Impact de l'IA dans le monde de la science Vidéo
Découvrez comment l'IA peut transformer le monde de la science.
Cette vidéo présente l'impact de l'IA dans le domaine scientifique et explore les différentes façons dont cette technologie peut optimiser les processus de recherche, améliorer les résultats et résoudre des problèmes complexes dans le secteur du médicament.
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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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Créer un questionnaire de satisfaction
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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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Rédiger un descriptif produit avec ChatGPT
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Structurer son projet de lancement de produit
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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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Générer et manipuler une image dans Word
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Utiliser le Concepteur de narration
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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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- Vu 247 fois
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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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- Vu 237 fois
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Initier un tableau de suivi avec ChatGPT
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- Vu 229 fois
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Rédiger une note de service avec ChatGPT
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- Vu 229 fois
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Le mode "Projet"
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Partager des requêtes avec son équipe
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- Vu 226 fois
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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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- Vu 222 fois
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Installer et accéder à Copilot Studio dans teams
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- Vu 211 fois
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Créer un agent Copilot Studio
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- Vu 209 fois
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Formuler une demande de conditions tarifaires par mail
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- Vu 208 fois
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Réécrire avec Copilot
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- Vu 201 fois
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Accéder à Copilot Studio
- 01:09
- 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
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- Vu 184 fois
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La personnalité et le ton pour un rendu vraisemblable
- 02:18
- Vu 183 fois
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Analyser un catalogue de fournitures selon le besoin et le budget avec ChatGPT
- 02:40
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Publier l'agent et le rendre accessible
- 01:27
- Vu 182 fois
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La précision de la tâche dans le prompting
- 03:17
- Vu 178 fois
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La forme et l’exemple pour un résultat optimal
- 02:30
- Vu 176 fois
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Introduction à Copilot Studio
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- Vu 176 fois
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Ajouter des notes de présentateur
- 01:03
- Vu 174 fois
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Les autres Coachs et Agents
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- Vu 172 fois
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Créer un agent pour une équipe
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- 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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Gérer les rubriques
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- Vu 161 fois
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Paramètres de l'agent Copilot Studio
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- Vu 161 fois
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Créer une premiere action
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- Vu 159 fois
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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 156 fois
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Créer des pages Sharepoint avec Copilot
- 01:54
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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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- Vu 60 fois
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Répondre à un email avec Copilot
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- Vu 55 fois
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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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- Vu 33 fois
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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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- Vu 16 fois
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Mistral au service du codage
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- Vu 16 fois
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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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Visualiser et regrouper grâce à Copilot dans Excel avec Python
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Objectifs :
Comprendre l'impact de l'IA générative sur la conception de médicaments, y compris ses avantages, ses défis et son potentiel futur.
Chapitres :
-
Introduction à l'IA générative dans la conception de médicaments
La conception de médicaments est un domaine crucial pour la santé humaine. Cependant, la méthode traditionnelle de développement de médicaments peut coûter jusqu'à 2,6 milliards de dollars et prendre de 10 à 15 ans. L'IA générative émerge comme une solution révolutionnaire, transformant ce paysage. -
Avantages de l'IA générative
L'IA générative permet de prédire l'activité biologique des molécules avec plus de 90 % d'exactitude, réduisant le temps de conception des molécules de 70 %. Cela se traduit par : - Une réduction de 50 % des tests de laboratoire grâce à des simulations numériques. - Une diminution de 40 % de l'utilisation des méthodes traditionnelles de criblage. - Une identification des candidats médicaments trois fois plus rapide. - Une baisse de 30 % des échecs en phase clinique. -
Impact économique de l'IA générative
Ces avancées entraînent une réduction des coûts de 40 % en phase préclinique et une accélération de 25 % de la mise sur le marché. Cela pourrait représenter une économie d'un milliard de dollars pour les entreprises pharmaceutiques sur la durée de vie d'un médicament. -
Défis et considérations
Malgré ces avantages, il existe des défis. Les coûts initiaux pour l'IA peuvent atteindre 10 millions de dollars, et il y a un risque de 5 % que l'IA ne détecte pas certains effets secondaires. Il est essentiel de rester vigilant et de surveiller l'utilisation de l'IA dans ce domaine. -
Conclusion et perspectives d'avenir
L'IA générative redéfinit la conception de médicaments, promettant un avenir plus rapide et économique. À mesure que l'IA évolue, elle pourrait encore réduire les coûts et les délais, ouvrant de nouvelles perspectives pour la médecine du futur. Cependant, la vigilance et la surveillance humaine demeurent indispensables.
