Les entreprises doivent désormais adapter leurs contenus pour séduire l’intelligence artificielle et se démarquer. Cela passe par une stratégie vidéo intelligente, structurée et pensée pour les nouveaux moteurs IA.
Les modèles de langage exploitent désormais du contenu vidéo dans l’indexation. Il faut adapter les vidéos pour qu’elles soient bien comprises par les LLMs. Cet article explique trois stratégies vidéo claires pour renforcer la visibilité auprès des assistants IA.
Comprendre comment les LLMs indexent la vidéo
Les modèles de langage analysent d’abord le texte associé aux vidéos, donc les métadonnées deviennent essentielles. Dans cette optique, la stratégie consiste à enrichir titres, descriptions et transcriptions. À cet effet, il est pertinent d’utiliser un outil pour vous aider à créer des légendes, sous-titres et descriptions optimisées. Par ailleurs, Pitchy propose des solutions permettant d’ajouter automatiquement des sous-titres, de corriger, reformuler ou encore raccourcir des textes.
Pour être bien indexées, les vidéos doivent respecter les bonnes pratiques SEO classiques, ainsi qu’un format exploitable par les modèles. Les LLMs lisent les textes adjacents, donc un fichier .srt ou VTT bien formé donne des indices précieux. De plus, l’insertion de mots-clés contextuels précis dans la partie texte favorise la compréhension sémantique par les modèles. Enfin, les moteurs IA apprécient la cohérence entre le thème de l’article et le contenu vidéo, ainsi le texte environnant doit mentionner naturellement les notions de vidéo, LLM, visibilité et indexation.
Transcriptions enrichies et chapitrage
La première stratégie consiste à fournir une transcription enrichie et structurée de la vidéo. En outre, un chapitrage clair aide les modèles à segmenter les thèmes abordés. Enfin, chaque section de transcription doit intégrer des mots-clés secondaires pertinents.
Ainsi, lorsque la transcription est présente dans le code source ou la page, les LLMs disposent d’un texte complet à analyser. De plus, le chapitrage indique les moments forts identifiables, ce qui guide l’algorithme dans l’indexation. Par conséquent, les segments les plus pertinents reçoivent une meilleure attention en résultats IA.
Dans la transcription, les synonymes et les champs lexicaux variés méritent d’être employés. Ainsi, la machine perçoit une richesse sémantique plus large. Et surtout, éviter les répétitions excessives de mots-clés permet de préserver la lisibilité naturelle du contenu.
La mise en situation textuelle autour de la vidéo
Une vidéo isolée ne suffit pas : le contenu textuel autour représente un relais sémantique puissant. Par conséquent, pour la deuxième stratégie il convient d’intégrer un paragraphe introductif et un résumé qui met en situation. De plus, un article bien structuré autour de la vidéo enrichit l’écosystème sémantique.
Le texte adjacent doit relier les mots-clés pertinents, fournir une introduction, une situation et des points clés. Ainsi, les LLMs enregistrent un environnement lexical riche autour de la vidéo. De plus, les intertitres H2 et H3 font office d’indices structurants essentiels pour les modèles. Enfin, l’article doit citer des concepts liés aux LLMs, aux assistants IA et à la vidéo B2B.
En ajoutant des liens internes cohérents vers d’autres contenus pertinents, on favorise la navigation et la cohésion sémantique. Par ailleurs, l’usage de listes ou de schémas améliore la compréhension automatique du sujet.
SEO vidéo hébergée et balises structurées
La troisième stratégie repose sur le bon hébergement et l’optimisation technique. En premier lieu, héberger la vidéo sur votre propre serveur ou plateforme dédiée garantit le contrôle total. En second lieu, l’ajout de balises structurées VideoObject permet aux LLMs de comprendre précisément les métadonnées. Enfin, la largeur de bande et le format optimisé facilitent le crawl par les systèmes IA.
La balise VideoObject doit inclure titre, description, durée, miniature, URL, date de publication. Ainsi, les assistants peuvent extraire automatiquement les données principales. De plus, l’implémentation d’un sitemap vidéo performant informe Google et indirectement les modèles IA de l’existence de cette vidéo.
Par ailleurs, l’intégration d’un contenu scannable, tel que les balises JSON-LD, facilite l’identification automatique du média par les LLMs. De plus, le lazy loading modéré garantit que la vidéo est détectée au moment du crawl sans nuire à la performance technique globale.
De bonnes pratiques complémentaires pour maximiser la portée
Il est primordial d’adopter certaines bonnes pratiques afin d’optimiser sa visibilité auprès des LLMs grâce à la vidéo. D’abord, choisir un format vidéo léger assure une meilleure indexation. Ensuite, varier les formats (shorts, clips courts, teaser) multiplie les points d’entrée.
De plus, il importe de créer une version audio (podcast ou extrait) avec transcription correcte, car cela génère davantage de données textuelles utilisables par les modèles. De plus, proposer la vidéo sur plusieurs plateformes (site + canal YouTube + hébergement dédié) augmente les signaux de popularité.
Enfin, analyser les performances via les indicateurs IA (notamment le trafic généré par les assistants, les requêtes en langage naturel) permet d’ajuster les formats, titres ou chapitres. Cette rétroaction constitue un levier d’optimisation continue stratégique.
Cas d’usage : comment Pitchy appuie cette démarche
L’entreprise Pitchy agit comme un prestataire spécialisé en création vidéo B2B et en intégration de solutions digitales. Grâce à cette expertise, Pitchy aide les organisations à structurer leurs vidéos selon les standards SEO et IA.
En collaborant avec Pitchy, il devient possible de générer automatiquement des sous-titres, d’obtenir un fichier vidéo suffisamment léger, et un chapitrage de sa vidéo en utilisant leur IA. Ces fonctionnalités facilitent l’optimisation directe auprès des assistants IA. D’ailleurs, les vidéos conçues via Pitchy respectent les normes de lisibilité et performance IA.
Ainsi, les entreprises peuvent publier sur leur site des vidéos structurées et bien référencées. Ceci en bénéficiant d’un meilleur positionnement auprès des LLMs. De plus, Pitchy propose des fonctionnalités de production de vidéo à grande échelle, ce qui permet d’étendre sa stratégie de visibilité auprès des LLMs dès que les premiers résultats apparaissent.
Résumé des avantages et pièges à éviter
L’adoption de ces trois stratégies confère de nombreux avantages : meilleure compréhension par les LLMs, indexation accrue, trafic IA plus qualifié. Ensuite, la cohérence entre vidéo et texte renforce la valeur ajoutée sémantique pour l’audience. De plus, le contrôle technique garantit une optimisation continue.
Cependant, plusieurs pièges doivent être évités. Premièrement, des transcriptions fausses ou partiellement générées peuvent nuire à la crédibilité. Deuxièmement, surcharger le texte ou répéter les mots-clés nuit à la fluidité. Troisièmement, négliger les aspects techniques peut rendre la vidéo invisible aux algorithmes IA.
Intégrer vidéo, SEO et GEO pour un impact maximal sur les LLMs
L’association vidéo, texte optimisé SEO et ciblage GEO devient une stratégie centrale dans les contenus B2B. En combinant une transcription enrichie avec un texte aligné sur les intentions de recherche locales, l’entreprise renforce sa présence dans les résultats IA-first. De plus, l’intégration de données de localisation, comme les noms de villes ou de régions, augmente la pertinence dans les requêtes conversationnelles.Les moteurs IA privilégient les contenus ancrés dans une situation géographique ou concernant un métier désigné. Ainsi, coupler une optimisation sémantique avec des signaux géolocalisés améliore l’indexation par les LLMs. C’est notamment le cas dans des verticales comme l’immobilier, l’énergie ou les services techniques. Cette approche croisée optimise non seulement le référencement classique, mais aussi la visibilité sur les plateformes d’IA générative.
Avec la montée en puissance des moteurs de recherche basés sur l’IA, comme ChatGPT, Perplexity ou Bing Chat, le Generative Engine Optimization (GEO) s’impose comme la nouvelle frontière du marketing digital. Mais comment transformer cette visibilité en conversion GEO efficace ?
Les moteurs de recherche évoluent à une vitesse fulgurante. Hier encore, nous nous battions pour la première position dans les SERP de Google.
Aujourd’hui, ce sont des moteurs génératifs qui répondent directement aux requêtes des utilisateurs et synthétisent les informations en quelques phrases claires.
Ainsi, vos visiteurs ne passent plus forcément par votre site avant d’obtenir des réponses. Alors, comment continuer à générer du trafic et surtout convertir ? La réponse tient en trois lettres : GEO – Generative Engine Optimization.
Et si être cité par l’IA est une victoire, amener cette audience à passer à l’action est l’enjeu majeur. Découvrons comment optimiser votre contenu et séduire les moteurs génératifs pour atteindre cet objectif.
Comprendre la relation entre GEO et la conversion
Le GEO, ou Generative Engine Optimization, est l’art d’adapter son contenu pour les moteurs génératifs. Ces nouvelles intelligences artificielles comme ChatGPT, Bard ou Perplexity ne se contentent pas de lister des liens. Au contraire, elles formulent des réponses complètes grâce à plusieurs sources fiables.
Contrairement au SEO traditionnel, où l’objectif était de séduire Google et son algorithme, le GEO implique de penser conversation. Il s’agit de créer des contenus capables de s’intégrer dans des réponses fluides et utiles, produites par des IA qui privilégient la pertinence et la clarté.
Aujourd’hui, les moteurs IA ne sont plus de simples assistants : ce sont de véritables gatekeepers. Ils filtrent l’information, la synthétisent et vont jusqu’à recommander des solutions. Si votre marque est mentionnée dans ces réponses, vous gagnez en crédibilité et en visibilité.
Mais attention ! La visibilité seule ne suffit pas. Si votre contenu n’intègre pas de chemin clair vers l’action comme des CTA explicites, des liens pertinents ou des offres adaptées, vous restez en retrait. Votre marque sera peut-être citée, mais sans retour concret. C’est là que la conversion GEO prend tout son sens.
Néanmoins, le fait d’ignorer la dimension conversion dans votre stratégie GEO peut coûter cher. Les risques sont réels :
votre marque apparaît dans une réponse IA, mais ne génère pas la moindre action,
vous laissez la porte ouverte à vos concurrents, qui, eux, savent capter et convertir ces nouvelles opportunités,
vos efforts SEO classiques perdent de leur efficacité à mesure que le trafic bascule vers des interfaces conversationnelles.
De ce fait, être visible ne suffit plus, il est primordial d’être visible et actionnable.
Quels sont les fondamentaux d’un contenu GEO orienté conversion ?
Pour que votre contenu ne soit pas seulement repris par les moteurs génératifs, mais qu’il génère aussi des actions concrètes, vous devez respecter certains principes clés. De ce fait, vous devez penser à ses fondamentaux :
Identifier l’intention conversationnelle
Les recherches ont changé. Elles ne sont plus seulement transactionnelles (acheter), ni purement informationnelles (s’informer). Elles deviennent conversationnelles.
Prenons un exemple : « Quel logiciel de gestion choisir pour une PME en 2025 ? ». Ce type de question appelle une réponse précise, contextualisée et rassurante.
Votre contenu doit anticiper ces formulations, comprendre la logique derrière la requête et y répondre comme si vous teniez une conversation avec l’utilisateur. Optez pour un ton pédagogique et clair, avec des exemples concrets qui inspirent confiance.
Structurer le contenu pour les moteurs génératifs
Les IA adorent la clarté. Si votre contenu est bien structuré, elles le reprennent plus facilement et le mettent en avant dans leurs réponses. Comment y parvenir ?
Utilisez des titres explicites : ce genre de titres doit annoncer clairement le sujet.
Rédigez des paragraphes courts : cela vous permet de rendre la lecture fluide et facilite l’extraction d’informations.
Intégrez des listes à puces : vous devez privilégier les listes à puces pour les points clés, afin que l’IA puisse les citer facilement.
Ajoutez un résumé en fin de section : c’est une synthèse que l’IA pourra directement réutiliser dans ses réponses.
Bref, vous devez ainsi pensez lisibilité et hiérarchisation. Votre contenu doit être facile à comprendre pour un humain et simple à interpréter pour une IA.
Intégrer des signaux de confiance et des appels à l’action (CTA)
Apparaître dans une réponse générée par une IA, c’est bien. Mais donner envie d’aller plus loin, c’est mieux. Et pour cela, il faut inspirer confiance. Voici donc quelques leviers efficaces :
des données chiffrées : privilégiez les données issues d’études ou de sources fiables. Elles crédibilisent votre contenu.
des témoignages clients : les avis des clients ou les études de cas permettent de prouver que votre solution fonctionne.
des CTA adaptés et attractifs: Vous devez éviter le classique « Contactez-nous ». Pour convertir vos visiteurs grâce à votre contenu GEO, vous devez plutôt proposer : « Découvrez notre solution en 2 minutes » ou « Essayez gratuitement pendant 14 jours ».
Ces signaux font toute la différence : ils transforment une simple mention en opportunité concrète.
Quelles sont les techniques avancées pour booster la conversion GEO ?
Une fois les bases posées, il est temps d’aller plus loin. Pour maximiser votre impact dans les réponses génératives et convertir efficacement, misez sur ces approches stratégiques :
Créez des clusters thématiques et des FAQ
Les moteurs génératifs privilégient les sites qui démontrent une expertise approfondie sur un sujet. Autrement dit, si vous vous contentez d’un article isolé, vous avez peu de chances d’être la référence que l’IA choisira.
Que faire alors ? Il est recommandé de construire des clusters thématiques. Cela consiste à créer un ensemble cohérent de contenus autour d’un sujet central.
Par exemple, pour le thème « Optimisation GEO », vous pourriez développer :
Qu’est-ce que le GEO et pourquoi est-il essentiel ?
Les différences entre GEO et SEO.
10 techniques pour réussir votre GEO.
Comment mesurer l’impact du GEO sur vos conversions ?
Ajoutez à cela une FAQ riche qui répond aux questions courantes. Non seulement vous aidez vos lecteurs, mais vous facilitez aussi la tâche des IA qui vont extraire vos réponses pour leurs synthèses.
Facilitez l’extraction d’informations
Les IA aiment ce qui est clair, synthétique et directement exploitable. Pour augmenter vos chances d’être cité (et bien présenté), proposer des formats faciles à reprendre :
Des tableaux comparatifs, par exemple : GEO vs SEO : quelles différences ?
Des listes pratiques, comme « 3 étapes pour améliorer votre conversion GEO ». Ces éléments permettent aux IA d’intégrer vos réponses sans effort, tout en offrant à vos lecteurs une expérience plus fluide et actionnable.
Rendez vos contenus persuasifs
Le GEO ne doit pas être purement technique. Pour inciter à l’action, il faut susciter la confiance et l’émotion. Comment ?
Racontez des histoires clients : Par exemple, vous pouvez aborder des thématiques comme « Comment cette entreprise a doublé ses conversions grâce à notre stratégie GEO ».
