Explore every episode of the podcast The Bridge by Artefact

L’intelligence artificielle et la data transforment le secteur des services financiers.

Dans cet épisode de The Bridge, Joffrey Martinez (Managing Partner & Global Lead Financial Services, Artefact) et Alexis Baufine-Ducrocq (Partner & Lead Financial Services, Artefact) partagent leur vision de l’impact de l’IA dans la banque, l’assurance, les paiements et la gestion d’actifs, à travers des cas d’usage concrets :

• Accélération des processus d’octroi de crédit et de traitement des sinistres grâce à l’IA générative.

• Amélioration de l’expérience client via la personnalisation en temps réel et les insights pilotés par l’IA.

• Gains d’efficacité opérationnelle et redéploiement des experts humains sur des tâches à forte valeur ajoutée.

• Gestion des risques, détection de fraude et conformité réglementaire renforcées par l’IA.

• Croissance des revenus dans la banque privée et la gestion d’actifs.

• Passage à l’échelle de l’adoption de l’IA et diffusion d’une culture data-driven.

Découvrez comment l’IA réinvente la finance : de l’optimisation des coûts à la croissance du chiffre d’affaires, en passant par la prévention des risques.

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La data et l'intelligence artificielle transforment en profondeur le secteur des télécommunications.

Dans cet épisode de The Bridge Telecoms, Jean-Louis Prévost (Partner, Artefact), Armel de la Meslière (Directeur, Artefact) et Camille Brissaud (Directrice, Artefact) partagent leur vision des enjeux actuels du secteur, illustrée par des cas concrets et des retours d'expérience terrain :

• Quels sont les leviers d’optimisation client grâce à l’IA générative ?

• Comment automatiser et personnaliser la relation client avec des agents intelligents ?

• Quels impacts sur le marketing mix, le ROI, la segmentation ?

• Comment améliorer les interventions réseau avec les jumeaux numériques et la reconnaissance d’image ?

• Data mesh, cloud souverain, IA éthique : quelles priorités technologiques pour les opérateurs télécoms ?

• Pourquoi l’acculturation métier et la gouvernance data sont la clé du succès ?

Un échange sans jargon, accessible et pragmatique, à ne pas manquer pour les professionnels de la tech, de la data, du marketing ou du secteur télécom.

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L’industrie traverse une phase de transformation profonde, portée par la data, l’IA et la gouvernance.

Dans cette conversation, Alexandre Thion de la Chaume (Managing Partner & Global Lead Utilities & Industry, Artefact) et Florence Bénézit (Partner – Data & AI Governance Expert, Artefact) explorent les grands enjeux de l’IA dans l’industrie et le manufacturing :

• Modernisation des usines et personnalisation des produits

• Cas concrets de maintenance prédictive et d’AI Agents

• Importance de la gouvernance et de la qualité des données

• Nouvelles perspectives offertes par l’IA générative

Un échange passionnant sur les leviers qui redéfinissent l’avenir de l’industrie.

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Artificial intelligence and data are deeply transforming the private equity industry.

In this episode of The Bridge, Elina Ashkinazi-Ildis (Partner & Lead Retail & Private Equity, Artefact) and Jérôme Petit (ex-Global Lead Private Equity, Artefact) share their insights and concrete examples on how AI is reshaping the sector:

• How is AI adoption progressing in private equity?

• How is AI securely deployed in funds?

• Where is AI used in the private equity investment cycle?

• What are the main AI implementation business challenges?

• How is data crucial for AI in private equity?

• How does Artefact's approach help portfolio companies to embrace AI and data?

• What are common AI use cases for PE portfolio companies?

A pragmatic, no-jargon conversation for professionals in private equity, data, and technology, eager to understand how AI is driving tangible impact across the investment value chain.

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L’intelligence artificielle et la data transforment l’industrie des produits de grande consommation (CPG).

Dans cet épisode de The Bridge,Arvand Modarresi (Managing Partner & Global Lead Consumer Brands, Artefact) et Alexis Poujade (Partner et Lead Consumer Brands pour la France, Artefact) partagent leur vision de l’impact de l’IA sur les fonctions marketing, commerciales, opérationnelles et d’innovation produit, à travers des cas concrets :

• Optimisation des prix, promotions et assortiments grâce à des modèles data-driven.

• Enrichissement des insights consommateurs et personnalisation en temps réel.

• Exploitation des données retail pour maximiser le ROI et améliorer la collaboration.

• Adoption de l’IA par les petites et moyennes marques pour rivaliser avec les grands acteurs du marché.

