La transformation Data devrait être synonyme de progrès, mais souvent, des pétaoctets d'informations brutes restent inutilisés, les preuves de concept sont au point mort et les équipes cloisonnées débattent de la stratégie à adopter tandis que les concurrents prennent de l'avance. Artefact cette stagnation en fusionnant l'intuition de l'« art » avec la rigueur des « faits».
Artefact la mise à l'échelle de l'IA en combinant l'excellence technique et l'alignement commercial.
Il tra
Transforme les projets pilotes coûteux en capacités mesurables pour l'entreprise. En tant que Cloud Google Cloud de premier plan et partenaire IA de l'année 2025 pour la région EMEA, Il élimine les obstacles entre la vision commerciale et la réalité technique, établit data sécurisées, déploie une IA sur mesure et améliore les compétences des employés afin que les succès isolés puissent être reproduits à l'échelle de l'entreprise et que l'impact mesurable revienne à l'ordre du jour.
Les conseils d'administration continuent de tourner autour des trois mêmes objectifs :
- Transformez les nouvelles avancées en matière d'IA en bénéfices concrets.
- Faire en sorte que data deviennent une data nature pour tout le monde,
- Et construisez une cloud suffisamment solide pour évoluer au rythme de votre entreprise.
Artefact chacun d'entre eux.
Elle fait passer ses clients de preuves de concept isolées à des flottes d'agents Gemini, Imagen-3 et Veo-2 qui créent du contenu, répondent aux clients et automatisent les achats. Son école de Data, ses journées AI Days et ses hackathons GenAI forment des milliers de personnes, tandis que BigQuery, Vertex AI et Looker ancrent chaque architecture.
Les prospects arrivent souvent avec un projet pilote qui stagne dans un service ou avec data entre l'informatique et les activités commerciales. Artefact par une évaluation de la maturité, puis met en place une Cloud Google Cloud unifiée et applique un moteur de livraison reproductible qui combine des plateformes sécurisées, des spécialistes du domaine, des propriétaires de produits et des ingénieurs expérimentés. Il transforme les premiers succès en capacités reproductibles dans les domaines des ventes, de la chaîne d'approvisionnement et des finances.
Grâce à des ateliers réguliers, un accompagnement individuel et un travail en étroite collaboration, Artefact place les personnes au cœur de chaque déploiement, en se concentrant davantage sur le fonctionnement des équipes. Artefact à permettre aux équipes d'atteindre l'autonomie nécessaire pour s'approprier pleinement leurs tâches.
La missionArtefactest simple : accélérer l'adoption data de l'IA pour un impact positif. L'efficacité et les avantages sont importants, mais l'expérience humaine l'est tout autant. Le remplacement des tâches répétitives par des assistants intelligents libère les employés, qui peuvent ainsi se consacrer au jugement et à la créativité. Les clients bénéficient d'expériences personnalisées 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 interfonctionnelles intègrent les utilisateurs professionnels à chaque projet dès le premier jour, s'assurant ainsi que chaque sprint résout un problème réel.
Les deux offres principales de l'entreprise permettent de garder les pieds sur terre.
Sa stratégie Data d'IA définit une feuille de route pratique 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, des spécialistes du domaine et des ingénieurs de haut niveau. Il en résulte des outils de production pour l'automatisation des appels d'offres, la génération de contenu dynamique et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, le tout soutenu par une formation continue afin que les équipes clientes s'approprient et développent les solutions longtemps après leur lancement.
Nous combinons la créativité humaine et data , en développant l'IA générative sur Google Cloud chaque employé puisse transformer ses idées en actions et que chaque projet pilote devienneune valeur mesurable et durableà l'échelle de l'entreprise.— Ghadi Hobeika, PDG, Amérique du Nord
Les résultats sur le terrain prouvent l'efficacité de cette approche.
Les boulangeries Carrefour s'appuient désormais sur un modèle Cloud 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 » toujours actives qui regroupent data clients dispersées data des informations claires, accélérer les campagnes et augmenter les retours sur investissement. Un leader mondial de la mode de luxe réduit à la fois ses coûts et ses délais en générant des images et des vidéos prêtes à l'emploi sur Google Cloud d'organiser des séances photo traditionnelles.
Artefact ingénierie pratique et conseil avisé. Des équipes spécialisées dans les secteurs du luxe, de la vente au détail, 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 permettent de faire circuler les idées dans toute l'entreprise.
