IA Générative dans le Numérique : De l'Idéation à la présentation Vidéo
Découvrez notre atelier sur l'IA générative appliquée au numérique. Nous entamons notre voyage en identifiant des domaines d'application spécifiques, mettant l'accent sur des secteurs clés comme la sécurité, l'optimisation et le cloud computing. Ensuite, nous plongeons dans la définition précise des objectifs et des exigences, vous aidant à clarifier non seulement vos aspirations mais aussi les contraintes techniques et budgétaires. Le cœur de notre atelier réside dans la conception détaillée du projet : comment structurer vos idées, planifier les étapes de développement et allouer les ressources nécessaires. Enfin, nous offrons des conseils pour présenter efficacement votre projet, en mettant en avant vos motivations, solutions proposées, et étapes futures. Que vous soyez novice en IA ou un professionnel cherchant à élargir ses horizons, cette vidéo vous donne les outils pour transformer l'innovation en réalité dans le paysage numérique actuel.
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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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Rédiger une note de service 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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Planifier avec Copilot
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- Vu 194 fois
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail avec ChatGPT
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- Vu 193 fois
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Analyse de l'agent Copilot Studio
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget avec ChatGPT
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Interroger une réunion attachée
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Publier l'agent et le rendre accessible
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La précision de la tâche dans le prompting
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- Vu 177 fois
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Introduction à Copilot Studio
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
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Ajouter des notes de présentateur
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Les autres Coachs et Agents
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Créer un agent pour une équipe
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Exploiter du texte
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Ajouter des nouvelles actions
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- Vu 164 fois
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Gérer les rubriques
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- Vu 160 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
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- Vu 160 fois
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L’importance du contexte dans vos demandes
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Créer une premiere action
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Gérer les sources de connaissances
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
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Extraire le texte d'une image
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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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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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Objectifs :
L'objectif de cet atelier est d'apprendre à appliquer l'intelligence artificielle générative dans le secteur numérique pour résoudre des défis spécifiques, en identifiant des domaines d'application, en définissant des objectifs clairs, en concevant des projets structurés et en présentant efficacement ces projets.
Chapitres :
-
Introduction à l'atelier
Bienvenue à cet atelier spécialisé sur l'intelligence artificielle générative dans le numérique. À l'ère du digital, nous allons explorer comment appliquer cette technologie pour aborder des défis spécifiques dans notre secteur. -
Identification d'un domaine d'application
Il est crucial de choisir un domaine d'application pertinent. Par exemple, dans le secteur de la sécurité, vous pourriez envisager d'analyser le trafic pour détecter des intrusions. Alternativement, en matière d'optimisation, vous pourriez chercher à améliorer l'allocation des ressources dans un cloud. Ce choix doit refléter à la fois les tendances du secteur et vos intérêts et expertises. -
Définition des objectifs et des exigences
Clarifiez votre vision pour le projet. Par exemple, pour un projet axé sur la sécurité, un objectif pourrait être de détecter 95 % des intrusions en temps réel. Identifiez les fonctionnalités essentielles et envisagez l'intégration avec d'autres outils. Pensez également aux exigences techniques, comme la nécessité d'un traitement en temps réel ou d'un certain volume de stockage. Énumérez vos contraintes, qu'elles soient budgétaires, temporelles ou technologiques. -
Conception du projet
Structurons le parcours de votre projet. Si votre objectif est d'optimiser les ressources d'un cloud, déterminez les étapes nécessaires : analyse de l'utilisation actuelle des ressources, sélection d'algorithmes d'IA appropriés, intégration, test et déploiement. Chaque étape nécessitera des ressources spécifiques, qu'il s'agisse de compétences en machine learning ou de plateformes cloud spécifiques. -
Présentation des projets
Il est temps de vendre votre idée. Présentez avec clarté et précision. Si votre projet concerne l'optimisation du cloud, montrez des comparaisons avant et après l'utilisation des ressources, et expliquez les bénéfices, tels que la réduction des coûts ou l'amélioration de la performance. Anticipez les questions sur les défis rencontrés et soyez prêt à discuter des étapes futures. -
Conclusion
Le monde numérique évolue rapidement, et l'intelligence artificielle générative offre des avenues inexplorées. Grâce à une planification et une exécution soignées, transformez vos idées en solutions concrètes qui façonneront l'avenir.
