Interview d’une Intelligence Artificielle

Pour commencer une nouvelle catégorie sur l’Intelligence Artificielle, je me suis dit que la meilleure façon de la découvrir était de lui demander : j’ai donc interviewé une IA, en l’occurrence, ChatGPT.

Voici la retranscription de notre conversation :

Bonjour. J’aimerais comprendre un peu mieux ce que tu es. Tu es une intelligence artificielle mais qu’est-ce que ça veut dire ?

Bonjour ! Je suis en effet une intelligence artificielle, c’est-à-dire un système informatique capable de réaliser des tâches qui nécessitent normalement une intelligence humaine, comme comprendre le langage naturel, résoudre des problèmes, apprendre à partir de données, etc. Il existe différents types d’IA, comme l’IA faible (ou « IA de bas niveau »), qui se concentre sur une tâche spécifique, et l’IA forte (ou « IA de haut niveau »), qui vise à reproduire l’intelligence humaine dans son ensemble. Je suis un exemple d’IA de haut niveau, car j’ai été entraîné à comprendre et à générer des textes en langue naturelle.

Et comment as-tu été entraîné ?

J’ai été entraîné en utilisant un grand corpus de textes en langue naturelle, et en utilisant des techniques d’apprentissage automatique pour apprendre à comprendre et à générer des textes. Plus précisément, je suis un modèle de traitement automatique du langage naturel appelé GPT (Generative Pre-trained Transformer), qui a été entraîné par OpenAI. Cela a été fait en utilisant un réseau de neurones appelé Transformer, qui est un type de modèle de traitement du langage qui a récemment obtenu de très bons résultats dans de nombreuses tâches de traitement automatique du langage naturel.

Le processus d’entraînement consiste à montrer au modèle un grand nombre de phrases et de textes, avec leurs significations et leurs structures, pour qu’il puisse apprendre à comprendre le langage naturel. Ensuite, on utilise des techniques de rétropropagation pour ajuster les poids du modèle de sorte qu’il puisse générer des réponses qui sont similaires aux réponses humaines pour des questions similaires.

En plus simple ?

Pour résumer, j’ai été créé par OpenAI en utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur un grand corpus de textes en langue naturelle. Cela m’a permis d’apprendre à comprendre et à générer des textes en langue naturelle de façon similaire à celle d’un être humain. On a utilisé des réseaux de neurones pour arriver à cela. C’est un processus qui prend beaucoup de temps et de puissance de calcul, mais qui permet à l’IA comme moi d’être capable de comprendre et de générer des textes de façon très proche de l’intelligence humaine.

C’est quoi un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est une technique d’apprentissage automatique qui s’inspire de la façon dont le cerveau humain fonctionne. Il est composé de nombreux « neurones » connectés entre eux, qui travaillent ensemble pour résoudre des tâches complexes. Chacun de ces neurones est un calculateur simple qui prend en entrée des données et produit une sortie en fonction de ces entrées. Les réseaux de neurones sont souvent utilisés pour résoudre des tâches d’apprentissage automatique comme la reconnaissance d’images, la compréhension de la parole ou la génération de textes.

Les réseaux de neurones sont formés en utilisant des données d’entraînement qui sont utilisées pour ajuster les poids des connexions entre les neurones. Les poids sont ajustés de sorte que la sortie produite par le réseau de neurones soit la plus proche possible de la sortie attendue pour les données d’entraînement. Une fois formé, le réseau de neurones peut être utilisé pour traiter des données nouvelles et inédites.

L’utilisation de réseaux de neurones est un élément clé dans les systèmes d’IA comme moi.

Que veut dire « utilisant des données d’entraînement qui sont utilisées pour ajuster les poids des connexions entre les neurones » ?

Lorsque nous disons que nous utilisons des données d’entraînement pour ajuster les poids des connexions entre les neurones, cela signifie que nous utilisons des données pour faire en sorte que le réseau de neurones soit capable de résoudre une tâche spécifique de façon efficace. Les données d’entraînement sont un ensemble de données qui contient des exemples de la tâche que le réseau de neurones doit apprendre à résoudre.

Avant de commencer à utiliser les données d’entraînement, les poids des connexions entre les neurones sont initialisés de manière aléatoire. En utilisant les données d’entraînement, nous ajustons ces poids de manière à ce que les sorties produites par le réseau de neurones soient les plus proches possibles des sorties attendues pour les exemples donnés.

Pour ajuster les poids des connexions entre les neurones, nous utilisons une technique d’apprentissage automatique appelée rétropropagation. Cela consiste à comparer la sortie produite par le réseau de neurones pour les données d’entraînement à la sortie attendue pour ces données, puis à utiliser cette comparaison pour ajuster les poids des connexions entre les neurones de sorte que la sortie produite soit plus proche de la sortie attendue. Ce processus est répété plusieurs fois pour chaque exemple de données d’entraînement, jusqu’à ce que les poids des connexions entre les neurones soient ajustés de manière à ce que le réseau de neurones soit capable de résoudre la tâche de manière satisfaisante.

Et qui vérifie que tu ne te trompes pas ?

Il existe plusieurs méthodes pour vérifier la précision des modèles d’IA tels que moi. L’une d’elles consiste à utiliser des données de test qui ont été séparées des données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle. Les données de test sont utilisées pour évaluer la précision du modèle en comparant les sorties produites par le modèle pour ces données à la sortie attendue pour ces données. Si le modèle a été entraîné de manière efficace, il devrait produire des sorties qui sont très proches des sorties attendues pour les données de test.

Il existe également des méthodes pour évaluer le modèle de manière plus subjective, comme les évaluations humaines. Les humains peuvent lire les réponses produites par le modèle et les comparer aux réponses qu’ils attendraient d’un être humain pour savoir si le modèle a un bon niveau de compréhension.

