<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Lineage on Blog Formize.com</title><link>https://blog.formize.com/fr/categories/data-lineage/</link><description>Recent content in Data Lineage on Blog Formize.com</description><generator>Hugo</generator><language>fr</language><atom:link href="https://blog.formize.com/fr/categories/data-lineage/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Accélérer la traçabilité et la provenance des données d'IA générative multimodale avec Formize</title><link>https://blog.formize.com/fr/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/fr/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</guid><description>&lt;h1 id="accélérer-la-traçabilité-et-la-provenance-des-données-dia-générative-multimodale-avec-formize">Accélérer la traçabilité et la provenance des données d&amp;rsquo;IA générative multimodale avec Formize&lt;/h1>
&lt;p>Les modèles d&amp;rsquo;IA générative ne se limitent plus à un seul type de données. Les systèmes modernes ingèrent &lt;strong>du texte, des images, de l&amp;rsquo;audio, de la vidéo et même des maillages 3 D&lt;/strong> pour produire du contenu riche et cross‑modal. Si cela libère une créativité sans précédent, cela crée également une toile d’enchevêtrements de dépendances de données qui peut rapidement devenir un cauchemar de conformité.&lt;/p></description></item></channel></rss>