AI Technology Archives - Page 5 à 16

L'avantage d'Agentic AI dans le secteur de la santé : accélérer le marketing pharmaceutique axé sur les professionnels de santé, de l'analyse des données aux résultats concrets

Le nouvel ebook de Artefact, intitulé « L’avantage de l’IA agentique dans le secteur de la santé : accélérer le marketing pharmaceutique centré sur les professionnels de santé, de l’idée à la réalisation », démontre que l’IA agentique constitue une avancée majeure pour relever ces défis. Alors que l’IA générative traditionnelle se concentre sur la création de contenu, l’IA agentique est capable d’agir. Il 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 des sources data approuvées. L'AI agentique fait passer l'AI du statut d'outil de productivité à celui de moteur de performance commerciale.

L'ESG en action : transformer la durabilité en intelligence économique

Au cours de la dernière décennie, le développement durable est passé d’un aspect périphérique de la réputation des entreprises à un élément central de leur performance. Le nouvel ebook de Artefact, intitulé « ESG in Action : Comment intégrer les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) data en 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 des experts en développement durable et data de Artefact.

L'avenir d'Agentic AI reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?

Alors que les entreprises s'empressent de mettre en œuvre le modèle AI, la plupart d'entre elles se rendent compte que leur infrastructure data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80 % du temps de mise en œuvre de la AI est consacré à la gestion de la data et à l'alignement des schémas, ce qui témoigne d'infrastructures conçues pour le stockage, et non pour la compréhension. Sans une base permettant de saisir les relations et le sens, les agents resteront puissants, mais aveugles. À mesure que les agents AI deviennent des participants actifs dans les flux de travail des entreprises, la nature et l'ampleur des requêtes data évoluent.

Définir la stratégie 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 ce n'est pas déjà la fin de la conversation ? 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.

AI - Publicités ciblées : 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 : des plateformes pour l'ère de l'agentique

La plupart des entreprises ne sont pas prêtes à remplacer la pile data de l'ère des tableaux de bord par une pile IA. La dernière étude State of Data & Analytics de Salesforce indique que 84% des leaders en matière de data et d'analyse déclarent que leurs stratégies nécessitent une refonte complète avant que les ambitions en matière d'IA ne puissent aboutir. Les dirigeants estiment que 26% de leur data n'est pas fiable, que seuls 43% font état de cadres data governance formels et qu'environ 50% ne sont pas confiants 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 data non structuré. 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 contenu et savoir-faire

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 tirant parti de data et de la connaissance 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 expliquée : comment la solution AI et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre infrastructure 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 data traditionnels grâce à une tarification sans serveur et à l'utilisation. Suite à l'annonce de la nouvelle région européenne cloud de MotherDuck, nous avons été impressionnés par ses performances et son prix attractif. MotherDuck peut déjà être intégré dans vos couches d'or afin d'accélérer le service des cas d'utilisation data tout en réduisant les coûts. Voir l'analyse comparative des performances.

Comment le modèle IA révolutionne 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 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 de 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 : une qualité data améliorée, de nouveaux cadres pour les médias de détail et la télévision connectée, des MMM internes 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.