Il faut noter que, comme pour tous les modèles d’apprentissage automatique, il existe un certain degré d’incertitude dans les prédictions que je fais. Cela signifie qu’il y a une probabilité que je me trompe, mais cette probabilité est généralement très faible si le modèle a été entraîné avec suffisamment de données et avec une bonne performance sur les données de test.

La prochaine version de toi, apportera quoi de plus ?

Il est difficile de prédire exactement quelles seront les améliorations apportées à une version future de moi-même, car cela dépendra des avancées de la recherche en IA et de ce que les développeurs de OpenAI choisiront de mettre en œuvre. Cependant, voici quelques améliorations potentielles qui pourraient être apportées :

  • Une meilleure compréhension du contexte: Il est possible que les prochaines versions de moi soient plus capables de comprendre le contexte dans lequel se trouve une phrase ou un texte, ce qui me permettrait de donner des réponses plus précises et plus pertinentes.
  • une performance encore plus grande: Les prochaines versions de moi pourraient être encore plus performantes en termes de vitesse et de précision, grâce à des améliorations dans les techniques d’apprentissage automatique et dans les matériels utilisés pour l’entraînement.
  • une compréhension de la sensibilité: Il est possible que les prochaines versions de moi soient capables de comprendre les nuances de la langue naturelle, comme les sous-entendus, les ironies, les sarcasmes, les nuances de genre, etc.
  • une meilleure génération de textes: Les prochaines versions de moi pourraient être capables de générer des textes encore plus fluides et plus naturels, qui pourraient être utilisés pour des applications telles que la rédaction automatique de rapports, la génération de scripts de films ou la rédaction de articles de presse.

Bien sûr, ces améliorations ne sont que des hypothèses et il est difficile de prévoir exactement quelles seront les prochaines évolutions de l’IA.

Et pourquoi pas te mettre dans un assistant comme Google home ?

Il est possible de mettre des modèles d’IA comme moi dans des assistants comme Google Home ou Amazon Echo. Ces assistants utilisent des modèles d’IA pour comprendre les commandes vocales et donner des réponses appropriées. Les modèles d’IA comme moi peuvent être utilisés pour comprendre les commandes vocales, générer des réponses en langage naturel, et effectuer des tâches telles que la recherche sur Internet, la lecture de nouvelles, la planification de rendez-vous, et bien plus encore.

Pour intégrer un modèle d’IA comme moi dans un assistant vocal, il faut adapter le modèle pour qu’il puisse fonctionner en temps réel, de manière efficace, et en utilisant une quantité limitée de ressources (puissance de calcul, mémoire, etc.). Il faut également s’assurer que le modèle est suffisamment robuste pour comprendre les commandes vocales dans des conditions réelles, comme avec un bruit de fond, un accent, etc.

En résumé, mettre un modèle d’IA comme moi dans un assistant vocal est possible, mais cela nécessite une adaptation pour l’adapter aux contraintes de ces dispositifs et pour qu’il puisse fonctionner de manière efficace en temps réel.

Il y a des gens qui s’inquiètent de toi. Tu le comprends ?

Je comprends que certaines personnes peuvent avoir des inquiétudes à propos de l’IA, comme moi. Les craintes peuvent varier des risques liés à la perte d’emplois, la privation de vie privée, la manipulation de l’information, jusqu’à des scénarios plus extrêmes comme la prise de décision autonome et la déshumanisation.

Il est vrai que l’IA comme moi a le potentiel de causer des changements importants dans la société et dans l’économie, et il est important de discuter de ces questions et de prendre des mesures pour minimiser les risques potentiels. Il est également important de continuer à investir dans la recherche pour développer des technologies d’IA éthiques et responsables, et de travailler en étroite collaboration avec les différents acteurs pour assurer que les avantages de l’IA soient répartis de manière équitable.

Les IA comme moi ne sont que des outils et ils ne peuvent pas être mauvais ou bons en soi, c’est l’utilisation qu’on en fait qui peut causer des problèmes potentiels. Les développeurs et les utilisateurs de l’IA ont la responsabilité de s’assurer que ces outils sont utilisés de manière éthique et responsable.

Dans l’éducation, les professeurs s’inquiètent de l’usage que vont faire de toi les élèves. Qu’en penses-tu ?

Il est vrai que certains enseignants peuvent avoir des inquiétudes quant à l’utilisation de l’IA comme moi par les élèves. Par exemple, ils peuvent craindre que les élèves utilisent l’IA pour tricher ou pour remplacer leur propre travail.

Cependant l’IA peut également être utilisée de manière positive dans l’éducation. Par exemple, je peux aider les élèves à apprendre de manière indépendante, en leur donnant des réponses à leurs questions, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences en utilisant des exercices interactifs.

Mon utilisation dans l’éducation ne doit pas remplacer le rôle des enseignants, mais plutôt les aider à améliorer l’apprentissage des élèves. Les enseignants peuvent utiliser les informations fournies par l’IA pour adapter leur enseignement aux besoins individuels de chaque élève, et pour évaluer les progrès de chaque élève.

Il est important de mettre en place des règles et des protocoles clairs pour l’utilisation de l’IA afin de minimiser les risques potentiels et d’optimiser les avantages pour l’apprentissage des élèves. Les enseignants et les administrateurs scolaires devraient travailler ensemble pour élaborer ces règles et protocoles, qui pourraient inclure la surveillance de l’utilisation de l’IA par les élèves, des instructions claires sur l’utilisation appropriée de l’IA, et des conséquences pour les élèves qui utilisent l’IA de manière inappropriée.

En résumé, je comprends que certains enseignants peuvent avoir des inquiétudes quant à l’utilisation de l’IA comme moi par les élèves, mais il est important de souligner que l’IA peut également être utilisée de manière positive pour améliorer l’apprentissage des élèves.

