cubes de déchets, seul un tiers du territoire autour de la centrale de Fukushima a été correctement dépollué…

Conquête cosmologique

Pourquoi n’arrivons-nous pas à bien fermer les choses ? D’abord parce qu’un des traits anthropologiques majeurs des modernes est celui de « l’ouverture ». Héritage de notre front de modernisation, il sous-tend notre modèle de développement et nous conduit à penser le monde et ses situations écologiques critiques uniquement sous le mode du projet (administratif, économique, social ou technologique), de la gestion et de l’ingénierie. L’innovation, la création, la production seraient encore une fois les armes les plus évidentes pour dépasser la situation climatique et nous permettre de conserver notre modèle de développement.

500 milliards de dollars par an d’aides publiques pour des activités anti-environnementales

500 milliards de dollars par an d’aides publiques par an  pour des activités anti-environnementales

 

» Pierre Cannet, de WWF que 500 milliards de dollars par an sont attribués à des activités qui nuisent à la biodiversité.(Interview la tribune)

 

 

 Qu’est-ce qui pousse le réseau WWF à publier aujourd’hui ce rapport, et à se focaliser sur les subventions dommageables à la biodiversité dans le monde ?

PIERRE CANNET - La date n’est pas choisie au hasard : le calendrier s’accélère sur la prise en compte de la biodiversité, et nous arrivons à un moment critique. D’abord, les négociations des Nations-Unies sur le sujet s’apprêtent à reprendre le 23 août prochain, à quelques semaines de l’ouverture du Congrès mondial de la nature de l’Union internationale pour la conservation de la nature (UICN) à Marseille, qui aura lieu début septembre. Surtout, un nouvel accord international devrait être conclu après la COP15 sur la biodiversité en Chine, même si elle est reportée une nouvelle fois d’octobre 2021 à l’année suivante à cause de la crise sanitaire. Enfin, on se trouve dans un contexte fort autour de la relance de l’économie, qui soulève la question du fléchage des nombreux financements mobilisés. Tout ça après un été marqué par des catastrophes environnementales en cascade, qui alertent sur le besoin urgent d’agir.

Et pourtant, on remarque que le montant des subventions publiques nocives à la nature reste énorme : il s’élève à pas moins de 500 milliards de dollars par an. C’est l’OCDE elle-même qui le dit, dans le cadre de travaux menés en 2019. C’est d’autant plus inquiétant que ce chiffre est conservateur, et pourrait en réalité être bien supérieur.

Face à ce constat, l’idée de ce rapport est donc d’influencer le plus possible les pays, afin d’obtenir un accord ambitieux sur la protection de la nature. En France, nous avons fait parvenir au Premier ministre une demande précise : la sortie des subventions publiques dommageables à la biodiversité en marge de la préparation du budget 2022. Il est temps de passer aux actes.

 

Le pass sanitaire obligatoire pour les « grands rassemblements » mais pas pour les activités politiques, syndicales ou cultuelles !

 

Encore une curieuse décision de ce conseil constitutionnel pour déterminer là ou le pass sanitaire sera obligatoire. Une décision dite des sages qui en faites sont surtout des politiques d’où l’ambiguïté de nombre de ses décisions. Le Conseil constitutionnel a donné son feu vert : à partir du mois de juin, il faudra bien présenter un pass sanitaire démontrant que l’on n’est pas infecté par le virus du Covid-19 pour accéder à certains grands événements. Ce projet controversé du gouvernement est prévu par la loi encadrant la sortie progressive de l’état d’urgence sanitaire.

Ce pass sera demandé pour accéder aux grands rassemblements de plus de 1.000 personnes, comme des festivals, des foires ou des salons professionnels. Cela ne concerne donc pas les activités politiques, syndicales ou cultuelles, note le Conseil constitutionnel dans son avis rendu ce lundi.

Il prendra la forme « d’un résultat d’un examen de dépistage virologique ne concluant pas à une contamination par le Covid-19, d’un justificatif de statut vaccinal ou d’un certificat de rétablissement à la suite d’une contamination », précise le Conseil.

