Terminologie de l'IA expliquée - Partie 3

Vous trouverez la quatrième partie de cette série de vidéos ici >> Quatrième partie

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Jusqu'à présent, vous avez appris comment l'IA pense et comment avoir des conversations efficaces avec elle. Mais jusqu'à présent, il s'agissait d'une IA générale, prête à l'emploi. C'est comme si vous embauchiez un nouvel employé brillant qui ne connaît pas encore la voix de votre marque, vos produits ou vos processus. La véritable puissance vient lorsque vous la personnalisez pour qu'elle devienne un expert de votre entreprise.
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🎯 La mise au point est le processus qui consiste à enseigner à une IA le style et les connaissances de votre entreprise. Vous la nourrissez d'exemples tels que d'anciens courriels de marketing, des chats de support client ou des documents techniques. L'IA apprend alors votre ton, les détails de votre produit et votre façon de communiquer, de sorte que lorsque vous lui demandez d'écrire quelque chose, elle vous ressemble.
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📊 Retrieval-Augmented Generation (RAG) permet à votre IA de rester à jour. Au lieu de la réapprendre à chaque fois que vos données changent, vous la connectez à votre base de données en direct. Lorsqu'un client pose une question sur les stocks, elle récupère d'abord les informations les plus récentes, puis répond avec une précision totale.
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📑 L'ingénierie contextuelle consiste à donner à l'IA les bonnes informations avant qu'elle ne travaille. Voyez cela comme la rédaction d'un document d'information. Par exemple, fournir l'historique d'achat d'un client avant de demander à l'IA de rédiger un courriel d'assistance. Plus le contexte est bon, meilleurs sont les résultats.
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🛠️ Les modèles à source ouverte vous offrent une flexibilité maximale. Il s'agit de modèles dont le code sous-jacent est librement accessible. Vous pouvez les peaufiner sur vos propres serveurs, protéger vos données et éviter d'être lié à la plate-forme d'une entreprise.
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En résumé : Le réglage fin donne à l'IA la voix de votre marque, le RAG la connecte aux données commerciales en temps réel, l'ingénierie contextuelle s'assure qu'elle dispose du bon briefing, et les modèles open-source vous donnent flexibilité et contrôle. C'est ainsi que vous transformez une IA générale en un expert sur mesure qui fonctionne exactement comme votre entreprise en a besoin.

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