New - Webinar - Améliorez votre expérience de formation grâce à l’Intelligence Artificielle Webcast

Découvrez comment l'Intelligence Artificielle peut améliorer votre expérience de formation dans ce Webinar en ligne.
Cette formation s'adresse à tous les professionnels et est réalisée à distance avec un outil de classe virtuelle.
Elle comprend des conseils pratiques pour personnaliser votre apprentissage grâce à l'IA, maximiser votre efficacité et atteindre vos objectifs.
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L'utilisation des nouveaux outils
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logiciels au sein des des entreprises et.
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Nous avons un très très gros
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focus sur les solutions Microsoft,
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donc comme vous allez pouvoir le
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voir et comme vous avez déjà vu avec
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notre notre plateforme d'ip 365.
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Nous avons différentes offres qui permettent
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justement cette conduite du du changement,
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donc l'offre Dilip Academy,
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donc digital learning Platform ou le
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lip vers le bon vers le le digital où
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on fournit une plateforme mais aussi
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du service du Conseil basé sur une
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méthode qui s'appelle Pro I donc une
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méthode de conduite du changement.
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Et évidemment des des contenus.
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On a une offre qui est di PMS et notre
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plateforme soit notre service pour
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pouvoir utiliser en fin de compte
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et bénéficier des fonctionnalités
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de notre solution.
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Et la plateforme la plus
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connue qui est libre,
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c'est 5 qu'on nommait avant
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le MOOC Office 365 donc,
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qui contient énormément de
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de contenus sur les usages.
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Et nous avons toute une équipe pour
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justement construire ces contenus.
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En fait, plus de 600 contenus vidéo par an.
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Ou des e-Learning interactifs
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et des Serious Games ?
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C'est quelque chose qu'on reviendra
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dessus puisque le l'intelligence
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artificielle et Serious Game.
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Envie très très très très
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vite des liens communs.
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Donc le sujet donc,
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qui va être abordé dans ces 40 Min,
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c'est l'utilisation que nous avons fait
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au niveau de l'intelligence artificielle.
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Quels sont les bénéfices,
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quels sont les chantiers
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que nous avons lancés ?
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On on a vu tous,
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il y a eu un très très gros zoom
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depuis le mois de décembre avec le
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lancement de en accès public de chat
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GPT qui a accéléré en fin de compte
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cette visibilité et qui a montré
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en fin de compte à tout le monde
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l'ensemble des possibilités et des.
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Du des bénéfices qu'on peut qu'on
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peut tirer de ce type de solution.
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Évidemment,
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on leur tord aussi des des inconvénients
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et des fois vu tout le le Boss que ça fait.
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Certaines inquiétudes peuvent
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générer de de cette niveau
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d'intelligence artificielle,
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mais ça montre en fin de compte
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cet outil chat Jupiter a montré en
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fin de compte à tout le monde le.
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l'IA est maintenant présente et n'est
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pas obligatoirement qu'un outil
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marketing ou un outil de de communication,
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ce qui est assez important.
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Donc bon larine.
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Enfin, on s'est mis sur ce sujet-là.
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Il y a donc il y a un peu plus de 3 ans.
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En en fin de compte par rapport à un enjeu,
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le l'enjeu,
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que ça soit dans la formation
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ou dans la communication,
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on a un enjeu très très fort de
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de plus en plus personnalisé,
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ce qu'on fournit à un utilisateur,
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donc c'est de travailler sur la
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personnalisation de la communication,
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mais c'est aussi de personnaliser le
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contenu pour pouvoir intéresser et
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puis d'aller tout de suite sur l'essentiel,
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au niveau de d'un stagiaire
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ou d'un apprenant.
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Et d'avoir, en fin de compte,
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le faire progresser par rapport à ces
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centres d'intérêt et pas obligatoirement
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d'apporter une richesse de contenu,
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d'avoir tellement de choses à
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voir donc d'être rentré dans cette
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logique de curation de contenu,
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de dire Bah voilà,
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je présente ce qui va intéresser les
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les données à la personne et les
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formations qui vont être intéressantes.
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Donc ça c'est une super théorie.
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Après il y a toute la problématique
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de cette mise en pratique de cette
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théorie donc qui passe de la l'analyse,
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la génération automatique donc
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d'éléments de communication,
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de Mail, de de contenu de formation,
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l'envoi et puis justement l'analyse de.
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Comment la personne participe et
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comment elle crée crée un intérêt.
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Donc,
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c'est l'ensemble de notre réflexion
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pour personnaliser en fin de
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compte chaque formation à chaque.
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À chaque participant, à chaque utilisateur.
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Le,
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on y travaille depuis 3 ans avec
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l'université de Lille dans l'université
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de y a un laboratoire qui s'appelle orcad et.
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Et donc ce projet est porté par
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notre docteur, donc Mounir.
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Donc un docteur en en IA et sur ce,
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les sujets de logistique, de formation,
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parce que là aussi il y a pas
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mal d'algorithmes, on la,
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la prédiction, la recommandation.
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Donc il y a plusieurs publications.
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Scientifiques ont été postés,
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acquis,
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faire de de base à notre mise en place de
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notre solution. Donc on travaille
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toujours avec l'université de Lille,
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donc un partenaire, université, PME,
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qui marche vraiment très très bien,
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surtout sur un sur un sujet aussi
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pointu et donc du coup bah il
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fallait que ça soit accessible
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à une PME comme comme la nôtre.
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Le CE, ce slide en fait compte.
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Je l'ai conçu, je l'ai repris
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en au lancement des des idées.
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En fin de compte ce ce dire bah
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Voilà pourquoi on va étudier de l'i
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a avec notre notre vision l'objectif
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c'est de pour nous il a finalité
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c'est de de pouvoir conseiller,
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analyser les besoins de de formation,
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d'améliorer la communication,
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de de former par rapport à un vrai
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contenu qui est adapté et correspond
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vraiment à l'attente de l'utilisateur.
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De pouvoir générer du contenu et
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identifier en fin de compte quels sont
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les contenus pertinents pour pouvoir
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faciliter la construction de de ces contenus.
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Et puis de pouvoir avoir un un outil
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de conversation qui va pouvoir
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accompagner justement sur son mes
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choix de formation ou sur des questions
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que je je me pose et pour tout ça,
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Ben il y a tous nos éléments.
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On fait donc les web conférences,
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on en fait beaucoup par en fait
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pratiquement 70000 stagiaires par an,
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animés en web conférence.
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Donc du coup pas mal de création de contenu,
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de de formation,
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les les tutos donc on est à plus de
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3000 tutos qu'on des conçus qui sont
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disponibles sur sur notre plateforme.
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La notion de réseau d'expérience de.
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Savoir un peu les les retours,
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les outils de quiz.
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Et puis qu'est ce qui peut être fait
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dans les formations présentielles ?
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Ce qu'on peut récupérer comme matière ?
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De cette différents métiers,
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qu'on s'assure,
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mandarine et donc pour arriver à
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cette notion de tuteur de formation.
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Donc on le fera.
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Un gros zoom comment on a construit
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ce tuteur de formation ?
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Arriver à l'adaptative learning
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par rapport aux prédictions qu'on
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peut faire et à la recommandation ?
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Et puis aussi tout ce travail sur le
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sous-titrage et la transcription des
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des vidéos qui sont un élément clé
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pour pouvoir développer en fin de
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compte dans notre intelligence artificielle.
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Et on s'est dit mais bah voilà,
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on construit tout ça, mais pour nous,
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quels sont nos propres contraintes,
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comment on va ?
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Importer cette cette ia pour que ce
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soit un outil qui soit intéressant
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et qu'on gagne en temps pour nous,
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il facilite notre notre travail,
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mais aussi facilite le travail de
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nos clients et de nos partenaires.
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Donc un point, ça a été de notion de
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comment on peut faire gagner du temps
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sur la gestion de notre plateforme.
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Donc la plateforme c'est elle
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est très orientée,
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conduite du changement,
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mais ça reste un et les MMS et et donc
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dans un lms il faut mettre le contenu.
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Il fallait le décrire,
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faut créer des des objectifs.
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Il va falloir créer des quiz,
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donc toutes les actions
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qui sont quand même assez,
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qui peuvent être assez lourdes à apporter
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et qui prennent beaucoup de de temps.
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La la notion aussi de comment on améliore
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en fin de compte ce ce traitement.
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Sur ces 3000 vidéos donc ils sont
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actuellement sur la plateforme
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d'E 3C 5 donc en français.
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Et en en anglais,
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donc nous aider à créer et à
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mettre en ligne plusieurs cours
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par mois parce qu'on fait des
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nouveaux cours sur la plateforme,
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mais on crée des cours spécifiques pour
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pour nos clients dans des projets dédiés.
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Donc du coup il y a besoin
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de personnalisation,
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donc du coup beaucoup de de création
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et d'imaginer ces ces créations.
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Et pour pouvoir, en fin de compte,
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faire venir les gens et.
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Et impliquer les les collaborateurs
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d'une entreprise.
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Eh Ben, il y a beaucoup de communication,
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donc cette communication,
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c'est dans la commencement.
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Montrer le bénéfice avant de former
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au niveau des des personnes mettre
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des mails qui vont être différents
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suivant les personas donc suivant
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le profil je suis un gestionnaire,
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je suis un chef de projet,
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je suis un commercial donc on
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conçoit et on écrit beaucoup de.
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Je mets le différent.
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Par mois pour vraiment correspondre à
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chaque attente de de chaque utilisateur
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et de de chaque futur futur apprenant
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et collaborateurs dans d'entreprises.
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Donc tout ça génère énormément de de travail,
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c'est de dire Bah comment on arrive à
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simplifier ce travail donc en en utilisant
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ces outils d'intelligence artificielle et en.
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En les utilisant et en les
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proposant à nos clients.
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Un un exemple,
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c'est une discussion que j'avais
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ce matin avec un chef de projet,
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une conception de course.
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C'était à peu près une journée,
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alors donc,
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avec ces nouveaux outils de générative,
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y a donc essentiellement chat GT et puis
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mid journée pour la partie graphique.
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On. On se retrouve avec des au
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mieux d'un temps faire des shots.
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On on se retrouve au lieu d'avoir
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une journée de conception,
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d'un cours par rapport à des contenus
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en une demi, en une demi-heure,
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on a créé le le contenu,
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donc ce qui permet de d'améliorer
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vraiment la notion de de performance.
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Ah je vois que ça lague un petit
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peu donc je vais couper ma ma vidéo.
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C'est peut-être du coup.
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Schéma que ça,
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ça lague et ça vaguera peut-être un
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peu moins en coupant la la vidéo.
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Ah faut passer donc du coup notre premier,
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notre premier travail, ça a été pour nous.
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De pouvoir en fin de compte,
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simplifier le l'usage et puis les
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descriptions de nos vidéos, comme je dis,
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on a 3000 vidéos et dans notre plateforme
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on avait défini un champ pour pouvoir
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décrire le contenu de chaque vidéo,
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donc de chaque tuto ou chaque cas d'usage.
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Et on s'est très très vite rendu compte
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que c'était énormément chronophage.
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Que au final, on a mis 2 M ?
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Les vidéos de faire tout
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le travail de de titres,
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c'était déjà une grosse charge,
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donc on a clairement abandonné le fait de
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travailler sur la notion de description.
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De chaque contenu d'un de formation.
