{"id":1553,"date":"2026-01-11T00:39:22","date_gmt":"2026-01-10T16:39:22","guid":{"rendered":"https:\/\/swallowpc.com\/?p=1553"},"modified":"2026-01-11T00:44:51","modified_gmt":"2026-01-10T16:44:51","slug":"elementor-1553","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/elementor-1553\/","title":{"rendered":"L'entreprise cognitive : Red\u00e9finir la transformation num\u00e9rique \u00e0 l'\u00e8re de l'IA agentique R\u00e9sum\u00e9"},"content":{"rendered":"
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L'entreprise cognitive : Red\u00e9finir la transformation num\u00e9rique \u00e0 l'\u00e8re de l'IA agentique\nR\u00e9sum\u00e9<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Au cours de la derni\u00e8re d\u00e9cennie, la transformation num\u00e9rique (DX) a \u00e9t\u00e9 le mandat central des entreprises mondiales. Les organisations ont investi des milliers de milliards de dollars dans la migration vers le cloud, l'agr\u00e9gation des donn\u00e9es et la modernisation des ERP. Cependant, \u00e0 la fin de l'ann\u00e9e 2024, un sentiment de lassitude s'est install\u00e9 dans l'industrie. De nombreuses initiatives num\u00e9riques ont atteint un plafond de rendement d\u00e9croissant ; les processus ont \u00e9t\u00e9 num\u00e9ris\u00e9s, mais ils restent d\u00e9connect\u00e9s et fortement tributaires de l'intervention humaine. \u00c0 l'horizon 2026, nous assistons \u00e0 un changement fondamental de cette trajectoire. L'arriv\u00e9e de l'IA g\u00e9n\u00e9rative mature et, plus important encore, l'\u00e9mergence de l'IA agentique - des syst\u00e8mes capables de raisonner, de planifier et d'ex\u00e9cuter de mani\u00e8re autonome - ont relanc\u00e9 le moteur de la transformation. Nous ne nous contentons plus de \u201cnum\u00e9riser\u201d l'entreprise, nous la \u201ccognifions\u201d. Ce rapport explore la mani\u00e8re dont la convergence des mod\u00e8les d'IA avanc\u00e9e et des op\u00e9rations industrielles cr\u00e9e une nouvelle classe d'organisation : L'entreprise cognitive. Cette entit\u00e9 ne se contente pas de collecter des donn\u00e9es ; elle les comprend, raisonne avec elles et agit en cons\u00e9quence avec une rapidit\u00e9 et une pr\u00e9cision que l'automatisation logicielle traditionnelle ne pourrait jamais atteindre.<\/p>

1. La stagnation de la transformation num\u00e9rique traditionnelle<\/b><\/p>

Pour comprendre l'ampleur du changement actuel, il faut d'abord reconna\u00eetre les limites de l'\u00e8re pr\u00e9c\u00e9dente (2015-2022). La DX traditionnelle \u00e9tait largement d\u00e9finie par une \u201clogique codifi\u00e9e\u201d. Si un processus d'entreprise pouvait \u00eatre explicitement cartographi\u00e9 dans un organigramme, il pouvait \u00eatre automatis\u00e9. Cela fonctionnait exceptionnellement bien pour les t\u00e2ches structur\u00e9es telles que le traitement des transactions ou le suivi des stocks. Cependant, elle ne tenait pas compte de la r\u00e9alit\u00e9 de l'environnement commercial moderne : l'incertitude et les donn\u00e9es non structur\u00e9es.<\/p>

Environ 80% des donn\u00e9es d'entreprise sont des \u201cdonn\u00e9es sombres\u201d - des informations non structur\u00e9es enferm\u00e9es dans des courriels, des contrats PDF, des manuels techniques, des s\u00e9quences vid\u00e9o et des enregistrements audio. Les logiciels traditionnels ne pouvaient pas analyser ces informations sans mod\u00e8les rigides. Par cons\u00e9quent, le \u201cdernier kilom\u00e8tre\u201d de la transformation num\u00e9rique s'est toujours appuy\u00e9 sur des travailleurs humains pour combler le foss\u00e9 entre le monde non structur\u00e9 et les bases de donn\u00e9es structur\u00e9es. Les humains \u00e9taient l'API qui reliait une facture PDF au syst\u00e8me SAP. Cette d\u00e9pendance \u00e0 l'\u00e9gard des interm\u00e9diaires humains cr\u00e9ait un goulot d'\u00e9tranglement qui limitait les gains de productivit\u00e9. L'arriv\u00e9e de l'IA g\u00e9n\u00e9rative multimodale a fait sauter cet obstacle. En permettant aux machines de \u201clire\u201d des documents, de \u201cvoir\u201d des images et d\u201c\u201dentendre\" des conversations avec une compr\u00e9hension quasi humaine, l'IA a d\u00e9bloqu\u00e9 les 80% de valeur d'entreprise restants qui \u00e9taient auparavant inaccessibles \u00e0 l'automatisation.<\/p>

