Perspectives d’investissement de Capital Group
Calendrier de mise en œuvre échelonné | Seuil pour les entreprises basées dans l’UE Effectifs | CA mondial |
---|---|
2027 | ≥5 000 | ≥1,5 md EUR |
2028 | ≥3 000 | ≥900 mns EUR |
2029 | ≥1 000 | ≥450 mns EUR |
>5 400sociétés basées dans l’UE sont concernées*, dont : | Sociétés hors UE |
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1 489 en Allemagne | La liste des entreprises allemandes concernées sera publiée par la Commission européenne à partir des mêmes seuils de chiffre d’affaires, mais uniquement celui généré dans l’UE. |
737 en Italie | |
481 en France |
*La mise en œuvre échelonnée de la directive CSDD est basée sur une entrée en vigueur prévue fin 2024. Le nombre de sociétés européennes concernées correspond à une première estimation effectuée par le Centre for Research on Multinational Corporations (SOMO), à partir de la proposition de compromis publiée en mars 2024.
Sources : Union européenne, SOMO.
Exemple de risque | |
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Hallucination | Les modèles d’IA peuvent prendre des décisions incorrectes ou faire de fausses prévisions, peut-être en raison des limitations des séries de données utilisées pour leur entraînement. |
Propriété intellectuelle | Les contenus produits par des modèles d’IA générative entraînée à partir de textes, d’images et d’autres données protégées par les droits d’auteur et des brevets sont soumis à des incertitudes et à des risques juridiques. |
Réglementation | La volonté de suivre le rythme de contextes réglementaires qui évoluent vite, et parfois de manière divergente, peut compliquer la mise en conformité. |
Désalignement des parties prenantes | Les dirigeants, les administrateurs et les collaborateurs n’ont peut-être pas l’expertise ou l’expérience requises pour juger des atouts de l’IA et de son alignement sur la stratégie de leur entreprise. |
Biais | Les modèles d’IA peuvent avoir des biais implicites en raison des limitations engendrées par les séries de données ou par l’interprétation des résultats. |
Exemples fournis à titre d’illustration uniquement.
Source : Capital Group.
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Glossaire :
Emprunts d’État en monnaie forte : obligations d’État émises par des pays émergents dans des devises tels que le dollar US ou l’euro, qui sont considérées comme étant plus stables que des devises locales.
Emprunts d’État : obligations émises par un gouvernement national.
Swap : contrat financier prévoyant l’échange de flux financiers.
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