Artefact Value By Data

L'ESG en action : transformer la durabilité en intelligence économique

Au cours de la dernière décennie, le développement durable est passé d’un aspect périphérique de la réputation des entreprises à un élément central de leur performance. Le nouvel ebook de Artefact, intitulé « ESG in Action : Comment intégrer les critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG) data en intelligence économique, retrace 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 des experts en développement durable et data de Artefact.

L'avenir d'Agentic AI reposera-t-il sur les graphes de connaissances ?

Alors que les entreprises s'empressent de mettre en œuvre le modèle AI, la plupart d'entre elles se rendent compte que leur infrastructure data n'a jamais été conçue pour le raisonnement autonome. Aujourd'hui, jusqu'à 80 % du temps de mise en œuvre de la AI est consacré à la gestion de la data et à l'alignement des schémas, ce qui témoigne d'infrastructures conçues pour le stockage, et non pour la compréhension. Sans une base permettant de saisir les relations et le sens, les agents resteront puissants, mais aveugles. À mesure que les agents AI deviennent des participants actifs dans les flux de travail des entreprises, la nature et l'ampleur des requêtes data évoluent.

Définir la stratégie AI dans le secteur de l'énergie et de l'industrie

Depuis 18 mois, le concept ' Generative AI ' domine toutes les réunions stratégiques au plus haut niveau. Mais que se passerait-il si ce sujet était déjà dépassé ? Dans les secteurs de l'énergie et de l'industrie, le débat passe rapidement du « Generative AI » à l'« Agentic AI ». Il ne s'agit pas simplement d'une mise à jour progressive, mais d'un nouveau paradigme qui va au-delà de la simple optimisation des tâches pour réinventer complètement les processus industriels fondamentaux.

AI - Publicités ciblées : l'avenir de la publicité

Lorsque OpenAI a annoncé Atlas, son nouveau navigateur basé sur ChatGPT, l'entreprise n'a pas simplement lancé un nouveau produit. Elle a ouvert une porte qui mène à la prochaine ère de l'interaction homme-machine et, inévitablement, à de nouveaux horizons pour la publicité.

Data : des plateformes pour l'ère de l'agentique

La plupart des entreprises ne sont pas prêtes à remplacer leur pile technologique de l'ère des tableaux de bord par une pile AI. Le dernier rapport « State of Data & Analytics » de Salesforce révèle que 84% des responsables data et analytiques affirment que leurs stratégies doivent être entièrement repensées pour que leurs ambitions en matière de AI puissent aboutir. Les dirigeants estiment que 26 % de leurs données ne sont pas fiables, seuls 43 % déclarent disposer de cadres formels de gouvernance des données, et environ 50 % ne sont pas confiants dans leur capacité à générer et à fournir des informations pertinentes en temps opportun. Dans le même temps, 70 % estiment que les informations les plus précieuses sont enfermées dans des données non structurées. La conclusion est simple : l'obstacle n'est pas le manque d'enthousiasme, mais les fondations, et ces fondations doivent changer avant que les systèmes autonomes puissent se développer.

Enrichir l'expérience du bricolage : comment ADEO utilise AI pour relier contenu et savoir-faire

Assortment optimization is a critical process in retail that involves curating the ideal mix of products to meet consumer demand while taking into account the many logistics constraints involved. The retailers need to make sure that they offer the right products, in the right quantities, at the right time. By leveraging data and consumer insights, retailers can make informed decisions on which items to stock, how to manage inventory, and what products to prioritize based on customer preferences, seasonal trends, and sales patterns.

MotherDuck expliquée : comment la solution AI et d'analyse de nouvelle génération s'intègre à votre infrastructure Data

MotherDuck extends DuckDB's analytical performance to the cloud with collaborative features, delivering 4x faster performance than BigQuery and cost savings over traditional data warehouses through serverless, pay-per-use pricing. Following the announcement of MotherDuck’s new European cloud region, we were impressed by its performance and attractive pricing. MotherDuck can already be integrated into your gold layers in order to accelerate the serving of data use cases while saving costs at the same time. See performance benchmark.

