Artefact par Data

Le problème de la mise en œuvre : pourquoi même les stratégies de tarification les plus parfaites échouent entre la direction et les rayons

Les pertes de marge se cachent souvent derrière des politiques de prix complexes, des promotions et des stratégies multicanaux, où les prix catalogue correspondent rarement au prix final payé par le client. Les promotions peuvent cannibaliser les ventes, et des remises incohérentes selon les canaux créent des risques d'arbitrage, érodant silencieusement les marges. Les entreprises qui définissent des architectures de prix claires, analysent la demande en profondeur et pilotent la mise en œuvre grâce à un suivi en temps réel transforment la tarification en un levier stratégique. Résultat : une rentabilité accrue, des décisions commerciales plus avisées et une création de valeur durable.

Libérer le potentiel d'efficacité commerciale : le pouvoir transformateur des agents IA

Les agents IA révolutionnent les opérations commerciales en automatisant les tâches, en améliorant les relations avec la clientèle et en fournissant des informations exploitables. Qu'il s'agisse d'améliorer l'efficacité de la force de vente ou d'optimiser les stratégies de tarification, ces systèmes intelligents aident les entreprises à atteindre une croissance mesurable et à acquérir un avantage concurrentiel.

Artefact ses travaux de recherche sur l'IA appliquée à l'identification des profils de clients atypiques, développés et testés en collaboration avec une grande banque française

Artefact, en partenariat avec la Société Générale et l'Université de la Sorbonne, présente une nouvelle approche basée sur l'intelligence artificielle pour identifier les profils de clients atypiques. Testé sur data bancaires réelles, cet algorithme open source améliore la précision du scoring tout en garantissant l'interprétabilité et l'applicabilité pratique.

Artefact « L'avenir de la supervision agentique » – Principales conclusions

Dans le paysage en constante évolution de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agents marque un tournant décisif. Les agents IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles linguistiques (LLM) capables de raisonnement, de mémorisation et d'action. Ils ne se contentent plus de réagir passivement aux demandes des utilisateurs ; ce sont désormais des décideurs actifs qui influencent les processus métier en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne de risques, et ces risques rendent nécessaire une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.

Surmonter les défis liés au développement d'outils d'analyse et de reporting pour les grandes entreprises

Dans les entreprises d'aujourd'hui, data, on attend de l'analyse et du reporting – via des tableaux de bord – qu'ils fournissent des informations exploitables rapidement, capables d'étayer les décisions stratégiques. Pourtant, selon une étude Forrester de 2022, 60 % des initiatives d'analyse ne répondent pas aux attentes, car les data ces tableaux de bord sont souvent peu fiables, incomplètes ou mal harmonisées (Forrester, 2022).

La révolution de l'IA, un marché de 909 milliards de dollars : l'impact transformateur de l'IA générative dans la région MENA

Le marché de l'intelligence artificielle connaît une croissance fulgurante : GlobalData prévoit qu'il atteindra 909 milliards de dollars d'ici 2030, contre environ 100 milliards 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 vague d'innovations 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, dans le but d'exploiter son potentiel pour réaliser des gains de productivité significatifs, une personnalisation plus poussée et des expériences client innovantes, tout en faisant face à la nécessité cruciale d'un déploiement responsable et éthique.

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