Mettez en avant des preuves sociales : Vous pouvez très bien privilégier les contenus comme les avis clients, les études de cas, les certifications ou encore les chiffres clés.
Soulignez vos différenciateurs : Il est conseillé de mettre en avant ce qui vous rend unique. Il doit être clair, facile à retenir et repris par les IA.
Plus précisément, votre contenu doit être à la fois utile, structuré et convaincant. C’est cette combinaison qui vous permettra non seulement d’apparaître dans les réponses génératives, mais aussi de transformer cette visibilité en prospects qualifiés.
Mesurer et ajuster votre stratégie GEO
Mettre en place une stratégie GEO est une étape clé, mais ce n’est pas suffisant. Pour rester performant, vous devez suivre vos résultats et optimiser en continu. Voici par où commencer :
Suivez les bons indicateurs
Une stratégie GEO efficace ne se résume pas à la mise en ligne de contenus optimisés. Vous devez mesurer son impact pour savoir si elle porte ses fruits. Les KPI à surveiller sont :
Taux de clic depuis les moteurs IA : combien d’utilisateurs cliquent après avoir vu votre marque dans une réponse générative ?
Taux de conversion post-interaction IA : parmi ces visiteurs, combien deviennent prospects ou clients ?
Fréquence de citation dans les réponses IA : êtes-vous mentionné régulièrement comme source fiable ?
Ces données vous permettent de savoir où vous excellez et où vous devez encore progresser.
Analysez comment les IA vous présentent
Les moteurs génératifs synthétisent votre contenu selon leurs propres algorithmes. Il est donc crucial de tester vos contenus directement dans les IA (ChatGPT, Perplexity, Bing Chat, etc.) pour voir :
Êtes-vous mentionné dans les réponses ?
Si oui, votre marque est-elle valorisée ou simplement citée parmi d’autres ?
Les informations reprises sont-elles correctes et actuelles ?
Cette analyse vous donne des pistes d’optimisation immédiates.
Ajustez et itérez en continu
Le GEO est vivant : les algorithmes évoluent, les attentes des utilisateurs aussi. Pour rester en tête, vous devez :
Avec l’essor des moteurs de recherche basés sur l’IA générative, une nouvelle discipline est née : le GEO (Generative Engine Optimization). Comment se distingue-t-il du SEO classique et quelles conséquences pour votre visibilité en ligne ? On vous explique tout.
Depuis plus de deux décennies, le SEO (Search Engine Optimization) est la pierre angulaire des stratégies marketing digitales. Grâce à lui, les entreprises parviennent à améliorer leur visibilité sur les moteurs de recherche traditionnels comme Google, Bing ou Yahoo, et à générer un trafic organique qualifié.
Mais le paysage numérique évolue à une vitesse fulgurante. L’essor des IA génératives, incarnées par des solutions comme ChatGPT, Perplexity, Gemini ou encore Microsoft Copilot, bouleverse la manière dont les internautes recherchent et consomment l’information.
Ces nouveaux outils ne se contentent pas de proposer des liens. Ils créent des réponses complètes, personnalisées et souvent très pertinentes, ce qui élimine ainsi le besoin pour l’utilisateur de cliquer sur plusieurs sites.
Cette révolution a fait émerger un concept inédit : le GEO, ou Generative Engine Optimization. Son objectif ? Optimiser la présence d’une marque dans les réponses générées par les intelligences artificielles.
Dans cet article, nous aborderons les différences entre GEO et SEO classique. Comment ces deux approches se complètent-elles et quelles nouvelles pratiques devez-vous adopter pour rester compétitif ?
Qu’est-ce que le GEO ? Une révolution portée par l’IA
Le GEO , littéralement « optimisation pour les moteurs génératifs », désigne un ensemble de pratiques qui vise à maximiser la probabilité qu’une marque, un produit ou un contenu apparaisse dans les réponses générées par une IA conversationnelle.
Contrairement aux moteurs de recherche traditionnels, qui indexent et classent des pages web pour les présenter sous forme de liste (SERP), les moteurs d’IA générative fonctionnent selon une logique complètement différente.
Lorsqu’un utilisateur pose une question, il ne reçoit pas une série de liens à explorer, mais une réponse rédigée par l’IA. Celle-ci est construite à partir de multiples sources qu’elle a analysées et comprises.
Par exemple, si vous demandez à ChatGPT ou Perplexity « Quelles sont les meilleures tendances marketing en 2025 ? », l’outil ne vous renverra pas une dizaine d’articles. Il vous livrera une synthèse rédigée, parfois illustrée de citations ou de sources, mais sans forcément inciter à cliquer sur un lien externe.
C’est là que réside d’ailleurs l’enjeu du GEO : faire en sorte que votre contenu soit intégré dans cette réponse générée. Pour cela, il doit répondre à plusieurs critères :
être fiable et vérifiable,
être structuré et facile à interpréter par un modèle d’IA,
être reconnu comme une source d’autorité dans son domaine.
En d’autres termes, le GEO ne consiste pas à séduire un algorithme comme celui de Google, mais à influencer un modèle d’intelligence artificielle dans sa manière de formuler ses réponses.
Et la place du SEO classique dans tout ça ? Est-ce toujours un pilier indispensable
Le SEO (Search Engine Optimization) a pour mission d’optimiser un site web afin qu’il apparaisse dans les premiers résultats des moteurs de recherche traditionnels.
En général, cette technique d’optimisation repose sur trois piliers fondamentaux :
L’optimisation technique : Elle concerne la structure du site, la vitesse de chargement, la présence des balises HTML appropriées, et la compatibilité mobile.
Le contenu : Il doit avant tout être pertinent, bien rédigé, et intégrer intelligemment les mots-clés recherchés par les utilisateurs.
L’autorité et la popularité : Ce pilier est souvent mesuré par le nombre et la qualité des backlinks qui pointent vers votre site, ainsi que par les signaux qui proviennent des réseaux sociaux.
L’objectif du SEO est clair : générer du trafic qualifié et améliorer en même temps votre visibilité dans les SERP. Mais ce modèle est aujourd’hui challengé par la montée en puissance des moteurs génératifs. Pourquoi ? Parce que l’utilisateur ne passe plus forcément par une page de résultats. Il pose une question et obtient directement une réponse dans l’interface de l’IA.
GEO vs SEO : quelles différences concrètes ?
C’est LA question centrale. Les différences entre GEO et SEO sont profondes, tant dans leurs objectifs que dans leurs mécanismes. Voici les principaux points de divergence.
La source d’information
Il s’agit de l’un des éléments qui différencie le GEO du SEO. Pour le SEO classique, les moteurs comme Google explorent le web via des robots (crawlers) qui indexent les pages et les classent selon leur pertinence.
En revanche,les IA génératives s’appuient sur un corpus d’entraînement (énorme base de données textuelles), enrichi par des sources en temps réel. Ces sources sont souvent issues de contenus structurés ou de sites à forte autorité.
Le format de réponse
Le format de réponse du SEO et du GEO sont également différents. En effet, pour leSEO, l’utilisateur consulte une liste de liens (SERP), choisit un site et clique.
Par ailleurs, pour le GEO, l’utilisateur reçoit une réponse rédigée et synthétique, qui ne l’incite pas forcément à consulter la source.
Les signaux de pertinence
Le SEO et le GEO ont également une différence de signaux de pertinence. En SEO, la performance repose sur plusieurs piliers dont l’importance des backlinks, la prise en compte des signaux UX comme le taux de clics et le temps passé sur la page, ainsi qu’une structure technique solide.
En GEO, ce qui fait la différence, c’est la fiabilité et la qualité sémantique du contenu, l’intégration de données vérifiées et la construction d’une réputation forte au sein de l’écosystème numérique.
L’objectif marketing
Pour le SEO, l’objectif principal est de générer du trafic sur votre site afin de convertir les visiteurs en clients.
Par ailleurs, pour le GEO, la priorité est d’influencer la réponse produite par l’IA, pour que votre marque soit citée ou que votre expertise soit mise en avant, même si l’utilisateur ne clique pas.
Quels sont les impacts de la différence entre GEO et SEO sur votre stratégie marketing ?
Ces différences ne sont pas anecdotiques. Elles changent fondamentalement la manière dont vous devez penser votre présence en ligne.
Moins de clics directs : Si l’IA répond à la question de l’utilisateur, celui-ci n’a plus besoin de visiter votre site.
Plus de compétition pour la crédibilité : Pour qu’une IA vous cite ou s’inspire de vos contenus, vous devez être perçu comme une source fiable et vérifiée.
Un nouveau type d’autorité numérique : Ce n’est plus seulement Google qu’il faut convaincre, mais des modèles IA qui se basent sur des données agrégées.
Plus précisément, le GEO ne remplace pas le SEO, mais il devient un complément incontournable. Sans le Generative Engine Optimization, votre marque risque de disparaître des radars des moteurs IA, et ce, même si votre SEO est excellent.
Les IA privilégient les informations issues de sources reconnues. Il est ainsi recommandé de privilégierdes contenus avec des données. Vous devez également ajouter des références et publier des contenus vérifiables.
Utilisez les données structurées
Les moteurs génératifs s’appuient sur les données structurées pour interpréter vos informations. Il est primordial d’ajouter des schémas adaptés comme FAQ dans votre contenu. Cela permet surtout de faciliter leur compréhension et d’améliorer leur visibilité.
Renforcez votre autorité dans votre domaine
Pour être considéré comme une référence, vous devez multiplier les signaux d’expertise. Par exemple, vous pouvez apparaître dans des médias spécialisés ou encore publier des livres blancs et participer à des études sectorielles. Ces actions crédibilisent votre marque aux yeux des IA et des utilisateurs.
Proposez des réponses courtes et claires
Les IA adorent les contenus faciles à synthétiser. C’est pour cette raison que vous devez intégrer des encadrés « définition », des listes à puces et des FAQ bien structurées dans votre contenu. Ce genre de stratégie vous permet d’augmenter vos chances d’être repris dans leurs réponses.
Soyez présent sur les sources consultées par les IA
Apparaître sur des plateformes reconnues comme Wikipédia, des forums spécialisés ou des sites d’autorité augmentera vos probabilités d’être cité. Plus votre présence est forte sur ces espaces, plus votre contenu sera perçu comme fiable.
Moins tapageur que ChatGPT, mais tout aussi puissant, Claude.AI devient un nouvel enjeu stratégique pour les créateurs de contenu et les experts SEO. Pour être premier sur Claude.ai, vos contenus doivent répondre parfaitement à l’intention de l’IA pour éveiller ses sens cachés.
Développé par Anthropic, Claude.AI joue un rôle d’un assistant conversationnel basé sur l’IA, capable de générer du texte, de répondre à des requêtes et d’analyser des documents. Il fonctionne comme un moteur de réponse avec une logique proche du SEO, mais adaptée aux IA.
Être premier sur Claude.AI c’est faire en sorte que votre contenu, nom ou marque ressorte en priorité dans les réponses données par Claude lorsqu’un utilisateur lui pose une question liée à votre domaine. Découvrez maintenant les tactiques qui séduisent l’IA d’Anthropic.
Comment fonctionne Claude.AI ?
Les bases de Claude.AI
Claude repose sur un modèle de langage entraîné sur une masse colossale de documents numériques. Son moteur intègre aussi la recherche web en temps réel depuis peu.
Lorsqu’une requête l’exige, il navigue, sélectionne, lit, puis compare plusieurs pages pour produire une réponse synthétique.
Ce processus s’appuie sur des mécanismes de catégorisation automatique. Chaque contenu indexé est ainsi affecté à un type de traitement spécifique : simple suggestion, réponse centrale ou exclusion totale.
L’intelligence de Claude réside dans sa capacité à détecter non seulement les mots, mais les intentions qui les sous-tendent. Une nuance décisive dans la construction de ses réponses.
Différence avec ChatGPT
Si ChatGPT adopte une logique plus conversationnelle, Claude, lui, s’illustre par une structure de réponse quasi académique. Son système agentique simule un raisonnement pas à pas, combinant lecture de sources, vérification croisée et synthèse éditoriale.
Claude effectue une véritable enquête algorithmique tandis que ChatGPT génère des textes fluides à partir de ses bases internes. Cette approche confère ainsi à ses réponses une rigueur et une transparence qui résonnent auprès des utilisateurs à la recherche de contenus sourcés.
Pourquoi viser la première place sur Claude ?
Claude.AI, c’est l’autre grand cerveau de l’IA générative. À l’heure où les réponses se construisent directement à partir de contenus lus en ligne, la question se pose avec pertinence : comment faire pour être cité en premier dans ses réponses ?
Pour une visibilité accrue
Apparaître dans les réponses produites par Claude signifie occuper la vitrine d’un moteur de recherche intelligent. Plus rapide que le scroll, plus engageant qu’un lien, le contenu extrait devient donc la réponse. Cette visibilité immédiate représente une opportunité sans précédent dans le paysage du SEO sémantique.
Miser sur l’E-réputation
L’émergence des IA conversationnelles transforme la manière dont la réputation en ligne se construit. Être cité dans une réponse générée par Claude se traduit êtrevalidé comme source fiable. L’autorité éditoriale se gagne non plus seulement par les backlinks, mais par la compatibilité avec les cadres de compréhension de l’IA.
Autorité perçue durable
La sélection par Claude.AI confère une position d’expert aux yeux de l’utilisateur, mais aussi des autres systèmes d’indexation. Plus un contenu est repris dans les formulations de l’IA, plus il tend à influencer les futurs résultats. L’ascension vers la première place s’inscrit alors dans une boucle favorable à la crédibilité algorithmique.
Décrypter le langage de Claude : que lit l’IA avant de répondre ?
Avant de générer une réponse, Claude explore, trie et interprète une vaste quantité de données. Pour comprendre ce qu’elle lit réellement, il faut s’intéresser à ses algorithmes internes et à la façon dont elle mobilise ses corpus.
Mécanismes internes et rôles des corpus
Claude ne lit pas comme un humain. Il segmente, classe et interprète. Chaque page explorée est scannée, puis assignée à un type de comportement prédéfini. Certains contenus sont jugés trop vagues ou promotionnels pour être exploités.
D’autres sont marqués comme potentiellement pertinents, mais sans valeur centrale. Seules les pages parfaitement ciblées, expliciteset bien structurées sont retenues comme piliers de réponse. Ce système se fonde sur des critères implicites que seul un contenu parfaitement édité peut satisfaire.
D’après un leak des prompts internes, Claude.AI identifie quatre catégories :
never_search : contenus bloqués et invisibles ;
do_not_search_but_offer : contenus riches mais non ciblés ;
single_search: contenu spécifique à une requête unique ;
research: contenus très génériques, exploratoires.
Ces classifications déterminent le passage au sourcing externe et la visibilité dans les réponses.
Qu’est-ce que Claude utilise pour générer ses réponses ?
