L’intelligence artificielle (IA) a profondément modifié les processus de communication institutionnelle, offrant des outils innovants pour optimiser les interactions internes et externes. Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA permettent aux institutions de répondre de manière instantanée et personnalisée aux requêtes des clients et des employés, améliorant ainsi la réactivité et la satisfaction. Un cas concret est celui de la société IBM, qui utilise l’IA pour automatiser ses services de support client, réduisant les temps d’attente et augmentant l’efficacité des communications.
De plus, l’IA facilite la gestion des relations publiques en analysant les sentiments sur les réseaux sociaux. Des entreprises comme Nike utilisent des outils d’analyse prédictive pour anticiper les tendances et adapter leurs campagnes de communication en temps réel, assurant une réactivité accrue face aux feedbacks du public. L’IA permet également de personnaliser les messages institutionnels en fonction des segments de clientèle, grâce à l’analyse des données comportementales, ce qui renforce l’impact des communications ciblées.
L’automatisation des tâches répétitives, telles que la rédaction de communiqués de presse ou la création de rapports de communication, est un autre exemple de transformation. Des plateformes comme Salesforce Einstein utilisent l’IA pour générer automatiquement des contenus adaptés aux besoins spécifiques de chaque département, libérant ainsi les équipes de communication pour se concentrer sur des tâches stratégiques et créatives. Cette transformation des processus internes permet non seulement de gagner du temps mais aussi de réduire les erreurs humaines, garantissant une communication plus fluide et cohérente.
L’intégration de l’IA dans la communication institutionnelle a conduit à une amélioration significative des performances sectorielles, mesurée par des indicateurs clés tels que l’engagement client, le retour sur investissement (ROI) des campagnes et la précision des analyses de données. Selon une étude de McKinsey, les entreprises qui utilisent l’IA dans leurs stratégies de communication ont observé une augmentation de 20% de l’engagement client grâce à des messages plus personnalisés et pertinents.
En termes de ROI, l’IA permet d’optimiser les budgets publicitaires en ciblant plus efficacement les audiences susceptibles d’être intéressées par les produits ou services proposés. Par exemple, Coca-Cola a mis en place des algorithmes d’IA pour analyser les données de consommation et ajuster ses campagnes marketing en temps réel, ce qui a conduit à une augmentation de 15% des ventes pendant les périodes de forte demande.
L’IA améliore également la précision des analyses de marché et des retours clients. Des outils comme Google Analytics AI-powered fournissent des insights plus détaillés et prédictifs, permettant aux entreprises d’anticiper les besoins des consommateurs et d’adapter leurs stratégies de communication en conséquence. Cette capacité à prévoir les tendances et à réagir proactivement renforce la position concurrentielle des entreprises sur le marché.
De plus, l’IA contribue à l’efficacité opérationnelle en automatisant les processus de veille médiatique et d’analyse des données. Par exemple, BBC utilise des systèmes d’IA pour analyser des milliers d’articles et de mentions sur les réseaux sociaux en temps réel, ce qui permet de détecter rapidement les crises potentielles et de réagir de manière appropriée. Cette réactivité accrue se traduit par une meilleure gestion de la réputation et une augmentation de la confiance des parties prenantes.
L’IA a résolu plusieurs problèmes spécifiques dans le domaine de la communication institutionnelle, notamment la gestion de la surcharge d’informations, la personnalisation des messages et l’optimisation des ressources humaines. La gestion de la surcharge d’informations est un défi majeur pour les communications institutionnelles, où le volume de données à traiter peut être écrasant. L’IA, grâce à ses capacités de traitement et d’analyse rapide, permet de filtrer et d’organiser les informations de manière efficace, facilitant ainsi la prise de décision stratégique.
Un autre problème crucial résolu par l’IA est la personnalisation des communications. Dans un environnement où les attentes des consommateurs évoluent rapidement, il est essentiel de délivrer des messages adaptés à chaque segment d’audience. L’IA utilise des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements et les préférences des utilisateurs, permettant ainsi de créer des campagnes hautement personnalisées qui résonnent mieux avec le public cible. Par exemple, LinkedIn utilise l’IA pour personnaliser les recommandations de contenu et les annonces publicitaires, améliorant ainsi l’engagement des utilisateurs et la pertinence des communications.
