Articles
-
GA4 : ce que vous pouvez faire que GA 3 ne faisait pas… et inversement
Les utilisateurs de Google Analytics devront obligatoirement utiliser GA4 à partir du 1er juillet 2023. D'ici là, ils peuvent continuer à travailler sur GA3.
-
Paiement instantané, qu'est ce qui bloque ?
Trois ans après son apparition en France, le paiement instantané ne représente que 3% des transactions. Une mise en place poussive qui a ses raisons.
-
Le web3 va-t-il tuer le web ?
Le web3 peut donner un nouveau souffle à la sphère numérique en brisant les monopoles et redonnant le pouvoir aux utilisateurs. Une vision qui fait toutefois de nombreux sceptiques.
-
Comparatif : Google Drive se démarque face à OneDrive et Dropbox
En une dizaine d'années, les solutions de stockage et de partage de fichiers en mode cloud de Microsoft, Google et Dropbox sont devenues incontournables. Etats des lieux de leurs positionnements et de leurs points forts respectifs.
-
Avec deux metaverses en trois mois, France TV explore le Web 3
Après un premier monde immersif en février autour de Stade 2, France Télévisions en expérimente un second à l'occasion de Roland Garros. Retour d'expérience sur un sujet dont tout le monde parle, mais que peu réalisent.
-
10 conseils pour réussir votre fiche produit mobile first
La majorité du trafic passe par le mobile mais les retailers peinent encore à convertir sur ce device. Les conseils d'Asos, Contentsquare et Etam pour y remédier.
-
Comment recruter... et retenir ses développeurs ?
Equipes de recruteurs dédiées, primes de cooptation spéciales, formations intensives… Dans un contexte de pénurie, rien n'est trop beau quand il s'agit de séduire ses futurs développeurs.
-
Mieux monétiser vos podcasts : Edisound et Podinstall tiennent-ils leur promesse ?
Les deux solutions proposent aux éditeurs d'augmenter leurs recettes publicitaires en affichant des playlists de podcasts éditoriaux et commerciaux au cœur de leurs pages web.
-
6 bonnes pratiques pour minimiser les biais en IA
Sélection des données de collecte, apport des experts métiers, méthodes de correction…. Tour d'horizon des méthodes permettant de réduire les dérives d'un modèle de machine learning ou de deep learning.