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Connection Design Workflows Using Revit, Robot Structural Analysis, and IDEA StatiCa Connection

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Description

In this session, we'll cover connection design workflows for structural engineers from both the East and West coasts of the United States, as well as other geographical regions in the world. Using Robot Structural Analysis Professional software, Revit software, and IDEA StatiCa Connection, we'll show how information can flow seamlessly from one party to another with no data loss and no data replication using IDEA StatiCA Checkbot. Engineers will finally be able to share their information for connection purposes to create a more efficient workflow. We will show multiple customer success stories from every region.

Principaux enseignements

  • Learn how IDEA StatiCa eliminates the hurdles to connection design communication.
  • Become familiar with the connection design workflows that affect you the most.
  • Learn how to integrate a solid connection design workflow into your design workflow.

Intervenants

  • Ralph Pullinger
    Ralph is a Structural Engineer based in UK and has been working in the software industry the last 15 years. Prior to this he was in consultancy designing structures in steel, concrete, timber and masonry. For ten years prior he was in charge of his company's CAD and analysis requirements. He now works for a Czech company: IDEA StatiCa s.r.o. with offices in the United States, United Kingdom, Germany, Singapore and Benelux providing software for Structural Engineers to design and code check steel connections, steel members, concrete members and specific concrete discontinuity zones. IDEA StatiCa also develops for Autodesk Advance Steel, Autodesk Revit and Autodesk Robot Structural Analysis Professional (as well as many other similar applications).
  • Jason McNeil
    Jason McNeil, PE, has been involved in the steel industry for almost 15 years and has gained a broad range of experience working in steel detailing, structural engineering design, project management of steel construction, and structural software. In his role at IDEA StatiCa, Jason works with engineers and steel detailers to help them safely design and optimize structural details, namely steel connections.
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Transcript

RALPH PULLINGER: Hello and welcome. This is presentation BES2691, Connection, Design, Workflows. This is what we're going to be looking at today. Some brief introductions about myself and the company I work for, a bit about the background, and the problems I and my company have seen over the years. I will introduce a workflow that will work in any situation with practical examples. And last of all, there will be time for questions.

My name is Ralph Pullinger. I've been a structural engineer for over 40 years. I was born in Birmingham, England, hence the strange accent. Following a successful stint in consultancy, I have spent the last 15 years in the software industry helping engineers, detailers, and management realize their potential. My favorite question to ask is why, and you'll find out why later.

I worked for a company called Idea Statica. We are based in Brno, in the Czech Republic. It would be interesting to see how many of you have heard of us. We are a global software company specializing in both steel and concrete solutions with over 100 employees and 40 plus resellers. We are a trusted technology partner with Autodesk, to name but one. Our software is used extensively around the world and our results have been validated and continue to be validated by several renowned international universities at the top of their fields.

A bit about the background of the problem we are looking at today. One size definitely does not fit all. Methodologies for connection design exist that cover most countries. Some processes are more complicated than others. Over on the West Coast of the US and South America, we see what we call the structural bundle or code of standard practice, option one or two.

As we move steadily East, we see what's termed delegated design entering into the Eastern US, or what is known locally as code of standard practice option through A, B, or C. This delegated design even hits the UK, back home.

Over in inland Europe and Australasia, we tend to see an all in one approach. And all of these approaches, I'll go through in greater detail in the coming slides. Some of the gray areas we don't want to know about or have just not been able to assess. The design options that we're going to look at relate primarily to standard contracts. But when we see an IPD contract, things change up a gear or two.

So the first methodology, the structural bundle or cost one or two, can be found on the US West Coast. Although, it might be known locally under different names or even a different name. There is obvious benefit to be had with all of the design being done by one organization. The drawback, however, is that there is little or no fabricator involvement, which can lead to uneconomical use of material and sections.

The second methodology, known as delegated design, is perhaps the one where there is most to gain. Here the fabricator assumes responsibility for the connection design using information gleaned from the global structural design, but provided by the engineer. That is the key differentiator. The potential for over-design grows if valuable design information is not shared adequately.