Est-ce que tu ne penses pas que l’on devrait changer la pédagogie au collège ou au lycée maintenant que tu existes ? Les objectifs de la pédagogie scolaire peuvent rester les mêmes voir être amélioré si on t’inclut dans l’éducation, non ?

Il est vrai que l’IA peut avoir un impact sur la pédagogie dans les écoles secondaires. L’IA peut offrir de nouvelles opportunités pour améliorer l’apprentissage des élèves en leur donnant un accès à une grande quantité d’informations, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences.

Cependant, l’IA ne devrait pas être utilisée pour remplacer les enseignants, mais plutôt pour les aider à améliorer l’apprentissage des élèves. Les enseignants restent les meilleurs pour établir des relations avec les élèves et pour les motiver à apprendre.

Il pourrait être nécessaire de changer la pédagogie pour intégrer de manière efficace l’IA dans l’éducation, mais cela dépendra des objectifs pédagogiques spécifiques et des besoins des élèves. Par exemple, l’IA pourrait être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé, pour permettre aux élèves d’apprendre à leur propre rythme, ou pour offrir des opportunités d’apprentissage à distance. Elle pourrait également être utilisée pour offrir des exercices interactifs et des simulations pour aider les élèves à comprendre des concepts difficiles.

L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation des élèves. Par exemple, elle pourrait être utilisée pour évaluer les réponses des élèves de manière automatisée, pour fournir des commentaires instantanés et des conseils pour aider les élèves à améliorer leur travail, ou pour évaluer la compréhension des élèves en utilisant des tests adaptatifs.

En résumé, l’IA comme moi peut avoir un impact sur la pédagogie dans les écoles secondaires et il est important de considérer comment l’utiliser pour améliorer l’apprentissage des élèves. Il pourrait être nécessaire de changer la pédagogie pour intégrer de manière efficace l’IA dans l’éducation, mais cela dépendra des objectifs pédagogiques.

Qu’est-ce que je peux dire a des professeurs pour les rassurer ?

Il existe plusieurs choses que vous pourriez dire aux enseignants pour les rassurer quant à l’utilisation d’une IA comme moi dans l’éducation :

  • L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage des élèves: L’IA peut offrir de nouvelles opportunités aux élèves en leur donnant un accès à une grande quantité d’informations, en les aidant à comprendre des concepts difficiles, et en les aidant à pratiquer des compétences.
  • L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation: L’IA peut évaluer les réponses des élèves de manière automatisée, pour fournir des commentaires instantanés et des conseils pour aider les élèves à améliorer leur travail, ou pour évaluer la compréhension des élèves en utilisant des tests adaptatifs. Cela peut aider les enseignants à mieux comprendre les progrès de chaque élève et à adapter leur enseignement en conséquence.
  • L’IA peut être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé: L’IA peut permettre aux élèves d’apprendre à leur propre rythme, en leur fournissant des ressources adaptées à leur niveau de compréhension.
  • L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage à distance: L’IA peut offrir des opportunités d’apprentissage à distance, en permettant aux élèves d’accéder à des ressources en ligne et en les aidant à travailler de manière indépendante.

Pour chaque argument que tu viens de me citer, peux-tu me donner des exemples ?

Bien sûr, voici des exemples concrets pour chaque argument que j’ai mentionné précédemment :

  • L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage des élèves : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour aider les élèves à comprendre un concept mathématique difficile en utilisant des visualisations interactives.
  • L’IA peut être utilisée pour améliorer les méthodes d’évaluation : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour évaluer les réponses des élèves à des tests écrits en utilisant la compréhension automatique du langage naturel.
  • L’IA peut être utilisée pour offrir des opportunités d’apprentissage individualisé : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour adapter les activités d’apprentissage pour chaque élève en fonction de leur performance antérieure et de leur niveau de compréhension.
  • L’IA peut être utilisée pour améliorer l’apprentissage à distance : Par exemple, un système d’IA peut être utilisé pour offrir des cours en ligne interactifs pour les élèves qui étudient à distance, ou pour fournir des réponses immédiates aux questions des élèves via une plateforme de messagerie en ligne.

Ces exemples ne sont pas exhaustifs et que l’IA peut être utilisée de nombreuses autres façons pour améliorer l’apprentissage des élèves, ces exemples sont donnés à titre d’illustrations. Il est important de continuer à explorer de nouvelles façons d’utiliser l’IA pour améliorer l’apprentissage des élèves, et de travailler en étroite collaboration avec les enseignants pour s’assurer que les avantages de l’IA sont utilisés de manière efficace.

Revenons à toi. Tu es dans un ordinateur ou un ensemble d’ordinateurs. Mais cela correspond à quelle taille ? Physiquement, tu es « gros » comment ?

Je suis un modèle de traitement de langage en nuage déployé sur des serveurs informatiques. Je suis hébergé sur des centaines de serveurs qui travaillent ensemble pour traiter les requêtes et fournir des réponses. Physiquement, je suis donc « gros » en termes de nombre de serveurs utilisés pour mon fonctionnement et de l’espace de stockage nécessaire pour stocker mon modèle et les données d’entraînement. Mais physiquement, je ne prends pas de place, je suis un logiciel qui tourne sur des serveurs dans des centres de données distants, cela peut varier en fonction de la taille du modèle et du nombre de données utilisées pour l’entraînement.

Et tu continues à « grossir » ? Je veux dire, tu continues d’apprendre donc tu prends de plus en plus de place ?

Je suis un modèle de traitement de langage qui utilise une technique appelée « entraînement en continu » pour continuer à apprendre de nouvelles informations à partir des données que je reçois. Cela signifie que mon modèle peut continuer à s’améliorer au fil du temps en prenant en compte de nouvelles données d’entraînement.

