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Dans le paysage évolutif de l'IA d'entreprise, l'essor des systèmes agentiques marque un tournant décisif. Les agents d'IA sont des applications autonomes alimentées par de grands modèles de langage (LLM) capables de raisonner, de mémoriser et d'agir. Ils ne sont plus des répondeurs passifs aux données de l'utilisateur, mais des décideurs actifs qui influencent les processus d'entreprise en temps réel. Mais l'autonomie s'accompagne d'un risque, et le risque s'accompagne de la nécessité d'une supervision structurée. Dans ce nouveau paradigme, la supervision des systèmes technologiques n'est plus facultative, elle est fondamentale.

Alors que la recherche évolue progressivement vers des moteurs conversationnels tels que ChatGPT, Gemini, Le Chat, Claude ou Perplexity, les marques doivent fondamentalement repenser leur mode d'existence en ligne. La visibilité devient centrale : il ne s'agit plus de plaire aux algorithmes de Google mais d'apparaître dans des réponses générées, synthétisées et contextualisées.

L'IA générative a comprimé les délais de livraison : ce qui prenait huit heures n'en prend plus que trois. Mais où vont les cinq heures restantes ?

Un phénomène subtil mais sismique est en train de se produire dans le domaine des logiciels d'entreprise. Pendant des années, le SaaS a prospéré grâce à l'UX - des interfaces bien conçues pour guider les humains dans des flux de travail de plus en plus complexes.

Pendant des décennies, le conseil a prospéré en livrant des diapositives impeccables remplies de cadres et de points de référence.

Les marques envient depuis longtemps les trésors de data de première main qui se trouvent dans les systèmes des détaillants. L'acheteur moyen s'inscrit à environ 13 programmes de fidélité, mais reste actif dans à peine la moitié d'entre eux, de sorte que la “relation” s'arrête souvent à la caisse.

Le processus de planification des ventes et des opérations (S&OP) vise à aligner les départements des ventes, des opérations et des finances autour d'un plan intégré et réalisable. Plus qu'un agenda mensuel, le S&OP est un cycle continu qui cherche à anticiper l'avenir et à préparer l'organisation à y répondre efficacement. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle (IA) est déjà une réalité dans certaines parties de ce processus, en particulier dans la planification de la demande. Mais son potentiel va plus loin : à mesure que nous évoluons dans la maturité analytique et dans l'intégration entre les équipes et data, l'IA peut devenir un élément central pour des décisions plus rapides, plus précises et alignées sur la réalité de l'entreprise.

L'avenir de la publicité évolue rapidement, tout comme la manière dont nous comprenons et atteignons les consommateurs. Google inaugure une nouvelle ère d'indicateurs de recherche qui permettent aux spécialistes du marketing d'obtenir des informations plus détaillées et exploitables. Deux nouveaux indicateurs, les recherches des utilisateurs et les opportunités publicitaires, sont à l'avant-garde de cette transformation, grâce aux progrès de l'IA et aux capacités de recherche multimodale.

L'ascension rapide de l'IA générative (GenAI), alimentée par de grands modèles linguistiques (LLM) sophistiqués, a attiré l'attention du monde entier, démontrant des capacités remarquables en matière de création de contenu, de résumé et d'interaction. Les entreprises explorent et intègrent activement ces outils pour améliorer leur productivité et ouvrir de nouvelles voies de communication. Cependant, en se concentrant uniquement sur la GenAI, on néglige le prochain changement sismique dans artificial intelligence : l'IA agentique.

Dans le contexte actuel de concurrence acharnée, l'agilité et la prise de décision éclairée sont primordiales. La capacité d'accéder rapidement à l'intelligence collective d'une organisation et de l'exploiter peut être le facteur déterminant qui différencie la prospérité de la simple survie. Pourtant, sous la surface de nombreuses entreprises se cache un frein important, souvent sous-estimé, à la productivité et à l'innovation : le défi omniprésent de la fragmentation et de l'inaccessibilité des connaissances.

Lors du récent sommet Artefact Data & AI à Dubaï, Vincent Luciani, cofondateur et président exécutif de Artefact, a partagé son point de vue sur l'évolution du paysage de artificial intelligence. Cet article reprend les principaux points de la session de Vincent, notamment la banalisation de l'IA, son impact sur la main-d'œuvre, les défis et opportunités associés, ainsi que les recommandations stratégiques pour les organisations.

Imaginez un scénario dans lequel chaque point data opérationnel d'une industrie est continuellement capturé, organisé, évolutif et à l'abri des cybermenaces. C'est le concept de convergence IT/OT (technologies de l'information/technologies opérationnelles), une évolution où la synergie entre data et la technologie optimise l'efficacité, la sécurité et l'innovation dans la fabrication, permettant une data de haute qualité et une sécurité robuste qui soutiennent des décisions fiables et stratégiques.

La mission du Artefact Research Center est de favoriser un écosystème d'innovation autour de l'IA et du data en encourageant la collaboration entre les professeurs d'université et les représentants d'entreprises partenaires internationales. L'objectif : une recherche de pointe alimentée par data et les applications industrielles de ses entreprises partenaires.

Vincent Luciani, cofondateur et président exécutif de Artefact, souligne que artificial intelligence (IA) doit être concrètement intégrée dans les processus collectifs de l'entreprise, pour permettre de réels gains de productivité. L'entrepreneur participera au MKIA, un événement organisé par Maddyness et dédié à l'IA, à la salle Gaveau à Paris, le mardi 29 avril.

Pas de stratégie efficace sans mesure ! Choix des projets, évaluation de la performance des agents d'intelligence artificielle ou des hallucinations de la machine : explications détaillées de la gouvernance à mettre en place pour sortir du lot grâce à artificial intelligence.

En juillet 2024, Robin a été promu directeur technique de Artefact France pour sa grande expertise technologique et ses compétences en matière de gestion. Il dirige désormais une grande équipe de scientifiques, d'ingénieurs logiciels et de développeurs frontaux de data, veillant à ce que son équipe soit à la pointe de la technologie, la formation et la curiosité étant au cœur de son approche.

L'IA évolue rapidement vers un avenir où les utilisateurs ne penseront plus aux modèles, aux modes ou aux outils. Au lieu de cela, les systèmes deviennent dynamiquement adaptatifs, ajustant automatiquement la profondeur du raisonnement, sélectionnant les bons outils et gérant les ressources en temps réel en fonction de la complexité de la tâche.