La science des données et l’analyse jouent un rôle crucial dans le processus de prise de décisions stratégiques. Elles offrent une vision claire et précise des informations nécessaires pour prendre les bonnes décisions.
Dans le monde d’aujourd’hui axé sur les données, les organisations se tournent vers la science des données et l’analyse pour obtenir un avantage concurrentiel et prendre des décisions stratégiques éclairées.
Data science est une discipline qui combine des techniques statistiques, des algorithmes et des technologies pour extraire des informations utiles à partir de données brutes. Les données peuvent être structurées ou non structurées, et peuvent provenir de sources internes ou externes. Les scientifiques des données utilisent ces informations pour comprendre et prédire les tendances, les comportements et les préférences des consommateurs.
L’analyse est le processus d’examen et d’interprétation des données pour en tirer des conclusions et prendre des décisions. L’analyse peut être descriptive, prédictive ou prescriptive. Les analystes peuvent utiliser des outils tels que le traitement de texte, les tableaux croisés dynamiques et les systèmes de gestion de bases de données pour analyser les données et générer des rapports.
2. Utilisation de la science des données et de l’analyse pour prendre des décisions stratégiques
Les entreprises peuvent utiliser la science des données et l’analyse pour prendre des décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les consommateurs réagissent aux produits et services, ce qui permet aux entreprises de mieux cibler leurs efforts marketing. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire la demande future et aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques sur la production, les stocks, les prix et autres.
Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour améliorer leurs processus et leurs opérations. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment les processus sont mis en œuvre et comment ils peuvent être améliorés. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire les résultats des tests et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.
3. Testez vos décisions stratégiques
Une fois que vous avez pris une décision stratégique, vous devez la tester avant de l’implémenter. La science des données et l’analyse peuvent vous aider à tester vos décisions stratégiques. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment une décision stratégique affectera les consommateurs et leurs comportements. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’une décision stratégique et aider les entreprises à prendre des décisions informées.
Les entreprises peuvent également utiliser la science des données et l’analyse pour tester leurs processus. Les scientifiques des données peuvent analyser les données pour comprendre comment un processus est mis en œuvre et comment il peut être amélioré. Les analystes peuvent également utiliser l’analyse prédictive pour prédire le résultat d’un test et aider les entreprises à prendre des décisions sur la façon dont elles peuvent améliorer leurs processus.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/10/role-de-la-science-des-donnees-et-de-lanalyse-pour-les-decisions-strategiques.jpg12001800Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-10-20 12:45:482023-10-20 12:45:48Rôle de la Science des Données et de l’Analyse pour les Décisions Stratégiques
L’IIoT (Internet des Objets Industriel) est un domaine en pleine expansion qui combine les technologies de l’information et de la communication pour améliorer l’efficacité et la productivité des processus industriels. Découvrez les exemples, technologies, avantages et défis de l’IIoT.
Qu’est-ce que l’Internet industriel des objets (IIoT) ?
IIoT technology is being used in a variety of industrial settings, from manufacturing to energy production. It’s enabling the development of smart factories, where machines are connected to the internet and can communicate with each other. This allows for greater automation, improved efficiency, and increased productivity. Additionally, IIoT technology is being used in predictive maintenance, where sensors monitor machinery and alert operators when maintenance is needed. This reduces downtime and improves safety.
Qu’est-ce que l’Internet Industriel des Objets (IIoT) ?
L’Internet Industriel des Objets (IIoT), ou IIoT, est un terme utilisé pour décrire l’application de la technologie de l’Internet des Objets (IoT) dans des environnements industriels. Il englobe l’intégration de capteurs avancés, de logiciels et de machines avec une connectivité Internet pour collecter, analyser et agir sur d’immenses quantités de données. Cette approche basée sur les données permet de prendre des décisions en temps réel et d’utiliser l’analyse prédictive, ce qui conduit à une efficacité opérationnelle améliorée, des coûts réduits et une qualité de produit améliorée.
