Il existe deux manières de travailler avec les différentes IA. La première est d’utiliser les IA génératives publiques (Saas) sur le web comme Gemini, Chat-GPT, Notion AI, etc. La deuxième est de s’appuyer sur une IA créée sur mesure pour les besoins spécifiques de l’entreprise.
Le choix se fait selon 2 étapes simples : l’analyse des data de l’entreprise puis des besoins métiers qui permettent d’identifier la solution la plus adaptée.

Aux côtés de Lenny Daho – ingénieur solutions IA no-code – cet article vous guide pour choisir le meilleur outil IA. Vous y trouverez : critères de sélection, fonctionnalités, outils disponibles et retours d’expérience.

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1. Etapes pour choisir entre IA en ligne et IA personnalisée
   
2. Les différentes IA et leurs fonctionnalités
   
3. Les 7 catégories d’IA disponibles
   
4. Réussir le déploiement d’une solution d’IA
   
5. Comparatif entre IA publique(Saas) et IA personnalisée
   
6. Cas d’usage : Interview avec Lenny Daho
   
7. Ressources : quelques outils en ligne de différentes IA
   
8. Nos articles qui peuvent vous intéresser

1. Deux étapes pour choisir entre IA en ligne et IA personnalisée

Le choix d’une solution IA est déterminé par le type de données de l’entreprise et les besoins métiers.

• Etape 1 : déterminer le niveau de sensibilité des données. Les données sensibles (données clients par exemple) nécessitent de personnaliser l’IA pour assurer la sécurité, le RGPD et la souveraineté.
  
  
• Etape 2 : identifier le besoin métier. Un besoin spécifique et unique (lié à des processus internes par exemple) oriente vers une solution d’IA sur mesure. Un besoin générique (par exemple la rédaction d’emails, la création d’images) dirige vers une IA publique (Saas) qu’elle soit gratuite, ou payante pour des systèmes pro plus avancés.

^{Source : infographie réalisée avec Gemini}

« Les IA génératives publiques, comme Gemini, ChatGPT ou DALL-E peuvent être suffisantes pour débuter si elles correspondent aux besoins métier identifiés et qu’un cadre de travail est mis en place par l’entreprise. Il faut dans ces cas-là faire attention de ne pas partager de données sensibles avec les IA. » – Lenny Daho

2. Les différentes IA et leurs fonctionnalités

L’intelligence artificielle fonctionne grâce à de volumineuses bases de données. Pour faire simple, voici les différences :

• IA personnalisée : entraînée avec les données spécifiques de l’entreprise.
  
  
• IA en ligne : entraînée avec des données très variées issues de sources ouvertes. (site web, vidéos en lignes, documentations, etc)
  La fonction d’une IA est liée à la manière dont se construit l’apprentissage à savoir le Machine Learning ou Deep Learning.

Machine Learning ou Deep Learning, quelle différence ?

Imaginons un élève en classe. Il apprend par l’exemple et l’identification de données précises, nommées (étiquetées) pour trouver des modèles de résolution. C’est le Machine Learning. Un élève plus doué est lui aussi entraîné mais parvient à trouver des modèles de résolutions par lui-même, à partir de nouvelles données non étiquetées, car il fait des connexions plus profondes entre les données. C’est le Deep Learning, une version plus avancée du Machine Learning.

Il faut donc retenir de tout cela que la fonction d’une IA dépend de l’objectif visé. Par exemple, les IA génératives sont conçues sur le Deep Learning car elles ont un objectif de création (à partir du langage naturel). Elles doivent posséder une capacité d’analyse et déduire des modèles à partir de nouvelles données non étiquetées. Ceci nécessite un fonctionnement proche du cerveau humain.

3. Les 7 catégories d’IA à disposition des entreprises

Les IA peuvent être classées en 7 catégories de fonctions, basées sur le Machine Learning ou le Deep Learning. Il existe également des IA hybrides qui combinent plusieurs fonctions.

« Il est tout à fait possible de créer des agents IA qui centralisent diverses IA aux fonctions différentes. On peut par exemple relier sur une seule interface IA des applications comme Gemini, DALL-E, WhatsApp et Gmail pour envoyer par exemple des rapports. » – Lenny

Par exemple, pour un service client, le Machine Learning peut classifier et analyser le sentiment d’un e-mail entrant (positif, négatif, urgent), puis l’AI générative peut rédiger une réponse appropriée et personnalisée, en se basant sur la classification effectuée en amont.