The third methodology, which we've called, all in one, is very popular on mainland Europe and Australasia. Having seen this first hand over a number of years, I can see the obvious benefits. Coordination being the obvious. However, this workflow could still benefit by moving from an analog to a digital basis, as far too much paper is still being used.

Over the years, we've seen issues arise that relate back to the load effects shared with the designer. These load effects were not based on bona fide combinations, but the maximums or envelope loads. And these loads, again, were factored up by a certain percentage. This approach dates back to when I was starting out as an engineer and is still prevalent today. What this means in reality, is over-design, as connections that should work invariably do not.

When it comes to checking, we know that engineers struggle with the information overload that happens in design. But imagine a scenario where calculations are issued together with a 3D model of the connection that can be interrogated and viewed from any angle. Communicating all this to the fabricator efficiently is the next hurdle to overcome. In order to do this, they should be able to receive the design intent to base their detailed modeling on. It should also be easily incorporated into their design. If we are able to create a flexible and reliable workflow, one where information is not duplicated, then our industry can look forward to a bright future. One where risk is lessened and time and cost overruns are a thing of the past.

Some of the reasons why information is not shared is often down to two letters. I and P. Either intellectual property or professional indemnity. The former is often linked with the exchange of whole models, which are not really required by the connection designer. If the relevant load effects from the actual load combinations are published, then there is no need to worry. Indemnity, or insurance, should not be an issue either, if these loads are taken from the same model the global design came from.

If the engineer is not prepared to guarantee these results, then what is the point of the design. Sharing markups, either as PDFs or even as drawings, offers no real benefit. It can be seen as a massive step backwards. Excel schedules, on the other hand, are marginally better if they contain the correct information.

We all know that ours is a complex world with complex products, projects even, involving lots of consultants. Early engineering and fabricator involvement has a proven track record. Just look at ITD. If we were looking at connection checking, how do engineers currently do this? Do they wade through pages and pages of calculations looking for key results? Or do they recreate the connection design? Either way, there should be an easier and more efficient way to do this. If all of the design information could be shared, then checking should be quite straightforward.

The final hurdle to overcome is getting the information to the fabricator for detailing. It's the last thing to be done, but it's always the first thing that is required. Unfortunately, this is the way it's always been done.

We've talked a lot to engineers around the world. We've talked to fabricators, and we've talked to software vendors like Autodesk. We realized very early on that a good workflow allows engineers to work the way they want to with the tools they want to use and the ones they are used to working with. This solution being put forward today could equally apply to other solutions in the same field. We can connect multiple parties to streamline the design process at the end of the day.

On this slide, are the key processes involved in arriving at a successful connection design. We'll go through them one by one. In step one, we are seeing an early structural model that has been constructed in Autodesk Revit. This model contains all the structural information in the form of structural beams, columns, beam systems, slabs, and braces. No connections as yet.

It also takes advantage of the analytical model. That has evolved and developed over a number of years. Hopefully everyone knows that this information is available and can be used downstream by the likes of Autodesk, Robot, structural analysis, professional. However, we all equally know that this is not the case. Most likely the analytical model is being created by a different person, possibly in tandem. The process of transferring the model from Revit to Robot is quite straightforward.

The result of the direct air exchange facility from Revit to Robot is an exact duplication of the Revit model. This model could have been constructed from scratch, but that would have taken a considerable amount of time and duplication of effort. In this model are the same members with the same connectivity as per the Revit model. Loads and load combinations have been added. As you can imagine, modern codes create a lot of combinations. And once we have a good model, we can analyze it and generate an even greater number of results.

Sometimes it's quite hard to visualize what these results mean. But thankfully, Robot allows us to investigate and sense check our inputs. We can check the results by visualizing moments. We can check deflections by choosing the most appropriate load case and enabling the deflections to make it easier to read, we can highlight certain areas of the structure and get a better representation of the results, making sure it is as we expect. The big question is, what comes next.

