L'entreprise moderne :
Transformer les données en valeur commerciale propulsée par l'IA

La prochaine phase de l'IA d'entreprise ne sera pas définie par la quantité de données détenues par les organisations, mais par leur capacité à transformer ces données en meilleures décisions, actions plus rapides et création de valeur commerciale mesurable. Alors que les organisations continuent d'investir dans des plateformes de données modernes et l'IA, l'impératif stratégique évolue de l'expérimentation vers la réalisation de la valeur, en intégrant l'intelligence dans la manière dont les entreprises prennent des décisions, servent leurs clients et fonctionnent à grande échelle.  

Cette session est conçue pour aider les dirigeants métiers et technologiques à comprendre comment opérer cette transition de manière concrète dans le contexte des entreprises. À travers un parcours basé sur des cas d’usage et une démonstration en direct, la session a exploré comment les organisations peuvent passer de données prêtes pour l’IA à l’intelligence, du insight à la prédiction, et de la prédiction à l’action, tout en reliant ces capacités à des résultats tangibles en matière de croissance, d’efficacité, d’expérience client et d’avantage concurrentiel.

• Construire une base de données prête pour l’IA

  Comprendre ce qu’il faut pour créer une base de données fiable, gouvernée et prête pour l’IA, capable de soutenir l’analytics, le ML, le GenAI et l’Agentic AI à l’échelle de l’entreprise

• Passer des insights à l’action intelligente

  Explorer comment les organisations peuvent évoluer de l’analytics descriptif et prédictif vers la prise de décisions intelligentes et des actions alimentées par l’IA

• Appliquer l’IA à des cas d’usage métier à forte valeur

  Découvrir comment le ML, le GenAI et l’Agentic AI peuvent répondre à des défis réels des entreprises dans les domaines de l’expérience client, la personnalisation, les opérations et la prise de décision

• Transformer les données et l’IA en capacités métiers réutilisables

  Apprendre comment concevoir des produits de données et des capacités alimentées par l’IA pour la réutilisation, la scalabilité et la monétisation potentielle à travers l’entreprise

• Mesurer ce qui compte 

  Comprendre comment relier les initiatives d’IA à des résultats métier concrets, incluant la productivité, l’efficacité opérationnelle, l’impact sur le chiffre d’affaires, l’expérience client et le time-to-value