Présentation Powerpoint de la matinée du 23 Mars 2023 consacrée aux chantiers data des entreprises, organisée par Petit Web avec ses partenaires.

1. -Flashez ce code pour le programme-

2. Suite n°3 de Bach
Anne Liets

3. La data des plateformes sous observation juridique
Fayrouze Masmi-Dazi
Dazi Avocats

4. Alexandre Martzloff
Data & Tech Manager
Elevate
Victor Nguyen-Tuong
Manager Data Marketing
Elevate
-Quelle expérience digitale dans un monde web2…
et dans un monde web3 ?

20. Défi n°1 : Constituer la base de donnée

21. Mykim Chikli
CEO EMEA
Weborama
Antoine Basibes
Data & Insights Director
Weborama
-L’activation et la mesure post-cookies
Ollivier Monferran
Head média et digital
Essily

22. MARS
2023
22
WEBORAMA
–
INSIGHTS,
CRÉATIVITÉ,
ACTIVATION
MÉDIA
ET
MESURE
DANS
UN
MONDE
SANS
COOKIES
INSIGHTS, CRÉATIVITÉ ET MESURE
L’ENJEU :
Comment comprendre sa cible et son comportement en ligne? INSIGHTS
Comment s’assurer d’engager les bonnes cibles ? CRÉATIVITÉ ET CONTEXTE
Comment mesurer l’efficacité du dispositif ? L’ATTENTION ET MESURE

23. 1ere DIFFUSION DE LA CAMPAGNE DATA DRIVEN
+15 SEGMENTS AVEC FOCUS CONTEXTUEL SÉMANTIQUE
ET SCORING DE L’ATTENTION*
PROFILING AUDIENCE
ATTENTIVE/PEU ATTENTIVE/ENGAGEE
CREATION DES PERSONAE GRACE A LA
DATA SCIENCE WEBORAMA A PARTIR DE
L’AUDIENCE ATTENTIVE
MISE À DISPOSITION DE
NOUVELLES AUDIENCES
POUR L’ACTIVATION DE LA 2eme
VAGUE
ENRICHISSEMENT DE LA VIDÉO
RECRUTER DES CLIENTS NANA
(COLLECTE 1ST PARTY)
MARS
2023
23
WEBORAMA
–
INSIGHTS,
CRÉATIVITÉ,
ACTIVATION
MÉDIA
ET
MESURE
DANS
UN
MONDE
SANS
COOKIES
LA MÉCANIQUE DE PILOTAGE DE PERFORMANCE DES CAMPAGNES
Audiences Insights, Segmentation, Création de Personae
*SOURCE XPLN.AI
*hygiène intime, beauté, écologie, santé, peau sensible, mode de vie sain, économie
durable, concurrents et marques, + lookalike URL “top viewed time”...
ETAPE 1 ETAPE 2
ETAPE 5 ETAPE 3
ETAPE 4

24. scoring de l’attention
ENRICHISSEMENT DE
LA VIDÉO
MULTIFORMATS:
DESKTOP ET MOBILE
1
MARS
2023
24
WEBORAMA
–
INSIGHTS,
CRÉATIVITÉ,
ACTIVATION
MÉDIA
ET
MESURE
DANS
UN
MONDE
SANS
COOKIES
3
RÉPARTITION DES
EXPOSÉS DANS 3
GROUPES
D’AUDIENCE
1
3
SCORING DE
L’ATTENTION EN
PARTENARIAT AVEC
XPLN
2
Audience
attentive *
Audience
engagée
Cliqueurs, coupons et
interactions
Audience
peu attentive
*
LA MÉCANIQUE : DIFFUSION ET SCORING DE L’ATTENTION
2