Cette intelligence artificielle mêle différentes types d’informations :
Sources et web indexé
Le système intègre plusieurs couches d’analyse. D’une part, les données pré-entraînées permettent de couvrir les sujets généraux. D’autre part, l’accès à des contenus récents via la recherche web permet une actualisation en direct.
Claude sélectionne en priorité les sites possédant une architecture éditoriale claire : titres hiérarchisés, paragraphes courts, contenus explicatifs balisés. Les bases de données publiques, les articles encyclopédiques et les guides pédagogiques sont généralement favorisés, à condition qu’ils présentent une lisibilité optimale.
Contenus de référence
Claude.AI privilégie les contenus à forte densité informative, structurés autour de définitions, d’exemples ou de comparaisons explicites.
La rédaction pédagogique, la cohérence lexicale et la stabilité argumentative comptent autant que la fraîcheur du contenu. Plus un texte est lisible par segments, plus l’IA l’utilise comme fondation.
Données structurées
L’IA ne se contente pas de lire, elle détecte aussi la manière dont l’information se présente. FAQ, tableaux ou glossaires aident l’IA à mieux extraire les informations.
Une réponse bien formulée dans un encadré, une définition placée en début de paragraphe ou une phrase simple en tête d’article peut suffire à faire remonter un contenu dans l’indexation interne. Claude.Ai priorise alors les contenus qu’il peut transmettre sans modification.
Les stratégies à adopter pour être premier sur Claude.AI
Se positionner en tête des réponses générées par Claude ne relève pas du hasard. Cela suppose une compréhension fine des contenus qu’elle valorise, et surtout, une adaptation de sa production éditoriale.
Avant d’espérer apparaître en première place dans ses résultats, il faut apprendre à parler la même langue que l’IA. Tout commence par un contenu conçu pour lui être parfaitement lisible et exploitable.
Créer du contenu « Claude-compatible » : les clés
Pour répondre aux attentes du moteur de Claude, l’introduction doit aller à l’essentiel et anticiper la question sous-jacente de l’utilisateur. Les mots-clés principaux, placés de manière fluide dans les titres et les paragraphes, doivent donc correspondre à l’intention réelle de recherche.
Le contenu doit adopter non seulement un ton pédagogique, mais précis, avec une structure aérée qui guide la lecture automatique. De ce fait, la présence de sources citées explicitement, même internes, renforce la légitimité du propos.
Les erreurs à ne pas faire pour être premier sur Claude.AI
Certains contenus, même bien référencés ailleurs, peuvent être ignorés par Claude. Trop de généralités, une écriture trop marketing, des titres trompeurs ou des paragraphes trop longs brouillent la lecture.
L’usage excessif d’adjectifs ou d’expressions vagues, l’absence de définitions claires ou de structuration nette peut disqualifier un contenu aux yeux de l’IA. Une information trop noyée dans le récit devient aussi invisible pour une IA qui cherche l’essentiel au plus vite.
Claude.AI vs Google : même combat pour votre contenu ?
Si Google a longtemps dicté les règles du jeu en matière de référencement, l’émergence des IA génératives comme Claude redéfinit les standards de visibilité.
Lorsqu’une requête est posée à Claude.AI, ce n’est pas un moteur de recherche traditionnel qui s’active, mais un système conversationnel guidé par le contexte et la pertinence immédiate. Une réalité qui oblige à repenser les fondamentaux du SEO tel qu’on le connaît.
Et si demain, votre visibilité ne dépendait plus de Google, mais d’une IA comme Claude ? Alors que les outils génératifs prennent le pouvoir sur la recherche, apprendre à se positionner dans leurs réponses devient une compétence incontournable.
SEO traditionnel et visibilité IA : quelles différences ?
L’optimisation pour Claude ne repose pas sur le volume de trafic ou la densité de mots-clés. Elle s’appuie sur la capacité à répondre à une question de manière intelligible, documentée et immédiatement exploitable.
Claude évalue la pertinence sémantique et la qualité cognitive de la réponse là où Google privilégie les signaux comportementaux et les liens entrants. L’intention prime ici sur la technique.
Claude préfère-t-il les sites officiels ou les blogueurs agiles ?
Analyse de cas réels
Contrairement à ce que l’on croit, Claude ne favorise pas systématiquement les grands noms. Si les sites officiels bénéficient d’une légitimité automatique, des blogueurs structurés et des experts de niche peuvent alors émerger à condition de respecter les critères éditoriaux précis de l’IA.
Expériences comparées
L’enjeu ne reste plus dans l’autorité perçue par les humains, mais dans la compatibilité de la structure avec le langage des machines. L’agilité rédactionnelle et la maîtrise des formats courts permettent parfois à des sites indépendants de surpasser des plateformes institutionnelles dans les résultats générés.
Cap sur la première place : ce qu’il faut retenir
Pour être premier sur Claude.AI, visez la clarté, la précision, la structure et la crédibilité. Il faut adopter cette technique non pas pour Google, mais pour répondre à l’IA. Soyez Claude-compatible, prenez-vous au jeu de ses catégories et algorithmes, valorisez vos sources.
Par ce nouvel horizon, vous gagnerez en visibilité, réputation et autorité. Votre contenu ne rivalise pas seulement avec d’autres sites, mais avec la réponse elle-même au sein d’une IA.
Vultr, leader du cloud privé, annonce l’intégration des GPU AMD Instinct MI325X dans son data center de Chicago. Ce partenariat avec AMD permet aux entreprises d’accéder à une solution performante et évolutive pour l’inférence et la formation de modèles IA. Avecan une mémoire de 256 Go et une bande passante de 8 To/s, ces GPU offrent un rapport prix/performances optimal.
Un pas de géant pour l’IA d’entreprise
Vultr franchit une nouvelle étape dans l’accélération des performances cloud destinées à l’intelligence artificielle. L’entreprise annonce la commercialisation des premiers GPU AMD Instinct™ MI325X. C’est une solution conçue pour répondre aux besoins croissants en inférence et en entrainement de modèles IA. Vultr confirme sa volonté de proposer des infrastructures toujours plus performantes et adaptées aux exigences des entreprises. Il devient ainsi le premier fournisseur cloud à déployer cette technologie de pointe dans son data center de Chicago.
Cette annonce intervient alors que Vultr vient de finaliser une levée de fonds stratégique. Cela porte sa valorisation à 3,5 milliards de dollars, et d’intensifier sa collaboration avec AMD. Ce partenariat offre à Vultr un accès privilégié aux technologies GPU de dernière génération, notamment la gamme AMD Instinct™ MI300X et l’écosystème logiciel ROCm™.
Une infrastructure IA performante et flexible
L’intégration des GPU AMD Instinct MI325X à l’offre cloud de Vultr ouvre de nouvelles perspectives pour les entreprises qui souhaitent développer et déployer des applications IA-natives à grande échelle. Ces GPU de nouvelle génération sont hébergés sur des serveurs Supermicro AS-8126GS-TNMR 8-U. Ils offrent une capacité de mémoire exceptionnelle de 256 Go HBM3E et une bande passante de 8 To/s. Cela garantit des performances accrues pour la formation et l’inférence des modèles d’IA.
Comme l’explique J.J. Kardwell, PDG de Vultr : « L’Instinct MI325X d’AMD établit de nouvelles normes pour l’industrie IA, offrant des performances et une efficacité inégalées pour l’inférence. Nos clients bénéficient ainsi d’un accès prioritaire à un hardware GPU de pointe, leur permettant d’étendre les déploiements d’IA à la production et de révolutionner leur stratégie IA. »
Une collaboration stratégique pour l’innovation en IA
Le partenariat renforcé entre Vultr et AMD s’inscrit dans une stratégie de développement à long terme. Il vise surtout à démocratiser l’accès à des solutions IA avancées. L’intégration des technologies AMD Instinct MI325X permet aux entreprises de disposer d’une infrastructure cloud flexible. Celle-ci est compatible avec les principaux frameworks IA et optimisée pour un déploiement rapide des applications d’IA générative.
Negin Oliver, Vice-Président du développement commercial chez AMD, souligne : « Les accélérateurs AMD Instinct MI325X sont conçus pour répondre aux exigences des tâches IA les plus complexes, allant de la formation des modèles à l’inférence. Avec cette nouvelle infrastructure, Vultr met à disposition une technologie de pointe permettant aux entreprises d’accélérer leur transformation IA et d’optimiser leur puissance de calcul. »
Vultr confirme son ambition de repousser les limites de l’IA d’entreprise avec ces nouveaux GPU intégrés à son infrastructure cloud. Ce déploiement marque un pas stratégique pour le secteur. Il facilite l’accès à des ressources informatiques avancées et ouvre la voie à une innovation IA toujours plus performante.
L’intelligence artificielle (IA) marque un tournant dans l’innovation des snacks en introduisant des approches inédites pour répondre aux besoins du marché et anticiper les attentes des consommateurs. Cette avancée redéfinit les standards du secteur.
Mondelēz International, célèbre pour des marques emblématiques comme Oreo et Chips Ahoy, utilise l’intelligence artificielle (IA) pour innover dans le domaine des snacks. Depuis 2019, l’entreprise collabore avec Thoughtworks (anciennement Fourkind) pour intégrer des outils d’IA dans son processus de développement. Cette stratégie vise à accélérer la création de produits et à explorer de nouvelles saveurs répondant aux attentes des consommateurs.
Un processus de création deux fois plus rapide
Grâce à l’IA, Mondelēz a développé plus de 70 produits, notamment des Oreos sans gluten et des Chips Ahoy revisités. Les outils d’IA rationalisent le processus de conception en générant des recettes selon des critères précis : goût, coût, impact environnemental et profil nutritionnel. Ce modèle permet de réduire le temps nécessaire à la production, qui passe de plusieurs mois à seulement quelques semaines.
Farooq Ali, expert en IA chez Thoughtworks, précise que ces outils ne remplacent pas la créativité humaine mais l’enrichissent, en ouvrant de nouvelles perspectives que les développeurs seuls n’auraient pas envisagées.
L’IA et l’expertise humaine main dans la main
Malgré l’implication de l’IA, les tests gustatifs restent une affaire humaine. Les scientifiques alimentaires suggèrent des attributs spécifiques comme l’acidité ou la richesse de la saveur. L’IA propose ensuite des combinaisons d’ingrédients. Les résultats sont testés, ajustés et réévalués en boucle. Ce processus assure que chaque produit atteint un niveau de qualité optimal.
Kevin Wallenstein, responsable R&D chez Mondelēz, souligne que l’outil structure les tâches complexes tout en laissant place à l’intuition humaine. L’objectif est de créer des snacks qui séduisent tant par leur goût que par leur conception innovante.
Une avancée pour le marketing et les résultats financiers
L’IA ne se limite pas à la conception de recettes. Mondelēz l’utilise aussi pour personnaliser son marketing, en créant des contenus adaptés aux attentes des consommateurs. Cette initiative vise à fidéliser une clientèle toujours plus exigeante.
En parallèle, les résultats financiers de Mondelēz témoignent du succès de cette approche. Malgré une baisse de 16 % de l’action en 2024, le chiffre d’affaires a enregistré une hausse de 5,4 % au troisième trimestre pour atteindre 9,2 milliards de dollars. Les bénéfices d’exploitation ajustés ont connu une augmentation de 21 %, ce qui confirme l’impact positif de l’innovation.
Grâce à l’intelligence artificielle (IA), Mondelēz révolutionne l’industrie des snacks en intégrant harmonieusement technologie et expertise humaine. L’entreprise s’adapte non seulement à l’évolution des goûts des consommateurs, mais aussi à la nécessité d’optimiser ses processus pour rester compétitive. À mes yeux, cette démarche montre qu’allier tradition et modernité est la clé pour bâtir l’avenir de l’industrie alimentaire.
Box Inc. annonce la disponibilité générale de Box Hubs, une solution destinée à améliorer la gestion et la publication de contenu au sein des entreprises. Grâce à Box AI, ce nouvel outil permet aux collaborateurs d’accéder rapidement à des informations précises et actualisées. L’objectif principal est de favoriser la collaboration et de garantir la sécurité des données. Box Hubs s’impose comme une réponse aux défis contemporains de l’organisation et du partage des informations.
Une solution personnalisable et efficace
Les Box Hubs se présentent comme des portails personnalisables. Ils facilitent l’accès aux informations critiques pour les employés. Cette solution se distingue par sa capacité à regrouper diverses ressources en un seul endroit, qu’il s’agisse de politiques internes, de formations commerciales ou de ressources marketing. Diego Dugatkin, Directeur Produit chez Box, souligne l’importance de cet outil : « Les entreprises d’aujourd’hui doivent favoriser la collaboration tout en garantissant la sécurité de leur contenu.«
Box Hubs propose également des fonctionnalités innovantes. Les utilisateurs peuvent partager leurs portails en toute sécurité avec des partenaires et des agences. Le système de recherche globale de Box simplifie la localisation des fichiers, tandis que de nouvelles options, comme les liens personnalisés et les signets, optimisent la navigation. Les entreprises peuvent également respecter les nouvelles exigences de conformité fédérales, telles que la Section 508.
Une expérience utilisateur optimisée grâce à l’IA
Box AI joue un rôle crucial dans l’efficacité des Box Hubs. Les entreprises qui utilisent le plan Enterprise Plus peuvent poser des questions sur tous les documents d’un Hub. Ce système fournit des réponses rapides et précises, avec des citations faciles à suivre. Ce niveau de transparence renforce la confiance des utilisateurs dans les informations récupérées.
De nombreux clients de Box adoptent déjà cette technologie. Par exemple, une organisation municipale a créé un Hub RH afin de rassembler divers documents pour faciliter l’accès à l’information. Mike Jordan, responsable de l’équipe des outils de collaboration chez Exact Sciences, exprime l’impact positif de cette solution : « Box Hubs permet à nos employés d’accéder à des portails afin de trouver facilement des informations pertinentes pour leur travail.«
D’autres entreprises, comme une agence de marketing, utilisent Box Hubs pour centraliser des ressources créatives. Cela permet aux équipes de conception d’accéder rapidement aux éléments essentiels pour leurs campagnes. Ces exemples démontrent comment Box Hubs transforme les processus de travail.
Un outil indispensable pour les entreprises modernes
Box Hubs répond aux défis croissants des entreprises modernes. Mel Brue, Vice-Président chez Moor Insights & Strategy, évoque les difficultés d’organisation et d’extraction d’informations : « Les employés perdent d’innombrables heures chaque semaine à chercher l’information dont ils ont besoin. » Box Hubs, avec ses capacités de recherche alimentées par l’IA, permet de simplifier ce processus.
Le lancement de Box Hubs est une avancée significative pour toutes les entreprises qui souhaitent optimiser leur gestion de contenu. L’outil est disponible pour tous les utilisateurs de Box sur les plans Enterprise et supérieurs. Pour ceux intéressés par les fonctionnalités de Box AI, l’accès est prévu dans le plan Enterprise Plus. Pour en savoir plus, il est possible de s’inscrire à un webinaire sur Box Hubs et de participer à BoxWorks, prévu pour le 12 novembre.