FAQ :
Qu'est-ce que l'IA générative et comment est-elle utilisée dans le numérique ?
L'IA générative est une technologie qui crée de nouveaux contenus à partir de données d'apprentissage. Dans le numérique, elle est utilisée pour générer des images, du texte, et même des recommandations personnalisées, améliorant ainsi l'expérience utilisateur.
Comment identifier un domaine d'application pour l'IA générative ?
Pour identifier un domaine d'application, il est important de considérer les défis spécifiques de votre secteur. Par exemple, dans la sécurité, vous pourriez analyser le trafic pour détecter des intrusions, ou dans le cloud, optimiser l'allocation des ressources.
Quels sont les objectifs à définir pour un projet d'IA générative ?
Les objectifs doivent être clairs et mesurables. Par exemple, pour un projet de sécurité, un objectif pourrait être de détecter 95 % des intrusions en temps réel. Il est également essentiel de définir les fonctionnalités nécessaires et les exigences techniques.
Comment structurer un projet d'optimisation des ressources dans le cloud ?
Un projet d'optimisation des ressources doit être structuré en plusieurs étapes : analyse de l'utilisation actuelle, sélection d'algorithmes d'IA appropriés, intégration, test et déploiement. Chaque étape nécessite des compétences spécifiques.
Comment présenter efficacement un projet d'IA générative ?
Pour présenter un projet, il est crucial de le faire avec clarté et précision. Montrez des comparaisons avant/après, expliquez les bénéfices tels que la réduction des coûts et soyez prêt à répondre aux questions sur les défis rencontrés.
Quelques cas d'usages :
Analyse de la sécurité réseau
Utiliser l'IA générative pour analyser le trafic réseau afin de détecter des intrusions en temps réel. Cela peut améliorer la sécurité des systèmes d'information en identifiant rapidement les menaces potentielles.
Optimisation des ressources cloud
Appliquer des algorithmes d'IA pour optimiser l'allocation des ressources dans un environnement cloud. Cela permet de réduire les coûts opérationnels et d'améliorer la performance des applications.
Développement de contenu personnalisé
Utiliser l'IA générative pour créer du contenu personnalisé pour les utilisateurs, comme des recommandations de produits ou des articles adaptés à leurs intérêts, augmentant ainsi l'engagement client.
Amélioration des processus décisionnels
Intégrer l'IA générative dans les systèmes de gestion pour analyser des données complexes et fournir des insights qui aident à prendre des décisions stratégiques éclairées.
Automatisation des tâches répétitives
Utiliser l'IA générative pour automatiser des tâches répétitives dans divers secteurs, comme la gestion des stocks ou le service client, permettant ainsi aux employés de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Glossaire :
IA générative
L'intelligence artificielle générative est une technologie qui utilise des algorithmes pour créer de nouveaux contenus, tels que des images, du texte ou de la musique, en se basant sur des données d'apprentissage.
Sécurité
Dans le contexte numérique, la sécurité fait référence aux mesures prises pour protéger les systèmes, réseaux et données contre les accès non autorisés, les attaques ou les dommages.
Optimisation des ressources
L'optimisation des ressources consiste à utiliser les ressources disponibles de manière plus efficace pour améliorer la performance et réduire les coûts, notamment dans des environnements cloud.
Cloud
Le cloud désigne des services informatiques accessibles via Internet, permettant le stockage, la gestion et le traitement des données sans nécessiter d'infrastructure physique sur site.
Machine learning
Le machine learning est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'apprendre et de s'améliorer automatiquement à partir de données sans être explicitement programmés.
Traitement en temps réel
Le traitement en temps réel fait référence à la capacité d'un système à traiter des données instantanément, permettant des réponses immédiates aux événements ou aux changements.
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