{"id":42502,"date":"2026-05-28T10:41:42","date_gmt":"2026-05-28T08:41:42","guid":{"rendered":"https:\/\/altoo.io\/?p=42502"},"modified":"2026-05-07T10:46:18","modified_gmt":"2026-05-07T08:46:18","slug":"les-preparatifs-de-lai-pourquoi-les-donnees-consolidees-sur-le-patrimoine-sont-primordiales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/altoo.io\/fr\/ai-readiness-why-consolidated-wealth-data-comes-first\/","title":{"rendered":"Pr\u00e9paration \u00e0 l'IA : Pourquoi les Donn\u00e9es Consolid\u00e9es sur le Patrimoine sont Prioritaires"},"content":{"rendered":"
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Il est de plus en plus difficile d'appr\u00e9hender la richesse priv\u00e9e en une seule fois. L'\u00e9chelle fait partie de l'histoire, mais ce n'est pas l'\u00e9l\u00e9ment d\u00e9cisif. La complexit\u00e9 s'accumule \u00e0 la p\u00e9riph\u00e9rie : les actifs priv\u00e9s sont mis \u00e0 jour selon des cycles diff\u00e9rents, les donn\u00e9es bancaires sont fournies dans des formats incompatibles, les structures de propri\u00e9t\u00e9 sont enregistr\u00e9es de mani\u00e8re formelle mais mal reli\u00e9es aux rapports en temps r\u00e9el, les documents sont conserv\u00e9s dans les bo\u00eetes de r\u00e9ception ou les syst\u00e8mes des conseillers plut\u00f4t que dans une vue d'ensemble commune. Des informations consid\u00e9rables existent. Beaucoup moins d'entre elles sont imm\u00e9diatement utilisables.<\/span><\/p>

Les discussions r\u00e9centes pr\u00e9sentent souvent l'IA comme un acc\u00e9l\u00e9rateur de travaux qui prenaient auparavant trop de temps. D'un point de vue restreint, c'est vrai. Cependant, une production plus rapide ne r\u00e9sout pas la faiblesse de la structure sous-jacente. Dans les environnements d'information dispers\u00e9s, les frictions deviennent moins visibles. Un travail qui paraissait auparavant manifestement incomplet commence \u00e0 sembler achev\u00e9.<\/span><\/p>

Une question plus s\u00e9rieuse se pose donc en filigrane de l'agitation autour de l'outillage. L'environnement de l'information peut-il permettre une utilisation fiable de l'IA lorsque la technologie passera de l'exp\u00e9rimentation \u00e0 la pratique op\u00e9rationnelle quotidienne ?<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Le v\u00e9ritable fardeau se trouve sous la couche visible<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Un indice utile vient de l'ext\u00e9rieur de la gestion de patrimoine. Un <\/span>guide de terrain du MIT Sloan <\/span><\/a>\u00a0sur le d\u00e9ploiement d'agents d'IA dans la pratique clinique a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que moins d'un cinqui\u00e8me de l'effort de mise en \u0153uvre \u00e9tait consacr\u00e9 \u00e0 l'ing\u00e9nierie rapide et au d\u00e9veloppement de mod\u00e8les. La part la plus importante a \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9e \u00e0 l'int\u00e9gration des donn\u00e9es, \u00e0 la conception du flux de travail, \u00e0 la validation, \u00e0 la gouvernance et \u00e0 l'alignement organisationnel. Les auteurs d\u00e9crivent ce sch\u00e9ma comme une \u201cr\u00e8gle des 80\/20\u201d en mati\u00e8re de d\u00e9ploiement.<\/span><\/p>

Le domaine diff\u00e8re, mais la logique de fonctionnement est famili\u00e8re. Les travaux \u00e0 forte intensit\u00e9 de connaissances d\u00e9pendent du contexte avant de b\u00e9n\u00e9ficier de l'informatique. Un mod\u00e8le ne peut \u00eatre utile que dans la mesure o\u00f9 il peut extraire, interpr\u00e9ter, autoriser correctement et conserver sous une forme r\u00e9visable. La r\u00e9ponse \u00e0 l'\u00e9cran n'est que l'extr\u00e9mit\u00e9 visible d'une structure beaucoup plus vaste.<\/span><\/p>

