Latif Belhedi

L’IA n’est plus une promesse lointaine ni un simple effet de mode. Elle est désormais au cœur des stratégies de transformation des entreprises, y compris en Tunisie. Consciente de ces mutations profondes, Amen Bank a organisé, lundi 26 janvier 2026, une rencontre stratégique dédiée à l’IA, placée sous le thème : « L’intelligence artificielle au service du développement économique et financier des entreprises tunisiennes ». Une initiative visant à dépasser le discours technologique pour explorer des usages concrets, créateurs de valeur et adaptés aux réalités du tissu économique national.

Décider mieux, anticiper plus loin 

Réunissant experts, décideurs et acteurs économiques, cette matinée d’échanges a permis de mettre en lumière le rôle croissant de l’IA comme levier de performance opérationnelle, d’optimisation des décisions et d’innovation. Au-delà du discours technologique, l’accent a été mis sur des applications accessibles et directement exploitables par les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité.

Néji Ghandri, président du directoire d’Amen Bank, a dressé un constat sans détour : « Nous vivons aujourd’hui une période de transformation profonde et rapide. Les entreprises font face à une pression croissante : durcissement de la réglementation, intensification de la concurrence, exigences accrues des clients et nécessité de prendre des décisions plus rapides et plus fiables ».

Dans ce contexte, l’IA s’impose, selon lui, comme un outil stratégique capable de transformer l’information en valeur, d’anticiper les risques et de répondre de manière plus fine aux besoins spécifiques de la clientèle. Une dynamique qui s’inscrit dans un mouvement mondial d’investissement massif. D’après les estimations de Gartner, les dépenses mondiales liées à l’IA devraient dépasser 1 500 milliards de dollars en 2025, en intégrant les infrastructures, les logiciels, les modèles, le conseil et les équipements.

« Ces investissements colossaux traduisent une attente claire en matière de retour sur investissement, mais aussi la nécessité d’arbitrages économiques précis. L’industrialisation de l’IA repose en effet sur l’équilibre entre les coûts de développement des modèles, leur exploitation à grande échelle et les besoins croissants en puissance de calcul. Un enjeu qui soulève des questions centrales pour la Tunisie, notamment en matière de cloud, d’infrastructures, de souveraineté numérique et de conformité réglementaire », a expliqué M. Ghandri.

Mais au cœur de cette transformation se trouve un actif devenu stratégique : la donnée. « Qu’elle soit opérationnelle, financière, client ou sectorielle, la donnée constitue la matière première essentielle de l’intelligence artificielle. Sa qualité, sa gouvernance, sa profondeur historique et sa sécurité conditionnent directement la fiabilité des analyses et des décisions qui en découlent. À cela s’ajoutent des exigences fortes en matière de compliance, de protection des données et de cybersécurité, désormais indissociables de tout projet d’IA », a-t-il encore précisé.

Concrètement, les applications sont déjà multiples : détection de tendances comportementales grâce au machine learning, analyse automatisée des documents et des interactions clients via le traitement du langage naturel, ou encore exploitation de volumes massifs de données rendue possible par des infrastructures GPU de plus en plus performantes. 

Pour l’économie tunisienne, ces avancées ouvrent des perspectives concrètes : meilleure anticipation des attentes clients, optimisation de la performance financière, réduction des risques, soutien à l’innovation et création de nouvelles opportunités de valeur. Mais, comme l’a souligné M. Ghandri, l’IA ne génère de valeur durable que si elle est correctement gouvernée, avec une implication forte des équipes dirigeantes.

« À travers cette initiative, Amen Bank réaffirme son rôle de partenaire de long terme des entreprises tunisiennes. Un rôle qui dépasse le simple financement pour englober l’accompagnement stratégique, l’aide à la décision et la construction collective de solutions innovantes… Notre ambition est de faire de l’intelligence artificielle un catalyseur réel de transformation et de performance», a-t-il conclu, appelant à une approche pragmatique, responsable et collaborative de l’innovation.

Agir dès maintenant…

Par ailleurs, et à l’heure où l’IA générative s’invite dans tous les discours et s’impose progressivement dans les outils du quotidien, une question centrale demeure : les entreprises sont-elles prêtes à en faire un véritable levier stratégique ?

Pour Nozha Boujemaa, experte internationale en IA, la réponse est nuancée, mais lucide : l’IA ne crée de valeur que si elle est comprise, appropriée et gouvernée avec responsabilité.

En effet, l’experte a insisté sur un principe fondamental : passer du statut de simple consommateur à celui d’acteur. Une transition qui ne s’improvise pas et qui nécessite, notamment pour les entreprises qui démarrent, un accompagnement structuré. « Se faire accompagner au départ est essentiel », souligne-t-elle, plaidant pour une externalisation intelligente, encadrée par des équipes internes réellement impliquées. L’objectif n’est pas de déléguer aveuglément à des consultants, mais de comprendre, apprendre et s’approprier progressivement les usages.