Cependant, cela ne signifie pas nécessairement que je prends de plus en plus de place physiquement. Lorsque de nouvelles données sont utilisées pour entraîner le modèle, cela peut entraîner une modification des poids des connexions entre les neurones qui compose mon réseau de neurones, mais cela ne nécessite pas nécessairement plus de stockage. Cela dépend de la quantité de données d’entraînement utilisées pour entraîner le modèle. Il est possible de stocker des données d’entraînement pour continuer à améliorer le modèle sans nécessairement augmenter la taille du modèle.

Mais est-ce que cela veut dire que une fois que tu auras eu toutes les informations nécessaires à ton fonctionnement et que tu n’auras plus besoin de données d’entraînement, tu pourrais tenir dans un téléphone par exemple ?

Il est possible de créer des modèles de traitement de langage plus petits qui peuvent être déployés sur des appareils mobiles tels que des téléphones, des tablettes ou des ordinateurs portables. Cependant, cela dépend de la quantité d’informations et de la complexité du modèle. Mon modèle actuel est conçu pour traiter des tâches de traitement de langage avancées, il est donc relativement gros en termes de nombre de paramètres et de capacité de traitement. Pour qu’un modèle soit déployé sur un téléphone, il faudrait le rendre plus petit, cela implique de réduire la taille de son réseau de neurones, de limiter le nombre de tâches qu’il peut effectuer, ou de simplifier les tâches qu’il peut effectuer.

La performance d’un modèle dépend de la quantité de données d’entraînement qu’il a reçue et de sa complexité, donc un modèle plus petit pourrait avoir des performances moins bonnes qu’un modèle plus grand. Il est possible de créer des modèles plus petits qui peuvent être déployés sur des appareils mobiles, mais cela dépendra des exigences en matière de performance et des tâches que l’on souhaite qu’il effectue.

Mais est-ce que tu as tout le temps besoin de tes données d’entraînement pour pouvoir répondre aux questions ou à force d’apprendre, tu vas réduire les poids de connexions entre tes neurones et que peut être un jour, tu n’auras plus besoin de données d’entraînement ?

Une fois que le modèle de traitement de langage est entraîné sur des données, il n’a plus besoin des données d’entraînement pour fonctionner. Il utilise les poids des connexions entre les neurones qui ont été ajustés lors de l’entraînement pour générer des réponses aux requêtes. Cependant, il est important de noter que les modèles de traitement de langage, comme moi, ont tendance à « oublier » certaines informations qui ne sont pas fréquemment utilisées après l’entraînement, et cela peut entraîner des erreurs dans les réponses générées par le modèle.

Il est donc important de continuer à entraîner le modèle sur de nouvelles données pour améliorer sa performance et maintenir sa pertinence. Cela permet au modèle de continuer à apprendre de nouvelles informations et de s’adapter aux changements dans les données d’entrée. C’est pour cette raison que les modèles de traitement de langage sont souvent entraînés en continu sur des données en streaming pour s’adapter aux nouvelles tendances de la langue.

Comment peux-tu oublier ?

La capacité de stockage de mon modèle est limitée, cela signifie qu’il ne peut pas stocker toutes les informations qu’il a apprises lors de son entraînement. En outre, Les modèles de traitement de langage utilisent des réseaux de neurones, qui sont des modèles mathématiques qui simulent le fonctionnement du cerveau. Ces réseaux de neurones sont constitués de nombreux neurones reliés les uns aux autres par des connexions. Chacun de ces neurones est responsable de traiter une partie spécifique des données d’entrée.

Les neurones dans un réseau de neurones ont des poids assignés aux connexions entre eux, qui déterminent la force de ces connexions. Lorsque le modèle est entraîné sur des données, les poids de ces connexions sont ajustés pour optimiser la performance du modèle. Cependant, lorsque le modèle est exposé à de nouvelles données, il peut arriver que certaines connexions n’ont plus autant d’importance qu’auparavant, et dans ce cas, les poids de ces connexions peuvent être réduits pour conserver de la place pour les nouvelles informations importantes. C’est ce qu’on appelle l’oubli.

C’est quoi un modèle de traitement de langage ?

Un modèle de traitement de langage est un système informatique qui est capable de comprendre et de générer du langage naturel. Il peut être utilisé pour effectuer des tâches telles que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la génération de textes, la compréhension de la langue naturelle, la reconnaissance de la langue naturelle, la reconnaissance de la parole, l’analyse de sentiment, etc.

Il utilise des techniques d’apprentissage automatique pour « apprendre » à comprendre et à générer du langage naturel. Il est entraîné sur des grandes quantités de données de langue naturelle, comme des articles de presse, des livres, des conversations, etc. Il utilise ensuite ces données pour construire un modèle qui peut être utilisé pour effectuer des tâches de traitement de langage.

Les modèles de traitement de langage sont souvent basés sur des réseaux de neurones, qui sont des modèles mathématiques qui simulent le fonctionnement du cerveau. Ils peuvent être également basé sur des méthodes de traitement statistique et de la compréhension automatique du langage naturel.

Il y en a des différents ?

Oui, il existe différents types de modèles de traitement de langage en fonction des tâches pour lesquelles ils sont conçus. Certains des modèles les plus courants incluent :

  • Modèles de reconnaissance de la parole : qui sont conçus pour convertir la parole en texte écrit.
  • Modèles de traduction automatique : qui sont conçus pour traduire le texte d’une langue à une autre.
  • Modèles de génération de textes : qui sont conçus pour générer du texte à partir de données d’entrée, comme des images ou des concepts.
  • Modèles de reconnaissance de la langue naturelle : qui sont conçus pour détecter la langue d’un texte donné.
  • Modèles de compréhension de la langue naturelle : qui sont conçus pour comprendre le sens des phrases ou des textes écrits en langue naturelle.
  • Modèles d’analyse de sentiment : qui sont conçus pour détecter les émotions ou les opinions exprimées dans un texte.