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Donc on a abandonné et le fait de
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travailler avec les génératives y a
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donc avec chat gpt on on a regardé
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comment intégrer en fin de compte
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chat GT dans dans nos outils pour
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faciliter en fin de compte la création
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de de contenu et de et de tuto.
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Donc le le plus simple,
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c'est peut-être que je vous montre quoi.
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Le plus simple,
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c'est pas le plus simple que les démos,
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mais des fois ça fait toujours surprenant,
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donc là je suis sur notre plateforme.
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Et sur notre plateforme sera sur un tuto,
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donc on a tout est possibilités de
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ressources, de du taux de cas de visage,
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de mettre du score donc des des
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choses assez classiques sur.
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Sur une plateforme de de formation.
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Et donc c'était de pouvoir décrire
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en fin de compte,
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c'est à cet endroit là qu'on faisait
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la description de de ces contenus,
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donc pour pouvoir faire la
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description de ce contenu, Ben,
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les personnes qui conçoivent
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fournissent à une autre équipe la mise
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en place du contenu de la formation.
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Donc du coup, pour refaire la description,
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bah il faut relire et réécouter la vidéo
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pour pouvoir trouver le le bon sujet.
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Donc on on a intégré en fin
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de compte le champ GPT,
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donc la partie GPT 4 en.
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D'Open I directement dans la plateforme pour
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pouvoir construire et générer des emails.
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La partie description,
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on en train de travailler sur la notion
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de de plan de cours, la notion de
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création de quiz parce que ça aussi,
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c'est quelque chose qui est,
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qui est assez assez lourd.
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Donc tout ça apparaît au fur et à
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mesure sur notre sur notre plateforme.
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Donc,
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donc là je vais je générer hein,
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c'est toujours du direct donc hop
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voilà j'ai un environnement donc
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je peux générer directement et en
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fin de compte on a rajouté un un
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lien de de contexte parce que une
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formation ou un contenu peut être
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diffusée par rapport à un contexte.
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Donc on rajoute un un champ qui
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permet un peu de personnaliser plus
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le le traitement et la génération
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de cette description.
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Donc moi j'ai mon petit contexte qui
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qui est faite c'est du Microsoft 365.
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J'explique bien que c'est pour un usage
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professionnel et pas un usage personnel.
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Et comme notre plateforme
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est visible sur Internet,
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ce que je souhaite, c'est quand même
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que le résumé intègre du du so.
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Directement sur sur la plateforme
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pour améliorer en fin de compte notre
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visibilité sur les moteurs de de recherche.
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Alors quand c'est des plateformes
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d'idées aux clients,
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on a pas besoin d'en générer de la SEO.
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Et donc là je le je le génère.
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Et donc il m'a généré un texte que
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je peux modifier parce que je le
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trouve pas obligatoirement pertinent.
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Et pour générer ce texte en fin de compte,
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il s'appuie sur différents éléments
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qu'on a trouvé chez nous pertinents,
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le le titre donc là le titre du Tuto c'est
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Power BI mobile donc c'est une chose,
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la notion de tags qui sont sur notre
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plateforme donc on a conçu cette
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formation qui est d'un niveau avancé
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donc qui est pas pour les débutants,
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ça apporte la notion de Power BI et
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c'est sur la notion de d'analyse.
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Donc cette initiative sur cette thématique,
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donc ça va prendre en fin de compte ces
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différents éléments et ça va prendre
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aussi tout le contenu de la vidéo.
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Chacune de nos vidéos sont traitées et
00:15:12
sont indexés en génère un transcript,
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c'est-à-dire une un format texte
00:15:17
de notre vidéo.
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Donc de ce format texte,
00:15:20
donc on va l'exploiter,
00:15:22
on va le faire lire par chat GPT
00:15:25
pour donc déjà le retravailler parce
00:15:26
que des fois les transcriptions
00:15:28
sont pas des 100% très propres et
00:15:31
donc on on va le traiter,
00:15:32
on va le faire lire et à partir
00:15:35
de ça donc j'ai pété 3 et clap.
00:15:39
Ils sont utilisés sur la plateforme
00:15:41
va pouvoir nous générer ce
00:15:43
descriptif de de la formation.
00:15:46
Donc,
00:15:46
ce qui simplifie évidemment le le
00:15:48
travail où là où on mettait 1/4
00:15:50
d'heure pour pouvoir relire la vidéo,
00:15:52
écrire, réfléchir à ce descriptif,
00:15:54
donc je le fais en quelques secondes
00:15:56
et je valide et c'est généré
00:15:58
et je peux passer à une autre,
00:16:00
une autre vidéo ou dire finalement
00:16:03
ce je veux changer une partie
00:16:05
de une partie de ce texte.
00:16:07
Donc ça c'est vraiment pour simplifier
00:16:09
la partie du du gestionnaire
00:16:11
donc comme je le disais,
00:16:13
la notion de faciliter la
00:16:15
création de de mails faciliter ?
00:16:18
La création d'un d'un cours
00:16:21
avec ses contenus.
00:16:22
Je mets mes contenus,
00:16:23
je vais générer en fin de compte la
00:16:25
description et les objectifs et le
00:16:26
plan de cours de de la formation
00:16:29
directement sur la plateforme,
00:16:30
parce que c'est des tâches qui sont pas
00:16:33
toujours qui peuvent être assez rébarbatives.
00:16:37
Donc voilà les ce qu'on crée sur
00:16:40
la partie de de la plateforme.
00:16:43
Alors si je vais trop vite hein,
00:16:44
faut pas hésiter,
00:16:46
faut relever la la main.
00:16:48
Donc c'est cette génération et.
00:16:51
Pour nous, par rapport au volume,
00:16:54
c'est un gain de temps de 700 50 h.
00:16:58
Donc,
00:16:58
ce qui est du coup très très important,
00:17:00
donc là on le fait par vidéo,
00:17:02
par vidéo,
00:17:02
parce que ça nous permet un peu
00:17:05
de de voir et et de juger la la
00:17:08
pertinence de ce qu'on génère.
00:17:10
Je sais-je pense que vous êtes
00:17:12
beaucoup à avoir eu la curiosité
00:17:14
d'utiliser shop gpt et à ce qu'on
00:17:16
appelle un un prompt et le le
00:17:18
prompt va permettre en fin de
00:17:20
compte de générer de trouver la
00:17:22
bonne formule et donc tout le tout.
00:17:24
Un travail qui est de la
00:17:26
préparation des données,
00:17:27
la modélisation des données,
00:17:29
et après de savoir quel est le bon
00:17:32
point pertinent pour pouvoir générer
00:17:34
un environnement qui soit qui soit
00:17:37
intéressant pour les utilisateurs.
00:17:39
Qui est la bonne accroche
00:17:41
pour cette cette visibilité ?
00:17:46
Autre travail, du coup,
00:17:47
ça a été ce ce gros travail qu'on a
00:17:50
fait avec l'université de de Lille.
00:17:53
Avec arcade, ça a été la notion de
00:17:55
de prédiction, parce que générer
00:17:57
du du contenu c'est une chose,
00:17:58
mais ce qui est intéressant,
00:17:59
c'est d'aussi de de prédire
00:18:01
en fin de compte le.
00:18:03
De de prédire un contenu.
00:18:06
Et donc là il y a eu un très très
00:18:08
gros travail qui a été fait par
00:18:10
Mounir pour essayer de savoir.
00:18:14
D'avoir une prédiction du contenu
00:18:15
qui va être fait au niveau de
00:18:17
chaque utilisateur ou par rapport
00:18:18
à des des groupes d'utilisateurs.
00:18:20
Vous allez sur un site e-commerce
00:18:22
par exemple sur le site Amazon
00:18:24
et Ben il va vous proposer des
00:18:26
produits qui va mettre en avant
00:18:28
parce qu'il va prédire que vous
00:18:29
allez intéressé par ce produit.
00:18:31
Vous Regardez Netflix,
00:18:33
ça vous avez peut-être.
00:18:36
Vu suivant le profil de votre compte,
00:18:39
des contenus vont être différents et mis en
00:18:40
et mise en avant de ce contenu différent.
00:18:42
Bah tout ça c'est des traitements par
00:18:44
rapport à à différents types d'algorithmes.
00:18:47
Et en fin de compte,
00:18:48
ces algorithmes ils vont prendre 2 approches.
00:18:51
L'approche qui est basée sur.
00:18:54
Le contenu,
00:18:55
le contenu intéressé tel type
00:18:57
de de personnes.
00:18:58
Donc je vais le proposer à ces personnes.
00:19:00
Et puis la 2e approche,
00:19:02
qui est de pouvoir essayer de,
00:19:04
d'identifier des personnes qui sont.
00:19:08
Très proche et qu'on un comportement
00:19:10
similaire et qu'on a un intérêt
00:19:13
similaire au niveau des contenus.
00:19:15
Donc nous,
00:19:16
on s'appuie sur des données parce que
00:19:18
après avec le GP on peut pas aller
00:19:20
chercher des données pro personnelles
00:19:21
sur chaque utilisateur mais on on
00:19:23
va s'appuyer en fin de compte sur
00:19:25
ces 2 modèles pour pouvoir en fin
00:19:27
de compte proposer la meilleure,
00:19:28
le meilleur contenu.
00:19:30
Et d'être le plus prédictif possible.
00:19:33
Donc, évidemment,
00:19:34
plus les gens utilisent la plateforme,
00:19:36
vont sur certaines pages ou vont voir
00:19:38
certains contenus plus enregistrent,
00:19:40
plus enrichi cette notre plateforme
00:19:43
et notre prédiction.
00:19:46
Donc tout ça,
00:19:48
on l'a inscrit d'une façon
00:19:51
assez transparente dans notre.
00:19:54
Dans dans notre plateforme,
00:19:55
donc si vous voyez la solution donc
00:19:58
sur Deep 365 donc je vais je vais
00:20:00
aller cette plus simple et directement
00:20:02
comme ça vous allez le voir.
00:20:15
Là, je suis sur sur la plateforme et
00:20:17
je suis dans un mode non-connecté donc
00:20:19
la plateforme a assez pas qui je suis
00:20:22
donc on a créé un bouton qui sont les
00:20:24
les plus populaires en fin de compte,
00:20:26
on essaie de de générer une recommandation
00:20:28
sur quelque chose de complètement
00:20:31
anonyme donc ils se font justement
00:20:33
sur l'ensemble des utilisateurs.
00:20:34
Quels sont les les contenus qui
00:20:36
les ont intéressés ?
00:20:37
Et du coup on va les mettre en avant,
00:20:40
alors ils sont on met plus populaire
00:20:42
parce que c'est un réflexe mais c'est pas
00:20:44
obligatoirement les contenus les plus.
00:20:47
C'est vraiment,
00:20:47
on est dans les notions de de prédiction,
00:20:50
on voit qu'un contenu qui est très très
00:20:52
vu parce que c'est celui sur sur Excel,
00:20:54
y a beaucoup de personnes qui
00:20:55
viennent se former sur ce sujet-là,
00:20:57
mais en d'un point de vue prédictif,
00:20:59
on sait qu'il y a des contenus
00:21:01
qui sont encore.
00:21:02
Pas autant vu que cela,
00:21:04
mais qui vont créer un intérêt et donc on
00:21:07
crée cet intérêt et on analyse cet intérêt.
00:21:10
On le génère par rapport au
00:21:13
comportement de chaque utilisateur.