The next step would be to update the structural model with the results of the structural analysis and design. Using the direct approach, we can integrate the results as well as any geometrical changes, i.e. changes in member section size. This is accomplished very easily by the reverse process, i.e. we're importing the data from Robot rather than exporting it to Robot. And Revit being Revit, any changes to the model will instantly update. However, this is more likely to be accomplished by a series of mark-ups indicating the changes. And I've yet to see this workflow, this digital workflow, in full use. If we can update the Revit model, then the results can also be stored and utilized further downstream. The results are stored in the results package. And we can explore those using the tools within Revit and again, even use these to document the design. We have access to the full scope of the results that we have developed within the Robot model.

So we've now seen what can be undertaken by one organization or even one person. We now have a structural design that is complete with results that have been validated that can be used again. The next step is where it starts to get interesting from the perspective of connection design.

What we can now do is publish the geometry, beams, columns, braces, et cetera, and their load effects to a structured database via solution called Idea Statica Checkbot. With Checkbot, we are able to recreate all of the key information required to design the connections without the massive overhead of the whole structural model.

This means that the connection designer receives the right information at the right time. Furthermore, with today's data sharing solutions, this is a relatively painless exercise. In Checkbot we are able to visualize the load effects and the load connections into design sets. This greatly simplifies the connection design process as we can now focus on key connections rather than all connections.

The load effects that we pull in from the Robot model are many. In fact, they are complete. We have algorithms within Checkbot that will reduce these to the most onerous. And we call these the critical load effects. After all, if we've got 163 load cases, we don't really want to be wading through all of those when we can just design on a subset of about eight, say, for instance.

Visualizing the load effects is as simple as selecting the connections that we are interested in, or sets of connections, and drawing those load effects out on the screen. If we were to open a column base with a brace connection, we can see the load effects that have come from the global model.

The load effects, as I mentioned, are many. The load effects have been reduced further to a subset of about eight. And we can see each load combination being applied to the model in turn. So when we design this connection, we don't design on maximums. We design through each and every load case. As a side note to this, once we have a connection, Idea Statica is also able to conduct a stiffness analysis. So the usual engineering, fixed or pinned assumptions can be validated and improved upon for a high level analysis check.

At the same time, fabrication details will start to emerge. Again, we are reverting back to Revit to show how these could be applied. These connection details may or may not be adequate, depending on the skill and expertise of the detailer. If we were to add a series of simple shear tabs to one of the top beam connections, we can visualize those quite easily in Revit. But we really want to be able to check these out in a more substantial manner.

Revit has plenty of tools that will comply different types of connections from simple shear plates to complex moment connections. It can apply these to different cross-sections with different arrangements. But what is relevant is that this model is using the same information that is also in Robot. As an additional step, not shown, it is also possible to export the steel work in its entirety to advance steel.

We've seen how to get the information published from Robot. What we're going to do now is publish a different set of information from Revit. In essence, it's exactly the same process. We use Checkbot to create a database based on, let's call it the fabrication model. And we are lucky in this case, that the load effects are also present in this model, so we don't have to ask for them.

If we were working with our results, say by using another analysis solution or if we were using Advance Steel instead of Revit, then we also have the option to merge geometry and load effects for the same connection across two databases. We can also request one of those intelligent Excel schedules, as we are able to import the data directly from Excel. But the important thing to recognize is that the schedule needs to have the right information.

This is one of the ways that we can break down the silos associated with connection design. If we run this initial connection through our comprehensive checking solution, Idea Statica connection, we will see that it fails, and it fails considerably. These checks that we are doing conform to the AISC code, but there are other codes that we can use in the design of our structural frames and connections associated.

When I said considerably, I meant considerably. If we see red on the overall check, red is bad. Luckily, we are able to investigate these shortcomings and assign a design from over 700,000 valid examples we have on file. When we run this through the check, the results are a lot better. If we see green, we're seeing sections that are being utilized well. If we see gray, they are not being used to their full extent. Luckily, we see no orange, which is bordering on bad, or red, which is bordering on-- which is definitely bad.

