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Lorsqu'une société immobilière a besoin d'un directeur de l'IA

Dans de nombreuses sociétés immobilières, l’adoption de l’IA a débuté par un projet pilote, quelques licences et la promesse de présenter un plan au conseil d’administration. Transformer cette initiative en un changement durable dans les méthodes de travail s’avère plus difficile. Cette difficulté dépasse le cadre du secteur immobilier : l’étude mondiale de JLL intitulée « L’avenir du travail en 2026 » a révélé que 42% d’entreprises étaient allées au-delà de leurs projets pilotes initiaux, mais que seules 15% avaient poursuivi leur transformation organisationnelle axée sur l’IA. Pour combler cet écart, il faut une personne disposant du temps, de l’autorité et du budget nécessaires pour transformer le mode de fonctionnement de l’entreprise. Pour certaines sociétés immobilières britanniques, ce rôle devrait être assumé par un directeur de l’IA (CAIO). À mon avis, la plupart d’entre elles peuvent confier cette responsabilité à un autre poste.

Retour sur investissement de l'IA : comment les directeurs financiers peuvent valider les projets avec rigueur, de la phase pilote à la mise à l'échelle

Toute entreprise qui approuve un budget pour un projet « artificial intelligence » court le même risque : se réjouir d’un projet pilote techniquement irréprochable qui n’a pourtant aucun impact sur le compte de résultat. Le problème ne réside pas dans le fait d’approuver un budget trop élevé, mais dans le fait de mesurer les mauvais indicateurs : l’utilisation, la précision et l’adoption, au lieu des résultats financiers.

Quand l'IA vous recommande une banque : la révolution GEO

La visibilité des marques en ligne évolue : elle ne repose plus uniquement sur les clics, mais aussi sur les recommandations générées par l'IA dans ChatGPT, Gemini et les aperçus IA de Google. Dans cette étude menée en collaboration avec VizibAI, Artefact présente le concept d'« optimisation des moteurs génératifs » (GEO) pour le secteur bancaire, proposant ainsi un cadre concret permettant de mesurer, d'analyser et d'influencer la manière dont l'IA représente votre marque.

L'Europe, la Chine et les États-Unis : trois courses à l'IA différentes sur la même piste

La Fédération internationale de robotique a recensé 542 000 installations de robots industriels dans le monde en 2024. La Chine en a accueilli 295 000, soit plus de la moitié. L'Europe en a installé environ 85 000, et les États-Unis 34 200. Le pays dont les modèles de pointe se classent généralement en tête des classements arrive en dernière position.

Modèles de base : lorsqu’ils deviendront un produit de base, d’où proviendra l’avantage concurrentiel des entreprises ?

Si toutes les entreprises ont accès à une IA aux capacités comparables, qu'est-ce qui permettra aux leaders du marché de demain de se démarquer ? La réponse ne réside pas dans le modèle lui-même, mais dans le contexte organisationnel qui s'appuie sur celui-ci. Le contexte organisationnel englobe les connaissances métier, les processus opérationnels, les règles de prise de décision, l’expertise sectorielle et les meilleures pratiques accumulées au fil des années d’activité. C’est lui qui détermine si l’IA est réellement capable de comprendre le fonctionnement d’une entreprise, de soutenir ses objectifs commerciaux et d’apprendre en permanence de chaque interaction afin de développer des capacités propres à cette organisation.

Surmonter le frein à la transformation par l'IA : renforcer les capacités organisationnelles

Les investissements des entreprises dans l’IA atteignent des niveaux sans précédent, mais seule une minorité d’organisations parvient à transformer ces investissements en valeur à grande échelle. Cet écart n’est pas principalement d’ordre technologique. Il tient davantage à la capacité d’une organisation à exploiter l’IA, à repenser son modèle économique et à créer de la valeur en continu. La transformation par l’IA est fondamentalement une transformation des capacités organisationnelles : elle consiste à permettre aux collaborateurs d’utiliser efficacement l’IA, à doter les équipes des moyens nécessaires pour concevoir et gérer des systèmes d’IA, et à mettre en place les mécanismes permettant à l’organisation d’intégrer en permanence les capacités de l’IA et d’évoluer avec elles.

Ce que la bataille des Falaises Rouges peut nous apprendre sur la transformation de l'entreprise grâce à l'IA

On se souvient souvent de la bataille des Falaises Rouges comme de l’histoire d’une force en infériorité numérique qui a vaincu une armée bien plus imposante. Mais du point de vue de l’IA d’entreprise, la leçon la plus intéressante est tout autre.

Pourquoi la GEO en Chine diffère-t-elle de celle pratiquée en Occident ?

L’optimisation des moteurs génératifs (GEO) devient une nouvelle priorité pour les marques qui cherchent à gagner en visibilité dans le cadre des recherches basées sur l’IA. Mais en Chine, se contenter d’importer une stratégie GEO occidentale pourrait ne pas suffire. Le paysage de la recherche en Chine a évolué, passant d’un système dominé par Baidu à un écosystème fragmenté composé de « super-applications », de fonctionnalités de découverte natives aux plateformes et d’assistants IA. En conséquence, les marques se trouvent confrontées à un environnement fondamentalement différent pour être découvertes, mises en avant et considérées comme dignes de confiance par l’IA.

La transformation de la Chine grâce à l'IA : c'est en avançant lentement mais sûrement que l'on gagne la course

L'intelligence artificielle évolue à une vitesse sans précédent, et la pression pour suivre le rythme est omniprésente. Les entreprises se précipitent pour adopter les outils les plus récents, se comparer à leurs concurrents et réaliser rapidement des gains d'efficacité. Mais dans cette course à la rapidité, se posent-elles les bonnes questions ?

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