Episodi
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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: lorsquâil Ă©tait data scientist, il suivait en parallĂšle des Ă©tudes de philosophie. Il se consacre ensuite pleinement Ă la recherche en poursuivant un doctorat sur les questions dâĂ©thique de l'IA, thĂšse pour laquelle il a reçu de nombreux prix. Il est aujourd'hui chercheur associĂ© Ă l'universitĂ© Paris-Saclay et cofondateur de Giskard, startup open source leader sur le testing de lâIA. Jean-Marie explique comment l'intelligence artificielle et le machine learning ont bouleversĂ© les catĂ©gorisations traditionnelles et nous mĂšnent aujourdâhui Ă penser les biais et les risques sous un autre angle. Ses activitĂ©s de recherche se situent dans le champ de lâĂ©thique des technologies et plus particuliĂšrement celle des algorithmes et des technologies dâIA (AI Ethics). LâAI Act fait aussi partie de ses sujets de prĂ©dilection.
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Episodi mancanti?
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Nathalie Beslay, CEO et co-fondatrice de Naaia et avocate, nous explique en quoi consiste lâAI Act et comment lâIntelligence Artificielle est considĂ©rĂ©e comme un âproduit, qui est soumis Ă des rĂ©glementations dâusage devant ĂȘtre appliquĂ©es pour certaines dâici la fin de lâannĂ©e 2024, et ce par tout type dâentreprise quelle que soit leur taille, leur secteur, privĂ© ou publique. IntĂ©grer la conformitĂ© europĂ©enne dans les processus de mise en marchĂ© n'est pas seulement une nĂ©cessitĂ© rĂ©glementaire, mais Ă©galement une opportunitĂ© business pour renforcer la qualitĂ© et la sĂ©curitĂ© 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 â 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'expĂ©rience dans la recherche acadĂ©mique, expert internationalement reconnu des liens entre thĂ©orie de lâinformation 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 Artefactâs 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?
âMarketing 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,â says Bertrand BrisouHĂ©bergĂ© 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 dĂ©monstration de la solution Generative AI Babylone : gĂ©nĂ©ration âimmĂ©diateâ dâun agent conversationnel sur une base de connaissance existante ou dâun site web. Cette solution permet l'amĂ©lioration de l'expĂ©rience client grĂące Ă la rĂ©duction des frictions et du temps consacrĂ© Ă la recherche d'informations, ainsi qu'une meilleure mise Ă disposition de la connaissance interne dans une entreprise. Elle apporte Ă©galement de nombreux avantages aux Ă©quipes de vente et au service clientĂšle : une rĂ©duction du temps de rĂ©solution et une augmentation du nombre d'appels par heure, une meilleure pertinence des offres suggĂ©rĂ©es, une rĂ©activitĂ© accrue, en particulier pour les agents moins qualifiĂ©s et les nouveaux opĂ©rateurs.
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Xavier Perret, Directeur Cloud Azure chez Microsoft France, partage sa vision de lâimpact de lâIA gĂ©nĂ©rative sur la sociĂ©tĂ© et les entreprises. Ătant au cĆur de cette rĂ©volution technologique depuis ses dĂ©buts, notamment avec le partenariat de Microsoft avec OpenAI, il a une analyse fine et un retour d'expĂ©rience trĂšs riche.
Xavier est Ă la fois passionnĂ© dâIA, mais aussi de cinĂ©ma et science fiction. Il nous partage dans cet entretien de nombreuses rĂ©fĂ©rences 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 lâĂ©volution du dĂ©partement Data chez Sodexo, qui a connu 3 grandes phases de dĂ©veloppement, en passant dâun modĂšle Data Lab en mode push de proposition de use cases, Ă une organisation Data Factory en mode pull au plus prĂšs des besoins des mĂ©tiers et rĂ©gions, Ă rĂ©cemment un modĂšle âpivotâ 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. Grùce 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 lâIA gĂ©nĂ©rative a dĂ©jĂ transformĂ© son quotidien professionnel grĂące Ă lâusage de ces nouvelles technologies. Il partage sa vision de lâimpact que lâAI gĂ©nĂ©rative va avoir sur son mĂ©tier de Data Engineer et les nouvelles compĂ©tences Ă acquĂ©rir. Sami nous donne aussi son point de vue sur ce nouvel Ă©cosystĂšme technologique et les nouvelles possibilitĂ©s de dĂ©veloppement rapide dâalgorithmes trĂšs performants.
