
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.
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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).

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’intelligence artificielle permet d’automatiser l’enrichissement des fiches produit à grande échelle, en générant des descriptions personnalisées, optimisées SEO, traduites, et testables en A/B. Résultat : un gain de temps considérable, une meilleure cohérence de catalogue, et des performances commerciales en hausse (+10 à +25 % de conversion). Une stratégie particulièrement utile pour les e-commerçants et entreprises B2B/B2C disposant d’un catalogue volumineux.

Et si l’expertise ne s’arrêtait plus à un livrable, mais devenait une plateforme vivante, évolutive, et accessible en continu grâce à l'IA ? C’est précisément ce que nous explorons chez Strat37 depuis plus d'un an : une approche hybride où l’expertise ne se livre plus comme un service statique… mais comme une plateforme vivante, modulaire et évolutive. Le constat : → Les SaaS standardisés, même dopés à l'IA, peinent à répondre aux défis stratégiques spécifiques (sauf en cas d'ultra-verticalisation). → Le conseil traditionnel, bien que riche en valeur, s’éteint souvent une fois la mission terminée. Dans cet article, je vous partage notre retour d’expérience : comment l’IA devient le pont entre ces deux mondes, en donnant naissance à une nouvelle forme de service — le Service as a Platform (SaaP) — qui transforme durablement la relation entre expertise et technologie. 📌 On y parle modularité, co-pilotage client, intégration, et apprentissage continu. Et vous, avez-vous déjà implémenté le SaaP dans votre organisation ? Quels freins ou leviers avez-vous identifiés ?

Selon Gartner, 85 % des projets data échouent, souvent faute d’un objectif clair, de données mal exploitées ou d’un manque d’adhésion des équipes métiers. Pour réussir, il est essentiel de définir un besoin business précis, de structurer et nettoyer les données en amont, et d’impliquer les équipes dès le départ. L’outil doit s’intégrer aux processus existants et évoluer avec l’entreprise pour garantir un impact durable.