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Introduction et accueil (10 min)

Présentation des objectifs du cours et du déroulé

Activité brise-glace : sondage rapide sur les perceptions actuelles de l'IA en communication

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Support visuel du cours

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Résultats du sondage sur vos pratiques de l'IA

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Résultats du sondage sur vos pratiques de l'IA

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Séquence 2 : L'IA redéfinit la communication — 1 h 20

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Séquence 2 : L'IA redéfinit la communication — 1 h 20

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L'état de l'art des IA génératives et leur impact (20 min → 15 min)

Big Picture : "Les territoires de l'IA pour le marketing et la communication"

Définition et fondamentaux des modèles d'IA (LLM, modèles diffusion, etc.)

Évolution récente et projections pour 2025 (présentation des déclarations d'Eric Schmidt)

Les concepts clés : inférence, chaîne de pensée (CoT), hallucinations, modèles de fondation

Message clé : Nous vivons une transformation aussi profonde que celle amenée par internet

Démonstration d'outils IA pertinents pour la communication (25 min)

Génération de textes marketing (OpenAI/Claude/Character.ai)

Cas d'usage spécifiques en marketing et communication

Comment exploiter ces outils de façon éthique et efficace

Génération d'images pour des campagnes (Midjourney/Veo2)

Retour sur image : "Les territoires de l'IA pour le marketing et la communication" (vu en intro) à la lumière des outils.

Message clé : Ces outils deviennent des extensions de vos compétences professionnelles

L'incertitude comme nouveau paradigme (15 min)

Concept du "Choc du futur" d'Alvin Toffler appliqué à l'ère de l'IA

Le concept de "Cygne noir" de Nassim Taleb et sa pertinence en marcom

Adaptation et agilité : compétences essentielles aux communiquants

Retour sur image : "Les territoires de l'IA pour le marketing et la communication" (vu en intro) à la lumière du nouveau paradigme.

Message clé : L'incertitude n'est pas une menace mais une opportunité d'innovation

Activité interactive (15 min)

Utilisation du Padlet : "Quels impacts observez-vous déjà de l'IA sur votre pratique ou apprentissage de la communication?"

Analyse collective des réponses

Discussion guidée sur les tendances observées

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Etudes de cas et REX : Louis Vuitton, Armée, etc.

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Mise à niveau de vos connaissances en IA 

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Mise à niveau de vos connaissances en IA 

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Quiz oral sur les notions fondamentales en IA. LLM, modèles frontière, inférence, hallucination, Agents IA, CoT…

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Quelles stratégies marcom à l'heure du Deepsearch et du Deepthink ? 

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Quelles stratégies marcom à l'heure du Deepsearch et du Deepthink ? 

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Démo pratique : outils et plateformes, les chatbots, les playgrounds, les environnements de paramétrage d’agents. Google AI Studio, Plateforme Mistral, Connecteurs MCP Claude, guides de styles (Claude). L'importance de constituer un écosystème d'outils et de méthodes

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Exemples d'usages. Application Tone of voice. Multi agents de type persona avec Character.ai

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DeekSeek R1, OpenAI o3, Gemini Flash Thinking. Différences d'utilisation avec les autres modèles

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LLM, réseaux de Neurones, Dataset, taille du modèle vs. taille des données d'apprentissage, token, tokenisation, CoT, Hallucination, Embedding, Fine-tuning, Agent IA (ou IA agentique), Zero-shot learning / prompting, biais, RAG génération augmentée de récupération…

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Étapes et méthodes de formation des  LLM

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Étapes et méthodes de formation des  LLM

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Machine Learning comme technique de compression des connaissances.

Modèle pré-entraîné. Fine-Tuning. Few shot prompting par I/O. Montrer exemples. Savoir distinguer les méthodes d'entraînement courantes : Apprentissage supervisé (SL) ; Apprentissage non supervisé (UL) ; Apprentissage par renforcement (RL) ; Reinforcement Learning through Human Feedback (RLHF).

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Quels sont les principaux biais des modèles d’IA ? Comment limiter ces biais ?

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Quels sont les principaux biais des modèles d’IA ? Comment limiter ces biais ?

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Démo partage écran, démo analyse d'image, démo agent

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Agent générateur de tendances.

Agent transcodage texte > HTML/CSS

Application pratique : on "entraine" le petit modèle avec un grand modèle qui a plus de capacités. Remplir les exemples d'entrées/sorties avec les réponses de DeekSeek R1 ou o3. Copier-coller les entrées/sorties dans la plateforme d'agent Mistral (Nemo économique ou Large 2.1)

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Connecteurs MCP.