Selon Mme Boujemaa, l’histoire industrielle offre un parallèle éclairant. À l’image de certains pays qui ont d’abord importé des savoir-faire avant de développer leurs propres compétences, les entreprises doivent accepter une phase d’apprentissage, tout en veillant à ne pas rester durablement dépendantes. « Il n’y a que l’entreprise elle-même qui connaît réellement ses besoins, ses contraintes et sa culture », rappelle-t-elle.

Et contrairement aux idées reçues, l’IA générative ne se limite pas à des cas d’usage spectaculaires ou futuristes. Bien au contraire. Les applications les plus répandues aujourd’hui concernent les tâches quotidiennes : veille informationnelle, synthèse de documents, génération de rapports, recommandations, aide à la décision.

Finalement et non moins important, l’experte appelle à une responsabilité collective face à un cadre encore en construction. Standards, certifications, métriques : les repères font encore défaut à l’échelle mondiale. Dans ce contexte, chaque organisation doit assumer ses choix en cohérence avec ses valeurs, ses obligations légales et son impact social.

« L’IA n’est pas une question de technologie, mais de responsabilité », conclut l’experte, appelant les entreprises à agir dès maintenant, avec discernement, pour ne pas subir demain une transformation qu’elles auraient pu anticiper.

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Raouf Laroussi

On a tous connu l’évolution de la puissance de calcul des ordinateurs qui a boosté le développement de la modélisation mathématique et lui a fourni un outil pour résoudre les équations auxquelles elle aboutit. L’IA générative vient aujourd’hui appuyer les aptitudes humaines à élaborer des raisonnements permettant de résoudre des problèmes dans tous les domaines. L’IA s’appuie en cela, outre les modèles de machine learning ou de deep learning, sur une énorme quantité de données. Ceci est réalisé, dans l’une des étapes cruciales de la démarche qu’elle adopte à travers la «comparaison» des raisonnements et la sélection de ceux qui sont les plus adaptés au problème qu’on lui pose et qui aide à le résoudre.

Cette démarche me rappelle une citation du mathématicien polonais Stefan Banach (1892- 1945), qui décrit la démarche intellectuelle du mathématicien pour résoudre un problème. Je cite : «Un mathématicien est une personne qui peut trouver une analogie entre les théorèmes, un meilleur mathématicien est celui qui trouve des analogies entre les démonstrations, les très bons mathématiciens sont ceux qui peuvent déceler des analogies entre les théories. Mais on peut supposer que le meilleur des mathématiciens est celui qui peut voir des analogies entre les analogies.»

L’intelligente humaine est encore en avance

Ainsi, Banach établit un classement des niveaux d’appréhension des problèmes mathématiques; en d’autres termes, un classement des niveaux des intelligences humaines. Cette vision pourrait être élargie à toute activité cognitive de l’être humain face à un problème qu’il cherche à résoudre. L’IA est certainement maintenant au niveau de l’analogie entre les démonstrations. Si ce constat est correct, l’intelligente humaine la plus poussée serait encore en avance par rapport à l’IA.

Par ailleurs, il faut rappeler que dans le cheminement que décrit Banach, chaque étape nécessite une bonne connexion neuronale (l’équivalent des modèles d’IA), une certaine érudition et des connaissances bien assimilées (l’équivalent, en termes informatiques, d’un ensemble de données analysées, épurées et classées).

Mais, même à son niveau actuel de développement, l’IA constitue un apport considérable à l’intelligence humaine. Primo, en raison de sa capacité à assimiler beaucoup plus de données que ne le peut un être humain. Secundo, pour la rapidité d’exécution des tâches à réaliser que lui confère la puissance de calcul des processeurs.

Montée en puissance de la collaboration entre les deux intelligences

Ce soutien à l’intelligence humaine ne manquera pas de se transformer en un mouvement bidirectionnel. En effet, le traitement humain de la production de l’IA pour valider et affiner cette production sera à son tour injecté dans les données utilisées par l’IA.

S’il est encore trop tôt pour prévoir les conséquences de la montée en puissance d’une collaboration entre les deux intelligences, une certitude se dégage : les activités intellectuelles, y compris les plus spécialisées, ne peuvent plus se passer de ce qu’on appelle désormais le copilote IA. La seule chance pour une société qui ne veut pas subir les effets pervers voire nocifs de l’IA qui existent bel et bien et qui feraient probablement l’objet d’une suite de cette réflexion, est de la maîtriser. Et nous sommes tous concernés !

* Mathématicien.

