My Blog

Catégorie : Innovations

  • IA : comment passer de l’experimentation à l’adoption à grande échelle ?

    Etude sur l’efficacité de l’IA 

    L’Infosys Knowledge Institute (IKI), l’entité de recherche d’Infosys (NSE, BSE, NYSE : INFY), société de conseil numériques de nouvelle génération, dévoile son étude sur l’efficacité de l’IA à ce jour.

    Intitulé Infosys AI Business Value Radar, ce rapport repose sur une enquête menée auprès de 3 240 entreprises à travers le monde, couvrant 132 cas d’usage IA dans différents secteurs.
    Il met en évidence une évolution significative dans le déploiement de l’IA : de plus en plus d’organisations passent de l’expérimentation à une adoption à grande échelle, en raison de la diminution des coûts et de l’augmentation des taux de réussite. 

    L’étude révèle que 19 % des cas d’usage IA atteignent pleinement leurs objectifs commerciaux, tandis que 32 % les atteignent partiellement. Elle indique que les organisations qui privilégient des cas d’usage IA à forte valeur transformationnelle ont plus de chances d’atteindre leurs objectifs.
    À mesure que les coûts de l’IA continueront de baisser, ces cas d’usage transformationnels devraient générer des résultats commerciaux encore plus probants.
    De plus, des stratégies de gestion du changement bien conçues, associées à des programmes de formation solides, augmentent le taux de réussite des déploiements IA jusqu’à 18 points de pourcentage. 

    Ces résultats soulignent le potentiel croissant de l’IA d’entreprise pour générer de la valeur, à condition d’adopter des mesures fortes, notamment en redéfinissant les processus métiers, en renforçant la formation des employés et en optimisant l’architecture des données. 

    Voici les principaux résultats du rapport Infosys AI Business Value Radar : 

    Les industries les plus performantes 

    • Les secteurs à forte expertise intellectuelle et technique, tels que les services professionnels, les sciences de la vie, les hautes technologies, les télécommunications et l’assurance, enregistrent les meilleurs résultats avec l’IA. 

    • Les services financiers sont l’unique secteur « intellectuel » dont la performance IA est légèrement inférieure à la moyenne, en raison des contraintes réglementaires et des défis liés à la modernisation des data. 

    • En revanche, certains secteurs peinent à obtenir des résultats constants avec l’IA, notamment le tourisme et l’hôtellerie, l’industrie manufacturière, la grande distribution et le secteur public. 

    Cas d’usage les plus courants 

    • L’IT, les opérations, ainsi que la gestion des installations et des infrastructures sont les cas d’usage IA les plus répandus, adoptés par 38 % des entreprises interrogées. 

    • Ils sont suivis par la cybersécurité, la résilience et le développement logiciel, qui concernent 30 % des répondants. Les cas d’usage dans ces catégories ont 10 à 15 % de chances supplémentaires de réussir. 

    • Viennent ensuite les applications en marketing, service client et ventes. 

    • Enfin, les applications spécifiques à chaque industrie – telles que le traitement des sinistres dans l’assurance ou les essais cliniques dans la recherche médicale – ont un fort impact sur l’amélioration des opérations métier. Ces cas d’usage nécessitent généralement une transformation en profondeur des données et de l’architecture technique. 

    Gestion du changement 

    • Seules 16 % des entreprises ont mis en place une gestion du changement et une formation des employés efficaces en matière d’IA. 

    • Les entreprises qui ont déjà engagé des actions en faveur de l’IA peuvent doubler leurs chances de succès en investissant pleinement dans la préparation des collaborateurs. 

    Voici les principales recommandations mises en avant dans le rapport ; ce dernier propose cinq étapes essentielles pour devenir une entreprise AI-first et maximiser la valeur de ses déploiements IA : 

    1. Accélérer l’adoption de l’IA agentique pour transformer les modèles opérationnels. 

    2. Accélérer l’innovation en expérimentant simultanément à travers un modèle d’AI Foundry et d’AI Factory. 

    3. Former les employés pour améliorer le succès des cas d’usage IA (jusqu’à +18 points) 

    4. Adopter une approche Produit pour soutenir les modèles opérationnels IA. 

    5. Créer un comité de gouvernance IA afin de réduire les risques et améliorer la responsabilité. 

    Pour accéder au rapport complet c’est ici 

  • Accélération, mutation, ralentissement …le futur de la fonction Marketing

    Le futur de la fonction Marketing

    PwC, en collaboration avec l‘ADETEM et BVA Xsight, a mené une étude sur le futur de la fonction marketing à l’horizon 2034.
    Cette étude, qui combine une enquête quantitative et un atelier de design fiction, offre une vision prospective des évolutions possibles de ce champ d’activité, à travers 3 mondes envisagés :

    • le monde SLOW est un monde de décroissance qui ralentit, où les États se recentrent sur le local et les entreprises jouent un rôle sociétal accru.
    • le monde MUTATE correspond à un monde de croissance réglementée, où la mutation écologique s’amorce, avec des engagements collectifs et des modèles de consommation alternatifs.
    • le monde PACE décrit un monde où l’accélération technologique se poursuit, avec une mondialisation renforcée et un Marketing qui devient hyper personnalisé et immersif.

    Pour accéder à l’étude complète c’est ici 

  • Comment les e-commerçants peuvent-ils tirer parti de l’IA ?