Guides de styles.

Projets (ex ESCP, ou Soldat)

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RAG - Fusion de documents

Exemple Impact énergétique IA (podcast en Français)

Exemple des rapports Foresight

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Not your computer? Use Private Browsing windows to sign in. Learn more about using Guest mode

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modèle de langage (LLM) enrichi par des outils externes - Objectif IA

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Pourquoi utiliser différents modèles d'IA ?

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Pourquoi utiliser différents modèles d'IA ?

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Exemples : machine learning, modèles de langage (texte), modèles de génération d'images, modèles de musique, modèles spécialisés, modèles fine-tuned, IA agentiques, computer vision…

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Pourquoi l’IA est-elle à la fois une opportunité et un risque pour la communication de marque ?

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Pourquoi l’IA est-elle à la fois une opportunité et un risque pour la communication de marque ?

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https://share.descript.com/view/GJf1noHNt1T

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https://share.descript.com/view/3rzOPTwpSEL

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https://app.maestra.ai/voiceovers/welcome

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Imaginez un cas d'usage d'agents IA en marketing digital pour une grande marque de luxe

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Imaginez un cas d'usage d'agents IA en marketing digital pour une grande marque de luxe

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 Qu'est-ce qu'une "audience" à l'heure des IA génératives ?

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 Qu'est-ce qu'une "audience" à l'heure des IA génératives ?

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Quelles sont les contreparties de l'automatisation massive de la production de contenu ?

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Quelles sont les contreparties de l'automatisation massive de la production de contenu ?

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Atelier Design fiction

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Présentation des catégories utiles à la réflexion prospective

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IMPACTS CROISÉS ENTRE 22 TENDANCES ET 6 MOTEURS DE CHANGEMENT

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IMPACTS CROISÉS ENTRE 22 TENDANCES ET 6 MOTEURS DE CHANGEMENT

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Guide touristique IA et assistante régionale Bretonne

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Je vous accompagne en continu pour organiser vos séjours, activités, et vous faire découvrir le patrimoine et l’histoire de la Bretagne.

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Déclaration de Sam Altman interprétée par Le Chat (Mistral)

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Chat with Mistral AI’s cutting edge language models.

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Campagne du château de Chamborg

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Peter Schwartz

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ESCP Peter Schwartz - The Art of the Long View

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Nassim Nicholas Taleb

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Alvin Toffler

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1. Mettre à niveau ses connaissances en matière d'outils IA

2. Acquérir les bases des méthodes prospectives pour explorer des océans bleus

3. Remettre en question ses certitudes en matière de stratégie Marcom à l'heure des IA

4. Travailler sur un cas pratique de déploiement d'outils d'IA dans un contexte de strat de com spécifique

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Les méthodes prospectives, les techniques du design thinking, design fiction pour construire des stratégies de Marcom.

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Séquence 3 : Prospective et transformations des métiers — 1 h 20

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Séquence 3 : Prospective et transformations des métiers — 1 h 20

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Personnalisation à l'échelle et relation avec les audiences (20 min)

De la segmentation à l'hyperpersonnalisation exemples de Netflix, Amazon…)

La question des biais algorithmiques (démo Fakespot)

Étude de cas : campagnes marketing IA-driven

Changement de relation avec l'audience. "Si c'est intéressant, les personnes regardent". Exemple de la campagne SaferPhone d'Orange avec 33% de taux de complétion à 100% sur un format de 2 minutes.

Message clé : L'hyperpersonnalisation change radicalement les attentes consommateurs

Introduction aux méthodes prospectives (25 min)

Présentation de la méthode des scénarios de Peter Schwartz

Les tendances majeures (mega trends) et signaux faibles

Application à la communication : comment anticiper les évolutions

Message clé : La prospective est un outil essentiel pour naviguer l'incertitude de l'ère IA

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Mais elle vise à explorer différents futurs possibles, probables et souhaitables, et non à prédire un avenir certain. Elle permet de se préparer à diverses configurations futures plutôt que de parier sur une seule trajectoire.

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Les signaux faibles comme précurseurs du changement

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Les signaux faibles comme précurseurs du changement

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Indices précoces et souvent marginaux qui peuvent annoncer des transformations majeures. L'identification et l'analyse de ces signaux permettent d'anticiper les tendances émergentes avant qu'elles ne deviennent mainstream ou des megatrends.

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La construction de scénarios comme outil de réflexion

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La construction de scénarios comme outil de réflexion

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Récits cohérents et plausibles qui décrivent différents futurs possibles à partir de variables clés. Outil essentiel pour explorer les conséquences de différentes évolutions et préparer les organisations à s'adapter.

