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" ... Google a été l’une des premières entreprises de la tech à démontrer sa sensibilité aux questions d’inclusion ethnique, avec un premier rapport annuel sur la diversité au sein du groupe publié dès 2014. Mais en 2017, un mémo de 10 pages intitulé « Google’s Ideological Echo Chamber », rédigé par l’ingénieur James Damore, a été rendu public par erreur. On pouvait notamment y lire que les femmes étaient biologiquement inadaptées au travail d’ingénieur, une affirmation qui a coûté son poste à James Damore. Ce dernier a intenté une action en justice contre Google en janvier 2018 pour discrimination, et d’autres plaintes similaires ont également été déposées. ... "
" ... Jeff Bezos présente ensuite une liste de points de données pour démontrer la transformation que son entreprise a effectuée sur les clients et le monde. Les chiffres comprennent : ... "
" ... L’entreprise doit donc démontrer dans quelle mesure le jeune candidat à tout intérêt à la rejoindre. ... "
" ... L’impact positif du CRM sur la performance des entreprises n’est plus à démontrer. Et tous les spécialistes du domaine le savent : la question de la collecte des données est capitale pour obtenir des informations pertinentes et exploitables sur la clientèle. C’est d’ailleurs la raison pour laquelle il est recommandé de relier certaines sources de données importantes à votre logiciel CRM, pour mieux centraliser les informations. A ce propos, voici justement 5 sources de données que vous devez nécessairement connecter à votre CRM pour une efficacité optimale. ... "
" ... Pour démontrer l’appétit du marché asiatique pour l’innovation et notamment la tech européenne, nous avons annoncé en 2019 notre partenariat avec Dentsu Inc. au Japon. Ils sont en effet à la recherche de scale-up ayant le potentiel de contribuer au soutien, au développement et à la croissance de leurs clients. Et nous avons eu deux gagnants : Botify et OpenClassrooms. Nous sommes désormais en pilote avec Denstu Inc. et eux. ... "
" ... Pour elles, la question n’est pas simple : comment investir au mieux pour démontrer la valeur de l’IA et déployer des solutions industrialisées qui vont transformer l’entreprise ? Et pour celles qui prennent la décision de se lancer, comment prioriser au mieux pour concentrer les efforts sur les cas d’usage à plus fort impact ? Ou faut-il disséminer ses investissements dans plusieurs projets (en dépensant énormément dans des « hub d’innovations » et autres « incubateurs » qui peuvent à tout moment se transformer en cimetière de « proof of concepts » morts-nés) ? ... "