L'exp\u00e9rience des entreprises refl\u00e8te le m\u00eame sch\u00e9ma. Un r\u00e9cent manuel de jeu de <\/span>laboratoire d'\u00e9conomie num\u00e9rique de Stanford<\/span><\/a>, s'appuyant sur les recherches du MIT, affirme que la plupart des projets pilotes d'IA g\u00e9n\u00e9rative ne parviennent pas \u00e0 produire un impact financier mesurable et que les d\u00e9ploiements r\u00e9ussis n'apparaissent souvent qu'apr\u00e8s des tentatives ant\u00e9rieures infructueuses. La contrainte r\u00e9side rarement dans la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats plausibles. Le plus difficile est de donner \u00e0 ces r\u00e9sultats une base fiable dans les flux de travail r\u00e9els.<\/span><\/p>

Le patrimoine priv\u00e9 est particuli\u00e8rement expos\u00e9 \u00e0 ce probl\u00e8me. Le jugement consultatif est peut-\u00eatre le noyau visible de la profession, mais la plupart des efforts se situent autour de lui : rapprocher les dossiers, v\u00e9rifier ce qui a chang\u00e9, localiser les documents, interpr\u00e9ter les structures, confirmer la qualit\u00e9 des sources et d\u00e9terminer si la vue qui se pr\u00e9sente au d\u00e9cideur est mat\u00e9riellement compl\u00e8te. Lorsque cette couche op\u00e9rationnelle reste faible, l'IA ne la corrige pas. Elle travaille \u00e0 travers elle et h\u00e9rite de ses limites.<\/span><\/p>

Il convient de garder une r\u00e9serve \u00e0 l'esprit. La recherche publique sur le d\u00e9ploiement de l'IA dans les family offices et les structures complexes de patrimoine priv\u00e9 reste limit\u00e9e. Les donn\u00e9es sont beaucoup plus riches dans les op\u00e9rations d'entreprise, les fonctions financi\u00e8res comparables et d'autres environnements \u00e0 forte intensit\u00e9 de connaissances, et c'est pourquoi l'argumentation pr\u00e9sent\u00e9e ici s'inspire plut\u00f4t de ces domaines. La comparaison n'est pas exacte, mais les conditions de fonctionnement sont suffisamment proches pour que les donn\u00e9es soient utiles : donn\u00e9es fragment\u00e9es, documentation abondante, flux de travail soumis \u00e0 des autorisations et peu de place pour l'erreur.<\/span>
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La fragmentation est rarement spectaculaire<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La plupart des structures patrimoniales sont moins marqu\u00e9es par l'absence d'informations que par la fragmentation. Des dossiers existent, mais dans des syst\u00e8mes diff\u00e9rents. Des rapports sont disponibles, mais ils ne sont pas \u00e9tablis selon un calendrier commun. La documentation est pr\u00e9sente, mais d\u00e9tach\u00e9e du flux dans lequel les d\u00e9cisions sont pr\u00e9par\u00e9es et examin\u00e9es. Les responsabilit\u00e9s sont attribu\u00e9es, mais souvent par le biais de canaux formels et informels qui ne s'alignent pas parfaitement dans la pratique.<\/span><\/p>

Les premiers sympt\u00f4mes sont g\u00e9n\u00e9ralement modestes. La pr\u00e9paration prend plus de temps que pr\u00e9vu. Le suivi devient in\u00e9gal. Les \u00e9quipes s'appuient sur quelques personnes qui savent o\u00f9 se trouve le mat\u00e9riel et comment il s'articule. Un document peut \u00eatre trouv\u00e9, mais pas rapidement. Un chiffre peut \u00eatre v\u00e9rifi\u00e9, mais il n'est pas toujours possible de remonter \u00e0 la source sans effort. Rien de tout cela ne cr\u00e9e une rupture \u00e9vidente. La tension s'accumule en arri\u00e8re-plan jusqu'\u00e0 ce que la couche op\u00e9rationnelle devienne plus lente, moins transparente et plus d\u00e9pendante de la reconstruction manuelle.<\/span><\/p>