00:21:15
Donc on rentre vraiment dans la notion
00:21:17
de de prédictif qui qui correspond
00:21:19
pas obligatoirement à mon attente.
00:21:23
Par contre, quand je vais me connecter.
00:21:36
Donc si je vais sur ma page
00:21:37
d'accueil de de connexion ?
00:21:46
Donc là on rentre dans une
00:21:48
approche où c'est recommandé.
00:21:50
Pour moi donc la plateforme me
00:21:53
recommande d'aller voir ces contenus
00:21:55
parce que des gens qui ont sont assez
00:21:58
proches de mon profil vont voir ces
00:22:01
contenus et donc créer un un intérêt,
00:22:04
donc ça soit au niveau de
00:22:06
cours ou au niveau de de tuto,
00:22:08
donc en ce moment je parle beaucoup de
00:22:11
notre solution dilip qui me conseille
00:22:13
d'aller voir les contenus vidéo sur
00:22:15
notre propre sur notre propre solution.
00:22:18
Donc ça, c'est le premier niveau
00:22:20
de de prédictif et ce prédictif,
00:22:23
on va l'intégrer tit à petit
00:22:26
dans dans différents éléments.
00:22:30
Quand je voir une une vidéo,
00:22:32
donc là je vais voir ce cette vidéo.
00:22:40
Donc, qui est sans,
00:22:42
sans Power BI en fin de compte,
00:22:45
il va me proposer d'autres contenus
00:22:49
de vidéos qui sont autour de Power
00:22:51
bi ou pas autour de de Power BI et
00:22:54
qui vont avoir un intérêt pour moi,
00:22:57
ça j'ai pas besoin d'essayer
00:22:58
d'aller chercher d'autres contenus.
00:22:59
Je je de ces contenus qui sont proposés.
00:23:03
Et aussi, on va aller voir d'autres
00:23:06
sujets qui peuvent plus larges.
00:23:09
Ils peuvent m'intéresser parce que les
00:23:11
utilisateurs ont eu un comportement
00:23:14
qui fait que on prédit cette.
00:23:17
Oui, donc toute cette prédiction le
00:23:19
fait sur évidemment la plateforme
00:23:20
qui est divisible princesse 5 mais
00:23:22
on le fait aussi au directement
00:23:25
sur les plateformes dédiées pour.
00:23:27
Pour nos clients.
00:23:28
Qui permet en fin de compte de
00:23:30
renforcer la notion de d'engagement
00:23:32
et puis d'améliorer en fin de
00:23:34
compte l'intérêt 3000 vidéos.
00:23:36
Bah par quoi commencer ?
00:23:37
Et Ben là,
00:23:38
je vais l'accompagner.
00:23:39
En fin de compte utilisateur sur
00:23:41
ce qui sur ce qui va commencer.
00:23:44
Et en mixant en fin de compte la
00:23:47
recommandation et le lié à générative on,
00:23:50
on va construire des contenus
00:23:52
de cours complets qui vont être
00:23:56
dédiés à un profil défini.
00:23:59
Parce que je suis Laurent Maurer
00:24:00
et d'avoir dans un cours qui va
00:24:02
me parler exactement des éléments
00:24:04
l'Excel qui qui m'intéressent et
00:24:06
de générer ce ce cours donc pour
00:24:10
vraiment apporter cette notion de de
00:24:13
conseil au niveau de de ce contenu.
00:24:20
Donc ça c'est vraiment au niveau
00:24:23
de au niveau de l'utilisateur.
00:24:25
Et donc renforcer cette façon cette.
00:24:29
Sans adhésion, on.
00:24:31
Dans le premier élément,
00:24:33
il y avait la notion de de conseiller,
00:24:36
on s'est dit après faut aller encore
00:24:39
plus loin sur cette partie de de
00:24:42
conseillers et donc on a travaillé sur
00:24:45
un un outil qui s'appelle Deep I Tutor.
00:24:48
Qui va ?
00:24:51
Accompagner et identifier des
00:24:53
intérêts pour les utilisateurs
00:24:55
et les conseiller sur les sur les
00:24:58
choix donc d'arriver de plus en
00:25:00
plus sur une personnalisation.
00:25:02
Dans d'intérêt pour l'utilisateur
00:25:04
donc ça a été mis en place un
00:25:07
un peu moins de d'un mois.
00:25:09
On retrouve encore quelques coquilles,
00:25:12
mais beaucoup moins parce que
00:25:14
le système doit doit apprendre.
00:25:17
Pour pouvoir sortir des meilleurs
00:25:19
résultats et donc ça s'appuie
00:25:21
sur 2 technologies de d'Open Ia
00:25:22
qui sont GPT 35 et GPT 4,
00:25:25
donc ce chat GPT c'est une interface du.
00:25:29
De ce modèle ?
00:25:32
Donc là c'est 2 exemples,
00:25:34
on qu'on cherche à mettre
00:25:36
en place parce que notre.
00:25:39
Notre objectif,
00:25:40
c'est d'importer ces outils,
00:25:41
soit un besoin qui est dans le
00:25:43
monde de de l'information.
00:25:45
Donc je cherche une problématique
00:25:47
dont je veux répondre à une
00:25:49
problématique de d'usage ou une
00:25:51
fonctionnalité que je comprends pas.
00:25:53
Je vais avoir l'explication
00:25:56
de cette fonctionnalité.
00:25:57
Et je vais avoir une réponse sur une
00:26:00
vidéo qui va t'intéressant pour pour
00:26:03
moi ou une autre approche qui est bah voilà,
00:26:06
je je suis un peu paumé,
00:26:08
j'ai besoin de me former sur star le sujet.
00:26:11
Eh Ben je vais pouvoir
00:26:12
poser la question pour,
00:26:13
je souhaite me former sur tel
00:26:15
sujet et ça va proposer le cours le
00:26:19
plus pertinent par rapport à mon
00:26:21
profil et ce qui existe dans notre.
00:26:25
Dans notre plateforme.
00:26:26
Donc avant vous de faire une démo,
00:26:29
je vais vous expliquer un peu
00:26:31
comment on on a travaillé là-dessus.
00:26:34
La, la première chose ?
00:26:36
C'est les données,
00:26:37
l'intelligence artificielle sont données,
00:26:39
elle,
00:26:39
elle sert à rien puisque elle
00:26:42
apprend à partir des des données,
00:26:44
donc nous notre objectif c'était de
00:26:46
pouvoir en fin de compte traiter les données.
00:26:50
Dont la source des données qui sont
00:26:52
sur notre plateforme donc pour pas
00:26:54
particulier d'être sûr de de la
00:26:56
réponse qui est qui est donnée donc pour ça,
00:26:58
on va prendre tous les éléments qui
00:27:00
sont dans la plateforme de l'audio,
00:27:02
des vidéos, du texte, les cours,
00:27:04
les articles du blog,
00:27:06
l'ensemble des vidéos des,
00:27:07
des documents qui peuvent être analysés,
00:27:10
qui sont posés sur sur notre plateforme.
00:27:14
Donc on va prendre tous ces
00:27:16
éléments et on va les retraiter.
00:27:19
Le l'i a besoin que les choses soient
00:27:22
d'une certaine façon et soient propres,
00:27:24
donc on va faire un nettoyage
00:27:26
pour que toutes ces données,
00:27:28
qui sont éparpillées par tous,
00:27:29
deviennent propres et du coup vont
00:27:31
pouvoir être traités donc y a un
00:27:33
gros nettoyage sur le sur tout
00:27:34
sur les transcripts hein ?
00:27:35
Les transcriptions ou les transcriptions
00:27:37
de de webinaires qui sont très live.
00:27:39
On,
00:27:39
on va faire ce traitement pour
00:27:42
rendre tout cela
00:27:43
le plus propre possible.
00:27:45
La. La 2e chose, c'est que.
00:27:49
L'intelligence artificielle,
00:27:50
c'est de, c'est du logiciel,
00:27:52
c'est de l'informatique et et donc
00:27:55
ça ne reconnaît pas le le texte.
00:27:57
Donc il va falloir transformer tout
00:27:59
le langage qui soit peu important.
00:28:01
De quelle langue en données
00:28:03
numériques pour que l'intelligence
00:28:05
artificielle puisse en faire
00:28:07
une association de d'éléments ?
00:28:09
Il y a donc de pour pouvoir
00:28:12
apporter cette pertinence.
00:28:14
Donc on une fois qu'on a fait
00:28:15
ce nettoyage de données,
00:28:16
il va y avoir tout un traitement qui
00:28:18
va transformer toutes ces données.
00:28:20
Textes de langage en format
00:28:23
purement numérique,
00:28:24
pour ensuite en faire des associations
00:28:26
et du coup d'apporter une meilleure
00:28:28
réponse possible et d'alimenter
00:28:30
une modélisation qui soit assez
00:28:32
forte au niveau de d'Open IA.
00:28:34
Donc ce traitement,
00:28:35
on le fait dans dans penya.
00:28:38
Pour modéliser toutes ces.
00:28:40
Toutes ces données,
00:28:41
et après on demande à OPEN ia de pouvoir.
00:28:46
Les les traiter avec j'ai pété
00:28:48
35 j'ai pété 4 donc il y en a un
00:28:51
qui est très fort sur le résumé,
00:28:53
une autre partie qui est partie
00:28:54
sur les analyses à un moment tout
00:28:57
se finira dans dans GPT en GPT 4.
00:28:59
Que va évidemment faire toute
00:29:01
cette recherche,
00:29:02
donc par rapport à cette transformation
00:29:05
qu'on a faite et du coup de générer
00:29:08
notre notre tuteur avec une réponse
00:29:10
qui est la plus claire possible,
00:29:12
alors je vais vous montrer donc hop,
00:29:16
notre.
00:29:20
Notre dilip y a tuteur, donc,
00:29:22
qui vous le Retrouvez dans notre menu
00:29:24
sur la plateforme, donc lui.com vous
00:29:26
le Retrouvez sur dilip à Utor en haut,
00:29:29
c'est pas très récent, hein, et très peu
00:29:32
de personnes qui sont encore là-dessus,
00:29:34
à part des des clients pilotes,
00:29:36
des utilisateurs pilotes et.
00:29:40
Et donc à partir de là on
00:29:43
va pouvoir trouver voilà.
00:29:46
Je comme le disait, Je, je cherche.
00:29:50
Une formation pour dia ? Alors ?
00:29:57
Sur l'intégration de données.
00:30:08
Donc du coup, il prend toute la
00:30:11
modélisation de. D'information.
00:30:12
Et il va me répondre, quelles sont,
00:30:15
quelle est la formation qui correspond
00:30:18
à à à mon attente, donc là on est
00:30:20
évidemment sur Deep assistance,
00:30:21
notre plateforme où y a du contenu Microsoft,
00:30:24
mais un client qui met tous ses propres
00:30:27
contenus sur la plateforme va pouvoir en
00:30:30
fin de compte modéliser toute cette partie,
00:30:33
toutes ces informations et du coup
00:30:37
de pouvoir avoir différents types de.
00:30:40
De de formation qui vont être proposées.
00:30:44
Comme on a modélisé toutes nos données,
00:30:47
donc toutes les vidéos hein,
00:30:48
les vidéos, je vous expliquais,
00:30:49
sont transformées en transcript,
00:30:51
donc du coup créer une base de connaissances
00:30:54
qui sont assez importantes. On, je.
