L’IA au service de la performance :

une approche pragmatique pour optimiser l’efficacité des entreprises

Dans le contexte de transformation numérique accentué par la crise économique, l’IA est un accélérateur particulièrement efficace pour optimiser les processus et réaliser des gains de performance significatifs.

L’IA au service de la performance s’applique à tous les secteurs d’activités et a pour objectif d’adresser les problématiques concrètes des grandes fonctions d’entreprises (marketing, finance, supply chain, production, ressources humaines…)

1.

Evaluer de manière précise les bons cas d’usage générateur de valeur

2.

Penser processus métier  et produit fini  beaucoup plus en amont

3.

Casser les clivages organisationnels entre entités Data et IT au service des directions métier

Pour tirer parti de l’IA au service de la performance, les entreprises doivent se réinventer.

Découvrez les retours d’expérience de nos clients

Exemple dans le secteur de la logistique

Exemple d’optimisation de processus métiers

Exemple dans le secteur de l’approvisionnement

Notre offre Supply Chain Augmentée

Pour en découvrir plus sur l’IA au service de la performance

IA pour l’assurance : risques et opportunités

L’introduction de l’Intelligence Artificielle représente plusieurs opportunités pour les métiers de l’assurance, à condition toutefois de préserver la confiance.

Les directions financières à l’heure de
la Data Science

Les directions financières passent encore 80% de leur temps à produire la donnée et seulement 20% du temps à l’analyser. Un sondage du cabinet PwC en 2019 a mis en lumière le fait que la majorité des directeurs financiers estimaient que leurs équipes passaient plus de 80% de leur temps à produire de la donnée, pour ne passer que moins de 20% à les analyser.

Les réglementations de l’IA dans
la banque et l’assurance

Combien de sodas de ma marque A vont être vendus cet été à Paris ? Combien de smartphones bleus nouvelle génération vais-je vendre sur mon site e-commerce ? Le forecasting est un processus utilisant des données historiques en entrée afin d’établir la prévision (un forecast) d’une quantité dans un horizon temporel donné.

Une réglementation perçue comme une nécessité

Selon l’enquête que nous avons réalisée avec 25 entreprises ayant des solutions IA industrialisées, une réglementation d’IA
de confiance telle que la Commission Européenne envisage, est aperçue plutôt comme une nécessité qu’un frein. Cependant,
sa définition et surtout sa mise en œuvre restent encore incertaines pour la plus grande partie des participants.