Artefact Valeur par Data

Livre Artefact « L'avantage de l'IA agentique dans le domaine de la santé : accélérer le marketing centré sur les professionnels de santé dans l'industrie pharmaceutique, de la connaissance à la mise en œuvre »

Artefactnouvel ebook Artefact, intitulé « The Agentic AI Advantage in Healthcare: Accelerating Pharma's HCP-Centric Marketing from Insight to Outcome » (L'avantage de l'IA agentique dans le domaine de la santé : accélérer le marketing pharmaceutique centré sur les professionnels de santé, de l'analyse à la mise en œuvre), démontre que l'IA agentique représente une avancée majeure dans la résolution de ces défis. Alors que l'IA générative traditionnelle se concentre sur la création de contenu, l'IA agentique peut passer à l'action. Elle reçoit des objectifs et des contraintes, raisonne de manière stratégique et exécute des tâches de manière autonome dans le respect des règles de conformité et data approuvées. L'IA agentique fait passer l'IA du statut d'outil de productivité à celui de moteur de performance commerciale.

Livre Artefact « L'ESG en action : transformer data de développement durable data intelligence économique »

Au cours de la dernière décennie, la durabilité est passée d'un aspect secondaire de la réputation des entreprises à un élément central de leur performance commerciale. Artefactnouvel ebook Artefact, ESG in Action, How to convert Environmental, Social, and Governance (ESG) data business intelligence (L'ESG en action : comment convertir les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) data intelligence économique), documente cette transition à travers des entretiens semi-structurés avec des dirigeants de grandes entreprises internationales telles qu'Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec et Schenker, ainsi que des analyses de l'OCDE et data en développement durable et data Artefact.

L'avenir de l'IA agentique reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?

Alors que les entreprises se précipitent pour mettre en œuvre l'IA, la plupart découvrent que leur data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80 % du temps consacré à la mise en œuvre de l'IA est consacré au data et à l'alignement des schémas, ce qui témoigne du fait que les infrastructures ont été conçues pour le stockage et non pour la compréhension. Sans une base qui capture les relations et le sens, les agents resteront puissants, mais aveugles. Les agents IA devenant des participants actifs dans les flux de travail des entreprises, la nature et l'ampleur des data évoluent.

Façonner la stratégie de l'IA dans le secteur de l'énergie et de l'industrie

Au cours des 18 derniers mois, l'"IA générative" a dominé toutes les séances de stratégie des cadres supérieurs. Mais que se passe-t-il si cette conversation n'est plus d'actualité ? Dans les secteurs de l'énergie et de l'industrie, le débat passe rapidement de l'IA générative à l'IA agentique. Il ne s'agit pas d'une simple mise à jour incrémentale, mais d'un nouveau paradigme, qui passe de la simple augmentation des tâches à la réinvention complète des processus industriels de base.

Des publicités contrôlées par l'IA : L'avenir de la publicité

Lorsqu'OpenAI a annoncé Atlas, son nouveau navigateur basé sur le ChatGPT, elle n'a pas simplement lancé un autre produit. Elle a ouvert une porte, une porte qui mène à la prochaine ère de l'interaction homme-machine et, inévitablement, à une nouvelle frontière pour la publicité.

Plateformes de Data pour l'ère agentique

La plupart des entreprises ne sont pas prêtes à remplacer la pile de data l'ère des tableaux de bord par une pile d'IA. La dernière étude State of Data & Analytics de Salesforce indique que 84 % des responsables des data et de l'analyse déclarent que leurs stratégies doivent être complètement révisées avant que les ambitions en matière d'IA puissent aboutir. Les dirigeants estiment que 26 % de leurs data ne sont pas dignes de confiance, seuls 43 % font état de cadres formels de gouvernance des data et environ 50 % n'ont pas confiance dans leur capacité à générer et à fournir des informations en temps voulu. Dans le même temps, 70 % pensent que les informations les plus précieuses sont enfermées dans des data non structurées. La conclusion est simple : l'obstacle n'est pas l'enthousiasme mais les fondations, et ces dernières doivent être modifiées avant que les systèmes agentiques puissent s'étendre.

Enrichir l'expérience du bricolage : Comment ADEO utilise l'IA pour relier le contenu et la connaissance

L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans la vente au détail qui consiste à constituer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses contraintes logistiques. Les détaillants doivent s'assurer qu'ils proposent les bons produits, dans les bonnes quantités et au bon moment. En exploitant les data et les connaissances des consommateurs, les détaillants peuvent prendre des décisions éclairées sur les articles à stocker, sur la manière de gérer les stocks et sur les produits à privilégier en fonction des préférences des clients, des tendances saisonnières et des modèles de vente.

MotherDuck expliqué : Comment la solution d'analyse et d'IA de nouvelle génération s'intègre dans votre pile de Data

MotherDuck étend les performances analytiques de DuckDB au cloud avec des fonctionnalités collaboratives, offrant des performances quatre fois plus rapides que BigQuery et des économies par rapport aux entrepôts de data traditionnels grâce à une tarification sans serveur et à l'utilisation. À la suite de l'annonce de la nouvelle région cloud européenne de MotherDuck, nous avons été impressionnés par ses performances et ses prix attractifs. MotherDuck peut déjà être intégré dans vos couches d'or afin d'accélérer le service des cas d'utilisation des data tout en économisant des coûts. Voir l'analyse comparative des performances.

Comment l'IA modifie la recherche et ce que cela signifie pour les clients, les spécialistes du marketing et les marques

L'IA transforme la recherche, la faisant passer du classement et de la récupération au raisonnement et à la synthèse. Ce livre blanc décrit cette évolution, explique les mécanismes des grands modèles de langage (LLM) et présente les implications pour les spécialistes du marketing et les marques. Au centre du nouveau paysage de mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du marketing mix (MMM) fournit une vision stratégique, quantifiant l'impact du marketing sur les ventes et offrant des optimiseurs et des simulateurs pour guider l'allocation du budget. Les tests d'incrémentalité permettent de valider si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de test contre contrôle pour établir la causalité. Il permet également de calibrer les modèles MMM et d'attribution. L'attribution informe l'optimisation en vol en attribuant des crédits à travers les parcours des clients. En 2025, les modèles avancés utilisent l'apprentissage profond et les mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont plus puissantes lorsqu'elles sont utilisées ensemble : MMM pour la planification à long terme, incrémentalité pour la vérité de terrain, et attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises sont également confrontées à la décision de choisir entre des solutions internes et des solutions SaaS. L'hébergement apporte la personnalisation et le contrôle, mais nécessite des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre la rapidité et l'expertise. Le bon choix dépend des ressources et de la maturité des data . Des exemples concrets mettent en évidence les meilleures pratiques : Meridian de Google introduit une boîte à outils MMM open-source pour améliorer l'étalonnage, la mesure de l'entonnoir supérieur et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation du budget. Nike démontre le pouvoir de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les idées. Artefact met l'accent sur la règle des 95-5, en montrant comment la mesure de la valeur de la marque relie la croissance à long terme à l'efficacité des performances à court terme. À l'avenir, cinq tendances façonneront la mesure : l'amélioration de la qualité des data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM intégré avec des tests, des approches axées sur la protection de la vie privée et des mesures basées sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure du marketing est désormais un outil stratégique. En intégrant les méthodologies, en les ancrant dans la culture et en se concentrant à la fois sur la performance et la marque, les directeurs marketing peuvent défendre leurs budgets et débloquer une croissance durable.

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