FAQ :
Qu'est-ce que l'IA générative et comment est-elle utilisée dans la conception de médicaments?
L'IA générative est une technologie qui prédit l'activité biologique des molécules avec une grande précision. Elle est utilisée pour accélérer le processus de conception de médicaments en réduisant le temps et les coûts associés aux tests de laboratoire.
Quels sont les avantages de l'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments?
L'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments permet de réduire le temps de développement des molécules de 70%, d'identifier des candidats médicaments trois fois plus rapidement, et de diminuer les coûts de 40% en phase préclinique.
Quels sont les risques associés à l'utilisation de l'IA dans la conception de médicaments?
Les risques incluent des coûts initiaux élevés pouvant atteindre 10 millions de dollars et un risque de 5% que l'IA ne détecte pas certains effets secondaires.
Comment l'IA peut-elle améliorer l'efficacité des essais cliniques?
L'IA peut réduire le taux d'échecs en phase clinique de 30%, ce qui améliore l'efficacité des essais cliniques et permet une mise sur le marché plus rapide des nouveaux médicaments.
Quels sont les défis de l'intégration de l'IA dans le processus de développement de médicaments?
Les défis incluent les coûts initiaux élevés, la nécessité d'une surveillance humaine continue, et le risque que l'IA ne détecte pas tous les effets secondaires potentiels.
Quelques cas d'usages :
Accélération du développement de nouveaux médicaments
Les entreprises pharmaceutiques peuvent utiliser l'IA générative pour réduire le temps de développement des médicaments, permettant ainsi de lancer de nouveaux traitements sur le marché plus rapidement, ce qui est crucial dans des situations d'urgence comme les pandémies.
Réduction des coûts de recherche
L'application de l'IA dans le criblage des molécules permet de diminuer les coûts de recherche de 40%, ce qui est particulièrement bénéfique pour les petites entreprises pharmaceutiques qui manquent de ressources.
Amélioration de la précision des essais cliniques
En utilisant des simulations numériques, les chercheurs peuvent mieux prédire les résultats des essais cliniques, réduisant ainsi le taux d'échecs et augmentant la confiance dans les candidats médicaments.
Optimisation des ressources en laboratoire
Les laboratoires peuvent optimiser l'utilisation de leurs ressources en réduisant le nombre de tests physiques nécessaires grâce à des simulations, ce qui permet de concentrer les efforts sur les candidats les plus prometteurs.
Surveillance des effets secondaires
Les entreprises peuvent mettre en place des systèmes d'IA pour surveiller les effets secondaires des médicaments en phase clinique, améliorant ainsi la sécurité des patients et la conformité réglementaire.
Glossaire :
IA générative
L'intelligence artificielle générative est une technologie qui utilise des algorithmes pour créer de nouvelles données ou prédictions basées sur des modèles existants. Dans le contexte de la conception de médicaments, elle permet de prédire l'activité biologique des molécules.
Conception de médicaments
Le processus de découverte et de développement de nouveaux médicaments, qui inclut la recherche, les essais cliniques et la mise sur le marché.
Tests de laboratoire
Expérimentations réalisées en laboratoire pour évaluer l'efficacité et la sécurité des candidats médicaments avant leur utilisation chez l'homme.
Phase clinique
Étapes du développement d'un médicament où il est testé sur des volontaires humains pour évaluer son efficacité et sa sécurité.
Criblage
Méthode utilisée pour identifier des candidats médicaments potentiels à partir d'une grande bibliothèque de composés, souvent par des tests automatisés.
Simulation numérique
Utilisation de modèles informatiques pour simuler des expériences ou des processus, permettant d'évaluer des résultats sans tests physiques.
Coûts précliniques
Dépenses engagées avant le début des essais cliniques, incluant la recherche et le développement initial des candidats médicaments.
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