Les institutions financi\u00e8res d\u00e9crivent des obstacles similaires lorsque l'IA passe de la phase pilote \u00e0 la phase de production. Un <\/span>document de la BRI sur l'utilisation des donn\u00e9es de l'IA<\/span><\/a> dans les services financiers cite une \u00e9tude de l'IIF-EY montrant que 79% des institutions consid\u00e8rent la qualit\u00e9 des donn\u00e9es comme un obstacle majeur au d\u00e9ploiement. Au sein de ce groupe, 96% indiquent que les donn\u00e9es bruyantes, inopportunes, inexactes ou inadaptables constituent le principal probl\u00e8me, tandis que 94% citent le manque de donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es.<\/span><\/p>

Ces chiffres sont utiles car ils montrent o\u00f9 la mise en \u0153uvre achoppe. Les syst\u00e8mes d'IA ne suppriment pas les faiblesses structurelles de la base d'informations sous-jacente. Ils les transposent dans des flux de travail plus rapides et des r\u00e9sultats plus soign\u00e9s.<\/span><\/p>

L'IA peut g\u00e9n\u00e9rer des gains d'efficacit\u00e9 au niveau local dans des environnements fragment\u00e9s. Elle ne peut pas cr\u00e9er une clart\u00e9 op\u00e9rationnelle durable \u00e0 partir de la seule fragmentation.<\/span><\/p>

Dans le domaine de la gestion de patrimoine, il est facile de ne pas voir les effets au premier abord. Les r\u00e9sultats peuvent rester plausibles m\u00eame si le contexte dans lequel ils s'inscrivent est partiel. Un r\u00e9sum\u00e9 peut se lire proprement tout en omettant un document essentiel. Un outil de recherche peut renvoyer ce qui est le plus facile d'acc\u00e8s plut\u00f4t que ce qui est le plus pertinent. Une note d'information peut \u00eatre r\u00e9dig\u00e9e rapidement tout en s'appuyant sur des rapports qui sont techniquement \u00e0 jour mais incomplets au niveau des limites. Le risque n'appara\u00eet g\u00e9n\u00e9ralement pas sous la forme d'une d\u00e9faillance visible. Il s'accumule discr\u00e8tement par omission, par une confiance mal plac\u00e9e et par un d\u00e9clin progressif de la surveillance.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La clart\u00e9 fait d\u00e9sormais partie de l'infrastructure<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La consolidation des donn\u00e9es dans la gestion de patrimoine est encore souvent trait\u00e9e comme un sujet de reporting. Le terme \u00e9voque les tableaux de bord, l'agr\u00e9gation, la commodit\u00e9, la pr\u00e9sentation. La signification op\u00e9rationnelle est devenue plus large que cela. La consolidation est d\u00e9sormais beaucoup plus proche de la question de savoir si l'IA peut fonctionner de mani\u00e8re fiable.<\/span><\/p>

L'exigence sous-jacente est une vision op\u00e9rationnelle commune. En l'absence d'une telle vision, chaque couche sup\u00e9rieure devient plus fragile qu'il n'y para\u00eet. L'extraction peut \u00eatre efficace et passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 d'\u00e9l\u00e9ments essentiels parce que les sources ne sont pas reli\u00e9es entre elles. Les r\u00e9sum\u00e9s peuvent \u00eatre bien r\u00e9dig\u00e9s et reposer sur des versions contradictoires. Les \u00e9quipes peuvent avancer plus rapidement et rester d\u00e9pendantes d'un effort manuel cach\u00e9 avant que le flux de travail ne puisse commencer.<\/span><\/p>