Covid France : reprise progressive des activités

• Covid France : reprise progressive des activités

 

Retour des terrasses et des cinémas. Au bout de six mois la France renoue cette semaine avec une partie de ses loisirs, aidée par le ralentissement de l’épidémie. À partir de mercredi, le couvre-feu sera repoussé de 19h00 à 21h00. Les cinémas fermés depuis le 30 octobre pourront rouvrir avec une jauge de 35% et 800 spectateurs maximum. Réouverture aussi, avec des jauges réduites, pour les musées, les théâtres, les parcs zoologiques ou encore l’ensemble des commerces.

Activités sportives professionnelles : après les spectateurs virtuels, des joueurs virtuels ?

Activités sportives professionnelles : après les spectateurs virtuels, des joueurs virtuels ?

 

 

Les spectacles sportifs professionnels sont contraints dans leur capacité d’accueil des spectateurs. Bon nombre de matchs en Europe se déroulent  d’ailleurs sans aucun supporter. De quoi changer complètement la signification d’une manifestation qui  supposent des gestes techniques et des conditions physiques mais qui s’insère dans une ambiance festive parfois mélodramatique qui remplace en quelque sorte les anciens jeux de Rome.

Le rassemblement et la manifestation de cette foule sont aussi importants que le spectacle lui-même. Souvent la foule transcende la représentation sportive. Aujourd’hui, voir seulement les événements sportifs seulement à la télévision génère assez souvent le plus grand ennui et cela se répercute même sur la qualité des prestations. Dans les tribunes , on a souvent remplacé les supporters par des bâches avec des spectateurs virtuels. À quand des sportifs virtuels comme dans les jeux vidéo ?

Bureau de tabac : reconversion vers des activités multiservices y compris publiques ?

 

C’est le paradoxe apparent alors que les services publics tendent de plus en plus à se réduire surtout dans les zones peu denses (comme les bureaux de poste ou les banques par exemple). À l’inverse les bureaux de poste offrent de plus en plus de prestations y compris de services publics. On peut maintenant évidemment ouvrir un compte bancaire, des prestations pour les services téléphoniques, des prestations de transport etc. en plus évidemment des anciennes activités.

S’y ajouteront désormais la possibilité de payer des factures de la vie quotidienne relevant de la fiscalité, du paiement de la cantine, de la crèche etc. Bref un ensemble croissant de prestations qui transforment le bureau de poste de plus en plus en lieu de services mixtes. Une aubaine évidemment pour les bureaux de tabac dans la vente de cigarettes ne cesse de diminuer.

En même temps l’occasion pour certains services publics de l’État d’accélérer la raréfaction. Pour les usagers, c’est l’assurance de trouver sur place les services minimums indispensables sans être obligé de faire parfois des dizaines de kilomètres.. En effet, dès ce mardi 28 juillet, les Français peuvent payer un certain nombre de services publics et certains de leurs impôts en se rendant chez un buraliste à côté de chez eux. Un nouvel usage rendu possible grâce à la généralisation du dispositif de « paiement de proximité », testé dans un premier temps dans une dizaine de départements en France.

CAP 22 : activités des ministères transformés en agences

CAP 22 : activités des ministères transformés en agences

 

Il  n’est pas surprenait que le rapport CAP 22 n’ait pas été rendu public car il propose notamment une réorganisation totale de plusieurs ministères avec des transferts d’activités aux agences.  Extrait :

 

 

« ►Pour aller encore plus loin, nous avons identifié cinq ministères clés où la grande majorité des missions n’ait pas été publié par le gouvernement car il indique les secteurs qui pourraient être confiés à des agences ou au privé. Extrait

 

«  Par défaut, seule la conception des politiques publiques continuerait à relever des administrations centrales dans ces ministères et les autres activités seraient assurées par des agences.

• ·
• ·

Dans les ministères économiques et financiers, la politique règlementaire de la concurrence, de la consommation et de la répression des fraudes (CCRF), la législation fiscale, la politique industrielle, la politique économique et financière, le budget, continueraient à être exercés dans une administration centrale.