L’IIoT est un composant clé de l’Industrie 4.0, la quatrième révolution industrielle, caractérisée par la fusion des technologies numériques, physiques et biologiques. Il révolutionne les industries traditionnelles, facilitant la transformation des processus manuels et intensifs en main-d’œuvre en opérations automatisées et basées sur les données.
La technologie IIoT est utilisée dans une variété de contextes industriels, allant de la fabrication à la production d’énergie. Elle permet le développement de usines intelligentes, où les machines sont connectées à Internet et peuvent communiquer entre elles. Cela permet une plus grande automatisation, une efficacité accrue et une productivité accrue. De plus, la technologie IIoT est utilisée dans la maintenance prédictive, où des capteurs surveillent les machines et alertent les opérateurs lorsqu’une maintenance est nécessaire. Cela réduit les temps d’arrêt et améliore la sécurité.
Les flux d’événements sont une chose, mais sans action, ils ne servent à rien. Il est donc important de passer à l’action pour tirer le meilleur parti des opportunités qui se présentent.
Événements de flux et traitement des flux d’événements
En tant qu’informaticien enthousiaste, je voudrais discuter des flux d’événements et du traitement des flux d’événements en profondeur. Chaque point de données dans un système qui produit des données de manière continue correspond à un événement. Les flux d’événements sont décrits comme un flux continu d’événements ou de points de données. Les flux d’événements sont parfois appelés flux de données dans la communauté des développeurs, car ils se composent de points de données continus. Le traitement des flux d’événements fait référence à l’action prise sur les événements générés.
Le traitement des flux d’événements est très différent du traitement par lots, car le traitement des flux d’événements est conçu pour traiter les données en temps réel. Cela signifie que les données sont traitées immédiatement après leur arrivée et que les résultats sont immédiatement disponibles. Cela permet aux systèmes de prendre des décisions en temps réel et de réagir rapidement aux changements. Les avantages du traitement des flux d’événements comprennent une meilleure prise de décision, une plus grande réactivité et une plus grande efficacité.
Le traitement des flux d’événements est utilisé pour une variété de tâches, notamment la surveillance en temps réel, le routage et le filtrage des données, l’analyse prédictive et la détection des anomalies. Par exemple, un système peut surveiller en temps réel les données provenant d’une base de données et prendre des mesures en fonction des résultats obtenus. Il peut également être utilisé pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Enfin, le traitement des flux d’événements peut être utilisé pour détecter les anomalies dans les données et prendre des mesures pour y remédier.
Pour illustrer le traitement des flux d’événements, considérons un système qui surveille en temps réel les données provenant d’une base de données. Le système surveille les données à l’aide d’une application qui analyse les données et prend des mesures en fonction des résultats obtenus. Lorsque le système détecte une anomalie, il peut prendre des mesures pour corriger le problème ou avertir l’utilisateur. De plus, le système peut être configuré pour analyser les données en temps réel et prendre des décisions basées sur ces analyses. Ainsi, le traitement des flux d’événements permet aux systèmes de surveiller, analyser et prendre des décisions basées sur les données provenant d’une base de données en temps réel.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2023/02/les-flux-devenements-ne-sont-rien-sans-action.jpg375600Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2023-02-18 02:47:062023-02-18 02:47:06Les flux d’événements ne sont rien sans action.
Chaque jour, les organisations, les individus et les objets génèrent des quantités massives de données. En 24 heures, nous envoyons collectivement 294 milliards d’e-mails et 500 millions de tweets. Nous effectuons 3,5 milliards de recherches sur Google. Nos voitures connectées génèrent un volume impressionnant de quatre pétaoctets de données. Même nos montres, nos réfrigérateurs et nos téléviseurs créent et partagent constamment des données.
Toutes ces données cachent des informations qui pourraient permettre une explosion de la croissance de l’entreprise. Le défi consiste à les trouver, et c’est là que l’analytique entre en jeu.