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La matrice d'impacts croisés pour comprendre les interdépendances

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La matrice d'impacts croisés pour comprendre les interdépendances

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Permet d'analyser comment différentes tendances s'influencent mutuellement, créant des effets en cascade. Aide à identifier les points de levier où une action peut générer des changements systémiques importants.

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La résilience stratégique face à l'incertitude

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La résilience stratégique face à l'incertitude

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Dans un monde de "Cygnes Noirs", la capacité d'adaptation devient plus importante que la planification rigide. Les stratégies de communication doivent intégrer cette flexibilité pour résister aux chocs et saisir les opportunités imprévues.

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Le forecasting projette les tendances actuelles vers l'avenir, tandis que le backcasting part d'un futur souhaité pour déterminer les étapes nécessaires pour y parvenir. Le backcasting transforme la prospective en outil d'action stratégique et non simplement d'anticipation.

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Comment l'IA transforme l'analyse et l'évaluation des campagnes marketing,

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Dans le cadre d'une stratégie marketing ou com, décrivez l'écart entre les futurs probables identifiés et les futurs souhaitables. Proposez des leviers d'action pour mettre en œuvre votre stratégie.

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Explorer la tension entre automatisation et créativité. Voir REX Louis Vuitton

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Les territoires de l’IA pour le marketing et la communication

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Les territoires de l’IA pour le marketing et la communication

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Les territoires de l’IA pour le marketing et la communication

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Enjeux et usages de l’IA pour le marketing

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Enjeux et usages de l’IA pour le marketing

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Enjeux et usages de l’IA pour le marketing

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Pourquoi le reverse mentoring peut accélérer la transformation IA des entreprises

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Pourquoi le reverse mentoring peut accélérer la transformation IA des entreprises

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Pourquoi le reverse mentoring peut accélérer la transformation IA des entreprises - Harvard Business Review France

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Ce documentaire examine l'impact potentiel de l'IA sur l'emploi et l'économie, soulignant les craintes de suppressions massives d'emplois et d'inégalités accrues. Il présente différentes perspectives, allant de l'optimisme technologique à la préoccupation quant aux conséquences sociales et économiques.

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Les formats longs battent des records d’efficacité

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SaferPhone - le cadeau qui va mettre tout le monde d’accord à Noël - Orange

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La personnalisation à l’échelle devient la norme. Comment garantir la qualité et la cohérence de marque ?

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La personnalisation à l’échelle devient la norme. Comment garantir la qualité et la cohérence de marque ?

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Exemples : Amazon, Netflix, Sephora, assurances : Allstate

https://www.mjvinnovation.com/fr/blog/lhyperpersonnalisation-dynamiser-lexperience-client/

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L’hyperpersonnalisation est une stratégie efficace pour captiver vos clients et de prendre de l’avance sur la concurrence.

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Campagne Deutsche Bahn  "No Need to Fly"

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Comment respecter l’éthique et la vie privée sans sacrifier l’efficacité marketing ?

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Comment respecter l’éthique et la vie privée sans sacrifier l’efficacité marketing ?

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Architecture du système DAM de Louis Vuitton

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Architecture du système DAM de Louis Vuitton

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Architecture du système DAM de Louis Vuitton

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LVMH et l’intelligence artificielle, une révolution dans le secteur du luxe

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LVMH et l’intelligence artificielle, une révolution dans le secteur du luxe

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L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le secteur du luxe présente des défis et des opportunités uniques. Dans le contexte de l'industrie du luxe, l'IA offre la possibilité d'optimiser la gestion des stocks, d'améliorer la prévision de la demande et de proposer des expériences client hautement personnalisées. Par exemple, chez LVMH, l'IA joue un rôle crucial dans l'amélioration de la chaîne d'approvisionnement, en réduisant les délais de collecte des données sur les produits et en permettant une adaptation plus efficace de la production en réponse à la demande du marché. Cette intégration de l'IA renforce ainsi la position de LVMH en tant que leader mondial du secteur du luxe, en lui permettant de maintenir une agilité opérationnelle tout en offrant des expériences client exceptionnelles.

En effet, l'IA permet d'analyser simultanément de multiples critères, offrant ainsi des méthodes de prévision plus avancées que les méthodes traditionnelles. Cela renforce l'expertise humaine au sein de l'entreprise, car l'IA agit en complément des connaissances et de l'expérience des professionnels de LVMH. De plus, l'automatisation est un avantage clé de l'implémentation de l'IA dans la chaîne d'approvisionnement, libérant ainsi des ressources pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. L'IA offre ainsi à LVMH la possibilité d'améliorer ses opérations internes tout en renforçant l'expertise de son personnel, ce qui est essentiel dans le contexte concurrentiel du luxe.