Les 7 fonctions des différentes IA

Les IA se répartissent en 7 grandes fonctions :

1. IA de classification
2. IA prédictive
3. IA de regroupement
4. IA générative
5. IA de traitement du langage naturel
6. IA de vision par ordinateur
7. IA de reconnaissance vocale

^{Source : infographie réalisée avec Gemini}

Cette classification des IA montre l’importance de déterminer l’objectif final visé par l’entreprise, les données dont elle dispose ainsi que les ressources financières et humaines afin de choisir l’outil approprié.

4. Réussir le déploiement d’une solution d’IA

Il est impératif de suivre un cadre de décision méthodique en plusieurs étapes.

Etape 1 : identifier l’objectif métier

La première question ne doit pas porter sur la technologie, mais sur le problème à résoudre.

• Si l’objectif est d’optimiser, de prévoir ou de classifier un processus existant, le Machine Learning est la meilleure solution.
  
  Par exemple ; prévoir les futures ventes. L’IA analyse les données historiques des ventes, la saisonnalité et les tendances de consommation.
  
• Si la finalité est de générer du contenu, d’innover ou de transformer un processus créatif, l’IA Générative est plus adaptée.
  
  Par exemple, accélérer la R&D d’une entreprise. L’IA explore des milliers de solutions de conception possibles et génère de multiples concepts et prototypes virtuels.

Etape 2 : évaluer la qualité des données

La nature des données est le facteur déterminant de la faisabilité du projet.

• Si les données sont structurées et étiquetées : les modèles de Machine Learning traditionnels sont un choix pertinent.
  
• Quand l’entreprise dispose de vastes ensembles de données non structurées (texte, images…) et que l’étiquetage serait trop coûteux, l’IA générative est plus efficace.

Etape 3 : évaluer les ressources

Il est crucial de déterminer si l’entreprise possède les talents nécessaires pour développer une solution en interne ou bien si financièrement elle peut faire appel à un consultant extérieur.
Dans de nombreux cas, il est plus judicieux de recourir à une solution en ligne SaaS, prête à l’emploi ou à une API pour réduire les coûts initiaux et le temps de mise sur le marché.

5. Comparatif entre IA publique (Saas) et IA personnalisée

Si le besoin est général et les données ne sont pas confidentielles, une IA publique SaaS est la meilleure option.

Si le besoin est très spécifique, les données sont sensibles alors une solution IA personnalisée est la voie à suivre.

Ce tableau comparatif entre les différentes IA met en avant les principales forces et faiblesses de chacune pour un choix éclairé.

6. Cas d’usage de deux différentes IA : Interview avec Lenny Daho

Lenny Daho, ingénieur en solutions IA et automatisation no-code, développe des solutions IA pour les entreprises dans des secteurs variés comme la santé ou le marketing.

Pouvez-vous nous donner un cas d’usage (anonyme si besoin) basé sur le Machine Learning ?

« La création d’une IA personnalisée dans le secteur de la santé. L’IA devait répondre au besoin de classification de la pathologie de la Covid19. A partir d’échographies pulmonaires, l’IA devait pouvoir classer les cas patients en quatre taux de gravité, de 0 à 3. La solution développée a été intégrée à un système d’échographie avec aide au diagnostic du taux de sévérité en temps réel. Les compétences du Machine Learning ont suffi pour classer et diagnostiquer. L’IA générative par exemple n’avait pas sa place ici. »

A l’inverse, avez-vous un cas d’usage avec une IA générative ?

« Toujours dans le domaine de la santé pour optimiser le traitement des tumeurs en radiothérapie. L’objectif était de délimiter le plus précisément possible la zone tumorale à cibler par les rayons. Pour cela, il y a besoin d’une image IRM et d’une image scanner qui doivent être superposées et donner une image unique très précise. Dans ce cas, l’IA générative a permis de créer cette image de synthèse finale. Elle a été entraînée en Deep Learning à partir de banques d’images anonymisées de patients.»

7. Ressources : quelques outils en ligne de différentes IA

Texte & rédaction : ChatGPT incontournable

• pour la majorité des besoins en rédaction professionnelle.
• Version gratuite efficace.
• Polyvalent : tous les formats et tons : courriels formels, articles de blog, scripts vidéo, descriptions de produits, etc.