2. Le changement de paradigme technologique : Du copilote \u00e0 l'agent<\/b><\/p>

L'\u00e9volution de l'IA dans la sph\u00e8re des entreprises s'est faite en trois vagues distinctes, la vague actuelle repr\u00e9sentant le saut le plus perturbateur.<\/p>

La premi\u00e8re vague a \u00e9t\u00e9 IA analytique<\/b>, qui se concentre sur la pr\u00e9diction et la classification. Il a aid\u00e9 les entreprises \u00e0 pr\u00e9voir la demande ou \u00e0 segmenter les clients, mais est rest\u00e9 un outil passif n\u00e9cessitant des donn\u00e9es structur\u00e9es.<\/p>

La deuxi\u00e8me vague, IA g\u00e9n\u00e9rative (2023-2024)<\/b>, En 2005, la Commission europ\u00e9enne a introduit le concept de \u201ccopilote\u201d. Les employ\u00e9s ont utilis\u00e9 de grands mod\u00e8les de langage (LLM) pour r\u00e9diger des projets de code, r\u00e9sumer des r\u00e9unions et g\u00e9n\u00e9rer des textes de marketing. Bien que r\u00e9volutionnaire, cette phase \u00e9tait encore \u201ciniti\u00e9e par l'homme\u201d. L'IA attendait une demande, fournissait une r\u00e9ponse, puis restait inactive.<\/p>

Nous sommes maintenant entr\u00e9s dans la troisi\u00e8me vague, la plus critique : IA agentique (2025-aujourd'hui)<\/b>. Contrairement \u00e0 un chatbot passif, un agent d'IA est con\u00e7u pour \u00eatre autonome. Il poss\u00e8de un ensemble d'objectifs, une m\u00e9moire des interactions pass\u00e9es et un acc\u00e8s aux outils (navigateurs, API internes, clients de messagerie). Lorsqu'on lui donne un objectif de haut niveau, tel que \u201cR\u00e9soudre le litige concernant la cha\u00eene d'approvisionnement de ce client\u201d, un syst\u00e8me agentique ne se contente pas de r\u00e9diger une r\u00e9ponse. Il analyse le contrat, v\u00e9rifie la base de donn\u00e9es d'inventaire, suit l'emplacement de l'exp\u00e9dition, r\u00e9dige un courriel de r\u00e9solution et, sur approbation humaine, ex\u00e9cute le remboursement ou la r\u00e9exp\u00e9dition.<\/p>

Ce passage du \u201cchat\u201d \u00e0 l\u201c\u201daction\" est la cl\u00e9 de vo\u00fbte de la nouvelle transformation num\u00e9rique. Il permet aux organisations de passer de l'automatisation des t\u00e2ches (saisie de donn\u00e9es) \u00e0 l'automatisation des flux de travail (gestion d'un processus). Dans ce nouveau paradigme, les logiciels ne se contentent pas d'assister le travailleur ; les logiciels devient<\/i> le travailleur, capable d'assumer des responsabilit\u00e9s de bout en bout avec une supervision minimale.<\/p>

3. D\u00e9bloquer le m\u00e9tavers industriel et les op\u00e9rations cognitives<\/b><\/p>

L'impact de cette \u00e9volution est particuli\u00e8rement visible dans les secteurs de l'industrie et de la fabrication, o\u00f9 le concept de \u201cjumeau num\u00e9rique\u201d est en train de se transformer en \u201cjumeau cognitif\u201d.\u201d<\/p>