25. 4
ENRICHISSEMENT DES
PROFILS AVEC LA
DONNÉE
COMPORTEMENTALE
WEBORAMA
4
5
5
Fiche identité
“Audience peu
attentive”
Persona
1
Persona
2
Persona
3
Persona
4
Fiche identité
“Audience attentive”
LOOKALIKE
AUDIENCE ENGAGÉE
Fiche identité
“Audience engagée”
MISE À DISPOSITION
DES AUDIENCES
QUALIFIÉES POUR
L’ACTIVATION CIBLAGE
MÉDIA
6
6
COMPRÉHENSION DES
DIFFÉRENCES DE
PROFILS
COMPORTEMENTAUX ET
RÉALISATION DE FICHES
D’IDENTITÉ
MARS
2023
WEBORAMA
–
INSIGHTS,
CRÉATIVITÉ,
ACTIVATION
MÉDIA
ET
MESURE
DANS
UN
MONDE
SANS
COOKIES
25
BASE DE DONNÉES COMPORTEMENTALE
LA MÉCANIQUE : ETUDE DES AUDIENCES ET QUALIFICATION DES PERSONAE
ET DATA SCIENCE WEBORAMA

26. MARS
2023
WEBORAMA
–
INSIGHTS,
CRÉATIVITÉ,
ACTIVATION
MÉDIA
ET
MESURE
DANS
UN
MONDE
SANS
COOKIES
26
LA MÉCANIQUE : ACTIVATION ET MESURE
Persona
1
Persona
2
Persona
3
Persona
4
COMPORTEMENTS CDP NANA
CLEANROOM WEBORAMA
Direct Marketing
Retargeting
Media
Données transactionnelles
retailers
MESURE
Nana CDP
(Customer Data Platform)

27. Créer sa first party data
pour bien mesurer et activer ses données
David Folgueira
CEO & co-founder
First-id

28. ARRÊTEZ VOS
C°”%®!&$ !

29. ARRÊTEZ VOS
COOKIES 3 !RD

31. CIBLAGE

32. CAPPING

33. MESURE

34. CROSS SITES
SSO
INSIGHTS
E-MAILS
RETARGETING
EXCLUSION
2nd PARTY DATA
DATA SHARING
FREQUENCY
ATTRIBUTION
ONBOARDING

35. BLACK OUT

40. site 1
site 2
site 3

41. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA
AVEC COOKIES TIERS

42. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA
SANS COOKIES TIERS

43. ANNONCEUR DSP DMP SSP MÉDIA
n° 123 n° 123 n° 123 n° 123 n° 123
SANS SYNCHRONISATION

45. 2nd PARTY DATA
FREQUENCY
ONBOARDING

47. site 1
site 2
site 3

48. site 1
site 2
site 3
site 1
site 2
site 3

52. 1000000

53. 15 MINUTES SE
SONT ÉCOULÉES

55. empower your own data

56. Défi n°2 : Structurer la donnée

57. Isabelle Bordry
CEO co-fondatrice
Retency
Nadine Faure
Head of marketing research
Retency
La mesure télé affinée par les cartes de fidélité,
un exemple de data collaboration anonyme

73. Du bon usage de la géologie en matière de marketing :
La géostatistique au service
de nouveaux usages des datas d’audience
Marien Lavoir
Local Product manager
366

87. Défi n°3 : L'usage et l'exploitation de la donnée

88. Alexis Marcombe
DG
Carrefour Links
Laurent Mathias
e-commerce et data GM
L’Oréal
La donnée Carrefour au service des marques

89. MEDIA
LA 3ÈME VAGUE
DU DIGITAL
Déjà 100 Mds
d’achat média dans le monde en 2022
Projection 2026 en Europe : 25 Mds
25% des dépenses digitales dans 4 ans
Sources : eMarketer, Group M, McKinsey
2008-2021, $Bn Marché US

90. UN ANCRAGE INTERNATIONAL
CLEF DU SUCCÈS
40 PAYS
80 MILLIARDS DE CA
80 MILLIONS DE CLIENTS
50 MILLIONS D’ENCARTÉS
500 000 COLLABORATEURS
13 000 MAGASINS

