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WALLDORF, Allemagne 鈥� 麻豆原创 SE (NYSE: 麻豆原创) a pr茅sent茅 aujourd’hui Joule, un copilote d’intelligence artificielle g茅n茅rative en langage naturel, destin茅 脿 transformer la mani猫谤别 dont les entreprises fonctionnent. Joule sera int茅gr茅 脿 l’ensemble du portefeuille d’entreprises ayant choisi les solutions cloud de 麻豆原创, qui fournissent des informations proactives et contextualis茅es, issues de l’ensemble de la gamme de solutions 麻豆原创, ainsi que de sources tierces. En triant et en contextualisant rapidement des r茅seaux complexes de donn茅es d’entreprises cloisonn茅es, le nouvel assistant est en mesure de proposer des aper莽us complets. Gr芒ce 脿 l鈥橧A g茅n茅rative, Joule am茅liore la productivit茅 en entreprise et favorise l鈥檃tteinte de meilleurs r茅sultats commerciaux, de mani猫谤别 s茅curis茅e et en conformit茅 avec les r猫glementations. Joule s’inscrit dans la lign茅e des innovations r茅volutionnaires de 麻豆原创, faisant ses preuves avec des r茅sultats concrets.

Joule听: une int茅gration dans l鈥櫭ヽosyst猫me de solutions 麻豆原创

芦听Avec pr猫s de 300 millions d’utilisateurs professionnels dans le monde entier qui travaillent r茅guli猫谤别ment avec les solutions cloud de 麻豆原创, Joule a le pouvoir de red茅finir la mani猫谤别 dont les entreprises – et leurs employ茅s – travaillent芦听, d茅clare Christian Klein, PDG et membre du conseil ex茅cutif de 麻豆原创 SE. 芦听Joule s’appuie sur la position unique de 麻豆原创, au carrefour des 茅cosyst猫mes de l鈥檈ntreprise et de la technologie, et repose sur l’approche pertinente, fiable et responsable de l’IA m茅tier que nous avons initi茅e pour continuer 脿 aider nos clients 脿 r茅soudre leurs probl猫mes les plus urgents. Joule comprendra ce que vous voulez dire, pas seulement ce que vous dites.听禄

Joule sera int茅gr茅 aux applications 麻豆原创, de la gestion des Ressources Humaines 脿 la Finance, en passant par la Supply Chain, les Achats et la User Exp茅rience, ainsi qu’脿 la plateforme technologique commerciale de 麻豆原创.

La capacit茅 de s鈥檃dapter 脿 une multitude de cas concrets

Le fonctionnement est simple听: les employ茅s posent les questions qu鈥檌ls souhaitent ou exposent un probl猫me 脿 r茅soudre, en langage clair, et re莽oivent des r茅ponses intelligentes tir茅es des donn茅es commerciales, de textes, d’images et d’informations provenant de l’ensemble du portefeuille de solutions 麻豆原创, ainsi que de sources tierces.

芦听脌 mesure que l’IA g茅n茅rative d茅passe l鈥檈ngouement initial, le travail visant 脿 garantir un retour sur investissement mesurable commence听禄, pr茅cise Phil Carter, vice-pr茅sident du Groupe, Worldwide Thought Leadership Research, IDC. 芦听麻豆原创 a compris que l’IA g茅n茅rative finira par faire partie int茅grante de la vie courante et professionnelle de chacun d鈥檈ntre-nous, et a pris le temps de construire un copilote business qui se concentre sur la r茅ponse 脿 des probl茅matiques du monde r茅el. Par ailleurs, le Groupe a accord茅 une importance particuli猫谤别 脿 la mise en place de garde-fous n茅cessaires pour garantir la responsabilit茅 des choix de Joule.听禄

Un d茅ploiement progressif pr茅vu 脿 partir du mois de novembre

Joule sera disponible avant la fin de l鈥檃nn茅e avec les solutions 麻豆原创 SuccessFactors et 麻豆原创 Start, puis avec 麻豆原创 S/4HANA Public Cloud Edition en d茅but d鈥檃nn茅e prochaine. 麻豆原创 Customer Experience, les solutions 麻豆原创 Ariba et la plateforme technologique commerciale de 麻豆原创 suivront avec de nombreuses autres mises 脿 jour 脿 venir dans l鈥檈nsemble du portefeuille de 麻豆原创, qui seront annonc茅es lors de 麻豆原创 SuccessConnect du 2 au 4 octobre, 麻豆原创 Spend Connect Live du 9 au 11 octobre, 麻豆原创 Customer Experience Live du 25 octobre, et 麻豆原创 TechEd du 2 au 3 novembre.

Joule s’appuie sur les offres Business AI existantes de 麻豆原创 alors que plus de 26 000 clients cloud 麻豆原创 ont maintenant acc猫s 脿 麻豆原创 Business AI. La strat茅gie globale de 麻豆原创 visant 脿 construire un 茅cosyst猫me d’IA d’avenir comprend des investissements directs, comme ceux annonc茅s en juillet avec Aleph Alpha, Anthropic et Cohere, ainsi que des partenariats avec des tiers, notamment ceux avec Microsoft, Google Cloud et IBM annonc茅s en mai 2023. Sapphire Ventures LLC, une soci茅t茅 mondiale de capital-risque en logiciels soutenue par 麻豆原创, consacre plus d’un milliard de dollars au financement de start-ups technologiques d’entreprise aliment茅es par l’IA.

脌 propos de 麻豆原创

La strat茅gie de 麻豆原创 est d’aider chaque organisation 脿 fonctionner en 芦听entreprise intelligente听禄 et durable. En tant que leader du march茅 des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs 脿 op茅rer au mieux : 87 % du commerce mondial total est g茅n茅r茅 par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avanc茅e aident nos clients 脿 transformer leurs activit茅s en 芦听entreprises intelligentes听禄. 麻豆原创 permet aux personnes et aux organisations d鈥檃voir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu鈥檌ls puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients priv茅s et publics de 25 secteurs d’activit茅 dans le monde entier, de fonctionner de mani猫谤别 rentable, de s’adapter en permanence et de faire la diff茅rence. Gr芒ce 脿 un r茅seau mondial de clients, de partenaires, d’employ茅s et de leaders d’opinion, 麻豆原创 aide le monde 脿 mieux fonctionner et 脿 am茅liorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site听

Contact presse听: sylvie.lechevin@sap.com | sap@the-arcane.com

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L鈥檌nnovation est souvent le fruit d鈥檜ne rencontre.