Image et design : Gemini banana Imagen et Runway Gen-2

• Gemini nano banana : pour les retouches d’image (comme photoshop)
• Imagen : génération d’image à partir d’un prompt textuel
• Runway Gen-2 : génération de vidéos à partir de textes ou images

Productivité et bureautique : Notion AI, Google Gemini

• Notion AI : rédaction de notes, résumé, génération de contenu interne.
• Google Gemini : génération et résumé dans Google Workspace.
• Microsoft Copilot (Word, Excel, Outlook) : aide bureautique intelligente.

Cette liste d’outils IA est non exhaustive. La plupart de ces solutions IA publiques sont gratuites avec une limite de fonctionnalité ou sous forme de crédits limités à utiliser.

Pour prendre en main certains de ces outils, Audavia vous accompagne avec des formations sur mesure pour mieux prompter et être à l’aide à l’écrit.

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• Guide pour oser l’IA : comment se préparer à l’intégrer dans les pratiques professionnelles d’ici 2030
  
• Le guide IA réconfortant pour la démystifier, la comprendre et l’adopter.
  
• Transition digitale et IA en entreprise : rester compétitif en 2025 !
  
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En résumé :

Le Machine Learning et l’IA générative ne s’opposent pas mais se complètent. Le premier est idéal pour optimiser et prédire, le second pour innover et créer. Selon les dispositions financières des entreprises, l’intégration de l’IA passe par l’utilisation de solutions publiques ou personnalisées aux besoins spécifiques des organisations.

L’avenir de l’IA au travail repose sur des solutions hybrides combinant plusieurs technologies. Le véritable enjeu n’est pas le choix d’un type d’IA, mais la capacité de l’entreprise à aligner les différentes IA sur ses besoins métiers et à les intégrer intelligemment dans sa stratégie.

Nos remerciements à Lenny Daho pour sa participation.

Découvrez nos formations sur mesure. Pour tous renseignements complémentaires, contactez-nous au 0805 690 063 (appel gratuit) ou par e-mail (info@audavia.fr). Audavia est certifié QUALIOPI.

Les 1er et 2 octobre prochains, le salon Big Data & AI Paris réunira les acteurs clés de la transformation numérique à la Porte de Versailles. Une occasion idéale pour faire le point sur un sujet devenu incontournable : comment les entreprises peuvent tirer parti de la donnée pour créer de la valeur concrète ?

Aujourd’hui, les entreprises sont submergées de données qui affluent de toutes parts : outils métiers, applications, capteurs, interactions clients… Mais comment passer de la donnée brute à des décisions utiles et efficaces ? L’association du Big Data (la collecte et l’organisation de volumes massifs d’informations) et de l’intelligence artificielle (leur traitement intelligent et automatisé) s’impose de plus en plus comme un levier stratégique de compétitivité.

Dans cet article, Edouard Stevenini, expert en transformation Data & IA, décrypte les bonnes pratiques pour structurer sa démarche, éviter les pièges courants, et transformer les données en avantage concurrentiel durable.

Le paysage actuel du big data

Dans un monde où l’IA, l’automatisation et les objets connectés génèrent des données en continu, le volume d’informations explose. Chaque année, la quantité de données produites dans le monde augmente de plus de 20 % (source : Siècle Digital).

Et pourtant, près de 8 entreprises sur 10 accusent un retard dans l’adoption des outils big data. Résultat : elles peinent à transformer cette richesse en valeur, laissant la place à des concurrents plus agiles et mieux armés pour innover, anticiper et décider vite.

Les 4 V du Big Data : des repères utiles, mais loin d’être suffisants

Le Big Data repose classiquement sur quatre grands principes :

• Volume : des masses de données qui explosent chaque jour
• Variété : des formats très divers (textes, images, vidéos, capteurs, etc.)
• Vélocité : une génération de données en continu
• Véracité : la nécessité de s’assurer de la qualité et de la fiabilité des données

Mais attention, accumuler des données n’a jamais suffi à créer de la valeur comme le rappelle Edouard Stevenini :

« La vraie question n’est pas ‘combien de données j’ai ? Mais quelle valeur métier je peux en tirer ? »

Aujourd’hui, une large part des données collectées reste dormante : stockées, mais jamais analysées ni utilisées. Cela peut concerner des journaux techniques, des historiques de navigation, ou encore des données issues de capteurs jamais connectées à des usages concrets.