Des insights et stratégies pour les leaders CPG, les marketeurs et les passionnés de data en pleine transformation IA.

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La grande distribution a toujours été un terrain d’innovation pour la data et l’IA : optimisation des prix, gestion des promotions, monétisation de la donnée et désormais agents IA.

Dans cet épisode de The Bridge Retail, Édouard de Mézerac (Group CEO, Artefact) et Vincent Blaclard (Managing Partner & France Lead Retail, Artefact) explorent :

• Les leviers historiques : pricing, promotions, efficacité commerciale

• Les nouvelles frontières : monétisation des données clients et retail media

• Les cas concrets d’usage des agents IA dans la grande distribution

• Les perspectives offertes par l’IA générative dans un secteur très ancré dans le physique

Un décryptage inspirant mené par deux experts qui connaissent le retail de l’intérieur.

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🎶 Get ready for summer with our new AI-composed song! Created by artefactors Julie Legleye and Julien Ho-Tong for the AI & Art Vernissage at Artefact 🎶

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The music industry is entering a new phase of transformation thanks to AI and generative AI. In this conversation for The Bridge, Julien Ho-Tong, Managing Partner at Artefact, and Nicolas Lang, Senior Consultant - GenAI Product Specialist at Artefact, explore the ways AI technology and tools are impacting music production, songwriting, and even gaming.

Julien Ho-Tong holds a Master of Engineering from INSA Lyon, and a Master of Science Université Paris Dauphine. Before joining Artefact in 2023, he worked at Accenture, heading Data and AI Strategy for France. He has led over 70 missions advising CXOs from private and public organizations worldwide.

Nicolas worked as a GenAI researcher at Tsinghua University in Beijing and developed AI models for music generation. In China, before joining Artefact, he helped produce the video game Oblivion: Remastered with Virtuos. He lectures on GenAI at New York University. After four years as a data science consultant, he now specializes in GenAI for the healthcare & creative industries at Artefact.

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To fully harness the power of data and IA within the travel, tourism and transportation sectors, Florent Bernard explains that organizations need to invest in three technological building blocks: Data Clean Rooms, Customer Data Platforms (CDPs), and Consent Management Platforms.

Areas where AI has the potential to benefit the tourism industry include different use cases, such as:

1. Predictive maintenance: AI can predict component failures before they happen, so rail and air companies can take proactive measures and reduce downtime.

2. Flight route optimization: AI can help airlines balance between accelerating to avoid a costly delay or accepting a minor delay to conserve fuel.

3. Contrails: These vapor trails seen behind flying aircraft account for a third of aviation's carbon footprint. By adjusting altitudes based on atmospheric conditions, airlines can cut contrail formation in half while only slightly increasing fuel consumption.

Beyond operational efficiency, generative AI can improve customer travel with personalized travel suggestions based on users’ budget, travel preferences, and constraints. In addition, AI-powered virtual assistants can respond to customer queries in real-time, recommend activities, or even provide translation services.

“We’re moving towards a world where every aspect of travel will be hyper-personalized and optimized through AI,” he says. “The winners will be those who not only collect data but truly leverage it to enhance the customer experience and operational efficiency.”

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Céline Bracq et Florence Bénézit échangent sur le rapport "Future of work with AI". Elles reviennent sur comment l'IA révolutionne le lieu de travail, améliore la productivité, crée de nouvelles opportunités et transforme la manière dont les employés collaborent.

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DeepSeek R1 bouleverse le marché de l'IA avec une approche ultra-optimisée : des performances équivalentes à GPT-4-o, mais avec des coûts d’inférence réduits de 30 fois et des dépenses d'entraînement limitées à seulement 6 millions de dollars. Grâce à des innovations clés (MoE, GRPO, RLHF optimisé), DeepSeek remet en question l’idée que la puissance brute est la seule voie vers la domination de l’IA. Mais cette révolution s’accompagne de controverses : accusations d’entraînement sur des données d’OpenAI, préoccupations concernant la censure et incertitudes liées au RGPD sur son API. DeepSeek R1 est à la fois une avancée technologique et une zone grise réglementaire, repoussant les limites de l’IA accessible et rentable.

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Dans cet épisode de The Bridge by Artefact, Hanan Ouazan partage son expertise sur les Agents IA et leur impact sur l’automatisation des processus métiers et l’accélération de la productivité en entreprise. Il est interviewé par Caroline Goulard, CEO et fondatrice de 2 sociétés dans la data, à la fois sur son analyse de cette transformation majeure en train de s’opérer et les nouveaux cas d’usage qui vont en résulter.