00:30:58
Oh bah je veux un bon classique, en faire un.
00:31:04
Un sommaire dans Word.
00:31:11
Là il va pas me chercher le cours
00:31:14
qui correspond à à à mon attente et
00:31:16
à mon profil il va porter la réponse.
00:31:19
Comment en fin de compte mettre
00:31:22
un document Word donc d'avoir une
00:31:25
explication texte qui permet de
00:31:28
d'intégrer un document Word et
00:31:30
proposer les contenus qui sont liés à.
00:31:33
À ce sujet et qui présente comment
00:31:36
faire un sommaire dans une,
00:31:38
dans un contenu et dans une vidéo ?
00:31:42
Donc, ce qui nous permet évidemment de
00:31:46
d'enrichir et d'apporter ce ce Conseil,
00:31:49
donc là pour l'instant,
00:31:50
vous pouvez y accéder de façon
00:31:53
complètement libre et toute
00:31:55
cette mécanique on va l'intégrer,
00:31:58
titre en tous les cours pour pouvoir
00:32:00
affiner en fin de compte de pouvoir
00:32:02
avoir un échange directement avec l'i
00:32:04
a par rapport à un cours spécifique
00:32:06
et une attente et chaque fois en fin
00:32:09
de compte faire des propositions.
00:32:12
Sur le sur les futurs contenus qu'on
00:32:16
peut qu'on peut apporter et et
00:32:18
donc d'enrichir au fur et à mesure
00:32:21
et dans cet enregistrement.
00:32:22
Donc on a l'enregistrement qui est de
00:32:24
plus en plus sur les utilisateurs,
00:32:25
donc là vous allez voir tous les 15 jours,
00:32:29
y a des petites choses aux nouvelles
00:32:31
qui qui apparaissent.
00:32:33
Et puis toute cet enregistrement
00:32:35
au niveau du. Du gestionnaire.
00:32:38
Pour que ça soit beaucoup plus
00:32:41
simple d'aller mettre du contenu,
00:32:43
d'aller voir des stats,
00:32:44
de dire Bah voilà,
00:32:45
j'ai ce sujet de formation que je
00:32:49
dois aborder génère moins un plan de
00:32:51
cours et ce que je dois mettre dans
00:32:55
cette formation. De de pouvoir aussi.
00:32:58
Donc ça,
00:33:00
ça va apparaître simplement de dire
00:33:02
Bah Voilà, j'ai beaucoup de contenu,
00:33:04
qu'est ce qui me manque comme contenu
00:33:05
de ou comme formation par rapport
00:33:07
au niveau des attentes et de mes
00:33:09
profils pour pouvoir construire le
00:33:10
cours qui qui va manquer ou qui
00:33:13
va plus s'intéresser les.
00:33:15
Les utilisateurs ?
00:33:17
Donc, du coup, je vais vous laisser la,
00:33:19
la parole.
00:33:20
Pour ceux qui qui ont des questions.
00:33:27
Non pas trop de questions.
00:33:28
J'étais super clair de façon ce qui est,
00:33:31
ce qui est très intéressant,
00:33:32
c'est que tout est accessible,
00:33:34
donc vous pouvez tester, mesurer, faire,
00:33:37
nos faire des retours parce que évidemment,
00:33:40
on on apprend et on se rend compte
00:33:41
que des fois dans la modélisation
00:33:43
on bah tiens on a pas vu ça.
00:33:45
Il faut améliorer cette modélisation donc
00:33:48
c'est pas le traitement qu'on va apprendre.
00:33:51
On va prendre beaucoup de choses et
00:33:54
aussi au niveau des, des attentes.
00:33:57
Comme je vous parlais au débat,
00:33:58
on a travaillé sur la
00:34:00
logique de de formation,
00:34:01
donc choses que vous allez bientôt
00:34:04
voir apparaître dans nos outils,
00:34:06
dans nos offres.
00:34:07
On sait que là aussi,
00:34:09
sur la logistique de la formation,
00:34:10
c'est quelque chose qui devient
00:34:12
assez complexe pour organiser,
00:34:14
gérer des salles,
00:34:16
des ressources au niveau de formateur,
00:34:18
et cetera.
00:34:18
Donc on a développé notre outil
00:34:21
qui fait ces algorithmes et on
00:34:23
intègre petit à petit du du chat.
00:34:29
Alors il y a des questions sur
00:34:31
le la notion de de cloisonnement,
00:34:33
vous voyez, c'est c'est un gros sujet
00:34:34
en ce moment qu'on qu'on voit hein,
00:34:36
la mes données on en fait quoi ?
00:34:40
Et TGPT, on fait quoi donc là-dessus ?
00:34:43
Parce qu'on dit Ben voilà,
00:34:44
il y a des données qui vont appartenir
00:34:46
à nos clients donc évidemment faut pas
00:34:48
qu'ils soient accessibles à l'extérieur,
00:34:50
donc nous travaillons avec Microsoft pour
00:34:54
pouvoir en en fin de compte cloisonner
00:34:57
dans la solution Azure open AI qui
00:35:00
permet de restreindre en fin de compte
00:35:03
que l'ensemble des données d'un client
00:35:05
et de nos clients ne puissent pas.
00:35:07
Sortir de l'environnement et du coup,
00:35:09
être utilisé par d'autres utilisateurs GPT.
00:35:14
D'autres ? Il y a d'autres questions.
00:35:24
Non ? Bah donc c'est très
00:35:26
clair donc je le redis,
00:35:27
il faut vraiment essayer.
00:35:30
Si vous voulez, vous avez un besoin
00:35:32
sur au niveau de la plateforme de
00:35:35
pouvoir tester la partie stationnaire,
00:35:37
de dire Waouh, j'ai plein de tutos,
00:35:39
comment je fais toutes ces descriptions ?
00:35:40
J'ai plein de formations et ça c'est
00:35:43
lourd et du coup on a du mal à gérer.
00:35:46
On pourra vous présenter,
00:35:48
vous faire une démonstration de de notre
00:35:51
plateforme pour ces différents usages.
00:35:53
Et voilà tous les 15 jours,
00:35:55
on a des des évolutions sur ce
00:35:58
traitement d'intelligence et sur des
00:36:00
fonctionnalités qui vont apparaître
00:36:02
avec un rythme assez assez important.
00:36:05
Parce que tous les outils sont.
00:36:08
Bon là et on est tout le travail qui
00:36:09
a été fait pendant 3 ans maintenant,
00:36:11
faut qu'on faut qu'il s'intègre.
00:36:21
Alors pour vous donner une
00:36:23
estimation tarifaire, alors la,
00:36:24
c'est ça a été un gros gros sujet ça,
00:36:27
ça, tension peut dire mais qu'est
00:36:30
ce que ça génère au niveau de ?
00:36:33
Au au niveau des des ressources
00:36:35
donc il y a certains éléments qui
00:36:38
sont complètement intégrés dans
00:36:40
notre plateforme qui font partie
00:36:42
de base de notre plateforme,
00:36:44
par exemple la recommandation.
00:36:46
Tout ce qu'on fait évoluer
00:36:48
sur la recommandation,
00:36:48
c'est quelque chose qui est complètement
00:36:51
intégré à notre plateforme.
00:36:53
Et la partie donc le l'i a tutor
00:36:59
donc tout ce qui est côté front.
00:37:02
Ça, c'est un supplément qui est
00:37:04
lié par rapport à l'abonnement
00:37:06
de d'accès à notre plateforme,
00:37:08
donc c'est pas un surcoût qui est énorme.
00:37:11
Il y a un coût parce que derrière il
00:37:14
y a un travail de modélisation et
00:37:16
d'analyse pour que ça soit le plus
00:37:18
performant possible et et du coup
00:37:21
un niveau de personnalisation donc
00:37:22
c'est un forfait et après on n'a pas
00:37:25
fait de notion de de coût à l'usage
00:37:27
parce que ça devient un compliqué
00:37:28
mais on on se rend compte qu'on
00:37:30
commence à avoir des demandes de de
00:37:32
clients qui dit mais c'est un outil
00:37:34
pour faire du service client parce
00:37:36
que si je mets tous mes contenus,
00:37:38
tout des tutos,
00:37:39
des documents PDF.
00:37:40
Mais utilisateurs vont pouvoir
00:37:42
poser des questions,
00:37:43
y avoir des réponses directement
00:37:44
sur l'usage de mon applicatif,
00:37:46
sans obligatoirement être formé.
00:37:48
Donc la réponse est oui.
00:37:51
Donc les les champs du possibles
00:37:53
sont très importants.
00:37:58
Ah mais Laurence, on reviendra vers vers
00:38:01
vous pour avoir plus de précisions,
00:38:04
suivant votre. La, la taille de
00:38:06
votre entreprise et votre attente.
00:38:12
Hein ? On reviendra vers vous justement
00:38:16
sur différents séminaires sur le sujet.
00:38:18
On a vraiment beaucoup de
00:38:19
choses dans notre *** MAP.
00:38:20
Et justement, pour vous montrer
00:38:22
les évolutions et des articles
00:38:25
assez assez réguliers pour mon.
00:38:27
Compresse ce gros challenge parce
00:38:29
que c'est un challenge pour tous,
00:38:32
comment on intègre l'intelligence
00:38:33
artificielle dans une solution et
00:38:36
comment elle rentre au bénéfice des
00:38:38
utilisateurs qui soient administrateurs
00:38:40
ou qu'ils soient utilisateurs
00:38:42
de de contenu et de formation.
00:38:45
Enfin, Eh Ben je tiens à vous remercier.
00:38:49
Et nous sommes tous à votre disposition
00:38:52
et et j'espère bientôt pouvoir vous voir
00:38:56
et avoir vos retours sur notre ia tutor.
00:39:00
Merci bien et au plaisir au revoir.

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00:00:07
A utilização de novas ferramentas
00:00:09
software dentro das empresas e.
00:00:12
Temos um muito, muito grande
00:00:15
foco em soluções Microsoft,
00:00:18
Então, como você vai ser capaz de
00:00:20
Veja e como você já viu com
00:00:23
A nossa plataforma IP 365.
00:00:27
Temos diferentes ofertas que lhe permitem:
00:00:30
Esta é precisamente esta gestão da mudança,
00:00:33
assim a Dilip Academy oferece,
00:00:35
Assim, a Plataforma Digital de Aprendizagem ou o
00:00:37
lábio para o bem para o digital onde
00:00:40
Nós fornecemos uma plataforma, mas também
00:00:42
do serviço do Conselho, com base numa
00:00:45
método chamado Pro I, então um
00:00:48
método de gestão da mudança.
00:00:50
E, claro, conteúdo.
00:00:53
Temos uma oferta que é di PMS e nossa
00:00:55
ou o nosso serviço para
00:00:56
para poder utilizar no final do dia
00:00:58
e beneficie das funcionalidades
00:00:59
da nossa solução.
00:01:00
E o mais
00:01:01
saber quem é livre,
00:01:03
Isso é 5 que costumávamos chamar de
00:01:05
o MOOC do Office 365, portanto,
00:01:07
que contém uma grande quantidade de
00:01:08
de conteúdo sobre usos.
00:01:10
E temos toda uma equipa para
00:01:12
Para construir este conteúdo.
00:01:13
Na verdade, mais de 600 peças de conteúdo de vídeo por ano.
