Archives sur la technologie IA - Page 3 sur 14

L'économie de l'intentionnalité : l'expérience de marque des cadres supérieurs en 2026

Pour comprendre le paysage de 2026, nous devons revenir sur la trajectoire de l'économie de l'expérience au cours des dernières années. Au lendemain de la pandémie, nous avons assisté au phénomène de la « revanche de la présence » : une explosion d'événements de masse, de festivals et d'activités axées sur le bien-être, telles que les marathons, les triathlons et les agendas de réseautage frénétiques dans des cafés bondés. Cependant, cet excès a donné naissance à une nouvelle pathologie : la fatigue sensorielle. Le cadre supérieur de 2026 arrive à des événements saturés d'écrans, de réseautage superficiel et de promesses de productivité sans fin.

Du CDP à la croissance intelligente : comment Data l'IA alimentent la prochaine vague de transformation du marketing

À une époque où chaque interaction avec un client génère un data , la transformation du marketing ne se limite plus à l'adoption de technologies, elle repose désormais sur l'intelligence. La prochaine évolution du Marketing Digital définie par des outils isolés, mais par la manière dont data l'IA convergent de manière transparente pour générer une croissance significative et mesurable.

Livre Artefact « L'avantage de l'IA agentique dans le domaine de la santé : accélérer le marketing centré sur les professionnels de santé dans l'industrie pharmaceutique, de la connaissance à la mise en œuvre »

Artefactnouvel ebook Artefact, intitulé « The Agentic AI Advantage in Healthcare: Accelerating Pharma's HCP-Centric Marketing from Insight to Outcome » (L'avantage de l'IA agentique dans le domaine de la santé : accélérer le marketing pharmaceutique centré sur les professionnels de santé, de l'analyse à la mise en œuvre), démontre que l'IA agentique représente une avancée majeure dans la résolution de ces défis. Alors que l'IA générative traditionnelle se concentre sur la création de contenu, l'IA agentique peut passer à l'action. Elle reçoit des objectifs et des contraintes, raisonne de manière stratégique et exécute des tâches de manière autonome dans le respect des règles de conformité et data approuvées. L'IA agentique fait passer l'IA du statut d'outil de productivité à celui de moteur de performance commerciale.

Livre Artefact « L'ESG en action : transformer data de développement durable data intelligence économique »

Au cours de la dernière décennie, la durabilité est passée d'un aspect secondaire de la réputation des entreprises à un élément central de leur performance commerciale. Artefactnouvel ebook Artefact, ESG in Action, How to convert Environmental, Social, and Governance (ESG) data business intelligence (L'ESG en action : comment convertir les données environnementales, sociales et de gouvernance (ESG) data intelligence économique), documente cette transition à travers des entretiens semi-structurés avec des dirigeants de grandes entreprises internationales telles qu'Accor, Legrand, Tarkett, Ardian, Heineken, Siplec et Schenker, ainsi que des analyses de l'OCDE et data en développement durable et data Artefact.

L'avenir de l'IA agentique reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?

Alors que les entreprises se précipitent pour mettre en œuvre l'IA, la plupart découvrent que leur data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80 % du temps consacré à la mise en œuvre de l'IA est consacré au data et à l'alignement des schémas, ce qui témoigne du fait que les infrastructures ont été conçues pour le stockage et non pour la compréhension. Sans une base qui capture les relations et le sens, les agents resteront puissants, mais aveugles. Les agents IA devenant des participants actifs dans les flux de travail des entreprises, la nature et l'ampleur des data évoluent.

Façonner la stratégie de l'IA dans le secteur de l'énergie et de l'industrie

Au cours des 18 derniers mois, l'"IA générative" a dominé toutes les séances de stratégie des cadres supérieurs. Mais que se passe-t-il si cette conversation n'est plus d'actualité ? Dans les secteurs de l'énergie et de l'industrie, le débat passe rapidement de l'IA générative à l'IA agentique. Il ne s'agit pas d'une simple mise à jour incrémentale, mais d'un nouveau paradigme, qui passe de la simple augmentation des tâches à la réinvention complète des processus industriels de base.

Des publicités contrôlées par l'IA : L'avenir de la publicité

Lorsqu'OpenAI a annoncé Atlas, son nouveau navigateur basé sur le ChatGPT, elle n'a pas simplement lancé un autre produit. Elle a ouvert une porte, une porte qui mène à la prochaine ère de l'interaction homme-machine et, inévitablement, à une nouvelle frontière pour la publicité.

Plateformes de Data pour l'ère agentique

La plupart des entreprises ne sont pas prêtes à remplacer la pile de data l'ère des tableaux de bord par une pile d'IA. La dernière étude State of Data & Analytics de Salesforce indique que 84 % des responsables des data et de l'analyse déclarent que leurs stratégies doivent être complètement révisées avant que les ambitions en matière d'IA puissent aboutir. Les dirigeants estiment que 26 % de leurs data ne sont pas dignes de confiance, seuls 43 % font état de cadres formels de gouvernance des data et environ 50 % n'ont pas confiance dans leur capacité à générer et à fournir des informations en temps voulu. Dans le même temps, 70 % pensent que les informations les plus précieuses sont enfermées dans des data non structurées. La conclusion est simple : l'obstacle n'est pas l'enthousiasme mais les fondations, et ces dernières doivent être modifiées avant que les systèmes agentiques puissent s'étendre.

Enrichir l'expérience du bricolage : Comment ADEO utilise l'IA pour relier le contenu et la connaissance

L'optimisation de l'assortiment est un processus essentiel dans la vente au détail qui consiste à constituer le mélange idéal de produits pour répondre à la demande des consommateurs tout en tenant compte des nombreuses contraintes logistiques. Les détaillants doivent s'assurer qu'ils proposent les bons produits, dans les bonnes quantités et au bon moment. En exploitant les data et les connaissances des consommateurs, les détaillants peuvent prendre des décisions éclairées sur les articles à stocker, sur la manière de gérer les stocks et sur les produits à privilégier en fonction des préférences des clients, des tendances saisonnières et des modèles de vente.