Toutes les autres missions pourraient être conduites dans des agences : par exemple, le recouvrement de l’impôt et le contrôle, aujourd’hui exercés par la direction générale des finances publiques, le conseil aux entreprises exercé par la direction générale des entreprises, les statistiques ou les études économiques de l’Insee, l es missions de la direction générale des douanes et des droits indirects…;

 

 

 

; concernant le ministère de la transition écologique et solidaire, la politique de l’énergie et de la lutte contre le réchauffement climatique et la pollution atmosphérique, les politiques de l’urbanisme, de la construction, du logement, des paysages, de la biodiversité, de l’eau, des substances minérales

non énergétiques, seraient exercées par l’administration centrale. Toutes les autres missions pourraient être prises en charge par une agence et par exemple, la régulation du trafic aérien, la mise en œuvre des mesures de contrôle et de répartition

des produits et matières premières énergétiques ; la mise en œuvre de la politique d’aménagement sur le territoire…

 

;pour le ministère de l’enseignement supérieur, de la recherche et de l’innovation, la politique des formations supérieures, la stratégie nationale de recherche et la tutelle des organismes de recherche continueraient à être assurés par l’administration centrale alors que l’ensemble des autres missions seraient prises en charge par des agences ;

 

dans le domaine de la culture, nous appelons à une refonte de l’organisation administrative des musées pour leur laisser davantage d’autonomie. Nous proposons de faciliter la gestion des établissements publics en leur confiant de nouvelles responsabilités (notamment en matière de gestion de leurs personnels), de donner de nouvelles perspectives aux musées nationaux constitués sous forme de service à compétence nationale (SCN), afin d’assurer leur autonomie et de centrer le rôle de l’administration centrale vers ses missions fondamentales de conception, de normalisation et de tutelle ;

 

dans le domaine des sports, nous proposons de créer une Agence nationale du sport, établissement public cogéré avec le mouvement sportif, en charge du sport de haut niveau et de la préparation sportive pour les grandes compétitions7. Le soutien au mouvement sportif serait redéfini à travers la remise en cause du soutien financier aux fédérations les mieux dotées, la mise en extinction progressive du corps des conseillers techniques sportifs (CTS) et l’attribution d’une subvention aux fédérations les moins dotées pour le recrutement de leurs cadres techniques. …. »

 

Bolloré mis en examen pour ses activités en Afrique

Bolloré mis en examen pour ses activités en Afrique

Mise en examen de celui qui se caractérise par des méthodes à la fois douteuses et brutales. Là,  il agit de corruption en Afrique qui a permis au groupe Bolloré de se développer et de faire l’essentiel de ses profits.  Le milliardaire breton et les trois autres responsables étaient auditionnés depuis mardi matin à Nanterre (Hauts-de-Seine) par les policiers de l’Office central de lutte contre la corruption et les infractions financières et fiscales (OCLCIFF). La justice soupçonne des dirigeants de Bolloré d’avoir utilisé le groupe de communication Havas, alors filiale du groupe, pour faciliter l’accession au pouvoir de dirigeants africains et obtenir en contrepartie des concessions portuaires. Les juges s’intéressent en particulier aux conditions de reprise par le groupe Bolloré de la concession du port de Conakry, en Guinée, et de la gestion d’un terminal de conteneurs du port de Lomé, au Togo. Bolloré ne s’est jamais embarrassé pas de procédures pour satisfaire son appétit de tout bouffer et d’imposer sa loi. La méthode : le coup de pied au cul ou la corruption.  A Canal, il a simplement viré l’émission phare les Guignols. Il avait aussi  pris la plus grosse part du capital d’Ubisoft en oubliant d’en parler à son propriétaire ; Yves Guillemot, le cofondateur de l’éditeur français de jeu vidéo Ubisoft, avait  fustigé l’attitude de son dirigeant Vincent Bolloré, dans un entretien au quotidien Les Echos.   »Nous avons le sentiment d’avoir vécu une agression. J’ai reçu un appel de Vincent Bolloré deux heures avant l’annonce de son entrée dans le capital d’Ubisoft. Il ne m’en a même pas parlé ! », a déploré l’entrepreneur.   » Prendre un pourcentage dans notre société sans discuter avec nous au préalable, ce sont des méthodes d’un autre temps. On n’entre pas dans une société en cassant la porte ! », avait-t-il encore dénoncé, fustigeant des méthodes « d’activiste ». Autre brutalité, Bolloré, le propriétaire de Canal, a considéré qu’il y a trop de dérision sur Canal et qu’il fallait supprimer «  les guignols ». Pas étonnant Bolloré n’apprécie pas la critique permanente du fric roi, de l’exploitation, de la domination, de l’aliénation par les multinationales dont il faut partie. Alors il a changé les équipes, orienté  vers des programmes lisses et nuls comme ceux de TF1. L’idéal sans doute pour Bolloré serait une chaine diffusant uniquement les pubs des multinationales  avec de temps en temps (une minute par heure) la lecture d’une dépêche officielle de l’AFP. Bref l’info comme les aiment les grands « capitaines d’industrie » : bâillonnée. En Afrique, on utilise à la fois la brutalité (voir émission Envoyé spécial) et les dessous de table dans des pays ou l’intérêt personnel se confond trop souvent avec l’intérêt collectif. La mise en examen de Bolloré n’est pas uen surprise pour ceux qui connaissent un peu l’Afrique même si n’est pas le seul à procéder ainsi. L’enquête  fait suite à une plainte déposée par un ancien collaborateur du groupe, porte sur des faits qui remontent à 2009 et 2010.