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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, explique l'impact des technologies IA gĂ©nĂ©ratives sur son mĂ©tier. Selon lui, lâIA gĂ©nĂ©rative transforme les processus de dĂ©veloppement et dĂ©monstration de cas dâusage, et les relations entre les mĂ©tiers. Basile explique lâimportance dâune acculturation Ă ces nouvelles technologies et de la comprĂ©hension des enjeux relatifs Ă cette adoption par tous, Ă tous les niveaux dâune organisation. Il partage quelques conseils pour accĂ©lĂ©rer lâintĂ©gration de lâIA gĂ©nĂ©rative au sein des entreprises.
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Basile Marmoy, Senior Data Consultant chez Artefact, a largement contribuĂ© Ă l'Ă©laboration de l'Etude sur lâIA gĂ©nĂ©rative auprĂšs dâune soixantaine de dirigeants et leaders dâopinion. Il explique l'approche mĂ©thodologique appliquĂ©e et les principaux rĂ©sultats de ce rapport sur la base des tĂ©moignages passionnants avec les sociĂ©tĂ©s : AODocs, Blablacar, Carrefour, Deezer, Fnac Darty, Ipsos, Maisons du Monde, Malt, Orange France, LâOrĂ©al, Servier Groupe, PhotoRoom, Solocal, Webhelp, etcâŠ
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LeĂŻla Achour, Directrice du DĂ©veloppement chez Artefact 3000, nous explique comment les technologies IA gĂ©nĂ©ratives ont impactĂ© le secteur de la crĂ©ation et de la publicitĂ©. LeĂŻla explique aussi comment le mĂ©tier des crĂ©atifs et du marketing se sont transformĂ© avec la sortie de ChatGPT, accessible Ă tous. Elle partage aussi quelques projets crĂ©atifs concrets dĂ©jĂ dĂ©ployĂ©s chez Artefact3000, qui ont recours Ă lâIA gĂ©nĂ©rative. Elle conclut l'entretien en partageant sa vision de l'avenir du mĂ©tier de crĂ©atifs avec tout le potentiel apportĂ© par lâIA gĂ©nĂ©rative.
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Daniel Al Choboq, Senior Data Scientist chez Artefact, explique dans ce Data Coffee ce quâest la solution Pythie dâArtefact, qui embarque de la technologie IA gĂ©nĂ©rative. Il dĂ©taille le dĂ©veloppement de la dĂ©mo ainsi que le fonctionnement de Pythie. Daniel partage aussi l'impact qu'ont eu les technologies IA gĂ©nĂ©ratives sur son mĂ©tier de data scientist et la maniĂšre dont il a Ă©voulĂ© depuis.
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Iliass Benryane, Lead Data Scientist chez Artefact, nous prĂ©sente lâimpact que les technologies IA gĂ©nĂ©ratives ont sur le secteur du dĂ©veloppement et de la data science. Il nous raconte de quelles maniĂšres son mĂ©tier est en train de se transformer et nous partage sa vision de l'avenir de ce corps de mĂ©tier, influencĂ© par la puissance technologique de l'IA gĂ©nĂ©rative.
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Violaine Berland, Directrice Conseil chez Artefact, nous prĂ©sente sa vision du data mesh, et notamment ses liens avec les data products, ainsi que les facteurs qui permettent de dĂ©livrer le maximum de valeur en lien avec le dĂ©ploiement dâun modĂšle data mesh, ainsi que les rĂšgles organisationnelles associĂ©es.
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