mAI ENTREPRISE · HÉBERGÉ / PRIVÉ
Votre contexte. Vos contrôles. Une intelligence marketing gouvernée.
Configurez le mAI Framework autour des connaissances approuvées de votre entreprise, de sa logique décisionnelle, de ses flux de travail, de ses intégrations et de ses critères de mesure.
marktgAI est une entreprise d’infrastructure et d’intelligence marketing IA. mAI combine AI Marketing OS + AI Marketing Brain + Human Command pour structurer une capacité opérationnelle adaptée à votre organisation.
Marketing. Run as a System.
Human Command. AI-Powered Precision.
Quand envisager mAI Entreprise
- Déploiement privé ou approuvé par le client.
- Intégrations approfondies avec les systèmes de l’entreprise.
- Exigences de souveraineté des données.
- Permissions et validations selon les rôles.
- Logique décisionnelle propre à l’organisation.
- Apprentissage et mesure gouvernés.
Ces besoins orientent le cadrage. Leur faisabilité et les contrôles applicables doivent être validés pour le déploiement prévu.
La valeur durable vient du contexte et de la logique opérationnelle
Connaissances : marque, produits, audiences, marché, politiques, performance et méthodes de travail approuvés.
Logique décisionnelle : définitions des KPI, conventions de planification, seuils, recommandations, niveaux de confiance et règles d’escalade.
AI Marketing OS : Plan → Execute → Measure → Optimize. Coordonner les flux approuvés entre les personnes, l’IA et les systèmes existants.
AI Marketing Brain : raisonner, prioriser, prévoir, expliquer, apprendre et recommander la prochaine action à partir du contexte autorisé et des signaux disponibles.
Human Command : la stratégie, les audiences, les budgets importants, les allégations réglementées, le ciblage sensible, les créations critiques pour la marque et les décisions importantes d’utilisation des données restent sous autorité humaine.
Du contexte à une automatisation limitée et approuvée
- Découvrir : cartographier objectifs, parties prenantes, systèmes, données, contraintes et décisions prioritaires.
- Modéliser : structurer le contexte approuvé, les flux, les KPI, la gouvernance et les besoins d’intégration.
- Valider : prototyper des cas d’usage limités, tester les réponses, vérifier les contrôles et établir les bases de référence.
- Étendre : élargir les flux seulement lorsque la valeur mesurée et la maturité des contrôles justifient le périmètre suivant.
Le calendrier dépend du périmètre, de l’accès aux données, des intégrations et des validations nécessaires.
Partir de vos systèmes et de vos exigences
mAI peut apporter un contexte marketing, du raisonnement, une orchestration des flux, de la gouvernance et de l’apprentissage autour des environnements CRM, analytique, publicité, contenu, courriel, réseaux sociaux, commerce et automatisation existants.
L’hébergement, l’identité, l’accès aux modèles, la rétention, la sécurité, la confidentialité, les frontières des données et les exigences réglementaires varient selon l’organisation. Les affirmations d’architecture sont validées avec les responsables techniques, sécurité, confidentialité et juridiques avant le déploiement.
Les intégrations et les contrôles sont définis et vérifiés pendant le cadrage.
Mesurer P² et la confiance avant d’étendre
Productivité : délai de lancement, effort opérationnel, latence des rapports, délai de validation et couverture d’automatisation.
Précision : KPI d’affaires pertinent pour chaque flux, avec définition, base de référence, fenêtre d’observation et limites d’attribution.
Confiance : traçabilité des recommandations, explicabilité et respect des contrôles et validations humaines.
Les résultats observés, les cibles, les hypothèses et les projections restent distincts. Les objectifs ne sont pas des garanties. Une extension exige des preuves et des contrôles adaptés.
Choisir le mode selon le contrôle requis
Le mode géré privilégie l’adoption opérationnelle, avec marktgAI qui coordonne les flux convenus. Le mode entreprise privilégie le contexte de l’organisation, les intégrations, le contrôle du déploiement et la gouvernance. Un modèle hybride peut répartir ces responsabilités.
Les deux s’appuient sur la même architecture mAI et conservent les décisions importantes sous Human Command.
Préparez les décisions à soutenir, les systèmes actuels, les connaissances approuvées, les frontières des données et les contraintes de gouvernance.
