Artefact par Data

L'ESG en action : transformer data de développement durable data informations stratégiques

Au cours de la dernière décennie, le développement durable est passé d’un aspect secondaire de la réputation des entreprises à un élément central de leur performance. Le nouvel ebook Artefact, « ESG in Action : Comment transformer data environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) data intelligence économique », retrace 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 s'empressent de mettre en œuvre l'IA, la plupart d'entre elles se rendent compte que leur data n'a jamais été conçue pour permettre un 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'harmonisation des schémas, ce qui témoigne d'infrastructures conçues pour le stockage et non pour la compréhension. Sans une base capable de saisir les relations et le sens, les agents resteront puissants, mais aveugles. À mesure que les agents IA s'intègrent activement dans les flux de travail des entreprises, la nature et l'ampleur des data évoluent.

Définir une stratégie en matière d'IA dans les secteurs de l'énergie et de l'industrie

Depuis 18 mois, l’« IA générative » est au cœur de toutes les réunions stratégiques au plus haut niveau. Mais que se passerait-il si ce sujet était déjà dépassé ? 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 simplement d’une mise à jour mineure, mais d’un nouveau paradigme qui va au-delà de la simple optimisation des tâches pour réinventer complètement les processus industriels fondamentaux.

Les publicités pilotées par l'IA : l'avenir de la publicité

Lorsque OpenAI a annoncé Atlas, son nouveau navigateur basé sur ChatGPT, l'entreprise n'a pas simplement lancé un nouveau produit. Elle a ouvert une porte qui mène à la prochaine ère de l'interaction homme-machine et, inévitablement, à de nouveaux horizons pour la publicité.

Data pour l'ère de l'agentique

La plupart des entreprises ne sont pas prêtes à remplacer leur data , héritée de l'ère des tableaux de bord, par une infrastructure basée sur l'IA. Le dernier rapport « State of Data Analytics » de Salesforce révèle que 84 % des responsables data de l'analyse estiment que leurs stratégies doivent être entièrement repensées pour que leurs ambitions en matière d'IA puissent aboutir. Les responsables estiment que 26 % de leurs data pas fiables, seuls 43 % déclarent disposer de cadres formels data , et environ 50 % ne sont pas confiants dans leur capacité à générer et à fournir des informations pertinentes en temps opportun. Dans le même temps, 70 % pensent que les informations les plus précieuses sont enfermées dans data non structurées. La conclusion est simple : l'obstacle n'est pas le manque d'enthousiasme, mais les fondations, et ces fondations doivent changer avant que les systèmes autonomes puissent se développer.

Enrichir l'expérience du bricolage : comment ADEO utilise l'IA pour relier contenu et savoir-faire

L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans le secteur de la vente au détail qui consiste à sélectionner la combinaison idéale de produits afin de répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses contraintes logistiques. Les détaillants doivent s'assurer de proposer les bons produits, en quantités adéquates et au moment opportun. En s'appuyant sur data les informations sur les consommateurs, ils peuvent prendre des décisions éclairées quant aux articles à stocker, à la gestion des stocks et aux produits à privilégier, en fonction des préférences des clients, des tendances saisonnières et des schémas de vente.

MotherDuck en détail : comment cette solution d'IA et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre Data

MotherDuck étend les performances analytiques de DuckDB au cloud des fonctionnalités collaboratives, offrant des performances quatre fois supérieures à celles de BigQuery et des économies par rapport data traditionnels grâce à une tarification sans serveur et à l'utilisation. Suite à l'annonce de cloud nouvelle cloud européenne de MotherDuck, nous avons été impressionnés par ses performances et ses tarifs attractifs. MotherDuck peut d'ores et déjà être intégré à vos couches data stratégiques afin d'accélérer la mise data tout en réduisant les coûts. Consultez le benchmark de performances.