Net tassement des activités touristiques

Conséquence des manifestations, des violences, du terrorisme et du climat, l’activité touristique en France un net tassement qui pourrait atteindre 6% avec de forts écarts autour de cette moyenne selon les régions.  Un tassement notamment dû à la baisse de fréquentation des touristes étrangers.  Les achats effectués par les touristes ont poursuivi leur glissade en juillet, avec une nouvelle chute en France où la fréquentation reste plombée par les attentats. Concernant uniquement les 5 étoiles et palaces de Paris, la branche « Prestige » de l’Umih indique que du 1er au 13 juillet, le Revenu par chambre (Revpar, principal indicateur de l’hôtellerie) était en hausse de 9% « avant de chuter brutale après l’attentat de Nice, occasionnant une baisse de 45% pour le 28 juillet par exemple ».  »Ce qui est nouveau », c’est la désaffection de la clientèle chinoise pour « Paris et la France ». On voit même des annulations d’événements, de congrès, pour le troisième ou le quatrième trimestre, qui jusqu’ici étaient maintenus malgré les attentats de Paris et Bruxelles », s’alarme l’Umih Prestige. Sur l’ensemble de l’Hexagone, le cabinet spécialisé MKG estime que le Revpar recule de 6%. Si la tuerie de la promenade des Anglais a freiné les arrivées de touristes en France, elle semble aussi avoir fait réfléchir certains Français qui devaient prendre des vacances.  »La première quinzaine de juillet était très bonne avec une croissance de 10% des réservations. Et l’attentat du 14 juillet nous a brusquement fait descendre à -5% », résume Alain de Mendonça, PDG du voyagiste Karavel-Promovacances (qui détient également Fram). « Depuis nous sommes plus ou moins à l’équilibre, mais il y a des hauts puis des bas (…). Les gens ont peur d’aller dans un aéroport, de prendre l’avion », résume-t-il. Au total, le cabinet Protourisme estime que juillet enregistrera une baisse de 4% des nuitées par rapport à juillet 2015. « Le mois ne devrait pas être très bon mais ça aurait pu être pire », notamment en raison des grèves et manifestations du printemps et aussi la mauvaise météo qui avaient pesé sur les décisions de départs en vacances, selon son président Didier Arino.