Francesco Di Cerbo, chercheur en cybers茅curit茅 chez 麻豆原创 Labs France, a 茅t茅 sensible 脿 la d茅marche artistique de Florian. Tous deux ont imm茅diatement constat茅 des similitudes dans les r猫gles, les protocoles, les d茅marches appliqu茅es 脿 leurs univers professionnels diam茅tralement oppos茅s : la collecte de donn茅es, l鈥檈xploitation de ces derni猫谤别s et la restitution, sont pour le chercheur et l鈥檃rtiste des d茅marches essentielles dans la concr茅tisation de leurs projets respectifs.

D鈥檜ne r茅flexion commune, ils explorent le CV, cet outil qui est le premier point de contact avec une entreprise. Un simple 芦 papier 禄 sur lequel un ensemble de donn茅es personnelles trait茅es d茅finissent – et conditionnent presque – un 锚tre humain.听 Francesco et Florian ont ainsi imagin茅 un g茅n茅rateur de CV d鈥檃rtiste. L鈥橧A et les nouvelles technologies nous offre ainsi la possibilit茅 de rencontrer un alter-茅go professionnel 脿 travers les exp茅riences d茅crites dans son curriculum vitae.

La technologie au service de l’art augment茅 ?

Pour concr茅tiser ce projet, Francesco Di Cerbo a utilis茅 un LLM (Large Language Model) combin茅 脿 un algorithme bas茅 sur un r茅seau des probabilit茅s conditionnelles pour g茅n茅rer les diff茅rentes parties d鈥檜n CV d鈥檃rtiste : les titres d鈥檈xpositions, la fr茅quence des expositions par an et la distribution d鈥檃nn茅es dans la carri猫谤别 de l鈥檃rtiste. A 茅t茅 utilis茅e une technique nomm茅e 鈥渃onfidentialit茅 diff茅rentielle鈥� pour obtenir l鈥檃nonymit茅 des donn茅es tout en pr茅servant les informations. Francesco pr茅cise que les donn茅es priv茅es comme les noms et pr茅noms n鈥檕nt pas 茅t茅 pris en consid茅ration. Les donn茅es ont 茅t茅 recueillies 脿 partir du site documentsdartistes.org, avec leur permission. Ce site a des biographies des plusieurs artistes actives dans la r茅gion PACA. Au total plus de 200 CV d鈥檃rtistes ont permis d鈥檈ntrainer l鈥檌ntelligence artificielle. Le design de l鈥檌nterface a 茅t茅 imagin茅 par Ashwin Tanjore Shyamsundar, UX Designer, et le d茅veloppement op茅r茅 par听Marie-Pierre Mela, D茅veloppeur chez 麻豆原创 Labs France.

Une 艙uvre collaborative听 expos茅e 脿 l鈥橢space de l鈥橝rt Concret du 22 avril au 14 mai 2023.

Le temps d鈥檜n instant, en tapant quelques caract猫谤别s sur un clavier suivi d鈥檜n clic, les visiteurs ont pu d茅couvrir alors leur CV, vraisemblablement authentique. Certains notent m锚me des coh茅rences probables avec leur v茅ritable chemin de vie. Environ 500 visiteurs sont venus d茅couvrir l鈥檌nstallation le temps de l鈥檈xposition.

Pour Francesco, le r茅sultat de cette exp茅rience in茅dite est sans appel : 鈥�Combiner les capacit茅s d鈥檜ne entreprise comme 麻豆原创 et d鈥檜n artiste du monde digital comme Florian 茅tait sans doute une bonne id茅e : le fournisseur d鈥檜ne des solutions logicielles la plus concr猫te et solide pour les entreprises, a pr锚t茅 son visage et sa technologie 脿 un projet visionnaire et pertinent dans le domaine de la suggestion. L鈥檃malgame donne 脿 mon avis un r茅sultat qui semble 脿 la fois tr猫s concret et tr猫s surprenant. D鈥檕霉 son int茅r锚t et sa valeur.鈥�

Le succ猫s de cette collaboration in茅dite a suscit茅 la curiosit茅 de nos voisins. Mr David Simplot, Directeur de 3IA, (脿 gauche sur la photo), a rencontr茅 l鈥檃rtiste et l鈥櫭﹒uipe du projet au cours d鈥檜ne visite guid茅e. Lui-m锚me s鈥檈st d茅couvert une folle carri猫谤别 artistique avec au compteur une vingtaine d鈥檈xpositions individuelles 脿 son actif !

Plus qu鈥檜n projet d鈥檃rtiste, cette 艙uvre collaborative vient interroger notre rapport aux donn茅es personnelles et le traitement de ces derni猫谤别s. Comme un logiciel, cette 艙uvre pourrait 锚tre la premi猫谤别 version d鈥檜n g茅n茅rateur de CV plus abouti. Pour continuer d鈥檈xplorer ce domaine, Florian Sch枚nerstedt est candidat 脿 l鈥檃ppel 脿 projets de l鈥橴niversit茅 Nice C么te d鈥橝zur .

芦听Il faut des partenaires capables de nous apprendre quelque chose que l鈥檕n ne sait pas ou 脿 quoi on ne pense pas. C鈥檈st ce qui permet de faire na卯tre les nouvelles r茅alit茅s听禄, Martin Wezowski, Chief Futurist Officer 麻豆原创, en mars 2023.

麻豆原创 Labs France s鈥檈ntoure de partenaires audacieux pour ensemble fa莽onner un 茅cosyst猫me innovant, performant et cr茅atif autour de la Tech.

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Walldorf (Allemagne) & Sunnyvale (Californie, USA), 11 mai 2023 鈥� Aujourd’hui, (NYSE: 麻豆原创) et Google Cloud ont annonc茅 une extension majeure de leur partenariat, introduisant une offre Open Data con莽ue pour simplifier la gestion des ensembles de donn茅es et lib茅rer la puissance des donn茅es commerciales. Cette offre permet aux clients de construire un cloud de bout en bout qui rassemble les donn茅es de l’ensemble des services de l’entreprise 脿 l’aide de la solution 麻豆原创庐 Datasphere associ茅e au cloud de donn茅es de Google. Ainsi, les entreprises pourront visualiser l’ensemble de leurs actifs de donn茅es en temps r茅el et maximiser la valeur de leurs investissements dans Google Cloud et les logiciels 麻豆原创.