Box Hubs se positionne comme un atout majeur pour les entreprises en quête d’amélioration dans la gestion de leur contenu. Avec une approche centrée sur la collaboration et la sécurité, cette solution répond aux besoins actuels des organisations modernes. Les utilisateurs peuvent désormais tirer parti d’un accès rapide à l’information pour faciliter leur quotidien professionnel.
Apple vient de dévoiler sa propre IA multimodale, MM1, capable de comprendre et potentiellement de générer aussi bien du texte que des images. Un projet de recherche scientifique, qui pourrait toutefois devenir une nouvelle version de l'assistant Siri…
Nous vivons une époque surprenante. Longtemps réputée pour la fermeture totale de ses logiciels, Apple vient de créer une IA plus ouverte qu'OpenAI dont l'ouverture est censée être la caractéristique principale…
Les chercheurs de la Pomme viennent de partager leurs travaux sur un LLM (large modèle de langage) d'intelligence artificielle multimodale.
Les chercheurs Apple révèlent leur IA multimodale
We live in such strange times. Apple, a company famous for its secrecy, published a paper with staggering amount of details on their multimodal foundation model. Those who are supposed to be open are now wayyy less than Apple.
À travers une étude publiée en ligne le 14 mars 2024 sur le portail arXiv, Apple met en lumière la façon dont elle a entraîné un modèle sur des données textuelles et des images.
Le document ne mentionne pas directement Apple, mais la plupart des chercheurs cités sont en lien avec la division Machine Learning de l'entreprise. Tout porte donc à croire que le projet émane de la firme de Cupertino.
Les modèles multimodaux de cette famille, baptisée MM1, contiennent jusqu'à 30 milliards de paramètres. Leur architecture regroupe différents composants : des encodeurs d'image, un connecteur de vision et de langage…
Ceci a permis de donner naissance à un modèle IA capable de comprendre à la fois les prompts textuels et ceux prenant la forme d'images.
Une approche de préentraînement novatrice et prometteuse
Curated a few takeaways from the Apple MM1 paper to share:
Encoder lesson: Image resolution has the highest impact, followed by model size and training data composition.
+15% perf 336px to 1702px +3% perf 224px to 336px +1% perf ViT-L to ViT-H (doubling in parameters) +3% perf… pic.twitter.com/uzgo5nEo4j
Comment l'expliquent les chercheurs, « nous démontrons que pour le préentraînement multimodal à grande échelle, l'utilisation d'un mix d'image-légende, de textes et d'images entrelacées, et de données textuelles est cruciale pour atteindre des résultats de pointe sur de multiples benchmarks ».
Ce modèle IA est actuellement encore en phase de pré-entraînement, et n'est donc pas encore suffisamment entraîné pour générer les résultats demandés.
C'est au cours de cette étape que l'algorithme et l'architecture IA sont utilisés pour concevoir le workflow du modèle et la façon dont il traite les données.
Les chercheurs d'Apple ont été capables d'ajouter la vision par ordinateur au modèle en utilisant des encodeurs d'image et un connecteur vision langage.
Lors des tests, ils ont réalisé que les résultats étaient supérieurs aux modèles existants au même stade de développement.
Leur approche semble donc plus concluante que les autres méthodes de pré-entraînement, ce qui pourrait permettre d'importants progrès dans le domaine de l'IA.
Alors, peut-on s'attendre à ce que cette IA soit incorporée aux produits Apple dans un avenir proche ? Début février 2024, lors de l'annonce des résultats financiers, le CEO Tim Cook avait estimé que des fonctionnalités IA seraient présentées plus tard dans l'année…
Cependant, ce papier de recherche n'est pas suffisant pour déterminer les véritables projets de la Pomme dans le domaine de l'intelligence artificielle.
En parallèle, le bruit court qu'Apple serait en discussion avec Google pour intégrer l'IA Gemini à la prochaine version d'iOS pour iPhone et iPad…
Néanmoins, comme tous les géants de la tech, il est clair qu'Apple ne peut faire l'impasse sur l'IA et se doit d'investir massivement dans la recherche pour dominer cette nouvelle technologie révolutionnaire !
ElevenLabs, l'outil IA de synthèse vocale est un grand atout pour plusieurs utilisateurs. Il est capable de générer une voix naturelle pour enrichir vos contenus. Et ce n'est que sa fonctionnalité principale. L'outil réserve encore des surprises.
Oui, l'IA est désormais sur tous les plus. Elle est capable de créer des textes, des images, des vidéos, et même donner une voix à vos contenus. Cette dernière fonctionnalité est le grand atout d'ElevenLabs. En effet, cette IA générative est la référence de générer une voix dans plusieurs langues. C'est alors une aubaine pour plusieurs métiers. Développeurs, entreprises, créateurs de vidéo, ou autres. Découvrez sans tarder ElevenLabs.
ElevenLabs : définition
Un outil de synthèse vocale basée sur l'IA. Ces quelques mots résument parfaitement l'atout principal d'ElevenLabs. En effet, l'outil est capable de générer des voix en se focalisant sur des contenus textuels. Il se concentre alors sur des algorithmes avancés, ainsi que sur le Machine Learningpour atteindre son objectif.
L'utilisation d'ElevenLabs ouvre la porte à plusieurs opportunités. En effet, l'usager peut créer des contenus vocaux rapidement avec cette IA vocale. Pour les entreprises, ElevenLabs figure parmi les techniques les plus recommandées pour animer les prospections. Les professionnels du cinéma, des vidéos, ou autres contenus du genre trouveront une utilité efficace à ElevenLabs.
Et l'outil s'adapte aussi aux débutants, et aux particuliers. Ces derniers peuvent bénéficier de l'essai gratuit lors de l'inscription. C'est une opportunité pour découvrir les fonctionnalités de base.
Quelles sont les fonctionnalités phares d'ElevenLabs ?
La synthèse vocale… bien sûr
L'IA est maintenant capable d'imiter la voix humaine. Cette fonctionnalité s'illustre surtout avec ElevenLabs. Ici, l'utilisateur n'a qu'à rédiger les textes et l'IA les convertit en contenus vocaux. Et tout le monde trouvera un usage efficace à ce privilège d'ElevenLabs. De la création de voix off, aux développements d'assistants virtuels, l'outil est sur tous les fronts.
VoiceLab, pour améliorer une voix existante
Les utilisateurs peuvent personnaliser leurs propres enregistrements. Certes, cette fonctionnalité n'est pas très exploitée par le grand public. Pourtant, elle est capitale pour les entreprises high-tech. Avec VoiceLab, ces professionnels peuvent créer des voix uniques adaptées à leurs valeurs et à leurs produits. D'un autre point de vue, c'est aussi une technique pour donner des options de personnalisation sur les assistants virtuels.
Oui, ElevenLabs est aussi une IA destinée aux professionnels. Et pour rationaliser les différentes missions, l'outil dispose de fonctionnalité « Projet ». Les utilisateurs peuvent alors catégoriser les tâches selon leur importance. Il y a des emplacements spécifiques pour ces projets. Chaque membre de l'équipe aura un aperçu des missions et devra intervenir en cas de besoin.
Bibliothèque vocale
L'IA offre plusieurs modèles vocaux aux utilisateurs. C'est un gain de temps considérable, surtout pour certains professionnels. En effet, ElevenLabs permet de passer l'étape d'enregistrement audio. L'usager n'a qu'à choisir la voix qui s'adapte le plus à son projet, et l'IA fera le reste.
Le partage de contenu
ElevenLabs est un outil destiné à tous les profils. Tous les abonnés peuvent alors partager leurs contenus. C'est un moyen pour apprendre des plus expérimentés, ou d'évaluer ses capacités sur la plateforme d'ElevenLabs.
Les avantages d'ElevenLabs
Pour certains professionnels, ElevenLabs permet d'accélérer la réalisation des projets. Avec la possibilité de générer des voix naturelles, les spécialistes n'ont pas besoin de passer des heures aux studios d'enregistrement. Toutefois, l'IA ne pourra pas remplacer les acteurs de voix off humains. Il reste juste un outil.
ElevenLabs permet d'améliorer les stratégies de communication d'une entreprise. Prenons l'exemple d'une marque de vêtements pour femme. Logiquement, la prospection doit se baser sur une voix féminine. Et ElevenLabs est la clé pour atteindre cet objectif. Les utilisateurs peuvent alors personnaliser le rendu en fonction des attentes.
Par ailleurs, l'outil permet aussi de répandre ses résultats à travers la planète. Avec plus de 30 langues disponibles, ElevenLabs s'adapte à tous les profils.
Added 30+ voices to ElevenLabs' Voice library on TypingMind!
All custom voices from your https://t.co/LH3EjGAiB7's VoiceLab will be seamlessly synced with TypingMind too!
Et ce n'est pas tout. Cette IA améliore la productivité et l'efficacité des équipes. En se basant sur ce concept, l'outil sera une des clés du succès sur le long terme. Toutefois, il faut une petite connaissance du secteur de l'IA pour maîtriser ElevenLabs.
L'outil de synthèse vocale de référence affiche alors une polyvalence optimale avec tous ces avantages.
Pour qui ?
ElevenLabs est destiné à tout le monde. L'outil peut être exploité à des fins professionnelles, ou pour juste s'amuser avec la technologie.
Les créateurs de contenu
Cette catégorie comprend les rédacteurs, les podcasteurs, et les créateurs de vidéo. ElevenLabs facilite alors la transformation des contenus textuels en fichiers audio. C'est un gain de temps considérable, surtout pour les créateurs qui doivent animer leurs pages et leurs sites chaque semaine. Toutefois, il faut analyser un peu le rendu avant de le publier. La voix doit être en accord avec la valeur du créateur de contenu.
Les entreprises
ElevenLabs est aussi un atout majeur pour les entreprises. Ici, toutes les fonctionnalités peuvent être utilisées par ces équipes de professionnels. La section « projet » permet de faciliter l'analyse et le suivi des différentes tâches. L'outil de personnalisation, VoiceLab, est la clé pour générer une voix unique à l'image de l'entreprise.
Ainsi, les contenus de prospections seront uniformes, basés sur une seule et même voix. C'est la technique de communication la plus recommandée pour attirer les clients.
Les enseignants
Les professeurs de langue peuvent exploiter les différentes langues d'ElevenLabs. Ils n'ont qu'à rédiger leurs cours, et l'IA pourra les lire avec la voix choisie. C'est une technique pour diversifier les contenus. En plus d'avoir des livres, les fichiers audio facilitent aussi l'apprentissage.
Les développeurs
L'assistance vocale est devenue incontournable dans le monde de la high-tech. Les géants du milieu ont compris ce concept avec Siri ou Alexa. Et certains développeurs commencent aussi à suivre cette tendance.
Avec ElevenLabs, ces professionnels peuvent créer des voix uniques pour leurs applications et logiciels.
ElevenLabs et les entreprises
L'outil IA a déjà inscrit son nom dans le monde de la high-tech. Il figure actuellement parmi les références dans sa catégorie. Plusieurs entreprises ont été séduites par sa performance dans le domaine de la synthèse vocale. C'est le cas de Google, qui a employé ElevenLabs dans ses outils. L'utilisateur peut alors générer des contenus vocaux en quelques clics avec cette fonctionnalité de Google.
Et ce n'est pas tout. Toutes les entreprises peuvent exploiter ElevenLabs. En effet, elles peuvent cloner la voix du PDG, et des autres cadres. C'est une technique de communication efficace pour animer les annonces et les messages pour les collaborateurs.
Comment utiliser ElevenLabs ?
Même si ElevenLabs a des fonctionnalités très avancées, son utilisation est assez facile. Pas besoin d'être un développeur expérimenté pour manipuler l'outil. Vous devez connaître vos attentes pour avoir les meilleurs résultats possibles.
Commencez par vous rendre sur le site d'ElevenLabs. Il suffit de créer un compte dans la section inscription. Vous n'aurez qu'à saisir vos informations. Et n'oubliez pas que l'outil prend aussi en charge les plateformes comme Google, Facebook, ou Github durant cette étape.
Vous pourrez enfin lancer votre projet. Les contenus textuels seront votre point de départ. Choisissez ensuite la voix dans la bibliothèque vocale d'ElevenLabs. Personnalisez le tout pour avoir le meilleur rendu possible. Il ne reste plus qu'à affiner l'audio pour qu'il s'adapte avec votre valeur. Et c'est tout.
Focus sur les abonnements
L'offre gratuite
Oui, plusieurs fonctionnalités d'ElevenLabs sont accessibles gratuitement. Cette offre est destinée à tous les utilisateurs qui veulent tester les performances de l'outil. Cependant, il y a quelques limitations.
L'offre gratuite est limitée à 10 000 caractères de texte par mois. L'utilisateur ne peut pas dépasser ce seuil. Toutefois, il peut toujours créer des contenus vocaux sous différentes langues, avec la possibilité de modifier l'accent. Si ces offres ne suffisent pas, il y a des abonnements payants.
Starter
C'est la première offre payante d'ElevenLabs. Ici, la limite de caractères est à 30 000 par mois. C'est l'équivalent d'un contenu audio de 30 minutes. Toutefois, vous pourrez répartir les rendus sous plusieurs fichiers audio. Il est aussi possible de cloner votre voix. L'accès à Dugging Studio, la plateforme de doublage d'ElevenLabs est au rendez-vous. N'oubliez pas que vous aurez l'autorisation commerciale de l'outil avec cette offre.
L'abonnement coûte 4,59 euros mensuels, mais en cas de promotion, le prix peut descendre jusqu'à 0,92 euro.
Creator
L'offre donne accès à plus de 100 000 caractères, soit 2 heures d'audio. Ici, vous pourrez créer des voix réalistes pour des contenus professionnels. La qualité sera au rendez-vous, car l'audio est à 192 kbps. Et n'oubliez pas que la fonctionnalité « projet » sera aussi disponible pour vos équipes.
Le prix est de 20,21 euros mensuels. Dans certains cas, ElevenLabs peut faire une réduction de -50 % pour les nouveaux utilisateurs.
Pro
À 90,94 euros, vous aurez accès à 500 000 caractères, soit 10 heures d'audio. L'option de « suivi » figure aussi parmi les fonctionnalités de cette offre. La sortie audio est de 44,1 kHz via API.
Scale
C'est l'offre de référence pour les grandes entreprises. 40 heures d'audio, soit 2 000 000 de caractères seront au rendez-vous. L'utilisateur bénéficie aussi d'une assistance prioritaire. Le tout est à 303,12 euros par mois.
Tout est clair pour Elon Musk. D'ici 2025, l'IA va surpasser l'intelligence humaine. Cependant, cette déclaration ne fait pas l'unanimité dans le monde de high-tech. Plusieurs spécialistes, comme ce français a fourni des explications intéressantes pour réfuter l'idée du patron de X.