Les donn\u00e9es relatives \u00e0 d'autres secteurs financiers soumis \u00e0 des contraintes d'exploitation similaires vont dans le m\u00eame sens. <\/span>Une enqu\u00eate 2025 d'EY sur les op\u00e9rations fiscales et financi\u00e8res <\/span><\/a>a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que 80% des personnes interrog\u00e9es consid\u00e8rent le manque de donn\u00e9es pr\u00eates pour l'IA comme le plus grand obstacle \u00e0 l'avancement de l'IA. Seule une petite minorit\u00e9 se d\u00e9crit comme tr\u00e8s efficace dans l'acc\u00e8s, l'organisation, l'utilisation et la r\u00e9utilisation des donn\u00e9es, tandis que 91% d\u00e9clarent que leurs donn\u00e9es sont stock\u00e9es dans trop de silos. Les fonctions les plus efficaces sont beaucoup plus susceptibles de travailler avec des informations centralis\u00e9es, accessibles et li\u00e9es aux syst\u00e8mes sources plut\u00f4t que dispers\u00e9es dans des outils d\u00e9connect\u00e9s.<\/span><\/p>

Pour le patrimoine priv\u00e9, l'implication est directe. La question n'est plus de savoir si l'information existe quelque part dans la structure. La question la plus importante est de savoir si elle peut \u00eatre rassembl\u00e9e en une vue stable, autoris\u00e9e et r\u00e9visable pour l'ensemble des d\u00e9positaires, des entit\u00e9s, des cat\u00e9gories d'actifs et des documents. <\/span>Les outils num\u00e9riques<\/span><\/a> deviennent strat\u00e9giquement pertinents \u00e0 ce moment pr\u00e9cis. Leur valeur r\u00e9side dans la r\u00e9duction de l'effort manuel n\u00e9cessaire pour reconstruire le contexte avant de commencer toute analyse. Elles peuvent am\u00e9liorer la provenance, aligner l'acc\u00e8s sur la responsabilit\u00e9 et renforcer la coh\u00e9rence de ce qui entre dans le processus de d\u00e9cision. Dans ces conditions, l'IA commence \u00e0 fonctionner moins comme une interface polie sur la fragmentation que comme une couche op\u00e9rationnelle utilisable dans un environnement d'information plus clair.<\/span><\/p>

Une consolidation parfaite est rarement r\u00e9alisable, en particulier dans les structures internationales complexes. L'objectif pratique n'est pas l'uniformit\u00e9 totale, mais une vision op\u00e9rationnelle suffisamment coh\u00e9rente pour rendre la recherche, l'examen et le suivi mat\u00e9riellement plus fiables.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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De meilleurs r\u00e9sultats am\u00e9liorent la qualit\u00e9 de la discipline<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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L'IA modifie la texture du risque op\u00e9rationnel. Une recherche incompl\u00e8te, un contr\u00f4le insuffisant des sources ou des enregistrements contradictoires ne se manifestent plus par des retards ou des frictions visibles. Ils peuvent d\u00e9sormais se trouver dans des r\u00e9sultats coh\u00e9rents, bien structur\u00e9s et imm\u00e9diatement utilisables. Les faiblesses sont toujours l\u00e0, mais il est plus facile de les ignorer.<\/span><\/p>

L'\u00e9tat de pr\u00e9paration ne d\u00e9pend donc pas seulement de l'acc\u00e8s technique ou de l'\u00e9tablissement de rapports agr\u00e9g\u00e9s. La provenance, les autorisations, la logique d'examen, le contr\u00f4le des versions et la capacit\u00e9 \u00e0 identifier les lacunes dans la base d'informations sont autant d'\u00e9l\u00e9ments qui se rapprochent du centre du mod\u00e8le op\u00e9rationnel. La recherche sur le d\u00e9ploiement du MIT, qui met l'accent sur l'int\u00e9gration, souligne \u00e9galement que la validation, la gouvernance et la gestion des d\u00e9rives sont des \u00e9l\u00e9ments d\u00e9cisifs de la mise en \u0153uvre dans le monde r\u00e9el.<\/span><\/p>

Le foss\u00e9 strat\u00e9gique commence \u00e0 se d\u00e9placer. La diff\u00e9rence significative ne se situe peut-\u00eatre pas entre les entreprises qui utilisent l'IA et celles qui ne l'utilisent pas. Elle pourrait se situer entre celles dont l'environnement d'information est suffisamment disciplin\u00e9 pour rendre l'IA fiable et celles dont la fragmentation devient simplement plus difficile \u00e0 percevoir une fois l'IA superpos\u00e9e.<\/span><\/p>

