La transformation Data devrait être synonyme de progrès, mais des pétaoctets de données brutes restent souvent inutilisés, les études de faisabilité piétinent et les équipes cloisonnées débattent de la stratégie tandis que les concurrents prennent de l'avance. Artefact cette stagnation en alliant l'intuition de l'« art » à la rigueur des « faits ».
Artefact la mise à l'échelle de l'IA en alliant excellence technique et alignement sur les objectifs commerciaux.
Cela
transforme des projets pilotes coûteux en capacités d'entreprise quantifiables. En tant que Cloud Google Cloud de premier plan et Partenaire de l'année 2025 dans le domaine de l'IA pour la région EMEA, Elle élimine les obstacles entre la vision stratégique et la réalité technique, établit data sécurisées, déploie des solutions d'IA sur mesure et renforce les compétences des employés, afin que les succès ponctuels puissent se généraliser à l'ensemble de l'entreprise et que l'impact mesurable revienne au cœur des priorités.
Les conseils d'administration reviennent sans cesse sur ces trois mêmes objectifs :
- Transformez les dernières avancées en matière d'IA en bénéfices concrets,
- Faire en sorte que data deviennent une data nature pour tout le monde,
- Et mettre en place une cloud suffisamment solide pour évoluer au rythme de l'entreprise.
Artefact chacun d'entre eux.
Elle permet aux clients de passer de simples démonstrations de faisabilité isolées à des déploiements à grande échelle d'agents Gemini, Imagen-3 et Veo-2 qui créent du contenu, répondent aux clients et automatisent les processus d'approvisionnement. Sa « School of Data », ses « AI Days » et ses hackathons GenAI forment des milliers de personnes, tandis que BigQuery, Vertex AI et Looker constituent la base de chaque architecture.
Les prospects arrivent souvent avec un projet pilote opérationnel qui s'enlise dans un service ou avec data entre l'informatique et les métiers. Artefact par une évaluation de la maturité, puis met en place une Cloud Google Cloud unifiée et déploie un moteur de livraison reproductible qui associe des plateformes sécurisées, des experts métier, des chefs de produit et des ingénieurs chevronnés. Cela permet de transformer les premiers succès en capacités reproductibles dans les domaines de la vente, de la chaîne logistique et des finances.
Grâce à des ateliers réguliers, un accompagnement en face à face et un travail en étroite collaboration, l'entreprise place les personnes au cœur de chaque déploiement, en mettant davantage l'accent sur la manière dont les équipes travaillent. Artefact à permettre aux équipes d'atteindre l'autonomie nécessaire pour s'approprier pleinement le projet.
La missionArtefactest simple : accélérer l'adoption data de l'IA pour générer un impact positif. L'efficacité et les avantages comptent, mais l'expérience humaine est tout aussi importante. Le remplacement des tâches répétitives par des assistants intelligents permet aux employés de se consacrer à la réflexion et à la créativité. Les clients bénéficient d'un parcours personnalisé et de chatbots sécurisés qui résolvent les problèmes instantanément, tandis que la société tire profit des algorithmes de prévision de la demande qui réduisent le gaspillage alimentaire dans le commerce de détail. De petites équipes pluridisciplinaires impliquent les utilisateurs métier dans chaque projet dès le premier jour, s'assurant ainsi que chaque sprint résolve un problème concret.
Les deux offres phares de l'entreprise constituent le fondement de son activité.
Sa stratégie Data d'IA définit une feuille de route concrète et à forte valeur ajoutée, ainsi qu'un modèle de gouvernance du retour sur investissement, tandis que l'Agentic AI Factory concrétise ce plan grâce à une plateforme robuste, à des experts en la matière et à des ingénieurs de haut niveau. Il en résulte des outils opérationnels destinés à l'automatisation des appels d'offres, à la génération dynamique de contenu et à l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le tout soutenu par une formation continue permettant aux équipes clientes de s'approprier et de faire évoluer les solutions bien après leur mise en service.
Nous allions la créativité humaine aux data , en déployant à grande échelle l'IA générative sur Google Cloud chaque collaborateur puisse transformer ses idées en actions concrètes et que chaque projet pilote se traduise parune valeur ajoutée mesurable et durableà l'échelle de l'entreprise.— Ghadi Hobeika, PDG, Amérique du Nord
Les résultats concrets confirment la validité de cette approche.
Les boulangeries Carrefour s'appuient désormais sur un modèle Cloud de Google Cloud pour déterminer leur production quotidienne, ce qui leur permet de réduire le gaspillage et d'augmenter leurs bénéfices . Un grand distributeur américain de produits de grande consommation, réputé pour ses innovations, exploite des « personas synthétiques » fonctionnant en continu qui synthétisent data clients dispersées data informations claires, accélérant ainsi le déploiement des campagnes et optimisant les retours sur investissement. Un leader mondial de la mode de luxe réduit à la fois ses coûts et ses délais de production en générant des images et des vidéos prêtes à l'emploi sur Google Cloud d'organiser des séances photo traditionnelles.
Artefact une ingénierie pratique à un conseil avisé. Des équipes spécialisées dans les secteurs du luxe, de la distribution, des biens de consommation et de la finance développent des outils qui s’intègrent directement dans les flux de travail quotidiens, tandis que des stages intensifs et des ateliers favorisent la circulation des idées au sein de l’ensemble de l’entreprise.