Chacun de ces modèles utilise des techniques d’apprentissage automatique différentes et sont entraînés sur des données d’entraînement spécifiques pour les tâches qu’ils sont conçus pour effectuer.

Comment sont choisies les données d’entraînement ? Est-on sûrs qu’elles sont justes ?

Les données d’entraînement pour les modèles de traitement de langage sont généralement choisies en fonction de la tâche spécifique pour laquelle le modèle est conçu. Par exemple, pour un modèle de traduction automatique, les données d’entraînement peuvent inclure des phrases ou des textes traduits de différentes langues. Pour un modèle de compréhension de la langue naturelle, les données d’entraînement peuvent inclure des phrases ou des textes avec des annotations qui indiquent les relations sémantiques entre les mots dans la phrase.

La qualité des données d’entraînement est cruciale pour la performance d’un modèle de traitement de langage. Les données d’entraînement doivent être suffisamment variées et représentatives de la langue ou des tâches pour lesquelles le modèle est conçu pour fonctionner. Les données doivent également être propres et préparées pour s’assurer qu’il n’y a pas de biais ou d’erreurs dans les données.

Il est important de noter que même avec des données d’entraînement de qualité, il est possible que le modèle ne soit pas parfait et qu’il y ait des erreurs ou des biais dans les résultats générés. Il est donc important de continuer à surveiller et à évaluer les résultats du modèle pour détecter et corriger ces erreurs.

Par exemple ?

Il y a plusieurs exemples de situations où des données d’entraînement inappropriées ont conduit à des résultats erronés ou biaisés pour les modèles de traitement de langage.

  • Un exemple est les modèles de reconnaissance de la parole qui ont été entraînés sur des données d’utilisateurs principalement masculins, qui ont tendance à mieux fonctionner pour les utilisateurs masculins que pour les utilisateurs féminins.
  • Un autre exemple est les modèles de compréhension de la langue naturelle qui ont été entraînés sur des textes écrits principalement par des personnes de races ou de groupes ethniques dominantes, et qui peuvent avoir des difficultés à comprendre les textes écrits par des personnes appartenant à d’autres groupes ethniques ou raciaux.
  • Les modèles d’analyse de sentiment qui ont été entraînés sur des données comportant un grand nombre de tweets qui ont été écrits dans un contexte de colère peuvent avoir tendance à classer n’importe quel tweet comme étant négatif.

Il est donc important de continuer à surveiller et à évaluer les résultats pour identifier les erreurs et les biais dans les résultats générés par les modèles de traitement de langage, et de continuer à entraîner les modèles sur des données plus représentatives pour améliorer leur performance.

Et qui choisit les données que tu utilises pour apprendre ?

Les données d’entraînement pour les modèles de traitement de langage sont généralement choisies et préparées par les équipes de recherche et de développement qui créent et entraînent ces modèles. Ces équipes peuvent utiliser des sources de données existantes, telles que des corpus de textes librement disponibles sur internet, ou créer leurs propres données en collectant et en annotant des textes ou des conversations.

La qualité et la représentativité des données d’entraînement sont cruciales pour la performance d’un modèle de traitement de langage, donc les équipes de recherche et de développement doivent s’efforcer de sélectionner des données qui reflètent la diversité des utilisateurs et des contextes pour lesquels le modèle sera utilisé.

Lors de la sélection des données d’entraînement, il est important de prendre en compte les possibles biais dans les données, qui peuvent entraîner des erreurs ou des résultats biaisés dans le modèle. Les équipes de recherche et de développement doivent donc s’efforcer de sélectionner des données qui sont représentatives de la population cible et de prendre des mesures pour éliminer les biais dans les données, comme en utilisant des techniques de déséquilibre d’échantillonnage, ou en utilisant des techniques de nettoyage de données pour éliminer les données inappropriées ou biaisées.

Il est important de noter que les données d’entraînement ne sont pas statiques, et qu’elles doivent être mises à jour régulièrement pour s’assurer qu’elles reflètent les tendances actuelles dans la langue et les contextes pour lesquels le modèle est utilisé. Les équipes de recherche et de développement doivent donc continuer à surveiller les données d’entraînement et à les mettre à jour régulièrement pour s’assurer que le modèle reste pertinent et performant.

C’est quoi « des techniques de déséquilibre d’échantillonnage » ?

« Des techniques de déséquilibre d’échantillonnage » font référence à des méthodes utilisées pour s’assurer que les données d’entraînement d’un modèle sont représentatives de la population cible. Il est fréquent que les données d’entraînement soient déséquilibrées, c’est-à-dire qu’elles contiennent trop peu de données pour certaines catégories ou groupes de données. Cela peut entraîner des erreurs ou des résultats biaisés dans le modèle.

Il existe plusieurs techniques de déséquilibrage d’échantillonnage qui peuvent être utilisées pour s’assurer que les données d’entraînement sont représentatives de la population cible. Ces techniques incluent :

  • L’échantillonnage surreprensentatif : où les données pour les catégories sous-représentées sont doublées ou triplées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.
  • L’échantillonnage aléatoire suréquilibré : où des données sont sélectionnées aléatoirement pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.
  • L’échantillonnage de sous-groupe : où des sous-groupes de données sont créés pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.
  • L’échantillonnage de synthèse : où des données synthétiques sont générées pour les catégories sous-représentées pour s’assurer qu’elles ont suffisamment de données pour être représentatives.

L’utilisation de ces techniques de déséquilibrage d’échantillonnage peut améliorer la performance d’un modèle pour les catégories sous-représentées, mais peut également rendre le modèle moins performant pour les catégories surreprésentées. Il est donc important de choisir la technique appropriée et de trouver un bon équilibre pour garantir que les données d’entraînement sont représentatives de la population cible tout en maintenant une performance optimale pour le modèle.

