Edito, par Charles-Eric de La Chapelle, PDG et fondateur de Myriad-data
Chers Amis,
Au-delà de l’impression que le meilleur reste à venir que l’annonce récente de la sortie de DeepSeek-V3 peut engendrer, notre analyse des déploiements chez nos clients démontre une déjà grande maturité de l’IA, en particulier dans les grandes entreprises.
Ces dernières sont désormais nombreuses à avoir déployé avec succès une quantité importante de cas d’usage en production. Pour preuve Myriad-data à elle seule dépasse les 100 déploiements réussis en production pour des gains qui se comptent en centaines de millions d’euros.
Du côté des outils, les équipes data et IA sont aidées dans la mise en place des infrastructures qui permettent ces déploiements par des outils de plus en plus pratiques et performants.
En résonance avec ce propos, que vous fassiez partie des équipes data et IA ou que vous soyez consommateurs des ressources mise à disposition, nous vous proposons ci-après une newsletter avec quelques focus que nous sommes heureux de partager avec vous,
Bonne lecture !
Au menu de ce numéro :
- Le coin des experts :
- GEN IA : Rag ou CAG, que faut-il choisir ?
- Tech data : Dbt, l’outil de l’année 2024 ?
- Nos derniers uses cases IA !
- Comment optimiser son prompt ?
Le coin des experts IA : RAG ou CAG que faut-il choisir ?La génération augmentée de la récupération (RAG) permet d’améliorer les modèles de langage en intégrant des sources de connaissances externes. Cependant, RAG peut poser des problèmes de latence de récupération, causer des erreurs dans la sélection des documents et amener une complexité accrue du système. Cet article propose un paradigme alternatif, la génération augmentée du cache (CAG) qui contourne la récupération en temps réel.
Le coin des experts tech data : dbt, l’outil de l’année 2024
Ecoutez le podcast de Datagen avec l’interview de Jeremy Cohen, Principal Product Manager chez dbt
Au menu :
- La genèse de dbt
- dbt aujourd’hui
- Ses facteurs de succès
- L’impact de la GenAI sur dbt
Les autres tendances : Iceberg, accessibilité, Semantic Layer
↪ Le coin des uses cases
Notre catalogue s’enrichit et nous dépassons allègrement les 100 uses cases déployés avec succès en productions 2024 pour des gains qui se chiffrent en centaine de millions € pour nos clients ! Nous évoluons en permanence et faisons évoluer nos assets.
Les derniers nés (presque tous largement aidés par la GEn AI*) : La gen AI un fantastique accelerateur des possibles avec l’interview de Kwami Maylden Lead IA Gen chez Myriad-data.
Industrie : Prévoir le coût de développement d’un produit
➡ Grâce à une interface utilisateur intuitive, les développeurs de produits peuvent rapidement calculer le coût des prototypes afin d’accélérer le délai d’établissement des coûts.Le modèle d’IA est utilisé pour la reconnaissance des composants sur la base d’une conception initiale et, par conséquent, pour prédire le coût total basé sur la base de la liste des composants (nomenclature).
Vente : Sales Forecast
➡ en moyenne de +4 à +8% de précision de l’intelligence artificielle (ML accuracy), ce qui permet d’améliorer le niveau de service, de réduire les délais d’exécution et de diminuer la dépréciation des stocks. Dans le cadre d’un processus S&OP (planification des ventes et des opérations) l’IA analyse plusieurs centaines de paramètres et prédit le niveau des ventes des produits à forte rotation par point/canal de vente. L’IA permet aussi de fournir une re-prévision après les premières ventes afin de réagir rapidement aux tendances de lancement et d’améliorer de manière significative la précision des prévisions en prenant en compte une multitude de données (médias sociaux, …).
Communication et média : Augmentation de la performance Omnicanal
Pour quel gains ?
- Obtenir des informations plus approfondies qui conduisent à des tactiques plus efficaces (par exemple, le bon message au bon moment).
- Mieux cibler et personnaliser des parcours clients
- Capter les effets en ligne et hors ligne de vos médias
Et concrètement ?
Lookalike (LAL)
Identifier et cibler de nouveaux clients qui partagent des caractéristiques et des
comportements similaires à ceux de vos clients existants.
Par exemple : Acheteurs à forte valeur ajoutée
Reciblage
Récupérer des prospects potentiels qui ont quitté votre point de contact sans avoir atteint un objectif marketing
Par exemple: Les annonceurs de la catégorie de produits actuelle
Activation basée sur la connaissance
Utiliser des données en temps réel pour créer des stratégies pertinentes et plus efficaces, allant au-delà de l’analyse traditionnelle du comportement des consommateurs.
Par exemple : Personnaliser l’achat de médias en fonction du point de vente / de l’image de l’entreprise cliente (BtoBtoC)
Exclusion
Affiner le ciblage publicitaire pour éviter de dépenser de l’argent en adressant des personnes peu susceptibles de se convertir.
Par exemple : Un acheteur récent
- E-Commerce : AI Real Time
L’algorithme d’IA combine en temps réel les données de navigation et les données classiques. Il permet de détecter un comportement ou une intention et d’ apporter immédiatement la réponse adaptée (produit ou message pertinent, intervention d’un conseiller etc.)
En savoir plus sur ce cas d’usage, cliquez ici.
- Assurance : Mise à jour automatique des notices et des contrats
Les évolutions règlementaires et celle des produits impliquent de constantes et couteuses évolutions de conditions particulières et des notices des contrats en santé/retraite/prévoyance comme en IARD. L’IA va détecter l’impact des changements dans les contrats et notices existantes et proposer les modifications à apporter afin d’assurer automatiquement les mises à jour.
