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Plan d'architecture : mise en œuvre d'une couche d'intelligence d'entreprise pour les pipelines d'IA conversationnelle

Pour étendre l’IA conversationnelle au-delà des premiers projets pilotes, il ne suffit pas de recourir à la recherche probabiliste : il faut un contexte métier réglementé. Dans ce schéma architectural, découvrez comment Artefact et Starburst mettent en place une « couche d’intelligence d’entreprise » qui fédère des systèmes data disparates pour en faire des produits data certifiés et prêts pour l’IA. En séparant la recherche brute data de la logique métier, ce cadre met en place un plan de contrôle déterministe et auditable qui garantit que les agents conversationnels fournissent des résultats précis, traçables et conformes à la législation.

Plateforme IA nouvelle génération : Comment construire et passer à l'échelle ?

Découvrez comment mettre en place une plateforme d'IA d'entreprise évolutive, y intégrer la solution propriétaire data et générer un véritable retour sur investissement pour votre entreprise, au-delà des simples gains de productivité individuels.

Pourquoi les projets de marketing agentique s'enlisent dès le premier agent

Un ensemble d'agents IA isolés ne suffira pas à transformer les opérations marketing. Découvrez pourquoi un véritable marketing agentique nécessite des décisions interconnectées, une mémoire persistante d'un cycle à l'autre et des règles métier définies par les responsables marketing afin de permettre une hyper-personnalisation à grande échelle.

Nous améliorons le processus de travail, pas la marge

La plupart des assureurs ont axé leurs programmes d’IA sur le taux de frais. Je suggère qu’ils se concentrent plutôt sur le taux de sinistralité. Deux discussions que j’ai eues au cours des deux dernières semaines m’ont amené à cette conclusion. Le 17 septembre, j’ai animé à Londres une table ronde autour d’un petit-déjeuner consacrée à la disruption provoquée par l’IA dans les domaines de la souscription et du traitement des sinistres, en présence de directeurs des opérations, de responsables du parcours client, de responsables Data et de responsables de la transformation par l’IA issus de plusieurs des plus grands assureurs et courtiers britanniques. La semaine dernière, j’ai participé à une table ronde sur l’assurance organisée par l’INSEAD, et un groupe de participants totalement différent m’a conduit à une conclusion similaire….

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.

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