Une définition simple de l’analytique
L’analytique est un domaine de l’informatique qui utilise les mathématiques, les statistiques et le machine learning pour trouver des tendances significatives dans les données. L’analytique – ou l’analyse des données – implique de passer au crible des ensembles de données massives pour découvrir, interpréter et partager de nouvelles informations et connaissances.
Qu’est-ce que le reporting analytique ?
En termes très simples, le reporting analytique est l’analytique appliquée aux données d’entreprise. Il se concentre sur les implications business des données, ainsi que sur les décisions et les actions qui doivent être prises en conséquence.
L’importance du reporting analytique
Aujourd’hui, l’utilisation d’une solution analytique est souvent le facteur décisif qui, dans un secteur, départage les gagnants et les perdants. Les entreprises leaders utilisent l’analytique pour contrôler et optimiser chaque aspect de leurs opérations – du marketing à la chaîne d’approvisionnement – en temps réel. Elles s’appuient sur l’analytique pour prendre des décisions rapides et fondées sur les données, accroître leur chiffre d’affaires, établir de nouveaux business models, offrir une expérience client exceptionnelle, aider leurs collaborateurs, acquérir un avantage concurrentiel, et bien plus encore. Les entreprises qui ne disposent pas d’outils analytiques – ou qui n’en ont pas de qualité – doivent prendre des décisions et gérer leurs activités en se fiant uniquement à leur instinct et à leur expérience.
« Dans tous les secteurs, les entreprises leaders brandissent les données et l’analytique comme des armes concurrentielles. » –Gartner
Les principaux avantages de l’analytique sont les suivants :
L’amélioration de l’efficacité et de la productivité
Une prise de décision plus rapide et efficace
Une meilleure performance financière
L’identification et la création de nouvelles sources de revenus
L’amélioration de l’acquisition et de la fidélisation des clients
Dans le domaine des logiciels d’entreprise, l’analytique est l’un des marchés qui connaît la croissance la plus rapide. Récemment, cette croissance s’est encore accélérée en raison de la pandémie de COVID-19, qui a forcé de nombreuses entreprises à trouver de nouveaux moyens de réaliser des profits, de réduire les coûts et de naviguer dans la turbulente « nouvelle normalité ». Selon Gartner, l’analytique, la Business Intelligence (BI) et la science des données sont les cas d’utilisation les plus courants accélérés en raison de la pandémie – surpassant l’Internet des objets (IoT) et les applications cloud. Les capacités de résolution de problèmes et de prédiction de l’analytique aident les entreprises à relever les défis urgents liés à la pandémie, comme la prévision précise de la demande, la protection des employés à risque et l’identification des perturbations potentielles de la chaîne d’approvisionnement.
94% des entreprises déclarent que l’analytique est importante pour leur croissance et leur transformation numérique (1)
59% des organisations utilisent actuellement des outils d’analyse avancée et prédictive (1)
65% des entreprises mondiales prévoient d’augmenter leurs dépenses en analytique en 2021 (1)
Quatre types d’analytiques
Il existe quatre types d’analytiques différents : descriptive, de diagnostic, prédictive et prescriptive. Utilisés conjointement, ils permettent aux décideurs de comprendre parfaitement ce qui se passe, pourquoi cela se passe, ce qui va se passer et ce qu’il faut faire, quel que soit le scénario.
1. L’analyse descriptive
L’analyse descriptive répond à la question « Que s’est-il passé ? ». Cette forme simple d’analyse utilise les mathématiques de base, comme les moyennes et les pourcentages de variation, pour montrer ce qui s’est déjà passé dans une entreprise. L’analyse descriptive, également appelée Business Intelligence (BI) traditionnelle, est la première étape du processus d’analyse, créant un point de départ pour une enquête plus approfondie.
2. L’analyse de diagnostic
L’analyse de diagnostic répond à la question « Pourquoi cela s’est produit ? ». Elle va plus loin que l’analyse descriptive, en utilisant des techniques telles que la découverte de données, l’exploration et les corrélations pour plonger plus profondément dans les données et identifier les causes profondes des événements et des comportements.