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Edouard de Mézerac has developed the Luxury & Beauty Practice at Artefact, which has become a strategic sector for AI acceleration.

Who is Edouard? He has spent much of his career in Asia, from Shanghai to Singapore, developing deep expertise in the region’s AI-driven luxury ecosystems. Significantly different from Western systems, China’s AI is defined by an abundance of data from its large population, and one-stop social media platforms like WeChat that differ from more decentralized Western models. Edouard and the Artefact teams have collaborated with many major luxury groups across China, the US, and Europe, giving a holistic view of the luxury industry.

What is the key topic of this video and podcast? In this interview by Caroline Goulard, journalist and CEO of two data companies, Dataveyes and Modality, Edouard de Mézerac discusses the rapidly evolving luxury industry and its relationship with data and AI today. He explores topics ranging from the data and AI maturity of organizations and industry-specific use cases to future challenges for the luxury sector and ways to solve them.

Today, luxury brands are also launching new generative AI solutions and the challenge remains in scaling these innovations while establishing robust data governance frameworks.

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Vincent Wang, Chief Digital Officer of Legrand, is in charge of the Legrand Group’s digital strategy and transformation. He is a graduate of HEC and Mines Paris - PSL, two of France’s top universities. In this 40-minute interview for The Bridge, he discusses the arrival of generative AI at Legrand and the effects it had on Legrand’s data-driven approach and digital roadmaps. He explains how they showcased concrete cases and demos created by their teams to illustrate how Gen AI can be adapted to the Legrand context.

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Dans cet entretien, Justine Nerce, Managing Partner Artefact France et Global Lead du secteur de la Santé (Health & Pharmaceuticals) décrit l'importance de l'intelligence artificielle dans l’optimisation de la recherche pharmaceutique, la gestion des pénuries de médicaments et la transformation numérique des processus industriels et logistiques. Elle souligne également comment cette industrie de la santé est confrontée à des défis éthiques, réglementaires et technologiques que l’IA peut aider à résoudre pour opérer sa mutation et gagner en performance.

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Aleksandra explains that, unlike Marketing Mix Modeling (MMM), incrementality testing is less demanding in terms of resources and data, allowing companies to start more simply. She uses the example of a large company with 25 different markets to show how incrementality testing can identify which marketing campaigns generate positive or negative ROI, enabling investment optimization.

Incrementality testing is described as a tactical tool, operating in the short term and allowing for quick adjustments, while MMM provides a long-term strategic view. Aleksandra highlights that incrementality testing and MMM can work together in a mature organization, offering diverse and rich insights to improve business results. Incrementality testing promotes agility by encouraging businesses to experiment with different marketing channels and tactics, making adjustments based on real-time feedback and performance.

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Dans cet entretien, Jean-Marie John-Mathews retrace son parcours unique: lorsqu’il était data scientist, il suivait en parallèle des études de philosophie. Il se consacre ensuite pleinement à la recherche en poursuivant un doctorat sur les questions d’éthique de l'IA, thèse pour laquelle il a reçu de nombreux prix. Il est aujourd'hui chercheur associé à l'université Paris-Saclay et cofondateur de Giskard, startup open source leader sur le testing de l’IA. Jean-Marie explique comment l'intelligence artificielle et le machine learning ont bouleversé les catégorisations traditionnelles et nous mènent aujourd’hui à penser les biais et les risques sous un autre angle. Ses activités de recherche se situent dans le champ de l’éthique des technologies et plus particulièrement celle des algorithmes et des technologies d’IA (AI Ethics). L’AI Act fait aussi partie de ses sujets de prédilection.

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Nathalie Beslay, CEO et co-fondatrice de Naaia et avocate, nous explique en quoi consiste l’AI Act et comment l’Intelligence Artificielle est considérée comme un “produit, qui est soumis à des réglementations d’usage devant être appliquées pour certaines d’ici la fin de l’année 2024, et ce par tout type d’entreprise quelle que soit leur taille, leur secteur, privé ou publique. Intégrer la conformité européenne dans les processus de mise en marché n'est pas seulement une nécessité réglementaire, mais également une opportunité business pour renforcer la qualité et la sécurité des produits d'IA.

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Julien Ho-Tong, Partner and Data/AI Strategy & Governance Expert at Artefact, interviewed by Caroline Goulard, Journalist and CEO of Dataveyes, talks at length about data governance: what it is, why it's important, what constitutes an effective data governance strategy, and most importantly, how to acculturate ExComs to its value.