00:01:16
Ou e-learning interativo
00:01:17
e Jogos Sérios?
00:01:19
É algo a que voltaremos
00:01:21
desde a inteligência
00:01:22
inteligência artificial e Serious Games.
00:01:24
Desejo muito, muito, muito, muito
00:01:26
Estabeleça rapidamente ligações comuns.
00:01:30
Então, o assunto, então,
00:01:31
que será discutido nestes 40 Min,
00:01:35
É isso que temos usado
00:01:38
ao nível da inteligência artificial.
00:01:40
Quais são os benefícios,
00:01:42
Quais são os canteiros de obras
00:01:43
que lançámos?
00:01:45
Todos nós já vimos,
00:01:47
Houve um zoom muito, muito grande
00:01:50
desde dezembro com o
00:01:53
Lançamento do Acesso ao Chat Público
00:01:55
GPT que acelerou no final
00:01:57
Esta visibilidade e que tem demonstrado
00:01:59
no final do dia para todos
00:02:02
todas as possibilidades e possibilidades.
00:02:04
Dos benefícios que podemos
00:02:06
pode ser extraído deste tipo de solução.
00:02:08
Obviamente
00:02:09
Eles também são distorcidos a partir das desvantagens
00:02:11
e às vezes você vê todo o chefe que ele faz.
00:02:14
Pode haver algumas preocupações que podem
00:02:16
gerar a partir deste nível
00:02:18
inteligência artificial,
00:02:19
Mas mostra no final do dia
00:02:21
Esta ferramenta gato Júpiter mostrou em
00:02:23
Em última análise, para todos.
00:02:24
A IA está agora presente e não está
00:02:27
Não precisa ser apenas uma ferramenta
00:02:29
marketing ou uma ferramenta de comunicação,
00:02:31
o que é muito importante.
00:02:34
Tão bom larine.
00:02:35
Finalmente, começámos a trabalhar sobre esse assunto.
00:02:38
Então, há pouco mais de 3 anos.
00:02:41
No fim de contas, em relação a uma questão,
00:02:43
as apostas,
00:02:44
Seja em treinamento
00:02:46
ou na comunicação,
00:02:48
Temos uma participação muito, muito forte em
00:02:51
cada vez mais personalizado,
00:02:53
o que é fornecido a um utilizador,
00:02:56
Então é trabalhar no
00:02:58
personalização da comunicação,
00:03:00
Mas trata-se também de personalizar o
00:03:03
conteúdo para poder interessar e
00:03:05
depois, ir direto ao essencial,
00:03:07
ao nível de estagiário
00:03:11
ou um aluno.
00:03:14
E ter, no final do dia,
00:03:15
para o fazer avançar em relação a estes
00:03:18
interesses e não necessariamente
00:03:20
para trazer uma riqueza de conteúdo,
00:03:22
ter tanto para
00:03:24
Para ver que eu entrei nisso
00:03:26
lógica de curadoria de conteúdo,
00:03:28
para dizer Bem, lá está,
00:03:29
Apresento o que será de interesse para o
00:03:31
dados pessoais e
00:03:33
formação que vai ser interessante.
00:03:36
Então essa é uma ótima teoria.
00:03:37
Depois, há todo o problema
00:03:39
desta aplicação prática do presente
00:03:41
teoria, portanto, que passa da análise,
00:03:44
Geração automática, portanto,
00:03:46
elementos de comunicação,
00:03:47
e-mail, conteúdo de treinamento,
00:03:49
o envio e, em seguida, a análise de.
00:03:51
Como a pessoa participa e
00:03:53
A forma como cria interesse.
00:03:55
Por conseguinte,
00:03:56
Este é todo o nosso pensamento
00:03:58
para personalizar no final do
00:04:00
conta cada treino em cada um.
00:04:02
A cada participante, a cada utilizador.
00:04:06
O
00:04:06
Estamos trabalhando nisso há 3 anos com
00:04:09
a Universidade de Lille na Universidade
00:04:11
Existe um laboratório chamado Orcad e.
00:04:15
E por isso este projeto é apoiado por
00:04:17
nosso médico, então Mounir.
00:04:19
Então, um Ph.D. em IA e sobre isso,
00:04:23
Logística, formação,
00:04:26
Porque também não há
00:04:28
Algoritmos ruins, nós,
00:04:30
a previsão, a recomendação.
00:04:32
Por isso, há várias publicações.
00:04:35
Os cientistas foram postados,
00:04:38
adquirida
00:04:39
do básico à nossa implementação de
00:04:41
a nossa solução. Por isso, estamos a trabalhar
00:04:43
ainda com a Universidade de Lille,
00:04:45
portanto, um parceiro, universidade, PME,
00:04:46
que funciona muito, muito bem,
00:04:49
especialmente sobre um assunto tão bom como este
00:04:52
afiado e tão bem que
00:04:54
Tinha de ser acessível
00:04:56
a uma PME como a nossa.
00:04:58
O CE, este slide leva isso em consideração.
00:05:01
Eu desenhei, levei de volta
00:05:04
no lançamento de ideias.
00:05:07
No final das contas, isso é dizer bah
00:05:09
É por isso que vamos olhar para o
00:05:11
tem com a nossa visão o objetivo
00:05:14
É para nós que tem propósito
00:05:17
deve ser capaz de aconselhar,
00:05:20
analisar as necessidades de formação,
00:05:23
melhorar a comunicação,
00:05:24
para treinar em comparação com um real
00:05:28
Conteúdo personalizado e correspondente
00:05:31
realmente para a expectativa do usuário.
00:05:34
Para ser capaz de gerar conteúdo e
00:05:37
Em última análise, identifique quais são os
00:05:39
Conteúdo relevante para poder
00:05:42
facilitar a construção deste conteúdo.
00:05:45
E depois poder ter uma ferramenta
00:05:48
conversa que será capaz de
00:05:51
Acompanhá-lo precisamente no seu MES
00:05:53
Escolha da formação ou perguntas
00:05:56
que eu me peço e por tudo isso,
00:05:58
Bem, temos todos os nossos elementos.
00:05:59
Por isso fazemos webconferências,
00:06:01
Fazemos muito disso na verdade
00:06:04
quase 70000 formandos por ano,
00:06:07
Hospedado em uma conferência web.
00:06:08
Então, muita criação de conteúdo,
00:06:10
formação,
00:06:11
os tutoriais para que sejamos mais do que
00:06:14
3000 tutoriais que projetamos que são
00:06:17
disponível na nossa plataforma.
00:06:19
A noção de uma rede de experiências.
00:06:22
Conheça um pouco sobre o feedback,
00:06:24
Ferramentas de teste.
00:06:25
E depois o que pode ser feito
00:06:26
em treinos presenciais?
00:06:27
O que pode ser recuperado como material?
00:06:30
A partir deste comércio diferente,
00:06:32
que nos certificamos,
00:06:33
mandarim e, portanto, para chegar a
00:06:35
esta noção de tutor de formação.
00:06:37
Então nós vamos fazer isso.
00:06:38
Um grande zoom em como construímos
00:06:40
Este tutor por formação?
00:06:41
Chegar à aprendizagem adaptativa
00:06:43
em comparação com as previsões que foram feitas
00:06:45
Você pode fazer e recomendar?
00:06:47
E depois também todo este trabalho sobre o
00:06:50
legendagem e transcrição de
00:06:52
Vídeos que são um elemento-chave
00:06:55
ser capaz de se desenvolver no final do
00:06:58
na nossa inteligência artificial.
00:07:03
E nós dissemos a nós mesmos: bem, lá está:
00:07:06
Estamos construindo tudo isso, mas para nós,
00:07:08
quais são os nossos próprios constrangimentos,
00:07:12
Como estamos?
00:07:13
Importe este ai para que este
00:07:16
é uma ferramenta interessante
00:07:18
e poupar tempo para nós próprios,
00:07:21
torna o nosso trabalho mais fácil,
00:07:23
mas também facilita o trabalho de
00:07:25
os nossos clientes e parceiros.
00:07:28
Então, um ponto, era a noção de
00:07:30
Como pode poupar tempo
00:07:32
na gestão da nossa plataforma.
00:07:34
Então essa é a plataforma
00:07:36
é muito orientado,
00:07:37
gestão da mudança,
00:07:38
mas ainda é um e MMS e assim
00:07:41
Em um LMS você tem que colocar o conteúdo.
00:07:43
Era preciso descrevê-lo,
00:07:45
É preciso criar metas.
00:07:47
Vamos ter que criar quizzes,
00:07:48
Portanto, todas as ações
00:07:49
que ainda são suficientes,
00:07:51
que pode ser bastante pesado para trazer
00:07:53
e isso leva muito tempo.
00:07:56
Há também a noção de como melhorar
00:07:58
Em última análise, este processamento.
00:08:00
Destes 3000 vídeos são
00:08:02
atualmente na plataforma
00:08:03
de E 3C 5 em francês.
00:08:05
E em inglês,
00:08:06
por isso, ajude-nos a criar e
00:08:08
Carregar vários cursos
00:08:10
por mês porque fazemos
00:08:12
novos cursos na plataforma,
00:08:14
Mas criamos cursos específicos para
00:08:17
para os nossos clientes em projetos dedicados.
00:08:20
Então, de repente, há uma necessidade
00:08:22
personalização,
00:08:24
Então, muita criação
00:08:27
e imaginar essas criações.
00:08:29
E poder, no final do dia,
00:08:33
trazer as pessoas e.
00:08:36
E envolver os colaboradores
00:08:38
de uma empresa.
00:08:39
Bem, há muita comunicação,
00:08:42
Assim, esta comunicação,
00:08:43
Está no começo.
00:08:45
Mostre o benefício antes do treinamento
00:08:47
ao nível das pessoas colocadas
00:08:50
E-mails que serão diferentes
00:08:52
de acordo com as personas assim de acordo com o
00:08:53
o perfil que sou gerente,
00:08:55
Eu sou um gerente de projeto,
00:08:56
Eu sou um vendedor, então nós
00:08:59
projeta e escreve muito.
00:09:02
Estou colocando a diferença.
00:09:04
Por mês para realmente corresponder
00:09:07
a expectativa de cada utilizador
00:09:10
e de todos os futuros alunos
00:09:14
e os trabalhadores das empresas.
00:09:17
Então, tudo isso gera muito trabalho,
00:09:20
é dizer: Bem, como chegamos a
00:09:23
Simplifique este trabalho usando
00:09:26
Estas ferramentas de inteligência artificial e em.
00:09:29
Ao usá-los e usá-los
00:09:32
oferecendo aos nossos clientes.
00:09:34
Um exemplo,
00:09:35
Esta é uma discussão que eu tive
00:09:37
Esta manhã com um gerente de projeto,
00:09:39
um design de corrida.
00:09:40
Foi cerca de um dia,
00:09:42
Então
00:09:43
Com estas novas ferramentas geradoras,
00:09:45
Então, há basicamente gato GT e depois
00:09:47
Meio dia para a parte gráfica.
00:09:52
Um. Acabamos por ter, pelo menos,
00:09:57
Melhor de um tempo para fazer tiros.
00:10:00
Encontramo-nos em vez de termos
00:10:02
um dia de design,
00:10:04
de um curso em relação ao conteúdo
00:10:05
em meia hora, em meia hora,
00:10:07
criamos o conteúdo,
00:10:10
Então, o que torna possível melhorar
00:10:12
realmente a noção de desempenho.