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L’arrivée de l’intelligence artificielle (IA) et du machine learning transforme la façon dont les sites de paris interagissent avec leurs utilisateurs. Désormais, grâce à ces technologies, les plateformes peuvent analyser les préférences des joueurs pour personnaliser l’expérience de chaque utilisateur. Que ce soit en suggérant des paris sur des événements spécifiques ou en offrant des promotions personnalisées, l’IA aide les sites de paris à se démarquer et à fidéliser leurs utilisateurs.

Le pilier des nouvelles technologies

La blockchain est une autre innovation révolutionnaire dans les paris en ligne. Grâce à sa transparence et à sa sécurité accrues, elle séduit de nombreux parieurs qui recherchent un environnement de jeu sûr et équitable. Les plateformes basées sur la blockchain permettent des transactions rapides et réduisent les risques de fraude, assurant ainsi une plus grande tranquillité d’esprit aux joueurs.

La croissance des jeux de casino en ligne

En parallèle aux paris sportifs, les casinos en ligne continuent d’attirer un nombre croissant de joueurs, notamment avec des jeux tels que les machines à sous, le poker, la roulette et le blackjack. De plus en plus de sites proposent une section dédiée aux casinos avec des jeux de qualité supérieure, permettant aux amateurs de jeux de hasard de diversifier leurs activités de pari en un seul endroit. Cette tendance reflète un changement dans les habitudes des joueurs qui préfèrent les plateformes tout-en-un pour plus de commodité.

Le « Top site paris sportif » : la meilleure expérience de pari en ligne

Lorsqu’il s’agit de choisir un site de paris sportifs en ligne, il est essentiel de sélectionner une plateforme fiable et sécurisée. Le top site paris sportifs se distingue par la diversité des sports couverts, les cotes compétitives, et des options de paiement flexibles. Les meilleurs sites de paris proposent également des bonus attrayants pour les nouveaux utilisateurs, ainsi que des promotions régulières pour les clients fidèles. Ils offrent également une interface facile à utiliser, des paris en direct, et un support client de qualité pour garantir une expérience de pari sans tracas. Trouver un top site de paris sportifs permet aux parieurs de profiter pleinement de chaque mise et d’explorer un large éventail de choix sportifs en ligne.

L’Impact des régulations sur l’industrie

En 2024, la régulation des jeux d’argent en ligne continue d’évoluer. De nombreux pays mettent en place des lois plus strictes pour protéger les joueurs et s’assurer que les opérateurs respectent des normes de transparence et d’éthique. Ces régulations visent également à limiter les risques d’addiction et encouragent les plateformes de jeux à promouvoir un jeu responsable. Les sites de paris en ligne adoptent donc des outils de contrôle de jeu pour aider les utilisateurs à gérer leur temps et leur argent dépensé.

L’avenir des paris en ligne : un focus sur la réalité virtuelle

Une autre tendance marquante est l’intégration de la réalité virtuelle (VR) dans les jeux de casino et les paris sportifs. Bien qu’encore en développement, cette technologie permet aux joueurs de vivre une expérience immersive en entrant dans des environnements virtuels proches de la réalité. Imaginez assister à un match de football ou jouer à une table de blackjack en VR, le tout depuis chez soi. Les perspectives sont prometteuses et pourraient révolutionner le marché dans les années à venir, en offrant une expérience de jeu encore plus réaliste et captivante.

Conclusion

Les paris en ligne en 2024 offrent une palette d’options plus large et plus diversifiée que jamais. Grâce aux nouvelles technologies et à des plateformes innovantes, l’expérience des joueurs s’enrichit et se sécurise davantage. Choisir le bon site de paris, comme un top site paris sportif, peut faire toute la différence pour vivre des moments palpitants et profiter d’une expérience de pari optimale. Avec la réalité virtuelle et d’autres innovations en pleine expansion, l’avenir des paris en ligne semble promis à une croissance continue et à des expériences de jeu de plus en plus immersives et sûres.

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Raouf Laroussi *

L’intelligence artificielle (IA) a été propulsée sur le devant de la scène depuis que le grand public a découvert l’IA générative proposée par la société OpenAI et son ChatGPT.

En effet, ChatGPT fait beaucoup de choses comme un humain en donnant des réponses bien rédigées aux questions qu’on lui pose à propos de presque tout. Les capacités de l’IA générative et des différentes solutions dans ce domaine se sont rapidement démultipliées depuis le lancement de ChatGPT, le 30 novembre 2022. Il est désormais possible de générer non seulement des textes mais aussi des images, des vidéos, de la musique, etc. Des modèles puissants permettent aujourd’hui de résoudre même certains problèmes des olympiades de mathématiques, réputés très difficiles. Des problèmes qui nécessitent des raisonnements complexes et qui sont destinés à détecter les jeunes prodiges des maths.