L’IA a également résolu le problème de l’inefficacité des ressources humaines dans les départements de communication. En automatisant les tâches répétitives telles que la gestion des emails, la planification des publications sur les réseaux sociaux et la création de rapports analytiques, l’IA libère les équipes de communication pour se concentrer sur des activités plus stratégiques et créatives. Des outils comme Hootsuite Insights, intégrant l’IA, permettent de programmer et d’optimiser les publications en fonction des analyses prédictives, augmentant ainsi la productivité et l’efficacité des équipes.
Enfin, l’IA a renforcé la capacité des institutions à gérer les crises de communication. Grâce à des systèmes de monitoring en temps réel, l’IA peut identifier rapidement les signaux faibles indiquant une crise émergente, permettant ainsi une intervention rapide et ciblée. Par exemple, lors de la crise sanitaire liée à la COVID-19, de nombreuses organisations ont utilisé des outils d’IA pour suivre l’évolution des perceptions publiques et adapter leurs messages en conséquence, minimisant ainsi les impacts négatifs sur leur réputation.
En résumé, l’IA a apporté des solutions efficaces aux défis complexes de la communication institutionnelle, en améliorant la gestion des informations, la personnalisation des messages, l’efficacité des ressources et la capacité à gérer les crises.
L’implémentation de l’intelligence artificielle (IA) au sein d’une PME nécessite une évaluation précise des coûts associés, qui peuvent varier en fonction de la complexité des solutions choisies et des objectifs visés. Les principaux postes de dépenses incluent l’acquisition de logiciels d’IA adaptés, le matériel informatique nécessaire pour héberger ces solutions, ainsi que les frais de licence et d’abonnement. Par exemple, l’achat d’une plateforme d’IA comme Salesforce Einstein peut représenter un investissement initial conséquent, mais offre des fonctionnalités avancées qui justifient le coût sur le long terme.
En outre, les coûts de développement et de personnalisation des solutions d’IA doivent être pris en compte. Cela implique souvent le recours à des experts en data science ou à des consultants spécialisés, dont les honoraires peuvent augmenter le budget global. La formation des employés est également un élément crucial, car elle assure une utilisation optimale des outils d’IA. Des ateliers et des sessions de formation continue sont nécessaires pour familiariser le personnel avec les nouvelles technologies, ce qui représente une dépense récurrente.
Enfin, les coûts de maintenance et de mise à jour des systèmes d’IA ne doivent pas être négligés. Les solutions d’IA nécessitent une surveillance constante pour garantir leur performance et leur sécurité, ainsi que des mises à jour régulières pour intégrer les dernières avancées technologiques. Pour une PME, il est essentiel de budgétiser ces dépenses de manière réaliste afin d’assurer une adoption durable de l’IA sans compromettre les autres aspects financiers de l’entreprise.
La mise en place de l’intelligence artificielle dans une PME peut s’étendre sur plusieurs phases, chacune comportant des délais spécifiques. La première étape, celle de l’analyse des besoins et de la définition des objectifs, peut prendre entre quelques semaines et quelques mois, en fonction de la complexité des processus à optimiser. Cette phase est cruciale pour identifier les domaines où l’IA peut apporter une valeur ajoutée significative et pour établir un plan d’action clair.
Ensuite, vient la phase de sélection des solutions technologiques adéquates. Cette étape inclut la recherche de partenaires technologiques, la comparaison des différentes offres disponibles sur le marché et la réalisation de tests pilotes. Cette étape peut nécessiter plusieurs mois, surtout si la PME souhaite personnaliser les solutions d’IA pour qu’elles répondent précisément à ses besoins spécifiques.
L’implémentation effective des solutions d’IA suit généralement une période de six à douze mois. Cette phase comprend l’intégration des outils d’IA aux systèmes existants, la migration des données, et le développement de workflows adaptés. La formation du personnel et l’adaptation des processus internes à la nouvelle technologie sont également des éléments déterminants de cette étape, nécessitant une coordination étroite entre les équipes techniques et opérationnelles.
Enfin, la période de post-implémentation, qui inclut le suivi des performances, l’ajustement des solutions et l’optimisation continue, se poursuit de manière indéfinie. Pour une PME, il est essentiel de prévoir des délais réalistes et de rester flexible face aux éventuels ajustements nécessaires, afin de garantir une adoption réussie de l’IA et d’en maximiser les bénéfices sur le long terme.
