\ud83c\udf0d \u201cLe monde ne change plus en 2 ans\u2026 mais en 2 mois.\u201d<\/h2>\n
Entre nouveaux mod\u00e8les IA, protocoles comme MCP, int\u00e9grations LLM et acc\u00e9l\u00e9ration permanente, l\u2019environnement technologique \u00e9volue \u00e0 une vitesse impressionnante.<\/p>\n
Mais au-del\u00e0 de l\u2019effet \u201cwow\u201d, un constat int\u00e9ressant a \u00e9t\u00e9 partag\u00e9 :<\/p>\n
\ud83d\udcc8 L\u2019adoption de l\u2019IA explose.<\/p>\n
\ud83d\udcc9 Le taux d\u2019abandon des projets IA aussi.<\/p>\n
Beaucoup d\u2019entreprises ont test\u00e9. Moins nombreuses sont celles qui ont r\u00e9ellement transform\u00e9 ces initiatives en impact business mesurable.<\/p>\n
\ud83e\udd16 L\u2019IA en analytics : deux gaps majeurs<\/h2>\n1\ufe0f\u20e3 Le gap de contexte<\/h3>\n
L\u2019IA n\u2019a pas besoin de plus de donn\u00e9es. Elle a besoin de meilleur contexte<\/strong>.<\/p>\n Compter des actions ne suffit pas. Il faut comprendre l\u2019environnement dans lequel elles se produisent.<\/p>\n Exemple simple : baisse de consommation vid\u00e9o sur un site. Probl\u00e8me ? Pas forc\u00e9ment, si les usages se d\u00e9placent vers le replay ou le podcast.<\/p>\n \ud83d\udc49 Sans contexte, les chiffres peuvent induire en erreur.<\/p>\n Les outils analytics doivent livrer plus que des dashboards. Ils doivent produire des r\u00e9sultats concrets<\/strong>.<\/p>\n Le SaaS n\u2019est pas \u201cmort\u201d, mais il est challeng\u00e9 : les clients attendent une valeur plus int\u00e9gr\u00e9e, plus activable, plus directement reli\u00e9e aux enjeux business.<\/p>\n Deux piliers structurent la roadmap :<\/p>\n Structurer les mod\u00e8les, normaliser les approches, faciliter l\u2019impl\u00e9mentation.<\/p>\n Avec notamment :<\/p>\n L\u2019objectif : transformer des semaines de cadrage en quelques clics, et donner \u00e0 l\u2019IA un cadre propre et coh\u00e9rent.<\/p>\n Faire circuler la donn\u00e9e dans l\u2019entreprise.<\/p>\n Quelques \u00e9volutions marquantes :<\/p>\n \ud83d\udcca Workspace : <\/strong>des workspaces pr\u00eats \u00e0 l\u2019emploi en fonction des data sources activ\u00e9es (et progressivement la fin d\u2019Explorer). Une logique plus dynamique, adapt\u00e9e \u00e0 chaque organisation.<\/p>\n \ud83d\udce9 Exports programm\u00e9s avec r\u00e9sum\u00e9 IA : <\/strong>pour passer d\u2019une logique passive \u00e0 une logique proactive.<\/p>\n Autre chantier important :<\/p>\n Une volont\u00e9 claire : donner plus d\u2019autonomie aux \u00e9quipes sans complexifier l\u2019usage.<\/p>\n Avec MCP, il devient possible de :<\/p>\n Mais avec une approche ma\u00eetris\u00e9e : \u2714\ufe0f Pas d\u2019analyse inter-clients \u2714\ufe0f Donn\u00e9es silot\u00e9es \u2714\ufe0f Possibilit\u00e9 d\u2019opt-out IA selon les contraintes internes.<\/p>\n Dans un contexte o\u00f9 tout va tr\u00e8s vite, la tentation est grande de \u201cmettre de l\u2019IA partout\u201d.<\/p>\n La vision partag\u00e9e ici est plus pragmatique :<\/p>\n Une approche qui fait \u00e9cho \u00e0 beaucoup de discussions actuelles avec nos clients.<\/p>\n La vraie question n\u2019est peut-\u00eatre plus \u201ccomment ajouter de l\u2019IA ?\u201d. Mais plut\u00f4t : comment rendre nos \u00e9cosyst\u00e8mes data r\u00e9ellement exploitables et activables ?<\/strong><\/p>\n Comme chaque d\u00e9but d\u2019ann\u00e9e, Piano r\u00e9unissait ses partenaires dans ses locaux de la rue Taitbout. Un moment pr\u00e9cieux pour sortir des projets op\u00e9rationnels et r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 l\u2019\u00e9volution de nos m\u00e9tiers. Un grand merci \u00e0 Samia ABARA (VP Partnerships) pour l\u2019accueil et \u00e0 C\u00e9dric FERREIRA (Chief Product Officer) pour une pr\u00e9sentation dense, lucide\u2026 et tr\u00e8s align\u00e9e […]<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":14108,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"content-type":"","footnotes":""},"categories":[29],"tags":[],"class_list":["post-14107","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-nouveautes"],"yoast_head":"\n2\ufe0f\u20e3 Le gap d\u2019outcomes<\/h3>\n
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\ud83e\udde9 La r\u00e9ponse Piano : Data Excellence & Data Empowerment<\/h2>\n
\ud83d\udd39 Data Excellence<\/h3>\n
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\ud83d\udd39 Data Empowerment<\/h3>\n
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\ud83d\udd0e Data Query repens\u00e9<\/h3>\n
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\ud83d\udd17 MCP : connecter les LLM aux donn\u00e9es r\u00e9elles<\/h3>\n
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\ud83d\udca1 Ce que nous en retenons<\/h3>\n
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