Les donn茅es sont la pierre angulaire de la transformation num茅rique et du d茅veloppement de l’IA. Les organisations consacrent d’importantes ressources 脿 la mise en place d鈥檌nt茅grations de donn茅es complexes, de moteurs d’analyses personnalis茅es, de mod猫les d’IA g茅n茅ratifs et de traitement du langage naturel (NLP) avant de commencer 脿 tirer parti de leurs investissements dans les donn茅es. Les donn茅es provenant des syst猫mes 麻豆原创, en particulier, font partie des actifs les plus pr茅cieux des organisations et peuvent contenir des informations indispensables sur les cha卯nes d’approvisionnement, les pr茅visions financi猫谤别s, les dossiers des ressources humaines, la vente au d茅tail omnicanal, et bien plus encore. 麻豆原创 Datasphere combine ces donn茅es vitales avec des donn茅es provenant de l’ensemble des services de l’entreprise, quelle que soit leur origine. Le fait de pouvoir combiner facilement les donn茅es des logiciels 麻豆原创 et celles des autres logiciels de l鈥檈ntreprise sur Google Cloud, 脿 partir de n鈥檌mporte quelle source, permet aux organisations d鈥檃cc茅l茅rer consid茅rablement leur transformation num茅rique.

芦听La combinaison des syst猫mes 麻豆原创 avec le cloud de Google ouvre de toutes nouvelles perspectives pour les entreprises, leur permettant de tirer un maximum de valeur de l’ensemble de leurs donn茅es 禄, d茅clare Christian Klein, PDG et membre du conseil d鈥檃dministration de 麻豆原创 SE. 芦 麻豆原创 et Google Cloud partagent un engagement commun en faveur de l鈥橭pen Data, et ce partenariat contribuera 脿 茅liminer les obstacles entre les donn茅es stock茅es dans les syst猫mes, les bases de donn茅es et les environnements disparates. Nos clients b茅n茅ficieront non seulement de l’IA commerciale d茅j脿 int茅gr茅e 脿 nos syst猫mes, mais 茅galement d’une base de donn茅es unifi茅e. 禄

芦听麻豆原创 et Google Cloud proposent d茅sormais un cloud de donn茅es extr锚mement complet et ouvert, offrant ainsi les bases de l’avenir de l’IA d’entreprise 禄, a d茅clar茅 Thomas Kurian, PDG de Google Cloud. 芦 Peu de ressources sont aussi importantes pour la transformation num茅rique que les donn茅es. En int茅grant en profondeur les donn茅es et les syst猫mes 麻豆原创 脿 notre cloud, les clients pourront exploiter nos capacit茅s d’analyse, les outils d’IA avanc茅s et ainsi que des mod猫les de langage pour trouver de nouvelles perspectives 脿 partir de leurs donn茅es. 禄

La nouvelle offre de donn茅es ouvertes de 麻豆原创 et Google Cloud compl猫te la solution RISE with 麻豆原创 et permettra aux clients de :

• Acc茅der aux donn茅es strat茅giques de l’entreprise en temps r茅el听: L’int茅gration entre 麻豆原创 Datasphere et Google Cloud BigQuery permet aux clients d’acc茅der facilement 脿 leurs donn茅es les plus strat茅giques en temps r茅el et sans doublon. Cette offre conjointe unifie les donn茅es des syst猫mes logiciels 麻豆原创, tels que 麻豆原创 S/4HANA庐 et 麻豆原创 HANA庐 Cloud, offrant ainsi aux entreprises un aper莽u complet des donn茅es les plus essentielles sur Google data cloud.
• Simplifier la structure des donn茅es : 麻豆原创 et Google Cloud ont co-con莽u de puissantes technologies de r茅plication et de f茅d茅ration des donn茅es, qui permettent aux entreprises d’int茅grer facilement les donn茅es des logiciels 麻豆原创 aux environnements BigQuery et de tirer profit des capacit茅s d’analyse de donn茅es de pointe de 麻豆原创 et de Google Cloud. D茅sormais, les clients peuvent f茅d茅rer des requ锚tes entre 麻豆原创 Datasphere et BigQuery pour m茅langer des donn茅es provenant de logiciels 麻豆原创 et non-麻豆原创. Cela permet d’茅liminer les cloisonnements de donn茅es en provenance de diverses sources comme le marketing, les ventes, la finance, la cha卯ne d’approvisionnement et bien plus encore. Par exemple, les clients ayant des mod猫les de distribution bas茅s sur le commerce de gros peuvent d茅sormais avoir une visibilit茅 compl猫te sur leurs produits tout au long du processus de vente et jusqu’脿 leur livraison aux clients.
• Cr茅er des informations fiables gr芒ce aux mod猫les avanc茅s d’intelligence artificielle (IA) et de machine learning (ML) de Google Cloud : Les entreprises pourront utiliser les services d’IA et de ML de Google pour former des mod猫les sur des donn茅es provenant de syst猫mes 麻豆原创 et non 麻豆原创.
• Effectuer des analyses avanc茅es : Les entreprises peuvent utiliser les capacit茅s analytiques de la solution 麻豆原创 Analytics Cloud dans Google Cloud pour analyser les r茅sultats financiers et commerciaux tout en optimisant la fiabilit茅 des mod茅lisations. Gr芒ce 脿 une simple int茅gration aux donn茅es de BigQuery avec 麻豆原创 Datasphere, les clients peuvent planifier avec une vue unique et compl猫te leurs activit茅s.
• Utiliser des solutions conjointes pour le d茅veloppement durable : 麻豆原创 et Google Cloud explorent les moyens de combiner 麻豆原创 Datasphere avec des ensembles de donn茅es ESG plus larges et des informations fournies par Google Cloud afin d’acc茅l茅rer les parcours de d茅veloppement durable gr芒ce 脿 des informations exploitables.
• Utiliser la plateforme technologique d’entreprise 麻豆原创 (麻豆原创 BTP) sur Google Cloud 脿 l’茅chelle mondiale : 麻豆原创 fera 茅voluer ses offres multi-cloud en 茅largissant la prise en charge r茅gionale de 麻豆原创 BTP et de 麻豆原创 HANA Cloud sur Google Cloud, ce qui inclut la gestion de 麻豆原创 Analytics Cloud et de 麻豆原创 Datasphere. 麻豆原创 et Google Cloud ont l’intention de lancer 麻豆原创 BTP dans cinq nouvelles r茅gions cette ann茅e, pour atteindre un total de huit r茅gions prises en charge d’ici 2025.