L’adoption de l’intelligence artificielle au sein d’une PME s’accompagne de plusieurs défis majeurs qui peuvent freiner ou compliquer le processus de mise en place. L’un des principaux obstacles est le manque de compétences internes en matière d’IA. Les PME disposent souvent de ressources humaines limitées et peuvent éprouver des difficultés à recruter des experts en data science ou en développement d’algorithmes complexes, ce qui nécessite parfois de faire appel à des consultants externes coûteux.
Un autre défi significatif est l’intégration des solutions d’IA avec les systèmes existants. Les infrastructures technologiques des PME peuvent ne pas être suffisamment robustes ou compatibles avec les nouvelles technologies d’IA, nécessitant des investissements supplémentaires en termes de mise à niveau des systèmes ou de développement d’interfaces personnalisées.
La gestion des données représente également une difficulté importante. L’IA repose sur l’analyse de grandes quantités de données de qualité. Les PME doivent s’assurer que leurs données sont bien structurées, nettoyées et sécurisées, ce qui peut nécessiter la mise en place de nouvelles politiques de gestion des données et l’adoption de technologies de stockage avancées.
Enfin, la résistance au changement au sein de l’entreprise constitue un autre frein notable. Les employés peuvent percevoir l’introduction de l’IA comme une menace pour leur emploi ou comme une source de complexité supplémentaire dans leurs tâches quotidiennes. Il est donc crucial d’accompagner le changement par des initiatives de communication interne et de formation continue pour favoriser l’acceptation et l’adoption des nouvelles technologies.
Prenons l’exemple fictif de «TechSolutions», une PME spécialisée dans les services informatiques. Avant l’adoption de l’IA, TechSolutions faisait face à des défis tels que des temps de réponse élevés aux demandes des clients, une gestion manuelle des données peu efficiente et une difficulté à anticiper les tendances du marché. Les équipes de support client passaient en moyenne 30 minutes par ticket, et les analyses de marché se faisaient souvent sur une base rétrospective, limitant la réactivité de l’entreprise.
Après l’implémentation de solutions d’IA, les processus de TechSolutions ont été profondément transformés. L’introduction de chatbots alimentés par l’IA a permis de réduire le temps de réponse aux demandes des clients à moins de cinq minutes, offrant une assistance instantanée et personnalisée. L’automatisation de la gestion des données grâce à des outils d’IA a optimisé le stockage et l’analyse des informations, réduisant le temps consacré à ces tâches de 50%.
De plus, l’utilisation d’algorithmes de machine learning pour l’analyse prédictive a permis à TechSolutions d’anticiper les besoins du marché et d’ajuster ses offres en temps réel, augmentant ainsi son taux de conversion des ventes de 20%. La qualité des campagnes de marketing s’est améliorée grâce à une meilleure segmentation des clients et à des messages plus ciblés, ce qui a conduit à une augmentation de 15% de l’engagement client.
En termes de ressources humaines, l’automatisation des tâches répétitives a libéré les équipes pour se concentrer sur des activités à valeur ajoutée, telles que le développement de nouvelles solutions et l’amélioration de la relation client. Globalement, l’adoption de l’IA a non seulement permis à TechSolutions de gagner en efficacité et en réactivité, mais a également renforcé sa compétitivité sur le marché, illustrant ainsi les bénéfices tangibles de l’intégration de l’intelligence artificielle dans une PME.
L’intégration technique de l’intelligence artificielle (IA) dans les entreprises a généré des retours d’expérience variés, illustrant à la fois les succès et les défis rencontrés. Par exemple, IBM a réussi à automatiser ses services de support client grâce à des chatbots intelligents, ce qui a permis une réduction significative des temps d’attente et une augmentation de la satisfaction client. Cette intégration a nécessité une adaptation des infrastructures informatiques existantes et une formation spécifique des équipes techniques pour gérer et optimiser les algorithmes d’IA.
Nike, quant à elle, a utilisé des outils d’analyse prédictive pour surveiller les sentiments sur les réseaux sociaux et ajuster ses campagnes de communication en temps réel. L’expérience de Nike montre que l’intégration de l’IA peut nécessiter une synchronisation étroite entre les départements marketing et IT, ainsi qu’une gestion rigoureuse des données pour garantir la pertinence des analyses. L’efficacité de ces outils repose sur la qualité des données collectées et sur la capacité de l’entreprise à interpréter les insights générés par l’IA.
