Exploration de l’Innovation : Applications de l’IA générative dans le commerce moderne Vidéo
Découvrez le monde fascinant de l'IA générative et son impact révolutionnaire dans le commerce contemporain. Cette vidéo vous initie aux principaux concepts et applications de technologies émergentes, telles que les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs) et l'Apprentissage par Renforcement, illustrés par des études de cas concrètes et palpables. Admirez comment ces outils d'IA génèrent des designs de produits novateurs et personnalisation client avancée. Nous explorerons également les défis et dilemmes éthiques de l'implémentation de ces technologies, offrant un panorama complet de l'intersection entre innovation technologique et stratégie commerciale à l'ère numérique. Rejoignez-nous dans cette exploration de la prochaine étape de l'évolution du commerce.
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L'importance du contexte dans vos demandes
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La forme et l'exemple pour un résultat optimal
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Initier une étude de marché avec ChatGPT
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Générer un compte rendu de réunion avec ChatGPT
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Valorisez votre produit sur les réseaux avec ChatGPT
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Partager un document avec Copilot
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Résumer les échanges et proposer un créneau de réunion
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi avec ChatGPT
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Connecter Copilot à une application Tierce
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Créer des règles outlook avec Copilot
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Extraire les données de factures et générer un tableau de suivi
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Copilot Agents dans Sharepoint
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Académie Microsoft Copilot
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Générer un email automatiquement
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Copilot Agents : Le Coach Prompt
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Utiliser Copilot avec le clic droit
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Qu’est-ce qu’un prompt dans l’IA conversationnelle
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Décrire un agent Copilot
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Configurer un agent Copilot
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Utiliser un agent Copilot
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Répartir les tâches au sein d'une équipe avec ChatGPT
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget
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Modifier et partager un agent Copilot
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Créer une grille d'insights
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Analyser une video
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Modifier avec Pages
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Créer une nouvelle page avec Copilot
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Rédiger une note de service avec Copilot
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Traduire une présentation
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Générer et manipuler une image
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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Le mode "Projet"
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Partager des requêtes avec son équipe
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Générer une video
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Utiliser le volet Copilot
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La base du prompting dans l’IA conversationnelle
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Installer et accéder à Copilot Studio dans teams
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Créer un agent Copilot Studio
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail
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Réécrire avec Copilot
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Accéder à Copilot Studio
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- Vu 199 fois
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Planifier avec Copilot
- 01:16
- Vu 195 fois
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
- 02:48
- Vu 194 fois
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Analyse de l'agent Copilot Studio
- 01:38
- Vu 191 fois
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Interroger une réunion attachée
- 01:55
- Vu 184 fois
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
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- Vu 183 fois
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget avec ChatGPT
- 02:40
- Vu 183 fois
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Publier l'agent et le rendre accessible
- 01:27
- Vu 181 fois
-
La précision de la tâche dans le prompting
- 03:17
- Vu 177 fois
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Introduction à Copilot Studio
- 01:10
- Vu 176 fois
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
- 02:30
- Vu 175 fois
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Ajouter des notes de présentateur
- 01:03
- Vu 173 fois
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Les autres Coachs et Agents
- 01:54
- Vu 172 fois
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Créer un agent pour une équipe
- 02:33
- Vu 171 fois
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Exploiter du texte
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- Vu 165 fois
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Ajouter des nouvelles actions
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- Vu 164 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
- 01:30
- Vu 161 fois
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Gérer les rubriques
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- Vu 160 fois
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Créer une premiere action
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L’importance du contexte dans vos demandes
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Gérer les sources de connaissances
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- Vu 155 fois
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
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- Vu 85 fois
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Extraire le texte d'une image
- 00:58
- Vu 69 fois
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Améliorer un questionnaire avec Copilot
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Répondre à un email avec Copilot
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Générer vos images et visuels avec Mistral AI
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Ouvrir le champ des possibles avec le Canvas Mistral
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Découvrir Mistral, l'IA à la Française
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Paramétrer son espace de travail Mistral
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- Vu 22 fois
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Analyser et comparer vos documents grâce à Mistral
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Explorer les options génératives de Mistral AI
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Utiliser Mistral IA pour synthétiser des informations en ligne
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Echanger et gérer ses discussions avec Mistral AI
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Mistral au service du codage
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Classer et se projeter grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Découvrir l'interface de M365 Copilot
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Objectifs :
Comprendre le rôle de l'IA générative, en particulier des GANs, dans le commerce moderne, ainsi que les défis éthiques et techniques associés à son utilisation.
