Mises à jour

Electe rejoint le World Wide Web Consortium : une étape importante pour l'innovation des PME

Ceux qui décident des normes web décident de l'avenir des entreprises numériques. ELECTE est désormais un membre officiel du W3C, l'organisation qui a créé HTML, CSS et les fondements de l'internet. Nous participons à des groupes de travail sur la confidentialité des données, le stockage Web lié et l'apprentissage automatique du Web afin de garantir que les normes futures répondent aux besoins des PME, et pas seulement à ceux des grandes entreprises technologiques. Pour nos clients : plus d'interopérabilité, une conformité simplifiée et une IA accessible directement dans le navigateur.

Nous sommes heureux d'annoncer que Electe a officiellement rejoint le World Wide Web Consortium (W3C), l'organisation internationale qui développe des normes ouvertes pour le web. Cette réalisation représente non seulement une reconnaissance importante pour notre entreprise, mais aussi une opportunité d'influencer activement l'avenir des standards du web au bénéfice des petites et moyennes entreprises en Italie et en Europe.

Pourquoi ce partenariat est important

Dans le paysage numérique actuel, les réglementations relatives à la confidentialité des données sont de plus en plus strictes et les entreprises ont besoin de solutions efficaces pour gérer et analyser leurs données sans compromettre la sécurité. Notre expertise en matière d'analyse pilotée par l'IA nous place dans une position privilégiée pour contribuer à l'élaboration de normes qui aideront à façonner l'avenir numérique des entreprises.

Comme l'a déclaré notre PDG Fabio Lauria :

"Notre objectif est de promouvoir l'interopérabilité et les normes de confidentialité qui permettent aux PME d'utiliser efficacement les données tout en maintenant des niveaux élevés de sécurité. De nombreuses PME sont confrontées quotidiennement à des défis en matière d'intégration de données et de conformité réglementaire. En participant aux groupes de travail du W3C, nous voulons nous assurer que les futures normes web répondent à ces besoins, créant ainsi un environnement numérique plus équitable pour les entreprises de toutes tailles.

Notre contribution au W3C

En tant que membres actifs du W3C, nous participerons à plusieurs groupes de travail stratégiques :

  • Vocabulaires et contrôles relatifs à la confidentialité des données: nous travaillerons à l'élaboration de taxonomies relatives à la confidentialité et à la protection des données, conformément au GDPR et à d'autres réglementations internationales.
  • Stockage sur le web: nous contribuerons à améliorer le stockage des données et le contrôle d'accès afin de faciliter une gestion sûre et efficace des informations de l'entreprise.
  • Web Machine Learning: nous collaborerons à la mise en œuvre de capacités d'apprentissage automatique directement dans les navigateurs afin de réduire la dépendance à l'égard des solutions en nuage et d'améliorer la confidentialité des données.

Ce que cela signifie pour nos clients

Cette collaboration se traduira par des avantages concrets pour tous les utilisateurs de notre plateforme :

  • Interopérabilité accrue: il sera plus facile d'intégrer vos données dans différentes applications et services.
  • Simplification du respect des réglementations : les normes auxquelles nous contribuons faciliteront le respect des réglementations en matière de protection de la vie privée.
  • Accès démocratisé à l'IA: nous continuerons à rendre les technologies avancées accessibles même aux entreprises disposant de ressources limitées.

Les résultats que nous avons déjà obtenus parlent d'eux-mêmes : une réduction de 87% du temps de traitement des données et une augmentation de 278% des consultations de la plateforme démontrent l'efficacité de notre approche.

Nos objectifs futurs

Cette annonce fait suite à notre récente reconnaissance lors des Netty Awards, où nous avons reçu le prix de l'innovation AI de l'année en novembre 2024. Nous tirerons parti de notre appartenance au W3C pour améliorer encore les capacités de notre plateforme, en mettant l'accent sur l'analyse collaborative en temps réel et les mécanismes de partage de données préservant la vie privée.

Comme le souligne Fabio Lauria : "L'avenir des entreprises dépend de l'intelligence des données, mais cet avenir doit être inclusif. Grâce à notre travail avec le W3C, nous nous engageons à faire en sorte que l'évolution du web soutienne les entreprises de toutes tailles, et pas seulement celles qui disposent de ressources importantes".

A propos de nous

Electe est une plateforme innovante d'analyse de données basée sur l'IA qui vise à transformer les défis liés aux données en opportunités pour les petites et moyennes entreprises. Fondée en 2023 par Fabio Lauria, notre mission est de démocratiser l'accès à l'IA, en veillant à ce que la prise de décision basée sur les données ne soit pas limitée aux grandes entreprises, mais accessible à tous.

Notre plateforme associe de puissants algorithmes d'intelligence artificielle à une interface utilisateur intuitive, permettant aux entreprises d'obtenir des informations utiles à partir de leurs données sans avoir besoin de connaissances techniques spécialisées. Nous servons des clients dans une variété de secteurs, y compris la vente au détail, la fabrication, les soins de santé et les services professionnels.