Salesforce Einstein a permis aux entreprises d’automatiser la rédaction de contenus personnalisés pour différents départements. Les retours d’expérience indiquent que bien que l’automatisation ait considérablement amélioré la productivité et réduit les erreurs humaines, elle a également exigé une personnalisation avancée des modèles d’IA pour répondre aux besoins spécifiques de chaque département. Cette personnalisation a parfois impliqué des investissements supplémentaires en développement logiciel et en consultation spécialisée.
Chez LinkedIn, l’utilisation de l’IA pour personnaliser les recommandations de contenu et les annonces publicitaires a conduit à une augmentation notable de l’engagement des utilisateurs. Les dirigeants ont noté que l’intégration technique de ces fonctionnalités d’IA a nécessité une infrastructure de données robuste et des processus continus de mise à jour et d’optimisation des algorithmes pour maintenir la pertinence des recommandations.
Enfin, la BBC utilise des systèmes d’IA pour surveiller en temps réel les mentions et les articles, facilitant ainsi la détection rapide des crises de communication. Les retours d’expérience soulignent l’importance d’une interface utilisateur intuitive et d’un système de reporting efficace pour permettre une prise de décision rapide et informée en cas de crise.
L’interaction entre les humains et les machines dotées d’intelligence artificielle dans les exemples présentés présente une dynamique équilibrée entre automatisation et contrôle humain. Chez IBM, les chatbots IA ne remplacent pas entièrement les agents de support humain, mais agissent comme un premier niveau de réponse, traitant les requêtes simples et transférant les cas complexes aux agents humains. Cette collaboration permet d’améliorer l’efficacité globale du service tout en maintenant une qualité de support personnalisée.
Chez Nike, l’analyse prédictive basée sur l’IA fournit des insights aux équipes marketing, qui utilisent ces informations pour ajuster les campagnes. Ici, l’IA sert d’outil d’aide à la décision, augmentant la capacité des humains à réagir rapidement aux tendances du marché sans éliminer le rôle stratégique des responsables marketing.
Salesforce Einstein illustre une interaction symbiotique où l’IA automatise des tâches répétitives telles que la rédaction de rapports, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des activités plus créatives et stratégiques. Les utilisateurs interagissent avec l’IA via des interfaces intuitives, ajustant les paramètres selon les besoins spécifiques de chaque département. Cette interaction renforce la productivité tout en préservant l’importance de l’intervention humaine dans les processus créatifs.
Sur LinkedIn, l’IA personnalise les recommandations de contenu en analysant les comportements des utilisateurs, tout en laissant aux utilisateurs le contrôle final sur leurs interactions et préférences. Cette approche permet une personnalisation fine sans sacrifier la liberté et le choix des utilisateurs, créant ainsi une expérience utilisateur enrichie et engageante.
À la BBC, les systèmes de monitoring en temps réel interprétés par l’IA permettent aux équipes de communication de réagir rapidement aux crises potentielles. Les employés utilisent ces données pour prendre des décisions éclairées, combinant l’efficacité de l’IA avec le jugement humain pour gérer les situations de crise de manière plus efficace.
Enfin, dans l’exemple fictif de TechSolutions, l’intégration de l’IA a permis de réduire le temps de réponse aux clients et d’optimiser la gestion des données. Les employés interagissent avec des outils d’IA pour automatiser les tâches routinières, tout en utilisant leur expertise pour développer de nouvelles solutions et améliorer la relation client. Cette interaction harmonieuse entre humains et machines a non seulement amélioré l’efficacité opérationnelle mais a également renforcé la capacité d’innovation de l’entreprise.
En somme, les retours d’expérience démontrent que l’interaction humain-machine, lorsqu’elle est bien orchestrée, peut maximiser les avantages de l’IA tout en préservant et en valorisant les compétences humaines au sein des entreprises.
Découvrez gratuitement comment l’IA peut transformer vos processus et booster vos performances. Cliquez ci-dessous pour réaliser votre audit IA personnalisé et révéler tout le potentiel caché de votre entreprise !
L’intelligence artificielle (IA) est utilisée en communication institutionnelle pour automatiser la création de contenu, personnaliser les messages, analyser les données de perception publique, gérer les relations avec les médias, et optimiser les campagnes sur les réseaux sociaux. Par exemple, les chatbots alimentés par l’IA peuvent répondre aux questions des citoyens 24/7, tandis que les outils d’analyse sentimentale aident à évaluer l’impact des communications institutionnelles.