3. L’analyse prédictive
L’analyse prédictive répond à la question « Que va-t-il se passer à l’avenir ? ». Cette branche de l’analyse avancée utilise les résultats de l’analyse descriptive et de diagnostic – ainsi que des techniques sophistiquées de modélisation prédictive, de machine learning et de deep learning – pour prédire ce qui va se passer.
4. L’analyse prescriptive
L’analyse prescriptive répond à la question « Quelles actions devrions-nous mener ? ». Ce type d’analyse de pointe s’appuie sur les résultats de l’analyse descriptive, de diagnostic et prédictive et utilise des outils et techniques très avancés pour évaluer les conséquences des décisions possibles et déterminer le meilleur plan d’action dans un scénario.
Composants communs de l’analytique
L’analytique d’entreprise est un vaste domaine qui comporte de nombreux composants et outils différents. Voici quelques-uns des plus courants :
L’agrégation des données : Avant de pouvoir être analysées, les données doivent être collectées à partir de nombreuses sources différentes, organisées et nettoyées. Une solide stratégie de gestion des données et un entrepôt de données moderne sont essentiels pour l’analytique.
Le data mining : Le data mining utilise l’analyse statistique et les algorithmes de machine learning pour passer au crible de grandes bases de données, analyser les données sous plusieurs angles et identifier des tendances, des modèles et des relations inconnus jusqu’alors.
L’analyse du Big Data : L’analyse du Big Data utilise des techniques avancées – notamment le data mining, l’analyse prédictive et le machine learning – pour analyser des ensembles massifs de données structurées et non structurées dans des bases de données, des entrepôts de données et des systèmes Hadoop.
Text mining : L’exploration de texte explore des ensembles de données textuelles non structurées telles que des documents, des courriels, des messages sur les médias sociaux, des commentaires de blog, des scripts de centre d’appels et d’autres sources textuelles à des fins d’analyse qualitative et quantitative.
Prévision et analyse prédictive : La prévision utilise des données historiques pour faire des estimations sur les résultats futurs, et l’analyse prédictive utilise des techniques avancées pour déterminer la probabilité que ces résultats se produisent.
Simulation et analyse des hypothèses : Une fois les prévisions et les projections créées, la simulation et l’analyse des hypothèses permettent de tester différents scénarios et d’optimiser les décisions potentielles avant qu’elles ne soient prises.
Visualisation des données et storytelling : Les visualisations de données – comme les diagrammes et les graphiques – offrent un moyen facile de comprendre et de communiquer les tendances, les valeurs atypiques et les modèles dans les données. Ces visualisations peuvent être reliées entre elles pour raconter une histoire de données plus importante et guider la prise de décision.
Exemples d’analytique
L’analytique est utilisée par des entreprises de toutes tailles, dans tous les secteurs d’activité – du commerce de détail à la santé en passant par le sport. De nombreuses solutions analytiques sont adaptées à un secteur d’activité, à un objectif spécifique ou à une branche d’activité. Voici quelques exemples de l’analytique aujourd’hui :
L’analyse financière
Traditionnellement, l’analyse financière était utilisée pour générer un ensemble standard de rapports. Mais maintenant que la finance joue un rôle plus stratégique dans l’entreprise, l’analyse financière a évolué – combinant des données financières et opérationnelles avec des sources de données externes pour répondre à un large éventail de questions. Ces questions vont de « Sommes-nous en train d’investir dans les bonnes opportunités ? » à « Comment nos marges futures seront-elles affectées par les décisions que nous prenons aujourd’hui ? ».
L’analyse marketing
L’analyse marketing relie les données de plusieurs canaux – médias sociaux, Web, e-mail, mobile, etc. – pour donner aux responsables marketing une vision complète des performances de leurs programmes. Les utilisateurs peuvent exploiter des millions de lignes de données pour améliorer l’efficacité des campagnes, personnaliser les messages marketing, analyser les sentiments sur les médias sociaux, cibler les clients potentiels au bon moment, et bien plus encore.
