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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.

Agentic AI va révolutionner les capacités de votre service marketing

De nombreux responsables marketing sont confrontés au même paradoxe : malgré des investissements considérables dans l'IA générative, les retombées attendues en termes de coûts, de rapidité et de performances ne se concrétisent pas. Pourquoi ? Parce que la plupart des IA se contentent de “ réfléchir ”, sans agir. L'IA agentique change la donne.

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.

Révolutionner le commerce de détail grâce aux agents AI – Le secteur est-il prêt pour cela ?

Les commerçants évoluent dans un environnement concurrentiel et dynamique, confrontés à des défis allant de la sensibilité aux prix à la complexité logistique. Pour prospérer, ils doivent adopter des solutions innovantes qui rationalisent leurs opérations et améliorent la satisfaction client. Cet article examine comment les agents AI — des systèmes autonomes capables d'observer, de raisonner et d'agir — redéfinissent le commerce de détail et préparent le secteur à franchir une nouvelle étape en matière de compétitivité.

Maîtriser la gestion du contexte : l'évolution au-delà de la gestion Master Data

Pendant deux décennies, le Master Data Management (MDM) a permis aux entreprises de disposer d'une source unique de vérité pour les clients, les produits et les fournisseurs, afin que les analyses et les opérations puissent s'appuyer sur un data propre et régi.

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