Les structures patrimoniales ne se simplifient pas. Elles deviennent plus internationales, plus document\u00e9es et plus d\u00e9pendantes de la coordination entre sp\u00e9cialistes. Dans cet environnement, il est peu probable que l'avantage revienne \u00e0 l'institution qui poss\u00e8de le mod\u00e8le isol\u00e9 le plus impressionnant. Il appartiendra \u00e0 celle qui aura la vision sous-jacente la plus claire de la structure dont d\u00e9pend chaque mod\u00e8le.<\/span><\/p>

L'IA ne r\u00e9sout pas le probl\u00e8me de la fragmentation des donn\u00e9es sur le patrimoine. Elle en h\u00e9rite. C'est pourquoi la consolidation vient en premier.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Ce qu'il faut retenir<\/span><\/h4>
  • L'IA commence \u00e0 prendre de l'importance dans la gestion de patrimoine, non pas parce qu'elle remplace le jugement, mais parce qu'elle r\u00e9duit les frictions li\u00e9es au jugement.<\/span>
    <\/span><\/li>
  • Pour les gestionnaires de fortune suisses, la contrainte la plus importante est souvent la fragmentation de l'information entre les banques, les entit\u00e9s, les cat\u00e9gories d'actifs et les conseillers. Les gains de productivit\u00e9 ne deviennent cr\u00e9dibles que lorsque l'environnement d'information sous-jacent est suffisamment structur\u00e9 pour permettre une ex\u00e9cution plus rapide sans affaiblir le contr\u00f4le.<\/span>
    <\/span><\/li>
  • Une plateforme patrimoniale telle qu'Altoo peut aider en am\u00e9liorant la visibilit\u00e9 des structures patrimoniales complexes, r\u00e9duisant ainsi les efforts manuels n\u00e9cessaires \u00e0 la pr\u00e9paration, \u00e0 la coordination et \u00e0 l'action.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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    Trois priorit\u00e9s se d\u00e9gagent pour les gestionnaires de patrimoine : <\/span><\/h4>
    • D\u00e9finir o\u00f9 l'information fragment\u00e9e ralentit la pr\u00e9paration, l'examen et l'ex\u00e9cution.<\/span>
      <\/span><\/li>
    • Cr\u00e9ez une base num\u00e9rique fiable pour l'IA, avec une visibilit\u00e9 claire sur les d\u00e9positaires, les entit\u00e9s, les actifs et les documents.<\/span>
      <\/span><\/li>
    • Renforcer la gouvernance en mati\u00e8re de qualit\u00e9 des sources, d'autorisations, de validation et d'examen.<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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      Lire aussi <\/span>L'IA et la Productivit\u00e9 dans la Gestion de Fortune en Suisse <\/i><\/b>pour d\u00e9couvrir comment l'IA, la transparence et la responsabilit\u00e9 red\u00e9finissent l'avenir de la gestion de patrimoine.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      L'intelligence artificielle entre dans la gestion de patrimoine par la grande porte, mais la plupart des difficult\u00e9s r\u00e9elles demeurent dans le back-office de l'information. Le probl\u00e8me n'est pas une p\u00e9nurie de mod\u00e8les, d'interfaces ou de cas d'utilisation. Il r\u00e9side dans le fait qu'une grande partie du patrimoine priv\u00e9 se trouve encore dans des rapports fragment\u00e9s, une documentation in\u00e9gale et des structures parall\u00e8les qui n'ont jamais \u00e9t\u00e9 con\u00e7ues pour fonctionner comme une vue d'ensemble.<\/p>","protected":false},"author":12,"featured_media":42505,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"cybocfi_hide_featured_image":"","two_page_speed":[],"footnotes":""},"categories":[184,544,39],"tags":[1174,1032],"class_list":["post-42502","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-all-insights","category-artificial-intelligence","category-technology","tag-ai-readiness","tag-template-3"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/42502","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=42502"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/42502\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":42594,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/42502\/revisions\/42594"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/42505"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=42502"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=42502"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/altoo.io\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=42502"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}