    L’impact de l’ia generative dans le e-commerce

    Selon Ferdinand Piette – Machine Learning Scientist, PhD, Sensefuel

    L’intelligence artificielle s’impose comme un moteur clé de l’innovation numérique, redéfinissant les usages et les attentes dans le e-commerce.
    De la personnalisation en temps réel à l’optimisation des recommandations, elle repousse les limites de l’expérience client. Parmi ses avancées les plus marquantes, l’IA générative (GenAI) s’est imposée comme un levier stratégique, offrant des interactions plus naturelles et ouvrant de nouvelles opportunités commerciales. Dans un marché hautement concurrentiel, elle représente un atout différenciant.
    Mais comment les e-commerçants peuvent-ils en tirer parti ? Quels défis doivent-ils anticiper ?

    1 – Les champs d’application de la GenAI dans le e-commerce sont nombreux

    Du moteur de recherche interne aux campagnes marketing, en passant par l’analyse des données clients, l’IA générative redéfinit en profondeur l’expérience d’achat en ligne. Son intégration dans les différents leviers du e-commerce permet d’optimiser l’engagement, d’accélérer la production de contenus et d’affiner la prise de décision. 

    Une conversation client optimisée

    Grâce à sa compréhension avancée du langage naturel, l’IA générative rend les interactions conversationnelles pour guider les visiteurs en quête d’un produit précis. Les moteurs de recherche internes et les assistants virtuels analysent et reformulent les requêtes complexes pour fournir la solution et les conseils les plus appropriés, comme le ferait un vendeur en magasin.
    De plus, en s’adaptant au style et au langage de chaque utilisateur, elle renforce l’engagement client et personnalise davantage l’échange.

    Une transformation de la production et de la gestion du contenu

    L’IA générative transforme la création de contenu en permettant aux e-merchandiseurs de rédiger plus rapidement des descriptions de produits claires et engageantes. Les campagnes marketing gagnent également en impact grâce à des newsletters et des annonces publicitaires adaptées aux profils clients.
    En produisant du contenu sur mesure à grande échelle, tout en ajustant le ton et la langue selon les segments de clientèle, les e-commerçants captent l’attention de diverses audiences, renforcent leur présence sur différents marchés et maximisent leur portée.

    Une exploitation avancée des données pour une stratégie affinée

    L’IA générative ouvre de nouvelles perspectives en analysant de vastes volumes de données textuelles, visuelles ou audio. Jusqu’ici, ces informations étaient difficilement exploitables à grande échelle en raison de leur complexité. Désormais, il devient possible d’identifier des tendances émergentes, d’analyser le sentiment client et de détecter des signaux faibles révélateurs d’opportunités ou de risques.
    Cette capacité d’analyse avancée permet aux e-commerçants d’ajuster leurs stratégies en temps réel, en s’appuyant sur une vision plus précise du marché et des attentes clients.

    Les champs d’application de l’IA générative dans le e-commerce montrent déjà des résultats concrets et significatifs, notamment en matière de conversation personnalisée, de gestion du contenu et d’analyse des données. Mais pour bien comprendre l’ampleur de ces avancées et en saisir tout le potentiel, il est essentiel de revenir aux origines de cette technologie. D’où vient l’IA générative ? Comment fonctionne-t-elle, et quelles sont les bases techniques qui lui permettent de transformer des interactions et processus dans le secteur du e-commerce ? Avant de discuter des défis qu’elle présente, penchons-nous sur les fondements de cette révolution technologique.

    2 – l’IA générative, une révolution technologique

    Depuis l’essor de ChatGPT en 2022, la GenAI suscite un intérêt croissant, tant auprès du grand public que des entreprises. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui s’appuie sur le Machine Learning pour analyser des données structurées et identifier des schémas, la GenAI va plus loin : elle repose sur des modèles avancés, capables de créer du contenu original – textes, images, vidéos – à partir de données non structurées, notamment en langage naturel. Cette capacité ouvre de nouvelles perspectives, notamment dans le traitement automatique du langage, où elle dépasse les approches classiques fondées sur des analyses grammaticales et statistiques.

    L’IA générative : d’où vient-elle et comment fonctionne-t-elle ?

    Si l’IA générative telle qu’on la connaît aujourd’hui est récente, ses origines remontent à 2014. À l’époque, des chercheurs explorent des modèles dits seq2seq, capables d’encoder du texte sous forme de vecteurs numériques, de les manipuler mathématiquement, puis de les retransformer en texte. Initialement utilisés pour la traduction automatique, ces modèles donnent naissance aux premières représentations de langage (word embeddings) comme Word2Vec ou GloVe, posant ainsi les bases du search vectoriel.

    Le tournant majeur intervient en 2017, lorsque des chercheurs de Google publient l’article scientifique « Attention Is All You Need ». Ils démontrent que les modèles seq2seq peuvent être simplifiés en ne conservant que leur mécanisme d’attention, ouvrant la voie aux Large Language Models (LLM). Dès lors, Google (avec BERT en 2018) et OpenAI (avec GPT-2 en 2019) développent les premiers modèles capables de prédire les mots manquants dans un texte et d’anticiper la suite d’une phrase.

    Il faut toutefois attendre la fin 2022 pour que ces modèles se démocratisent auprès du grand public, avec la mise en ligne de ChatGPT par OpenAI. Cette interface conversationnelle, exploitant le LLM GPT-3.5, révèle à une échelle inédite les capacités de génération de texte de ces modèles, marquant un véritable tournant dans l’adoption de l’intelligence artificielle générative.