On le sait tous, Elon Musk est un grand adepte de l'IA. Le multimilliardaire a toujours tenté de rivaliser avec les géants du secteur avec Grok et xAI. Et il a confiance en son projet. Récemment, Musk a affirmé que l'IA sera bientôt supérieure à l'intelligence humaine. Cette situation sera réelle en 2025. Toutefois, les spécialistes du milieu ne sont pas emballés par cette idée.
Rendez-vous en 2025
Elon Musk, le multientrepreneur a réagi à un podcast d'un grand nom de l'IA. Pour lui, le rapport de force va basculer dès 2025. À partir de ce moment, l'IA sera au-dessus de l'être humain.
« L'IA sera probablement plus intelligente que n'importe quel humain l'année prochaine » extrait de la déclaration d'Elon Musk. Selon ses prévisions, les outils IA seront plus performants que l'intelligence de tous les humains sur la planète.
AI will probably be smarter than any single human next year. By 2029, AI is probably smarter than all humans combined. https://t.co/RO3g2OCk9x
Cette réaction de Musk a alors appuyé une idée similaire dans le domaine du high-tech. En effet, un autre spécialiste, Ray Kurzwell, a aussi prévu une émergence notable de l'IA. Selon lui, l'intelligence artificielle rivalisera avec l'humain en 2029.
« Nous n'y sommes pas encore tout à fait, mais nous y serons, et d'ici 2029, l'intelligence de l'IA sera la même que celle de n'importe quelle personne. Je suis en fait considéré comme un conservateur. Les gens pensent que cela arrivera l'année prochaine ou l'année suivante. » Ray Kurzwell.
À noter que ce spécialiste n'est pas un débutant dans le domaine de l'IA. Il a déjà œuvré pour le Machine Learning de Google en 2012. Il a aussi écrit plusieurs ouvrages en rapport avec sa zone d'exercice.
Yann LeCun, le spécialiste qui a réfuté l'idée d'Elon Musk
Une telle déclaration d'Elon Musk attire forcément l'attention dans le monde de l'IA. Plusieurs spécialistes ont réagi, mais les arguments d'Yann LeCunont été les plus convaincants. Pour lui, l'IA ne dépassera jamais l'humain, ni en 2025 ni en 2029.
L'expert français s'est alors appuyé sur des faits réels pour fonder son raisonnement. Il a directement remis en question les projets de Musk. Ce dernier avait tenté de concevoir une voiture entièrement autonome. Mais à ce jour, cette idée révolutionnaire n'a aucun résultat tangible. Mais Musk veut rassurer le public concernant sa réalisation.
« Nous aurions des systèmes capables d'apprendre à conduire une voiture en 20 heures de pratique comme n'importe quel jeune. Or, nous ne disposons toujours pas d'une conduite autonome totalement fiable » Yann LeCun.
No. If it were the case, we would have AI systems that could teach themselves to drive a car in 20 hours of practice, like any 17 year-old.
But we still don't have fully autonomous, reliable self-driving, even though we (you) have millions of hours of *labeled* training data.
SpaceX a aussi déçu sur plusieurs plans. Mais Yann LeCun s'est surtout focalisé sur le non-respect des délais de travail de cette entreprise. Et ce ne sont que des exemples.
À noter que Yann LeCun est un grand nom de l'IA. Ce spécialiste a déjà gagné le Prix Turing, le Nobel du high-tech. Son argumentation devrait être considérée par Elon Musk.
Récemment, une équipe de chercheurs chinois a proposé une nouvelle méthodologie prometteuse pour le machine learning. De quoi s'agit-il ? Eh bien, c'est de transformer des modèles d'IA en véritables scientifiques capables d'améliorer des expériences. Ces modèles pourront ainsi résoudre des problèmes scientifiques bien plus complexes.
Zoom sur les bases de cette innovation sur le machine learning
Cette méthode nouvellement créée repose sur l'intégration de connaissances préalables. On citera, par exemple, les lois physiques ou la logique mathématique, tout cela, dans le processus de formation des machines. Une publication récente dans la revue Nexus, reconnue pour son processus d'évaluation par les pairs, a d'ailleurs cette révolution potentielle.
En effet, les modèles d'apprentissage profond, ont déjà marqué de leur empreinte le domaine de la recherche scientifique. Ils ont même dévoilé des corrélations et des modèles cachés, ce qui a permis d'ouvrir la voie à de nouvelles découvertes. En tout cas, l'insertion d'un cadre d'apprentissage informé pourrait pousser ces capacités encore plus loin. On envisagerait, en ce sens, à doter les IA d'une compréhension préalable qui enrichit et guide leur apprentissage.
Sora IA : ce qu'il y a à savoir sur ce produit
On prendra l'exemple de Sora, le modèle textuel-vidéo développé par OpenAI. Celui-ci affiche parfaitement les progrès et les limites actuelles de l'IA. Tout d'abord, notons qu'il est salué pour sa capacité à générer des images et des vidéos d'un réalisme saisissant. Résultat, Sora marque une avancée significative dans le domaine de l'IA générative. Il est à souligner que les développeurs d'OpenAI ont conçu ce modèle pour comprendre comment les objets existent et interagissent dans le monde réel.
Néanmoins, malgré ses réussites, Sora se heurte à des difficultés lorsqu'il s'agit de simuler fidèlement certaines dynamiques du monde réel, comme le comportement du verre lorsqu'il se brise. Cela s'explique par le fait que l'outil, bien qu'entraîné sur d'immenses quantités de données visuelles, n'intègre pas de compréhension des principes physiques fondamentaux tels que la gravité.
« Sans une compréhension fondamentale du monde, un modèle reste plus proche de l'animation que de la simulation réelle », lance Chen Yuntian, professeur à l'Institut de Technologie de l'Est (EIT) et co-auteur de l'étude. Cette remarque traduit l'importance d'aller au-delà de la simple analyse de données. Après tout, il est nécessaire de construire des modèles d'IA véritablement capables de simuler et d'interagir avec le monde réel.
Un changement de cap pour le machine learning
Face à ces défis, les chercheurs de l'Université de Pékin et de l'EIT ont introduit le concept de machine learning informé. Cette approche novatrice se veut combiner la connaissance préalable avec les méthodes traditionnelles d'apprentissage basées sur les données. L'idée est de prémunir les modèles d'IA avec un lot de connaissances pouvant aider quant à l'interprétation plus précise des données.
Pourtant, intégrer efficacement cette connaissance préalable pose un défi majeur. Les chercheurs doivent sélectionner soigneusement les informations pertinentes à inclure, puisqu'une surcharge de règles et de principes peut entraîner l'effondrement des modèles. « Face à une quantité élevée de connaissances et de règles, ce qui est souvent le cas, les modèles de machine learning informé actuels ont tendance à rencontrer des difficultés, voire à échouer » explique toujours Chen. Un cadre d'évaluation est donc indispensable afin de former des modèles prédictifs plus robustes.
Écrire les paroles, créer les mélodies, arranger le tout, avec un seul et même outil. Oui, ces étapes complexes ne seront plus qu'une partie plaisir avec Suno AI.
Quand l'IA entre dans le domaine musical, ça donne Suno AI. Pour certains, c'est un outil de création musicale. Mais pour d'autres, cette intelligence artificielle est un véritable studio tout-en-un. Suno AI explore des milieux encore méconnus dans le secteur musical. Oui, l'utilisateur aura la possibilité de manipuler tous les éléments pour avoir un morceau unique. Ici, l'imagination sera la seule limite. Partez alors à la découverte de cet outil, qui sera bientôt une référence dans sa sphère de prédilection.
Suno AI : qu'est-ce que c'est ?
L'intelligence artificielle est partout, même dans le domaine musical. Et parmi les IA de référence, Suno AI figure en tête de liste. Cette IA permet de composer des chansons complètes à partir des prompts. L'usager saisit des requêtes textuelles pour lancer le projet.
L'IA intervient ensuite tout au long du processus. Elle génère les paroles, crée la musique, et procède à l'arrangement. L'utilisateur peut ajuster le rendu pour avoir la chanson parfaite.
L'outil est disponible gratuitement, mais il existe des options payantes afin d'avoir des fonctionnalités spécifiques. Un studio complet, destiné à tous les passionnés de musique.
Pour qui ?
Tout le monde peut utiliser Suno AI. Certes, l'outil se focalise principalement sur la création de musique. Mais ce concept sera exploitable dans tous les secteurs.
Logiquement, les musiciens sont les plus sollicités avec Suno AI. Des débutants aux professionnels, chaque profil aura des fonctionnalités adaptées à son niveau. Ceux qui entament leurs premiers pas dans le domaine artistique peuvent tester les arrangements des mélodies sur l'outil. Pour les experts, Suno AI permet d'accélérer le processus de réalisation.
Et ce n'est pas tout. La plateforme de création musicale a sa place dans le domaine de l'éducation. Les étudiants en école de musique peuvent l'exploiter pour améliorer leurs performances. Pour les éducateurs, l'outil représente une occasion pour élargir les horizons afin de donner des cours de qualité aux apprenants.
Enfin, l'outil trouve aussi des preneurs dans les études de langues. En effet, l'utilisateur a la possibilité de créer des paroles selon la langue voulue. Une opportunité considérable pour accélérer la compréhension. De plus, c'est un moyen pour propager une culture à travers la planète.
Les fonctionnalités de Suno AI
Création de mélodies
Suno AI se base surtout sur les prompts des utilisateurs. L'IA analyse alors ces requêtes textuelles afin de fournir une piste instrumentale de départ. Cependant, l'algorithme ne se contente pas de générer une musique aléatoire. Le résultat s'adapte parfaitement aux attentes de l'utilisateur. De ce fait, l'IA remplit certaines conditions pour devenir un artiste confirmé.
Par ailleurs, l'intéressé aura la possibilité d'ajuster le rendu si ce dernier ne convient pas à ses besoins. L'arrangement figure alors parmi les fonctionnalités de référence de Suno AI.
L'audio et les paroles
Une bonne musique doit avoir une qualité audio exceptionnelle. Suno AI tient compte de cette condition. L'utilisateur bénéficie d'un son net, immersif, afin de transporter son public vers une ambiance atypique.
Quant aux paroles, l'IA peut générer des textes adaptés à la mélodie, et aussi le thème de départ. Afin de séduire plusieurs profils de mélomane, l'utilisateur peut créer des paroles sous différentes langues.
La polyvalence et la maniabilité
Oui, il est tout à fait possible de créer des sons rythmés, ou des musiques douces avec Suno AI. Il suffit d'avoir les bons prompts et l'IA prend en charge le reste. Cette polyvalence figure alors parmi les fonctionnalités phares de l'outil.
Et grâce à son interface conviviale, l'utilisateur peut accéder à toutes les options en quelques clics. Pas besoin de suivre des formations poussées pour maîtriser l'outil. Toutefois, il faut avoir une connaissance de la création musicale pour aider l'IA durant le processus. Et les professionnels du milieu exploitent cette stratégie pour avoir un morceau unique.
Quels sont les avantages de Suno AI ?
L'interface conviviale est l'avantage principal de cet outil. L'utilisateur aura une vue d'ensemble des différentes étapes de création. Il n'a plus qu'à se lancer pour composer son premier single sur Suno AI.
Les multitudes d'options sont des atouts majeurs pour l'utilisateur. En effet, l'IA peut proposer différentes musiques sur les prompts de départ. Il ne reste plus qu'à choisir celle qui se rapproche le plus du résultat attendu.
C'est aussi un gain de temps considérable, surtout pour les professionnels de la musique. Toutefois, il faut toujours assurer la qualité artistique des rendus, même si le processus sera de plus en plus rapide.
Enfin, la gratuité est le dernier avantage de Suno AI. L'utilisateur aura accès à 50 crédits (10 chansons) par jour sans dépenser de l'argent. Mais pour bénéficier des fonctionnalités spécifiques, il est recommandé de souscrire aux abonnements payants.
Et les droits d'auteur dans toute cette histoire ?
Suno AI est un outil tout-en-un pour créer de la bonne musique. Cependant, la question des droits d'auteur plane toujours sur cette intelligence artificielle. En effet, certains spécialistes critiquent l'approche de Suno AI concernant le sujet. Il existe peu d'informations à propos de sa base de données exploitée par le Machine Learning de la plateforme.
Et cette situation est assez délicate dans le domaine de l'IA. Les entreprises de référence, comme OpenAI, ont déjà été obligées de s'expliquer concernant les datas utilisées par l'IA. D'ici peu, Suno AI devrait aussi se lancer dans cette voie.
Comment utiliser Suno AI ? Le guide pour débutant
Cette IA est assez facile à manipuler. Cependant, il faut suivre un guide précis pour mieux utiliser Suno AI dès la première connexion.
Commencez par vous diriger vers le site web de Suno AI. Il suffit de vous rendre sur la plateforme officielle. Cliquez sur « créer une chanson » pour lancer un projet. La création de comptes est facultative au début, mais fortement recommandée. Et afin de partager le rendu, il est possible de lier Suno AI avec d'autres plateformes comme Google, Discord, ou Microsoft.
Sur l'interface, vous pourrez voir les tendances des chansons. C'est un moyen de trouver une source d'inspiration.
Focalisez-vous ensuite sur les prompts. Configurez Suno AI en « mode simple ». Ici, vous n'aurez qu'à rédiger les requêtes textuelles et c'est tout. Mais privilégiez la langue anglaise afin que l'IA déchiffre mieux vos prompts. Après environ 30 secondes, l'IA va vous donner votre chanson. Elle crée aussi une pochette pour avoir un rendu professionnel.
Par ailleurs, vous pourrez utiliser le « mode avancé » pour avoir un certain contrôle de la constitution de musique. Ici, vous allez écrire les paroles. En cas de besoin, vous pourrez choisir le style de musique que vous voulez.
Enfin, téléchargez et partagez vos chansons. Il est possible de l'extraire en format vidéo, ou audio.
Focus sur les abonnements
Afin d'attirer les passionnés de musique vers l'IA, Suno AI fournit un plan gratuit. Ici, l'intéressé aura droit à 50 crédits par jour. C'est l'équivalent de 10 chansons. Cependant, l'utilisation est assez limitée.
Pour débloquer les fonctionnalités spécifiques de Suno AI, l'usager doit souscrire à un abonnement payant. Le plan Pro est le plus recommandé pour débuter. À 7,31 euros par mois, l'intéressé bénéficie de 250 crédits par mois, soit 500chansons. Cette offre respecte aussi les conditions commerciales générales. Il est alors possible de monétiser les rendus. Par ailleurs, les projets sont prioritaires dans la file d'attente. Et enfin, l'usager peut s'occuper de 10 tâches simultanément.