« On collecte beaucoup, mais on exploite peu. Il faut apprendre à prioriser les données qui servent vraiment les décisions, les opérations ou l’innovation. »

Pourquoi investir dans l’analyse de données ?

Avant même de parler d’IA, une entreprise doit se poser une question simple : « À quoi vont me servir mes données, concrètement ? »

Sans objectif métier identifié, impossible de justifier les efforts humains, techniques et financiers nécessaires à une démarche data.

« Il existe des milliers de cas d’usage, souligne Edouard Stevenini. Prenons l’exemple des Ressources Humaines. Les données RH peuvent faire bien plus que suivre les absences des collaborateurs : elles permettent d’identifier des talents pour optimiser des parcours internes, de prédire des risques de turn-over, de piloter la masse salariale. Cependant, sans cadre clair ni gouvernance, ces opportunités ne peuvent être exploitées.»

Le premier défi est avant tout humain : faire en sorte que tous les services partagent une même définition des données. Sans ce langage commun, impossible de collaborer efficacement ni de tirer le plein potentiel des informations collectées.

Autre frein courant : les silos. Chaque équipe travaille avec ses propres outils, ses propres fichiers, ses propres définitions. Résultat : une vision éclatée, des données redondantes ou contradictoires, et des décisions bancales.

Investir dans la data, ce n’est pas accumuler des tableaux de bord. C’est créer une base solide, fiable, alignée sur les vrais besoins du terrain.

Pas de Data, pas d’IA

Avant de rêver d’IA performante et d’analyses prédictives bluffantes, il faut revenir à l’essentiel : la qualité des données.

Sans données propres, fiables, structurées, aucun algorithme ne peut produire de résultats utiles.

« L’IA n’est jamais meilleure que les données qu’on lui fournit. Si l’entrée est brouillée, la sortie le sera aussi. » — Edouard Stevenini

Ce travail invisible — souvent long et complexe — repose sur les équipes data : nettoyage, structuration, harmonisation, documentation… C’est ce qu’on appelle la gouvernance de la donnée.

En résumé : pour que l’IA réponde bien, il faut lui poser la bonne question avec les bonnes données.

Être Data Driven est-il réservé aux grands groupes ?

On pourrait croire que seules les grandes entreprises ont les moyens humains, financiers et techniques pour devenir data-driven. Pourtant, la réalité est plus nuancée.

« Les grands groupes ont massivement investi dans la donnée… mais les résultats ne sont pas toujours au rendez-vous. Trop souvent, les cas d’usage peinent à créer de la valeur, freinés par des systèmes complexes et des données mal qualifiées. À l’inverse, certaines PME, plus agiles, réussissent à avancer plus vite. »

Ce qui fait la différence, ce n’est donc pas la taille de l’entreprise, mais la capacité à sensibiliser les équipes, à partager une vision commune et à déployer les bonnes compétences.

Bien pilotée, une stratégie data, même modeste, permet déjà de mieux comprendre, mieux anticiper, et surtout, mieux décider. Et c’est là que se joue l’impact.

Une approche data-driven pragmatique pour les PME

Pas besoin d’un data center ou d’une armée d’experts pour devenir data-driven. Pour les PME, tout commence par une approche simple, concrète et bien ciblée :

• Partir d’un besoin clair : identifier un enjeu métier précis, comme améliorer l’efficacité des campagnes marketing ou mieux comprendre le parcours client.
• Cadrer les options : quelles solutions existent ? Quels outils sont déjà disponibles dans l’entreprise ?
• Valoriser vos talents : détectez ceux qui ont l’envie d’explorer l’IA, formez-les, et faites-en des relais d’innovation au cœur de vos équipes.
• Valoriser l’existant : inutile d’aller chercher des données complexes. Celles issues d’un CRM, de Google Analytics ou de votre logiciel de facturation sont souvent largement suffisantes pour commencer.
• S’appuyer sur des outils accessibles : un fichier Excel bien structuré peut faire des merveilles. Des solutions comme Power BI, déjà intégrées dans de nombreuses licences Microsoft, permettent d’aller plus loin sans complexité technique.