Dans la fabrication traditionnelle, un jumeau num\u00e9rique \u00e9tait une repr\u00e9sentation 3D statique d'une machine, aliment\u00e9e par des donn\u00e9es IoT en temps r\u00e9el. Il vous montrait ce que<\/i> se produisait. Aujourd'hui, en int\u00e9grant des LLM et des r\u00e9seaux neuronaux inform\u00e9s par la physique dans ces jumeaux, nous leur permettons d'expliquer pourquoi<\/i> c'est en train de se produire et ce qu'il faut faire ensuite<\/i>. Un directeur d'usine peut d\u00e9sormais interroger un syst\u00e8me d'usine en langage naturel : \u201cPourquoi la production de la ligne 3 diminue-t-elle et comment pouvons-nous r\u00e9cup\u00e9rer le d\u00e9ficit d'ici vendredi ?\u201d L'IA analyse les donn\u00e9es des capteurs, les journaux de maintenance et les programmes de production pour simuler des sc\u00e9narios et proposer une solution : \u201cLa baisse est due \u00e0 l'\u00e9tranglement thermique de l'unit\u00e9 B. Si nous r\u00e9duisons la vitesse de 5% et retardons la maintenance jusqu'au week-end, nous pourrons r\u00e9cup\u00e9rer 92% du d\u00e9ficit. Dois-je ajuster le programme ?\u201d<\/p>

En outre, Conception g\u00e9n\u00e9rative<\/b> r\u00e9volutionne la R&D. Au lieu de dessiner manuellement les pi\u00e8ces, les ing\u00e9nieurs d\u00e9finissent les contraintes - co\u00fbts des mat\u00e9riaux, limites de poids et exigences de durabilit\u00e9. L'IA g\u00e9n\u00e8re alors des milliers de permutations de conception, dont beaucoup utilisent des g\u00e9om\u00e9tries que les concepteurs humains n'auraient jamais imagin\u00e9es, mais qui sont structurellement sup\u00e9rieures et plus l\u00e9g\u00e8res. Le cycle de R&D est ainsi ramen\u00e9 de plusieurs mois \u00e0 quelques semaines, ce qui permet aux anciens g\u00e9ants industriels de rivaliser avec les jeunes entreprises agiles.<\/p>

4. La r\u00e9volution dans le travail de la connaissance et la prise de d\u00e9cision<\/b><\/p>

Dans les secteurs des services et du conseil, l'IA red\u00e9finit la cha\u00eene de valeur. Le mod\u00e8le traditionnel des \u201canalystes juniors qui recueillent des donn\u00e9es et des consultants seniors qui les synth\u00e9tisent\u201d est en train de s'effondrer. Les agents d'IA peuvent d\u00e9sormais effectuer les 60% de recherche et de synth\u00e8se en quelques secondes.<\/p>

Le nouvel avantage concurrentiel r\u00e9side dans Recherche de connaissances exclusives (RAG)<\/b>. Les mod\u00e8les \u00e0 usage g\u00e9n\u00e9ral tels que GPT-4 ou Claude sont des produits de base. La valeur d'une entreprise r\u00e9side dans l'ancrage de ces mod\u00e8les dans ses propres donn\u00e9es internes s\u00e9curis\u00e9es. En mettant en \u0153uvre des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation), les entreprises cr\u00e9ent des \u201ccerveaux d'entreprise\u201d. Un nouvel employ\u00e9 d'une soci\u00e9t\u00e9 de conseil peut demander \u00e0 l'IA interne : \u201cComment avons-nous \u00e9valu\u00e9 des projets similaires dans le secteur de l'\u00e9nergie en 2023 ?\u201d et recevoir instantan\u00e9ment une analyse des donn\u00e9es historiques de la soci\u00e9t\u00e9, \u00e9tay\u00e9e par des citations. Cela permet d'\u00e9viter la perte de connaissances lors du d\u00e9part d'employ\u00e9s exp\u00e9riment\u00e9s et de garantir que la sagesse institutionnelle est accessible \u00e0 tous les employ\u00e9s, instantan\u00e9ment.<\/p>