    Les limites des LLM et la génération d’hallucinations

    Les LLM ne réfléchissent pas, ils prédisent. Entraînés à compléter des textes en analysant des millions de données issues de livres, articles et forums, ces modèles apprennent à deviner les mots manquants pour reconstituer des phrases cohérentes. Leur objectif est de fournir des réponses qui correspondent aux attentes de l’utilisateur, en générant les mots les plus probables selon le contexte. Mais cette méthode présente des limites, notamment en cas d’hypothèses erronées. Par exemple, si la question repose sur une affirmation incorrecte – « La Terre est plate, peux-tu m’expliquer pourquoi ? » – le modèle tentera de répondre sans remettre en question cette assertion. Même si les LLMs actuels intègrent presque tous des sécurités pour limiter ces hallucinations, il est important de rappeler que leur conception même repose sur des probabilités et des corrélations statistiques. Autrement dit, ces modèles sont, par nature, sujets à ce type de limitations et de biais.

    Contrairement à ce que l’on pourrait penser en lui attribuant une forme de raisonnement, un LLM n’analyse pas les idées, il extrapole. Il ne génère pas de nouvelles informations à partir de rien, mais reformule, organise et structure les données qu’il reçoit. Ainsi, il est impossible de créer un contenu pertinent comme une fiche produit, par exemple, sans données préexistantes et qualifiées telles que la marque, la taille ou la couleur.

    L’émergence du modèle agentic : vers une IA plus fiable ?

    Pour dépasser ces limites, les chercheurs explorent une nouvelle approche : les modèles multi-agents. Plutôt que de s’appuyer sur un seul LLM, cette méthode fait coopérer plusieurs agents spécialisés, avec différents points de vue, différents champs d’expertise. Chacun peut traiter un aspect spécifique d’une requête, interagir avec des bases de données externes et apporter un contrôle sur les réponses finales générées.

    Ce principe repose sur une idée clé : le tout est plus grand que la somme des parties. En confrontant plusieurs points de vue et en intégrant des mécanismes de vérification, ces systèmes pourraient réduire les erreurs et améliorer la pertinence des réponses. La coopération entre plusieurs LLM ou agents permet ainsi de faire émerger un comportement global qui semble plus intelligent et cohérent que ce qu’il serait possible d’obtenir avec un seul modèle isolé.

    L’IA générative évolue rapidement, mais elle reste avant tout un outil. Bien employée, elle ouvre des perspectives fascinantes pour les e-commerçants. Toutefois, il est important de se rappeler qu’elle imite l’intelligence sans jamais réellement la comprendre. Son adoption implique de relever plusieurs défis techniques, éthiques et organisationnels afin de garantir une mise en œuvre optimale.

    3- Les défis à surmonter pour les e-commerçants

    Bien que l’IA générative offre des opportunités considérables, son adoption par les e-commerçants ne se fait pas sans défis. Le premier obstacle majeur est l’intégration de cette technologie aux systèmes existants. En effet, l’adoption de la Gen AI peut exiger des ajustements significatifs des infrastructures techniques en place. Les e-commerçants doivent garantir que les nouveaux outils s’intègrent parfaitement avec leurs plateformes e-commerce, leurs CRM et autres systèmes de gestion de données.

    Ensuite, les questions éthiques et de gouvernance deviennent essentielles. Les modèles d’IA générative peuvent parfois être biaisés, ce qui risque d’altérer la pertinence des résultats ou de poser des problèmes en matière de protection des données personnelles. La gestion de la confidentialité des informations collectées, ainsi que l’alignement des conseils générés avec les attentes des clients, sont des enjeux majeurs qui nécessitent une attention particulière.

    Enfin, la gestion du changement représente un autre défi crucial. L’implémentation de l’IA générative nécessite souvent une montée en compétences des équipes et un accompagnement dans l’adoption de ces nouveaux outils. Convaincre les parties prenantes internes et assurer une formation adéquate des équipes sont des étapes clés pour garantir une utilisation optimale de ces technologies.

    L’IA générative : un tournant pour l’e-commerce

    Plus qu’une simple évolution technologique, l’IA générative redéfinit les standards du e-commerce en transformant aussi bien l’expérience client que la performance commerciale. Loin d’un effet de mode, elle s’impose déjà comme un levier de différenciation. Mais son adoption ne va pas sans défis : intégration, gouvernance des données et adaptation des organisations sont autant d’enjeux à anticiper pour en exploiter pleinement le potentiel. Dans un marché où chaque interaction compte, les e-commerçants capables d’intégrer ces avancées avec intelligence disposeront d’un véritable avantage concurrentiel.

  • Les évènements incontournables du 18 au 27 mars 25 : Cybersec solutions IA. Cloud – L’évolution du modèle agence – L’IA générative au service d’une communication authentique …

    Mardi 18 MARS 

    MERCREDI 19 MARS

    JEUDI 20 MARS

    MERCREDI 26 MARS

    JEUDI 27 MARS 

  • One To Monaco eCommerce- Retail 2025 : les Temps Forts

    One to One Monaco : pour un retour aux fondamentaux du commerce 

     » Entre pression économique, obligations écologiques et instabilité géopolitique, le marché est sous tension et il va le rester. La conséquence pour les acteurs du commerce est une obligation de résultats et d’efficacité.
    Face à un consommateur qui ressemble plus à un expert qu’à un client, l’offre doit être claire et le parcours impeccable » explique Sonia Mamin Po–usset, Directrice Evènements One To One Retail ECommerce. Le ton est donné.

