Un changement subtil mais profond est en train de s'opérer dans le domaine des logiciels d'entreprise. Pendant des années, le SaaS s'est appuyé sur l'expérience utilisateur (UX) : des interfaces bien conçues, destinées à guider les utilisateurs à travers des flux de travail de plus en plus complexes.
Pendant des décennies, le secteur du conseil a prospéré en proposant des présentations soignées, regorgeant de modèles et de références.
Les marques envient depuis longtemps les mines de data de première main data dans les systèmes des détaillants. Le consommateur moyen adhère à environ 13 programmes de fidélité, mais n’en utilise activement qu’à peine la moitié ; la « relation » s’arrête donc souvent à la caisse.
Le processus de planification des ventes et des opérations (S&OP) vise à harmoniser les services commerciaux, opérationnels et financiers autour d’un plan intégré et réalisable. Plus qu’un simple agenda mensuel, le S&OP est un cycle continu qui cherche à anticiper l’avenir et à préparer l’organisation à y faire face efficacement. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) est déjà une réalité dans certaines parties de ce processus, notamment dans la planification de la demande. Mais son potentiel va plus loin : à mesure que nous progressons en matière de maturité analytique et d'intégration entre les équipes et data, l'IA peut devenir un rouage central permettant de prendre des décisions plus rapides et plus précises, en phase avec la réalité de l'entreprise.
À mesure que l'avenir de la publicité évolue rapidement, notre façon de comprendre et d'atteindre les consommateurs évolue elle aussi. Google inaugure une nouvelle ère d'indicateurs de recherche qui fournissent aux spécialistes du marketing des informations plus détaillées et exploitables. Deux nouveaux indicateurs, « Recherches des utilisateurs » et « Opportunités publicitaires », sont à l'avant-garde de cette transformation, grâce aux progrès de l'IA et aux capacités de recherche multimodale.
L'adoption de l'IA soulève d'importantes questions éthiques et pose des défis en matière de gouvernance qu'il ne faut pas négliger. La manière dont nous développons, déployons et gérons les technologies d'IA aura un impact fondamental sur l'avenir de nos sociétés et de nos économies.
L'essor fulgurant de l'IA générative (GenAI), qui s'appuie sur des modèles linguistiques de grande envergure (LLM) sophistiqués, a retenu l'attention du monde entier, faisant preuve de capacités remarquables en matière de création de contenu, de synthèse et d'interaction. Les entreprises explorent et intègrent activement ces outils afin d'améliorer leur productivité et d'ouvrir de nouvelles voies de communication. Cependant, se concentrer uniquement sur l'IA générative revient à négliger le prochain bouleversement majeur dans le domaine de l'intelligence artificielle : l'IA agentique.
Dans le monde des affaires d'aujourd'hui, où la concurrence est sans relâche, l'agilité et la prise de décision éclairée sont primordiales. La capacité à accéder rapidement à l'intelligence collective d'une organisation et à en tirer parti peut faire toute la différence entre prospérer et simplement survivre. Pourtant, sous la surface de nombreuses entreprises se cache un frein important, souvent sous-estimé, à la productivité et à l'innovation : le problème omniprésent de la fragmentation et de l'inaccessibilité des connaissances.
Lors du récent Artefact Data AI Summit qui s'est tenu à Dubaï, Vincent Luciani, cofondateur et président exécutif Artefact, a partagé son point de vue sur l'évolution du paysage de l'intelligence artificielle. Cet article reprend les principaux points abordés lors de l'intervention de Vincent, notamment la banalisation de l'IA, son impact sur la main-d'œuvre, les défis et opportunités qui y sont liés, ainsi que des recommandations stratégiques à l'intention des entreprises.
