Stratégie, cas d’usage, acculturation, plateforme tech… ALM a été l’un des premiers clients de WEnvision pour la GenAI à l’échelle, dans un secteur particulièrement contraint par la réglementation. Les cas d’usage et l’adoption en cours constituent d’ores et déjà un beau succès.
Et si l'IA, en décuplant nos capacités, était une source de joie authentique ? Inspiré par Spinoza, cet article explore comment l'IA peut devenir un outil d'épanouissement professionnel et personnel.
Depuis plusieurs mois, je vis une immersion totale dans l’univers de l’intelligence artificielle générative en entreprise. Ce que j’ai découvert ? sans accompagnement, elle est mal utilisée. Entre scepticisme, opportunités, et enjeux générationnels, je vous livre mes constats.
Le paysage des outils data a profondément changé en l'espace de quelques années. Les entrepôts de données traditionnels et autres logiciels de BI (business intelligence) ont reculé, au profit de concepts et d'offres plus adaptées aux problématiques actuelles.
Pourquoi les outils de BI ne sont-ils plus adaptés aux besoins analytiques ?
Le numérique a complètement rebattu les cartes en matière de besoins analytiques. De fait, nous avons rapidement changé nos usages :
Parmi les approches nouvelles, la data science s'est vite imposée comme une discipline capable de s'appuyer sur la donnée pour créer des services ayant un impact fort.
Le machine learning, usage de l'ordinateur pour créer, entraîner et affiner des modèles algorithmiques, ouvre de nouvelles perspectives. Il permet notamment d'automatiser des processus, ou bien de détecter des anomalies dans un texte, dans des logs ou sur une chaîne de production, et pourquoi pas de déclencher une action si besoin...
On l'aura compris, il ne s'agit pas tant de faire mieux que les humains, il s'agit de faire davantage, plus vite.
Un bon mix d'indicateurs - des KPI classiques ainsi que des KPI personnalisés - devrait vous aider, à condition de respecter un principe essentiel : faites simple !
Entre une organisation qui s'est constituée de manière... organique, et le désir d'être data-centric ou au moins de valoriser les données, il y a un fossé. Commencer par repenser ses chaînes de valeur data s'avère un excellent point de départ.
Agile en Seine 2024 s'annonce comme une opportunité unique pour nos dirigeants de s'immerger dans les dernières avancées en matière d'agilité, de data et d'IA. Nous participerons à cet événement pour recueillir et partager des insights stratégiques.
Matrice Impact vs Effort, Méthode MoSCoW, Scorings RICE & ICE vous aideront à évaluer et prioriser vos projets de data science, pour maximiser les chances d'un résultat satisfaisant - et aligné avec les objectifs stratégiques de l'entreprise.