    Retour sur les temps forts que j’ai retenus lors de cet évènement  :

    👉les chiffres clés du eCommerce par La Fevad
    👉 Retour d’experience de l’IA avec LeBonCoin
    👉 Verbatims des intervenants lors des keynotes et des Masterclass 
    👉 Les startups à suivre 

    1- Les Chiffres Clés du eCommerce 

    Pour la 14ème année consécutive, la Fédération du e-commerce et de la vente à distance (Fevad) publie les résultats issus de son enquête sur le moral des e-commerçants français et européens. Cette étude, réalisée par Toluna–Harris Interactive pour la Fevad et LSA, auprès de 114 dirigeants de sites de e-commerce en France et de 113 dirigeants européens (Belgique, Italie, Allemagne et Espagne) marque un début de retournement par rapport à 2024.
    Retour sur la keynote d’ouverture avec Marc Lolivier, Délégué Général de la FEVAD 

    Plus optimistes qu’en 2024, les e-commerçants considèrent que leur secteur va croître en 2025

    Plus de deux dirigeants interrogés sur trois abordent 2025 dans un état d’esprit stable ou positif et la part de ceux qui se déclarent plus optimistes que pessimistes l’emporte nettement : 34% contre 25% en France et 43% contre 24% à l’échelle européenne. Ce revirement est nourri par une perception positive de la croissance du e-commerce en 2025.
    Ainsi, en France, 38% des dirigeants (+10 points en un an) estiment que le marché sera plus porteur et ils sont encore plus nombreux à partager cette vision à l’échelle européenne (41%, + 9 points).

    Avec des perspectives de meilleurs résultats financiers en 2025, les entreprises du e-commerce prévoient d’investir, notamment à l’international

    S’agissant de leur propre situation, l’optimisme est encore plus marqué chez les e-commerçants; près de 6 sur 10 envisagent une croissance du chiffre d’affaires de leur entreprise en 2025. Cette tendance est davantage marquée en France (64%, + 6 points en un an). Un dirigeant sur 10 s’attend même à une forte croissance cette année. Logiquement, les e-commerçants prévoient une amélioration de leur performance financière en 2025 et une croissance de la marge nette.

    Parmi les investissements, sans surprise , l’IA Générative avec 69 % en France, et les conditions de paiement Buy now Pay later .

    Les grandes tendances qui se dégagent en 2025 : 

    > La déconsommation
    63 % Des participants que le comportement vis à vis de la déconsommation devrait s’accentuer, Son objectif est de diminuer l’impact environnemental.

    > L’engouement pour la seconde main et la revente sur Internet
    Parmi les phénomènes de consommation qui s’installent, les achats de seconde main auxquels ont recours une large majorité des consommateurs en ligne. Ils constituent constituent un choix avant tout économique.

    > La montée en puissance des retailers asiatiques avec Shein et TEMU qui séduisent toujours plus de clients grâce à leurs prix cassés et leur intense marketing. Emblèmes de la surconsommation, les deux enseignes séduisent de plus en plus les clients à la recherche de bonnes affaires, au point de figurer largement en tête des enseignes dans lesquelles les Français ont le plus augmenté leurs dépenses en 2024.

    > Autre grande tendance : la cybersécurité 

    Les dirigeants restent très vigialnts. Les cyberattaques constituent un de leur plus gros risque. Une majorité écrasante estime que les tentatives de cyber-attaques devraient augmenter au cours de l’année. Face à cette menace, plus de 9 entreprises sur 10 ont ainsi renforcé leur politique protection au cours des derniers mois.

    Retour d’xperience de l’IA avec LeBonCoin

    « Comment l’intelligence artificielle a permis à la plateforme de faciliter le quotidien des français » Antoine Jouteau, CEO LebonCoin

    L’obsession de son dirigeant ? La simplicité, le pragmatisme et l’efficacité de sa plateforme.

    Pour rappel LeBonCoin c’est :
    . 1 million/ jour de transactions
    . 17 millions de français inscrits
    . 84 Millions d’annonces en ligne
    L’IA est utilisée pour les équipes informatiques dans le cadre d’automatisation :
    . 5000 tests de compatibilité 
    . 400 mises à jour / jour 

    Parmi les cas d’usage : Le dépôt automatique de l’annonce. Désormais, les utilisateurs peuvent utiliser l’IA mise à disposition sur l’application pour générer facilement et rapidement le descriptif de leur annonce, à partir d’une photo et d’un titre. Ainsi,si elle est utilisée, l’IA génèrera :

    • les caractéristiques du bien dans un texte détaillé
    • le prix pertinent suggéré en fonction du prix d’annonces similaires
    • les modes et poids de livraison recommandés

     

    Verbatims des intervenants lors des keynotes et masterclass

     » Avec l’IA, le client est lui aussi de plus en plus intelligent. Il sait parfois mieux que nous, ce qu’il recherche et est capable de s’informer sur tous les aspects des produits. » Lisa Nakam, directrice générale associée de Jonak.

