La question est-elle bien posée ? En effet, avant de parler de compatibilité, assurons-nous que l’entreprise et son équipe marketing sont agiles. Si ce pré-requis est respecté, les méthodes agiles ne peuvent qu’aider à les rendre compatibles.

On appelle « Business Intelligence » (BI) un ensemble de théories, de méthodologies, de processus, d’architectures, et de technologies qui transforme des données brutes en informations utiles
et pleines de sens pour les affaires d’une entreprise. Cet ensemble peut analyser une grande quantité d’information permettant d’identifier de nouvelles opportunités sur les marchés ou de prendre de meilleures décisions dans l’entreprise.
La Business Intelligence regroupe différentes applications aux fonctions complémentaires : agrégation de données, reporting, datamining, analyse prédictive, traitement analytique en ligne, benchmarking…
La question est-elle bien posée ? En effet, avant de parler de compatibilité, assurons-nous que l’entreprise et son équipe marketing sont agiles. Si ce pré-requis est respecté, les méthodes agiles ne peuvent qu’aider à les rendre compatibles.
Les entreprises du monde entier investissent des dizaines de milliards d’euros dans l’Intelligence Artificielle (IA) et le Machine Learning (ML). Un rapport du Hub Institute indique d’ailleurs qu’en seulement 6 ans les investissements sont passés de 600 millions à 1,8 milliard de dollars.
Il n’y a pas un secteur industriel ou une entreprise qui ne se transforme aujourd’hui grâce aux logiciels, qui permettent d’offrir de nouveaux services digitaux, afin de conquérir de nouveaux marchés et de réduire les coûts opérationnels. Une quête d’amélioration continue pour laquelle les organisations sont prêtes à dépenser près d’1,2 milliards de dollars cette année, selon IDC.
Selon Deloitte, une majorité de professionnels préfèrent utiliser des feuilles de calcul et des outils d’informatique décisionnelle plutôt que les solutions analytiques cloud et IA.
C’est la première démo de leur Open Data Initiative : une application de collecte et d’envoi des données vers Microsoft Azure pour un traitement analytique.
OpenText veut faciliter le transfert de charges de travail EIM vers Google Cloud et des services tiers de cloud public en s’appuyant sur Anthos.
Microsoft enrichit son offre Power BI avec une version mise à jour. On trouve notamment un service de développement d’applications « prêtes à l’emploi ».
La diffusion d’une culture d’entreprise axée sur les données fait partie des priorités des CDO. Mais les obstacles ne manquent pas, relève Gartner.
Salesforce rachète Tableau Software, leader dans la visualisation des données. Montant : 15,7 milliards $ par échange d’actions.
En France, six organisations pionnières dans ce domaine sur dix pensent que l’IA transformera leur marché en trois ans, rapporte Deloitte.
Google Cloud accélère dans la BI Cloud. Objectif : renforcer Big Query, son service d’analytique en temps réel de grands volumes de données.
Cinq des dix premiers propriétaires mondiaux de brevets liés à l’IA sont basés aux États-Unis. Un en Corée, quatre en Europe et au Japon, selon IPlytics.
Le déploiement du RGPD et l’accélération de la production mondiale de données chamboulent le rôle du chief data officer (CDO).
Une PME française sur cinq exploite aujourd’hui une solution d’« analytics ». Ces outils servent à automatiser le reporting de ventes, prédire des fluctuations du chiffre d’affaires ou même analyser le comportement client. À la clé : des gains de productivité et de réactivité. Tour d’horizon des usages, contraintes et bénéfices de ces solutions.
Il n’est pas possible de supprimer les transcriptions écrites des commandes vocales passées avec Alexa. Amazon affirme travailler sur le problème.
L’IA doit-elle être exclusive, c’est-à-dire réservée à quelques érudits, ou doit elle être inclusive, c’est-à-dire partagée par tous ? Telle est la question qui anime aujourd’hui de nombreuses entreprises.
Les nouvelles techniques d’IA permettent d’aller plus loin grâce au NLP. Son rôle : étudier la programmation informatique qui permet de traiter et d’analyser de grandes quantités de données formulées en langage naturel.
A quelques jours de sa conférence Build 2019, Microsoft a déjà dévoilé les grandes nouveautés liées à Azure et l’IoT.
La R&D, les services IT et le support client concentrent l’essentiel des projets d’intelligence artificielle des entreprises, selon O’Reilly.
Le rapport « Intelligence artificielle – État de l’art et perspectives pour la France », tout juste publié, vient à point nommé explorer les finalités économiques de l’IA pour notre pays.
Les données foncières des 5 dernières années sont accessible en open data. Objectif : améliorer la connaissance des prix sur le marché immobilier, selon Bercy.
Le Voice Lab veut rassembler les acteurs français et européens de la Voice Tech pour créer une alternative aux technologies vocales des GAFAM américains et des BATX chinois.
Duplex est un système entièrement automatisé qui passe des appels au nom d’un utilisateur, avec une voix synthétisée proche de la voix humaine.
Devoteam acquiert deux spécialistes de Google Cloud : Avalon Solutions, leader en Scandinavie, et g.company, très bien implanté au Benelux.
Face à la rapidité d’exécution exigée par la transformation numérique, quel filet de sécurité existe-t-il pour les équipes de DevOps ?
Porté par les services IT et les logiciels, le marché des solutions BDA (Big data & Business Analytics) devrait franchir les 189 Md$ cette année, selon IDC.
Près de 7 dirigeants sur 10 pensent que leur organisation a pris des décisions clés sur la base de données financières inexactes, relève BlackLine.
Adobe mise sur l’intelligence artificielle pour apporter des fonctions de prédiction avancées dans la diffusion de mailings à son application Campaign.
Une priorité pour les entreprises est de se construire une expérience en datascience, quelle que soit la méthode : recrutement, assistance externe, DIY et test and learn.
Le spécialiste de l’analyse de données va investir sur trois ans dans le développement de ses outils analytiques, la formation de data scientistes et la création de cas d’usages spécifiques à certaines industries.