Episodios
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Aleksandra explains that, unlike Marketing Mix Modeling (MMM), incrementality testing is less demanding in terms of resources and data, allowing companies to start more simply. She uses the example of a large company with 25 different markets to show how incrementality testing can identify which marketing campaigns generate positive or negative ROI, enabling investment optimization.
Incrementality testing is described as a tactical tool, operating in the short term and allowing for quick adjustments, while MMM provides a long-term strategic view. Aleksandra highlights that incrementality testing and MMM can work together in a mature organization, offering diverse and rich insights to improve business results. Incrementality testing promotes agility by encouraging businesses to experiment with different marketing channels and tactics, making adjustments based on real-time feedback and performance.
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Dans cet entretien, Jean-Marie John-Mathews retrace son parcours unique: lorsqu’il était data scientist, il suivait en parallèle des études de philosophie. Il se consacre ensuite pleinement à la recherche en poursuivant un doctorat sur les questions d’éthique de l'IA, thèse pour laquelle il a reçu de nombreux prix. Il est aujourd'hui chercheur associé à l'université Paris-Saclay et cofondateur de Giskard, startup open source leader sur le testing de l’IA. Jean-Marie explique comment l'intelligence artificielle et le machine learning ont bouleversé les catégorisations traditionnelles et nous mènent aujourd’hui à penser les biais et les risques sous un autre angle. Ses activités de recherche se situent dans le champ de l’éthique des technologies et plus particulièrement celle des algorithmes et des technologies d’IA (AI Ethics). L’AI Act fait aussi partie de ses sujets de prédilection.
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¿Faltan episodios?
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Nathalie Beslay, CEO et co-fondatrice de Naaia et avocate, nous explique en quoi consiste l’AI Act et comment l’Intelligence Artificielle est considérée comme un “produit, qui est soumis à des réglementations d’usage devant être appliquées pour certaines d’ici la fin de l’année 2024, et ce par tout type d’entreprise quelle que soit leur taille, leur secteur, privé ou publique. Intégrer la conformité européenne dans les processus de mise en marché n'est pas seulement une nécessité réglementaire, mais également une opportunité business pour renforcer la qualité et la sécurité des produits d'IA.
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Julien Ho-Tong, Partner and Data/AI Strategy & Governance Expert at Artefact, interviewed by Caroline Goulard, Journalist and CEO of Dataveyes, talks at length about data governance: what it is, why it's important, what constitutes an effective data governance strategy, and most importantly, how to acculturate ExComs to its value.
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Matthieu Rouif co-founded the company Photoroom in 2020, whose app has significantly impacted the digital photo editing landscape through the usage of AI technologies. Through his company, he wants to give any small business owner the ability to produce studio-quality photos for their products — and compete with a global retail giant with endless marketing resources.
Listen to his strong optimism toward the future of generative AI!Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
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Laurent Daudet a plus de 15 ans d'expérience dans la recherche académique, expert internationalement reconnu des liens entre théorie de l’information et physique des ondes.
Il a co-fondé la société LightOn en 2016, qui s'est rapidement établie comme une entreprise emblématique de l'intelligence artificielle en France. Il raconte son parcours de professeur à entrepreneur, et sa vision d'une IA générative privée, sécurisée et éthique pour les entreprises.Hébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
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In this video interview, Siddharth Mohan, Director Data Science & Global Lead for Causal AI Research & Marketing Mix Modelling at Artefact, explains the three methodologies (attribution, incremental testing, and marketing mix modeling, or MMM) that comprise the marketing measurement framework.
Attribution, incremental testing and MMM currently face constraints preventing seamless collaboration.- The attribution model needs to incorporate constraints which contextualize the baseline, critical to understanding the overall impact of marketing activities.
- Incremental testing often necessitates advanced techniques like Bayesian Causal Inference and the Potential Outcomes Framework to remove confounding effects.
- In MMMs, there are solid opportunities to leverage the latest advances in Structured Causal Models.
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Bertrand Brisou, Director, Data & Analytics at Artefact discusses his work as leader and coordinator of Artefact’s global marketing and measurement initiative.
On the agenda:
What is marketing measurement? What are the challenges facing it?
What are the methods of marketing measurement? What is each method used for?
What are the challenges when dealing with online and offline marketing channels?
How can companies strengthen their marketing measurement in 2024?
“Marketing Measurement is the art of measuring the impact of marketing channels on the business and the art of optimizing the marketing channel to maximize business outcomes that are generated from marketing initiatives,” says Bertrand BrisouHébergé par Ausha. Visitez ausha.co/politique-de-confidentialite pour plus d'informations.
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Sami Taaissat, Software & Data Engineer chez Artefact, partage la démonstration de la solution Generative AI Babylone : génération “immédiate” d’un agent conversationnel sur une base de connaissance existante ou d’un site web. Cette solution permet l'amélioration de l'expérience client grâce à la réduction des frictions et du temps consacré à la recherche d'informations, ainsi qu'une meilleure mise à disposition de la connaissance interne dans une entreprise. Elle apporte également de nombreux avantages aux équipes de vente et au service clientèle : une réduction du temps de résolution et une augmentation du nombre d'appels par heure, une meilleure pertinence des offres suggérées, une réactivité accrue, en particulier pour les agents moins qualifiés et les nouveaux opérateurs.