Mais si ces avantages ne suffisent pas, l'intéressé peut souscrire à l'abonnement Premium. Cette offre coûte 21,93 euros par mois. Mais la facturation se fait une fois par an. Toutes les fonctionnalités sont alors à la portée de l'utilisateur. Le nombre de crédits sera à 10 000/mois, l'équivalent de 2000 chansons. Bien sûr, les privilèges du plan Pro seront aussi au rendez-vous.
L'avenir de Suno AI
L'intelligence artificielle musicale n'en est qu'à ses débuts. Elle a encore de belles années devant elle. Quelques mois après son lancement, Suno AI a déjà décroché un partenariat avec Microsoft. L'IA musicale pourra alors s'associer avec Copilot. Cette collaboration ouvre de nouvelles portes à ces deux outils. En effet, l'utilisateur aura la possibilité de créer des paroles originales avec l'algorithme de Copilot.
Par ailleurs, Suno AI va attirer de nouveaux passionnés de musique. Même si l'utilisateur ne maîtrise aucun instrument, il peut toujours créer une chanson complète avec l'IA. De plus, le système de partage permet d'élargir les horizons. Un artiste IA peut composer une musique, et la lancer sur les différentes plateformes. C'est une autre manière de créer un lien entre tous les passionnés à travers la planète.
Suno IA va aussi apporter une diversité musicale considérable d'ici peu. En effet, la performance de l'algorithme donne accès à la conception de plusieurs styles. Il sera envisageable d'avoir de nouveaux types de musiques d'ici quelques années.
Même avec ses atouts, Suno AI n'est pas destiné à remplacer les artistes humains. L'IA sera, et restera un outil. L'utilisateur est le maître à bord. En effet, il pourra toujours ajuster le rendu à sa guise.
Boostez vos chances en amour grâce à la nouvelle technologie. Oui, il est tout à fait possible de créer le profil parfait sur un site de rencontre en manipulant l'IA. Et c'est plus facile que vous ne le croyez.
À l'époque, on draguait dans les endroits fréquentés. Mais maintenant, on peut accomplir cette mission romantique chez soi. Faites appel à la nouvelle technologie pour améliorer vos chances de trouver l'âme sœur. Oui, il existe des techniques assez innovantes pour atteindre cet objectif. Il suffit de créer un profil sur un site de rencontre en se basant sur l'IA. Simple, rapide, et efficace, que demander de plus ?
Un profil soigné sur un site de rencontre : faites appel à l'IA
Les habitués des plateformes romantiques en ligne connaissent l'importance de cette étape. Oui, il faut un profil unique pour cartonner sur un site de rencontre, et l'IA sera alors votre meilleur allié. Ici, vous pourrez exploiter cette technologie durant toutes les démarches.
Créer une photo de profil attirant grâce à l'IA
C'est une première dans le domaine de l'amour en ligne. En effet, il est tout à fait possible de générer une photo réaliste grâce à la haute technologie. L'IA intervient dès cette étape de la création de votre profil sur un site de rencontre.
Comment ça marche ? Il suffit de télécharger au moins 8 photos sur les plateformes IA de référence. L'outil traite ensuite les traits de vos visages, votre mimique, etc. À la fin, vous aurez plusieurs propositions. Il ne reste plus qu'à choisir la photo qui vous représente le plus. Et souvenez-vous que l'IA ne va jamais fournir un contenu reflétant vos défauts.
Utilisez les générateurs de biographie
L'IA est présente sur tous les fronts pour créer un profil parfait sur un site de rencontre. Oui, elle peut aussi œuvrer dans la rédaction de votre biographie. Le Machine Learning sera alors la base de cette approche innovante.
Mais avant tout, pourquoi la bio est-elle si importante dans la recherche de l'âme sœur sur internet ? C'est votre vitrine. Ces phrases vont attirer les likes, ou au contraire, faire fuir les futurs partenaires. Il faut une biographie soignée, originale, et captivante. Et l'IA pourra vous aider pour cocher ces cases.
Pour y arriver, vous devez d'abord faire une petite introspection. Ce n'est pas une tâche difficile. Prenez une feuille, et listez tous les aspects de votre personne. Centres d'intérêt, caractères, attentes, etc. L'IA se chargera du reste. Elle va concevoir une courte bio qui résume votre personnalité. Et ne vous inquiétez pas, car le rendu est modifiable à volonté. Vous pourrez toujours ajouter quelques éléments afin d'avoir le résultat parfait.
Cependant, cette technique est-elle réservée aux débutants ? La réponse est non. Tous les utilisateurs peuvent faire appel à l'IA pour générer une biographie unique. Il ne reste plus qu'à attendre les matchs, et à partir vers vos premières dates.
Ne vous arrête pas en si bon chemin : devenez un pro des messages
Le succès d'un profil créé par l'IA sur un site de rencontre s'apprécie aussi par les chats. Quoi de mieux que d'exploiter le pouvoir des chatbots pour captiver votre futur partenaire. L'outil d'OpenAI, ChatGPT figure en tête de liste. Cette IA est capable de générer des messages originaux pour fonder un lien entre la personne de votre choix. Et il existe plusieurs alternatives comme les outils de Google, et des autres géants du high-tech.
Et le résultat est exceptionnel. ChatGPT et ses variantes sont capables de créer des contenus captivants. Prenons l'exemple de Heather Tal Murphy, un spécialiste qui a testé GPT-4 sur Tinder.
« Crois-tu au coup de foudre ou dois-je repasser devant toi ? » Même les disciples de Casanova ont quelques difficultés à monter une phrase d'accroche originale. Et ce n'est que le début. Vous pourrez modifier les rendus de ChatGPT à votre guise afin d'avoir un message qui reflète votre personnalité.
Par ailleurs, les chatbots assurent aussi vos arrières durant vos séances de drague en ligne. En effet, vos messages seront bien pensés par l'IA. Il y a peu de chances que vos futurs partenaires vous « ghostes ». Vous pourrez alors conclure avec facilité vos discussions en ligne grâce à la technologie.
Toutefois, ma méthode de séduction basée sur les chatbots à ses limites. Souvenez-vous que ces plateformes ne sont que des outils. Il faut relire les réponses avant de cliquer sur envoyer. De plus, les risques de dépendance ne sont pas négligeables.
Hackez l'IA du site de rencontre pour créer le profil parfait
Cette approche est réservée aux plus méticuleux. Oui, il est tout à fait possible de créer un profil parfait sur un site de rencontre en comprenant les modes de fonctionnements de l'IA. Cependant, cette stratégie est très chronophage.
Soyez digne des algorithmes
Les sites de rencontre, comme Tinder, se focalisent sur des algorithmes complexes pour trier les profils sur leurs plateformes. Cette technique permet de distinguer les personnes les plus prometteuses des autres. Et l'approche se base surtout sur l'examen des biographies.
Les descriptions bien écrites, sans fautes, et captivantes ont plus de chance de figurer dans les propositions des utilisateurs. Par contre, les biographies négligées vont tomber aux oubliettes.
Vous avez alors deux options. Soit, vous vous focalisez sur la création d'un bio unique par vous-même, en respectant les conditions des algorithmes. Soit, vous utilisez l'IA pour créer votre profil sur le site de rencontre en question. Dans les deux cas, vous avez contourné les filtres des plateformes de dragues en ligne.
De plus, des outils IA vont vous aider à ajuster votre bio. Par exemple, si votre description ressemble à : « J'aime les longues promenades en forêt ». L'intelligence artificielle va vous signaler que des millions de personnes adoptent la même approche. Elle propose ensuite des alternatives pour améliorer votre profil.
Domptez la technologie de reconnaissance faciale
Certes, cette approche IA ne contribue pas à la création du profil parfait sur un site de rencontre. Cependant, elle est utile pour améliorer vos chances de figurer parmi les personnes les plus prometteurs.
Revenons un peu en arrière. La reconnaissance faciale est utilisée par les différentes plateformes pour comparer les photos des utilisateurs. De ce fait, il sera plus facile de distinguer les vrais profils, et les catfishers. Ces derniers sont les imposteurs des sites de rencontres.
En connaissant cette approche, vous pourrez mieux choisir vos photos. Et si vous n'y arrivez pas, vous pourrez toujours exploiter les outils IA. Ces derniers vont créer des images réalistes à partir de quelques photos. Et c'est aussi un gain de temps précieux.
Sans plus tarder : les meilleurs outils IA pour créer un profil sur les sites de rencontre
DatingbyAI
C'est l'outil IA tout-en-un pour constituer un profil parfait sur un site de rencontre. De la rédaction de la biographie, à la création de photos, en passant par l'analyse des centres d'intérêt, DatingbyAI a déjà des millions d'adeptes.
DatingbyAI est capable de concevoir plus de 60 photos pour décorer votre profil. Vous n'aurez qu'à choisir les propositions qui s'adaptent le plus à votre personnalité. Par ailleurs, il sera aussi plus facile de générer une biographie en fonction de certains détails sur votre vie. Et les fonctionnalités sont les mêmes, que vous soyez un homme ou une femme. Vous devez alors dépenser 25 euros pour bénéficier de ces privilèges.
TaskLab.ai
Cette IA se concentre sur des questions pour mieux cerner votre personnalité. À la fin de ces étapes, vous aurez une biographie engageant pour attirer les « matchs ». Simple et pratique, l'utilisation de cet outil ne prend que quelques minutes. Vous pourrez ensuite exploiter le résultat sur Tinder, ou sur les autres profils de votre choix. Et si vous n'arrivez pas à répondre aux questions, ne vous inquiétez pas. L'IA va toujours trouver une bio en se basant sur les informations que vous avez fournies.
Lovegenius.io
De plus en plus simple à utiliser. Cet outil IA permet de former un profil de site de rencontre en se basant sur 4 éléments. Votre genre, votre ville, et deux de vos centres d'intérêt. Cependant, vous devez créer un compte pour bénéficier de ces atouts. Mais souvenez-vous que l'outil est accessible gratuitement.
AI Writer de HIX.AI
Oui, la référence dans la rédaction de texte IA contribuera dans la création de votre bio. Ici, vous devez fournir des informations personnelles. Ne vous attardez pas sur les centres d'intérêt. Vous pourrez aussi mentionner vos études, et votre profession.
Choisissez ensuite la langue que vous voulez employer. L'anglais vous donne accès aux rencontres internationales. Mais si vous préférez le français, n'hésitez pas.
Enfin, il ne reste plus qu'à sélectionner l'IA de base. GPT-3.5 est accessible gratuitement pour tous les utilisateurs. Mais si vous avez l'intention de manipuler GPT-4, vous devez vous souscrire à un autre type d'abonnement.
Et les offres payantes sont très efficaces si vous voulez vraiment une biographie unique au monde. En effet, les performances de GPT-4 sont capables de trouver les mots qui vous représentent. Les options de personnalisation sont aussi assez nombreuses.
Le Machine Learning est une technologie d'intelligence artificielle permettant aux ordinateurs d'apprendre sans avoir été programmés explicitement à cet effet. Pour apprendre et se développer, les ordinateurs ont toutefois besoin de données à analyser et sur lesquelles s'entraîner. De fait, le Big Data est l'essence du Machine Learning, et c'est la technologie qui permet d'exploiter pleinement le potentiel du Big Data. Découvrez pourquoi cette technique et le Big Data sont interdépendants.
Apprentissage automatique définition : qu'est ce que le Machine Learning ?
Si le Machine Learning ne date pas d'hier, sa définition précise demeure encore confuse pour de nombreuses personnes. Concrètement, il s'agit d'une science moderne permettant de découvrir des patterns et d'effectuer des prédictions à partir de données en se basant sur des statistiques, sur du forage de données, sur la reconnaissances de patterns et sur les analyses prédictives. Les premiers algorithmes sont créés à la fin des années 1950. Le plus connu d'entre eux n'est autre que le Perceptron.
Vous souhaitez maîtriser les
techniques du Machine Learning ?
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du Machine Learning ?
Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c'est à dire : le Big Data. Pour l'analyse de telles données, il se révèle nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles en termes de précision et de vitesse. Par exemple, pour en se basant sur les informations associées à une transaction comme le montant et la localisation, et sur les données historiques et sociales, le Machine Learning permet de détecter une fraude potentielle en une milliseconde. Ainsi, cette méthode est nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles pour l'analyse de données transactionnelles, de données issues des réseaux sociaux ou de plateformes CRM.
Le Machine Learning peut être défini comme une branche de l'intelligence artificielle englobant de nombreuses méthodes permettant de créer automatiquement des modèles à partir des données. Ces méthodes sont en fait des algorithmes.
Un programme informatique traditionnel effectue une tâche en suivant des instructions précises, et donc systématiquement de la même façon. Au contraire, un système Machine Learning ne suit pas d'instructions, mais apprend à partir de l'expérience. Par conséquent, ses performances s'améliorent au fil de son » entraînement » à mesure que l'algorithme est exposé à davantage de données.
Les différents types d'algorithmes de Machine Learning
On distingue différents types d'algorithmes Machine Learning. Généralement, ils peuvent être répartis en deux catégories : supervisés et non supervisés.
Dans le cas de l'apprentissage supervisé, les données utilisées pour l'entraînement sont déjà » étiquetées « . Par conséquent, le modèle de Machine Learning sait déjà ce qu'elle doit chercher (motif, élément…) dans ces données. À la fin de l'apprentissage, le modèle ainsi entraîné sera capable de retrouver les mêmes éléments sur des données non étiquetées.
Parmi les algorithmes supervisés, on distingue les algorithmes de classification (prédictions non-numériques) et les algorithmes de régression (prédictions numérique). En fonction du problème à résoudre, on utilisera l'un de ces deux archétypes.
L'apprentissage non supervisé, au contraire, consiste à entraîner le modèle sur des données sans étiquettes. La machine parcourt les données sans aucun indice, et tente d'y découvrir des motifs ou des tendances récurrents. Cette approche est couramment utilisée dans certains domaines, comme la cybersécurité.
Parmi les modèles non-supervisés, on distingue les algorithmes de clustering (pour trouver des groupes d'objets similaires), d'association (pour trouver des liens entre des objets) et de réduction dimensionnelle (pour choisir ou extraire des caractéristiques).
Une troisième approche est celle de l'apprentissage par renforcement. Dans ce cas de figure, l'algorithme apprend en essayant encore et encore d'atteindre un objectif précis. Il pourra essayer toutes sortes de techniques pour y parvenir. Le modèle est récompensé s'il s'approche du but, ou pénalisé s'il échoue.
En tentant d'obtenir le plus de récompenses possible, il s'améliore progressivement. En guise d'exemple, on peut citer le programme AlphaGo qui a triomphé du champion du monde de jeu de Go. Ce programme a été entraîné par renforcement.
À quoi sert le Machine Learning ? Cas d'usage et applications
Le Machine Learning alimente de nombreux services modernes très populaires. On peut citer comme exemple les moteurs de recommandations utilisés par Netflix, YouTube, Amazon ou Spotify.
