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Et si une IA pouvait évaluer la qualité d'une autre IA ? C’est exactement ce que permet la méthode LLM-as-a-Judge. De plus en plus utilisée, elle offre un moyen rapide, souple et fiable de juger la pertinence, la clarté ou la justesse des réponses générées par un modèle. Dans cet article, on vous explique pourquoi ça fonctionne, comment la mettre en place, et pourquoi nous l’avons intégrée au cœur de notre démarche chez Strat37.

Dans un monde saturé de données, les entreprises peinent encore à transformer leurs dashboards en décisions efficaces. Malgré des outils de visualisation avancés, la surcharge d’informations, l’absence de synthèse claire et le manque d’interprétation métier freinent l’action. Ce que recherchent réellement les décideurs, ce sont des réponses simples, contextualisées et directement exploitables.

Une incohérence simple mais critique compromet la qualité de vos analyses IA : utiliser des prompts anglais sur des documents français. Cette erreur génère des distorsions terminologiques, des approximations dangereuses et des reformulations non souhaitées. La solution : aligner la langue du prompt sur celle du document source pour des analyses 40% plus précises.

L’IA révolutionne la gestion documentaire en automatisant le classement, l’indexation et l’extraction d’informations clés dans tous types de documents (PDF, contrats, factures…). Grâce à la recherche intelligente et aux chatbots documentaires, les équipes gagnent un temps précieux, réduisent les erreurs et assurent la conformité réglementaire (RGPD). Résultat : la gestion documentaire devient un levier d’efficacité, de traçabilité et d’innovation pour l’industrie et les services.

Le DataOps transforme la gestion des données en entreprise en structurant les processus internes pour garantir une information fiable, accessible et exploitable en temps réel. Contrairement à l'approche traditionnelle où les projets data échouent souvent par manque de méthodologie, cette démarche inspirée du DevOps combine collaboration transversale, automatisation intelligente et contrôle qualité rigoureux, permettant aux organisations de transformer leurs données brutes en avantage compétitif stratégique tout en démocratisant leur accès à l'ensemble des collaborateurs.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.

Un projet data risque l'échec lorsque les délais s'allongent inexplicablement, que les équipes s'épuisent à chercher des données plutôt qu'à les analyser, que des versions multiples circulent sans contrôle, que la communication métier-technique se rompt et que les premiers résultats déçoivent. Pour redresser la situation, instaurez une planification claire, automatisez les processus de collecte, centralisez les données dans un référentiel unique, favorisez le dialogue interdisciplinaire et définissez des KPIs précis dès le départ.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.

La multiplicité des formats de données (Excel, PDF, ERP) génère erreurs, pertes d'information et analyses limitées. Pour y remédier, l'automatisation est essentielle : extraction OCR, scripts de transformation, référentiel unique et formats standardisés. Les bénéfices sont immédiats : gain de temps (70%), décisions fiables et agilité technologique, transformant ce défi en avantage concurrentiel.RéessayerClaude peut faire des erreurs. Assurez-vous de vérifier ses réponses.

La qualité du référentiel produit est souvent le facteur déterminant dans la réussite des projets e-commerce, bien au-delà de la technologie. Pourtant, aligner les équipes IT, métier et commerciales autour de ces attributs produit reste un défi majeur. Cet article explore les enjeux de cet alignement et propose des stratégies concrètes pour transformer votre référentiel en véritable levier de performance.

Dans un environnement économique de plus en plus numérisé, la gestion des données est devenue un enjeu non seulement technique et opérationnel, mais également juridique. Les réglementations comme le RGPD imposent des exigences strictes à toutes les entreprises, tandis que la mauvaise qualité des données représente un risque souvent sous-estimé. Cet article explore les enjeux de conformité liés aux données et propose des stratégies concrètes pour transformer cette contrainte réglementaire en opportunité business.

Le cloisonnement des données en entreprise représente l'un des freins majeurs à l'innovation et à la performance opérationnelle. Ces "silos de données" limitent la collaboration, ralentissent les décisions et empêchent la valorisation du capital informationnel. Découvrez comment décloisonner efficacement vos données pour libérer le potentiel de votre organisation et créer un véritable avantage concurrentiel durable.

La migration ou fusion de bases de données constitue un moment critique dans la transformation digitale des entreprises. Sans une attention rigoureuse à la qualité des données, ces projets peuvent rapidement se transformer en cauchemars opérationnels et financiers. Ce guide pratique vous présente les enjeux, les erreurs à éviter et les meilleures pratiques pour faire de vos migrations un succès durable.

Dans le monde du commerce moderne, la qualité des fiches produits détermine directement la performance business. Pourtant, leur gestion reste majoritairement manuelle, mobilisant jusqu'à 30% du temps des équipes produit. L'intelligence artificielle transforme aujourd'hui cette contrainte en avantage concurrentiel, tout en libérant vos équipes des tâches répétitives pour se concentrer sur la stratégie et l'innovation.

Dans un environnement économique où la réactivité fait la différence, les PME et ETI qui structurent efficacement leurs données gagnent un avantage concurrentiel décisif. Pourtant, la majorité des entreprises françaises continuent de gérer leur patrimoine informationnel de façon dispersée et obsolète. Cet article vous explique comment transformer ce chaos data en véritable levier de croissance, avec des étapes concrètes et des bénéfices mesurables pour votre organisation.

La donnée est aujourd'hui considérée comme le nouvel or noir des entreprises, mais pour beaucoup d'organisations, elle reste prisonnière d'un désordre numérique handicapant. Ce chaos data engendre des coûts invisibles mais considérables : temps perdu en recherche d'information, décisions hasardeuses basées sur des données erronées, et agilité compromise. Découvrez comment identifier ce problème et, surtout, comment transformer ce désordre en véritable levier de croissance grâce à une approche structurée de votre patrimoine informationnel.

Le diagnostic IA est une démarche méthodique structurée en 4 étapes clés qui permet aux entreprises d'identifier et de prioriser les opportunités d'application de l'intelligence artificielle adaptées à leur contexte spécifique. Ce processus de 10 jours d'accompagnement comprend une phase de cadrage pour définir les objectifs, un état des lieux pour évaluer la maturité data/IT, une identification des cas d'usage IA les plus pertinents selon leur ROI et leur faisabilité, et enfin des recommandations concrètes avec un plan d'action précis. Cette approche pragmatique aide les PME et ETI à transformer l'IA d'un concept abstrait en projets concrets à valeur ajoutée mesurable, tout en sensibilisant les équipes aux enjeux de la data et de la transformation digitale. En suivant cette méthodologie structurée, les entreprises obtiennent une vision claire des projets IA prioritaires et un accompagnement sur mesure pour leur mise en œuvre.