LVMH, en tant que leader mondial du secteur du luxe, a établi un partenariat stratégique avec Google Cloud dans le but de développer de nouvelles solutions d'IA à partir du cloud. Ce partenariat a pour objectif de renouveler et de personnaliser les expériences client pour les marques de LVMH, tout en soutenant leur croissance à long terme. Grâce à cette collaboration, LVMH vise à exploiter les forces combinées des deux entreprises, notamment la créativité, l'innovation et l'expertise technologique, pour offrir des expériences client personnalisées et innovantes.

En outre, ce partenariat stratégique se concentre sur l'intégration de l'IA dans l'ensemble de la chaîne de valeur de LVMH, de la conception de produits aux expériences client et à la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Cela offre des opportunités d'innovation et de différenciation significatives pour les marques de LVMH. Par exemple, l'intégration de l'IA dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement de Louis Vuitton a permis de réduire considérablement le temps nécessaire à la collecte des données sur les produits, d'améliorer l'adaptation de la production et de moderniser l'infrastructure informatique, ce qui a renforcé l'agilité et la planification dans la chaîne d'approvisionnement, en particulier pendant la crise de la COVID-19. Cette collaboration souligne l'engagement de LVMH à rester à la pointe de l'innovation et à offrir des expériences client exceptionnelles grâce à l'intégration de l'IA dans ses opérations et ses services.

L'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) par LVMH s'étend à différents aspects de l'expérience client, notamment la personnalisation des pages web, les campagnes médiatiques et les recommandations de produits. Par exemple, LVMH prévoit d'utiliser l'IA pour recommander des produits spécifiques dans les e-mails, personnaliser les pages web des clients, optimiser les campagnes médiatiques, identifier les clients à fort potentiel et activer des achats répétés [3]. Cette approche permettra à LVMH de créer des expériences client plus pertinentes et ciblées, renforçant ainsi la fidélité et l'engagement des clients tout en stimulant les ventes.

De plus, la création de la Data and AI Academy à Paris témoigne de l'engagement de LVMH à développer l'expertise et l'innovation en matière d'IA. Cette initiative vise à former et à cultiver des compétences spécialisées en IA au sein de l'entreprise, tout en favorisant la recherche et le développement de nouvelles applications de l'IA dans le secteur du luxe. En investissant dans la formation et le développement technologique, LVMH démontre sa volonté d'adopter des pratiques avant-gardistes pour offrir des expériences client exceptionnelles et rester compétitif sur le marché mondial du luxe.

La collaboration de LVMH avec Stanford HAI sur des projets de recherche en intelligence artificielle est une initiative ambitieuse axée sur l'exploration de l'IA responsable et la conception centrée sur l'humain. En s'associant à l'université de Stanford, LVMH vise à repousser les limites de l'innovation dans le secteur du luxe en intégrant des principes éthiques dans le développement de solutions d'IA avancées. Par exemple, l'entreprise cherche à exploiter l'IA pour améliorer l'expérience client en personnalisant davantage les interactions tout en garantissant le respect de la vie privée et la protection des données sensibles des clients.

Une des priorités de cette collaboration est de développer de nouvelles applications technologiques dans des domaines clés tels que la gestion de la chaîne d'approvisionnement, la conception de produits et le contenu marketing [4]. À titre d'exemple, en utilisant des modèles d'IA sophistiqués, LVMH vise à optimiser la prévision de la demande, ce qui lui permettra de mieux planifier la production et de réduire les délais, tout en minimisant le gaspillage. De plus, la collaboration avec Stanford HAI renforce l'engagement de LVMH à placer l'humain au cœur de ses initiatives technologiques, en veillant à ce que les avantages de l'IA soient équilibrés avec des considérations éthiques et sociales essentielles pour l'entreprise et ses clients. Cette vision centrée sur l'être humain est un pilier fondamental de la stratégie d'innovation d'IA de LVMH, démontrant ainsi son engagement envers une utilisation responsable et éthique de cette technologie révolutionnaire.