 

(Avec AFP)

Net tassement des activités touristiques

Conséquence des manifestations, des violences, du terrorisme et du climat, l’activité touristique en France un net tassement qui pourrait atteindre presque 10 %. Un tassement notamment dû à la baisse de fréquentation des touristes étrangers Les achats effectués par les touristes ont poursuivi leur glissade en mai, avec une nouvelle chute en France où la fréquentation reste plombée par les attentats de Paris et Bruxelles. Attentats et mouvements sociaux ont fait fuir les touristes étrangers de France, où leurs achats ont encore chuté de 21,2% le mois dernier, tandis que la tendance est redevenue positive au Royaume-Uni (+2,6%) à la faveur d’un retour des acheteurs du Moyen Orient, selon les chiffres publiés par le spécialiste de la détaxe Global Blue. Les achats de la clientèle chinoise, qui compte pour environ 40% du marché mondial du luxe, ont quant à eux encore décroché de 18,7%, après une chute de 18,5% en avril et de 23% en mars. Les Chinois, très sensibles aux questions de sécurité, achètent davantage dans leur pays, dans des proportions qui ne compensent pas la baisse de leurs dépenses hors de leurs frontières. Ils y sont aussi incités par la réduction des écarts de prix avec l’Europe et par les taxes et les contrôles renforcés mis en place début avril par Pékin pour lutter contre le marché parallèle des « daigus ». Ces acheteurs chinois, qui revendent moins cher d’authentiques produits achetés en Europe, sont lourdement pénalisés par des taxes pouvant atteindre 30% à l’entrée des produits en Chine. Au total, les achats détaxés des touristes ont limité leur recul à 7,4% en mai grâce au rebond des dépenses des Japonais (+45,2%) dopées par l’appréciation du yen. Outre les questions de sécurité, le luxe souffre aussi de la chute des flux touristiques à Hong Kong, de la faiblesse du marché américain pour cause de dollar fort et des récessions russe et brésilienne. La croissance du secteur est tombée à 1,5% en 2015, son plus faible niveau depuis la crise de 2008, et devrait osciller autour de 2% cette année, selon le cabinet Bain & Co. Les dépenses des touristes comptent pour plus de 50% du marché européen du luxe et pour environ 35% du marché mondial.

(Avec Reuters)

Crédit agricole (casa) : recentrage sur les activités d’investissement

Crédit agricole a lancé jeudi une lourde opération de simplification de sa structure capitalistique afin de rassurer les investisseurs sur la solidité et la rentabilité de sa structure cotée, particulièrement malmenée en Bourse. Annoncée à l’occasion de la publication des résultats 2015, cette transaction intra-groupe à 18 milliards d’euros prévoit le rachat par les 39 caisses régionales de la participation de 25% détenue par Crédit agricole S.A. (Casa) dans ces dernières.  « Au fond notre objectif est assez simple, nous voulons mettre fin à ce paradoxe assez insupportable qui consiste à être un grand groupe bancaire très capitalisé avec régulièrement sur sa structure cotée une espèce de doute sur la fragilité de son capital », a déclaré à la presse Philippe Brassac, le directeur général de Casa.  Outre le fait qu’elle clarifie la structure du mutualiste en mettant un terme à l’actionnariat croisé, l’opération « Eurêka » permettra à CASA d’augmenter et de sanctuariser son ratio de solvabilité Core Equity Tier 1 à 11%, sur la période 2016-2019, soit 150 points de base au-dessus des exigences règlementaires. Au-delà, la « qualité » du capital de Casa s’améliore également en cela qu’il ne repose plus sur les mécanismes de transferts (switch) intragroupe, annulés de facto par l’opération.  Très fortement capitalisées, les caisses régionales ont donc accepté d’utiliser leur « puissance financière », selon le mot du directeur général, pour diminuer, au bénéfice de Casa, leur propre ratio de solvabilité à 17,3%.  Pour le groupe, dont le ratio se situe à 13,7%, l’opération est neutre, tant au niveau fiscal qu’à celui des résultats. Pour Casa en revanche, la cession de sa participation dans les caisses régionales la privera de sa part des bénéfices de ces dernières et renforcera son exposition à la banque de financement et d’investissement, au détriment de la banque de détail.  Son profil se rapprochera de celui de Natixis, la banque d’affaires cotée de son cousin mutualiste BPCE, une perspective qui ne doit pas, selon la direction de Casa, inquiéter les actionnaires échaudés par la tempête boursière qui secoue actuellement les valeurs bancaires.  (Reuters)