91. LA COLLABORATION DATA COMME ACCÉLÉRA
LES USAGES LES PLUS AVANCÉS DE TRAITEMENTS DE LA DONNÉE
TV MEASUREMENT
ANALYSIS & SEGMENTATION
(DATA SCIENCE access)
INSIGHT
AUDIENCE
SEGMENTATION
DATA COLLABORATION
RETAILER WEBSITE
SOCIAL
INCREMENTAL
SALES LIFT
OPEN WEB
Brand
Data
Brand, Category, SKU
Buyer
On-site and off-site
behaviours
Customer Overlap
Attributes enrichment
Incl. Demographics
Response to media
MEDIA PLANNING
Liveramp SAFEHAVEN
Retailer
Data
ACTIVATION
INSIGHT MEASUREMENT

92. C1 - Internal use

93. L’Oréal France Revue DGP
2
L’OREAL X CARREFOUR LINKS / WHAT’S DATA GOOD FOR?
ACTIVATION MESURE
Use shopper behavior data to
create targeted media and
promotions.
Vs socio-demo
Make data-driven decisions by
measuring incremental impact
against a control group.
Vs KPI Media
INSIGHT
Turn rich transactional and
consumer data into actionable
business insights.
Vs retail or consumer panels
Who is buying our products? How can we push the right message
to the right person?
Did our campaign perform well?

94. L’Oréal France Revue DGP
3
L’OREAL X CARREFOUR LINKS / SCALE ACTIVATION TO DRIVE INCREMENTALITY
1CAMPAIGN > 25 CAMPAIGNS
2021
1st USE CASE
2022
TEST & LEARN
2023
MASSIFICATION
> 50 CAMPAIGNS

95. L’Oréal France Revue DGP
4
L’OREAL X CARREFOUR LINKS / KEY LEARNINGS
KEY LEARNINGS
>Insights ++
>i ROAS ++
>Measure ++
>Go big & bold
>Time for upskilling & governance
>HR cost

96. C1 - Internal use

97. Clean room : mode d’emploi
Guilhem Bodin
Partner
Converteo

98. Data Clean Room –
Mode d’emploi

99. Page
A propos de
Converteo

100. 400 EXPERTS
Du consultant en stratégie
jusqu’à l’expert en solutions
100
Accompagnement
stratégique
Définition et mise en
œuvre et de la
stratégie
Consultants
intégrés
Design Build Run
A propos de converteo

101. 101 –

102. Qu’est qu’une Data
Clean Room ?

103. Page

104. Page
DATA
Entreprise A
Avant
DATA
Entreprise B

105. Page
DATA
Entreprise A
DATA
Entreprise B
Avant
DMP

106. Page
DATA
Entreprise A
DATA
Entreprise B
Avant
Sécurité ? Privacy ? Scalable ?

107. Page
DATA
Entreprise A
DATA
Entreprise B
DATA CLEAN ROOM
Objectif : Identifier l’intersection

108. Page
DATA CLEAN ROOM
Objectif : Identifier l’intersection
• Un annonceur • Un walled garden
• Un publisher
• Un annonceur
B
A

109. Page
DATA CLEAN ROOM
B
A
1P annonceur.csv 1P data_Partner.csv
1P data_augmented.csv
Chiffremen
t
Chiffremen
t
Matchin
g
Résultat
s

110. Page
Les 4 promesses des Data Clean Rooms
Mieux connaitre
mon client final
Avoir un marketing
plus efficace
Communiquer
auprès de la bonne
audience
Maximiser son
revenu
Pour une régie
1 2
3 4