Contact :
Pour de plus amples informations, veuillez nous contacter.

Ressources pour la croissance des entreprises

9 novembre 2025

Guide complet des logiciels de veille stratégique pour les PME

60 % des PME italiennes admettent avoir des lacunes importantes en matière de formation aux données, 29 % n'ont même pas de chiffre dédié - alors que le marché italien de la BI explose de 36,79 milliards de dollars à 69,45 milliards de dollars d'ici 2034 (taux de croissance annuel moyen de 8,56 %). Le problème n'est pas la technologie mais l'approche : les PME se noient dans des données éparpillées entre CRM, ERP, feuilles Excel sans les transformer en décisions. C'est aussi vrai pour celles qui partent de zéro que pour celles qui veulent optimiser. Les critères de choix qui comptent : facilité d'utilisation par glisser-déposer sans des mois de formation, évolutivité qui grandit avec vous, intégration native avec les systèmes existants, coût total de possession (mise en œuvre + formation + maintenance) par rapport au prix de la licence seule. Feuille de route en 4 étapes - objectifs SMART mesurables (réduire le taux de désabonnement de 15 % en 6 mois), cartographie des sources de données propres (garbage in=garbage out), formation de l'équipe à la culture des données, projet pilote avec boucle de rétroaction continue. L'IA change tout : de la BI descriptive (ce qui s'est passé) à l'analyse augmentée qui découvre des modèles cachés, prédictive qui estime la demande future, prescriptive qui suggère des actions concrètes. Electe démocratise ce pouvoir pour les PME.
9 novembre 2025

Système de refroidissement de Google DeepMind AI : comment l'intelligence artificielle révolutionne l'efficacité énergétique des centres de données

Google DeepMind atteint -40% d'énergie de refroidissement dans les centres de données (mais seulement -4% de consommation totale, car le refroidissement représente 10% du total) - une précision de 99,6% avec 0,4% d'erreur sur PUE 1,1 via un apprentissage profond à 5 couches, 50 nœuds, 19 variables d'entrée sur 184 435 échantillons d'entraînement (2 ans de données). Confirmé dans 3 installations : Singapour (premier déploiement en 2016), Eemshaven, Council Bluffs (investissement de 5 milliards de dollars). PUE Google 1,09 contre 1,56-1,58 en moyenne dans l'industrie. Model Predictive Control prédit la température/pression de l'heure suivante en gérant simultanément les charges informatiques, les conditions météorologiques et l'état de l'équipement. Sécurité garantie : vérification à deux niveaux, les opérateurs peuvent toujours désactiver l'IA. Limites critiques : aucune vérification indépendante par des cabinets d'audit ou des laboratoires nationaux, chaque centre de données nécessite un modèle personnalisé (8 ans sans commercialisation). La mise en œuvre, d'une durée de 6 à 18 mois, nécessite une équipe pluridisciplinaire (science des données, chauffage, ventilation et climatisation, gestion des installations). Applicable au-delà des centres de données : installations industrielles, hôpitaux, centres commerciaux, bureaux d'entreprise. 2024-2025 : Google passe au refroidissement liquide direct pour le TPU v5p, indiquant les limites pratiques de l'optimisation de l'IA.
9 novembre 2025

Pourquoi les mathématiques sont difficiles (même si vous êtes une IA)

Les modèles linguistiques ne savent pas comment mémoriser des résultats par multiplication comme nous mémorisons pi, mais cela ne fait pas d'eux des mathématiciens. Le problème est structurel : ils apprennent par similarité statistique, et non par compréhension algorithmique. Même les nouveaux "modèles de raisonnement" tels que o1 échouent sur des tâches triviales : il compte correctement le "r" dans "fraise" après quelques secondes de traitement, mais se trompe lorsqu'il doit écrire un paragraphe dans lequel la deuxième lettre de chaque phrase constitue un mot. La version premium à 200 $/mois prend quatre minutes pour résoudre ce qu'un enfant fait instantanément. DeepSeek et Mistral en 2025 se trompent encore de lettres. La solution émergente ? Une approche hybride : les modèles les plus intelligents ont compris quand appeler une vraie calculatrice au lieu de faire le calcul eux-mêmes. Changement de paradigme : l'IA ne doit pas savoir tout faire, mais orchestrer les bons outils. Paradoxe final : GPT-4 peut vous expliquer brillamment la théorie des limites, mais se trompe dans des multiplications qu'une calculatrice de poche résout toujours correctement. Pour l'enseignement des mathématiques, ils sont excellents - ils expliquent avec une patience infinie, adaptent les exemples, décomposent les raisonnements complexes. Pour des calculs précis ? Faites confiance à la calculatrice, pas à l'intelligence artificielle.