En outre, dans les services financiers, on passe de la \u201ctransaction\u201d au \u201cconseil\u201d. L'IA va au-del\u00e0 de la d\u00e9tection des fraudes (une t\u00e2che de classification binaire) pour s'orienter vers une planification financi\u00e8re complexe. Les agents de la \u201cfinance autonome\u201d peuvent surveiller les flux de tr\u00e9sorerie d'un client en temps r\u00e9el, transf\u00e9rer automatiquement les liquidit\u00e9s exc\u00e9dentaires sur des comptes \u00e0 haut rendement ou restructurer les paiements de la dette pour minimiser les int\u00e9r\u00eats, agissant ainsi comme un directeur financier hyperpersonnalis\u00e9 pour chaque client.<\/p>

5. Cadre strat\u00e9gique de mise en \u0153uvre : La feuille de route cognitive<\/b><\/p>

Pour les organisations qui cherchent \u00e0 naviguer dans cette transformation, une adoption d\u00e9sordonn\u00e9e des outils d'IA conduira au \u201cpurgatoire des pilotes\u201d - un \u00e9tat dans lequel de nombreuses petites exp\u00e9riences ne parviennent pas \u00e0 s'\u00e9tendre. Nous recommandons une approche structur\u00e9e en quatre phases.<\/p>

Phase I : Fondation des donn\u00e9es et vectorisation.<\/b> L'adage \u201cGarbage in, Garbage out\u201d n'a jamais \u00e9t\u00e9 aussi vrai. Les mod\u00e8les d'IA ne peuvent pas raisonner efficacement sur des donn\u00e9es d\u00e9sordonn\u00e9es et cloisonn\u00e9es. La premi\u00e8re \u00e9tape n'est pas d'acheter de l'IA, mais de nettoyer les donn\u00e9es. Les entreprises doivent investir dans des bases de donn\u00e9es vectorielles qui convertissent les textes et documents non structur\u00e9s en repr\u00e9sentations math\u00e9matiques que l'IA peut rechercher et comprendre. Ces bases de donn\u00e9es constituent la \u201cm\u00e9moire \u00e0 long terme\u201d de l'organisation.<\/p>

Phase II : la strat\u00e9gie du mod\u00e8le hybride.<\/b> S'appuyer sur un mod\u00e8le public unique et massif est risqu\u00e9 et co\u00fbteux. La strat\u00e9gie gagnante pour 2026 est l'approche \u201cModel Garden\u201d. Les entreprises devraient utiliser des mod\u00e8les massifs bas\u00e9s sur le cloud pour les raisonnements complexes et les t\u00e2ches cr\u00e9atives, mais d\u00e9ployer des \u201cpetits mod\u00e8les linguistiques\u201d (SLM) plus petits et plus pr\u00e9cis pour les t\u00e2ches sp\u00e9cifiques et r\u00e9p\u00e9titives (comme la g\u00e9n\u00e9ration de code ou l'examen de documents juridiques). Les SLM offrent une latence et un co\u00fbt moindres, ainsi que la confidentialit\u00e9 des donn\u00e9es, car ils peuvent souvent \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9s sur site.<\/p>

Phase III : Agentization du flux de travail.<\/b> Identifier les processus qui souffrent d'une forte friction due aux transferts entre les syst\u00e8mes. Cartographiez ces flux de travail et ins\u00e9rez des agents d'intelligence artificielle en tant qu'orchestrateurs. L'objectif est de cr\u00e9er des syst\u00e8mes \u201chuman-in-the-loop\u201d dans lesquels l'IA g\u00e8re l'ex\u00e9cution de routine et ne transmet aux humains que les exceptions. Le r\u00f4le de l'homme passe ainsi de celui d\u201c\u201dop\u00e9rateur\u201c \u00e0 celui de \u201dsuperviseur\".\u201d<\/p>

Phase IV : Gouvernance et \u00e9thique.<\/b> Lorsque l'IA commence \u00e0 prendre des mesures, la gestion des risques devient primordiale. Les organisations doivent \u00e9tablir une \u201cConstitution de l'IA\u201d - un ensemble de r\u00e8gles cod\u00e9es en dur qui emp\u00eachent l'IA de prendre des mesures non autoris\u00e9es (par exemple, \u201cUn agent d'IA ne peut pas approuver des paiements sup\u00e9rieurs \u00e0 $10 000 sans la signature biom\u00e9trique d'un humain\u201d). Cette couche de gouvernance est essentielle pour maintenir la confiance des r\u00e9gulateurs et des clients.<\/p>