Les deux entreprises pr茅voient 茅galement de s’associer dans le cadre d’initiatives conjointes de mise sur le march茅 pour les plus grands projets de donn茅es des entreprises, permettant aux clients d’adopter des produits de donn茅es 脿 la fois de 麻豆原创 et de Google Cloud. Les participants 脿 la conf茅rence 麻豆原创 麻豆原创PHIRE庐 pourront assister 脿 des d茅monstrations de solutions conjointes d’IA et de donn茅es sur le stand de Google Cloud. Elles montrent notamment comment les entreprises peuvent appliquer l’IA g茅n茅rative 脿 des processus et applications courantes, comme l’utilisation d’un chatbot pour rechercher, cr茅er et modifier des demandes d’achat. La conf茅rence 麻豆原创PHIRE se tiendra les 16 et 17 mai 脿 Orlando, en Floride.

Contacts presse :

• • Fr茅d茅ric Boullard – fboullard@google.com
  • Sylvie L茅chevin听: sylvie.lechevin@sap.com

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Leader du march茅 des logiciels d’application d’entreprise, 麻豆原创 poss猫de l’expertise, les solutions et l’envergure n茅cessaire pour cr茅er une infrastructure technologique plus efficace, connect茅e et innovante pour NZR. Les deux organisations collaboreront pour identifier et mettre en 艙uvre des solutions Cloud novatrices, et connecter les donn茅es dans des domaines cl茅s, afin de fournir un avantage concurrentiel sur et en dehors du terrain aux 茅quipes, et plus largement 脿 tout l’茅cosyst猫me de NZR.

Ce partenariat permettra 脿 NZR d’exploiter les solutions 麻豆原创 et d’innover dans quatre domaines cl茅s : cr茅er un syst猫me de gestion int茅gr茅 pour diriger et am茅liorer ses op茅rations, parfaire l’exp茅rience des supporters, r茅aliser des objectifs de d茅veloppement durable pour l’organisation et explorer la mani猫谤别 dont l’utilisation des donn茅es et des solutions peut favoriser la performance des 茅quipes.

• Op茅rations organisationnelles : l’utilisation d’un hub digital de solutions 麻豆原创 pour cr茅er des syst猫mes interconnect茅s permettant 脿 NZR de tirer le meilleur parti de la puissance de ses syst猫mes et des donn茅es hors terrain, afin de mieux soutenir leurs 茅quipes en place.
• Performance de l’茅quipe : en impl茅mentant et en se dotant d鈥檜ne source unique de donn茅es RH, NZR compte am茅liorer l’exp茅rience de ses membres et leur permettre ainsi d鈥檃tteindre leur plein potentiel.
• Exp茅rience des fans : cr茅er de nouvelles fa莽ons de se connecter et de dialoguer avec la base de supporters locaux et mondiaux de NZR, tout en exploitant les nouvelles technologies et plateformes, afin qu鈥檌ls se rapprochent de leurs 茅quipes et joueurs pr茅f茅r茅s.
• Impact environnemental : exploiter les solutions et les capacit茅s num茅riques permettant 脿 NZR de g茅rer de mani猫谤别 holistique ses performances en mati猫谤别 de durabilit茅, tout en soutenant la strat茅gie plus large de NZR en mati猫谤别 de responsabilit茅 sociale et d’environnementale (RSE).

Angela Nash, Chief Information & Technology Officer de NZR, a d茅clar茅 : 芦听La NZR entreprend une transformation num茅rique de grande ampleur qui n茅cessite le soutien et l’expertise d’une organisation technologique internationale, pour nous aider 脿 r茅aliser notre objectif : devenir l’Union de Rugby la plus avanc茅e sur le plan technologique dans le monde. 麻豆原创 est 脿 l’avant-garde de la transformation num茅rique au niveau mondial et dispose des outils n茅cessaires pour nous aider 脿 mettre en place une 茅quipe d’experts qui, non seulement partage notre vision, mais dont les comp茅tences et les capacit茅s sont de renomm茅e internationale. Nous sommes ravis qu’ils soient notre premier partenaire technologique et qu’ils travaillent avec NZR sur toutes les plates-formes cl茅s afin d’examiner, d’am茅liorer et de nous permettre de fournir des syst猫mes technologiques qui garantissent que nous sommes les meilleurs sur le terrain et en dehors.听禄

Scott Russell, Executive Board Member & Customer Success, commente :

芦听New Zealand Rugby s’est fix茅 un objectif ambitieux : devenir le collectif de Rugby le plus avanc茅 technologiquement au monde. En tant que tout premier partenaire technologique de l’organisation, 麻豆原创 peut aider NZR 脿 atteindre cet objectif en favorisant la transformation num茅rique dans tous ses domaines d鈥檃ctivit茅s et en introduisant des technologies r茅volutionnaires qui aideront les 茅quipes de NZR 脿 donner le meilleur d’elles-m锚mes – et 脿 gagner. 听禄

麻豆原创 et NZR mettront 茅galement l’accent sur le d茅veloppement de programmes et d’initiatives suppl茅mentaires visant 脿 promouvoir et 脿 c茅l茅brer la diversit茅 et l’inclusion.

Gr芒ce 脿 ce partenariat, 麻豆原创 b茅n茅ficiera de divers droits et avantages, notamment le marquage et la signalisation dans les stades et sur le terrain pour les matchs g茅r茅s par NZR, le marquage sur toutes les plateformes num茅riques, les interventions des joueurs et des rencontres exclusives avec les 茅quipes et les joueurs.

*Les 芦听茅quipes en noir听禄 de la NZR – les All Blacks, les Black Ferns, les All Blacks Sevens, les Black Ferns Sevens, les M膩ori All Blacks, les All Blacks XV et les All Blacks moins de 20.

