Conférence IA de Mr Vincent JOLIVET- INNONIVET Le numérique sous toute ses formes : Lien Présentation Mr JOLIVET Présentation IA
Cette conférence sur l’intelligence artificielle (IA) s’est articulée autour de deux grandes thématiques, visant à approfondir notre compréhension des méthodes modernes d’apprentissage automatique et à démontrer leur application concrète dans des contextes variés.
L’intelligence artificielle (IA) est passée d’un concept magique à un modèle statistique basé sur les probabilités. Elle s’affirme aujourd’hui comme une source précieuse de connaissance et de croissance. Cette conférence explorera les fondements, les applications pratiques et les enjeux sociétaux de l’IA
Première partie :
Dans un premier temps, la conférence a été consacrée, à l’exploration des fondamentaux des méthodes d’apprentissage automatique, avec une attention particulière portée aux réseaux de neurones et à leur rôle dans les approches génératives. ChatGPT a servi d’exemple clé pour illustrer ces concepts, mettant en lumière les mécanismes et les avancées qui sous-tendent son fonctionnement.
Deuxième partie :
La seconde partie a présenté des démonstrations pratiques. À travers des cas concrets, les usages variés de ChatGPT ont été exposés, mettant en évidence son potentiel en tant qu’outil innovant et polyvalent, adapté à différents besoins professionnels et personnels.
. Programme de la Conférence
1-Introduction : L’IA, un voyage vers une nouvelle ère des possibles
L’intelligence artificielle (IA) a parcouru un long chemin, évoluant d’un concept presque magique à une technologie fondée sur des modèles statistiques et probabilistes. Aujourd’hui, l’IA se présente non seulement comme un outil de calcul puissant, mais également comme une source majeure de connaissance et de croissance.
À la base de cette transformation se trouve un raisonnement systémique humain, un cadre logique et structuré qui guide la conception des modèles d’IA. En son cœur, le code informatique peut être vu comme une recette mathématique, où des algorithmes et des paramètres sont soigneusement combinés pour produire des résultats fiables.
L’IA débute par un processus d’apprentissage supervisé, qui repose sur l’analyse de données existantes pour identifier des modèles et générer des prédictions. Ce processus est rendu possible grâce à une infrastructure robuste, intégrant des bases de données, des modèles mathématiques et des outils de traitement.
2-La logique derrière l’IA : apprendre pour prédire et résoudre
- Étape 1 : L’IA commence par analyser des problèmes déjà résolus, en s’appuyant sur des données historiques.
- Étape 2 : Elle identifie des modèles récurrents pour prédire des résultats. Si les données ne sont pas exploitables ou utiles, le système ne pourra pas produire de solutions pertinentes.
- Étape 3 : Avec des solutions issues des expériences passées, l’IA peut résoudre des problèmes concrets en les adaptant au contexte actuel.
Ce processus est particulièrement puissant lorsqu’il est utilisé conjointement avec l’expertise humaine, permettant d’interpréter les résultats et d’apporter des ajustements si nécessaire.
- Comprendre les fondements techniques de l’IA
- a) La logique et les méthodes supervisées
- Régression linéaire : Prédiction de valeurs continues.
- Régression logistique : Modélisation de probabilités binaires.
- KNN (K-plus proches voisins) : Méthode basée sur la proximité dans un espace multidimensionnel.
- 4.b) Les réseaux de neurones : Le cœur de l’IA moderne
- Structure des neurones artificiels : Entrée → couches intermédiaires → sortie.
- Exemple : Prédiction du prix d’une maison à partir de paramètres tels que la surface, le lieu et l’âge du bien.
- c) La montée en puissance des transformeurs (GPT)
- Arrivée des transformeurs en 2017 : Révolution dans le traitement du langage naturel (NLP).
- Exemple : Chat GPT, traduction automatique et génération de contenu textuel.
- Applications pratiques et cas concrets
- a) Automatisation et personnalisation
- Exemple : Voiture autonome.
- Apprentissage des gradients pour la direction, la vitesse et l’analyse de l’environnement.
- Outils interactifs comme ChatGPT pour la rédaction, l’analyse, et la génération de documents.
- b) Solutions innovantes
- MidJourney : Création d’images à partir de texte.
- Analyse et gestion : Création de graphiques, comparaison de PDF, analyse financière avec Excel généré automatiquement.
- Applications en marketing : Prévisionnels, assistance à la vente, stratégie ciblée.
- c) Utilisation mobile et multilingue
- Exemple : Traduction instantanée de texte parlé avec GPT intégré dans un téléphone.