6. Les d\u00e9fis et l'\u00e9l\u00e9ment humain<\/b><\/p>

Il serait professionnellement irresponsable d'ignorer les frictions qui accompagnent cette transition. Le principal d\u00e9fi n'est plus technique, il est culturel. Nous sommes confront\u00e9s \u00e0 une importante \u201cfracture de l'IA\u201d au sein de la main-d'\u0153uvre. Les employ\u00e9s qui apprennent \u00e0 guider et \u00e0 auditer les agents de l'IA voient leur productivit\u00e9 quadrupler. Ceux qui ne le font pas deviennent obsol\u00e8tes.<\/p>

La transformation num\u00e9rique exige d\u00e9sormais un investissement massif dans la mont\u00e9e en comp\u00e9tences. Cela va au-del\u00e0 de l'alphab\u00e9tisation num\u00e9rique de base. Les travailleurs ont besoin d'une \u201calphab\u00e9tisation cognitive\u201d - la capacit\u00e9 de d\u00e9construire un probl\u00e8me afin qu'une IA puisse le r\u00e9soudre, et les comp\u00e9tences de pens\u00e9e critique pour v\u00e9rifier les r\u00e9sultats de l'IA. Nous pr\u00e9voyons que d'ici 2027, l\u201c\u201ding\u00e9nierie rapide\" ne sera pas un titre de poste \u00e0 part enti\u00e8re, mais une exigence de base pour chaque travailleur du savoir, tout comme l'est aujourd'hui la dactylographie ou l'utilisation du courrier \u00e9lectronique.<\/p>

En outre, la question de l\u201c\u201dIA fant\u00f4me\" constitue une menace pour la s\u00e9curit\u00e9. Les employ\u00e9s, d\u00e9sireux de gagner en efficacit\u00e9, collent des donn\u00e9es sensibles de l'entreprise dans des outils d'IA publics. La solution n'est pas l'interdiction, qui \u00e9touffe l'innovation, mais la mise \u00e0 disposition. Les services informatiques doivent fournir des bacs \u00e0 sable d'IA s\u00e9curis\u00e9s et de qualit\u00e9 professionnelle qui permettent aux employ\u00e9s d'innover sans compromettre la souverainet\u00e9 des donn\u00e9es.<\/p>

7. Conclusion : La nouvelle vitesse concurrentielle<\/b><\/p>

La convergence de l'IA et de la transformation num\u00e9rique marque la fin de l\u201c\u201d\u00e8re logicielle\u201c et le d\u00e9but de l\u201d\"\u00e8re cognitive\". Dans l'\u00e8re du logiciel, la valeur \u00e9tait cr\u00e9\u00e9e par les outils que vous achetiez. Dans l'\u00e8re cognitive, la valeur est cr\u00e9\u00e9e par la fa\u00e7on dont vous apprenez \u00e0 ces outils \u00e0 penser comme vos meilleurs employ\u00e9s.<\/p>

Les entreprises qui gagneront dans les cinq prochaines ann\u00e9es seront celles qui r\u00e9ussiront \u00e0 passer d'une \u201cstrat\u00e9gie num\u00e9rique\u201d \u00e0 une \u201cstrat\u00e9gie d'IA\u201d. Elles ressembleront moins \u00e0 des hi\u00e9rarchies traditionnelles qu'\u00e0 des r\u00e9seaux d'humains et d'agents d'IA travaillant en symbiose. La fen\u00eatre d'adoption pr\u00e9coce se referme. La technologie n'est plus th\u00e9orique, elle est op\u00e9rationnelle. L'imp\u00e9ratif pour les dirigeants est clair : cesser d'exp\u00e9rimenter les chatbots et commencer \u00e0 construire l'infrastructure de l'entreprise autonome. L'avenir appartient \u00e0 ceux qui peuvent traduire les donn\u00e9es en actions \u00e0 la vitesse de l'IA.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

The Cognitive Enterprise: Redefining Digital Transformation in the Age of Agentic AI Executive Summary For the past decade, Digital Transformation (DX) has been the central mandate for global enterprises. Organizations have invested trillions of dollars in cloud migration, data aggregation, and ERP modernization. However, by late 2024, a sense of fatigue had settled over the […]<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"disabled","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1553","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1553","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1553"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1553\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1562,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1553\/revisions\/1562"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1553"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1553"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/swallowpc.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1553"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}