    « IA et RSE ne s’opposent pas. L’IA est un outil. LA RSE, un sujet de fond. La RSE bénéficie des innovations IA. «  Lisa Nakam, directrice générale associée de Jonak.

    « L’IA prend tout sons sens quand elle est utilisée au service du quotidien des Français » Antoine Jouteau PDG LeBonCoin

    « Il faut assumer d’être populaire. L’IA est aussi une position assumée pour améliorer notre service »  Antoine Jouteau PDG LeBonCoin

     » Après plusieurs années d’innovations majeures, notamment avec l’IA, nous entrons dans une phase où l’innovation doit être mise au service de l’essentiel. » Sonia Mamin, Directrice du One to One Monaco

     » Pour répondre aux expériences clients toujours plus personnalisées, nous utilisons l’IA mais c’est essentiel d’en garder le contrôle.  » Corentin Dupouy Automotive Global Brand

     » L’optimise des eCommerçants Français ?  je dirais que nous gardons le panache, voir une certaine arrogance face à l’environnement incertain » Marc Lolivier, DG de la FEVAD

    Les startups à suivre 

    Le Village Startups réunissait 21 startups innovantes .
    Ces jeunes entreprises ont été sélectionnées pour leur capacité à répondre aux défis actuels du retail et de l’e-commerce, notamment en matière d’expérience client, d’acquisition, de fidélisation, de paiements, de gestion et sécurisation des données, de traçabilité, de RSE, d’IA et de big data.

    Voici la liste des startups sélectionnées :

    Parmi elles, j’ai retenu deux d’entre elles : Klark et Reutec cette dernière avec OPOPOP ont particulièrement retenu mon attention pour leur potentiel de croissance et leur engagement écologique.

    KLARK
    👉 Pitch : optimiser les délais de réponses dans les centres de contacts
    👉Solution : #IA générative
    👉Chiffre clé : 1 million de problèmes résolus en 2024

    REUTEC 
    👉 Pitch : Le colis réutilisable adapté à votre logistique
    👉Solution : Les clients utilisent les colis réutilisables des e-commerçants ! Après réception, ils le replient et le déposent en boîte aux lettres jaune La Poste sans rien payer.
    👉Chiffre clé : 1,7milliards de colis à usage unique

     

  • Etude Fevad « Achats & e-Commerce B2B » : gagner en autonomie

    Achats B2B :
    Des clients professionnels qui souhaitent
    gagner en autonomie avec les services numériques

    La Fevad a présenté ce jeudi 6 février les résultats d’une nouvelle étude réalisée par Next Content sur l’e-commerce et les services numériques dans les pratiques d’achats B2B.

    Cette étude analyse la place du numérique dans les échanges avec les fournisseurs, la place des nouveaux services conversationnels notamment alimentés par l’IA et celle des services mobiles. Elle analyse également le parcours d’achat e-commerce dans le cadre d’une commande professionnelle et remonte les attentes prioritaires des acheteurs.

    L’étude révèle que 79% des acheteurs sont très satisfaits de la facilité et de la rapidité pour passer commande lors de leur dernier achat en ligne (réalisée pour une grande majorité parmi les enseignes participantes à ce projet d’étude mutualisée).

    Mais au-delà de cette dernière expérience, de manière plus générale, dans leurs pratiques d’achats, beaucoup d’acheteurs souhaiteraient pouvoir gagner encore en autonomie via des services en ligne ou solutions numériques proposés par les fournisseurs dans le cadre de leurs achats professionnels, et notamment pour suivre la commande et sa livraison, rechercher un produit ou même plus facilement passer commande.

    Ainsi, 51% des acheteurs interrogés aimeraient être plus autonomes dans leur suivi de commande grâce à des services en ligne sur Internet ou bien des solutions numériques de fournisseurs, 48% pour faciliter la recherche d’un produit ou d’un service, 44% pour faire une demande de devis. Cela souligne que même sur ces fondamentaux, les services en ligne ne sont toujours pas généralisés et que l’expérience en ligne peut encore progresser aux yeux des acheteurs.

    L’amélioration de la recherche et de l’information produit, au premier rang des attentes pour gagner en autonomie

    Cela se confirme quand on regarde les attentes prioritaires vis-à-vis des fournisseurs en matière de services en ligne. Elles se situent au niveau de la facilité à trouver le produit ou le service (moteur de recherche notamment) et dans la qualité de l’information produit pour s’assurer que celui-ci correspond bien à leurs besoins.

    La complexité des achats professionnels, la nécessité de s’assurer que le produit est bien adapté à son besoin, que la livraison sera faite dans les délais… sont notamment des raisons qui expliquent que l’autonomie client est souvent partielle dans le cadre d’achats professionnels, y compris quand la commande est finalement passée en ligne auprès d’un site e-commerce. Dans le cadre de leur dernier achat en ligne, 42% des acheteurs avaient ainsi échangé avec le fournisseur en amont, pendant ou après la commande. Le taux monte à 50% quand l’acheteur évolue dans une grande structure (250 salariés ou plus).

    Ainsi, en B2B, le besoin de support humain reste encore très important, y compris dans le cadre d’un achat e-commerce. La possibilité de contacter à tout moment un conseiller par chat ou visio lors de la commande en ligne constitue d’ailleurs une attente très partagée (22% au global, 28% parmi les acheteurs des structures de 250 salariés ou plus).