« Il ne faut pas vouloir à tout prix mettre de l’IA pour mettre de l’IA : mieux vaut une solution simple bien utilisée qu’un modèle complexe mal compris et mal déployé et non utilisé. »

La recette ? Tester, mesurer, apprendre… et ajuster en continu. C’est cette agilité qui fait la force des PME bien orientées data.

Audavia vous accompagne avec ses formations sur-mesure Power Bi, Excel pour démarrer ou développer votre stratégie data.

Quelles compétences développer pour devenir une entreprise « data driven » ?

Selon Edouard Stevenini, cinq compétences transversales sont essentielles pour ancrer une culture data solide :

• Compréhension des fondamentaux de la donnée : savoir d’où viennent les données, comment elles sont collectées, et ce qu’elles permettent ou non de dire.
• Maîtrise des outils métiers orientés data : former les équipes aux outils d’analyse adaptés à leur rôle (Power BI, CRM, tableaux de bord…), sans viser l’expertise technique.
• Culture d’apprentissage continu sur l’IA : sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de l’IA et à ses limites pour en faire un levier pertinent, pas un mirage.
• Développement de l’esprit critique : apprendre à questionner les chiffres, à détecter les biais et à challenger les recommandations automatiques.
• Capacité à partager et vulgariser les insights : transformer des analyses en décisions utiles grâce à une communication claire et adaptée aux différents publics.

En résumé

L’IA ne fait pas tout. Dans un projet de transformation data, seulement 10 % relève de l’algorithmie. En réalité, au moins 20 % concerne la tech et la qualité des données, et environ 70 % relève de la conduite du changement, des usages et de l’humain.

L’IA peut certes accélérer et amplifier la gouvernance des données, mais seulement si cette dernière a été solidement construite en amont. Elle n’est pas une baguette magique, mais un levier au service d’une stratégie claire. Intégrée dans des outils comme Power BI, elle permet de mieux exploiter des volumes croissants de données et de gagner en réactivité, à condition d’être guidée par les bons objectifs.

Comme le résume si bien Edouard Stevenini :

 » L’IA n’est pas une solution miracle. Avant tout, il faut des données fiables, une vision claire et la volonté de transformer… »

Nos remerciements à Edouard Stevenini pour sa participation à la rédaction de cet article.

Découvrez nos formations sur mesure . Pour tous renseignements complémentaires, contactez-nous au 0805 690 063 (appel gratuit) ou par e-mail (info@audavia.fr). Audavia est certifié QUALIOPI.

Développer une marque employeur forte est un atout majeur pour attirer, recruter et fidéliser les talents. Pour pallier les difficultés de recrutement actuelles et prendre un avantage concurrentiel durable sur le marché du travail, toute entreprise doit aujourd’hui développer une stratégie digitale de recrutement avec une proposition de valeur employeur attrayante.

Audavia examine pour vous, pourquoi et comment optimiser votre recrutement digital afin de renforcer l’attractivité de votre entreprise et l’efficacité de votre recrutement.

Soigner son image de marque avec une stratégie digitale performante

Le recrutement obéit de nos jours aux lois de « l’inbound marketing » : créer du contenu à valeur ajoutée afin d’attirer les candidats et de les convertir en collaborateurs.

Pourquoi ? Parce que la recherche d’emploi se fait sur le web ou les réseaux sociaux selon un processus identifié auquel vos contenus doivent répondre favorablement :

• recherche d’informations en ligne par les candidats : votre présence digitale et votre message doivent être clairs et attractifs.
• exploration des avis : l’expérience candidats et collaborateurs doit être réussie, authentique, transparente et valorisée.

Pour parvenir à construire une image de marque employeur engageante, la mise en place d’une stratégie digitale de communication est un prérequis indispensable.

Nous accompagnons les entreprises avec une formation sur mesure qui permettra de :

• Définir vos cibles digitales, créer des personae selon les types de profils que vous recherchez.
• Identifier pour chaque cible sur quel canal numérique elle est la plus présente.
• Définir les messages à véhiculer en accord avec votre proposition de valeur employeur (PVE).
• Construire une stratégie de communication digitale.
• Optimiser la gestion de vos canaux de communication comme le site carrière ou les réseaux sociaux.

Se former, en amont, aux principes de base du marketing et de la communication permet d’acquérir les leviers nécessaires pour maîtriser l’ensemble des notions de segmentation et de ciblage, de positionnement et de mix-marketing appliquées au recrutement.