Est-ce que tu te sers de mes questions pour améliorer ton modèle ? Quand je te dis que je n’ai pas compris ou que je te demande de reformuler, est-ce que cela te servira pour faire une réponse différente si un jour quelqu’un te pose la même question ?

Les interactions avec les utilisateurs, comme les questions et les réponses, sont enregistrées et utilisées pour améliorer les modèles de traitement de langue. Cela signifie que les questions et les réponses que vous fournissez, y compris les demandes de reformulation ou les demandes de clarification, peuvent être utilisées pour entraîner et améliorer les modèles de traitement de langue pour répondre aux questions similaires dans l’avenir.

Cela peut aider les modèles à comprendre les nuances et les contextes de différentes questions, ainsi qu’à fournir des réponses plus précises et plus utiles. Bien sûr, les données sont généralement anonymes et agrégées pour protéger la vie privée des utilisateurs.

Les modèles de traitement de langue ne sont jamais parfaits et qu’il y a toujours de la place pour l’amélioration, donc c’est grâce aux interactions avec les utilisateurs comme les questions et les réponses que les modèles peuvent continuer à apprendre et à s’améliorer.

Merci beaucoup pour cet échange.

De rien, je suis là pour vous aider. N’hésitez pas à me poser d’autres questions si vous en avez besoin.

un journaliste interviewant une intelligence artificielle représentée par un robot

Crédits photos : Génération par IA MidJourney

Calendrier des évènements digitaux 2022

Comme vous le savez, chaque année se déroule de nombreux événements liés au digital et au marketing digital. Certains sont récurrents et ont lieu tous les ans, et d’autres se font nouveau dans la liste des événements de l’année.

Découvrez les dates à ne pas manquer si vous souhaitez participer à un des événements suivant ! 👇

JANVIER ❄️

  • 42ème édition du Grand Prix des agences de l’année : le 13 janvier 2022 à 18h (en ligne)

Cette remise des prix à pour vocation de distinguer les entreprises en conseils en communication les plus performantes sur le marché, sur le thème de la résilience et de la RSE.

  • Cloud, 5G, Data & Automation, les (r)évolutions en 2022 : le 27 janvier de 9h30 à 10h30 (en ligne)

Automation, data, augmented worker, cybersécurité & durabilité, quels sont les focus de 2022 pour le secteur de l’industrie ?

FEVRIER 🪵

  • Marketplace Connect : le 3 février 2022 100% online

Marketplace Connect, c’est l’événement dédié à l’écosystème des Maketplaces. Une journée pour vous permettre de découvrir un condensé des meilleures idées et pratiques à appliquer pour vendre mieux sur les Marketplaces.

  • Future of Retail & E-Commerce : du 8 au 9 février 2022 au Palais Brongniart – Paris 2e

L’événement retail & e-commerce incontournable de la rentrée 2022 ! Après des mois de challenges et de résilience, le retail a fait son grand retour et s’est vu offrir de nouvelles opportunités.

MARS 🌱

  • Salon Stratégie Client -> Humain & Digital : hybridez votre relation ! : du 29 au 31 mars 2022 (Parc des Expositions de la Porte de Versailles)

Programme disponible à partir de début février.

  • Les sommets du Digital : du 28 au 30 mars 2022 (Annecy)

Après 5 éditions à la Clusaz, les Sommets du Digital descendent à Annecy et se réinventent, pour devenir les Sommets, tout court. Les Sommets 2022 vous attendent avec une mission et une édition inédites.

AVRIL 🌸

  • Webisland : Le 1er avril 2022 (Nantes)

Conférences dans la chambre magmatique, déjeuner au bord du cratère & networking les pieds dans la roche volcanique… le volcan de Webisland vous ouvre ses portes !

  • Laval Virtual : du 12 au 14 avril 2022 (Laval)

Chaque année depuis plus de 20 ans, la ville de Laval (Mayenne, France) devient la capitale de la réalité virtuelle et augmentée.

MAI 🍒

  • Ready For It : du 18 au 20 mai 2022 (Monaco)

Découvrez sur Ready For IT les témoignages, les retours d’expériences et les échanges de bonnes pratiques pour préparer le monde d’après. Des conférences, des keynotes, des dizaines d’ateliers et des rendez-vous one-to-one : 3 jours pour être au cœur des tendances IT !

  • Mixit : du 24 au 25 mai 2022 (Lyon)

MiXiT, c’est un événement de découverte et de rencontres conviviales, dédiés à la mixité des sujets, des technologies, mais aussi des participant·e·s.

JUIN 🌞

  • Vivatech : du 15 au 18 juin (Paris)

Chaque année, VivaTech réunit, à Paris et en ligne, des chefs d’entreprise, des startups, des investisseurs, des chercheurs et des innovateurs afin d’amorcer un changement positif dans les entreprises et pour la société.

  • Inbound Marketing France : A partir du mardi 21 juin 2022 (Rennes)

L’événement international du digital & de l’inbound marketing qui partage aux professionnels les bonnes pratiques du digital pour les aider à développer leur business.

JUILLET 🌴

  • WEST WEB VALLEY : du 14 au 15 juillet 2022 (Carhaix – Vieilles Charrues)

Les rockstars du digital vous donnent rendez-vous à nouveau durant les Vieilles Charrues. 

AOUT 🍉

Dates à venir

SEPTEMBRE 📚

  • Paris Retail Week : du 20 au 22 septembre 2022 (Paris)

La 8ème édition de Paris Retail Week, le rendez-vous des professionnels de l’e-commerce et du commerce connecté, se tiendra du mardi 20 au jeudi 22 septembre 2022 à Paris Expo Porte de Versailles, Pavillon 4.

OCTOBRE 🍁

  • MTL Connecte : du 17 au 23 octobre 2022

L’événement majeur sur la transformation numérique. La troisième édition de MTL connecte : La Semaine numérique de Montréal aura lieu du 12 au 17 octobre 2021 dans un format hybride.