00:10:15
Ah eu vejo que está travando um pouco
00:10:17
Então vou cortar meu vídeo.
00:10:18
Talvez seja um golpe.
00:10:22
Diagrama do que isso,
00:10:22
Está batendo e talvez acene um pouco.
00:10:25
um pouco menos, cortando o vídeo.
00:10:35
Ah, então vamos ao nosso primeiro,
00:10:39
O nosso primeiro emprego foi para nós.
00:10:43
De poder no final,
00:10:45
simplificar a utilização e, em seguida, o
00:10:48
descrições dos nossos vídeos, como digo,
00:10:51
Temos 3000 vídeos e na nossa plataforma
00:10:54
Foi definido um campo para poder
00:10:57
descrever o conteúdo de cada vídeo,
00:10:59
portanto, de cada tutorial ou cada caso de uso.
00:11:03
E percebemos muito, muito rapidamente
00:11:06
que era extremamente demorado.
00:11:08
Que no final, colocamos 2 M?
00:11:10
Vídeos de Do It All
00:11:12
o trabalho de títulos,
00:11:13
Já era uma grande carga,
00:11:16
Então, nós claramente desistimos do fato de que
00:11:19
Trabalhe a noção de descrição.
00:11:22
De cada conteúdo de um curso de formação.
00:11:28
Então desistimos e o fato de que nós
00:11:31
Trabalhar com generativos
00:11:33
Então, com o gpt de bate-papo, nós olhamos para
00:11:36
Como integrar em última instância
00:11:38
GT chat nas nossas ferramentas para
00:11:41
em última análise, facilitar a criação
00:11:45
de conteúdos e tutoriais.
00:11:48
Então, o mais simples,
00:11:49
Talvez eu esteja mostrando o quê.
00:11:51
O mais fácil,
00:11:52
Não é o mais fácil do que demonstrações,
00:11:54
Mas às vezes é sempre surpreendente,
00:11:58
Então aqui estou eu na nossa plataforma.
00:12:04
E em nossa plataforma estará em um tutorial,
00:12:09
Portanto, temos tudo e possibilidades para
00:12:11
recursos, da taxa de casos presenciais,
00:12:13
para marcar e, portanto, dados
00:12:17
coisas muito clássicas sobre.
00:12:19
Numa plataforma de formação.
00:12:22
E assim foi poder descrever
00:12:23
No final do dia,
00:12:24
Era onde costumávamos fazer
00:12:26
uma descrição desse conteúdo,
00:12:28
Então, para poder fazer o
00:12:29
descrição deste conteúdo, Ben,
00:12:30
As pessoas que projetam
00:12:32
fornecer a outra equipa o
00:12:34
em vez do conteúdo da formação.
00:12:37
Então, para refazer a descrição,
00:12:38
Bem, você tem que reler e ouvir o vídeo novamente
00:12:41
para ser capaz de encontrar o tópico certo.
00:12:44
Por isso, integrámo-nos no final
00:12:46
o campo GPT,
00:12:48
então o GPT parte 4 em.
00:12:53
Abra eu diretamente na plataforma para
00:12:58
Ser capaz de construir e gerar e-mails.
00:13:02
A parte descritiva,
00:13:03
Estamos a trabalhar no conceito de
00:13:06
do plano de estudos, a noção de
00:13:08
Criação de quizzes porque isso também,
00:13:10
É algo que é,
00:13:10
o que é bastante pesado.
00:13:12
Então, tudo isso aparece à medida que avançamos.
00:13:15
medição na nossa plataforma.
00:13:18
Por conseguinte,
00:13:19
Então agora eu vou gerar hein,
00:13:20
É sempre ao vivo tão hey presto.
00:13:23
Eu tenho um ambiente assim
00:13:25
Eu posso gerar diretamente e em
00:13:27
No final, adicionámos um
00:13:29
link de contexto porque um
00:13:31
formação ou conteúdo pode ser
00:13:34
disseminados em relação a um contexto.
00:13:36
Assim, adicionamos um campo que
00:13:38
Permite um pouco mais de personalização
00:13:40
Processamento e geração
00:13:42
desta descrição.
00:13:43
Então eu tenho o meu pequeno contexto que
00:13:45
isso é feito é o Microsoft 365.
00:13:48
Permitam-me que explique que se trata de um
00:13:51
e não para uso pessoal.
00:13:54
E como nossa plataforma
00:13:55
é visível na Internet,
00:13:56
O que eu quero ainda é
00:13:59
que o sumário inclui o do assim.
00:14:02
Diretamente na plataforma
00:14:04
para, em última análise, melhorar a nossa
00:14:06
Visibilidade nos motores de busca.
00:14:08
Então, quando são plataformas
00:14:09
ideias para os clientes,
00:14:10
não precisamos gerar SEO.
00:14:14
E aí estou eu a gerá-lo.
00:14:22
E então ele gerou um texto para mim que
00:14:24
Eu posso mudá-lo porque eu
00:14:27
não o considera necessariamente relevante.
00:14:29
E para gerar esse texto no final do dia,
00:14:31
Baseia-se numa série de
00:14:33
que o Tribunal considerou relevante,
00:14:35
o título, então lá o título do tutorial é
00:14:39
Power BI móvel, então é uma coisa,
00:14:42
a noção de tags que estão em nosso
00:14:45
por isso concebemos esta
00:14:47
formação de nível avançado
00:14:49
então isso não é para iniciantes,
00:14:51
traz a noção de Power BI e
00:14:54
Trata-se da noção de análise.
00:14:56
Por isso, esta iniciativa sobre este tema,
00:14:59
Então, em última análise, vai levar estes
00:15:01
elementos diferentes e vai demorar
00:15:04
também todo o conteúdo do vídeo.
00:15:07
Cada um dos nossos vídeos é processado e
00:15:12
são indexados através da geração de uma transcrição,
00:15:15
ou seja, um formato de texto
00:15:17
do nosso vídeo.
00:15:19
Assim, neste formato de texto,
00:15:20
Então vamos explorá-lo,
00:15:22
vamos lê-lo por chat GPT
00:15:25
então já retrabalhá-lo porque
00:15:26
que às vezes transcrições
00:15:28
não são 100% muito limpos e
00:15:31
Então nós vamos lidar com isso,
00:15:32
Vamos lê-lo e ir
00:15:35
Então eu surtei 3 e bati palmas.
00:15:39
Eles são usados na plataforma
00:15:41
vai ser capaz de gerar isso para nós.
00:15:43
Descrição da formação.
00:15:46
Por conseguinte,
00:15:46
O que, obviamente, simplifica o
00:15:48
trabalho onde colocamos 1/4
00:15:50
tempo para poder reproduzir o vídeo,
00:15:52
Escreva, pense nesta descrição,
00:15:54
Então eu faço isso em segundos
00:15:56
E eu valido e é gerado
00:15:58
E posso passar para outra,
00:16:00
outro vídeo ou dizer finalmente
00:16:03
O que eu quero mudar uma parte
00:16:05
de parte deste texto.
00:16:07
Então isso é realmente para simplificar
00:16:09
a parte do gestor
00:16:11
Então, como eu disse,
00:16:13
o conceito de facilitar a
00:16:15
Criação de e-mail facilitar?
00:16:18
Criar um curso
00:16:21
com o seu conteúdo.
00:16:22
Coloco o meu conteúdo,
00:16:23
Vou gerar o
00:16:25
Descrição e Objetivos e o
00:16:26
Plano de Aula de Formação
00:16:29
diretamente na plataforma,
00:16:30
porque estas são tarefas que não são
00:16:33
sempre o que pode ser bastante desagradável.
00:16:37
Então é nisso que criamos
00:16:40
a parte da plataforma.
00:16:43
Então, se eu for rápido demais hein,
00:16:44
Não hesite,
00:16:46
Você tem que levantar a mão.
00:16:48
Então é esta geração e.
00:16:51
Para nós, em termos de volume,
00:16:54
Isso representa uma economia de tempo de 700 a 50 horas.
00:16:58
Por conseguinte,
00:16:58
o que é muito, muito importante,
00:17:00
Então aqui nós fazemos isso por vídeo,
00:17:02
por vídeo,
00:17:02
porque nos permite
00:17:05
ver e julgar o
00:17:08
relevância do que geramos.
00:17:10
Eu sei, eu acho que você está
00:17:12
muitos a ter tido a curiosidade
00:17:14
para usar loja gpt e o que nós
00:17:16
Ligue para um prompt e o
00:17:18
permitirá no final do
00:17:20
conta a gerar para encontrar o
00:17:22
boa fórmula e, portanto, tudo igual.
00:17:24
Um trabalho que faz parte do
00:17:26
preparação de dados,
00:17:27
modelização de dados,
00:17:29
E depois saber qual é o certo
00:17:32
ponto relevante para ser capaz de gerar
00:17:34
Um ambiente que é esse
00:17:37
interessante para os usuários.
00:17:39
Quem é o gancho certo
00:17:41
Para essa visibilidade?
00:17:46
Outro trabalho, então,
00:17:47
Esse tem sido o trabalho árduo que temos tido
00:17:50
feito com a Universidade de Lille.
00:17:53
Com o arcade, era a noção de
00:17:55
previsão, porque gerando
00:17:57
do conteúdo é uma coisa,
00:17:58
Mas o que é interessante,
00:17:59
Trata-se também de prever
00:18:01
No final, o.
00:18:03
Para prever o conteúdo.
00:18:06
E assim houve um muito, muito
00:18:08
muito trabalho que foi feito por
00:18:10
Mounir para tentar descobrir.
00:18:14
Tenha uma previsão de conteúdo
00:18:15
isso vai ser feito ao nível de
00:18:17
por utilizador ou por relatório
00:18:18
grupos de utilizadores.
00:18:20
Você vai a um site de comércio eletrônico
00:18:22
por exemplo, no site da Amazon
00:18:24
e Bem, ele vai oferecer-lhe
00:18:26
produtos que irão destacar
00:18:28
Porque vai prever que você vai
00:18:29
Vá se interessar por este produto.
00:18:31
Você está assistindo Netflix,
00:18:33
Isso você pode ter.
00:18:36
Visualizado de acordo com o perfil da sua conta,
00:18:39
O conteúdo vai ser diferente e colocado em prática.
00:18:40
e destacando esse conteúdo diferente.
00:18:42
Bem, todos estes são tratamentos por
00:18:44
em comparação com diferentes tipos de algoritmos.
00:18:47
E no final do dia,
00:18:48
Estes algoritmos terão 2 abordagens.
00:18:51
A abordagem em que se baseia.
00:18:54
O conteúdo,
00:18:55
Conteúdo interessado desse tipo
00:18:57
de pessoas.
00:18:58
Então eu vou oferecer para essas pessoas.
00:19:00
E depois a 2ª abordagem,
00:19:02
que é ser capaz de tentar,
00:19:04
identificar as pessoas que são.
00:19:08
Muito próximo e ter um comportamento
00:19:10
e que temos interesse em
00:19:13
semelhante em termos de conteúdo.
00:19:15
Então, nós,
00:19:16
Confiamos nos dados porque
00:19:18
depois, com o GP, não podemos ir;
00:19:20
Pesquisa de dados pessoais
00:19:21
em cada utilizador, mas temos
00:19:23
dependerá, em última análise, de
00:19:25
Estes 2 modelos para poder acabar
00:19:27
propor o melhor,
00:19:28
o melhor conteúdo.
