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.
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.
Les commerçants évoluent dans un environnement concurrentiel et dynamique, confrontés à des défis allant de la sensibilité aux prix à la complexité logistique. Pour prospérer, ils doivent adopter des solutions innovantes qui rationalisent leurs opérations et améliorent la satisfaction client. Cet article examine comment les agents AI — des systèmes autonomes capables d'observer, de raisonner et d'agir — redéfinissent le commerce de détail et préparent le secteur à franchir une nouvelle étape en matière de compétitivité.
For two decades, Master Data Management (MDM) gave organizations a single source of truth for customers, products, and suppliers so analytics and operations could run on clean, governed data.
When a leading global commodity trading company sought to accelerate its AI transformation, it turned to Artefact to turn potential into measurable performance. The goal was to make generative AI a daily productivity tool across departments while ensuring robust governance, compliance, and lasting cultural change.
Every decade or so, the way companies organize themselves quietly changes – not through grand announcements, but through a series of accumulated decisions that suddenly reveal a new pattern. We saw it with digital transformation in the 2000s, when data and connectivity became the fabric of the modern enterprise. Then came the agile revolution, which redefined how teams collaborate, iterate, and deliver value. Each shift didn’t just alter tools or processes—it changed what we believed possible about work itself.
At Artefact, we have designed a proven methodology to help corporations move from exploration to sustainable impact. This article explains the journey, the challenges, and the pragmatic steps to success.
How can organizations move from experimentation to true scale with generative and agentic AI? Over the past two years, many companies have launched promising pilots only to hit a wall when trying to operationalize them. The difficulty isn’t accessing technology anymore. Today, the challenge lies in scaling AI responsibly and effectively across the organization. To do that, companies must look beyond individual use cases and focus instead on holistic transformation. There are four critical dimensions that determine success: Processes, People, Platform, and Position: the 4Ps of Agentics.
Many industries sell into highly fragmented ecosystems composed of thousands of small, independent outlets spread across cities and regions - whether it is a global beverage company supplying high-end F&B venues or a local bank selling EDC terminals to micro-SMEs in an emerging market.
