Communiqués de presse

IBM et Artefact s’allient en France dans le domaine de la transformation des données des entreprises

Deux premières offres dans la Recherche Opérationnelle et la Data Éthique
Jun 2, 2022

Paris, le 2 juin 2022 - IBM et Artefact annoncent aujourd’hui un partenariat pour accompagner les entreprises dans l’accélération de leur transformation liée aux données et les aider à tirer le maximum de valeur de leurs données, gagner en efficience et compétitivité, tout en appliquant les principes d’une IA éthique et responsable.

 

Cette alliance va permettre de définir et déployer des projets communs dans le domaine de l’usage des données. Ils s’appuieront sur l'expertise d'Artefact en conseil data et solutions IA, dont les méthodologies MLOps[1] facilitent le passage à l’échelle, ainsi que sur les briques technologiques innovantes de la plateforme Cloud Pak for Data d’IBM. Cette dernière est construite avec une architecture de matrice de données reliant des données cloisonnées pour améliorer la productivité et réduire la complexité. Les briques technologiques permettent également d’exploiter le meilleur des connaissances fondamentales d’IBM, notamment sur les sujets de la recherche opérationnelle et de l’usage éthique des données.

 

Ainsi, le partenariat exploite le meilleur des deux expertises au profit des entreprises clientes : d’une part les technologies de pointe d’IBM, dont la plateforme Cloud Pak for Data intègre plus de 70 briques logicielles innovantes, et d’autre part la maîtrise avancée d’Artefact en data science, de la stratégie au déploiement opérationnel intégré aux SI des clients, et ce jusqu’à la formation. Grâce à ses techniques de résolution de problèmes à l'intersection de la data, de la technologie IA et du business, ce savoir-faire unique d’Artefact permet de valoriser les socles technologiques d’IBM afin de maximiser le retour sur investissement des organisations.

 

Pour Éric Haddad, Vice-Président stratégie & accélération écosystème d’IBM France :

« Nous sommes ravis de ce partenariat avec un acteur dont l’approche métier et la méthodologie permet aux clients de la technologie IBM de bénéficier d’un accompagnement de pointe dans la mise en place de leurs processus de décision et d’intégrer l’éthique dans leurs démarches. Artefact et IBM sont deux sociétés soucieuses d’apporter à leurs clients les solutions les plus innovantes, et pour cela, nous allons également unir nos forces dans le domaine de la recherche. »

 

Une collaboration dans la transformation liée à la donnée et l’IA enclenchée par deux premières offres

 

Pour inaugurer ce partenariat, Artefact et IBM ont développé deux nouvelles offres :

  • Recherche opérationnelle : Aujourd’hui, de nombreuses entreprises développent des règles de décision fondées sur la donnée et le machine learning pour prédire des ventes ou des risques, planifier la production de biens, ou encore améliorer une politique tarifaire et promotionnelle.  Avec la technologie IBM Decision Optimization Centre (CPLEX), Artefact va permettre à ces entreprises de compléter leur démarche avec une analyse « prescriptive », ou de recherche opérationnelle, pour en faciliter l’implémentation (répartition géographique de la production et de la distribution de biens en fonction de la demande, optimisation de l’allocation de budget marketing, yield management dans le secteur du tourisme, etc.)

 

  • Data éthique : la question des biais des modèles d’apprentissage automatique est devenue majeure. C’est pourquoi, Artefact inscrit l’éthique au cœur de ses valeurs d’entreprise et a rédigé une charte sur l’éthique de la  data en 10 principes fondamentaux. Avec la bibliothèque Python Open Source Artificial Intelligence Fairness 360 d’IBM (AIF 360), Artefact peut détecter et redresser les biais potentiellement produits par des modèles d’IA.

Selon Vincent Luciani, CEO d’Artefact : « Nous allons accroître notre usage des technologies de pointe d’IBM afin de concevoir des solutions innovantes de bout en bout de la chaîne de valeur des entreprises. La certification IBM de nos équipes Artefact garantit une exploitation optimisée de leur plateforme technologique Cloud Pak for Data et de leurs nombreux algorithmes éprouvés disponibles en open source. Nous sommes très heureux de resserrer nos liens avec IBM et de renforcer la collaboration entre nos experts en data science et MLOps afin de stimuler une vision éthique et durable auprès de nos clients communs dans le déploiement de leurs projets data & IA.”