00:19:30
E ser o mais preditivo possível.
00:19:33
Então, obviamente,
00:19:34
Quanto mais pessoas usarem a plataforma,
00:19:36
ir para determinadas páginas ou ir para ver
00:19:38
mais algum registro de conteúdo,
00:19:40
mais enriquecido esta nossa plataforma
00:19:43
e a nossa previsão.
00:19:46
Então, tudo isso,
00:19:48
Foi escrito de uma forma que
00:19:51
Bastante transparente no nosso.
00:19:54
Na nossa plataforma,
00:19:55
Então, se você vir a solução, então
00:19:58
no Deep 365, então eu vou
00:20:00
Vá mais fácil e direto
00:20:02
Assim você verá.
00:20:15
Agora estou na plataforma e
00:20:17
Estou em um modo não conectado, então
00:20:19
A plataforma não tem o suficiente quem eu sou
00:20:22
Por isso, criámos um botão que é o
00:20:24
o mais popular no final,
00:20:26
Estamos a tentar gerar uma recomendação
00:20:28
em algo completamente
00:20:31
anônimos, então eles são apenas
00:20:33
em todos os utilizadores.
00:20:34
Quais são os conteúdos que
00:20:36
Interessou-os?
00:20:37
E por isso vamos apresentá-los,
00:20:40
Por isso, são mais populares
00:20:42
Porque é um reflexo, mas não é
00:20:44
necessariamente o maior número de conteúdos.
00:20:47
É realmente,
00:20:47
estamos nas noções de previsão,
00:20:50
Podemos ver esse conteúdo que é muito, muito
00:20:52
visto porque é o do Excel,
00:20:54
Há muitas pessoas que
00:20:55
venha aprender sobre isso,
00:20:57
mas de um ponto de vista preditivo,
00:20:59
Sabemos que há conteúdo
00:21:01
que ainda o são.
00:21:02
Não tanto quanto isso,
00:21:04
mas isso vai criar um interesse e assim nós
00:21:07
cria esse interesse e nós analisamos esse interesse.
00:21:10
É gerado em relação ao
00:21:13
O comportamento de cada utilizador.
00:21:15
Então, nós realmente entramos na noção
00:21:17
preditiva que corresponde ao
00:21:19
não necessariamente às minhas expectativas.
00:21:23
Por outro lado, quando vou fazer login.
00:21:36
Então, se eu for para a minha página
00:21:37
Bem-vindo, conexão?
00:21:46
Então, aqui estamos entrando em um
00:21:48
onde é recomendado.
00:21:50
Então, para mim, a plataforma
00:21:53
recomenda verificar estes conteúdos
00:21:55
Porque as pessoas que têm são suficientes
00:21:58
perto do meu perfil vai ver estes
00:22:01
conteúdo e, por conseguinte, criar um interesse,
00:22:04
Portanto, está ao nível de
00:22:06
nível de curso ou tutorial,
00:22:08
Então, neste momento, estou falando muito sobre
00:22:11
A nossa solução DILIP que me aconselha
00:22:13
para conferir o conteúdo do vídeo em
00:22:15
a nossa própria solução.
00:22:18
Então esse é o primeiro nível
00:22:20
de preditiva e preditiva,
00:22:23
Vamos integrá-lo pouco a pouco
00:22:26
em diferentes elementos.
00:22:30
Quando vejo um vídeo,
00:22:32
Então lá eu vou ver este vídeo.
00:22:40
Então isso é sem,
00:22:42
sem o Power BI no final do dia,
00:22:45
Ele vai me sugerir outros conteúdos
00:22:49
vídeos que estão ao redor do Power
00:22:51
bi ou não em torno do Power BI e
00:22:54
que me vão interessar,
00:22:57
Eu não preciso tentar isso
00:22:58
para buscar outro conteúdo.
00:22:59
Estou ciente desses conteúdos que são oferecidos.
00:23:03
E também, vamos ver alguns outros
00:23:06
tópicos que podem ser mais amplos.
00:23:09
Podem interessar-me porque o
00:23:11
os utilizadores comportaram-se de forma a
00:23:14
o que nos faz prever isso.
00:23:17
Sim, então toda essa previsão o
00:23:19
feito na plataforma, obviamente
00:23:20
que é princesa divisível 5, mas
00:23:22
Também o fazemos diretamente
00:23:25
em plataformas dedicadas para.
00:23:27
Para os nossos clientes.
00:23:28
O que, em última análise, torna possível
00:23:30
Reforçar a noção de compromisso
00:23:32
e depois melhorar no final do
00:23:34
Tem interesse de 3000 vídeos.
00:23:36
Bem, por onde começar?
00:23:37
E bem,
00:23:38
Vou com ele.
00:23:39
Em última análise, o usuário em
00:23:41
que sobre o que vai começar.
00:23:44
E finalmente misturando o
00:23:47
recomendação e a ligação à generativa em,
00:23:50
Vamos criar conteúdo
00:23:52
de cursos completos que serão
00:23:56
dedicado a um perfil definido.
00:23:59
Porque eu sou Laurent Maurer
00:24:00
e ter num curso que
00:24:02
Diga-me exatamente quais são os elementos
00:24:04
Excel que me interessa e
00:24:06
para gerar este curso para
00:24:10
realmente trazer essa noção de
00:24:13
aconselhamento ao nível deste conteúdo.
00:24:20
Então isso é realmente ao nível
00:24:23
ao nível do utilizador.
00:24:25
E por isso reforce desta forma.
00:24:29
Sem adesão, ligado.
00:24:31
No primeiro elemento,
00:24:33
Havia a noção de conselheiro,
00:24:36
Dissemos a nós mesmos depois que tínhamos que ir novamente
00:24:39
mais adiante nesta parte do
00:24:42
conselheiros, e assim trabalhamos
00:24:45
uma ferramenta chamada Deep I Tutor.
00:24:48
Quem vai?
00:24:51
Apoio e identificação
00:24:53
Interesses para os utilizadores
00:24:55
e aconselhá-los sobre a
00:24:58
Por isso, temos de tomar uma decisão para chegar cada vez mais
00:25:00
Mais sobre personalização.
00:25:02
No interesse do utilizador
00:25:04
Por isso, foi criado um
00:25:07
um pouco menos de um mês.
00:25:09
Ainda há alguns erros de digitação,
00:25:12
mas muito menos porque
00:25:14
O sistema tem de aprender.
00:25:17
Conseguir sair do melhor
00:25:19
resultados e, por conseguinte, baseia-se em
00:25:21
sobre 2 tecnologias de IA aberta
00:25:22
que são GPT 35 e GPT 4,
00:25:25
então este chat GPT é uma interface do.
00:25:29
Desse modelo?
00:25:32
Então aqui estão 2 exemplos,
00:25:34
O que estamos tentando colocar
00:25:36
no lugar porque o nosso.
00:25:39
O nosso objetivo,
00:25:40
é importar essas ferramentas,
00:25:41
ou uma necessidade que esteja na
00:25:43
mundo da informação.
00:25:45
Então eu estou procurando um problema
00:25:47
Quero responder a uma pergunta sobre
00:25:49
problema de utilização ou um
00:25:51
recurso que eu não entendo.
00:25:53
Vou ter a explicação
00:25:56
deste recurso.
00:25:57
E eu vou ter uma resposta em um
00:26:00
Vídeo que lhe interessará
00:26:03
eu ou outra abordagem que é bem, lá está,
00:26:06
Estou um pouco perdido,
00:26:08
Eu preciso aprender sobre o assunto.
00:26:11
Bem, eu vou ser capaz de
00:26:12
Faça a pergunta para,
00:26:13
Gostaria de aprender sobre tal e tal
00:26:15
e vai oferecer o curso sobre
00:26:19
mais relevante para o meu
00:26:21
perfil e o que há no nosso.
00:26:25
Na nossa plataforma.
00:26:26
Portanto, antes de fazer uma demonstração,
00:26:29
Deixe-me explicar um pouco
00:26:31
como trabalhámos nisso.
00:26:34
A primeira coisa?
00:26:36
São os dados,
00:26:37
inteligência artificial são dadas,
00:26:39
ela
00:26:39
é inútil porque
00:26:42
aprende com os dados,
00:26:44
Então, nosso objetivo era
00:26:46
em última análise, ser capaz de processar os dados.
00:26:50
Dos quais a fonte dos dados que é
00:26:52
na nossa plataforma, por isso não
00:26:54
para ter a certeza da
00:26:56
Resposta que é dada para isso,
00:26:58
Vamos pegar todos os elementos que
00:27:00
estão na plataforma de áudio,
00:27:02
vídeos, texto, cursos,
00:27:04
entradas de blogue,
00:27:06
Todos os vídeos do
00:27:07
documentos que podem ser analisados,
00:27:10
que são colocados na nossa plataforma.
00:27:14
Então nós vamos pegar tudo isso
00:27:16
elementos e vamos reprocessá-los.
00:27:19
O l'i precisa que as coisas sejam
00:27:22
de uma certa forma e estar limpo,
00:27:24
Então vamos fazer uma limpeza
00:27:26
para que todos esses dados,
00:27:28
que estão dispersos por todos,
00:27:29
tornar-se limpo e, como resultado,
00:27:31
pode ser processado, para que haja um
00:27:33
Grande limpeza sobre tudo
00:27:34
Sobre transcrições, hein?
00:27:35
Transcrições ou transcrições
00:27:37
webinars que são muito ao vivo.
00:27:39
Um
00:27:39
Vamos fazer este tratamento para
00:27:42
Faça tudo acontecer
00:27:43
o mais limpo possível.
00:27:45
O. A 2ª coisa é essa.
00:27:49
Inteligência artificial,
00:27:50
é de, é software,
00:27:52
é ciência da computação e assim por diante
00:27:55
não reconhece o texto.
00:27:57
Então vamos ter que transformar tudo
00:27:59
linguagem que não é importante.
00:28:01
Qual o idioma dos dados
00:28:03
para que a inteligência
00:28:05
inteligência artificial
00:28:07
Uma combinação de elementos?
00:28:09
Portanto, há muito para ser capaz de
00:28:12
trazer essa relevância.
00:28:14
Então, uma vez que tenhamos feito
00:28:15
esta limpeza de dados,
00:28:16
Vai haver todo um tratamento que
00:28:18
vai transformar todos esses dados.
00:28:20
Textos linguísticos em formato
00:28:23
puramente digital,
00:28:24
e depois transformá-los em associações
00:28:26
e, como resultado, trazer um
00:28:28
possível resposta e alimentação
00:28:30
um modelo que é bastante
00:28:32
ao nível da IA aberta.
00:28:34
Então, este tratamento,
00:28:35
Fazemo-lo em Dans Penya.
00:28:38
Para modelar tudo isso.
00:28:40
Todos estes dados,
00:28:41
e então pedimos à OPEN ia para poder fazê-lo.
00:28:46
Tratá-los com eu pedisse
00:28:48
35 Eu peguei 4, então há um
00:28:51
que é muito forte no resumo,
00:28:53
outro partido que saiu
00:28:54
em análises num determinado momento
00:28:57
terminará em GPT em GPT 4.
