Vous avez déjà eu l’impression que vos données ne “parlent pas la même langue” ?
Dans un écosystème où les sources se multiplient et où les contraintes liées à la privacy s’intensifient, travailler avec une data fragmentée revient un peu à piloter à l’aveugle.

C’est précisément là que Data Manager 360 change la donne. Cette nouvelle fonctionnalité (actuellement en Alpha) intégrée à Campaign Manager 360 permet aux équipes marketing de connecter, structurer et activer leur first-party data de manière fluide — sans complexité technique excessive.

Pourquoi maintenant ? Parce qu’en 2026, l’efficacité data n’est plus un avantage compétitif. C’est un prérequis.

Qu’est-ce que Data Manager 360 concrètement ?

Pour faire simple, Data Manager 360 agit comme un pont entre vos environnements data et vos activations média.

Il permet d’ingérer facilement des signaux provenant de CRM, de data warehouses comme BigQuery, ou encore de plateformes de mesure, pour tout centraliser dans un hub unique au sein de la Google Marketing Platform.

L’enjeu n’est pas seulement de connecter la data, mais de la rendre activable.

En supprimant les silos entre les équipes IT et marketing, Data Manager 360 permet d’alimenter vos campagnes CM360 avec des données quasiment en temps réel.

Les bénéfices stratégiques : de la data à la performance

Intégrer Data Manager 360 dans votre stack marketing permet d’obtenir des gains immédiats.

Activation simplifiée
Fini les intégrations complexes et les processus manuels. Les audiences peuvent être directement activées dans vos line items.

Vision client à 360°
En centralisant les signaux, vous obtenez une lecture beaucoup plus fine du parcours utilisateur, avec une attribution nettement plus précise.

Une stratégie prête pour le cookieless
En renforçant votre first-party data, vous réduisez votre dépendance aux cookies et gagnez en résilience face aux évolutions réglementaires et techniques.

Une version Alpha à fort potentiel

Comme souvent, les early adopters ont une longueur d’avance.

La version Alpha de Data Manager 360 permet déjà de tester :

• L’intégration d’audiences
• La mesure des conversions offline
• Des activations data beaucoup plus rapides

Si vous utilisez déjà CM360, l’ajout de ce connecteur devient une suite logique pour améliorer vos stratégies d’enchères et vos performances créatives.

Conclusion : la data ne suffit plus, son orchestration fait la différence

Data Manager 360 ne se limite pas à une nouvelle feature. C’est un changement de paradigme.

On passe d’une logique où l’on analyse le passé (“qu’est-ce qui s’est passé ?”) à une logique où l’on pilote activement la performance (“qu’est-ce qu’on veut faire arriver ?”).

Dans un environnement de plus en plus complexe, la capacité à activer rapidement une data propre et connectée devient un facteur clé de différenciation.

Attendre, c’est laisser le temps à vos concurrents de structurer leur avantage.

Envie d’explorer le potentiel de Data Manager 360 dans vos campagnes CM360 ?
Contactez nos équipes ou échangeons ensemble sur vos enjeux data.

Parce qu’en marketing, avoir la data donne la carte…
Mais bien la piloter, c’est avoir le GPS.

• Il s’agit de la sixième certification Google Cloud obtenue par Making Science, renforçant ainsi son leadership et son partenariat privilégié avec la plateforme.

• Cette distinction atteste de la capacité de Making Science à optimiser le développement, le déploiement et la gestion des applications cloud pour des clients issus de secteurs tels que le Retail, les Télécoms et l’e-Commerce.

Paris, le 17 février 2025 — Making Science, société d’accélération digitale spécialisée dans le e-commerce et la transformation numérique,  a obtenu la certification Google Cloud DevOps Services dans la région EMEA. Cette reconnaissance renforce l’alliance stratégique entre les deux entreprises et positionne Making Science comme un partenaire de référence dans la mise en œuvre de solutions avancées pour le développement et la gestion d’applications cloud, allant de l’optimisation logicielle aux solutions basées sur l’intelligence artificielle.

Cette accréditation témoigne de l’expertise de Making Science dans l’amélioration de la rapidité, de la qualité et de la résilience du développement logiciel sur Google Cloud. Grâce à des outils avancés, les entreprises peuvent moderniser leurs processus en automatisant et en optimisant l’exploitation des applications. L’adoption de méthodologies DevOps permet de raccourcir les délais de déploiement, d’accroître la fiabilité des applications, d’améliorer l’efficacité opérationnelle et la sécurité. Elle aide également les organisations à s’adapter plus rapidement aux exigences du marché, garantissant ainsi la continuité des activités et réduisant le time-to-market des nouveaux services.

Dans des environnements où la stabilité et la réactivité sont essentielles, l’adoption de pratiques DevOps sur Google Cloud permet d’atteindre un taux de disponibilité supérieur à 99,99 %, de limiter les interruptions imprévues et d’améliorer la gestion des pics d’activité.