Cet esprit se reflète dansAdopt AI : le plus grand rassemblement européen consacré à l’IA, qui s’est tenu les 25 et 26 novembre au Grand Palais à Paris. Accueillant plus de20 000 participants, 250 exposants et 500 intervenants, dont des dirigeants d’Airbus, de Carrefour, d’Aramco, de Siemens et de Bayer, cet événement axé sur les entreprises a constitué une suite majeure au Sommet d’action sur l’IA du président Emmanuel Macron.Le président Macron lui-mêmea clôturé la première journée par un discours liminaire.
Fondée en 2015 à la suite d'une fusion avec NetBooster, pionnier du marketing numérique, Artefact toujours Artefact concilier deux univers : le conseil rigoureux et la réflexion créative en matière de marque. Ce mélange continue de façonner sa culture. L'entreprise s'associe à la chaire universitaire Good in Tech pour combler le fossé entre la recherche et la pratique, et elle a récemment obtenu le label « Responsible and Trusted AI » de Labelia Labs, preuve indépendante que ses modèles sont conçus et gérés dans un souci d'équité, de transparence et de respect de la vie privée. La diversité et l'inclusion figurent au même rang que data sur chaque liste de contrôle de projet, car des algorithmes exempts de biais commencent par des équipes conscientes des biais.
Pour concrétiser ces valeurs, il ne suffit pas d'avoir des collaborateurs brillants ; il faut également s'appuyer sur des processus d'ingénierie reproductibles. Artefact une discipline MLOps rigoureuse à chaque version, ce qui permet une mise à jour fluide des modèles, une détection précoce data et le passage du code de validation de concept en production sans réécriture. Cette approche garantit la pérennité des projets bien après l'effervescence initiale de la phase pilote, que l'objectif soit la maintenance prédictive pour une compagnie aérienne ou des promotions hyper-personnalisées pour un distributeur alimentaire.
La croissance reste également soutenue en matière d'acquisitions.
L'acquisition récente de la société berlinoise Explorate AI a permis d'approfondir notre expertise dans la région DACH, tandis que les espaces de démonstration mis en place tout au long de l'année lors d'événements tels que VivaTech offrent aux clients la possibilité de découvrir concrètement de nouveaux prototypes, allant des tableaux de bord de détection des fraudes aux outils d'optimisation logistique à faible empreinte carbone. Chaque initiative vient enrichir notre palette d'outils sans pour autant renier les racines de l'entreprise, où « l'art rencontre la réalité ».
Artefact of Data déjà Data plus de 4 000 professionnels d'améliorer leurs compétences et affiche un taux d'insertion professionnelle de 86 % pour ses diplômés, tandis que l'académie interne de l'entreprise organise chaque année plus de 1 500 formations et sessions de partage des connaissances. Les consultants participent à tour de rôle à des stages intensifs sur cloud , l'éthique de l'IA et la méthode agile, garantissant ainsi que des idées novatrices soient directement mises en œuvre dans les projets des clients.
L'impact dépasse le cadre des projets commerciaux. Dans le cadre de l'initiative Artefact Good », des bénévoles associent data à des objectifs humanitaires, comme aider l'Institut Carnot CALYM à découvrir de nouvelles perspectives dans la recherche sur le lymphome, démontrant ainsi que les mêmes algorithmes qui guident les prévisions dans le commerce de détail ou la planification média peuvent également accélérer les avancées médicales. Ces dimensions supplémentaires, telles que la prestation de services sans frontières, l'apprentissage continu et une technologie au service du bien commun, complètent le portrait d'une entreprise qui allie pragmatisme au quotidien à une vision à long terme sur la manière dont data servir à la fois les entreprises et la société.
Grâce à l'investissement récent de Cinven, Artefact dispose désormais Artefact pour tripler sa taille d'ici 2030, réaliser 20 acquisitions stratégiques et consacrer davantage de ressources au recrutement de talents et à la recherche. Il en résultera une expertise technologique plus approfondie, une présence mondiale élargie et une position encore plus solide en tant que premier cabinet de conseil indépendant data l'IA, ainsi qu'un partenaire de Google à suivre de près.
Les clients perçoivent cette dynamique dans des solutions qui permettent de passer rapidement d'une nouvelle perspective à des gains durables à l'échelle de l'entreprise.
Normes relatives à l'interopérabilité et à la supervision des agents
En ce qui concerne les protocoles tels que Agent to Agent (A2A) ou MCP, ils en sont encore à leurs débuts et le marché manque clairement de maturité. L'expert note qu'un acteur du CAC40 utilisant divers modèles (Mistral, OpenAI, Google, Azure) ne peut actuellement pas superviser l'ensemble de ses systèmes. Selon lui, les fournisseurs sont très attendus pour résoudre ce problème d'interopérabilité et de gestion à grande échelle. Ils doivent être en mesure de proposer des solutions qui « permettent de faire évoluer la construction d'agents de manière fiable et robuste » et qui assurent une «gouvernance fiable »de ces agents.
En l'absence de protocoles unifiés et de plateformes de supervision, les entreprises sont actuellement contraintes soit de faire un « pari risqué » (en misant tout sur un seul modèle), soit de gérer des « interfaces », ce qui limite considérablement leur capacité à se développer. Le principal défi technologique réside dans l'absence de normes et de solutions de gestion éprouvées pour l'interopérabilité et la supervision d'agents provenant de plusieurs fournisseurs.
Le paysage devrait évoluer rapidement au cours des 12 à 24 prochains mois : l'émergence de plateformes « low-code » destinées aux utilisateurs professionnels, la normalisation des connecteurs transactionnels, le renforcement des capacités d'observabilité et l'apparition d'agents spécialisés intégrés directementdans les outils quotidiens.
La question ne sera plus « est-ce faisable ? », mais « quelle séquence de processus faut-il transformer et comment pouvons-nous la superviser efficacement ? ».
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