L’IA améliore la gestion des relations publiques en automatisant la surveillance des médias, en identifiant les influenceurs pertinents, et en anticipant les crises potentielles. Des outils comme les logiciels de veille médiatique basés sur l’IA permettent de suivre en temps réel les mentions de l’institution dans les médias, facilitant ainsi une réponse rapide et appropriée aux événements émergents.
Des outils comme les générateurs de texte automatisés (par exemple, GPT-4), les logiciels de conception graphique assistée par IA, et les plateformes de génération de vidéos personnalisées sont couramment utilisés. Ces outils permettent de produire rapidement des communiqués de presse, des rapports annuels, des infographies, et des vidéos explicatives de haute qualité, tout en assurant une cohérence avec la charte graphique et le ton institutionnel.
L’IA analyse les données démographiques, comportementales et contextuelles des publics cibles pour créer des messages personnalisés. Par exemple, les systèmes de recommandation peuvent adapter les newsletters et les campagnes d’emailing en fonction des intérêts spécifiques des destinataires, augmentant ainsi l’engagement et l’efficacité des communications.
Oui, l’IA utilise des techniques d’analyse sentimentale et de traitement du langage naturel (NLP) pour évaluer les opinions et les sentiments exprimés sur les réseaux sociaux, les forums, et les médias traditionnels. Ces analyses permettent de mesurer la réputation de l’institution, d’identifier les axes d’amélioration et de surveiller l’évolution de la perception publique au fil du temps.
En période de crise, l’IA peut détecter rapidement les signaux faibles indiquant un possible problème, analyser l’ampleur de la crise en temps réel, et proposer des réponses adaptées. Les chatbots peuvent fournir des informations instantanées et cohérentes aux parties prenantes, tandis que les outils d’analyse des médias aident à orienter les stratégies de communication pour minimiser l’impact négatif.
L’IA automatise la planification, le déploiement et le suivi des campagnes de communication en optimisant les horaires de publication, en segmentant les audiences, et en ajustant les messages en temps réel en fonction des performances. Cela permet de maximiser l’efficacité des campagnes tout en réduisant les coûts et les ressources nécessaires.
Oui, l’IA facilite la communication interne en automatisant la diffusion des informations, en personnalisant les messages pour différents départements, et en offrant des outils collaboratifs intelligents. Par exemple, les plateformes d’IA peuvent analyser les feedbacks des employés, identifier les besoins de formation, et proposer des contenus adaptés pour améliorer l’engagement et la productivité.
Des institutions telles que des municipalités, des universités, et des organisations gouvernementales utilisent l’IA pour diverses applications. Par exemple, certaines villes ont déployé des chatbots pour répondre aux questions des citoyens, tandis que des universités utilisent l’IA pour analyser les retours d’étudiants et améliorer leurs communications institutionnelles. De plus, des agences gouvernementales utilisent l’IA pour gérer leurs campagnes de sensibilisation de manière plus ciblée et efficace.
L’IA permet un suivi en temps réel des performances des actions de communication grâce à des tableaux de bord automatisés et des rapports détaillés. Elle analyse les indicateurs clés de performance (KPI) tels que l’engagement, la portée, et le retour sur investissement (ROI), facilitant ainsi l’optimisation continue des stratégies de communication.
L’IA optimise la présence sur les réseaux sociaux en planifiant les publications aux moments les plus propices, en générant du contenu pertinent, et en interagissant automatiquement avec les utilisateurs. De plus, les outils d’analyse d’IA permettent de suivre les tendances, d’identifier les sujets populaires, et d’ajuster les stratégies en fonction des réactions du public.
Les solutions d’IA utilisées en communication institutionnelle intègrent des protocoles de sécurité avancés, tels que le chiffrement des données et des contrôles d’accès stricts. Toutefois, il est essentiel de choisir des fournisseurs fiables et de respecter les réglementations en vigueur, comme le RGPD, pour assurer la protection des données sensibles.
Pour intégrer l’IA, il est essentiel de disposer de compétences en gestion de données, en analyse statistique, et en programmation. De plus, une compréhension des outils et des plateformes d’IA, ainsi que des compétences en communication digitale, sont nécessaires pour tirer pleinement parti des technologies d’IA dans les stratégies institutionnelles.
Les principaux défis incluent la gestion des données et la protection de la vie privée, le coût initial des technologies d’IA, la nécessité de former le personnel, et l’intégration des solutions d’IA avec les systèmes existants. De plus, il peut y avoir une résistance au changement au sein de l’organisation, nécessitant une gestion du changement efficace pour assurer une adoption réussie.