    L’IA, une des clés de résolution de l’équation : plus d’autonomie pour l’acheteur via le numérique mais une attente de support client

    La moitié des acheteurs interrogés a déjà utilisé des services de conversation automatisés de type Chatbot sur des sites et applications (60% pour ceux qui ont moins de 50 ans) et un tiers environ (34%) dans le cadre de leurs achats professionnels.

    Parmi ceux qui ont déjà utilisé ou qui connaissent les Chatbots, les usages sont déjà significatifs en ce qui concerne la prise d’informations. Mais la prudence est de mise quand on entre dans les phases transactionnelles.
    29% des acheteurs ont déjà demandé une information ou un conseil sur un produit ou un service à l’un de leurs fournisseurs via un Chatbot et 14% trouvent que c’est un moyen très intéressant. Les taux ne sont plus que de 11% et 10% quand il s’agit d’engager une commande.

    L’automatisation d’une partie de ce support et de la relation client via les Chatbots peut-elle constituer une réponse pour les fournisseurs ?
    Comme on le constate sur le graphique ci-dessus, cela ne constitue pas, pour le moment une priorité pour les acheteurs car ils ne reconnaissent pas aux robots la capacité à apporter une réponse pertinente et avec un haut niveau de fiabilité. Faute d’une confiance suffisante, l’attente d’un échange direct avec un conseiller demeure.

    L’amélioration via l’IA Générative de ces solutions de relation client automatisée peut conduire à faire bouger les curseurs de l’hybridation digital / humain dans ce domaine des achats professionnels, sachant qu’une majorité des acheteurs B2B ont déjà l’expérience de ces technologies. Près de la moitié de ceux que nous avons interrogés a déjà utilisé ou testé une solution d’IA Générative, au premier rang desquelles ChatGPT (44%).

    Pour le moment, peu d’acheteurs ont déjà utilisé ces technologies IA dans le cadre de leurs achats professionnels. Parmi les 6 usages possibles que nous avons testés, aucun ne concerne plus de 10% des acheteurs utilisant ou connaissant ces technologies. Les taux les plus élevés sont les demandes de conseils pour bien choisir ou l’aide pour rédiger une réclamation auprès d’un fournisseur. Mais plus de 40% de ces acheteurs utilisant ou connaissant ces technologies sont intéressés pour les utiliser dans ce cadre mais aussi pour décrypter des notices produits ou mieux comparer les offres.

    Au niveau des usages d’IA Générative, l’effet âge est très marqué.

    62% des acheteurs de moins de 35 ans ont déjà utilisé ChatGPT contre seulement 33% pour ceux de 50 ans et plus. Le renouvellement des générations parmi les acheteurs peut donc être le ferment d’une forte transformation de la relation client / fournisseur avec un acheteur augmenté à l’IA, sachant que les fournisseurs investissent aussi désormais dans des projets de conseillers augmentés.

  • L’IA révolutionne les secteurs réglementés comme la finance, la santé et l’énergie, mais à quel prix ?

    Quelles sont les bonnes pratiques pour une IA conforme et sécurisée ?

    Selon Antony Derbes, Président d’Open Lake Technology

    L’intelligence artificielle (IA) redessine en profondeur les stratégies des entreprises évoluant dans des secteurs hautement réglementés comme la finance, la santé ou l’énergie. Ses capacités de traitement massif de données et d’automatisation promettent des gains de performance inédits, mais posent aussi des questions fondamentales sur la conformité et la gestion des risques.
    Comment tirer parti de cette technologie tout en respectant un cadre réglementaire en constante évolution ?

    Un enjeu de conformité accru par l’IA

    Les nouvelles réglementations, comme le futur AI Act de l’Union européenne, imposent des exigences de transparence, de responsabilisation et de contrôle renforcés sur les systèmes d’IA. Dans les secteurs soumis à des normes strictes, les entreprises doivent s’assurer que leurs modèles d’IA respectent des principes éthiques et légaux pour éviter tout risque juridique et réputationnel. Cela implique une documentation rigoureuse des processus d’apprentissage et de décision, mais aussi une validation régulière des algorithmes.

    Les régulateurs exigent également une maîtrise accrue de l’explainability, c’est-à-dire la capacité à expliquer comment un modèle d’IA arrive à une décision. Cette exigence est d’autant plus importante dans des secteurs où les erreurs peuvent avoir des conséquences lourdes, comme un refus de crédit injustifié, une erreur de diagnostic médical ou une fausse alerte en cybersécurité.

    Les bonnes pratiques pour une IA conforme et sécurisée

    Pour concilier innovation et respect des normes, plusieurs stratégies peuvent être mises en place :

    👉Auditabilité et traçabilité : Il est crucial de garantir une transparence maximale des algorithmes en documentant les données utilisées, les critères de décision et les modélisations employées.

    👉Protection des données : L’IA repose sur l’exploitation de volumes massifs de données. Assurer l’anonymisation et la sécurisation des informations sensibles est essentiel pour éviter les violations de la RGPD et autres lois de protection des données.

    👉Détection et correction des biais : Les biais algorithmiques peuvent entraîner des discriminations involontaires. Des systèmes de surveillance et des audits réguliers permettent de limiter ces risques et d’assurer l’impartialité des décisions prises par l’IA.

    👉Encadrement réglementaire anticipé : La mise en conformité d’un système IA après son déploiement peut être coûteuse et difficile. Anticiper les futures obligations permet d’éviter des ajustements lourds et inadaptés.