111. Page
3 grandes familles de use cases pour un annonceur
AUDIENCE INSIGHT
Le croisement des data 1st party entre
acheteur et vendeur d’espace
publicitaire permet d’enrichir la data
afin d’obtenir des insights sur les
consommateurs
• Compréhension du contexte de
diffusion
• Partage d’information sur la data
comportementale des audiences
Elargissement des audiences de
l’annonceur
• Ciblage Look-a-like
• Exclusion d’audience
• Création d’un ciblage exclusif
MESURE ACTIVATION
Analyse du parcours utilisateurs à
travers l’ensemble des formats
publicitaires livrés par un acteur
(GAFA)
• Comprendre le parcours
utilisateurs
• Identifier le rôle des canaux
(attribution)
• Comprendre l’overlap d’audience
• Reach & Frequency
1 2 3

112. Page
Pourquoi préférer une DCR à une autre ?
Confidentialité et
sécurité de la data
Interopérabilité
Contrôle d’accès et de
confidentialité
Taux de Matching
Accessibilité aux
équipes métiers
Privacy by design

113. Page
Une ou plusieurs DCR pour un annonceur ?
Walled garden DCR marché DCR Custom
Quelques
solutions
Quelques
solutions
Quelques
solutions
✔ investissements massifs sur les
plateformes Google et Amazon
✔ Principalement Auto-centrées
sur les investissements qui
transitent sur leurs inventaires
✔ Nécessite des compétences
techniques d’utilisation (SQL)
✔ Cross-media
✔ Utiliser principalement par des régies
✔ Permet d’envisager des partenariats data élargis
✔ Nécessite de penser l’architecture Data
✔ Nécessite des compétences techniques d’implémentation
✔ Certaines disposent d’interface UI

114. Page
Une DCR pour les annonceurs ?
Une Data Clean
Rooms
propriétaire pour
✔Améliorer sa
connaissance
client
✔Activer de la
data
Un annonceur
80%
Du top 100 annonceurs US
envisagent de se doter d’une DCR

115. Page
Une DCR pour les annonceurs ?
Une Data Clean
Rooms
propriétaire pour
✔Améliorer sa
connaissance
client
✔Activer de la
data
Un annonceur
Repenser les partenariats data en
intégrant cette technologie
Data
Annonceur A
Data
Annonceur B
Media

116. Page 116
Guilhem BODIN
Partner
@ gbo@converteo.com
Tel : 06 71 01 91 53
MERCI

117. Défi n°4 : La mesure du ROI

118. Jean-Sébastien
Mackiewicz
Directeur des solutions
Groupe ADP
Fabrice Tocco
co CEO
Dawex
Quand les aéroports parisiens optimisent
l’échange de données

119. Quand la data améliore les services de santé,
au service des patients
Diane-Charlotte Launay-Baillet
Directrice Agoria Santé

124. Pause

125. Hymane Ben Aoun Fleury
DG Humanskills
Virgile Raingeard
CEO Figures
Le chantier RH : quels salaires ?
quelle organisation data ?

126. 126
CHANTIER RH :
Quels salaires ?
Quelle organisation data ?
Les Tendances & challenges pour 2023
en partenariat avec
Figures est l’application de rémunération en
temps réel permettant de mettre en place une
politique salariale équitable.
Le Cabinet de “détection de talents”
qui vous accompagne dans toutes
vos transformations :
Digitales, RH et RSE

127. 127
Sommaire La filière Data est en pleine (R)évolution.
01
Salaires & Pénurie dans
la data, qu’est-ce qui
change ?
02
Quelle organisation pour
les équipes data?
Le groupe humanskills : Le digital est une révolution humaine
Vos contacts