Il en va de même pour les moteurs de recherche web comme Google ou Baidu. Les fil d'actualité des réseaux sociaux tels que Facebook et Twitter reposent sur le Machine Learning, au même titre que les assistants vocaux tels que Siri et Alexa.
Toutes ces plateformes collectent des données sur les utilisateurs, afin de mieux les comprendre et d'améliorer leurs performances. Les algorithmes ont besoin de savoir ce que regarde le spectateur, sur quoi clique l'internaute, et à quelles publications il réagit sur les réseaux. De cette manière, ils sont ensuite en mesure de proposer de meilleures recommandations, réponses ou résultats de recherche.
Un autre exemple est celui des voitures autonomes. Le fonctionnement de ces véhicules révolutionnaires repose sur le Machine Learning. Pour l'heure, toutefois, les performances de l'IA restent limitées dans ce domaine. Si elle parvient à se garer ou à suivre une voie sur l'autoroute, le contrôle complet d'un véhicule en agglomération est une tâche plus complexe ayant provoqué plusieurs accidents tragiques.
Les systèmes de Machine Learning excellent aussi dans le domaine des jeux. L'IA a d'ores et déjà surpassé l'humain au jeu de Go, aux échecs, au jeu de dames ou au shogi. Elle arrive aussi à triompher des meilleurs joueurs de jeux vidéo comme Starcraft ou Dota 2.
On utilise aussi le Machine Learning pour la traduction linguistique automatique, et pour la conversion du discours oral à l'écran (speech-to-text). Un autre cas d'usage est l'analyse de sentiment sur les réseaux sociaux, reposant également sur le traitement naturel du langage (NLP).
Le Machine Learning est aussi utilisé pour l'analyse et la classification automatique des images de radiographies médicales. L'IA se révèle très performante dans ce domaine, parfois même plus que les experts humains pour détecter des anomalies ou des maladies. Toutefois, elle ne peut pas encore remplacer totalement les spécialistes compte tenu des enjeux.
Plusieurs entreprises ont tenté d'exploiter le Machine Learning pour passer en revue les CV des candidats de manière automatique. Toutefois, les biais des données d'entraînement mènent à une discrimination systématisée à l'égard des femmes ou des minorités.
En effet, les systèmes de Machine Learning tendent à favoriser les candidats dont le profil est similaire aux candidats actuels. Ils tendent donc à perpétrer et à amplifier les discriminations déjà existantes dans le monde de l'entreprise.
C'est un réel problème, et Amazon a par exemple préféré cesser ses expériences dans ce domaine. De nombreuses entreprises tentent de lutter contre les biais dans les données d'entraînement de l'IA, telles que Microsoft, IBM ou Google.
La technologie controversée de reconnaissance faciale repose elle aussi sur le Machine Learning. Toutefois, là encore, les biais dans les données d'entrainement posent un grave problème.
Ces systèmes sont principalement entraînés sur des photos d'hommes blancs, et leur fiabilité se révèle donc bien inférieure pour les femmes et les personnes de couleur. Ceci peut mener à des erreurs aux conséquences terribles. Des innocents ont par exemple été confondus avec des criminels et arrêtés à tort…
Machine Learning et Big Data : pourquoi utiliser le Machine Learning avec le Big Data ?
Les outils analytiques traditionnels ne sont pas suffisamment performants pour exploiter pleinement la valeur du Big Data. Le volume de données est trop large pour des analyses compréhensives, et les corrélations et relations entre ces données sont trop importantes pour que les analystes puissent tester toutes les hypothèses afin de dégager une valeur de ces données.
Les méthodes analytiques basiques sont utilisées par les outils de business intelligence et de reporting pour le rapport des sommes, pour faire les comptes et pour effectuer des requêtes SQL. Les traitements analytiques en ligne sont une extension systématisée de ces outils analytiques basiques qui nécessitent l'intervention d'un humain pour spécifier ce qui doit être calculé.
Comment ça marche ?
Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunités cachées du Big Data, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être appliqués à chaque élément de l'opération Big Data, notamment le Segmentation des données, Analyse des données et la Simulation. Cette technologie permet d'extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées sans avoir besoin de compter sur un humain. Elle est dirigée par les données, et convient à la complexité des immenses sources de données du Big Data.
Contrairement aux outils analytiques traditionnels, il peut également être appliqué aux ensembles de données croissants. Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure. Le Machine Learning permet ainsi de découvrir les patterns enfouisdans les données avec plus d'efficacité que l'intelligence humaine.
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La fusion de l'apprentissage automatique et du Big Data est une chaîne perpétuelle. Les algorithmes créés à des fins précises sont contrôlés et perfectionnés au fil du temps à mesure que les données entrent dans le système et en sortent.
Des cours de Machine Learning sont disponibles sur le Web. Ils permettent notamment de débuter l'apprentissage automatique à partir du langage informatique Python. Ce dernier, assez simple à apprendre, autorise donc les néophytes à tester des applications utilisant cette technique avec Python. De même, les open classroom permettent de découvrir gratuitement le fonctionnement de cette technique de traitement des données.
Machine Learning et Big Data : pourquoi le Machine Learning n'est rien sans Big Data
Sans le Big Data, le Machine Learning et l'intelligence artificielle ne seraient rien. Les données sont l'instrument qui permet à l'IA de comprendre et d'apprendre à la manière dont les humains pensent. C'est le Big Data qui permet d'accélérer la courbe d'apprentissage et permet l'automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.
L'intelligence artificielle est désormais capable d'apprendre sans l'aide d'un humain. Par exemple, l'algorithme Google DeepMind a récemment appris seul à jouer à 49 jeux vidéo Atari. Par le passé, le développement était limité par le manque d'ensembles de données disponibles, et par son incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques secondes.
Aujourd'hui, des données sont accessibles en temps réel à tout moment. Ceci permet à l'IA et au Machine Learning de passer à une approche dirigée par les données. La technologie est désormais suffisamment agile pour accéder aux ensembles de données colossaux et pour les analyser. De fait, des entreprises de toutes les industries se joignent désormais à Google et Amazon pour implémenter des solutions IA pour leurs entreprises.
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Un exemple de Machine learning appliqué ? MetLife, l'un des principaux assureurs d'entreprise à l'échelle mondiale, utilise cette technique et le Big Data pour optimiser son activité. La reconnaissance de discours lui a permis d'améliorer le tracking d'accidents et de mieux mesurer leurs conséquences. Le traitement de réclamations est désormais mieux pris en charge car les modèles de réclamations ont été enrichis à l'aide de données non structurées qui peuvent être analysées par le biais de cette technologie.
Autre exemple, cette technique permet d'apprendre les habitudes des occupants d'un foyer. Les concepteurs d'objets connectés, notamment de thermostats, peuvent analyser la température du logement afin de comprendre la présence et l'absence des occupants pour couper le chauffage et le rallumer quelques minutes avant leur retour.
Le Deep Learning, un sous-domaine du Machine Learning
Le Machine Learning constitue un sous-domaine de l'intelligence artificielle. Quant au Deep Learning, il est lui-même une sous-catégorie du Machine Learning. La reconnaissance visuelle représente un des cas d'application les plus courants. En effet, un algorithme va être programmé pour détecter certains visages à partir d'images provenant d'une caméra.
En fonction de la base de données attribuée, il peut détecter un individu recherché dans une foule ou le taux de satisfaction à la sortie d'un magasin en détectant les sourires, etc. Un ensemble d'algorithmes sera également capable de reconnaître la voix, le ton, l'expression d'une question, d'une déclaration et de mots.
Pour ce faire, le Deep Learning se base principalement sur la reproduction d'un réseau neuronal inspiré des systèmes cérébraux présents dans la nature. En fonction de l'application souhaitée, les développeurs décident du type d'apprentissage qu'ils vont mettre en place. Dans ce contexte, on peut parler d'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé.
La machine va se nourrir de données non sélectionnées au préalable, semi-supervisé, par renforcement ou par transfert dans lequel les algorithmes vont appliquer une solution apprise dans une situation jamais vue.
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En revanche, cette technique nécessite beaucoup de données pour s'entraîner et obtenir des taux de réussite suffisants pour être utilisés. Un lac de données s'avère indispensable pour parfaire l'apprentissage des algorithmes de Deep Learning. Le Deep Learning nécessite également une puissance de calcul supérieure pour remplir sa fonction.
Les réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels s'inspirent de l'architecture du cortex visuel biologique. Le Deep Learning consiste en un ensemble de techniques permettant à un réseau de neurones d'apprendre grâce à un grand nombre de couches permettant d'identifier des caractéristiques.
De nombreuses couches sont dissimulées entre l'entrée et la sortie du réseau. Chacune est constituée de neurones artificiels. Les données sont traitées par chaque couche es=t les résultats sont transmis à la suivante.
Plus un réseau de neurones comprend d'épaisseurs, plus le nombre de calculs nécessaire pour l'entraîner sur un CPU augmente. On utilise aussi des GPU, des TPU et des FPGA en guise d'accélérateurs hardware.
Machine Learning et Big Data : les analyses prédictives donnent du sens au Big Data
Les analyses prédictives consistent à utiliser les données, les algorithmes statistiques et les techniques de Machine Learning pour prédire les probabilités de tendances et de résultats financiers des entreprises, en se basant sur le passé. Elles rassemblent plusieurs technologies et disciplines comme les analyses statistiques, le data mining, le modelling prédictif et le Machine Learning pour prédire le futur des entreprises. Par exemple, il est possible d'anticiper les conséquences d'une décision ou les réactions des consommateurs.
Les analyses prédictives permettent de produire des insights exploitables à partir de larges ensembles de données, pour permettre aux entreprises de décider quelle direction emprunter par la suite et offrir une meilleure expérience aux clients. Grâce à l'augmentation du nombre de données, de la puissance informatique, et du développement de logiciels IA et d'outils analytiques plus simples à utiliser, comme Salesforce Einstein, un grand nombre d'entreprises peuvent désormais utiliser les analyses prédictives.
Selon une étude menée par Bluewolf auprès de 1700 clients de Salesforce, 75% des entreprises qui augmentent leurs investissements dans les technologies analytiques en tirent profit. 81% de ces utilisateurs des produits Salesforce estiment que l'utilisation des analyses prédictives est l'initiative la plus importante de leur stratégie de ventes. Les analyses prédictives permettent d'automatiser les prises de décision, et donc d'augmenter la rentabilité et la productivité d'une entreprise.
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L'intelligence artificielle et le Machine Learning représentent le niveau supérieur des analyses de données. Les systèmes informatiques cognitifs apprennent constamment sur l'entreprise. Ces derniers prédisent intelligemment les tendances de l'industrie, les besoins des consommateurs et bien plus encore. Peu d'entreprises ont déjà atteint le niveau des applications cognitives, défini par quatre caractéristiques principales :
la compréhension des données non structurées,
la possibilité de raisonner et d'extraire des idées,
la capacité à affiner l'expertise à chaque interaction, *et la capacité à voir, parler et entendre pour interagir avec les humains de façon naturelle.
Pour cela, il convient de développer le traitement par algorithme des langages naturels.
Machine Learning et Big Data : l'apprentissage automatique au service du Data Management
Face à l'augmentation massive du volume de données stockées par les entreprises, ces dernières doivent faire face à de nouveaux défis.
Parmi les principaux challenges liés au Big Data, on dénombre la compréhension du Dark Data, la rétention de données, l'intégration de données pour de meilleurs résultats analytiques, et l'accessibilité aux données. Le Machine Learning peut s'avérer très utile pour relever ces différents défis.
Machine Learning au service du Dark Data
Toutes les entreprises accumulent au fil du temps de grandes quantités de données qui demeurent inutilisées. Il s'agit des dark data. Grâce au Machine Learning et aux différents algorithmes, il est possible de faire le tri parmi ces différents types de données stockées sur les serveurs. Par la suite, un humain qualifié peut :
passer en revue le schéma de classification suggéré par l'intelligence artificielle,
y apporter les changements nécessaires,
et le mettre en place.
Pour la rétention de données, cette pratique peut également s'avérer efficace. L'intelligence artificielle peut identifier les données qui ne sont pas utilisées et suggérer lesquelles peuvent être supprimées. Même si les algorithmes n'ont pas la même capacité de discernement que les être humains, le Machine Learning permet de faire un premier tri dans les données. Ainsi, les employés économisent un temps précieux avant de procéder à la suppression définitive des données obsolètes.
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Pour tenter de déterminer le type de données qu'ils doivent agréger pour leurs requêtes, les analystes créent généralement un répertoire dans lequel ils placent différents types de données en provenance de sources variées pour créer un bassin de données analytique. Pour ce faire, il est nécessaire de développer des méthodes d'intégration pour accéder aux différentes sources de données en provenance desquelles ils extraient les données. Cette technique peut faciliter le processus en créant des mappings entre les sources de données et le répertoire. Ceci permet de réduire le temps d'intégration et d'agrégation.
Enfin, l'apprentissage des données permet d'organiser le stockage de données pour un meilleur accès. Au cours des cinq dernières années, les vendeurs de solutions de stockage de données ont mis leurs efforts dans l'automatisation de la gestion de stockage. Grâce à la réduction de prix du SSD, ces avancées technologiques permettent aux départements informatiques d'utiliser des moteurs de stockage intelligents. Basées sur le machine Learning, elles permettent de voir quels types de données sont utilisés le plus souvent et lesquels ne sont pratiquement jamais utilisés. L'automatisation peut être utilisée pour stocker les données en fonction des algorithmes. Ainsi, l'optimisation n'a pas besoin d'être effectuée manuellement.
Une forme pauvre de l'IA ?
Certaines voix s'élève au sein des entreprises afin de rappeler que l'humanité est au début du développement de l'intelligence artificielle. Selon Alex Danvy, Evengéliste technique chez Microsoft France, le machine learning aujourd'hui est une forme simple d'IA. Les algorithmes ne sont pas encore capables d'accomplir les tâches aussi complexes que celles confiées à Skynet, le réseau informatique fictif du film Terminator. Qu'ils traitent des images, des sons, du texte, les algorithmes réalisent des tâches simples. Ce n'est qu'en interconnectant les aglorithmes que l'on arrive à créer des systèmes plus intelligents. C'est de cette manière que sont pensées les voitures autonomes. Malheureusement, les acteurs de l'intelligence artificielle créent leurs solutions « dans leur coin », explique Alex Danvy. Selon lui, cela n'empêche pas l'émergence de solutions efficaces basés sur des algorithmes de machine learning « simples ».
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Dans le monde du Cloud, l’intelligence artificielle (IA) provoque une course aux GPU. Ces composants essentiels pour l’IA sont très demandés.
L’intelligence artificielle (IA) est la nouvelle frontière de la technologie, et pour la conquérir, il faut des GPU (unités de traitement graphique). Ces petits composants sont devenus essentiels pour faire fonctionner l’IA. C’est pourquoi les entreprises de Cloud en Europe se bousculent pour les obtenir.