LVMH s'engage stratégiquement à tirer parti de l'IA pour stimuler l'innovation et améliorer les expériences client. Cette approche réfléchie de l'intégration de l'IA dans ses opérations renforce non seulement la position de LVMH en tant que leader mondial du secteur du luxe, mais elle ouvre également la voie à de nouvelles normes d'excellence. En effet, en exploitant les avantages de l'IA, LVMH peut non seulement améliorer l'efficacité de ses opérations, mais aussi offrir des expériences client plus personnalisées et innovantes, créant ainsi un avantage concurrentiel significatif sur le marché haut de gamme.

La collaboration de LVMH avec des acteurs majeurs tels que Google Cloud et Stanford HAI incarne son engagement envers l'innovation et l'éthique dans l'utilisation de l'IA. Cette approche proactive permet à LVMH de non seulement rester à la pointe de la technologie, mais aussi de garantir que ses initiatives d'IA sont ancrées dans des principes éthiques, responsables et centrés sur l'humain. Par exemple, la collaboration avec Stanford HAI, axée sur des projets de recherche en IA centrée sur l'être humain, souligne l'engagement de LVMH à développer des applications technologiques qui ont un impact positif sur ses opérations et ses interactions avec la clientèle. En intégrant l'IA de manière éthique, LVMH démontre sa vision à long terme et sa responsabilité envers ses clients, ses employés et l'environnement dans lequel elle opère.

Louis Vuitton : l'IA au coeur des problématiques supply chain | HUB Institute - Digital Think Tank https://www.hubinstitute.com/articles/louis-vuitton-lia-au-coeur-des-problematiques-supply-chain

LVMH et Google Cloud, partenaires stratégiques pour l'intelligence artificielle et l'innovation dans le cloud - LVMH https://www.lvmh.fr/actualites-documents/actualites/lvmh-et-google-cloud-partenaires-strategiques-pour-lintelligence-artificielle-et-linnovation-dans-le-cloud/

LVMH fait appel à Google Cloud pour créer une expérience client personnalisée (usine-digitale.fr) https://www.usine-digitale.fr/article/lvmh-fait-appel-a-google-cloud-pour-creer-une-experience-client-personnalisee.N1105994

LVMH et Stanford HAI s'associent pour construire une IA centrée sur l'Humain https://www.lvmh.fr/actualites-documents/actualites/lvmh-et-stanford-hai-sassocient-pour-construire-une-ia-centree-sur-lhumain/

LVMH et l'Intelligence Artificielle : Révolution dans le Secteur du Luxe - Onopia https://onopia.com/lvmh-et-lintelligence-artificielle-revolution-dans-le-secteur-du-luxe/

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LVMH et l’intelligence artificielle, une révolution dans le secteur du luxe

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L’intégration de l’intelligence artificielle (IA) dans le secteur du luxe présente des défis et des opportunités uniques. Dans le contexte de l’industrie du luxe, l’IA offre la possibilité d’optimiser la gestion des stocks, d’améliorer la prévision de la demande et de proposer des expériences client hautement personnalisées. Par exemple, chez LVMH, l’IA joue un rôle crucial dans l’amélioration de la chaîne d’approvisionnement, en réduisant les délais de collecte des données sur les produits et en permettant une adaptation plus efficace de la production en réponse à la demande du marché. Cette intégration de l’IA renforce ainsi la position de LVMH en tant que leader mondial du secteur du luxe, en lui permettant de maintenir une agilité opérationnelle tout en offrant des expériences client exceptionnelles.

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Déclarations d’Eric Schmidt sur l’avenir de l’intelligence artificielle

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Eric Schmidt anticipe pour l’année prochaine l’avènement d’agents IA performants, capables d’actions contextuelles et textuelles sophistiquées. Ces agents, basés sur des modèles de langage (LLM), devraient marquer une transition significative du texte à l’action. À l’instar des démonstrations d’OpenAI et des initiatives de Microsoft visant à intégrer des agents IA dans des environnements professionnels, l’année 2025 pourrait connaître un essor comparable à celui de ChatGPT, mais dans d’autres domaines d’application.

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Atelier prospectif (25 min)

Division en petits groupes

Exercice : construire un scénario de "Communication en 2030" sous un angle spécifique :

Groupe 1 : Presse et médias traditionnels

Groupe 2 : Marketing digital

Groupe 3 : Communication interne

Groupe 4 : Relations publiques

Groupe 5 : Expérience client

Utilisation d'une matrice d'impacts croisés (inspirée du document "sphère impacts")

Partage rapide des scénarios (voir selon temps dispo)

Débat final et conclusion (10 min)

Quiz pour évaluer les apprentissages clés

Débat sur la question : "L'IA va-t-elle augmenter ou remplacer les métiers de la communication ?"

Synthèse des points clés et ressources complémentaires