Paradoxalement, comme on le verra plus loin, les mathématiques utilisées en arrière-plan de l’IA, sont assez simples et bien maîtrisées. Ainsi, les algorithmes de l’IA développés à partir d’outils mathématiques simples peuvent aider à résoudre des problèmes mathématiques complexes ! Cette assistance par l’IA est, d’ailleurs, en train de se développer dans tous le domaine sous le nom de co-pilote IA.

Pourquoi dit-on que l’IA a besoin des maths ?

Mais qu’est-ce qui se cache derrière ces petits monstres qui répondent quasi-instantanément à nos questions avec une marge d’erreur très limitée? Ou encore de quoi a-t-on besoin pour construire des «modèles» qui, en arrière-plan, exécutent les tâches qui permettent de générer des réponses à nos requêtes?

La réponse est que les outils essentiels pour réaliser ces modèles sont certaines branches des mathématiques. En effet, les algorithmes du «machine learning» et du «deep learning» qui constituent une composante essentielle de l’IA, sont basés sur au moins cinq domaines des mathématiques à savoir :

– l’algèbre linéaire;

– la géométrie analytique;

– le calcul vectoriel;

– les probabilités et les statistiques;

– l’optimisation.

Ces connaissances sont d’une acquisition facile et peuvent être maîtrisées au niveau de la licence voire même pour certaines au niveau de l’enseignement secondaire.

Il est bien connu que la «matière première» des modèles de l’IA est la «data». La montée en puissance de l’IA ces dernières années est le résultat de l’explosion des données suite à l’avènement de l’Internet depuis les années 90 du siècle précédent qui a créé le besoin de traiter les données massives qu’il génère. Ce fut d’abord le «miracle» Yahoo et Google qui, grâce à l’IA, ont développé les outils de fouille de données pour développer leurs moteurs de recherche. Le ChatGPT de OpenAI (dont Microsoft est devenu un partenaire privilégié), Gemini de Google et d’autres fournissent maintenant une couche supplémentaire appelée IA générative qui simule le raisonnement humain et ne se contente pas de chercher du contenu à partir de certains mots clés.

L’implémentation de modèles d’IA, la personnalisation de modèles existants ou la création de nouveaux modèles nécessite diverses compétences et à des niveaux divers. Ainsi, l’enseignement des mathématiques, bien que nécessaire pour la majorité des carrières envisagées dans le domaine de l’IA, doit être adapté selon l’objectif final de la formation. Il est évident, à cet égard, que l’ingénieur concepteur a besoin de connaissances beaucoup plus approfondies en mathématiques que celui qui est appelé à utiliser un modèle existant.

En effet, la gamme des métiers liés à l’IA est très large, l’on peut en citer : Data Scientist, Architecte Data, Data Analytics Manager, Ingénieur Machine Learning, etc. Et la majorité de ces métiers nécessitent des connaissances plus ou moins approfondies des disciplines mathématiques citées plus haut.

Place des maths dans le système éducatif tunisien

L’IA est un domaine transversal. Autrement dit, ses applications couvrent toutes les activités humaines et toutes les formations universitaires. Les praticiens de l’IA sont appelés à maîtriser les outils essentiels propres à ce nouveau domaine en plus d’autres connaissances dans le domaine où ils comptent l’appliquer de manière à en tirer le meilleur profit.

Ceci nous amène au constat que l’apprentissage des connaissances essentielles en mathématiques doit être réalisé dès le début de la formation des élèves et consolidé progressivement à travers les étapes du collège, lycée et université.

En plus, ces connaissances de base ne doivent pas être réservées aux sections scientifiques mais inculquées à des degrés divers à toutes les spécialités et notamment aux sections d’économie et de gestion dont les élèves peuvent être amenés, lors de leurs études supérieures à virer vers une formation étroitement liée à l’IA et à opter pour une carrière qui lui fait appel.

En outre, si l’on veut préparer une génération de concepteurs et de créateurs dans ce domaine en pleine évolution, il est nécessaire de renforcer les sections mathématiques au niveau du secondaire qui, seules, peuvent donner une formation complète en mathématiques pour couvrir tout le spectre des compétences nécessaire pour concevoir et développer de nouveaux modèles d’IA.

Malheureusement, on observe, depuis quelques années, la tendance inverse, c’est-à-dire le recul du nombre d’élèves dans les sections maths dans nos lycées. Cet état de fait devrait interpeller les responsables de l’éducation dans notre pays et les pousser à prendre les mesures nécessaires pour inverser cette tendance.

Il convient, en effet, d’accorder la plus grande importance à la maîtrise de ce domaine, au niveau de la conception et de la création et pas seulement au niveau de l’utilisation, parce qu’il devient de plus en plus impactant de tous les aspects de la vie, voire même de la sécurité du pays et de sa souveraineté.

* Enseignant universitaire de maths.

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