Sidney Zeder est directrice de Data et de AI Consulting chez Artefact. Elle travaille au sein du cabinet dédié au secteur des voyages, du tourisme et des transports 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 data-driven d'aujourd'hui, l'analyse et le reporting - par le biais de tableaux de bord - sont censés fournir rapidement des informations exploitables qui soutiennent les décisions commerciales essentielles. Pourtant, selon une étude Forrester de 2022, 60% des initiatives d'analyse ne répondent pas aux attentes parce que les data informations qui alimentent ces tableaux de bord sont souvent peu fiables, incomplètes ou mal alignées (Forrester, 2022).
Le marché des artificial intelligence est sur une trajectoire de croissance explosive - GlobalData prévoit qu'il atteindra $909 milliards d'ici 2030, contre environ $100 milliards en 2022, principalement en raison de 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 impeccables remplies de cadres et de points de référence.
Les marques envient depuis longtemps les trésors de data de première main qui se trouvent dans les systèmes des détaillants. L'acheteur moyen s'inscrit à environ 13 programmes de fidélité, mais reste actif dans à peine la moitié d'entre eux, de sorte que la “relation” s'arrête souvent à la caisse.
Le processus de planification des ventes et des opérations (S&OP) vise à aligner les départements des ventes, des opérations et des finances autour d'un plan intégré et réalisable. Plus qu'un agenda mensuel, le S&OP est un cycle continu qui cherche à anticiper l'avenir et à préparer l'organisation à y répondre efficacement. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) est déjà une réalité dans certaines parties de ce processus, en particulier dans la planification de la demande. Mais son potentiel va plus loin : à mesure que nous évoluons dans la maturité analytique et dans l'intégration entre les équipes et data, l'IA peut devenir un élément central pour des décisions plus rapides, plus précises et alignées sur la réalité de l'entreprise.
L'avenir de la publicité évolue rapidement, tout comme la manière dont nous comprenons et atteignons les consommateurs. Google inaugure une nouvelle ère d'indicateurs de recherche qui permettent aux spécialistes du marketing d'obtenir des informations plus détaillées et exploitables. Deux nouveaux indicateurs, les recherches des utilisateurs et les opportunités publicitaires, sont à l'avant-garde de cette transformation, grâce aux progrès de l'IA et aux capacités de recherche multimodale.
