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L’IA en Business Intelligence ne doit pas inonder l’utilisateur sous une avalanche d’indicateurs inutiles, mais au contraire prioriser et contextualiser les données pour les rendre exploitables. Une approche efficace repose sur moins de chiffres, mieux expliqués, une meilleure mise en contexte, et une priorisation intelligente des insights. StratBoard™ incarne cette philosophie en mettant en avant des données pertinentes et actionnables, plutôt qu’un excès d’informations difficiles à interpréter.

L’IA est un outil puissant qui peut soit accélérer nos compétences, soit nous rendre dépendants si nous nous reposons trop sur elle. Plutôt que de la voir comme un substitut, il faut l’utiliser comme un levier en gardant le contrôle et en renforçant nos propres compétences. L’équilibre entre automatisation et expertise humaine est clé pour en tirer le meilleur parti sans perdre en maîtrise.

Le débat entre IA open-source et modèles propriétaires est souvent présenté comme un choix binaire, alors qu’en réalité, tout dépend du besoin. Les modèles propriétaires offrent performance et simplicité, tandis que l’open-source garantit flexibilité et contrôle. L’enjeu n’est pas de choisir un camp, mais d’adopter la solution la plus adaptée selon les contraintes métier, les coûts et la nécessité de maîtrise des données.

L'IA générative transforme l'exploitation des données en entreprise, mais soulève des questions de sécurité. Plutôt que de l'éviter, il est possible de l'utiliser en toute confiance grâce à des méthodes éprouvées : modèles on-premise pour un contrôle total, API sécurisées garantissant la confidentialité des requêtes, chiffrement avancé pour protéger les échanges, et approches hybrides alliant performance et conformité. L'enjeu réside dans l'intégration intelligente de l'IA, assurant la sécurité des données à chaque étape.

Le SaaS, omniprésent dans les entreprises, évolue face à l’essor de l’IA. Avec les avancées des LLMs et des agents autonomes, la frontière entre SaaS et IA devient floue. On assiste à une transition où les entreprises pourront créer des outils ultra-personnalisés sans dépendre de solutions standardisées. Deux axes stratégiques émergent : 1️⃣ Se spécialiser dans des verticales précises → L’expertise métier et les bases de connaissances adaptées seront essentielles pour différencier les solutions. 2️⃣ Associer conseil et produit → L’IA seule ne suffit pas ; elle doit être accompagnée d’un travail rigoureux sur la structuration et l’exploitation des données. L’avenir du SaaS pourrait être moins visible, plus modulaire et piloté par l’IA, transformant les outils en infrastructures intelligentes plutôt qu’en services indépendants.

Une grande école de commerce a organisé trois webinaires pour sensibiliser ses 320 collaborateurs aux enjeux de l’intelligence artificielle. L’objectif était d’harmoniser les connaissances, de démystifier l’IA et d’introduire une feuille de route pour son intégration dans les pratiques professionnelles. Grâce à un format interactif et des études de cas adaptées aux différents profils (enseignants-chercheurs, équipes pédagogiques, métiers support), cette formation a permis de fédérer les équipes autour d’une vision commune de l’IA.

Strat37 a organisé un séminaire pour 60 dirigeants et managers d’un groupe leader en courtage d’assurance afin de les sensibiliser aux enjeux et opportunités de l’intelligence artificielle. L’objectif était de démystifier l’IA, illustrer ses applications concrètes et permettre aux dirigeants de comprendre comment intégrer cette technologie dans leurs stratégies. Grâce à un format interactif et des cas d’usage adaptés à leur secteur, ces leaders ont pu identifier des opportunités immédiates et définir une feuille de route pour l’adoption de l’IA dans leur organisation.

Un acteur majeur du transport souhaitait améliorer le suivi de ses performances commerciales et opérationnelles. L'objectif était d’automatiser le calcul des marges et du chiffre d’affaires, tout en simplifiant l’accès aux données critiques pour une prise de décision plus rapide et efficace. Grâce à une solution IA, nous avons mis en place un tableau de bord interactif permettant un suivi logistique en temps réel, optimisant ainsi les coûts et maximisant la rentabilité.

Notre client souhaitait accélérer l’accès à ses données commerciales pour permettre à ses équipes de prendre des décisions plus rapidement, sans dépendre de rapports complexes ni d’analystes spécialisés. En intégrant un outil d’IA générative, nous avons automatisé l’extraction et l’interprétation des données en temps réel, permettant une analyse instantanée et des recommandations stratégiques. Cette approche a réduit les délais de prise de décision et amélioré la réactivité commerciale.

Strat37 a développé une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour un leader de l’assurance, facilitant l’extraction d’informations précises depuis une vaste bibliothèque d’études de marché. Grâce à une technologie OCR avancée et des algorithmes d’IA, la solution garantit des recherches rapides et des données toujours à jour. Cette approche a permis d’optimiser la prise de décision et d’améliorer l’accès aux insights stratégiques.

Un acteur majeur des infrastructures numériques a optimisé son reporting opérationnel grâce à l’IA intégrée à ServiceNow. Cette solution a transformé la gestion des rapports issus de centaines d’interventions quotidiennes, améliorant la précision des données et réduisant la charge administrative. Grâce à l’automatisation de la traduction et de la reformulation des notes terrain, la synchronisation en temps réel avec ServiceNow et l’optimisation des workflows, l’entreprise a renforcé son efficacité opérationnelle.

Un leader industriel a collaboré avec Strat37 pour automatiser la gestion et l’optimisation SEO de plus de 600 000 fiches produits. L’objectif était d’améliorer leur référencement naturel (SEO) en générant automatiquement des descriptions précises et des balises alt optimisées grâce à l’intelligence artificielle. Cette approche a permis d’augmenter significativement le trafic organique et d’améliorer la visibilité en ligne du catalogue produit.

Avec 4 000 sites en France et des interventions quotidiennes, notre client devait gérer manuellement chaque demande d’accès, validant leur conformité avec un plan de prévention réglementaire. Ce processus, chronophage et exigeant, nécessitait une vérification humaine systématique et entraînait des délais importants. En intégrant une solution d’IA, nous avons automatisé l’analyse des plans de prévention et la validation des demandes d’intervention, réduisant de moitié le temps de traitement et garantissant une conformité totale.

Notre client faisait face à un défi opérationnel majeur : gérer plus de 4 000 emails par an liés à des incidents de coupures d’électricité sur plusieurs sites. Chaque email devait être lu, classifié et transformé en ticket sur ServiceNow manuellement. Ce processus était non seulement chronophage, mais également sujet aux retards et aux erreurs humaines. En mettant en place une solution d’automatisation basée sur l’IA, nous avons permis une analyse, une classification et une génération de tickets en temps réel, améliorant considérablement l’efficacité et les délais de réponse.

Lors d’une fusion-acquisition, notre client devait intégrer les catégories produits de deux systèmes distincts (PIM), chacun ayant ses propres structures et nomenclatures. Avec plus de 3 000 catégories à harmoniser, un traitement manuel aurait été irréaliste et sujet aux erreurs. Grâce à l’intelligence artificielle, nous avons automatisé l’analyse, le matching et l’intégration des données, garantissant une transition rapide et précise.