128. 128
Cabinet de Chasse
spécialisé en talents digitaux / RH / RSE
RPO - Délégation de chargés de recrutement
L’expertise du cabinet chez nos clients
Management de Transition opéré
par des dirigeants experts de la transformation
Conseil en organisation digitale
pour vous accompagner à accélérer
Assessment & Upskilling
pour identifier et développer vos talents
Pionnier & leader dans le recrutement de
talents digitaux depuis 2004
Nous proposons une offre complète de
ressources expertes dans le digital avec la
souplesse de plusieurs modes de collaboration
: en mission chez vous, en mode conseil /
agence au forfait, chasse & recrutement
externalisée ou internalisée....
Let’s craft the future of work
1
5 activités principales
2
3
4
5
19
dans le recrutement
et l’évaluation de candidats
ANNÉES
D’EXPÉRIENCE
300 000
CANDIDATS QUALIFIÉS
dans notre base de données
À propos
22
à votre service
EXPERTS DU
RECRUTEMENT
96%
des recrutements
DE TAUX
DE RÉUSSITE
280 RECRUTEMENTS
PAR AN
(Chiffres 2022)

129. 129
Lancée en 2020, Figures est
une application de
rémunération permettant
aux entreprises de piloter leur
politique salariale avec des
données mises à jour en
temps réel, provenant de 1200
entreprises Tech & Digital
clientes

130. Un monde de la Tech en souffrance
Layoffs, Hiring freeze: les Big Tech souffrent
Les entreprises “VC-backed” aussi, même les mieux financées
Malgré tout, les salaires Tech continuent
d’augmenter…lentement.

131. Zoom sur: Salaires des métiers de la data (🇫🇷)
45k€
47k€ 48k€
54k€
55k€
56k€
62k€
65k€
64k€
10th
90th
75th
25th
50th
Data Analyst
Data Scientist
Data Engineer
Juniors
Intermediate
Senior

132. 132
01
Salaires et Pénurie dans
la data, qu’est ce qui
change ?
132

133. 133
Les recrutements en data
sont difficiles :
31%pour le manque de profils
disponibles.
23%car les exigences salariales des
candidats rendent ces recrutements
difficiles.
#LaData
Réunir l'entreprise autour de la donnée
74%*
des cadres dirigeants
estiment que l’évaluation
des besoins en matière de
data est très difficile.
Sources : *Enquête menée par Kantar et l’ESSEC Business School du 25 mars au 21 avril 2021, intitulée « Le futur des
métiers de la data vu par les grands groupes français »
30%*
des responsables des activités digitales et
Ressources Humaines de grandes
entreprises mettaient les compétences
métier data en tête des « grands enjeux
liés à l’évolution des métiers dans les
années à venir ».
01.SALAIRES ET PÉNURIE DANS LA DATA, QU’EST CE QUI CHANGE ?

134. 134
02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA
Évolution des métiers de la Data TOP 3 DES PROFILS QUI VONT
ÊTRE SOLLICITÉS EN 2023
Product Owner Data
Data Analyst
Data Engineer
• Product owner Data : pour orchestrer
les projets data
• Web analyst / digital analyst : pour
exploiter des données digitales (perfs
acquisitions, conversion des sites…)
• Data Analyst : toujours au coeur du
réacteur
LES MÉTIERS ÉMERGENTS :
Data Steward : pour assurer la qualité de la
sécurité des données, garantir la gestion et
la qualité de la data et veiller au respect des
politiques et normes tout en partageant les
bonnes pratiques avec les différentes
équipes.
3 – 7 ans
55 000 €
+7ans
75 000 €
<3 ans
42 000 €
+7ans
75 000 €
<3 ans
45 000 €
+7ans
85 000 €
LES POSTES LES PLUS
PORTEURS
SUR LA DATA EN 2022-
2023 :

135. 135
02
Quelle organisation pour
les équipes data?
(*) Retours d’expérience de nos clients
PROFILS QUI SERONT LES +
COMPLIQUÉS À RECRUTER EN 2023 :
Les métiers de la Data
• Product Owner Data
• Data Analyst
• Data Engineer
135

