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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.

Toutes les organisations cherchent à gagner en efficacité, à réduire les gaspillages et à se concentrer sur la valeur ajoutée. Mais au-delà des méthodes classiques, l’Intelligence Artificielle ouvre aujourd’hui de nouvelles perspectives. Découvrez dans cet article comment l’IA peut devenir un catalyseur du Lean Management, avec des exemples concrets et des pistes d’action stratégiques.

L’intelligence artificielle n’est plus une promesse lointaine : elle redessine déjà nos métiers et nos compétences. Entre opportunités inédites et sentiment de débordement, une étude LinkedIn dévoile comment les professionnels français vivent cette révolution. Découvrez dans cet article les secteurs les plus transformés, les compétences à développer et les stratégies concrètes pour réussir à l’ère de l’IA.

L’IA bouleverse l’emploi, certains postes disparaissent… mais c’est avant tout une transition. De nouveaux métiers émergent, la productivité s’accroît et la data devient un levier stratégique grâce à l’IA. Plutôt qu’une menace, c’est une opportunité pour réinventer le travail.

L’intelligence artificielle s’impose comme un levier majeur de compétitivité. Pourtant, une étude menée par Think with Google et BCG révèle que le principal frein à son adoption n’est pas technologique, mais culturel. Les entreprises se trouvent souvent partagées entre deux postures paralysantes — la peur de manquer (FOMO) et la peur de mal faire (FOMU). À l’inverse, celles qui réussissent à tirer parti de l’IA adoptent une troisième approche : la volonté de maximiser les avantages (FOMA).

Vos projets IA patinent “en attendant des données parfaites” ? Et si c’était l’inverse : démarrer pour fiabiliser plus vite. Avec l’IA Act, la donnée devient un actif à qualifier, tracer, expliquer — sans immobiliser vos équipes. Dans cet article, on montre comment placer l’IA au bon endroit du flux, mesurer les gains (F1, complétude…), documenter chaque étape et atteindre des résultats concrets en moins de 60 jours. Cas réels, chiffres, méthode opérationnelle. À vous le passage du diagnostic à l’impact.

Comment savoir si votre IA s’améliore vraiment ? Derrière chaque pipeline de données performant, il y a un élément souvent invisible mais décisif : le Gold. Ce jeu de données de référence permet d’évaluer objectivement les progrès de l’IA, d’éviter les biais de perception et d’aligner les innovations technologiques sur les priorités métiers. Cet article explique pourquoi le Gold est indispensable, comment le concevoir et comment il transforme la gouvernance de vos projets IA.