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

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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.

00:10:35

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.

00:11:22

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,

00:11:58

donc là je suis sur notre plateforme.

00:12:04

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,

00:12:24

c'est à cet endroit là qu'on faisait

00:12:26

la description de de ces contenus,

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donc pour pouvoir faire la

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description de ce contenu, Ben,

00:12:30

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

00:12:41

pour pouvoir trouver le le bon sujet.

00:12:44

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,

00:13:10

c'est quelque chose qui est,

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qui est assez assez lourd.

00:13:12

Donc tout ça apparaît au fur et à

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mesure sur notre sur notre plateforme.

00:13:18

Donc,

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donc là je vais je générer hein,

00:13:20

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.

00:15:07

Chacune de nos vidéos sont traitées et

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sont indexés en génère un transcript,

00:15:15

c'est-à-dire une un format texte

00:15:17

de notre vidéo.

00:15:19

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.

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

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

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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