Artefact, en partenariat avec Société Générale et Sorbonne Université, présente une nouvelle approche d'IA pour identifier les profils de clients atypiques. Testé sur des data bancaires réelles, cet algorithme open-source améliore la précision du scoring tout en garantissant l'interprétabilité et l'applicabilité pratique.
Dans le paysage évolutif de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agentiques marque un tournant décisif. Les agents d'IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles de langage (LLM) capables de raisonner, de mémoriser et d'agir. Ils ne sont plus des répondeurs passifs aux données de l'utilisateur, mais des décideurs actifs qui influencent les processus d'entreprise en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne d'un risque, et le risque s'accompagne de la nécessité d'une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.
Alors que la recherche évolue progressivement vers des moteurs conversationnels tels que ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude ou Perplexity, les marques doivent fondamentalement repenser leur mode d'existence en ligne. La visibilité devient centrale : il ne s'agit plus de plaire aux algorithmes de Google mais d'apparaître dans des réponses générées, synthétisées et contextualisées.
Sidney Zeder est directrice du conseil en Data et en IA chez Artefact. Elle travaille dans la pratique dédiée au secteur du voyage, du tourisme et du transport en Europe, accompagnant les principaux acteurs de l'industrie sur l'ensemble de la chaîne de valeur data , de la stratégie à l'activation opérationnelle.
Dans les entreprises d'aujourd'hui, data, l'analyse et le reporting - par le biais de tableaux de bord - sont censés fournir rapidement des informations exploitables qui soutiennent les décisions critiques de l'entreprise. Pourtant, selon une étude réalisée par Forrester en 2022, 60 % des initiatives d'analyse ne répondent pas aux attentes parce que les data qui alimentent ces tableaux de bord sont souvent peu fiables, incomplètes ou mal alignées (Forrester, 2022).
Le marché de l'intelligence artificielle est sur une trajectoire de croissance explosive - GlobalData prévoit qu'il atteindra 909 milliards de dollars d'ici 2030, contre environ 100 milliards de dollars en 2022, principalement grâce à l'essor de l'IA générative. Cette catégorie d'IA, illustrée par des outils populaires tels que ChatGPT, DeepSeek, Google Gemini, etc. a suscité une innovation généralisée en permettant aux entreprises de générer du contenu original et d'automatiser des tâches complexes. Les entreprises de la région MENA adoptent rapidement l'IA générative, visant à exploiter son potentiel pour des gains de productivité significatifs, une personnalisation plus poussée et des expériences client innovantes, tout en faisant face au besoin critique d'un déploiement responsable et éthique.
L'IA générative a comprimé les délais de livraison : ce qui prenait huit heures n'en prend plus que trois. Mais où vont les cinq heures restantes ?
Un phénomène subtil mais sismique est en train de se produire dans le domaine des logiciels d'entreprise. Pendant des années, le SaaS a prospéré grâce à l'UX - des interfaces bien conçues pour guider les humains dans des flux de travail de plus en plus complexes.
Pendant des décennies, le conseil a prospéré en livrant des diapositives bien léchées, remplies de cadres et de points de référence.
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