Arthur Feger est Director of AI & Analytics chez Carrefour. Après six ans chez Ekimetrics, il a rejoint Carrefour pour diriger les chantiers data et IA pour l'e-commerce et le marketing. Il s'est intéressé très tôt aux IA génératives et a notamment construit le chatGPT interne de Carrefour. Maintenant, c'est lui qui porte la vision de l'IA agentique chez Carrefour.

On aborde :

🔥 Les agents à destination de l’externe : agent pour faire ses courses, service client…

🔥 Leur stratégie pour déployer des agents pour l’interne : approche Self-Service et agents complexes

🔥 Les outils utilisés et l’organisation pour déployer leurs agents : Data Scientists, Software Engineers…

🔥 Leurs plus grosses difficultés : UX et déploiement d’agents par des profils non techniques

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Cet épisode est rendu possible par Arcane, le cabinet de conseil spécialisé sur la stratégie data appliquée au marketing qui travaille notamment avec Leroy Merlin, Decathlon ou encore Europcar Mobility Group.

👉 Ecouter l'épisode Quelle stratégie data adopter pour scaler sa performance marketing ? avec Denis

👉 Recevoir l'article rédigé par Arcane pour connaître la méthode, les outils et l’équipe à mettre en place ici

👉 Contacter Denis sur LinkedIn ou par mail : denis@wearcane.com

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Arthur

- La chaîne YouTube de Andrej Karpathy

- Le cours Structuring Machine Learning Projects de Andrew Ng

🎬 CHAPITRES

00:00 Le contexte IA de Carrefour

04:04 Les initiatives agentiques

08:15 L’agentique appliquée au service client

13:49 La stratégie agentique pour l’interne

18:28 Un agent IA pour l'expansion des magasins

22:46 Leur stack IA agentique

24:39 Leur organisation

27:10 Leurs plus grosses difficultés

31:57 Ses recommandations de contenu

32:43 Ses conseils pour progresser

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

#197 - Salesforce : Déployer des agents IA dans le Retail avec Agentforce

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Kévin Bourlier est Solutions Consultant chez Adobe, l'éditeur qui propose de nombreuses solutions et notamment des solutions data. Avant ça, il est passé par plusieurs autres belles boîtes comme SeLoger et 55 où il était Lead Tech sur les sujets Analytics.

On aborde :

🔥 Les 4 étapes clés pour personnaliser l’XP client à l’échelle : création de contenu, hébergement des assets, activation data et mesure du ROI

🔥 Le concept de Content Supply Chain et comment gérer le cycle de vie de milliers d'assets

🔥 L'unification des données pour orchestrer les campagnes sur tous les canaux (web, mobile, hors ligne...)

🔥 Comment la GenAI accélère ces processus et zoom sur la nouvelle tendance du GEO (Generative Engine Optimization)

❤️ PARTENAIRE

Cet épisode est rendu possible par Adobe, l'éditeur de logiciels spécialisé sur la personnalisation de l'expérience client à l'échelle.

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👉 Contacter Kévin par mail

📚 RESSOURCES

- Le LinkedIn de Kévin

- Le livre Mindset de Carol S. Dweck

- Le blog Data Analyst

- Pour recevoir les 100+ ressources préférées des Head of Data invités sur DataGen, s'inscrire à la newsletter ici

🎬 CHAPITRES

00:00 La genèse d'Adobe

02:03 Leur vision

03:49 #1 : Création de contenu

09:54 #2 : Hébergement

11:46 #3 : Activation

18:46 #4 : Mesure du ROI

22:48 Les plus grosses difficultés : unification, gestion de projet

24:20 La tendance majeure du moment : GEO

26:07 Ses ressources préférées

🤩 AUTRES ÉPISODES QUE VOUS DEVRIEZ AIMER

#235 - Masterclass | Déployer une stratégie data pour scaler sa performance marketing avec Denis Ravera

#234 - Malt : Déployer des assistants IA à l’échelle

#233 - Carrefour : Déployer la stratégie IA Générative du Groupe

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