Now, unfortunately, we now must communicate these changes to the detailer. And previously this was done by sketches and change requests. Now we have change requests and access to a high fidelity IFC model that can be read into an IFC viewer or indeed read back into Revit. From a checking perspective, we can create an online model that is the same as the one created on the connection designer's desktop. So not only can we issue them the actual calculations but also a link to this 3D viewer.

This functionality can be further enhanced if the checking engineer also has a valid license of Idea Statica. It's as simple as sending an email. If you can type. So what have we just seen?

In step one, we created the initial structural geometrical model. In step two, we created the initial structural analytical model, which we could do either directly or independently. We chose Robot for this task. In step three, we updated the Revit structural geometrical model. And in this case, we also elected to pass the results. In step four, we created a structured database of connections with the geometry and the results from the Revit model.

This is the database that could be shared by connection, by two connection designers. In step five, we carried on and we created those fabrication level details. But imagine a model with many more connection details. How would we go about checking those connections one after the other?

And in step six, we created a database that could be used to design and code check those same connections that we created in Revit. The connections in steps four and six utilized the software. From Idea Statica.

In summary, then, I've shown you how to-- how connections could and should be designed and code checked. By reusing the right information at the right time, by the right people, this process will enhance your workflows. This workflow, or something very similar, can streamline your overall processes, reduce your risks, and create more cost effective designs that, by direct comparison, will also have less embodied carbon. A cheaper design has less carbon.

In reality, we can work with virtually any analysis, solution and any BIM solution. Just look at who we're able to partner with. For ease. I've highlighted the Autodesk Solutions with the red box. The process for many others is almost exactly the same or very similar. And I just go back to what I said in one of the original slides is that we empower engineers to work with solutions that they want to work with.

Thank you for being here.