Fond茅 en 1892, New Zealand Rugby s’efforce d’inspirer et d’unifier les N茅o-Z茅landais 脿 travers le rugby. Notre objectif est de diriger, soutenir, d茅velopper et promouvoir le jeu national de la Nouvelle-Z茅lande, en mettant le rugby au c艙ur de chaque communaut茅. Le syst猫me de haute performance de NZR s’efforce de promouvoir les comp茅titions que nos fans aiment, d’encourager les talents qui peuvent repr茅senter nos 茅quipes en noir et d’锚tre leader mondial sur et en dehors du terrain.

脌 PROPOS La strat茅gie de 麻豆原创 est d’aider chaque entreprise 脿 fonctionner comme une entreprise intelligente et durable. En tant que leader du march茅 des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs 脿 fonctionner au mieux : Les clients de 麻豆原创 g茅n猫谤别nt 87 % du commerce mondial total. Nos technologies d’apprentissage automatique, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avanc茅e permettent de transformer les activit茅s des clients en entreprises intelligentes. 麻豆原创 aide 脿 donner aux personnes et aux organisations une connaissance approfondie de l’entreprise et favorise la collaboration qui leur permet de garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie pour les entreprises afin qu’elles puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services de bout en bout permet aux entreprises et aux organismes publics de 25 secteurs d’activit茅 dans le monde entier de fonctionner de mani猫谤别 rentable, de s’adapter en permanence et de faire la diff茅rence. Gr芒ce 脿 un r茅seau mondial de clients, de partenaires, d’employ茅s et de leaders d’opinion, 麻豆原创 aide le monde 脿 mieux fonctionner et 脿 am茅liorer la vie des gens. Pour plus d’informations, visitez le site .

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Une 茅quipe renforc茅e au sein du 麻豆原创 Labs France听qui confirme la capacit茅 de 麻豆原创 脿 aller au-del脿 de son c艙ur de m茅tier

Aux pr茅mices du projet, uniquement deux d茅veloppeurs de 麻豆原创 Labs France dans le d茅veloppement du logiciel open source 麻豆原创 e-mobility. Aujourd鈥檋ui, l鈥櫭﹒uipe R&D d茅di茅e 脿 cette solution, compte 18 talents en IoT, croisant hardware et software, r茅partis 脿 Mougins (15) et Caen (3). Une premi猫谤别 pour 麻豆原创 !

Le logiciel 麻豆原创 E-Mobility permet de combiner et de connecter les bornes de recharges des v茅hicules 茅lectriques 脿 d鈥檃utres modules 麻豆原创 tels que des modules de pricing, d鈥檌tin茅rance, de smart charging, d鈥橢RP, tout en prenant en consid茅ration les sources de production et de consommation d鈥櫭﹍ectricit茅 de l鈥檌nfrastructure. Son d茅veloppement rapide s鈥檈xplique entre autres par le soutien du Groupe 脿 travers l鈥檌nvestissement global de deux milliards d鈥檈uros. Mais, aussi par l鈥檃ttrait de son offre qui a s茅duit rapidement les partenaires et clients de 麻豆原创.

Aujourd鈥檋ui 麻豆原创 Labs France propose sa solution aux entreprises de toutes tailles. Par exemples, Proviridis, ChargeX GmbH en Allemagne et Zeplug 脿 Paris. L’objectif est de r茅pondre 脿 la demande de recharge (charge at work /charge at home).

Cette solution offre 脿 ses clients la possibilit茅 de :

• g茅rer 20 000 脿 30 000 bornes de recharges ;
• r茅duire leur impact carbone ;
• r茅aliser des 茅conomies en termes de total cost of ownership (tco), tout en r茅pondant 脿 leur objectif de d茅veloppement durable.

鈥淪i demain tous les v茅hicules en France, soit environ 40 millions de voitures, devenaient des v茅hicules 100% 茅lectriques, nous ne rencontrerions aucun probl猫me d鈥檜n point de vue 茅lectrique. Mais plut么t des difficult茅s au niveau gestion. Pour cela nous avons besoin d鈥檕utils qui savent g茅rer toute cette 茅nergie, pour appliquer une charge intelligente 鈥渟mart charging鈥�, prenant en compte l鈥櫭﹍ectricit茅 qui circule dans le r茅seau. De plus, toutes les entreprises ont besoin d鈥檌nt茅grer ces informations 脿 leurs syst猫mes existants pour conna卯tre les avantages en nature.鈥� Hanno Klausmeier, Pr茅sident 麻豆原创 Labs France

Des perspectives d鈥檃venir toujours plus durables et innovantes

麻豆原创 se positionne progressivement sur d鈥檃utres domaines plus 茅loign茅s de la borne de recharge 茅lectrique. Par exemples, les panneaux solaires et l鈥橧A en collaboration avec l鈥檌nstitut Vedecom pour 脿 terme proposer une solution allant au-del脿 de la supervision des bornes. Ainsi, l鈥檕bjectif est de les rendre plus autonomes pour trouver les erreurs ou encore g茅rer les pannes automatiquement.

鈥淕r芒ce 脿 l鈥檌ntelligence artificielle nous souhaitons rendre les bornes plus autonomes et accessibles. Dans un futur proche nous esp茅rons pouvoir activer la borne de recharge d猫s son branchement sans avoir recours 脿 la 麻豆原创 charge card.鈥� Hanno Klausmeier Pr茅sident 麻豆原创 Labs France.

Cette solution est pour l鈥檌nstant uniquement propos茅e par 麻豆原创 Labs France. Cependant, 麻豆原创 a pour ambition de la commercialiser 脿 l’茅chelle globale du Groupe d鈥檌ci le troisi猫me trimestre 2021.

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鈥淐ette initiative est n茅e de notre profonde conviction que les entreprises, quelle que soit l鈥檌ndustrie, peuvent tirer parti du partage d鈥檈xperiences.鈥�

听

Il est ing茅nieur de formation, issu de Polytech’Nice-Sophia. Elle est dipl么m茅e en math茅matiques appliqu茅es et a valid茅 une th猫se en th茅orie de l’optimisation. Ils m猫nent leur carri猫谤别 dans de grandes entreprises technologiques internationales. Et dirigent le Industrial Council of Artificial Intelligence Research (ICAIR). Olena Kushakovska (麻豆原创) et Jean-Michel Sauvage (Amadeus) pilotent ensemble ICAIR depuis 2020. Ils ont une ambition claire pour l’organisation : acc茅l茅rer le travail sur l’IA en mettant l’accent sur le d茅veloppement durable. A l鈥檕ccasion du 1^er 麻豆原创 Sustainability Summit, la directrice g茅n茅rale de 麻豆原创 Labs France et le directeur R&D pour les solutions Revenue Management d’Amadeus se sont pr锚t茅s au jeu de l鈥檌nterview crois茅e pour nous donner leur vision de l’IA durable.