En collaborant avec Making Science, les entreprises intégrant des solutions DevOps sur Google Cloud bénéficient d’une accélération du développement logiciel, notamment grâce à l’automatisation de tâches clés comme l’intégration et la livraison continues (CI/CD). Elles gagnent en flexibilité, réduisent le délai de mise sur le marché de leurs produits et assurent la performance optimale de leurs applications. Par ailleurs, des pratiques avancées de surveillance permettent une détection et une correction instantanées des incidents, garantissant une expérience utilisateur sans faille.

Forte de son expertise en transformation numérique, Making Science développe des solutions personnalisées et évolutives, allant de la migration vers le cloud et la modernisation d’applications à la mise en place d’infrastructures et à la gestion d’environnements multi-cloud.

« Cette sixième certification Google Cloud témoigne de notre engagement envers l’innovation et l’excellence technologique, tout en renforçant notre relation avec un partenaire stratégique majeur. Parce que l’agilité et l’efficacité sont essentielles, cette reconnaissance nous permet d’offrir à nos clients des solutions de pointe pour accélérer leur transformation numérique », déclare Álvaro Verdeja, COO – Cloud, IA, Cybersécurité & Logiciels chez Making Science.

« Cette certification DevOps sur Google Cloud renforce notre proposition de valeur pour des secteurs comme le Retail, les Télécommunications et l’e-Commerce. Nous disposons d’une équipe hautement qualifiée, experte en solutions avancées conçues pour améliorer la scalabilité, l’efficacité et la sécurité des infrastructures technologiques de nos clients », explique Rubén López, VP des Services Cloud et de la Cybersécurité chez Making Science.

Making Science s’appuie sur un écosystème d’outils Google Cloud avancés, incluant Cloud Build, SecOps, Cloud Deploy, Cloud Logging, Artifact Registry, Gemini et Cloud Monitoring. Son équipe d’experts met en œuvre des solutions innovantes pour automatiser le cycle de vie des logiciels, du développement jusqu’à la mise en production.

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L’intelligence artificielle transforme le monde de l’entreprise. Making Science et Google Cloud ont réuni des leaders du secteur dans les locaux de Google pour discuter du potentiel des « AI agents » en entreprise. L’événement a montré comment les entreprises passent de l’automatisation basique à des systèmes intelligents et autonomes, capables de repenser la relation client et l’efficacité opérationnelle.

L’évolution stratégique de l’IA en entreprise : des outils aux entités autonomes

L’adoption de l’IA en entreprise avance à grande vitesse. Après les phases expérimentales de 2023 et les premières applications concrètes en 2024, les AI agents représentent l’étape suivante en 2025. Ces systèmes prennent désormais des décisions, automatisent des processus complexes et contribuent à la croissance des entreprises.

Enjeux et enseignements clés

De l’IA boîte blanche à l’IA boîte noire : priorité à l’agilité

Les entreprises s’éloignent de l’analyse détaillée des algorithmes (IA boîte blanche) pour se concentrer sur les résultats (IA boîte noire). Les modèles de langage (LLM) devenant plus performants, l’objectif repose sur la confiance, les bons prompts, l’ancrage des données et les tests continus. L’agilité prime sur la transparence algorithmique, ce qui améliore l’expérience utilisateur et l’adaptabilité.

Assistants IA vs AI agents : deux logiques différentes

Les assistants IA assistent les collaborateurs et les clients, tout en nécessitant une supervision humaine. Les AI agents, eux, agissent de manière autonome. Un cadre de gouvernance solide reste indispensable pour garantir la fiabilité de ces systèmes.

Adoption de l’IA : entre innovation et application concrète

Malgré des progrès rapides, l’intégration de l’IA dans les entreprises reste en phase d’amorçage. Les clés du succès reposent sur :

• Une intégration fluide aux processus et APIs existants
• Des données structurées et de qualité
• Des plateformes interconnectées pour une meilleure prise de décision

Un cas d’usage présenté durant l’événement montre l’impact de l’IA conversationnelle et du Retrieval-Augmented Generation (RAG) dans la recherche immobilière. Plus de 30 000 interactions réussies ont permis d’augmenter les conversions tout en réduisant les coûts. Les chatbots comprennent les besoins des utilisateurs, maintiennent le contexte des échanges et recommandent des biens personnalisés. La mise à jour continue du catalogue immobilier et l’ajout d’informations issues de Google Maps (écoles, hôpitaux, transports, etc.) enrichissent l’expérience.

Des applications de l’IA dans tous les secteurs

• Analytique prédictive : détection de fraudes et abus réseau
• Migration de systèmes : évaluation des risques, coûts et délais
• Intégration de données : cohérence renforcée entre plateformes

Sécurité et conformité : un enjeu central dans le déploiement de l’IA

Le développement de l’IA implique une vigilance sur :

• L’alignement avec les réglementations en matière de données
• Une gouvernance éthique pour des décisions responsables
• Des cadres de sécurité solides pour éviter les dérives

Une gouvernance structurée devient essentielle pour maintenir la confiance et tirer pleinement parti de l’IA.

Les innovations Google Cloud au service des AI agents d’entreprise

Customer Engagement Suite (CES) et Gemini 2.0 : l’IA multimodale en action

Parmi les annonces phares : l’intégration de Gemini 2.0 à la suite CES. Cette IA multimodale traite texte, voix et image pour offrir une expérience fluide et personnalisée. Un système de support client peut ainsi gérer des requêtes écrites, vocales ou visuelles tout en conservant le contexte.