Cet esprit se reflète dansl'Adopt AI Summit, 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, Carrefour, Aramco, Siemens et Bayer, cet événement axé sur les entreprises a constitué une suite majeure au sommet sur l'IA organisé par le président Emmanuel Macron.Le président Macron lui-mêmea conclu la première journée par un discours liminaire.
Fondée en 2015 après une fusion avec NetBooster, pionnier du marketing numérique, Artefact toujours évolué entre deux univers : le conseil rigoureux et la réflexion créative sur les marques. Ce mélange continue de façonner sa culture. L'entreprise s'est associée à la chaire universitaire Good in Tech afin de combler le fossé entre la recherche et la pratique. Elle a récemment obtenu le label « Responsible and Trusted AI » (IA responsable et fiable) de Labelia Labs, qui atteste de manière indépendante que ses modèles sont conçus et gérés dans un souci d'équité, de transparence et de confidentialité. La diversité et l'inclusion figurent au même titre que data sur la liste de contrôle de chaque projet, car des algorithmes sans biais commencent par des équipes conscientes des biais.
Pour concrétiser ces valeurs, il ne suffit pas d'avoir des collaborateurs brillants, il faut également disposer d'une ingénierie reproductible. Artefact une discipline MLOps stricte à chaque build, afin que les modèles soient actualisés en douceur, que data soient détectées rapidement et que le code de validation de concept passe en production sans réécriture. Cette approche permet de maintenir les projets en vie longtemps après la fin de la phase pilote, que l'objectif soit la maintenance prédictive pour une compagnie aérienne ou des promotions hyper-personnalisées pour un épicier.
La croissance reste également stable sur le front des acquisitions.
L'acquisition récente de la société berlinoise Explorate AI a permis d'approfondir l'expertise dans la région DACH, et les espaces de démonstration ouverts toute l'année lors d'événements tels que VivaTech permettent aux clients de découvrir concrètement les nouveaux prototypes, des tableaux de bord de détection des fraudes aux optimiseurs logistiques à faible empreinte carbone. Chaque initiative élargit la gamme d'outils sans pour autant perdre de vue 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'employabilité de 86 % pour ses diplômés, tandis que l'académie interne de l'entreprise organise chaque année plus de 1 500 cours 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 livraison agile, ce qui garantit que les nouvelles idées sont directement intégrées dans le travail des clients.
L'impact va au-delà des projets commerciaux. Grâce à 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 les lymphomes, montrant ainsi que les mêmes algorithmes qui guident les prévisions commerciales ou la planification médiatique peuvent également accélérer les avancées médicales. Ces dimensions supplémentaires, telles que la livraison sans frontières, l'apprentissage constant et la technologie au service du bien commun, complètent le portrait d'une entreprise qui associe le pragmatisme quotidien à une vision à long terme de la manière dont data servir à la fois les entreprises et la société.
Le récent investissement de Cinvendonne Artefact moyens de tripler sa taille d'ici 2030, de réaliser 20 acquisitions stratégiques et de consacrer davantage de ressources aux talents et à la recherche. Il en résultera une technologie plus avancée, une présence mondiale plus étendue et une position encore plus forte en tant que premier cabinet indépendant data IA, ainsi qu'un partenaire Google à suivre de près.
Les clients constatent cette dynamique dans des solutions qui passent rapidement d'une nouvelle idée 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 différents modèles (Mistral, OpenAI, Google, Azure) ne peut actuellement 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 dimensionner la construction des agents de manière fiable et robuste » et d'assurer une «gouvernance fiable »de ces agents.
En l'absence de protocoles et de plateformes de supervision unifiés, les entreprises sont actuellement contraintes soit de faire un « pari risqué » (tout miser sur un seul modèle), soit de gérer des « interfaces », ce qui limite considérablement leur capacité à évoluer. Le principal défi technologique réside dans l'absence de normes et de solutions de gestion matures 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 : émergence de plateformes low-code dédiées aux utilisateurs professionnels, standardisation des connecteurs transactionnels, renforcement des capacités d'observabilité et apparition d'agents spécialisés intégrés directementdans les outils quotidiens.
La question ne sera plus « est-ce faisable ? », mais « quelle séquence de processus doit être transformée et comment pouvons-nous la superviser efficacement ? ».
Lire l'article complet sur le site Web CIO Coverage