136. 136
02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA
Organisation des équipes Data
CONSTAT ORGANISATIONNEL :
• Les fonctions techniques data sont majoritairement isolées dans des départements (data scientists, data engineer et
data steward…)
• Les fonctions transverses (digital analyst & data analyst) sont intégrées dans les équipes métiers (marketing,
produit…)
• Les directions digitales les plus matures intègrent progressivement des fonctions Data Tech pour gagner en agilité et
soulager les DSI
TENDANCES MÉTIERS :
• Il existe de plus en plus de pratiques et outils pour permettre à tous les métiers de devenir autonome sur la data
(Ex: Looker, Contentsquare…)
• Dans un contexte législatif qui évolue vite, on assiste à une vraie spécialisation des métiers avec des profils Data
Analyst CRM et des Experts AdTech…
• La Data science moins en vogue pour les projets digitaux
=> les analyses automatisées sont remplacées par des outils ou algorithmes prêts à l'emploi + un data analyst !
Challenge : Les clients qui ont du retard dans leur transformation Data et Digital, rencontrent des difficultés
supplémentaires à recruter et attirer les meilleurs talents, peu attirés et à l’aise avec les “anciennes technologies”.

137. 137
Conclusion
La data, c’est le pouvoir !
Quelle est la meilleure organisation ?
Le modèle qui semble le plus répandu dans les grandes entreprises
mais sans être majoritaire :
● Un département spécifique pour les métiers de la data
avec un Chief Data Officer qui encadre tous les métiers de la data…
tech et métiers.
● Ou des organisations avec un Chief Data Officer qui encadre des équipes en
matriciels dans les directions métiers concernées….
Demandons aux candidats si rares et si exigeants ce qu’ils en pensent …
02 LES TENDANCES DANS LES METIERS DE LA DATA
Organisation des équipes Data

138. 138
Vous souhaitez échanger ?
Hymane BEN AOUN
01 55 74 76 76
06 08 85 18 18
hbenaoun@aravati.fr
Jessica ANGELI
06 11 83 71 82
jangeli@aravati.fr

139. Après le e-commerce et le digital marketing,
comment Pernod Ricard aborde le virage de l'IA
Pierre-Yves Calloc’h
Chief digital officer
Pernod Ricard

159. Siddhartha Chatterjee
Chief data officer
Club Med
François-Xavier Pierrel
Group chief data officer
JCDecaux
La donnée : un travail collaboratif

160. ChatGPT et moi et moi et moi
Sébastien Imbert
CMO
Microsoft France

166. 1956
Intelligence Artificielle
90’s
Machine Learning
20’s
2021
IA Générative
IA Générative
Deep Learning
Pourquoi maintenant ? L’essor de l’IA générative

168. Ensure that artificial
general intelligence (AGI)
benefits humanity
Empower every person and
organization on the planet
to achieve more
GPT-3
Générer et comprendre du
Texte
Codex
Générer et comprendre du
Code
DALL·E
Générer des images à partir de
prompts
ChatGPT
Générer et comprendre des
conversations. Chat Bot, Avatar,
Interaction avec
Service Client

169. Prompt:
Résumez cet article sur
les finances personnelles
en deux phrases pour mes
clients déclarants :
https://www.fidelity.com/l
earning-center/personal-
finance/tax-pitfalls
Réponse:
Les pièges fiscaux peuvent
être coûteux, il est donc
important d’en être
conscient. Parmi les
pièges fiscaux courants,
mentionnons le défaut de
produire ou de payer les
impôts à temps, de ne pas
déclarer tous les revenus,
de demander trop de
déductions et de ne pas
tenir de registres exacts.
Prompt:
Une boule de feu aux
couleurs vives pour
montrer la vitesse de
l’innovation dans notre
entreprise de médias et
de divertissement
Réponse:
GPT-3 Codex DALL·E ChatGPT
Prompt:
Je ne parviens pas à
allumer ma Xbox.
Réponse:
Il y a quelques choses
que vous pouvez essayer
de résoudre ce problème,
Tout d’abord, ....
Ensuite, vérifiez le
cordon d’alimentation
...
Prompt:
Merci! Cela a
fonctionné. Quels jeux
recommandez-vous à mon
enfant de 14 ans?
Réponse:
Voici quelques jeux que
vous pourriez
Prompt:
Table customers,
columns = [CustomerId,
FirstName, LastName,
Company, Address,
City,Country,
PostalCode]
Créer une requête SQL
pour tous les clients
de Lyon dont le prénom
est Céline
query =
Réponse:
SELECT *
FROM customers
WHERE City = ‘LYON' AND
FirstName = ‘Céline'
L’IA générative

