CATALOGUE GÉNÉRAL DES ÉTUDES

Comment les professionnels du droit peuvent-ils enrichir la qualité de services tout en améliorant leur efficacité grâce à l'intelligence artificielle (IA) ? Notre étude exclusive identifie les cas d'usage de l'IA les plus pertinents pour optimiser les performances opérationnelles des organisations, répondre aux enjeux de sécurité et de confidentialité des données, et renforcer les processus de conformité et de lutte contre la fraude.

L'IA générative propulse en réalité les métiers juridiques dans une nouvelle ère. Ces technologies ouvrent la voie à des gains de productivité colossaux grâce à l'automatisation des tâches clés : veille juridique, rédaction d'actes, gestion des contrats, due diligences, transcription des entretiens… Mais l'IA doit également permettre aux juristes, avocats et notaires de rehausser la qualité de leurs services, un défi clé face au risque déflationniste qu'induit justement l'IA sur les activités juridiques de base. Les pistes sont nombreuses, de la mise en conformité à l'anticipation des décisions de justice, en passant par la sécurisation des données et la détection des risques de fraude. L'IA doit ainsi faciliter l'accès à de nouvelles sources de différenciation pour s'extraire d'une forte concurrence et des pressions tarifaires imposées par les clients. Dès lors, quels sont les prérequis essentiels pour optimiser les activités juridiques grâce à l'IA ? Comment utiliser l'IA pour augmenter la valeur ajoutée des prestations ? Et quels impacts les investissements en IA auront-ils sur la concurrence entre les cabinets juridiques et les fournisseurs d'IA ?

Comment l'intelligence artificielle peut-elle dynamiser le commerce physique et enrichir l'expérience d'achat en ligne ? En plus d'un scoring exclusif de Xerfi évaluant la maturité des distributeurs en matière d'IA, notre étude identifie les cas d'usage les plus pertinents pour accroître le panier moyen, diminuer les pertes des magasins et améliorer les performances des sites e-commerce.

L'étude décrypte en particulier les stratégies et modalités de déploiement de l'IA des retailers. En magasin, cette technologie s'impose comme un levier pour fidéliser et augmenter les marges. Des assistants intelligents permettent par exemple aux vendeurs de répondre plus efficacement aux sollicitations des clients en s'appuyant sur des données contextuelles précises. En parallèle, certaines applications ajustent les prix en temps réel pour s'adapter à la demande et réduire le gaspillage des grandes surfaces alimentaires. Dans le commerce en ligne, l'IA joue un rôle décisif pour attirer, retenir et convertir les internautes. Des chatbots avancés sont capables de générer des recommandations de produits personnalisées, à partir des données des marques et les historiques d'achat. Mais qu'il s'agisse de commerce physique ou digital, les retailers devront opter pour des solutions d'IA qui offrent un retour sur investissement rapide au regard des contraintes financières actuelles qui limitent les budgets d'investissement. Dès lors, quels sont les cas d'usage d'IA les plus performants pour maximiser la rentabilité ? Et quels sont les distributeurs les plus avancés en matière d'IA ?

Comment les logisticiens peuvent-ils tirer parti de l'intelligence artificielle (IA) pour stimuler leur croissance et leur compétitivité ? Notre étude exclusive identifie les cas d'usage les plus pertinents pour atteindre l'excellence opérationnelle, fluidifier le parcours client et réduire l'empreinte carbone des spécialistes de la supply chain.

Nous mettons notamment en lumière les solutions d'IA qui optimisent efficacement les besoins en main-d'œuvre. Le secteur doit en effet affronter des problèmes chroniques de recrutement et un absentéisme élevé. Plus de 6 millions de journées de travail sont perdues chaque année dans la branche transport et logistique, surtout à cause des accidents du travail. L'IA permet ainsi de simplifier le quotidien des livreurs et d'augmenter significativement la productivité, par exemple en rationalisant les tournées et en minimisant les pannes d'équipements. Par ailleurs, certaines applications d'IA améliorent la satisfaction client grâce à un traitement plus efficace des interactions clients à toutes les étapes, de la prise de contact à l'après-vente. Les progrès de l'IA peuvent aussi s'appliquer au pilotage des stratégies de responsabilité sociale et environnementale (RSE) des prestataires logistiques. Cependant, tous ne sont pas au même stade de maturité en matière de déploiement de l'IA. Si Amazon et Alibaba sont à la pointe, les autres leaders multiplient les efforts pour s'aligner. Dès lors, comment s'y prennent-ils ? Quelles sont les stratégies d'implémentation de l'IA chez les logisticiens ? Et quels cas d'usage sont les plus prometteurs ?