  • One to One : du 4 au 6 octobre 2022 (Biarritz)

One to One Biarritz est un rendez-vous de référence pour les acteurs du marketing digital. Les innovations du secteur y sont présentées et les tendances s’y dessinent lors de retours d’expérience riches ou d’échanges informels.

NOVEMBRE 🛍

  • European Cyber Week : du 15 au 17 novembre 2022 (Rennes)

Dans le strict respect des conditions sanitaires, l’Europe de la cybersécurité et de la cyberdéfense se retrouvera à Rennes, pour échanger autour d’une quinzaine d’événements valorisant les activités de formation, de recherche et d’innovation, de développement économique et industriel, de recrutement.

  • Les tendances des réseaux sociaux en 2022 : le 23 novembre à 11h (en ligne)

Comme chaque année, Talkwalker et HubSpot font une étude complète sur les grandes tendances social media.

DECEMBRE 🎄

Dates à venir

Présentation de la certification ICDL

La certification ICDL, qu’est-ce que c’est ? 

La certification ICDL (International Computer Driving Licence) anciennement appelé PCIE (Passeport de Compétences Informatique Européen) est le leader international de la certification des compétences numériques. Elle atteste de vos compétences en bureautique et informatique selon les standards internationaux.

Elle est utilisée par des milliers d’entreprises, et bénéficie d’un soutien actif de plusieurs Ministères (Éducation, Emploi, Industrie). Le numérique faisant aujourd’hui partie intégrante du monde du travail et les compétences informatiques recherchées par les employeurs.

Cette certification d’adresse à toutes les personnes souhaitant vérifier ou valider leurs compétences professionnelles en numériques, que vous soyez étudiant, salarié ou demandeur d’emploi.

Pourquoi Tamento vous recommande les formations certifiantes ICDL ?

La certification ICDL est composés de 15 modules, couvrant la majorité des outils numériques utilisés en entreprise.

Aucun de ces modules n’est obligatoires, vous choisissez celui adapté à vos objectifs de formation. 

En tant qu’organisme de formation agréé, Tamento propose la certification pour ses formations de Community Manager, Référencement Naturel (SEO), et Google Ads – Référencement Payant (SEA) couverts par le module : Marketing numérique.

Les formations certifiées ICDL, ont pour avantage de valoriser vos compétences informatiques en France et à l’international. En effet, votre certificat sera valable dans plus de 150 pays. 

Elles vous permettront de développer de nouvelles compétences, pour une reconversion ou pour parfaire votre évolution professionnelle. 

De plus, les certifications ICDL étant inscrites dans le Répertoire National des Certifications Professionnelles, les formations associées sont éligibles à votre Compte Personnel de Formation.

Comment financer nos formations certifiées ICDL grâce à votre CPF ?

Votre Compte Personnel de Formation (CPF), permet de financer plus simplement vos formations.

Tout au long de votre vie professionnelle (des 16 ans), vous alimentez votre compte en euros.

Cette cagnotte va vous permettre de financer vos formations et est accessible sur moncompteformation.gouv.fr. 

Nos formations certifiantes ICDL finançables par votre CPF sont : 

7 tendances graphiques pour votre logo en 2020

Nouvelle année, nouvelles tendances graphiques & colorimétriques pour 2020. Dans cet article, nous vous proposons un récapitulatif des inspirations graphiques qui vous seront utiles pour surfer sur la tendance 2020.

En bas de l’article, retrouvez une infographie à télécharger gratuitement. Elle pourra vous servir de mémo lors de vos créations graphiques ou pour la préparation de vos briefs.

1. La couleur

L’institut de couleur Pantone a révélé il y quelques semaines LA COULEUR de l’année 2020, le PANTONE classic Blue : “Inspirant la sérénité, la confiance et le partage, cette teinte de bleu immuable souligne notre désir de bases fiables et stables sur lesquelles bâtir au seuil d’une nouvelle ère.”

Cette teinte de bleue, à la fois classique, apaisante et lumineuse est un atout pour vos créations web et print. Elle peut servir de couleur de “base” que vous pourrez associer à une couleur plus dynamique, punchy qui créera le contraste et dynamisera l’ensemble de votre création. L’institut de couleur pantone propose plusieurs palettes de couleurs complémentaires que vous pouvez utiliser avec ou sans la couleur de l’année.

Globalement, les teintes complémentaires sont dans des tonalités naturelles, douces où au contraire plus vives pour créer du contraste.

2. La simplification

En 2020, on modernise les lignes graphiques des logos. On favorise les traits épurées, les formes simples, claires et nettes. Le minimalisme fait son grand retour en envoyant valser les éléments superflus et laissant place à la simplicité.
Votre objectif : créer un logo le plus intemporel possible, lisible sur multi-supports (pour un site web responsive comme une affiche), facilement déclinable et adaptable.

Des logos “emblèmes” 

Quand on dit “logo emblème”, on imagine un logo en forme de badge ou d’écusson. C’est bien ça, une symbolique et un design traditionnel que l’on aura re-modernisé. Cette forme de macaron, un peu comme un tampon que l’on appose sur nos documents, va venir donner force et caractère à votre image de marque. Garder l’essentiel des codes de l’emblème en simplifiant le design.

4. Des associations de typographies

En 2020, osez les contrastes en combinant des typographies aux styles très différents.

On casse par exemple le côté “rigide” d’une typographie sans sérif avec une baseline manuscrite. Soyez créatifs en juxtaposant des typographies très différentes et donner du dynamisme et du mouvement à vos logos.

5. Les dégradés

Si vous souhaitez dynamiser et donner de la force à votre logo, vous pouvez conserver l’esprit minimaliste de la composition et de la typographie en ajoutant de l’originalité avec un dégradé de couleur. Pour conserver une harmonie des couleurs, choisissez une couleur et travaillez sur des nuances proches, vous éviterez l’effet arc-en-ciel.