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Matthieu Rouif co-founded the company Photoroom in 2020, whose app has significantly impacted the digital photo editing landscape through the usage of AI technologies. Through his company, he wants to give any small business owner the ability to produce studio-quality photos for their products — and compete with a global retail giant with endless marketing resources.
Listen to his strong optimism toward the future of generative AI!

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Laurent Daudet a plus de 15 ans d'expérience dans la recherche académique, expert internationalement reconnu des liens entre théorie de l’information et physique des ondes.

Il a co-fondé la société LightOn en 2016, qui s'est rapidement établie comme une entreprise emblématique de l'intelligence artificielle en France. Il raconte son parcours de professeur à entrepreneur, et sa vision d'une IA générative privée, sécurisée et éthique pour les entreprises.

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In this video interview, Siddharth Mohan, Director Data Science & Global Lead for Causal AI Research & Marketing Mix Modelling at Artefact, explains the three methodologies (attribution, incremental testing, and marketing mix modeling, or MMM) that comprise the marketing measurement framework.

Attribution, incremental testing and MMM currently face constraints preventing seamless collaboration.

- The attribution model needs to incorporate constraints which contextualize the baseline, critical to understanding the overall impact of marketing activities.

- Incremental testing often necessitates advanced techniques like Bayesian Causal Inference and the Potential Outcomes Framework to remove confounding effects.

- In MMMs, there are solid opportunities to leverage the latest advances in Structured Causal Models.

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Bertrand Brisou, Director, Data & Analytics at Artefact discusses his work as leader and coordinator of Artefact’s global marketing and measurement initiative.

On the agenda:

• What is marketing measurement? What are the challenges facing it?

• What are the methods of marketing measurement? What is each method used for?

• What are the challenges when dealing with online and offline marketing channels?

• How can companies strengthen their marketing measurement in 2024?

“Marketing Measurement is the art of measuring the impact of marketing channels on the business and the art of optimizing the marketing channel to maximize business outcomes that are generated from marketing initiatives,” says Bertrand Brisou

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Sami Taaissat, Software & Data Engineer chez Artefact, partage la démonstration de la solution Generative AI Babylone : génération “immédiate” d’un agent conversationnel sur une base de connaissance existante ou d’un site web. Cette solution permet l'amélioration de l'expérience client grâce à la réduction des frictions et du temps consacré à la recherche d'informations, ainsi qu'une meilleure mise à disposition de la connaissance interne dans une entreprise. Elle apporte également de nombreux avantages aux équipes de vente et au service clientèle : une réduction du temps de résolution et une augmentation du nombre d'appels par heure, une meilleure pertinence des offres suggérées, une réactivité accrue, en particulier pour les agents moins qualifiés et les nouveaux opérateurs.

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Xavier Perret, Directeur Cloud Azure chez Microsoft France, partage sa vision de l’impact de l’IA générative sur la société et les entreprises. Étant au cœur de cette révolution technologique depuis ses débuts, notamment avec le partenariat de Microsoft avec OpenAI, il a une analyse fine et un retour d'expérience très riche.

Xavier est à la fois passionné d’IA, mais aussi de cinéma et science fiction. Il nous partage dans cet entretien de nombreuses références et analogies pour mieux se projeter dans ce nouveau monde en pleine mutation.

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Discover the interview with Aleksandra Semenenko, Data Science & Consulting Director at Artefact UK, about Marketing Mix Modeling. Aleksandra talks about the different trends she encountered with clients. She also explains Artefact's approach and mindest to tackle different issues. She finishes by sharing her vision of the future of MMM and how it will evolve in the coming years.

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Hanan Ouazan explique ce qu'est l'IA générative et son histoire à travers plusieurs cas d'usage pour les entreprises. Il revient également sur les différentes technologies d'IA générative lancées depuis le début de l'année et les acteurs majeurs qui se démarquent dans ce domaine. Hanan détaille l'impact que l'IA générative et tous ces nouveaux outils vont avoir sur les métiers et les compétences à développer, et comment cela va transformer le monde de l'entreprise dans les années à venir.

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Maxime Marembaud, Chief Data & Digital Officer, raconte l’évolution du département Data chez Sodexo, qui a connu 3 grandes phases de développement, en passant d’un modèle Data Lab en mode push de proposition de use cases, à une organisation Data Factory en mode pull au plus près des besoins des métiers et régions, à récemment un modèle “pivot” qui associe le Data au Digital avec au coeur du dispositif, le consommateur. 