Oui, l’IA analyse les préférences et les comportements des parties prenantes pour personnaliser les communications et proposer des interactions pertinentes. Par exemple, des recommandations personnalisées et des réponses automatisées renforcent l’engagement en offrant une expérience plus interactive et adaptée aux besoins spécifiques des parties prenantes.
Sites internet de référence
– MIT Technology Review France
[https://www.technologyreview.com/fr/](https://www.technologyreview.com/fr/)
Actualités et analyses approfondies sur les avancées de l’IA et leur impact sur les entreprises.
– Le Journal du Net (JDN) – Section Intelligence Artificielle
[https://www.journaldunet.com/solutions/intelligence-artificielle/](https://www.journaldunet.com/solutions/intelligence-artificielle/)
Articles et études de cas sur l’utilisation de l’IA dans divers secteurs, y compris la communication institutionnelle.
– Forbes France – Rubrique Intelligence Artificielle
[https://www.forbes.fr/intelligence-artificielle/](https://www.forbes.fr/intelligence-artificielle/)
Actualités, interviews et analyses sur l’IA appliquée aux affaires et à la communication.
– Association Française pour l’Intelligence Artificielle (AFIA)
[https://www.afia.ai/](https://www.afia.ai/)
Ressources, événements et publications dédiés à l’IA en France.
– Les Échos – Rubrique Intelligence Artificielle
[https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/](https://www.lesechos.fr/tech-medias/intelligence-artificielle/)
Articles et dossiers sur les tendances de l’IA dans le monde des affaires et de la communication.
Livres
– « Intelligence Artificielle et Entreprise » de Jean-Gabriel Ganascia
Exploration des applications de l’IA dans le contexte entrepreneurial et communicationnel.
– « La Communication 4.0 : L’Ère de l’Intelligence Artificielle » de Sébastien Bouchard
Stratégies de communication adaptées à l’ère de l’IA.
– « Marketing 5.0: Technology for Humanity » de Philip Kotler, Hermawan Kartajaya et Iwan Setiawan
Concepts innovants sur l’intégration de la technologie et de l’IA dans le marketing et la communication.
– « L’Intelligence Artificielle pour les Dirigeants » de François-René Rideau
Guide pratique pour les dirigeants souhaitant implémenter l’IA dans leur stratégie d’entreprise.
Vidéos
– TED Talks – Intelligence Artificielle et Communication
Diverses conférences TED abordant l’impact de l’IA sur la communication institutionnelle.
– Webinars de l’AFIA
Sessions en ligne sur les meilleures pratiques et les innovations en matière d’IA dans l’entreprise.
– Chaîne YouTube de « Olivier Ezratty »
Vidéos dédiées à l’IA et à son intégration dans les stratégies d’entreprise.
– « L’IA au service de la communication » – Série de vidéos sur BFM Business
Interviews et études de cas sur l’utilisation de l’IA dans la communication institutionnelle.
Podcasts
– « IA Café » de Fabrice Cornille
Discussions sur les applications de l’IA dans divers secteurs, y compris la communication.
– « Le Rendez-vous Tech » de Sophie Peirano
Épisodes dédiés aux innovations technologiques et à leur impact sur les entreprises.
– « Transfert IA »
Témoignages et retours d’expérience sur l’implémentation de l’IA dans différents domaines.
– « Business and AI » (version française disponible)
Analyse des tendances et des outils d’IA pour les dirigeants d’entreprise.
Événements et conférences
– Conférence AI Paris
Rendez-vous annuel réunissant experts et dirigeants pour discuter des avancées et applications de l’IA.
– Salon AI & Big Data
Exposition et conférences sur les dernières innovations en intelligence artificielle et big data.
– Web Summit Paris
Grande conférence technologique incluant des sessions dédiées à l’IA et à la communication d’entreprise.
– Forum Nouveaux Médias
Événement axé sur les nouvelles technologies et leur impact sur les médias et la communication institutionnelle.
– VivaTech
Salon international de l’innovation et des startups, incluant de nombreux ateliers et conférences sur l’IA.
Accéder à notre auto-diagnostic en intelligence artificielle, spécialement conçu pour les décideurs.
Découvrez en 10 minutes le niveau de maturité de votre entreprise vis à vis de l’IA.