L’analyse supply chain
L’explosion du e-commerce, la volatilité accrue des marchés, la mondialisation et d’autres forces ont rendu les chaînes logistiques incroyablement complexes. L’analyse de la chaîne logistique aide les entreprises à éviter les perturbations, à maintenir la circulation des marchandises et à améliorer la résilience et l’agilité. Elles utilisent des données en temps réel provenant d’une grande variété de sources – y compris les capteurs de l’Internet des objets – pour tout optimiser : l’approvisionnement, la production et l’inventaire, le transport et la logistique.
Technologies analytiques modernes
Aujourd’hui, le stockage quasi illimité des données et les vitesses de traitement fulgurantes ont inauguré l’ère de l’Intelligence Artificielle (IA) et du machine learning. Ces technologies « augmentent » les analyses, les rendant plus puissantes que jamais.
L’IA et le machine learning permettent de détecter des modèles, de trouver des valeurs anormales et d’établir des liens dans le Big Data beaucoup plus rapidement et avec une précision bien supérieure à ce qui était possible auparavant. Grâce au cloud, ils peuvent exploiter davantage de données provenant de plus de sources – y compris les médias sociaux et les capteurs de l’Internet des objets – et faire apparaître des insights, des opportunités et des risques qui resteraient autrement cachés.
Les algorithmes de machine learning peuvent également automatiser certaines des étapes les plus complexes du processus d’analyse, ce qui signifie que des utilisateurs métier relativement peu formés – et plus seulement les data scientists – peuvent manier des analyses avancées et prédictives. Le traitement du langage naturel (NLP), un type d’intelligence artificielle, fait progresser le libre-service d’un cran et permet aux utilisateurs de poser des questions sur leurs données (et d’obtenir des réponses) de manière simple et conversationnelle, comme s’ils tapaient une requête dans Google ou posaient une question à Siri.
Et bien sûr, tout cela est disponible sur les appareils mobiles – les utilisateurs peuvent donc obtenir des réponses à des requêtes ad hoc d’où qu’ils soient.
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Exploitez la Business Intelligence, l’analytique augmentée et la planification optimisées par l’IA dans une solution unique et facile à utiliser.
Le climat économique et social actuel a mis les entreprises de toutes tailles face à des défis inédits. Notre époque n’avait encore jamais connu de tels chamboulements, à la fois internes et externes. Les directeurs et services financiers, qui s’efforcent de bien gouverner leur entreprise, vivent sans doute les moments les plus difficiles de leur carrière.
À l’heure actuelle, le directeur financier et surtout l’équipe de planification et d’analyse financières doivent continuer d’avancer malgré de nombreuses incertitudes, notamment :
l’impact des perturbations des canaux de ventes sur le chiffre d’affaires
la gestion du flux de trésorerie et des liquidités
la gestion des dépenses et la maîtrise des coûts
les projections financières optimistes et les conseils basés sur des suppositions floues
Incertitudes et choix à faire
Pour le service de planification et d’analyse financières, ce ne sont pas des questions isolées, mais tout un ensemble de problèmes et de doutes qu’il faut gérer de manière globale. Faut-il puiser dans une ligne de crédit pour préserver la fluidité du fonds de roulement ? Le flux de trésorerie et les liquidités actuels permettront-ils de couvrir les dépenses à court terme ainsi que les initiatives de capital actuelles et à venir ? Peut-on bénéficier des programmes gouvernementaux d’aide salariale ? Que dire aux actionnaires sur les prévisions du solde de l’année ? Existe-t-il des moyens d’aider nos clients à réussir ?
Ces questions se posent aux services financiers, mais aussi à l’ensemble de l’entreprise, dont les différentes équipes se penchent sur les budgets et les tactiques envisageables.