Toute la stratégie data actuelle du groupe est d'avoir une compréhension de plus en plus fine de ces millions de consommateurs quotidiens afin de mieux appréhender et comprendre leurs besoins. Grâce à cette meilleure prédiction de la fréquentation des restaurants et de la consommation de repas via le traitement massif et optimisée des données, Sodexo a réalisé une baisse de 30 % du gaspillage alimentaire depuis 4 ans !

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Sami Taaissat, Software & Data Engineer chez Artefact, raconte comment l’IA générative a déjà transformé son quotidien professionnel grâce à l’usage de ces nouvelles technologies. Il partage sa vision de l’impact que l’AI générative va avoir sur son métier de Data Engineer et les nouvelles compétences à acquérir. Sami nous donne aussi son point de vue sur ce nouvel écosystème technologique et les nouvelles possibilités de développement rapide d’algorithmes très performants.

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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, explique l'impact des technologies IA génératives sur son métier. Selon lui, l’IA générative transforme les processus de développement et démonstration de cas d’usage, et les relations entre les métiers. Basile explique l’importance d’une acculturation à ces nouvelles technologies et de la compréhension des enjeux relatifs à cette adoption par tous, à tous les niveaux d’une organisation. Il partage quelques conseils pour accélérer l’intégration de l’IA générative au sein des entreprises.

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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, a largement contribué à l'élaboration de l'Etude sur l’IA générative auprès d’une soixantaine de dirigeants et leaders d’opinion. Il explique l'approche méthodologique appliquée et les principaux résultats de ce rapport sur la base des témoignages passionnants avec les sociétés : AODocs, Blablacar, Carrefour, Deezer, Fnac Darty, Ipsos, Maisons du Monde, Malt, Orange France, L’Oréal, Servier Groupe, PhotoRoom, Solocal, Webhelp, etc…

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Leïla Achour, Directrice du Développement chez Artefact 3000, nous explique comment les technologies IA génératives ont impacté le secteur de la création et de la publicité. Leïla explique aussi comment le métier des créatifs et du marketing se sont transformé avec la sortie de ChatGPT, accessible à tous. Elle partage aussi quelques projets créatifs concrets déjà déployés chez Artefact3000, qui ont recours à l’IA générative. Elle conclut l'entretien en partageant sa vision de l'avenir du métier de créatifs avec tout le potentiel apporté par l’IA générative. 

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Daniel Al Choboq, Senior Data Scientist chez Artefact, explique dans ce Data Coffee ce qu’est la solution Pythie d’Artefact, qui embarque de la technologie IA générative. Il détaille le développement de la démo ainsi que le fonctionnement de Pythie. Daniel partage aussi l'impact qu'ont eu les technologies IA génératives sur son métier de data scientist et la manière dont il a évoulé depuis. 

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Iliass Benryane, Lead Data Scientist chez Artefact, nous présente l’impact que les technologies IA génératives ont sur le secteur du développement et de la data science. Il nous raconte de quelles manières son métier est en train de se transformer et nous partage sa vision de l'avenir de ce corps de métier, influencé par la puissance technologique de l'IA générative.

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Violaine Berland, Directrice Conseil chez Artefact, nous présente sa vision du data mesh, et notamment ses liens avec les data products, ainsi que les facteurs qui permettent de délivrer le maximum de valeur en lien avec le déploiement d’un modèle data mesh, ainsi que les règles organisationnelles associées.  

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Killian Gaumont, Senior Manager chez Artefact, explique le concept relativement récent du Data Mesh, qui vise à décentraliser la gouvernance de la donnée à travers la bonne définition de domaines data, tout en évitant les phénomènes de silos entre les entités d’une organisation. Il revient sur la manière de mettre en place le modèle data mesh  à travers des exemples, mais également sur les défis à relever et les facteurs de succès du déploiement d’un data mesh à l’échelle d’une grande organisation. 

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Jean-Baptiste Charruey, Directeur Data Engineering et Tech Lead chez Artefact, nous présente sa vision du data mesh, discute du rôle d’une gouvernance centralisée, des outils associés au data mesh, ainsi que les profils à inclure permettant de gérer une telle approche.