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Google Analytics (Web Analytics)
Nous faisons appel à Google Analytics (Web Analytics) pour collecter des données comportementales sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces données nous permettent de mesurer les performances de nos sites et d'évaluer la qualité de votre expérience en ligne afin d'améliorer les fonctionnalités que nous proposons. Grâce à des méthodes d'analytique avancées, nous optimisons également votre expérience dans les domaines suivants : communication par e-mail, assistance client et ventes. Politique de confidentialité de Google Analytics (Web Analytics)
AdWords
Nous faisons appel à AdWords pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par AdWords. Les publicités sont basées à la fois sur les données de AdWords et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que AdWords a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à AdWords nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de AdWords
Marketo
Nous faisons appel à Marketo pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Nous sommes susceptibles d'utiliser ces données en combinaison envers celles obtenues auprès d'autres sources pour vous offrir des expériences améliorées en matière de ventes ou de service clientèle, ainsi que du contenu pertinent basé sur un traitement analytique avancé. Politique de confidentialité de Marketo
Doubleclick
Nous faisons appel à Doubleclick pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Doubleclick. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Doubleclick et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Doubleclick a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Doubleclick nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Doubleclick
HubSpot
Nous faisons appel à HubSpot pour vous envoyer des e-mails dont le contenu est ciblé. Pour ce faire, nous collectons des données concernant votre comportement en ligne et votre interaction envers les e-mails que nous envoyons. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, de taux d'ouverture des e-mails, de clics sur des liens, etc. Politique de confidentialité de HubSpot
Twitter
Nous faisons appel à Twitter pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Twitter. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Twitter et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Twitter a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Twitter nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Twitter
Facebook
Nous faisons appel à Facebook pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Facebook. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Facebook et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Facebook a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Facebook nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Facebook
LinkedIn
Nous faisons appel à LinkedIn pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par LinkedIn. Les publicités sont basées à la fois sur les données de LinkedIn et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que LinkedIn a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à LinkedIn nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de LinkedIn
Yahoo! Japan
Nous faisons appel à Yahoo! Japan pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Yahoo! Japan. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Yahoo! Japan et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Yahoo! Japan a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Yahoo! Japan nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Yahoo! Japan
Naver
Nous faisons appel à Naver pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Naver. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Naver et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Naver a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Naver nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Naver
Quantcast
Nous faisons appel à Quantcast pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Quantcast. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Quantcast et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Quantcast a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Quantcast nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Quantcast
Call Tracking
Nous faisons appel à Call Tracking pour fournir des numéros de téléphone personnalisés dans le cadre de nos campagnes. Vous pouvez ainsi contacter nos agents plus rapidement et nous pouvons évaluer nos performances plus précisément. Nous sommes susceptibles de collecter des données sur votre utilisation de nos sites en fonction du numéro de téléphone fourni. Politique de confidentialité de Call Tracking
Wunderkind
Nous faisons appel à Wunderkind pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Wunderkind. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Wunderkind et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Wunderkind a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Wunderkind nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Wunderkind
ADC Media
Nous faisons appel à ADC Media pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par ADC Media. Les publicités sont basées à la fois sur les données de ADC Media et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que ADC Media a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à ADC Media nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de ADC Media
AgrantSEM
Nous faisons appel à AgrantSEM pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par AgrantSEM. Les publicités sont basées à la fois sur les données de AgrantSEM et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que AgrantSEM a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à AgrantSEM nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de AgrantSEM
Bidtellect
Nous faisons appel à Bidtellect pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Bidtellect. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Bidtellect et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Bidtellect a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Bidtellect nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Bidtellect
Bing
Nous faisons appel à Bing pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Bing. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Bing et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Bing a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Bing nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Bing
G2Crowd
Nous faisons appel à G2Crowd pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par G2Crowd. Les publicités sont basées à la fois sur les données de G2Crowd et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que G2Crowd a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à G2Crowd nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de G2Crowd
NMPI Display
Nous faisons appel à NMPI Display pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par NMPI Display. Les publicités sont basées à la fois sur les données de NMPI Display et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que NMPI Display a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à NMPI Display nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de NMPI Display
VK
Nous faisons appel à VK pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par VK. Les publicités sont basées à la fois sur les données de VK et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que VK a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à VK nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de VK
Adobe Target
Nous faisons appel à Adobe Target afin de tester les nouvelles fonctionnalités de nos sites et de personnaliser votre expérience. Pour ce faire, nous collectons des données comportementales lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP, d'ID d'appareil, d'ID Autodesk, etc. La version de nos sites peut varier en fonction des tests de fonctionnalités. Le contenu, quant à lui, peut être personnalisé en fonction de vos attributs de visiteur. Politique de confidentialité de Adobe Target
Google Analytics (Advertising)
Nous faisons appel à Google Analytics (Advertising) pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Google Analytics (Advertising). Les publicités sont basées à la fois sur les données de Google Analytics (Advertising) et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Google Analytics (Advertising) a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Google Analytics (Advertising) nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Google Analytics (Advertising)
Trendkite
Nous faisons appel à Trendkite pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Trendkite. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Trendkite et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Trendkite a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Trendkite nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Trendkite
Hotjar
Nous faisons appel à Hotjar pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Hotjar. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Hotjar et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Hotjar a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Hotjar nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Hotjar
6 Sense
Nous faisons appel à 6 Sense pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par 6 Sense. Les publicités sont basées à la fois sur les données de 6 Sense et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que 6 Sense a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à 6 Sense nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de 6 Sense
Terminus
Nous faisons appel à Terminus pour afficher des publicités numériques sur les sites pris en charge par Terminus. Les publicités sont basées à la fois sur les données de Terminus et sur les données comportementales que nous collectons lorsque vous naviguez sur nos sites. Il peut s'agir de pages visitées, de versions d'évaluation activées, de vidéos lues, d'achats, d'adresses IP ou d'ID d'appareil. Ces informations sont susceptibles d'être fusionnées envers des données que Terminus a collectées sur vous. Les données que nous fournissons à Terminus nous servent à personnaliser les publicités numériques afin de les rendre plus pertinentes. Politique de confidentialité de Terminus
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