AgentSpace : vers une productivité augmentée

La plateforme AgentSpace répond à un défi majeur : la fragmentation des outils et données en entreprise. Grâce à une recherche intelligente et une assistance IA, les collaborateurs accèdent plus facilement aux bonnes informations. Moins de temps perdu entre applications, plus de décisions rapides et informées.

NotebookLM : nouvelle ère pour la gestion de l’information

NotebookLM Enterprise révolutionne la synthèse et l’analyse de contenu. Qu’il s’agisse de documents, de vidéos ou de rapports internes, la plateforme conserve le contexte, identifie les thèmes clés et génère des insights exploitables. Un atout stratégique pour accélérer les recherches et affiner les décisions.

Les perspectives : vers un futur piloté par les AI agents

L’IA d’entreprise avance à un rythme inédit. Les AI agents marquent une transition profonde dans la manière dont les entreprises fonctionnent, interagissent et innovent.

Partenaire stratégique de Google Cloud, Making Science accompagne les entreprises dans l’adoption, l’intégration et l’optimisation de ces technologies. Pour celles qui souhaitent activer leur transformation par l’IA, des experts les guident vers plus d’agilité, de performance et d’intelligence.

L’ère des AI agents d’entreprise commence. Les entreprises qui les adoptent dès maintenant façonneront les leaders de demain.

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L’évolution constante de l’écosystème digital fait que les organisations ont de plus en plus de points de contact avec les utilisateurs et par conséquent, un plus grand accès à plus de données.

C’est pourquoi l’un des principaux défis pour les entreprises est de disposer d’une capacité suffisante pour collecter cette augmentation du volume, de la fréquence et du type de données de manière ordonnée et efficace. Pour cela, il faut briser les silos d’information et être en mesure de les exploiter à partir du cloud (un environnement où les données restent sous la gouvernance de l’entreprise et dans un environnement sécurisé) de manière appropriée. Ensuite il faut les activer pour offrir une meilleure expérience à l’utilisateur et maximiser leur valeur commerciale pour l’entreprise.

Comment y parvenir ?

Bien qu’il existe différentes technologies sur le marché, chez Making Science nous pensons que chaque entreprise a besoin d’une solution personnalisée. D’une solution créée ad hoc et adaptée aux besoins et à l’organisation de l’entreprise.

C’est pourquoi nous relevons actuellement ce défi avec nos clients d’une manière très spécifique : en développant des Composable Customer Data Platforms (CCDP) et des Customer Data Architecture (CDA) dans le Google Cloud.

• Les Customer Data Architectures (CDA) regroupent des informations provenant des différents domaines d’une entreprise, les rendant accessibles et facilitant leur activation ultérieure. Il s’agit également d’une solution à long terme qui permet d’élaborer de futurs cas d’utilisation commerciale. Ainsi les organisations s’approprient leurs données.
• D’autre part, les Composable Customer Data Platform (CCDP) sont des outils de marché conçus pour réaliser l’activation des cas d’utilisation de manière « simple », c’est-à-dire sans dépendre d’équipes technologiques.

Mais que dois-je choisir : Composable CDP? ? CDA?

Les CDP composables sont en train de changer les règles du jeu, car jusqu’à présent les données clients étaient gérées avec d’autres outils tels que les CRM, les DMP, etc. La CDP est une « plateforme ouverte » qui nous permet d’atteindre les objectifs spécifiques de chaque entreprise grâce à la combinaison de différentes sources de données, brisant ainsi les silos d’information existants.

Dans ce contexte, nous devons garder à l’esprit que l’élément fondamental pour exploiter au maximum une CDP est de définir une architecture de données (CDA) qui permette l’activation des données en temps réel.

Ses principaux avantages sont :

1. La possibilité d’effectuer des rapprochements de profils et une segmentation avancée
2. L’activation de modèles prédictifs et de solutions d’IA générative
3. L’amélioration de la compréhension du client, l’unification et l’optimisation des ressources de marketing multicanal
4. L’élimination des silos de données

Tous ces éléments font de cette solution la clé du succès de toute stratégie de marketing 360º.

Comment mesurer le succès d’un Composable CDP/CDA ?

Tout investissement doit avoir un ROI, un retour pour l’entreprise, et dans le cas de la CDP/CDA, il y a 3 enjeux à prendre en compte et que nous pouvons mesurer : les ventes, la rapidité et les économies de coûts.

Il y a sans aucun doute des défis considérables dans le domaine des données, du cloud, de l’IA pour les entreprises, qui vont changer la façon dont elles prennent des décisions, font du marketing et gèrent leurs organisations.
Votre entreprise est-elle prête à extraire le maximum de valeur de ses données ?

Vous souhaitez en savoir plus sur les plateformes de données clients pour votre entreprise ? Chez Making Science, nous disposons d’une équipe d’experts spécialisés qui peuvent vous aider à définir votre stratégie CDP/CDA dans votre cas spécifique. Contactez nous !

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