1. Quels sont les principaux avantages de l’IA dans votre secteur ?

Olena Kushakovska : Chez 麻豆原创, nous permettons 脿 nos clients de devenir des entreprises intelligentes, d’utiliser les donn茅es pour b芒tir des entreprises plus performantes, plus r茅silientes, plus rentables, plus agiles et plus durables. Nous mettons tout en 艙uvre pour que la r茅alit茅 de l’entreprise intelligente soit pleinement int茅gr茅e avec les fonctionnalit茅s d’.

Jean-Michel Sauvage : L’IA est une technologie majeure qui offre la meilleure utilisation possible des donn茅es et fournit un service plus performant, plus efficace, pr茅visible, personnalis茅 et 脿 plus forte valeur ajout茅e sur l’ensemble de la cha卯ne.

2. Quand, pourquoi et comment vous 锚tes-vous engag茅 avec ICAIR ?

Olena : Amadeus et 麻豆原创 sont membres fondateurs de ICAIR. La d茅cision d’aller de l’avant a 茅t茅 prise entre Gilles Floyrac et moi il y a environ 2 ans. Gilles 茅tait le pr茅sident d鈥橝madeus Nice 脿 l鈥櫭﹑oque et la r茅gion C么te d鈥橝zur venait de d茅crocher le label 3IA. Son id茅e 茅tait que les entreprises conduisent l’agenda industriel parall猫lement au monde universitaire. Plus de 60 entreprises de la zone ont soutenu le projet 3IA. Nous avons contact茅 les entreprises que nous pensions int茅ress茅es (ex. IBM, ARM, NXP, Thales Alenia Space, Orange) et le 鈥淐lub鈥� est n茅. La r茅union de mise en place entre les responsables de site pour sceller le club s鈥檈st tenue chez Amadeus puis la 1^猫谤别 session de travail a eu lieu chez 麻豆原创 en juin 2019.

Jean-Michel : Les techniques d’IA n’茅tant pas sp茅cifiques 脿 la r茅solution d’un probl猫me, cette initiative est motiv茅e par la forte conviction que les entreprises, m锚me lorsqu’elles travaillent dans diff茅rents secteurs, peuvent b茅n茅ficier de l’apprentissage et du partage d’exp茅riences sur les d茅fis auxquels elles sont confront茅es sur des probl猫mes techniques similaires.

芦 Nous nous effor莽ons d’utiliser l’IA de mani猫谤别 durable et d’atteindre les objectifs de durabilit茅 de l’ONU au sein du secteur. 禄 Olena KUSHAKOVSKA

3. Qu’est-ce qui est sp茅cial avec ICAIR ?

Jean-Michel : ICAIR se concentre sur la recherche appliqu茅e, et 脿 ce titre, est un moyen de lier la recherche fondamentale et les r茅sultats acad茅miques 脿 leur application dans un environnement industriel.

Olena : ICAIR est 脿 taille humaine, agile, diversifi茅, industriel, pratico-pratique, avec des cas d’utilisation r茅els. Des entreprises leaders dans le monde composent le conseil. Pour autant, il y a un faible niveau d’administration, une faible bureaucratie, mais beaucoup de bonne volont茅 et un grand 茅cosyst猫me. La bienveillance et le soutien sont sans faille, et l鈥檌mplication continue !

4. Pourquoi avoir choisi l’IA durable comme th猫me du programme ICAIR ?听

Jean-Michel : L’IA s’accompagne de d茅fis, tant en termes de technologie, de puissance de calcul, que de biais d’apprentissage, ou de d茅cisions humainement explicables. Nous pensons que l’IA peut 锚tre con莽ue et utilis茅e de mani猫谤别 durable et apporter de la valeur d’une mani猫谤别 qui respecte la plan猫te et les communaut茅s.

Olena : On questionne souvent l’IA en termes 茅cologique ou 茅thique. Nous voulons envisager la durabilit茅 dans un contexte beaucoup plus large, celui des objectifs de durabilit茅 des Nations Unies. La durabilit茅 s’entend comme la capacit茅 de notre g茅n茅ration 脿 atteindre ses objectifs, sans compromettre la capacit茅 de la g茅n茅ration future 脿 atteindre les leurs. Et ce, par rapport 脿 toutes les ressources : naturelles, humaines, 茅conomiques. Nos efforts se concentrent sur l’IA durable pour atteindre les objectifs des Nations Unies au sein de l’industrie.

5. Quel est le champ d’application d’ICAIR ?

Jean-Michel : ICAIR a 茅t茅 pens茅 de telle sorte que des chercheurs d’entreprises de Sophia Antipolis h茅bergeant des laboratoires de recherche travaillant dans diff茅rents contextes industriels, et sur diff茅rents sujets, puissent discuter et 茅changer leurs points de vue sur des questions communes li茅es 脿 l’utilisation de l’IA dans leurs industries respectives.

Olena : Notre objectif est de travailler sur des projets communs et d’茅changer sur les meilleures pratiques en mati猫谤别 d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Cela permettra de faire progresser les recherches en mati猫谤别 d’IA. Enfin, nous comptons utiliser notre puissance commune pour promouvoir la C么te d’Azur en tant que berceau de l鈥橧A durable.

6. Qu’est-ce qui vous motive personnellement ?

Olena : Ma volont茅 est de promouvoir notre grande collaboration, dans l鈥櫭ヽosyst猫me incroyablement riche sur le plan technologique et intellectuel de la C么te d’Azur, en montrant 脿 nos maisons-m猫谤别s que cet endroit est vraiment exceptionnel, et y d茅velopper une v茅ritable communaut茅 autour de l鈥橧A. Je veux aussi que la France et l’Europe obtiennent la place qu鈥檈lles m茅ritent dans le monde en ce qui concerne l鈥橧A, en veillant 脿 ce que l’IA soit utilis茅e 脿 bon escient, que la C么te d’Azur soit identifi茅e comme l’endroit id茅al pour l’IA durable, et enfin que les gens ne craignent plus l鈥橧A.