00:28:59
O que obviamente vai ser feito por todos
00:29:01
Esta investigação,
00:29:02
Então, em relação a essa transformação
00:29:05
que fizemos e, como resultado, geramos
00:29:08
O nosso tutor com uma resposta
00:29:10
isso seja tão claro quanto possível,
00:29:12
Então eu vou te mostrar pulo,
00:29:16
nossa.
00:29:20
Nosso dilip é um tutor, portanto,
00:29:22
Encontre-o no nosso menu
00:29:24
na plataforma, então lui.com você
00:29:26
Encontre em dilip em Utor no topo,
00:29:29
Não é muito recente, hein, e muito pouco
00:29:32
de pessoas que ainda estão nele,
00:29:34
Para além dos clientes-piloto,
00:29:36
utilizadores piloto e.
00:29:40
E assim, a partir daí, nós
00:29:43
será capaz de descobrir que é isso.
00:29:46
Eu, como dizia o ditado, estou procurando.
00:29:50
Treinando para dia? E depois?
00:29:57
Sobre a integração de dados.
00:30:08
Então, como resultado, é preciso todas as
00:30:11
modelagem de. informação.
00:30:12
E ele vai me responder, o que são,
00:30:15
Qual é a formação certa para si?
00:30:18
para minha expectativa, então aqui estamos
00:30:20
obviamente em Assistência profunda,
00:30:21
nossa plataforma onde há conteúdo da Microsoft,
00:30:24
mas um cliente que coloca tudo o seu
00:30:27
conteúdo na plataforma será capaz de
00:30:30
modelo de fim de dia toda esta parte,
00:30:33
Toda essa informação e de repente
00:30:37
poder ter diferentes tipos de.
00:30:40
da formação que será oferecida.
00:30:44
Como modelamos todos os nossos dados,
00:30:47
Então todos os vídeos hein,
00:30:48
Os vídeos, eu estava explicando,
00:30:49
são transformados em transcrição,
00:30:51
Portanto, crie uma base de conhecimento
00:30:54
que são muito importantes. Nós, eu.
00:30:58
Ah, bem, eu quero um bom clássico, fazer um.
00:31:04
Um resumo no Word.
00:31:11
Ele não vai me dar a aula
00:31:14
o que corresponde à minha expectativa e
00:31:16
Para o meu perfil ele vai levar a resposta.
00:31:19
Como colocar em última instância
00:31:22
um documento do Word, para ter um
00:31:25
Explicação textual que lhe permite
00:31:28
incorporar um documento do Word e
00:31:30
Forneça conteúdo relacionado.
00:31:33
Sobre isso e como
00:31:36
fazer um resumo em a,
00:31:38
num conteúdo e num vídeo?
00:31:42
Então, o que obviamente nos permite
00:31:46
enriquecer e contribuir para este Conselho,
00:31:49
Então, aqui, por enquanto,
00:31:50
Você pode acessá-lo em um
00:31:53
totalmente gratuito e completo
00:31:55
Vamos integrar esta mecânica,
00:31:58
título em todos os cursos para poder
00:32:00
Ajuste a potência no final
00:32:02
Ter uma troca direta com o I
00:32:04
a em relação a um curso específico
00:32:06
E uma espera e sempre no final
00:32:09
apresentar propostas.
00:32:12
Sobre o conteúdo futuro que nós
00:32:16
podemos trazer e e
00:32:18
para enriquecer à medida que avança
00:32:21
e nesta gravação.
00:32:22
Então nós temos o registro que é
00:32:24
cada vez mais sobre os utilizadores,
00:32:25
Então agora você vai ver a cada 15 dias,
00:32:29
Há pequenas coisas nas notícias
00:32:31
que aparecem.
00:32:33
E depois toda esta gravação
00:32:35
ao nível do. Do gerente.
00:32:38
Para torná-lo muito mais
00:32:41
fácil de ir e colocar conteúdo,
00:32:43
para olhar para as estatísticas,
00:32:44
para dizer Bem, lá está,
00:32:45
Eu tenho este tópico de formação que eu
00:32:49
Deve endereçar gera menos de um
00:32:51
curso e o que eu preciso colocar
00:32:55
formação. De poder também.
00:32:58
Então, isso,
00:33:00
Vai aparecer só para dizer
00:33:02
Bem, eu tenho muito conteúdo,
00:33:04
O que me falta em termos de conteúdo?
00:33:05
de ou como formação em relação a
00:33:07
em termos de expectativas e expectativas.
00:33:09
perfis para poder construir o
00:33:10
quem vai faltar ou quem
00:33:13
estará mais interessado neles.
00:33:15
Utilizadores?
00:33:17
Então, então, eu vou deixar você lá,
00:33:19
fala.
00:33:20
Para quem tem dúvidas.
00:33:27
Não, não há muitas perguntas.
00:33:28
Eu estava super claro no meu caminho o que é,
00:33:31
o que é muito interessante,
00:33:32
é que tudo é acessível,
00:33:34
Para que você possa testar, medir, fazer,
00:33:37
Fazemos feedback porque, obviamente,
00:33:40
Aprendemos e percebemos
00:33:41
do que às vezes na modelagem
00:33:43
Bem, não vimos isso.
00:33:45
Temos de melhorar esta modelização
00:33:48
Esse não é o tratamento que vamos aprender.
00:33:51
Vamos levar um monte de coisas e
00:33:54
também em termos de expectativas.
00:33:57
Enquanto vos falava no debate,
00:33:58
Temos estado a trabalhar no
00:34:00
lógica de formação,
00:34:01
Então, coisas que você vai fazer em breve
00:34:04
aparecem nas nossas ferramentas,
00:34:06
nas nossas ofertas.
00:34:07
Sabemos que também aqui,
00:34:09
sobre a logística da formação,
00:34:10
É algo que se torna
00:34:12
complexo o suficiente para organizar,
00:34:14
gerenciar salas,
00:34:16
recursos ao nível do formador,
00:34:18
e assim por diante.
00:34:18
Por isso, desenvolvemos a nossa ferramenta
00:34:21
quem faz esses algoritmos e nós
00:34:23
Aos poucos, o gato vai se integrando.
00:34:29
Portanto, há perguntas sobre
00:34:31
o conceito de compartimentação,
00:34:33
Veja, é um grande tópico
00:34:34
Agora mesmo que estamos vendo, hein,
00:34:36
O que fazemos com os meus dados?
00:34:40
E o TGPT, o que fazemos a respeito?
00:34:43
Porque nós dizemos Bem, aí está,
00:34:44
Há dados que vão pertencer
00:34:46
para os nossos clientes, por isso, obviamente, não temos de o fazer
00:34:48
são acessíveis ao exterior,
00:34:50
por isso, estamos a trabalhar com a Microsoft para
00:34:54
para poder compartimentar no final
00:34:57
na solução Azure Open AI que
00:35:00
Permite restringir no final do dia
00:35:03
do que todos os dados de um cliente
00:35:05
e os nossos clientes não podem.
00:35:07
Saia do ambiente e, de repente,
00:35:09
ser usado por outros usuários GPT.
00:35:14
Outros? Há outras questões.
00:35:24
Não? Bem, é muito
00:35:26
Então, volto a dizer:
00:35:27
Você realmente tem que tentar.
00:35:30
Se você quiser, você tem uma necessidade
00:35:32
ao nível da plataforma de
00:35:35
ser capaz de testar a parte fixa,
00:35:37
para dizer Uau, eu tenho um monte de tutoriais,
00:35:39
Como faço para fazer todas essas descrições?
00:35:40
Tenho muito treino e isso é
00:35:43
pesado e, como resultado, temos dificuldade em gerir.
00:35:46
Poderemos apresentá-lo,
00:35:48
dar-lhe uma demonstração do nosso
00:35:51
para estes diferentes usos.
00:35:53
E é isso a cada 15 dias,
00:35:55
Temos evoluções sobre isso
00:35:58
processamento de informações e
00:36:00
Recursos que aparecerão
00:36:02
com um ritmo bastante elevado.
00:36:05
Porque todas as ferramentas são.
00:36:08
Ok, lá e nós somos todo o trabalho que continua
00:36:09
tem sido feito há 3 anos,
00:36:11
Temos de fazer com que se encaixe.
00:36:21
Então, para lhe dar um
00:36:23
estimativa de preço, em seguida, o,
00:36:24
Isso é que foi um grande tópico,
00:36:27
Isso, a tensão pode dizer, mas o que é?
00:36:30
O que isso gera em termos de?
00:36:33
Ao nível dos recursos
00:36:35
Portanto, existem alguns elementos que
00:36:38
estão totalmente integrados no
00:36:40
a nossa plataforma que fazem parte da
00:36:42
da nossa plataforma,
00:36:44
por exemplo, a recomendação.
00:36:46
Tudo o que evoluímos
00:36:48
sobre a recomendação,
00:36:48
É algo que é completamente
00:36:51
integrado na nossa plataforma.
00:36:53
E a parte assim o i um tutor
00:36:59
Então, tudo o que está na parte da frente.
00:37:02
Esse é um suplemento que é
00:37:04
Vinculado vs. Assinatura
00:37:06
acesso à nossa plataforma,
00:37:08
Portanto, não é um custo extra que é enorme.
00:37:11
Há um custo porque por trás disso
00:37:14
Há trabalho de modelação e
00:37:16
para facilitar ao máximo
00:37:18
desempenho possível e, como resultado,
00:37:21
Um nível de personalização
00:37:22
É um pacote e depois não temos de o fazer
00:37:25
Conceito de custo por utilização
00:37:27
Porque está ficando um incômodo
00:37:28
Mas percebemos que
00:37:30
começa a receber pedidos de
00:37:32
clientes que dizem, mas é uma ferramenta
00:37:34
para prestar serviço ao cliente porque
00:37:36
que se eu colocar todo o meu conteúdo,
00:37:38
todos os tutoriais,
00:37:39
Documentos PDF.
00:37:40
Mas os usuários poderão
00:37:42
fazer perguntas,
00:37:43
Responda diretamente
00:37:44
sobre a utilização da minha aplicação,
00:37:46
sem necessariamente ser treinado.
00:37:48
Portanto, a resposta é sim.
00:37:51
Portanto, os campos de possibilidade
00:37:53
são muito importantes.
00:37:58
Ah, mas Laurence, vamos voltar a
00:38:01
Para mais informações, consultar:
00:38:04
de acordo com o seu. Lá, o tamanho de
00:38:06
o seu negócio e as suas expectativas.
00:38:12
Ué? Entraremos em contacto consigo
00:38:16
sobre vários seminários sobre o assunto.
00:38:18
Nós realmente temos um monte de
00:38:19
coisas no nosso *** MAP.
00:38:20
E só para lhe mostrar
00:38:22
Evoluções e artigos
00:38:25
Muito regular o suficiente para o meu.
00:38:27
Comprima este grande desafio porque
00:38:29
que é um desafio para todos,
00:38:32
Como integrar a inteligência
00:38:33
inteligência artificial numa solução e
00:38:36
como é que entra em utilização em benefício do
00:38:38
usuários que são administradores
00:38:40
ou se são utilizadores
00:38:42
conteúdo e formação.
00:38:45
Por último, quero agradecer-vos.
00:38:49
E estamos todos ao seu dispor
00:38:52
E espero poder vê-lo em breve
00:38:56
e receba o seu feedback sobre a nossa IA de tutor.
00:39:00
Muito obrigado e estamos ansiosos para vê-lo novamente.

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