Chapitres :
-
Introduction à l'IA générative
La technologie et l'innovation ne connaissent pas de frontières. Aujourd'hui, nous découvrons les nouvelles frontières de l'IA générative et son pouvoir transformateur dans le domaine du commerce. -
Les Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
Les GANs jouent un rôle crucial dans la génération de données inédites. Ils fonctionnent grâce à deux réseaux neuronaux : le générateur, qui crée des images, et le discriminateur, qui les évalue. Ce processus d'entraînement concurrentiel permet de créer des produits visuels virtuels réalistes. -
Applications des GANs dans le commerce
Les entreprises utilisent les GANs pour concevoir de nouveaux produits, explorer différents designs et prévisualiser les produits dans divers environnements virtuels avant leur fabrication. -
Personnalisation grâce à l'IA générative
L'IA générative transforme le commerce en collectant et analysant les données clients, comme les historiques d'achat et les comportements de navigation. Cela permet de générer des recommandations et de créer des produits personnalisés qui répondent aux besoins individuels des consommateurs. -
Autres technologies d'IA générative
Outre les GANs, d'autres technologies émergent, comme les Auto Encodeurs Variationnels (VAE), qui peuvent générer de nouvelles données tout en capturant l'essence statistique des données d'entraînement. Les techniques d'apprentissage par renforcement peuvent également optimiser des stratégies en apprenant de manière itérative à partir des interactions. -
Cas concrets d'utilisation de l'IA générative
Des exemples concrets incluent la génération automatique de designs de produits basés sur les données des consommateurs et l'utilisation des GANs pour créer des images de produits virtuels pour les catalogues en ligne. -
Défis et critiques de l'IA générative
L'intégration de l'IA générative dans le commerce présente des défis, notamment des questions éthiques sur l'utilisation des données, la qualité et la fiabilité des données, ainsi que l'acceptation technologique nécessitant des investissements significatifs. -
Conclusion
L'IA générative se profile comme un vecteur d'innovation pour le commerce de demain. En fusionnant avancées technologiques et principes éthiques, nous pouvons envisager un avenir où la technologie enrichit l'expérience humaine.
FAQ :
Qu'est-ce que l'IA générative et comment fonctionne-t-elle ?
L'IA générative est une technologie qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données, images ou contenus. Elle fonctionne généralement à l'aide de modèles comme les GANs, où un générateur crée des données et un discriminateur évalue leur authenticité.
Quels sont les avantages des GANs dans le commerce ?
Les GANs permettent aux entreprises de créer des images de produits virtuels, d'explorer différents designs et de prévisualiser des produits dans divers environnements avant leur fabrication, ce qui optimise le processus de développement de produits.
Comment l'IA générative peut-elle améliorer la personnalisation des produits ?
L'IA générative analyse les données clients, comme les historiques d'achat et les comportements de navigation, pour comprendre les préférences des consommateurs. Elle peut ensuite générer des recommandations ou créer des produits personnalisés qui répondent aux besoins spécifiques des clients.
Quels défis éthiques sont associés à l'utilisation de l'IA générative ?
Les défis éthiques incluent la garantie que les données utilisées pour former les modèles d'IA sont exemptes de biais, ainsi que la régulation des décisions générées par l'IA pour assurer leur fiabilité et leur qualité.
Comment les entreprises peuvent-elles surmonter les défis liés à l'intégration de l'IA générative ?
Les entreprises peuvent surmonter ces défis en investissant dans la qualité des données, en développant des compétences techniques et en adoptant des pratiques éthiques pour garantir une utilisation responsable de l'IA générative.
Quelques cas d'usages :
Création de designs de produits
Les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour créer automatiquement des designs de produits basés sur les données des consommateurs, optimisant ainsi leur offre pour répondre précisément aux attentes du marché.
Développement de catalogues en ligne
L'utilisation des GANs pour générer des images de produits virtuels permet aux entreprises de maximiser l'attrait visuel de leur catalogue en ligne, attirant ainsi davantage de clients.
Personnalisation des recommandations
En analysant les données clients, l'IA générative peut générer des recommandations personnalisées, améliorant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients en répondant à leurs besoins spécifiques.
Optimisation des stratégies marketing
Les Auto Encodeurs Variationnels peuvent être utilisés pour générer de nouvelles stratégies marketing en capturant l'essence des données d'entraînement, permettant aux entreprises d'explorer des idées innovantes tout en restant alignées avec les préférences des consommateurs.
Amélioration des conversions clients
L'apprentissage par renforcement peut être appliqué pour optimiser les stratégies de vente en apprenant des interactions avec les clients et en adaptant les approches pour maximiser les conversions et les ventes.
Glossaire :
IA générative
L'intelligence artificielle générative est une branche de l'IA qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données, images ou contenus basés sur des modèles appris à partir de données existantes.
Réseaux Antagonistes Génératifs (GANs)
Les GANs sont un type de modèle d'IA qui consiste en deux réseaux neuronaux, le générateur et le discriminateur, qui s'affrontent pour créer des données réalistes. Le générateur produit des images, tandis que le discriminateur évalue leur authenticité.
Générateur
Dans le contexte des GANs, le générateur est le réseau qui crée de nouvelles images ou données à partir de bruit aléatoire.
Discriminateur
Le discriminateur est le réseau dans un GAN qui évalue les images générées par le générateur pour déterminer si elles sont réelles ou fausses.
Auto Encodeurs Variationnels (VAE)
Les VAE sont des modèles d'IA qui apprennent à encoder des données d'entrée en une représentation latente, puis à générer de nouvelles données à partir de cette représentation, tout en capturant les caractéristiques statistiques des données d'origine.
Apprentissage par renforcement
C'est une méthode d'apprentissage où un agent apprend à prendre des décisions en interagissant avec un environnement, en recevant des récompenses ou des pénalités en fonction de ses actions.
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