- d) Des exemples concrets :
d-1-Utilisateur : Relance de facture impayée
Cher(e) [Nom du destinataire],
Nous vous contactons au sujet de la facture [Numéro de facture] d’un montant de [Montant], émise le [Date], et dont l’échéance était fixée au [Date]. À ce jour, nous n’avons pas reçu votre règlement.
Nous vous invitons à effectuer le paiement dans les meilleurs délais afin d’éviter tout désagrément. Si vous avez déjà procédé au règlement, merci d’ignorer ce message.
Cordialement,
[Nom et fonction]
[Entreprise] »
d-2-Utilisateur : « Peux-tu m’estimer le prix d’une maison ? Voici les données :
- Lieu : Paris, 15ème arrondissement
- Surface : 85 m²
- Descriptif : Appartement neuf avec balcon et parking. »
ChatGPT :
« Bien sûr ! Basé sur vos données et des modèles d’évaluation immobilière, voici une estimation :
- Lieu : Paris, 15ème arrondissement – moyenne 10 500 €/m²
- Surface : 85 m² → Valeur de base : 892 500 €
- Atouts :
- Appartement neuf (+5 %) : 936 125 €
- Balcon et parking (+7 %) : 1 001 654 €
Estimation finale : 1 000 000 € (approximation).
d-3-Utilisateur : « Aide-moi à créer une stratégie pour vendre plus de produits ce mois-ci. »
ChatGPT :
« Bien sûr ! Voici une stratégie en plusieurs étapes :
- Analyse des performances actuelles
- Quels produits se vendent le mieux ?
- Quels segments de clientèle génèrent le plus de ventes ?
- Optimisation des canaux de vente
- Boutique en ligne : Améliorer le SEO pour augmenter la visibilité.
- Réseaux sociaux : Créer des publicités ciblées (ex. : Facebook Ads, Instagram Stories).
- Email marketing : Envoyer une offre spéciale ou des codes promo aux anciens clients.
- Actions commerciales immédiates
- Lancez une campagne de ventes flash pour vos produits phares.
- Offrez des réductions sur des achats groupés.
- Amélioration de l’expérience client
- Implémentez un chatbot pour répondre aux questions fréquentes.
- Proposez une livraison rapide ou gratuite pour les commandes supérieures à un certain montant.
- Indicateurs de suivi
- Fixez des objectifs clairs (ex. : augmenter les ventes de 15 % en un mois).
- Utilisez des outils de suivi pour analyser le retour sur investissement (ROI) des campagnes. »
Stratégies et actions
- a) Lancement digital
- Réseaux sociaux :
- Créez une série de posts et vidéos montrant les bienfaits du produit (Facebook, Instagram, TikTok).
- Collaboration avec influenceurs fitness/santé.
- Publicité ciblée : Annonces Google et Facebook Ads pour atteindre le public cible.
- b) Événements
- Organisation d’une journée de lancement avec dégustations gratuites dans des salles de sport.
- Concours en ligne : « Montrez votre énergie naturelle » (les gagnants reçoivent un lot de produits).
- c) Contenu marketing
- Blog : Articles sur les bienfaits des boissons naturelles.
- Emailing : Campagnes de promotion avec réduction pour les premiers acheteurs.
Budget
- Publicité digitale : 10 000 €
- Événements : 5 000 €
- Création de contenu : 3 000 €
- Divers : 2 000 €
Suivi et analyse
- Utilisez des outils comme Google Analytics et les insights des réseaux sociaux pour suivre la portée et l’engagement.
- Ajustez les actions en fonction des résultats.
« Besoin d’exemples concrets de visuels ou de slogans ? Je peux aussi concevoir un calendrier pour cette campagne. »
- Les enjeux sociétaux de l’IA
- a) Gouvernance et réglementation
- Rôle des plateformes et nécessité d’une gouvernance éthique.
- Questions juridiques entourant l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique.
- b) Éthique et transparence
- Capacité à interpréter et à valider les résultats fournis par les algorithmes.
- Importance de l’expertise humaine pour éviter les biais et les erreurs probables.
- Perspectives futures
- Évolution des outils IA : vers une meilleure intégration dans nos vies quotidiennes et professionnelles.
- Collaboration humain/machine : un levier pour résoudre les problématiques complexes.
Conclusion
L’intelligence artificielle ouvre une nouvelle ère des possibles.
Si ses applications sont prometteuses, il est essentiel de les accompagner d’une réflexion éthique et stratégique pour en maximiser les bénéfices
tout en limitant les risques.