Les programmes actuels tiennent-ils compte du marketing ?
La chaîne logistique est-elle confrontée à des disruptions ?
Quelles sont les conséquences pour la planification de la demande
Quelles sont les suggestions des RH concernant les niveaux d’effectifs actuels, et quels effets auront-elles sur les résultats ?
Il faut regrouper tous ces budgets et modèles individuels en une vue unique pour pouvoir comprendre les interdépendances.
Planification d’entreprise collaborative pour éliminer les silos
Un paradigme de planification moderne permettrait de résoudre facilement ces problèmes : la planification d’entreprise collaborative. Elle consiste entre autres à éliminer les silos, et ainsi à relier instantanément toutes sortes de plans. Les finances disposent donc d’un aperçu réel de la santé financière actuelle pour ne prodiguer que les conseils les plus avisés. Par exemple, elles peuvent évaluer l’impact d’un plan commercial sur les campagnes marketing, ou relier un processus S&OP (ventes et opérations) rapproché à un plan financier. Un analyste peut déterminer quel plan d’effectifs pourrait impacter la productivité des collaborateurs et la trésorerie.
Les finances doivent aussi pouvoir prendre des décisions rapides. Grâce à la planification d’entreprise collaborative, le service financier n’est pas tenu de suivre les plans établis. Aujourd’hui, on ne peut plus travailler dans un environnement où les plus mauvais services financiers repoussent les décisions parce qu’ils utilisent des feuilles de calcul et outils de planification obsolètes. Si au contraire ils disposent des technologies adéquates, ils pourront instantanément simuler l’impact de plusieurs scénarios. Les outils d’analyse modernes associés aux outils d’analyse prédictive et au Machine Learning leur permettront de suivre les recommandations pour obtenir les meilleurs résultats. Quant aux tableaux de bord et à la visualisation intégrée, ils offrent aux utilisateurs finaux un reporting en temps réel et une expérience esthétiquement agréable avec un risque d’erreur minimal, contrairement aux feuilles de calcul.
Une discussion instantanée pour une prise de décision rapide
Enfin, la plupart des organisations, y compris les services financiers, ont étendu leur capacité de travail à l’espace virtuel ; elles ne sont plus limitées par les murs de l’entreprise. La planification d’entreprise collaborative encourage la discussion instantanée pendant la planification et la prévision. Les problèmes géopolitiques ont eu des répercussions extraordinaires sur les prix des marchandises. Une situation qui, tout comme les problèmes liés à la pandémie, nécessite une collaboration et un consensus immédiats. Les décisions doivent être prises sans délai, sans le soutien des réunions, messages vocaux ou fils d’e-mails.
Avec la planification d’entreprise collaborative, les services financiers peuvent guider leur entreprise pour l’aider à obtenir les meilleurs résultats et à continuer d’avancer dans le bon sens malgré les difficultés du moment. La planification d’entreprise collaborative permet aux finances de comprendre tous les aspects de leur entreprise, de recommander et d’évaluer divers scénarios, de prendre les bonnes décisions, et de se positionner comme les véritables leaders de l’entreprise.
Pras Chatterjee est directeur marketing produits principal pour la planification et l’analyse chez SAP, en particulier pour les solutions SAP Analytics Cloud et SAP Business Planning and Consolidation. Avant de rejoindre le service Marketing produits, Pras était directeur du cabinet SAP EPM et responsable des services SAP Business Analytics en Amérique du Nord. Il a également été architecte de solutions pour SAP, spécialisé dans la planification et les consolidations dans le monde entier. Comptable agréé, Pras a travaillé au service financier de diverses sociétés de logiciels, dont plusieurs entreprises du Fortune 500.
https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.png00Service comm.https://ankaa-pmo.com/wp-content/uploads/2017/04/Logo-Ankaa-engineering.pngService comm.2020-10-27 09:51:242020-10-27 09:51:24Accélérez les décisions pour tenir le coup en ces temps de disruption sans précédent
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