Scrolls · intelligence de marché
De l’étude à la machine
Un benchmark TikTok Shop Beauté devenu un système d’analyse reproductible. Sur le top 200 France, les dix premières boutiques font 41,7 % du chiffre d’affaires observé.
Lire le cas →HOCUS · Field Notes · Recherche et preuves
Montrer le travail.
Pas les promesses.
Field Notes rassemble les études de cas, les benchmarks et les retours d’expérience des projets HOCUS en data et en IA. Chaque note dit ce qui a été fait, avec quelles données, ce que ça a donné, et où s’arrêtent les conclusions.
01 / Études de cas
Quatre cas,
avec leurs chiffres.
Les organisations sont décrites sans nom ni logo. Les chiffres publiés sont agrégés, et leurs limites sont écrites.
Diagnostic Data & IA
De la donnée à la trajectoire IA
Relever le terrain avant de choisir une technologie : sept axes de maturité, des cas d’usage notés et une feuille de route à 18 mois.
Lire le cas →Lore · contenu contextuel
Fiches IA et Entity-360
91 515 fiches rédigées à partir de faits vérifiés et validées par des experts sur échantillon. Le modèle ne calcule pas : il verbalise des faits.
Lire le cas →Northstar · company intelligence
Comparer les meilleurs, comprendre sa trajectoire
Onze métriques financières normalisées, six dimensions de similarité et une chaîne d’explication traçable, dans un même instrument.
Lire le cas →02 / Les notes
Une question,
une réponse chiffrée.
Field Note 001 · Valeur client
Le 2e achat, la fenêtre qui décide de la valeur client
Pourquoi le deuxième achat pèse plus que le premier, pourquoi il se joue souvent entre M+2 et M+6, et comment l’activer sans brûler de marge.
Lire la note →Field Note 002 · Intelligence de marché
Comment lire un marché qui change vite
Pourquoi un classement mensuel ne suffit pas, et comment lire les trajectoires d’un marché. Exemple : TikTok Shop Beauté, six pays, cinq mois.
Lire la note →Field Note 003 · Agents IA
Agents IA : ce que montrent 36 cas documentés
Aucun agent entièrement autonome, trois sur quatre avec une validation humaine, des preuves déclaratives : comment lire un cas d’agent avant de se lancer.
Lire la note →Field Note 004 · AI Act
AI Act : où tombent 160 usages réels de l’IA
81 % sans obligation spécifique, 17 % soumis à la transparence, 2 % proches du haut risque : ce que le règlement change vraiment en 2026 et 2027.
Lire la note →03 / À paraître
Les prochaines notes.
Field Note 005
Quand un signal devient une décision
Ce qu’il faut relier pour passer d’une observation intéressante à une action défendable.
Field Note 006
Pourquoi une trajectoire vaut mieux qu’un benchmark isolé
Lire un mouvement dans le temps plutôt qu’un classement figé.
04 / Nos règles d’écriture
Une note,
quatre exigences.
- Une questionChaque note part d’une question métier précise, pas d’une technologie.
- Les donnéesLa source, le périmètre et la période sont toujours donnés.
- La méthodeAssez de détails pour que le raisonnement puisse être discuté.
- Les limitesCe que les chiffres ne disent pas est écrit aussi clairement que ce qu’ils disent.
05 / Questions fréquentes
À propos des Field Notes.
Pourquoi les clients ne sont-ils pas nommés ?
Parce que nos missions sont confidentielles. Nous décrivons le secteur, la taille et le problème, ce qui suffit pour juger si un cas ressemble au vôtre.
Les chiffres sont-ils vérifiables ?
Chaque chiffre publié indique sa source, son périmètre et sa période. Ceux qui viennent de données privées sont agrégés et anonymisés.
Peut-on proposer un sujet ?
Oui. Si une question revient dans votre métier, écrivez-nous : elle deviendra peut-être la prochaine note.
Une question
à creuser ?
Proposez-nous un sujet, ou parlez-nous d’un problème qui ressemble à l’un de ces cas.