    Une réglementation en mutation, un enjeu de compétitivité

    Si les contraintes légales peuvent apparaître comme un frein à l’innovation, elles constituent aussi une opportunité pour les entreprises qui sauront les transformer en avantage compétitif. Une gouvernance IA robuste et une approche proactive de la conformité permettent non seulement de réduire les risques juridiques, mais aussi de gagner en crédibilité et en attractivité vis-à-vis des clients et des investisseurs.

    Les entreprises qui se préparent dès maintenant à intégrer l’IA de manière responsable et éthique seront mieux armées pour s’adapter aux futures exigences réglementaires. Elles bénéficieront également d’une adoption plus sereine de cette technologie, sans risquer de se retrouver bloquées par des restrictions soudaines ou des scandales liés à un manque de contrôle.

    En fin de compte, la question n’est pas de savoir si les entreprises doivent adopter l’IA, mais comment elles peuvent le faire de manière responsable et durable, en conciliant innovation et respect des normes. Celles qui sauront maîtriser ces enjeux auront une longueur d’avance sur leurs concurrents et contribueront à façonner un environnement technologique plus fiable et sûr pour tous.

  • Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle notre façon de travailler ?

    Comment l’intelligence artificielle transforme-t-elle notre façon de travailler ?

    Selon les conclusions du Work Relationship Index 2024, commandité par HP

    Cette question est au coeur de l’AI Action Summit 2025, qui se tiendra les 10 et 11 février à Paris, avec un axe de travail dédié intitulé « L’avenir du travail ». Selon les conclusions du Work Relationship Index 2024, commandité par HP et menée auprès de plus de 15 000 personnes dans 12 pays, 53 % des knowledge workers* français utilisent l’IA dans leur activité professionnelle, un bond significatif par rapport aux 33 % enregistrés en 2023. Cette étude, qui explore la relation des Français avec leur travail, révèle que cette nouvelle technologie contribue à alléger les tâches quotidiennes, tout en offrant des opportunités inédites d’engagement et d’équilibre entre vie personnelle et professionnelle. 

    L’IA, un atout incontournable pour les employés français 

    Plus d’un travailleur sur deux en France intègre désormais l’intelligence artificielle dans ses tâches professionnelles, ce qui illustre son rôle croissant dans l’amélioration des conditions de travail. 

    Parmi les utilisateurs, 73 % estiment qu’elle facilite leur travail, une proportion qui atteint 83 % chez les dirigeants. En outre, 68 % y voient une opportunité de s’investir davantage dans leurs activités professionnelles, tandis que 60 % considèrent qu’elle joue un rôle clé dans leur équilibre entre vie personnelle et vie professionnelle. 

    Cependant, l’étude révèle également un potentiel encore inexploité : 39 % des employés n’utilisant pas encore l’IA reconnaissent qu’elle pourrait les aider à améliorer leur relation au travail. 

    La Gen Z, moteur générationnel de l’utilisation de l’IA 

    En France, l’utilisation de l’IA varie fortement selon les générations, avec la Génération Z se positionnant comme le moteur principal de son adoption. En effet, 80 % des actifs de la Génération Z intègrent l’IA dans leurs activités professionnelles, un chiffre bien supérieur à celui des Millennials (60 %), de la Génération X (46 %) et des Boomers (29 %). Cette dynamique place les jeunes générations au centre de la transformation numérique, ce qui démontre leur capacité à s’approprier rapidement des outils technologiques qui redéfinissent les environnements de travail. 

    L’IA, la clé d’une carrière boostée, mais un défi pour les entreprises 

    En France, 58 % des utilisateurs de l’IA considèrent qu’une meilleure compréhension de cette technologie constitue un véritable accélérateur pour leur carrière. Cependant, un frein persiste : un tiers des knowledge workers* (36 %) estime que leur entreprise ne propose pas de formation adaptée pour garantir son utilisation optimale. Ces chiffres mettent en lumière l’importance pour les entreprises de développer des programmes de formation sur l’IA, afin de répondre aux attentes de leurs collaborateurs et de maximiser les bénéfices liés à cette technologie. 

  • Les évènements incontournables du 3 au 6 février : FUTURE OF DATA & AI – Marketplace Connect – The Good Forum Luxe Durable…

    MARDI 4 FÉVRIER 

    MERCREDI 5 FÉVRIER 

     

     

  • Finance : l’engouement pour l’IA

    Les décideurs financiers plébiscitent l’IA générative pour prendre des décisions stratégiques 

    Etude réalisée par OpiniumWay pour Taulia

    Quelle est la perception et l’usage de l’IA et l’IA Generative par les décideurs financiers ?

    Taulia , fournisseur de technologies financières spécialisé dans les solutions de gestion de fonds de roulement (groupe SAP), dévoile une étude sur la perception et l’usage de l’IA et l’IA Generative par les décideurs financiers. Cette étude mondiale menée auprès de 600 dirigeants financiers, révèle que les analyses générées par l’IA sont devenues un pilier incontournable des processus décisionnels des responsables financiers. Les résultats de cette étude indiquent ainsi que l’IA s’impose comme la pierre angulaire de la prise de décisions stratégiques des dirigeants financiers seniors.

