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... notre expertise sectorielle d'excellence
Ce que l'on fait
Mettre en branle tout ce qu'il faut pour réussir
Catalyser votre
entreprise avec l’IA
Pour exceller, être un expert n’est pas suffisant - il faut exceller dans de nombreux domaines.
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Créer de la valeur
Explorons ensemble comment l'IA peut non seulement répondre à vos défis d’aujourd’hui, mais aussi libérer le potentiel créatif et stratégique de votre entreprise. Transformons ensemble vos idées en solutions concrètes.
Explorer votre potentiel d'innovation
Nous explorons ensemble les opportunité et projets porteurs où l’IA peut faire la différence. Cette démarche collaborative est conçue pour définir clairement comment vous pouvez rapidement et sûrement tirer parti de l'IA pour transformer votre entreprise.
Concrétiser par des Preuves de Concept et Applications IA
Ensemble, nous concevons et réalisons des projets pilotes pour tester l'efficacité de l'IA dans votre environnement spécifique, vous permettant de voir les bénéfices réels avant un déploiement plus large.
Sélectionner les meilleurs outils
Nous vous accompagnons dans le choix d'outils intelligents, comme des solutions collaboratives enrichies par l'IA et d'autres technologies avancées. Transformons ensemble votre environnement de travail en un espace où la technologie amplifie la collaboration et accélère la réalisation de vos projets.
Optimiser les données
Créons ensemble des pipelines de données robustes et des transformations pour alimenter votre IA avec des données de haute qualité, assurant ainsi des performances optimales.
Opérationaliser
Intégrez des modèles d'IA dans vos opérations quotidiennes. Nous utilisons des pratiques de pointe en MLOps pour assurer une maintenance et une optimisation continues, vous gardant à la pointe de la technologie.
Mesurer la qualité
Établissons des méthodes précises pour évaluer et maintenir la performance de vos solutions IA, tant hors ligne qu'en ligne, garantissant des résultats fiables et efficaces.
Décoder le langage de l'IA
Comprendre les termes et concepts
L'Intelligence Artificielle (IA) est un système informatique capable d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps. Contrairement aux idées reçues, l'IA n'est pas un robot physique, mais plutôt un ensemble de technologies présentes dans le cloud, travaillant constamment autour de nous. Elle excelle dans l'analyse de grandes quantités de données, la prédiction de résultats et l'identification de modèles que les humains pourraient manquer.
Au-delà de l'apprentissage, l'IA moderne inclut également une dimension générative puissante. Les systèmes d'IA peuvent désormais créer du contenu original, qu'il s'agisse de textes, d'images, de vidéos ou même de code.Le contexte Window (ou fenêtre de contexte) est la quantité d'informations qu'un modèle d'IA peut prendre en compte à un moment donné. C'est comme la "mémoire à court terme" de l'IA. Plus cette fenêtre est large, plus l'IA peut comprendre et utiliser des informations complexes et de longue durée, améliorant ainsi sa compréhension et ses réponses.
L'importance du context window peut être comparée simplement à la lecture d'un roman policier. Un petit context window serait comme lire le livre par petits morceaux, oubliant les détails entre chaque session. Un grand context window permettrait de voir tout le livre d'un coup, comprenant pleinement l'intrigue, les personnages et les indices. Cela permet au modèle d'IA de mieux traiter des informations complexes et interconnectées, comme résoudre l'énigme du roman en gardant tous les éléments en mémoire simultanément.Un agent en IA est un programme autonome conçu pour effectuer des tâches spécifiques ou atteindre des objectifs définis. Il peut percevoir son environnement (numérique ou physique), prendre des décisions et agir en conséquence. Les agents peuvent aller de simples programmes réalisant des tâches uniques à des systèmes complexes capables d'apprendre et de s'adapter.
L'avenir des agents IA selon Mark Zuckerberg
Mark Zuckerberg envisage un futur où les agents IA seront omniprésents :-
Prolifération massive : Il prédit qu'il y aura des centaines de millions, voire des milliards d'agents IA différents, potentiellement plus nombreux que les êtres humains.
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Démocratisation : L'objectif est de permettre à chaque créateur et à chaque petite entreprise de créer ses propres agents IA. Cela donnerait à chaque utilisateur de plateformes la possibilité d'interagir avec des agents IA personnalisés.
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Agents pour les entreprises : Zuckerberg pense que chaque entreprise, quelle que soit sa taille, pourra facilement créer un agent IA pour :
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Le service client
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Les ventes
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La communication avec les clients
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Omniprésence des agents : Tout comme les entreprises ont aujourd'hui une adresse e-mail, un site web et une présence sur les réseaux sociaux, elles auront à l'avenir un agent IA auquel leurs clients pourront parler.
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Facilité de création : L'objectif est de rendre la création d'un agent IA aussi simple que quelques clics, permettant même aux petites entreprises de bénéficier de cette technologie.
Cette vision souligne l'importance croissante des agents IA dans le paysage technologique et commercial futur, ouvrant de nouvelles possibilités pour l'interaction entre les entreprises et leurs clients.
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Le "text to action" (texte en action) est une technologie d'IA qui traduit des instructions textuelles en actions concrètes dans un système informatique ou un environnement virtuel. Par exemple, un utilisateur pourrait écrire "envoie un e-mail à Jean", et le système exécuterait cette action automatiquement. Cette technologie permet une interaction plus naturelle et intuitive avec les systèmes informatiques.
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une technologie d'IA qui améliore la génération de réponses en intégrant des informations externes en temps réel. Plutôt que de se fier uniquement à sa connaissance préexistante, un système RAG effectue une recherche rapide, intègre les informations pertinentes au contexte de la question, puis génère une réponse. Cette approche permet d'obtenir des réponses plus précises et actualisées.
Le RAG élargit considérablement le contexte Window d'un modèle d'IA, c'est-à-dire la quantité d'informations qu'il peut traiter simultanément. Au lieu d'être limité à sa "mémoire" interne, le modèle accède à un vaste ensemble de données externes pour chaque requête. Cette synergie entre le RAG et un large contexte Window permet de créer des agents IA plus performants, capables de fournir des réponses plus pertinentes et mieux informées, tout en restant à jour avec les informations les plus récentes.Les agents conversationnels sont des programmes d'IA interagissant en langage naturel avec les humains. Utilisés dans le service client et le marketing, ils offrent une disponibilité 24/7 et une grande évolutivité. Ces agents utilisent le traitement du langage naturel, l'apprentissage automatique et souvent le RAG pour personnaliser les interactions et fournir des réponses précises.
L'évolution récente a conduit à des agents très sophistiqués comme ChatGPT et Claude.ai. Ces systèmes vont au-delà des réponses préprogrammées, comprenant le contexte, générant du contenu créatif et aidant à résoudre des problèmes complexes.
La dernière avancée est l'évolution vers le multi-modal, permettant à ces agents de comprendre et de générer non seulement du texte, mais aussi des images, des vidéos et de l'audio. Cette capacité multi-modale ouvre de nouvelles possibilités d'interaction plus riche et intuitive entre l'homme et la machine.
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