170. ChatGPT?
Un agent conversationnel #chatbot alimenté par un
modèle de langage de grande taille très avancé #LLM
développé par OpenAI qui génère du texte de type
humain dans la conversation.
Basé sur la technologie GPT-3. GPT-3 a été pré-
entraîné sur un dataset de 750 Go de contenu texte
Internet, ce qui équivaut à environ 300 ans de temps de
lecture, pour prédire le mot suivant dans une séquence.
Conçu pour être utilisé dans une interface chatbot, disponible
gratuitement et ouvert à des commentaires/retours.
Les connaissances de ChatGPT sont « frozen » et sa date limite
de connaissances est septembre 2021.

171. Illustration d’impact
Gain de temps: ChatGPT peut
aider à gagner du temps et à se
concentrer sur des tâches plus
créatives et stratégiques en
automatisant des actions avec les
clients, les partenaires ou les
collaborateurs.
Aide à la formation :
ChatGPT peut aider les
entreprises à former leurs
employés en fournissant des
programmes de formation
personnalisés et interactifs.
Engagement clients:
ChatGPT peut attirer et
fidéliser les clients en créant
des expériences interactives et
fluides qui peuvent améliorer la
fidélité et la satisfaction à la
marque.
Amélioration de la précision
des réponses: ChatGPT peut
réduire les erreurs et les
malentendus en générant des
réponses cohérentes et
précises basées sur le
contexte et le ton de la
conversation.
Amélioration du service
client: ChatGPT peut fournir
aux clients des
recommandations
personnalisées > des
informations pertinentes en
comprenant leurs besoins et
leurs préférences.
Réduction des dépenses:
ChatGPT peut aider les
entreprises à réduire les coûts
opérationnels en réduisant le
besoin d’agents humains,
d’infrastructure et de
maintenance.
Amélioration des temps de
réponses: ChatGPT peut
répondre instantanément aux
requêtes des utilisateurs sans
aucun retard ni temps
d’attente.
Nombre d’utilisateurs:
ChatGPT a établi un record en
avec 100 millions d’utilisateurs
actifs en deux mois
OpenAI a récemment été
évalué à 29 milliards de
dollars, dans le cadre d’un
cycle de financement de 10
milliards de dollars par
Microsoft.
Selon l’enquête Deloitte, 79 %
déclarent avoir entièrement
déployé trois applications d’IA
ou plus, contre 62 % l’année
précédente.

172. Microsoft 365 Copilot

173. Microsoft 365 Copilot

174. Microsoft 365 Copilot in Word

175. Microsoft 365 Copilot in Excel

176. Impact de l’IA Générative sur les fonctions commerciales Viva
Sales

177. Use case perspective illustration
Source : McKinsey

178. Data and AI
Business
applications
Modern work
Security Digital and app
innovation
Infrastructure
Microsoft
Cloud

179. ML Platform
Customizable AI Models
Cognitive Services
Scenario-Based Services
Applied AI Services
Application Platform
AI Builder
Applications
Azure AI
Partner Solutions
Power BI Power Apps Power Automate Power Virtual Agents
Azure Machine Learning
Vision Speech Language Decision OpenAI Service
Immersive Reader
Form Recognizer
Bot Service Video Indexer Metrics Advisor
Cognitive Search
Developers &
Data Scientists
Business
Users

180. -Merci pour votre présence
A l’année prochaine-