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

L'IA transforme la recherche, la faisant passer du classement et de la récupération de données au raisonnement et à la synthèse. Ce livre blanc retrace cette évolution, explique le fonctionnement des grands modèles linguistiques (LLM) et en présente les implications pour les spécialistes du marketing et les marques. Au cœur du nouveau paysage de la mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du mix marketing (MMM) offre une vision stratégique, quantifiant l’impact du marketing sur les ventes et proposant des outils d’optimisation et de simulation pour guider l’allocation budgétaire. Les tests d’incrémentalité permettent de vérifier si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de type « test contre contrôle » pour établir la causalité. Ils permettent également de calibrer à la fois les modèles MMM et les modèles d’attribution. L'attribution guide l'optimisation en cours de campagne en répartissant le mérite tout au long du parcours client. En 2025, les modèles avancés utiliseront l'apprentissage profond et des mécanismes d'attention pour capturer plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont particulièrement efficaces lorsqu'elles sont utilisées conjointement : le MMM pour la planification à long terme, l'incrémentalité pour la vérification sur le terrain et l'attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises doivent également choisir entre des solutions en interne et des solutions SaaS. Les solutions en interne offrent personnalisation et contrôle, mais nécessitent des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre rapidité et expertise. Le bon choix dépend des ressources et de data . Des exemples concrets mettent en avant les meilleures pratiques : Meridian, de Google, propose une boîte à outils MMM open source pour améliorer l’étalonnage, la mesure en amont de l’entonnoir et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation budgétaire. Nike démontre la puissance de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les insights. Artefact la règle des 95-5, 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 data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM en interne avec des tests, des approches axées sur la confidentialité et des indicateurs basés sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure marketing est désormais un catalyseur stratégique. En intégrant des méthodologies, en les ancrant dans la culture d'entreprise 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.

Guide de la mesure du marketing à l'intention des cadres supérieurs en 2025

En 2025, la mesure du marketing est devenue une priorité absolue pour les dirigeants. Alors que l'IA générative transforme la mise en œuvre des campagnes, c'est la mesure qui permet de démontrer la valeur ajoutée et de garantir les budgets. Pourtant, le niveau de maturité reste faible : la plupart des directeurs marketing ont encore du mal à ajuster leurs dépenses de manière dynamique en fonction des performances. Le défi consiste à trouver un équilibre entre le marketing de marque et le marketing à la performance, à gérer la fragmentation data et à harmoniser les décisions entre les niveaux stratégique et opérationnel. Au cœur du nouveau paysage de la mesure se trouve le triangle d'or du MROI : La modélisation du mix marketing (MMM) offre une vision stratégique, quantifiant l'impact du marketing sur les ventes et proposant des outils d'optimisation et de simulation pour guider l'allocation budgétaire. Les tests d'incrémentalité permettent de vérifier si les campagnes génèrent réellement des résultats supplémentaires, en utilisant des expériences de type « test contre contrôle » pour établir la causalité. Ils permettent également de calibrer à la fois les modèles MMM et les modèles d'attribution. L'attribution guide l'optimisation en cours en attribuant le mérite tout au long du parcours client. En 2025, les modèles avancés utiliseront l'apprentissage profond et des mécanismes d'attention pour saisir plus efficacement les interactions entre les canaux. Ces méthodologies sont particulièrement efficaces lorsqu'elles sont utilisées conjointement : le MMM pour la planification à long terme, l'incrémentalité pour la vérification sur le terrain et l'attribution pour l'agilité en temps réel. Les entreprises doivent également choisir entre des solutions en interne et des solutions SaaS. Les solutions en interne offrent personnalisation et contrôle, mais nécessitent des talents et des investissements, tandis que le SaaS offre rapidité et expertise. Le bon choix dépend des ressources et de data . Des exemples concrets mettent en avant les meilleures pratiques : Meridian, de Google, propose une boîte à outils MMM open source pour améliorer l’étalonnage, la mesure en amont de l’entonnoir et la correction des biais. Accor utilise des tests d'incrémentalité pour remettre en question les hypothèses et optimiser l'allocation budgétaire. Nike démontre la puissance de la persévérance et du changement culturel, en intégrant la mesure dans les processus et en démocratisant les insights. Artefact la règle des 95-5, 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 data , de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, le MMM en interne avec des tests, des approches axées sur la confidentialité et des indicateurs basés sur l'attention. La conclusion est claire : la mesure marketing est désormais un catalyseur stratégique. En intégrant des méthodologies, en les ancrant dans la culture d'entreprise 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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