Site carrière, la vitrine virtuelle de votre culture d’entreprise

Votre site carrière doit être attractif, informatif et ergonomique. Il doit véhiculer votre image de marque employeur, vos valeurs, votre culture d’entreprise et valoriser votre PVE tout en offrant une expérience utilisateur efficace.

Imaginez un candidat qualifié en webmarketing en recherche de poste : que pourrait-il demander aux moteurs de recherche ? « emploi webmarketing full remote »,  » offre d’emploi content marketing et qualité de vie » ou encore « offre emploi équilibre vie perso et pro » Essayez ce dernier ! Vous verrez ce qui ressort en 1ère position sur Google !

Positionner son site carrière en première page des moteurs de recherche

Être vu sur le web suppose d’être sur la première page de Google (et autres moteurs) qui représente plus de 91% des clics.

Que vous soyez en phase de création de votre site ou que vous souhaitiez l’optimiser, il faudra respecter les bonnes pratiques suivantes :

• Site UX et UI design performant : créer une interface intuitive, moderne, ergonomique et performante pour offrir une expérience utilisateur optimale.
• Site optimisé pour le référencement naturel : élaborer et développer une stratégie SEO gagnante et une interface responsive pour les mobiles.

Audavia peut vous accompagner avec de nombreuses formations digitales sur mesure généralistes, telles que l’acquisition des clés de l’architecture de l’information ou plus spécifiques comme Google Analytics 4.

Etre actif sur les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont des canaux de communication privilégiés pour votre marque employeur. Il faudra évidemment choisir les plus pertinents pour votre cible de candidats (LinkedIn, Instagram, Twitter, Facebook, TikTok, etc.), y déployer votre stratégie social média et animer votre réseau.

Cette stratégie tiendra compte des contenus à partager dont voici quelques exemples :

• Actualités de l’entreprise : nouveaux projets, succès et événements importants.
• Coulisses de la vie au bureau : photos et vidéos in situ, événements internes, team-building.
• Mises en avant des employés : portraits d’employés, interviews, success stories.
• Offres d’emploi : à partager de manière attractive !

Enfin, être actif sur les réseaux sociaux, exige de répondre aux commentaires et aux questions. Engagez la conversation et montrez que vous êtes à l’écoute tout en étant invariablement authentique et transparent.

Gérer sa e-réputation de marque employeur

Pour attirer les talents, votre notoriété et votre image doivent faire envie ! Pas question de laisser de mauvais commentaires sans réponses qui peuvent nuire à votre réputation.

Pour gérer votre e-réputation, la mise en place d’éléments positifs et la surveillance des éléments négatifs sont indispensables. Notre formation dédiée et personnalisée permet d’acquérir les compétences nécessaires pour maîtriser son identité numérique et sa visibilité.

Le content marketing pour valoriser l’expertise et la culture de l’entreprise

Le contenu est l’élément vital d’une présence digitale. Il est à la source de votre image, de votre notoriété et de votre visibilité digitale.
Le content marketing, ou marketing de contenu, consiste donc à créer et à diffuser du contenu de qualité pour attirer et engager votre audience cible : ce peut être du contenu écrit pour le web, de la vidéo, des photos etc.

Quels contenus peuvent être déployés ?

• Articles de blog : sur la vie d’entreprise, les métiers, les conseils de carrière, les actualités du secteur, etc. Se former à la rédaction web sera un atout majeur pour des articles bien référencés sur le web.
• Vidéos témoignages d’employés : vidéos courtes et authentiques pour partager l’expérience, le quotidien ou la passion des employés pour leur métier.
• Podcasts : interviews d’employés, discussions sur des thématiques liées à votre secteur d’activité, à la culture d’entreprise, etc.
• Infographies, ebooks, guides : contenus téléchargeables et informatifs sur des sujets liés à votre marque employeur et à vos métiers.

En résumé

Le digital est un levier puissant pour un recrutement moderne et efficace.
Développer une marque employeur digitale est alors un atout indispensable pour attirer les talents dans un environnement numérique omniprésent. Se doter des bonnes stratégies et des bons outils est nécessaire pour réussir son recrutement des meilleurs talents.

Selon les lois de l’inbound marketing, les futurs candidats questionnent le web avant de postuler. Soyez présents, avec transparence et authenticité, sur les grands sujets qui les attirent dont « la culture de l’équilibre vie pro et vie perso » et la santé au travail.

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