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L’intelligence artificielle n’est plus un gadget technologique : c’est un accélérateur stratégique. Mais encore faut-il savoir où commencer, comment structurer ses données, et avec qui avancer. C’est là que les agences IA et data font toute la différence : elles traduisent la complexité technologique en impact métier.

Les directions métier les plus performantes ne se contentent plus de regarder leurs indicateurs internes. Elles savent que la donnée seule ne suffit pas : elle doit être replacée dans un environnement plus large pour devenir décisionnelle. Enrichir ses données avec des informations externes – open data, météo, transport, marché – permet de comprendre le “pourquoi” derrière les résultats, d’anticiper les variations et d’agir plus vite. L’enrichissement de données devient ainsi un levier stratégique, bien au-delà de la simple analyse.

L’intelligence artificielle fascine, promet et s’impose peu à peu comme un levier de performance incontournable. Mais derrière la révolution technologique, une vérité simple s’impose : aucune IA ne peut être plus intelligente que la donnée qui l’alimente. Avant d’investir dans des modèles, des copilotes ou des dashboards augmentés, les entreprises doivent affronter un défi souvent sous-estimé : la qualité de leurs données. Car les projets échouent rarement à cause des algorithmes — ils échouent faute d’un socle de données propre, cohérent et gouverné. Cet article rassemble les chiffres clés qui rappellent pourquoi la maîtrise de la donnée est le véritable point de départ de toute stratégie IA.

Là où la majorité des entreprises se limite à leurs données internes, les plus agiles croisent leurs informations avec des sources externes — open data, météo, transport, marché. Ce simple réflexe transforme les chiffres en compréhension, accélère la prise de décision et redéfinit le rôle des directions métier.

Pendant des années, les entreprises ont cherché à accumuler des dashboards, des rapports et des indicateurs, convaincues que plus de données signifiaient plus de performance. Or, dans un monde où l’information circule à la vitesse de la lumière, le véritable avantage compétitif ne se mesure plus à la quantité de données produites, mais à la vitesse avec laquelle une organisation peut transformer ces données en décisions. Le temps entre la donnée et la décision est devenu le KPI le plus stratégique de l’entreprise moderne.

La performance d’une entreprise ne dépend plus seulement de la puissance de ses outils, mais de la façon dont ils interagissent. Dans un environnement saturé de technologies, la vraie valeur naît désormais de l’orchestration, pas de l’accumulation. C’est cette idée qui fait du Service-as-a-Platform un modèle d’avenir. Plutôt qu’une succession d’applications, il propose une plateforme vivante, où la donnée, l’analyse et l’intelligence artificielle s’articulent autour des besoins métiers. Ce modèle redéfinit la manière dont les entreprises conçoivent leurs systèmes, leurs équipes, et même leurs décisions.

Beaucoup d’entreprises veulent “analyser leurs données”. Mais analyser quoi, si la donnée est incomplète ou incohérente ? Dans la majorité des projets data, les erreurs ne viennent pas des outils d’analyse, mais de la qualité des données en amont. C’est pourquoi, chez Strat37, notre règle d’or reste toujours la même : Fiabiliser → Enrichir → Analyser. Chaque étape consolide la suivante, et sauter l’une d’elles, c’est construire sur du sable.

Beaucoup d’entreprises concentrent leurs efforts sur les modèles d’intelligence artificielle, mais la véritable maturité ne se joue pas là. Elle se construit dans la donnée : sa qualité, sa cohérence, sa structure. Les organisations les plus avancées ne courent pas après le dernier modèle à la mode, elles investissent dans la fiabilité de leurs données. C’est là que se joue la vraie transformation. Découvrez pourquoi la maturité IA dépend d’abord de la donnée, pas du modèle.

Depuis deux ans, on lit partout que l’intelligence artificielle va révolutionner la productivité. Les chiffres pleuvent, les études s’enchaînent, et les outils se multiplient. Mais sur le terrain, dans une entreprise qui vit et respire la data et l’IA comme Strat37, la question est plus complexe : oui, l’IA nous fait gagner du temps, mais pas toujours là où on le croit, et pas sans effort. Cet article propose un retour d’expérience honnête : ce que l’IA fait vraiment pour nous, ce qu’elle ne fait pas, et surtout, ce que cela change dans notre manière de travailler.

Vos bases de données contiennent des doublons ou des incohérences ? Découvrez comment l’intelligence artificielle transforme la préparation et la fiabilisation des données en un processus automatisé, rapide et économique. Un article incontournable pour les entreprises qui veulent reprendre le contrôle sur leur donnée.

Pour réussir un projet d’intelligence artificielle, il ne suffit pas de déployer un modèle performant. Encore faut-il disposer d’une infrastructure de données solide et d’une collaboration fluide entre deux profils complémentaires : le Data Engineer et le Machine Learning Engineer. Cet article explore leurs rôles, leurs interactions et les compétences techniques indispensables pour faire de l’IA un levier stratégique durable.

C’est LA question que se posent aujourd’hui la plupart des dirigeants et responsables innovation. Entre les profils techniques rares, les consultants en IA, et les collaborateurs à former, difficile de savoir par où commencer. Dans cet article, on vous aide à identifier les bons profils et à structurer une équipe IA adaptée à votre réalité, que vous soyez une PME, un grand groupe ou une startup. Lisez l’article complet pour découvrir les 5 profils clés qui permettent d’intégrer efficacement l’IA dans une entreprise.

Le modèle SaaS pur montre ses limites : marché saturé, croissance ralentie, clients plus exigeants. Dans le même temps, l’IA ouvre la voie à une nouvelle génération d’entreprises qui fusionnent technologie et expertise humaine. On appelle cela le Service as a Platform (SaaP). Ce modèle ne vend plus un outil, mais un résultat. Découvre pourquoi les acteurs les plus visionnaires adoptent cette approche, et comment elle pourrait redéfinir ton business.

Anticipating sales, avoiding stockouts, estimating the obsolescence of a product or forecasting demand: prediction is no longer science fiction, but a strategic lever for any data-driven company. In this article, learn how AI—from Machine Learning to Deep Learning to Language Models—is revolutionizing prediction, and how to choose the right approach for your business needs.

Face à la frénésie autour de l’intelligence artificielle, beaucoup se demandent s’il ne s’agit pas d’une bulle. Pourtant, derrière l’effet de mode, l’IA s’impose durablement dans les entreprises. Mais avant d’intégrer l’IA dans les processus, un prérequis s’impose : disposer de données fiables, riches et bien structurées. Cet article explore pourquoi la donnée est le socle de toute stratégie IA réussie et comment les entreprises peuvent s’y préparer dès aujourd’hui.