Jean-Michel : Je suis un passionn茅 d’aviation et d’informatique. Heureusement pour moi, les voyages et l’aviation en particulier sont des domaines pleins de d茅fis combinatoires, tr猫s complexes 脿 r茅soudre et 脿 optimiser. Chez Amadeus, nous sommes d茅j脿 pleinement engag茅s dans le d茅ploiement de l’IA. Nous sommes 茅galement engag茅s depuis de nombreuses ann茅es dans le d茅veloppement de syst猫mes ouverts et interop茅rables, car nous pensons que c’est en combinant les meilleurs services 芦 atomiques 禄 que nous apporterons une plus grande valeur ajout茅e 脿 nos clients, 脿 l’industrie du voyage et aux voyageurs. Mais nous savons aussi que, comme toute 茅volution de ce genre, elle a besoin de temps, d’exp茅rience, de tests et d’apprentissage. L’IA s’accompagne de nombreuses questions et d茅fis sans r茅ponse. Avec ICAIR, nous faisons partie de l’apprentissage, de l’enseignement, et nous voulons y r茅pondre de la bonne mani猫谤别.

Les membres sont des entreprises internationales avec des sites sur la C么te d’Azur et menant des recherches en IA :

• Accenture,
• ACRI-ST,
• AIRFRANCE KLM,
• Amadeus,
• ARM,
• Hewlett Packard Enterprise,
• IBM,
• NXP Semiconductors,
• Orange,
• Renault Software Labs,
• 麻豆原创 Labs France,
• STMicroelectronics,
• Thales Alenia Space.

Le programme touche l鈥檈nsemble de l鈥櫭ヽosyst猫me du label 3IA de la C么te d鈥橝zur :

• Acad茅miques : Institut 3IA, UCA (Universit茅 C么te d鈥橝zur), Ecoles, Centres de Recherche
• Secteurs d’activit茅 : ICAIR, ClusterIA
• Institutions : MIA, OTESIA, EuropIA
• Associations : Telecom Valley, P么le SCS

Des initiatives li茅es 脿 l鈥橧A lanc茅es par ces acteurs soutiennent la dynamique territoriale de la C么te d鈥橝zur. Elles se rapportent aux objectifs de d茅veloppement durable des Nations unies et constituent le champ d’application du programme 芦 IA durable 禄.

En savoir plus :

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Avec la plateforme 麻豆原创 S/4HANA, l鈥橢RP nouvelle g茅n茅ration, 麻豆原创 introduit un ensemble de techniques听 permettant 脿 la machine d’imiter une forme d’intelligence r茅elle, l鈥橧ntelligence Artificielle.

Les domaines d鈥檃pplication sont nombreux et peuvent 锚tre mis au service de la transformation de la fonction finance.

Le Machine Learning听 pour optimiser la r茅conciliation bancaire

La r茅conciliation bancaire est un exemple de processus qui implique de nombreuses actions manuelles, notamment pour les flux d鈥檈ncaissements听:

• des volumes importants de paiements 脿 r茅concilier manuellement malgr茅 des r猫gles pr茅d茅finis,
• des paiements sans r茅f茅rences factures, des donn茅es de base incompl猫tes, des paiements avec 茅carts qui complexifient les actions de r茅conciliation,
• des r猫gles sp茅cifiques 脿 mettre en place en fonction des pays, des formats, des modes de paiements.

麻豆原创 introduit dans la suite 麻豆原创 S/4HANA, une solution innovante bas茅e sur du Machine Learning et permettant d鈥檃tteindre des taux d鈥檃utomatisation proche de 97%.

La solution apprend des donn茅es et actions historiques, c鈥檈st-脿-dire des r茅p茅titions (patterns) dans un ou plusieurs flux de donn茅es (extraits de comptes 茅lectroniques, avis de paiements, banques partenaires/soci茅t茅s,鈥�) et en tire des pr茅dictions de r茅conciliation en se basant sur des statistiques.

Les crit猫谤别s de r茅conciliation sont ainsi continuellement affin茅s et听 les nouveaux cas, les exceptions, trait茅s en autonomie. Les taux d鈥檃utomatisation consid茅rablement am茅lior茅s contribuent 脿 r茅duire les co没ts de d茅ploiements et co没ts op茅rationnels.

L鈥檃nalyse pr茅dictive pour am茅liorer la prise de d茅cision

L鈥櫭﹙olution constante des mod猫les 茅conomiques听 impose aux directions financi猫谤别s de gagner en efficacit茅 et en agilit茅. Elles doivent anticiper les impacts sur les revenus, la profitabilit茅, l鈥檃ffectation des ressources afin d鈥檕rienter la strat茅gie de l鈥檈ntreprise.

La plateforme 麻豆原创 S/4HANA embarque des sc茅narios d鈥檃nalyses pr茅dictives permettant d鈥櫭﹖ablir des pr茅visions de chiffre d鈥檃ffaires tr猫s fiables via des algorithmes se basant sur des donn茅es actuelles et historiques, internes et externes 脿 l鈥檕rganisation tel que le pipeline des ventes, les tendances du march茅, l鈥櫭﹙olution du PIB d鈥檜n pays, etc.

Ces pr茅dictions effectu茅es en temps r茅el alimentent le processus de planification budg茅taire et sont d茅clin茅es 脿 tous les niveaux de l鈥檕rganisation o霉 des ajustements peuvent 锚tre effectu茅s.

A cela s鈥檃joutent des outils de simulation permettant de visualiser l鈥檌mpact des choix strat茅giques tel que les changements d鈥檕rganisation, le d茅veloppement de nouveaux produits, etc.

Lutter contre la fraude et la cybercriminalit茅

La crise sanitaire et 茅conomique in茅dite que nous vivons ouvre aux fraudeurs de nouvelles failles pour parvenir 脿 leurs fins. De nombreuses attaques n鈥櫭﹖ant jamais identifi茅es, il est impossible de d茅terminer avec pr茅cision les pertes pour les entreprises. En 2020, d鈥檃pr猫s l鈥橝CFE Report to the Nations (2), la fraude et la cybercriminalit茅 ont caus茅es des pertes estim茅es 脿 plus de 3 Milliards 鈧� dans 125 pays听 (~5% du chiffre d鈥檃ffaires des entreprises concern茅es, avec une moyenne de 415听K鈧� par attaque en Europe).

