Dans cette catégorie, les billets relevant de la sphère professionnelle.
Dans la série « La Petite 🧪 IA Amusante », l’idée est de transformer votre 📱 iPhone en machine à décrire. À décrire ce que vous lui montrez avec 📷 l’appareil photo.
À quoi ça sert ? Au cours d’une visite touristique, vous voulez des informations sur tel monument, tel paysage emblématique, un outil vernaculaire, une antiquité… Vous le cadrez dans votre iphone-appareil photo, vous tapottez l’arrière de l’iPhone, et vous obtenez sous quelques secondes une description qui répond à votre curiosité.
… ou, comment ajouter à votre ordi des petites fonctionnalités bien pratiques au quotidien pour éviter plein de clics, avec l’aide de ChatGPT…
Depuis plus de 15 ans, j’utilise intensivement 🐘 Evernote comme cerveau auxiliaire. Pour plein de raisons, toutes liées au mépris de cette ex-belle startup pour ses clients et utilisateurs, je commence à me désengager. Pas facile de quitter des habitudes bien rôdées.
Je teste donc un autre outil de prise de notes multimédia versatile : Obsidian. Mais là n’est pas l’objet de ce billet.
Quand le bad buzz (justifié1) de la fake démo de Gemini sera passée, prenez un moment pour expérimenter ce vrai produit que Google sort aujourd’hui : NotebookLM (lien en fin de billet).
L’impressionnante vidéo de Gemini, le dernier modèle d’IA de Google, est trompeuse sur ses capacités : La vidéo a ete montée pour faire croire à une conversation naturelle entre une personne et l’IA conçue par le moteur de recherche. ↩
Pour ce projet, j’accompagne une équipe dans la mise en place d’une méthodologie de collecte d’informations issues de sa veille — collecte systématique, moissonnage ou cueillette occasionnelle — afin de favoriser son utilisation par l’ensemble de l’équipe (une dizaine de collaborateurs).
La méthodologie mise en place s’appuie sur deux outils : un Référentiel partagé et l’emploi de l’outil Evernote.
Aujourd’hui, nous explorons la notion de référentiel : en quoi est-ce nécessaire ? à quoi sert-il ? quelles ont les qualités d’un référentiel bien construit ?
Dans cette expérience, je résous un problème d’apprentissage des langues. Chacun sait qu’il n’y a rien de meilleur comme méthode de langue que d’être immergé dans le bain linguistique pour progresser.
Mise à jour du 17 novembre 2023
Ce soir, j’étais au Mama Works des bassins à Flots de Bordeaux pour une annonce : la 10e édition de TEDxBordeaux, pilotée par Déborah Plat1 et Rémy Schmid2.
Qui pouvait mieux qu’un ancien speaker témoigner de comment son expérience TEDx a changé sa vie ? Julien Mast3, speaker 2022, a souligné la comment la confiance et le regard de l’autre peut transformer nos vies.
La startup bordelaise CibleR, en partenariat avec AI-Studio et Tourisme by CA du Crédit Agricole, lance un assistant de voyage innovant, offrant une expérience de planification de vacances personnalisée comme jamais auparavant, alimentée par la technologie ChatGPT 4. Cette nouvelle offre met l’intelligence artificielle à votre service pour transformer vos voyages.
Grâce à ce nouveau service, les voyageurs bénéficient de l’expérience ultime en matière de planification de vacances. En prenant en compte la localisation et la durée de votre séjour, le nombre de personnes, vos centres d’intérêt et même votre budget, cet outil vous offre un itinéraire personnalisé, créé à partir de 250 000 points d’intérêt à travers la 🇫🇷 France. Vous pourrez ainsi explorer des expériences parfaitement adaptées à vous, tout en contribuant à l’économie locale.
Qui n’a jamais reçu un fichier Excel avec une série de dates : rendez-vous, sessions de formation, événements importants… ?
Si vous avez reporté ces RV dans votre agenda électronique Outlook, Google agenda ou autre, vous aurez sans doute remarqué combien cette manipulation répétitive est fastidieuse, source de stress et d’erreurs.
Il existe pourtant un format de fichier bien pratique pour les évènements : le format iCalendar. Il est reconnu par tous les logiciels d’agenda. Son intérêt ? Quand vous cliquez sur un fichier .ics, les rendez-vous viennent s’inscrire automatiquement dans votre agenda. Et c’est terminé ! Pas de stress, pas d’erreurs, pas de temps perdu…
Les modèles de génération de langage pré-entrainés, comme la famille des GPT d’OpenAI, et le mouvement NoCode ouvrent un nouvel univers de possibilités pour les entreprises désireuses d’optimiser leurs opérations et de développer leur présence sur le marché. J’ai eu l’opportunité la semaine dernière de mener un projet passionnant à l’intersection de ces deux domaines.
Le projet ? Un outil d’évaluation des risques pour les marques se développant à l’étranger. En utilisant l’API GPT3.5 d’OpenAI, j’ai créé un prompt personnalisé qui analyse la perception potentielle d’une marque, ses déclinaisons phonétiques et traductions, dans un marché cible donné, en tenant compte des sensibilités culturelles, religieuses, de genre, environnementales et sociales1.
Crédits, pour avoir inspiré l’idée, challengé le besoin et la façon d’y répondre, à Laurie Jeanparis, spécialiste en marketing digital, influence et social media, elle-même entrepreneure et confrontée à la question du branding de son futur produit ↩
Ce qui épate certains, et effraie d’autres, c’est comment ChatGPT semble comprendre nos questions et nous fournir des réponses pertinentes (« intelligentes »). Pourtant il ne faut pas longtemps pour faire l’expérience de ses « hallucinations » : on lui demande un truc sur un sujet qu’on connait bien, il nous délivre une réponse parfaitement structurée, dans un français parfait, très sûr de lui. Une réponse parfaite… ment fausse. Inventée.
Dans son article pour The Conversation1 « De Cambridge Analytica à ChatGPT, comprendre comment l’IA donne un sens aux mots »2 le chercheur Frédéric Alexandre explique mieux que je ne saurais le faire quel est ce mécanisme et comment il est inhérent à la façon dont les grands modèles de langage (petit nom : LLM) calculent nos questions (« prompts ») et construisent leurs réponses.
je vous recommande cette source d’information aux sources et à l’éthique indiscutables ↩
« De Cambridge Analytica à ChatGPT, comprendre comment l’IA donne un sens aux mots » de Frédéric Alexandre, directeur de recherche en neurosciences computationnelles, Université de Bordeaux, Inria ↩