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La plupart des entreprises n’exploitent que 20 % de leurs données, celles qui sont structurées et faciles à analyser. Les 80 % restants — emails, PDF, tickets de support, retours clients — dorment, faute d’outils adaptés. L’IA change la donne : grâce aux embeddings, il devient possible de relier ces données non structurées à vos indicateurs métiers (ventes, satisfaction, churn). Résultat : vos dashboards ne montrent plus seulement ce qui se passe, mais révèlent enfin pourquoi cela se produit.

Le SaaS est trop rigide, le service trop éphémère. Entre les deux, un nouveau modèle s’impose : le Service as a Platform. Porté par l’IA générative, il combine l’expertise humaine pour comprendre les enjeux métier et une plateforme évolutive pour restituer, capitaliser et créer de la valeur durable. Découvrez pourquoi ce modèle transforme déjà le retail, la logistique, la finance, l’industrie et l’immobilier.

Dans l’industrie, une prévision mal calibrée, un indicateur biaisé ou une donnée obsolète peuvent coûter des millions – en surstocks, en retards, en marges perdues. Pourtant, ces erreurs ne viennent pas d’un manque de données… mais d’informations incomplètes, incohérentes ou sorties de leur contexte. Le rôle d’une agence IA spécialisée est simple : transformer cette masse de données brutes en un outil de pilotage fiable, enrichi et réactif, pour que chaque décision stratégique repose sur des faits incontestables – et non sur des approximations.

Dans un monde où chaque interaction, transaction ou opération génère de la donnée, les entreprises n’ont jamais eu autant d’informations à leur portée. Pourtant, comme le révèle l’étude Bpifrance Le Lab, une grande partie de ce capital reste inexploité. Les PME et ETI disposent de fichiers, tableaux, historiques et indicateurs par milliers… mais ces données dorment, éparpillées dans différents systèmes, incomplètes ou mal exploitées. Résultat : des décisions stratégiques prises avec une vision partielle de la réalité, alors même que ces informations pourraient devenir un levier majeur de performance et d’innovation.

Dans de nombreuses entreprises, les décisions stratégiques s’appuient sur des données… pas toujours fiables. Incohérences entre services, chiffres qui arrivent trop tard, anomalies non détectées : ces problèmes freinent la prise de décision et coûtent cher. En combinant méthode et intelligence artificielle, il est possible de fiabiliser, enrichir et exploiter vos données en seulement 30 jours — et de transformer un reporting subi en un véritable levier stratégique.

Chaque entreprise est assise sur une mine d’or invisible : ses données. Transactions, interactions clients, tendances du marché… tout est là, mais souvent dispersé, inexploité ou inexploitable. Selon Gartner, 97 % des données collectées ne sont jamais utilisées. Et quand elles le sont, leur mauvaise qualité peut coûter des millions chaque année. Pourtant, derrière ces chiffres se cache une vérité simple : avec la bonne méthode, la donnée brute peut devenir un puissant avantage concurrentiel. Ce guide propose un parcours clair, du nettoyage initial jusqu’à la décision stratégique, en s’appuyant sur des chiffres clés et des outils concrets.

Vous pensez que vos reportings ne coûtent que du temps ? En réalité, ils peuvent grignoter jusqu’à 10 000 € par an et par collaborateur… sans que personne ne s’en rende compte. Découvrez comment ce coût caché mine vos marges et comment l’éliminer avant qu’il ne s’installe durablement.

80 % des ETI estiment que la qualité de leurs données freine la prise de décision stratégique. Et si votre prochain avantage concurrentiel était simplement… une meilleure fiabilité de vos données ? Cet article explore pourquoi la qualité de vos données est une priorité business, comment l’IA peut transformer votre rapport à l’information, et quelles actions concrètes entreprendre dès aujourd’hui.

Et si une IA pouvait évaluer la qualité d'une autre IA ? C’est exactement ce que permet la méthode LLM-as-a-Judge. De plus en plus utilisée, elle offre un moyen rapide, souple et fiable de juger la pertinence, la clarté ou la justesse des réponses générées par un modèle. Dans cet article, on vous explique pourquoi ça fonctionne, comment la mettre en place, et pourquoi nous l’avons intégrée au cœur de notre démarche chez Strat37.

Dans un monde saturé de données, les entreprises peinent encore à transformer leurs dashboards en décisions efficaces. Malgré des outils de visualisation avancés, la surcharge d’informations, l’absence de synthèse claire et le manque d’interprétation métier freinent l’action. Ce que recherchent réellement les décideurs, ce sont des réponses simples, contextualisées et directement exploitables.

Une incohérence simple mais critique compromet la qualité de vos analyses IA : utiliser des prompts anglais sur des documents français. Cette erreur génère des distorsions terminologiques, des approximations dangereuses et des reformulations non souhaitées. La solution : aligner la langue du prompt sur celle du document source pour des analyses 40% plus précises.

L’IA révolutionne la gestion documentaire en automatisant le classement, l’indexation et l’extraction d’informations clés dans tous types de documents (PDF, contrats, factures…). Grâce à la recherche intelligente et aux chatbots documentaires, les équipes gagnent un temps précieux, réduisent les erreurs et assurent la conformité réglementaire (RGPD). Résultat : la gestion documentaire devient un levier d’efficacité, de traçabilité et d’innovation pour l’industrie et les services.

Le DataOps transforme la gestion des données en entreprise en structurant les processus internes pour garantir une information fiable, accessible et exploitable en temps réel. Contrairement à l'approche traditionnelle où les projets data échouent souvent par manque de méthodologie, cette démarche inspirée du DevOps combine collaboration transversale, automatisation intelligente et contrôle qualité rigoureux, permettant aux organisations de transformer leurs données brutes en avantage compétitif stratégique tout en démocratisant leur accès à l'ensemble des collaborateurs.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.

Un projet data risque l'échec lorsque les délais s'allongent inexplicablement, que les équipes s'épuisent à chercher des données plutôt qu'à les analyser, que des versions multiples circulent sans contrôle, que la communication métier-technique se rompt et que les premiers résultats déçoivent. Pour redresser la situation, instaurez une planification claire, automatisez les processus de collecte, centralisez les données dans un référentiel unique, favorisez le dialogue interdisciplinaire et définissez des KPIs précis dès le départ.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.

La multiplicité des formats de données (Excel, PDF, ERP) génère erreurs, pertes d'information et analyses limitées. Pour y remédier, l'automatisation est essentielle : extraction OCR, scripts de transformation, référentiel unique et formats standardisés. Les bénéfices sont immédiats : gain de temps (70%), décisions fiables et agilité technologique, transformant ce défi en avantage concurrentiel.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.