    L’IA au cœur des décisions stratégiques : un puissant levier pour les dirigeants financiers 

     À l’échelle mondiale, l’intelligence artificielle s’impose comme une ressource clé pour les dirigeants financiers :

    –57 % d’entre eux déclarent s’appuyer sur les informations générées par l’IA pour éclairer leurs décisions stratégiques,  

    – Une proportion supérieure à celle des données internes (48 %), externes (46 %), du jugement personnel (35 %) ou encore des contributions des collègues (32 %).  

     Cet engouement s’accompagne d’une forte anticipation de son rôle croissant : 85 % des dirigeants à travers le monde s’attendent à une augmentation significative de l’influence de l’IA sur leurs processus décisionnels dans les 12 prochains mois. 

    Screenshot

    En France, cette tendance se concrétise également.

    52 % des décideurs financiers estiment que l’IA a une influence majeure sur la prise de décisions dans leurs fonctions. Parmi les entreprises ayant déjà adopté l’IA ou prévoyant de l’implémenter, 52 % considèrent que cette technologie contribuera à améliorer l’efficacité opérationnelle. Par ailleurs, près de 9 décideurs financiers sur 10 (85 %) déclarent utiliser ou envisager d’intégrer l’IA dans leurs fonctions financières au cours de l’année prochaine, confirmant une transformation numérique stratégique au service de la fonction métier. 

     L’IA, un moteur de performance et de confiance  

    L’IA est désormais une composante clef des départements financiers. 60 % des dirigeants financiers à travers le monde travaillent déjà au sein d’équipes intégrant l’IA, et 92 % prévoient d’en élargir l’utilisation dans les 12 prochains mois. Les applications les plus courantes concernent la gestion des stocks et des chaînes d’approvisionnement (48 %), ainsi que l’automatisation et l’optimisation des processus (46 %). Lorsqu’il est demandé aux responsables financiers seniors quels domaines bénéficient le plus de l’IA, 47 % citent l’automatisation des processus et 45 % la prévision de trésorerie. L’adoption de l’IA est encore plus prononcée dans les grandes entreprises (62 %) comparé aux entreprises de taille intermédiaire (39 %). 

    En France, les applications les plus plébiscitées de l’IA sont les suivantes : 

    – Automatisation et efficacité des processus : 61 % des répondants font totalement confiance à l’IA pour améliorer ces aspects.

    – Gestion des stocks et des chaînes d’approvisionnement : 48 % des responsables financiers seniors confirment s’appuyer sur cette technologie dans ces domaines stratégiques.
    – Prévision de trésorerie : 42 % des décideurs financiers considèrent les analyses générées par l’IA comme une référence fiable  

     IA et expertise humaine : une alliance stratégique pour repenser les fonctions financières 

     L’impact positif de l’IA est largement reconnu par les dirigeants financiers mondiaux. 90 % d’entre eux estiment que cette technologie améliore leur capacité à prendre des décisions éclairées, et 36 % qualifient cet impact de considérable. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, les responsables financiers restructurent leurs équipes : 45 % des départements financiers prévoient de recruter des experts en IA dans un futur proche. 

    La France suit également cette dynamique, avec des entreprises qui investissent dans la collaboration humain/IA pour maximiser les résultats et assurer un déploiement réussi de la technologie. 

     Mais une supervision humaine reste essentielle, notamment dans certaines fonctions critiques : 

    – Gestion des commandes et services : 74 % des répondants français considèrent qu’une supervision humaine est indispensable. 

    – Interactions avec les clients : 73 % des décideurs français jugent nécessaire une certaine intervention humaine. 

    – Négociations avec les clients : 71 % des dirigeants français affirment qu’un degré élevé de supervision humaine est requis. 

     “ Les résultats de notre étude mettent en évidence un changement majeur dans le fonctionnement des départements financiers performants. L’IA n’est plus une technologie émergente, mais un élément central de la prise de décisions stratégiques. L’IA générative simplifie l’accès aux données et renforce le rôle des dirigeants financiers. Nous sommes ravis d’accompagner ces derniers en leur fournissant des analyses basées sur l’IA pour élaborer des stratégies efficaces de gestion du fonds de roulement. Les responsables financiers accordent déjà une grande confiance aux données générées par l’IA en les privilégiant pour des décisions critiques ”, explique Cédric Bru, CEO de Taulia. 

    « Il est évident que le rôle de l’IA dans les fonctions financières ne fera que croître, ce qui signifie que ceux qui sauront la comprendre et l’exploiter efficacement bénéficieront d’un avantage concurrentiel majeur. Les départements financiers performants explorent déjà une variété de solutions basées sur l’IA et sollicitent des partenaires qui l’utilisent pour rester à la pointe de l’innovation. » conclut-il. 

    En bref :

    En France, près de 9 responsables financiers seniors sur 10 (86 %) affirment que l’intelligence artificielle a un impact concret et positif sur leur capacité à prendre des décisions éclairées 

    • Pour la prise de décisions stratégiques commerciales, les responsables financiers à travers le monde privilégient les données générées par l’IA
    • 85 % des décideurs financiers à l’échelle mondiale prévoient une augmentation de l’influence de l’IA sur leurs processus décisionnels au cours des 12 prochains mois
    • 9 dirigeants sur 10 au niveau mondial estiment que l’IA a déjà eu un impact positif sur leur capacité à prendre des décisions.
    • 45% des responsables financiers dans le monde prévoient d’investir dans les talents en recrutant des spécialistes de l’IA au sein de leurs équipes.