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Après un tour du monde des Smart Cities lors de son Master of Science à l’emlyon, Hubert Beroche explique comment les IA urbaines peuvent améliorer la vie des citoyens dans leur quotidien et comment chaque individu peut servir de “capteur” pour les enrichir grâce à une approche collective et interactive. Il explique comment Urban AI, Think Tank international regroupant chercheurs et chefs d’entreprises, propose une alternative ”humaine” et éthique de la gouvernance des données urbaines à une vision parfois très technologique des villes du futur. 

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Tout le monde parle de Data Mesh, mais ça consiste en quoi et comment on en retire de la valeur. Le Data Mesh est une approche d’architecture data décentralisée orientée autour de Domaines de Données (domain names). Arvand Modarresi, Partner chez Artefact, explique comment cette démarche doit être adaptée au niveau de maturité data de chaque entreprise.

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Les nouvelles technologies d'IA apportent beaucoup à l'amélioration de la computer vision, vision artificielle, traduction automatique… et ce, dans tous les secteurs, tels que la santé, la logistique ou encore le droit.
L'IA, ses limites et l'éthique, encore beaucoup de progrès à faire, mais la porte est grand ouverte aux avancées futures.

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La valeur des données réside désormais dans la manière dont elles sont accessibles, partagées et utilisées par tous. Il est essentiel de permettre aux organisations et aux individus d'accéder de manière transparente et de partager les données dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin, sans nécessiter de compétences techniques, afin de prendre de meilleures décisions et de créer de la valeur pour tout le monde. Jean-Marc Lazard présente Opendatasoft, qui fournit une plateforme puissante tout-en-un qui permet à chacun de créer et de diffuser rapidement des expériences de données convaincantes.

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Michel Tricot, qui a fondé en 2020 la société Airbyte dans la Silicon Valley, explique comment l’idée d’Airbyte est née et comment durant la pandémie avec ses équipes d’ingénieurs, ils ont résolu le problème de l’intégration et la connexion des données grâce à une approche open source “universelle”. Aujourd’hui, Airbyte permet à plus de 25 000 entreprises de synchroniser leurs données avec plus de 200 connecteurs d'Airbyte, à moindre coût et très rapidement. Une révolution à découvrir à travers le témoignage de son fondateur.

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Quel est l’impact de la Modern Data Stack sur la transformation data des entreprises. Comment le Modern Data Stack permet de remettre la data et sa gouvernance au cœur du système IT.

La Modern Data Stack, à la fois communauté et collection d'outils, facilite l'adoption et garantit un bon pipeline de données, en alliant pertinence et bonnes pratiques. Découvrez les avantages qu'apporte la Modern Data Stack et DBT.
 

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Olivier Burguière explique comment la Modern Data Stack permet d'augmenter le champ d'intervention de sa fonction de Data Analyst. Grace aux outils de MDS,, il peut désormais travailler aussi sur la transformation des données en amont, autrefois réservée aux data engineers, ce qui enrichit son travail et lui permet d’aller plus vite de bout en bout du processus de traitement et d’analyse des données.

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La visualisation de la data, ses avantages et ses inconvénients. Ce qu'il faut savoir afin de l'analyser et de la comprendre le mieux possible en prenant en compte biais, incertitude et manipulation. Surtout quelle est son avenir face à l'IA ?

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Gouvernance de la donnée et diffusion d'une culture de la data : fondations d'une transformation à grande échelle.

Médéric Chomel explique comment trouver un équilibre entre une gouvernance centralisée de la data pour établir des normes reconnues par tous permettant ainsi de casser les silos, tout en donnant le pouvoir aux métiers et aux utilisateurs finaux grâce à un accès simple aux données et une culture de la data largement diffusée au sein d’ORANGE France.

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Une IA de confiance va s’imposer encore plus fort que le RGPD

Comment l’éthique et l’IA Act vont accélérer le rôle de la data sur le respect des valeurs de diversité et d’inclusivité dans toutes les strates de la société et de l’entreprise. L’importance d’une IA de confiance à travers des travaux concrets délivrés par la Chaire Good in Tech.

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La recherche fondamentale n’a de valeur que si elle est ancrée dans la réalité du terrain.

Nicolas explique la nécessité d’associer la recherche académique en IA au monde de l’entreprise. Une approche pluridisciplinaire en interaction permanente avec des terrains d’application concrets pour le passage à l’échelle de la science des données et du machine learning.

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La transformation business passe par l’acculturation à la data.

Anca Marola retrace l’évolution de la maturité data du Groupe LVMH et la façon dont elle a embarqué ses équipes, puis toutes les Maisons du Groupe. Elle donne aussi son point de vue sur la façon dont la création artistique dans le Luxe peut s’enrichir des données.

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