 

Une vision commune : l’impact positif de la data sur l’économie, la société et l’environnement

 

Les deux acteurs partagent une ambition commune : au-delà de résultats business tangibles qui découlent de ces projets de transformation des données, l'objectif est de leur apporter également une dimension environnementale et sociétale, qui soit vertueuse grâce à un usage éthique des données.  

 

Inscrit sur le long terme, ce partenariat entre IBM et Artefact va continuer à s’enrichir avec de nouvelles offres dans le domaine de l’usage des données, notamment au service de l’accélération de la transition écologique. Enfin, les deux entreprises ambitionnent d’étendre leurs accords au-delà de la France, notamment en Amérique du Nord et en Asie, afin de répondre aux enjeux de transformation de leurs clients à l’échelle internationale.

 

À propos d’Artefact

Artefact est une société internationale de services autour de la data, spécialisée dans le conseil en transformation data et en data & digital marketing, dont la mission est de transformer la donnée en qui créent de l’impact business en délivrant des résultats tangibles sur l’ensemble de la chaîne de valeur des entreprises.

L’approche unique d’Artefact, qui fait le pont entre la donnée et le business, permet à nos clients d’atteindre leurs objectifs business de façon dédiée et efficace. Nos 900 employés allient leurs compétences pluridisciplinaires au profit de l’innovation business des entreprises. Nos technologies de pointe en Intelligence Artificielle, nos méthodes agiles garantissent le succès des projets IA de nos clients, de la conception au déploiement, jusqu’à la formation et l’accompagnement au changement. Couvrant l’Europe, l’Asie, l’Amérique du Nord, l’Amérique Latine et l’Afrique grâce à notre implantation locale dans 16 bureaux, nous travaillons avec des marques internationales de premier rang, telles que Orange, Samsung, L’Oréal, ou Sanofi à travers le monde. www.artefact.com

A propos d’IBM

IBM est un leader mondial du Cloud hybride et de l'IA, ainsi que des services aux entreprises, qui aide ses clients dans plus de 175 pays à capitaliser sur les connaissances issues de leurs données, à rationaliser leurs processus métier, à réduire leurs coûts et à acquérir un avantage concurrentiel dans leurs secteurs d'activité. Près de 3 800 entités gouvernementales et entreprises dans des domaines d'infrastructures critiques tels que les services financiers, les télécommunications et les soins de santé font confiance à la plateforme Cloud hybride d'IBM et à Red Hat OpenShift pour impacter leurs transformations numériques rapidement, efficacement et en toute sécurité. Les innovations révolutionnaires d'IBM en matière d'IA, d'informatique quantique, de solutions Cloud spécifiques à certains secteurs et de services aux entreprises offrent des options ouvertes et flexibles à nos clients. Tout cela est soutenu par l'engagement légendaire d'IBM en matière de confiance, de transparence, de responsabilité, d'inclusivité et de service.

Pour en savoir plus : www.ibm.com

 


Contacts presse :

 

IBM
Karine Faucher-Véronneau
karine.faucher@fr.ibm.com

 

Weber Shandwick pour IBM

Jennifer Tshidibi / Eric Chauvelot

Tél. : + 33 (0)6 13 94 26 58 / + 33 (0)6 21 64 28 68

ibmfrance@webershandwick.com

 

ARTEFACT

Sophie Huss

sophie.huss@artefact.com

Tél : +33 (0)6 13 34 58 89

 

 

[1] MLOps (Machine Learning Operations) : méthodologie appliquant l'approche DevOps aux projets fondés sur l’apprentissage automatique. Le DevOps combine le développement de logiciels (Dev) et les opérations informatiques (Ops). La méthodologie MLOps vise à raccourcir les cycles de développement des systèmes, à assurer une livraison continue, tout en garantissant une qualité de logiciel élevée.

 

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