Pour en savoir plus sur ce cas d’usage : clqiuez ici.
Et beaucoup d’autres par ici 👈
↪ Le coin des utilisateurs : Comment faire un bon prompt ? Les best practices
Formuler des requêtes efficaces pour obtenir des résultats satisfaisants n’est pas intuitif : c’est une technique qui s’apprend.
Définir clairement l’objectif
La première règle à retenir, c’est qu’un prompt réussi commence avant même sa
rédaction ! Il est en effet indispensable de vous poser la question de ce que vous attendez exactement de l’IA Gen que vous utilisez avant de formuler votre demande.
Pourquoi ? Parce qu’un objectif bien défini oriente le modèle de langage dans la bonne direction et réduit ainsi les risques d’incompréhension.
Fournir un contexte détaillé
Pour avoir la réponse la plus pertinente, il est également utile de renseigner très
précisément le contexte de votre demande. Vous éviterez ainsi des résultats
approximatifs ou trop généraux.
Si vous cherchez une solution à un problème marketing, clarifiez votre requête en spécifiant le statut de votre entreprise, la nature de votre activité, vos clients ou vos cibles.
Un exemple de prompt audible par ChatGPT pourrait alors être :
« Je dirige [service de l’entreprise] dans [nature de l’activité]. Mon objectif est d’[atteindre de nouveaux clients grâce à des campagnes sur les réseaux sociaux]. Mon budget mensuel est de [montant en euros] et je cible [type d’entreprise ou de client] dans [région, pays ou secteur géographique spécifique]. Quelles stratégies, contenus ou plateformes recommandes-tu pour maximiser l’impact de mes campagnes ? Peux-tu proposer des exemples concrets adaptés à mon activité ? »
Attribuer un rôle spécifique
Indiquez un rôle clair à l’IA Gen que vous utilisez dans votre prompt : il doit savoir s’il agit en tant qu’expert dans votre domaine d’activité, en tant que client, etc. pour orienter sa réponse.
Vous pouvez ainsi commencer vos prompts par : « Agis en tant que [rôle : consultant marketing digital] pour une petite entreprise ».
Être précis et concis
Les prompts trop vagues et/ou trop longs génèrent des résultats inadéquats.
Formulez donc vos requêtes de manière concise, tout en utilisant des mots-clés
pertinents et en évitant un vocabulaire complexe.
Ainsi, au lieu d’écrire « Parle-moi du marketing digital », demandez plutôt : “En tant que consultant marketing digital, explique les stratégies de marketing de contenus adaptés à une entreprise de [domaine d’activité], offrant [service], et ciblant [classe d’âge]”.
Spécifier le format de réponse
Précisez dans votre prompt le format de réponse attendu : liste à puces,
paragraphes, tableaux, etc. Vous obtiendrez ainsi la présentation que vous
souhaitiez. Si vous attendez une réponse en plusieurs points ou un texte d’un certain nombre de mots, mentionnez-le également dans votre prompt.
Poser des questions ciblées et ouvertes
Enfin, incluez des questions ouvertes dans votre prompt. Ceci peut encourager l’IA à “réfléchir” et à enrichir ses réponses.
Pour affiner vos résultats ou si une réponse nécessite plus de détails, posez
également des questions supplémentaires à l’outil : demandez à votre Gen AI de développer un point spécifique, à inclure des données chiffrées, etc. Ceci vous permet d’obtenir un contenu de meilleure qualité, encore plus adapté à vos besoins.
↪ Quelles sont les astuces d’experts pour une utilisation de optimale la Gen AI?
Utiliser des exemples ou des textes de référence
Si vous attendez un style ou un format spécifique, fournissez un exemple concret dans votre prompt. Incluez par exemple un extrait ou une source fiable en référence. L’IA copiera le style pour mieux coller à vos attentes.
Voici ce que vous pourriez prompter :
»Je souhaite rédiger un article informatif sur [sujet de l’article]. Voici un extrait d’article dont j’apprécie le style : ‘[extrait d’un article, copie d’un post dont vous aimez le ton de voix]’
Peux-tu rédiger un article dans un style similaire, avec des phrases claires et
concises, en utilisant un ton professionnel mais accessible ? »
Décomposer les tâches complexes
ChatGPT analyse mal les prompts trop longs. Pour l’aider face à une requête
complexe, décomposez-la en sous-tâches. En divisant votre question en plusieurs étapes, vous permettrez à ChatGPT d’organiser sa réponse de manière logique et complète.
↪ Exemple du meilleur prompt en français pour créer une description produit sur Chat GPT
Imaginons que vous souhaitiez rédiger une description produit persuasive et
optimisée. Voici un exemple clair et structuré de prompt efficace qui vous garantit des résultats de qualité, quelle que soit la version de ChatGPT utilisée.
“En tant que rédacteur e-commerce expérimenté, crée une description produit convaincante et optimisée pour le référencement pour le produit suivant :
Nom du produit : [Insérez le nom du produit]
Caractéristiques principales :
- [Caractéristique 1]
- [Caractéristique 2]
- [Caractéristique 3]
Public cible : [Décrivez le public cible]
Ton souhaité : [Professionnel, Décontracté, Luxueux, etc.]
Mots-clés : [Liste des mots-clés pertinents]
La description doit avoir entre [X] et [Y] mots, mettre en avant les bénéfices pour l’utilisateur, inclure naturellement les mots-clés, et se terminer par un appel à l’action incitant à l’achat.
Merci de structurer avec des paragraphes courts et des puces pour une meilleure lisibilité. »