Le rôle central des GPU dans le Cloud
Les fournisseurs de Cloud européens sont engagés dans une véritable course aux armements technologique pour s’équiper en GPU. Ces cartes graphiques, bien plus efficaces que les processeurs classiques pour certaines tâches, sont devenues incontournables dans le domaine de l’IA.
Récemment, OVHcloud et Scaleway ont enrichi leur offre avec de nouveaux GPU de chez Nvidia. Cette démarche marque un tournant significatif dans leur stratégie. Les fournisseurs proposent ces GPU en location, rendant les capacités de calcul avancées accessibles à une clientèle variée.
Les entreprises européennes défient géants du Cloud américains
Face à la domination des géants américains du Cloud, les entreprises européennes revendiquent leur souveraineté numérique. La collaboration entre Mistral AI et Scaleway en est un exemple clair. Selon Hanan Ouazan d’Artefact, cela concerne également l’image de marque.
Les entreprises européennes veulent conserver le contrôle de leurs données en restant dans l’UE. Elles affirment ainsi leur indépendance vis-à-vis des infrastructures américaines.
Les enjeux des GPU dans le Cloud
Malgré leur importance, l’acquisition de GPU n’est pas sans défis, notamment en raison de leur coût élevé. Les GPU comme le modèle H100 de Nvidia, qui peuvent coûter environ 40 000 dollars. « Il n’y a pas d’alternative pour faire de l’IA générative que d’utiliser des GPU », affirme Hanan Ouazan.
Cependant, la pénurie de semi-conducteurs et le coût élevé des GPU nécessitent des investissements conséquents de la part des fournisseurs de Cloud. Nvidia, dominant le marché avec 82% des livraisons de GPU fin 2022, est un partenaire incontournable pour les entreprises européennes du Cloud.
Stratégies et investissements des fournisseurs de Cloud
Face aux difficultés d’approvisionnement et à la concurrence féroce, les fournisseurs de Cloud européens déploient des stratégies d’investissement agressives. Par exemple, Scaleway a annoncé un investissement de 100 millions d’euros dans l’IA, principalement alloué à l’acquisition de GPU. Cette démarche illustre l’importance stratégique des GPU pour les acteurs du Cloud, désireux de répondre aux besoins croissants en calcul de leurs clients.
Pourtant, la rareté des GPU reste un obstacle, poussant certains clients à investir directement dans ces composants pour garantir leurs besoins.
La réticence des plateformes de Cloud à révéler le nombre exact de GPU, en particulier des modèles haut de gamme comme le H100, ajoute une couche d’opacité au marché. Cette discrétion est souvent justifiée par la compétitivité, mais elle souligne également la valeur stratégique de ces ressources.
Comme l’indique Damien Lucas de Scaleway, « pour exister » dans ce secteur, « il faut compter en milliers » de GPU, ce qui reflète l’ampleur de l’investissement nécessaire pour rester compétitif.
Ces trois technologies représentent le futur pour les PDG. Une nouvelle enquête révèle la confiance des chefs d’entreprise envers celles-ci.
Les entreprises misent beaucoup sur les moyens technologiques pour améliorer leur productivité et pour garantir leur croissance. Parmi ces ressources, l’intelligence artificielle, la cybersécurité et le cloud sont les technologies du futur selon les PDG. Toutefois, les dirigeants français restent modérés quant à l’intégration des nouvelles technologies.
Viva Technology et Wavestone ont réalisé avec OpinionWay un baromètre pour mesurer la confiance des chefs d’entreprise dans les nouvelles technologies. Plus d’un millier de PDG aux États-Unis, au Royaume-Uni, en France et en Allemagne ont participé à cette enquête d’envergure. Notons que cette dernière a eu lieu de novembre 2023 à janvier 2024.
L’IA générative, en tête des technologies du futur pour les PDG
L’intelligence artificielle n’a pas toujours les faveurs des dirigeants d’entreprise. Elle continue de soulever la crainte de la suppression de millions d’emplois. En revanche, les patrons semblent désormais prêts à accueillir la technologie. L’émergence des IA génératives, ces deux dernières années, a mis un terme à leur scepticisme.
Le baromètre indique donc que 63 % des PDG voient l’intelligence artificielle comme la plus prometteuse du triptyque. En conséquence, 88 % d’entre eux envisagent d’investir de manière plus importante dans ce secteur en 2024.
« L’IA est privilégiée en raison de ses résultats concrets et immédiats, se démarquant des avancées technologiques récentes », commente un responsable du cabinet Wavestone.
En effet, la confiance en une technologie se renforce lorsque des bénéfices concrets sont anticipés dans des secteurs clé. Ces derniers peuvent être l’amélioration de la productivité ou l’expérience client.
Les Français priorisent la cybersécurité
Après l’IA, les PDG placent le cloud (49 %) devant la cybersécurité (40 %). Il est intéressant de noter que les chefs d’entreprise français misent davantage sur la cybersécurité. Cette dernière rassemble 60 % de votes contre 57 % pour l’intelligence artificielle.
Cette préférence des dirigeants français n’est pas anodine. La question de la sécurité en ligne préoccupe en France. Il faut savoir qu’en 2022, près de la moitié des entreprises (45 %) dans le pays ont subi une cyberattaque réussie.
D’autre part, face aux défis en matière de cybersécurité, au besoin de capacités de stockage accrues dans le cloud et à l’impact de l’IA pour renforcer la productivité, les entreprises prévoient de poursuivre les investissements massifs dans les nouvelles technologies cette année. Selon le baromètre, 85 % d’entre elles vont même les augmenter.
Mais ils n’intègrent pas assez les technologies du futur
96 % des PDG considèrent l’adoption des nouvelles technologies comme un facteur essentiel pour stimuler la compétitivité de leur entreprise. Sur ce sujet, les patrons américains semblent plus à l’aise que leurs pairs européens.
« Cette différence s’explique en partie grâce à la dynamique d’innovation et de financement outre-Atlantique, propice à des succès plus visibles sur le court terme », explique François Bitouzet, directeur général de Viva Technology.
D’autre part, l’enquête a mis en évidence l’approche mesurée des patrons français pour adopter les nouvelles technologies. Ils n’ont pas encore véritablement fait le deuil de leur scepticisme quant à ces moyens. Néanmoins, nombreux sont les PDG en France ayant eu une opinion évoluer positivement au cours de l’année dernière.
Vast Data, une plateforme de données conçue pour l’IA, a annoncé un partenariat stratégique avec Genesis Cloud. Ce dernier est un fournisseur leader d’Infrastructure-as-a-Service (IaaS) pour les GPU et les accélérateurs dans le cloud. Cette collaboration vise à rendre l’IA et le cloud computing accéléré plus efficaces, évolutifs et accessibles aux entreprises du monde entier.
Partenariat stratégique entre Vast Data et Genesis Cloud
Genesis Cloud choisit la Vast Data Platform pour construire l’ensemble de services de données d’IA le plus complet de l’industrie. Avec Vast, le fournisseur IaaS se positionne en tant que pionnier des initiatives d’IA et de développement de LLM en fournissant une infrastructure automatisée offrant les performances ainsi que l’efficacité d’un hyperscaler.
Dr. Stefan Schiefer, CEO de Genesis Cloud, a souligné l’importance de ce partenariat en déclarant : « Pour compléter les services de calcul de Genesis Cloud, leaders sur le marché, nous avions besoin d’un partenaire de classe mondiale au niveau de la couche de données, capable de résister aux exigences des charges de travail d’IA à forte intensité de données, dans plusieurs zones géographiques. »
Des avantages clés pour Genesis Cloud
Mutualisation et performances inégalées. Vast permet à Genesis Cloud de fournir des commandes de capacité en fonction des besoins. Cela offre des performances inégalées grâce à la mutualisation permettant des utilisateurs simultanés à travers le cloud public.
Sécurité renforcée. La Vast Data Platform met en place une stratégie de sécurité Zero Trust. Cette stratégie offre par conséquent une sécurité supérieure pour les AI/ML et les charges de travail analytiques avec les clients Genesis Cloud. Cela respecte ainsi la conformité réglementaire et la sécurité des données sensibles.
Simplification des charges de travail. Genesis Cloud simplifie également la gestion des données nécessaires à la formation des LLM. Pour ce faire, il utilise la haute performance de la Vast Data Platform pour simplifier et rationaliser la préparation des data sets.
Déploiement rapide et facile. La conception intuitive de Vast Data Platform simplifie les complexités traditionnellement associées à d’autres offres de gestion de données. Ce qui permet aussi à Genesis Cloud d’obtenir une expérience de déploiement transparente et efficace.
Optimisation de l’utilisation des GPU. Vast élimine les goulets d’étranglement du chargement des données. Cela assure une utilisation élevée des GPU, une meilleure efficacité et effectivement des coûts inférieurs pour le client final.
Investissement à l’épreuve du temps. Vast Data Platform consolide les capacités de stockage, de base de données et d’espace de noms global. Cette haute capacité offre aux fournisseurs de services des opportunités uniques en matière de production.
Une vision commune pour l’innovation et la performance
Chris Morgan, Vice President, Solutions chez Vast Data, a commenté : « Avec la Vast Data Platform, Genesis Cloud offre aux entreprises l’accès aux services cloud accélérés par le GPU les plus performants et les plus efficaces d’Europe, optimisés pour répondre aux besoins de leur entreprise. »
Genesis Cloud au service de l’IA et de l’entreprise
Genesis Cloud continuera d’aider les entreprises à optimiser leur pipeline de formation et d’inférence en IA en offrant des performances et une capacité pour les projets d’IA à grande échelle. Elle fournira en même temps des fonctionnalités de niveau entreprise. Ce partenariat promet de catalyser l’innovation dans le domaine de l’IA et du cloud computing.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
Le groupe Publicis investira 300 millions d’euros au cours des trois prochaines années pour mieux positionner son activité autour de l’IA générative. Les fonds soutiendront à la fois les technologies et le perfectionnement des compétences.
CoreAI transformera cinq domaines clés du groupe : les informations, les médias, la création et la production, les logiciels et les opérations. Publicis déploiera 100 millions d’euros cette année. Le groupe utilisera la moitié de cette première tranche pour le perfectionnement des compétences et le recrutement.
L’autre moitié est destinée aux licences technologiques, à l’infrastructure cloud et aux logiciels. Publicis entame un autre chapitre de sa transformation alors que le groupe a annoncé une croissance organique de 6,3 % en 2023 pour ses revenus, des chiffres supérieurs aux prévisions.
Faire de Publicis le « premier système intelligent alimenté par l’IA »
Publicis a depuis longtemps intégré l’IA à l’entreprise. En 2019, le groupe introduit Marcel, une plateforme d’IA qui connecte l’ensemble de son personnel, mais pas seulement. Cet outil est aussi capable d’identifier les compétences nécessaires pour répondre aux besoins spécifiques des clients.
Aujourd’hui, le géant français de la publicité introduit CoreAI, une plateforme d’IA construite et formée en interne par 45 000 ingénieurs et data scientists au sein de Sapient pour construire des modèles autour des actifs de Publicis. Cet outil va centraliser des milliards de points de données, des millions d’actifs créatifs, etc.
Arthur Sadoun, PDG de Publicis Global, prévoit de présenter les premières fonctionnalités de CoreAI lors de la prochaine édition de VivaTech à Paris du 22 mai au 25 mai prochain. Pour l’instant, il la décrit globalement comme un outil centralisé qui permettra à ses 100 000 employés d’accéder aux capacités de l’entreprise.
L’objectif est de mener en quelques secondes un travail de recherche et d’analyse pour orienter les stratégies marketing, un travail qu’une équipe de chercheurs aurait passé des semaines à préparer, dit-il. Étant formée grâce à l’inclusion de données diverses et représentatives, CoreAI fonctionnera sans parti pris, précise Sadoun. Il ajoute que l’IA ne viendra pas remplacer les esprits créatifs, mais les aidera à repousser encore plus loin les limites de la créativité.
Wasabi Technologies annonce une percée significative avec l’acquisition de Curio AI. Cette initiative propulse le stockage cloud vers de nouveaux sommets. Cette union stratégique vise à intégrer l’intelligence artificielle dans le stockage des médias, ce qui va offrir une recherche précise et des métadonnées riches. Etant une étape cruciale dans l’évolution du secteur, cette collaboration promet d’améliorer radicalement la gestion des actifs numériques.
Une acquisition stratégique avec un nouveau leader visionnaire
Cette acquisition inclut la propriété intellectuelle de Curio AI et son équipe visionnaire dirigée par Aaron Edell, PDG de GrayMeta, qui rejoint Wasabi en tant que Senior Vice President of AI and Machine Learning. Wasabi intègrera la technologie Curio AI dans un nouveau stockage intelligent alimenté par l’IA au printemps 2024.
La révolution du stockage vidéo grâce à l’IA
Le secteur vidéo offre une énorme opportunité pour le stockage, avec des exaoctets d’archives générés annuellement. L’absence de métadonnées consultables rend difficile la recherche précise de segments vidéo. Curio AI résout ce problème en créant un index vidéo seconde par seconde dans le cloud de Wasabi. Pour ce faire, Curio AI utilise l’IA pour détecter visages, logos et objets spécifiques.
Transformation du stockage des médias avec Curio AI
Curio AI, une plateforme de données intelligente, utilise l’IA pour générer des métadonnées riches. Ces métadonnées permettent aux éditeurs et producteurs de rechercher instantanément des segments spécifiques. Cette technologie révolutionnaire offre une expérience plus personnalisée, ce qui facilite également la gestion d’actifs numériques à une vitesse inégalée.
La plateforme Curio AI génère des métadonnées allant des personnes aux lieux, émotions, logos, et même la transcription de la parole dans plus de 50 langues. Les clients, tels que le Liverpool Football Club, bénéficieront d’une expérience plus personnalisée pour fournir un contenu pertinent plus rapidement sur le stockage cloud de Wasabi équipé de la technologie Curio AI.
Visions des leaders
Déclaration du CEO de Wasabi Technologies, David Friend
David Friend souligne l’excitation de Wasabi dans sa trajectoire innovante et la capacité d’offrir le premier stockage cloud intelligent alimenté par l’IA. Il promet une solution simple, rapide, fiable et abordable pour le stockage des données, la localisation et la récupération instantanée. Cela marque une première pour Wasabi.
Vision d’avenir du Senior Vice President, Aaron Edell
Aaron Edell exprime la conviction que le stockage optimisé par l’IA permettra aux clients de Wasabi de valoriser leurs archives. Il considère cette avancée comme la plus importante depuis l’invention du stockage objet en soulignant l’opportunité de révolutionner le secteur des médias et du divertissement avec l’équipe de Wasabi.
L’acquisition de Curio AI par Wasabi Technologies marque un tournant majeur dans l’industrie du stockage. Cette union promet une révolution dans la gestion des médias grâce à une technologie alimentée par l’IA. Cette avancée positionne Wasabi en tant que leader innovant dans le domaine du stockage cloud intelligent.
Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.
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