Avec 麻豆原创 S/4HANA, 麻豆原创 propose des solutions pour contr么ler des volumes importants de transactions, identifier en temps r茅el les menaces et transactions frauduleuses et ainsi limiter les risques de pertes financi猫谤别s.

L鈥橧ntelligence Artificielle 茅met des recommandations permettant d鈥檃ffiner continuellement les r猫gles de contr么le et l鈥檌dentification de nouveaux sch茅mas de fraude sur la base de donn茅es historiques internes comme externes. Les taux d鈥檈fficacit茅 dans la d茅tection des anomalies et des fraudes se trouvent consid茅rablement am茅lior茅s.

Au-del脿 des multiples sc茅narios disponibles en standard, 麻豆原创 compl猫te son offre par une plateforme d鈥檌nnovations dans le cloud (Business Technology Platform) qui permet de d茅velopper des applications et extensions autour du c艙ur 麻豆原创 S/4HANA.

脌 travers la Business Technology Platform, les d茅partements financiers ont acc猫s aux technologies innovantes听tel que le Machine Learning, l鈥檃nalyse pr茅dictive, les chatbots ou encore la Blockchain, 脿 partir desquelles ils peuvent imaginer de nouveaux cas d鈥檜sages.

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L鈥橧A s鈥檌mpose dans l鈥檈xp茅rience client

La complexit茅 de la vie moderne soumet notre cerveau 脿 une vraie surcharge cognitive. Pour y rem茅dier, les clients se tournent vers les IA et se fient 脿 leurs recommandations, d茅laissant les interactions traditionnelles avec les marques.

Ainsi acceptons-nous volontiers les recommandations de Netflix pour les s茅ries, de Spotify pour la musique ou les r茅sultats affich茅s par Google. Nous faisons tellement confiance 脿 ces suggestions que 35% des achats sur Amazon et 75% des visionnages sur Netflix sont issus des recommandations du Machine Learning, selon McKinsey (1).

Pourquoi ? Parce que, dans l鈥檈xp茅rience, les clients distinguent de plus en plus les aspects routiniers des aspects riches de sens (voir 芦 Donner du sens 脿 l鈥檈xp茅rience 禄). Et 脿 mesure que la pr茅cision et l鈥檜tilit茅 des IA augmentent, les clients d茅l猫guent les d茅cisions qu鈥檌ls jugent 芦 sans importance 禄. Certaines entreprises se voient alors coup茅es de leurs clients et forc茅es de composer avec des IA agissant comme des gardiens.

Les IA rel猫guent les entreprises en arri猫谤别-plan de plusieurs fa莽ons :

Les IA effectuent de plus en plus de t芒ches

Les IA 茅tant capables de regrouper, d鈥檌ndexer et d鈥檃nalyser des montagnes de donn茅es, les clients ont de plus en plus confiance dans leur capacit茅 脿 interpr茅ter leurs pr茅f茅rences personnelles et 脿 faire des choix 脿 leur place. Aux recherches en arri猫谤别-plan r茅alis茅es par les IA s鈥檃jouteront bient么t les achats en arri猫谤别-plan.

Les IA, nouvelles audiences 脿 conqu茅rir

Le marketing 茅motionnel peut susciter la fid茅lit茅 chez les humains mais pas chez les IA. 脌 mesure que les clients confieront les d茅cisions d鈥檃chat de routine aux IA, les entreprises auront besoin de nouvelles strat茅gies pour conqu茅rir ces nouvelles audiences automatis茅es.

Les fronti猫谤别s entre les t芒ches vont dispara卯tre

On regroupe souvent les t芒ches m茅nag猫谤别s et administratives en cat茅gories, comme le nettoyage de la maison ou le paiement des factures. Mais avec des IA qui prennent en charge diff茅rentes t芒ches 脿 la fois, ces fronti猫谤别s dispara卯tront. Les entreprises incapables de s鈥檃dapter 脿 ce changement dans la fa莽on d鈥檃ppr茅hender les t芒ches perdront des clients.

Comment votre entreprise peut-elle s鈥檃dapter ?

Devenez l鈥檌nterm茅diaire IA de votre secteur

Cr茅ez une sp茅cialis茅e qui apporte des connaissances uniques 脿 vos clients. Appropriez-vous les fonctionnalit茅s des IA pour mettre ces connaissances et comp茅tences sp茅cialis茅es 脿 disposition des clients, directement et par le biais d鈥橧A g茅n茅ralistes.

Proposez des produits optimis茅s par l’IA

Au fur et 脿 mesure que les points de contact avec les clients seront rel茅gu茅s au second plan, les produits joueront un r么le plus central en tant qu鈥檃mbassadeurs de la marque. Le Big Data, l鈥橧oT et le Machine Learning permettent d鈥檃m茅liorer l鈥檈xp茅rience client en augmentant la satisfaction, en r茅duisant la charge cognitive et en 茅liminant les actions inutiles. Trouvez des moyens de cr茅er un lien avec vos clients par le biais des produits.

Optimisez votre visibilit茅 aupr猫s des IA

Les syst猫mes bas茅s sur l鈥橧A constitueront le prochain 芦 espace lin茅aire 禄 num茅rique o霉 optimiser le placement des produits. Cette discipline d鈥檕ptimisation est encore balbutiante mais vous pouvez d茅j脿 vous appuyer sur votre 茅quipe de r茅f茅renceurs SEO afin de prendre le leadership d猫s le d茅but. Des descriptions factuelles de vos produits et services contribueront 脿 votre succ猫s aupr猫s des IA.

Am茅liorez les interactions avec vos clients

Utilisez des outils bas茅s sur l鈥橧A pour animer les interactions avec vos clients en fournissant aux collaborateurs de 1猫谤别 ligne des informations client et des suggestions de messages. Par exemple, les outils d鈥檃nalyse et le Machine Learning peuvent servir 脿 offrir aux collaborateurs une visibilit茅 approfondie sur chaque client, am茅liorant ainsi la personnalisation des interactions.

Publi茅 en anglais sur

搁茅蹿茅谤别苍肠别蝉

(1) Ian MacKenzie, Chris Meyer et Steve Noble, 芦 How Retailers Can Keep Up with Consumers 禄 (Comment les d茅taillants peuvent r茅pondre aux besoins des clients), McKinsey & Co., octobre 2013,
/how-retailers-can-keep-up-with-consumers.

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