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Xavier Perret, Directeur Cloud Azure chez Microsoft France, partage sa vision de l’impact de l’IA générative sur la société et les entreprises. Étant au cœur de cette révolution technologique depuis ses débuts, notamment avec le partenariat de Microsoft avec OpenAI, il a une analyse fine et un retour d'expérience très riche.
Xavier est à la fois passionné d’IA, mais aussi de cinéma et science fiction. Il nous partage dans cet entretien de nombreuses références et analogies pour mieux se projeter dans ce nouveau monde en pleine mutation.
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Discover the interview with Aleksandra Semenenko, Data Science & Consulting Director at Artefact UK, about Marketing Mix Modeling. Aleksandra talks about the different trends she encountered with clients. She also explains Artefact's approach and mindest to tackle different issues. She finishes by sharing her vision of the future of MMM and how it will evolve in the coming years.
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Hanan Ouazan explique ce qu'est l'IA générative et son histoire à travers plusieurs cas d'usage pour les entreprises. Il revient également sur les différentes technologies d'IA générative lancées depuis le début de l'année et les acteurs majeurs qui se démarquent dans ce domaine. Hanan détaille l'impact que l'IA générative et tous ces nouveaux outils vont avoir sur les métiers et les compétences à développer, et comment cela va transformer le monde de l'entreprise dans les années à venir.
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Maxime Marembaud, Chief Data & Digital Officer, raconte l’évolution du département Data chez Sodexo, qui a connu 3 grandes phases de développement, en passant d’un modèle Data Lab en mode push de proposition de use cases, à une organisation Data Factory en mode pull au plus près des besoins des métiers et régions, à récemment un modèle “pivot” qui associe le Data au Digital avec au coeur du dispositif, le consommateur.
Toute la stratégie data actuelle du groupe est d'avoir une compréhension de plus en plus fine de ces millions de consommateurs quotidiens afin de mieux appréhender et comprendre leurs besoins. Grâce à cette meilleure prédiction de la fréquentation des restaurants et de la consommation de repas via le traitement massif et optimisée des données, Sodexo a réalisé une baisse de 30 % du gaspillage alimentaire depuis 4 ans !
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Sami Taaissat, Software & Data Engineer chez Artefact, raconte comment l’IA générative a déjà transformé son quotidien professionnel grâce à l’usage de ces nouvelles technologies. Il partage sa vision de l’impact que l’AI générative va avoir sur son métier de Data Engineer et les nouvelles compétences à acquérir. Sami nous donne aussi son point de vue sur ce nouvel écosystème technologique et les nouvelles possibilités de développement rapide d’algorithmes très performants.
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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, explique l'impact des technologies IA génératives sur son métier. Selon lui, l’IA générative transforme les processus de développement et démonstration de cas d’usage, et les relations entre les métiers. Basile explique l’importance d’une acculturation à ces nouvelles technologies et de la compréhension des enjeux relatifs à cette adoption par tous, à tous les niveaux d’une organisation. Il partage quelques conseils pour accélérer l’intégration de l’IA générative au sein des entreprises.
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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, a largement contribué à l'élaboration de l'Etude sur l’IA générative auprès d’une soixantaine de dirigeants et leaders d’opinion. Il explique l'approche méthodologique appliquée et les principaux résultats de ce rapport sur la base des témoignages passionnants avec les sociétés : AODocs, Blablacar, Carrefour, Deezer, Fnac Darty, Ipsos, Maisons du Monde, Malt, Orange France, L’Oréal, Servier Groupe, PhotoRoom, Solocal, Webhelp, etc…
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Leïla Achour, Directrice du Développement chez Artefact 3000, nous explique comment les technologies IA génératives ont impacté le secteur de la création et de la publicité. Leïla explique aussi comment le métier des créatifs et du marketing se sont transformé avec la sortie de ChatGPT, accessible à tous. Elle partage aussi quelques projets créatifs concrets déjà déployés chez Artefact3000, qui ont recours à l’IA générative. Elle conclut l'entretien en partageant sa vision de l'avenir du métier de créatifs avec tout le potentiel apporté par l’IA générative.
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Daniel Al Choboq, Senior Data Scientist chez Artefact, explique dans ce Data Coffee ce qu’est la solution Pythie d’Artefact, qui embarque de la technologie IA générative. Il détaille le développement de la démo ainsi que le fonctionnement de Pythie. Daniel partage aussi l'impact qu'ont eu les technologies IA génératives sur son métier de data scientist et la manière dont il a évoulé depuis.
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Iliass Benryane, Lead Data Scientist chez Artefact, nous présente l’impact que les technologies IA génératives ont sur le secteur du développement et de la data science. Il nous raconte de quelles manières son métier est en train de se transformer et nous partage sa vision de l'avenir de ce corps de métier, influencé par la puissance technologique de l'IA générative.
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Violaine Berland, Directrice Conseil chez Artefact, nous présente sa vision du data mesh, et notamment ses liens avec les data products, ainsi que les facteurs qui permettent de délivrer le maximum de valeur en lien avec le déploiement d’un modèle data mesh, ainsi que les règles organisationnelles associées.
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