Comment le modèle AI révolutionne la recherche et ce que cela implique pour les clients, les spécialistes du marketing et les marques

AI is transforming search, shifting it from ranking and retrieval towards reasoning and synthesis. This whitepaper charts this evolution, explains the mechanics of large language models (LLMs), and sets out the implications for marketers and brands. At the center of the new measurement landscape is the golden triangle of MROI: Marketing mix modeling (MMM) provides the strategic view, quantifying the impact of marketing on sales and offering optimizers and simulators to guide budget allocation.Incrementality testing validates whether campaigns truly drive additional outcomes, using test-versus-control experiments to establish causality. It also calibrates both MMM and attribution models.Attribution informs in-flight optimization by assigning credit across customer journeys. In 2025, advanced models use deep learning and attention mechanisms to capture channel interactions more effectively.These methodologies are most powerful when used together: MMM for long-term planning, incrementality for ground truth, and attribution for real-time agility. Companies also face the decision of in-housing vs. SaaS solutions. In-housing brings customization and control but requires talent and investment, while SaaS offers speed and expertise. The right choice depends on resources and data maturity. Real-world examples highlight best practices: Google’s Meridian introduces an open-source MMM toolkit to improve calibration, upper-funnel measurement, and bias correction.Accor uses incrementality testing to question assumptions and optimize budget allocation.Nike demonstrates the power of persistence and cultural change, embedding measurement into processes and democratizing insights.Artefact stresses the 95-5 rule, showing how brand equity measurement links long-term growth with short-term performance efficiency.Looking forward, five trends will shape measurement: improved data quality, new frameworks for retail media and connected TV, in-housed MMM with testing, privacy-first approaches, and attention-based metrics. The conclusion is clear: marketing measurement is now a strategic enabler. By integrating methodologies, embedding them in culture, and focusing on both performance and brand, CMOs can defend their budgets and unlock sustainable growth.

Guide pour la direction générale de la mesure marketing en 2025

In 2025, marketing measurement has become a top priority for the C-suite. While generative AI is transforming campaign execution, measurement is what proves value and secures budgets. Yet maturity remains low: most CMOs still struggle to dynamically adjust spend based on performance. The challenge lies in balancing brand and performance marketing, coping with fragmented data, and aligning decisions across strategic and operational levels. At the center of the new measurement landscape is the golden triangle of MROI: Marketing mix modeling (MMM) provides the strategic view, quantifying the impact of marketing on sales and offering optimizers and simulators to guide budget allocation.Incrementality testing validates whether campaigns truly drive additional outcomes, using test-versus-control experiments to establish causality. It also calibrates both MMM and attribution models.Attribution informs in-flight optimization by assigning credit across customer journeys. In 2025, advanced models use deep learning and attention mechanisms to capture channel interactions more effectively.These methodologies are most powerful when used together: MMM for long-term planning, incrementality for ground truth, and attribution for real-time agility. Companies also face the decision of in-housing vs. SaaS solutions. In-housing brings customization and control but requires talent and investment, while SaaS offers speed and expertise. The right choice depends on resources and data maturity. Real-world examples highlight best practices: Google’s Meridian introduces an open-source MMM toolkit to improve calibration, upper-funnel measurement, and bias correction.Accor uses incrementality testing to question assumptions and optimize budget allocation.Nike demonstrates the power of persistence and cultural change, embedding measurement into processes and democratizing insights.Artefact stresses the 95-5 rule, showing how brand equity measurement links long-term growth with short-term performance efficiency.Looking forward, five trends will shape measurement: improved data quality, new frameworks for retail media and connected TV, in-housed MMM with testing, privacy-first approaches, and attention-based metrics. The conclusion is clear: marketing measurement is now a strategic enabler. By integrating methodologies, embedding them in culture, and focusing on both performance and brand, CMOs can defend their budgets and unlock sustainable growth.

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