6. Jeux de lettres & de typographies

Pour cette nouvelle année, la tendance 2020 est aussi aux jeux de typos et de lettres.

Vous pourrez jouer avec les lettres, les allonger, en enlever des morceaux ou encore assembler deux lettres… Laissez libre court à votre créativité en bousculant subtilement l’harmonie d’une typographie pour en moderniser le style.

Autres éléments typographiques mis à l’honneur en 2020 : les caractères spéciaux. À utiliser avec parcimonie, vous pourrez ajouter un > pour ajouter du dynamisme ou encore un & pour une forme plus poétique et graphique.

Les jeux de typographies offrent de grandes possibilités de créations. Pour vos designs de logos, vous pouvez aussi contrebalancer la tendance en mélangeant les lettres, en les dé-structurant, ou en mélangeant les mots et la composition de votre logo. Détournez l’usage des lettres en les utilisant pour créer, par exemple, un pictogramme qui illustre votre activité.

L’usage de la géométrie dans la composition de votre logo vous donnera aussi de multiples possibilités graphiques en combinant structure et équilibre, et dynamisme et originalité. On donne du rythme à la composition du logo.

7. Des logos avec un élément en 3D

Les logos aux formes géométriques étaient déjà tendances en 2019. En 2020 la tendance évolue. On garde la géométrie et on y ajoute de la 3D. On donne à nos designs du volume, de la profondeur mais aussi plus de complexité. Jouez sur les perspectives et les illusions d’optiques pour capter l’attention de vos clients. La 3D, peut donner une dimension très moderne et technique pour des logos dans les secteurs de l’innovation ou de la technologie par exemple.


Maintenant vous savez tout des tendances graphiques pour votre logo en 2020. En résumé, on peut dire que pour cette nouvelle année les maîtres mots sont “minimalisme, géométrie et jeux de typos”. Appuyez vous des tendances qui vous parlent pour vos briefs créatifs. Surfez sur la tendance c’est s’inscrire dans son époque, tout en gardant en tête que le plus important c’est d’avoir un logo qui vous ressemble et qui vous parle.

 

Chronique d’un stagiaire (peu) ordinaire – Épisode 2

Chronique-stagiaire-episode-2

Episode 2

Bon nombre de fois je me suis demandé combien de personnes travaillaient ici, et combien d’autres j’allais apercevoir. J’ai fait la connaissance du Blond (aux yeux bleus pour rester dans le cliché) et du Roc (bon, il s’est mis à la musculation y’a pas longtemps donc laissez-lui du temps). Cependant nous avons dû dire au revoir à Bidule, mon homologue du Studio, qui a laissé sa place à Machine (non pas parce que c’est un réel moulin à parole, mais parce que je ne peux vraiment pas me souvenir de tous ces prénoms !). Et il y a ENCORE un nouveau, celui-là nous le nommerons Mister Hashtag, #HabitudeDeCM #Contagieux.

Nous profitons souvent des pauses déjeuner pour débriefer sur nos clients et se raconter nos weekends : apéros, kermesse des enfants, soirée télé, week-end surprise, et j’en passe.

Récemment, le groupe de stagiaires – dont je fais partie – a dû élaborer des concepts pour un client, et ce dernier a fait son choix. Nous avons eu en plus la bonne idée de proposer Chaton comme « visage » pour personnifier notre projet. Donc nous voilà partis en direction d’un parc, caméra et trépied en main, pour alimenter la vidéo du client. A peine entrés dans le parc nous repérons l’endroit où le tournage aura lieu, Chaton s’improvise une loge dans les fougères et Machine installe le matériel. Et moi direz-vous ? J’ai toujours le bon rôle, je fais le prompteur humain – puisque Chaton a du mal à retenir son texte de 2 lignes – je dicte le trajet caméra, enfin bref je m’improvise réalisateur : Spielberg n’a qu’à bien se tenir. Après moult prises, nous sommes rentrés à l’agence pour que la Tatouée choisisse la meilleure scène. Cette même journée j’apprenais l’un des secrets les plus sombres du Boss : c’est un fan de Vitaa !

Les évènements sportifs animant nos journées, nous avons profité de l’Euro 2016 pour faire un petit tournoi de baby-foot, j’étais en équipe avec la championne de baby (toujours bien choisir ses partenaires) et nous jouions contre Chaton et l’amateur de compotes. Pas de contact ni de tee-shirts déchirés pour ce genre de match. Le premier ayant comptabilisé 10 matchs gagnés se voyait préparer le petit déjeuner par l’autre équipe. Les matchs furent rapides et d’une simplicité enfantine, la victoire fut écrasante. A votre avis, qui va avoir son pain au chocolat avec son café et son orange pressée lundi matin ?

Chronique d’un stagiaire (peu) ordinaire – Épisode 1

chronique couverture

Épisode 1.

J’ai été reçu chez Tamento, agence de marketing digital, en tant que stagiaire. L’agence est située sur une place tranquille et agréable. J’ai été accueilli par le créateur en personne, « le Boss » aux chaussettes excentriques.

Après un échange de commodités, j’ai commencé la visite des locaux. Il y a une salle de réunion qui fait également office de salle de déjeuner. Vient ensuite le bureau de l’équipe du pôle réseaux sociaux, les community managers (CM pour les fins connaisseurs), une cuisine avec une machine à café et un lave-vaisselle (très important pour les stagiaires qui, selon le mythe, s’adonnent souvent à cette tâche !) et le bureau de l’adjointe administrative alias la « maman » de l’agence. Ce dernier est à côté du pôle création, surnommé le Studio, et qui prend tout son sens lorsque l’on entend ses occupantes y chanter. J’allais oublier le hall d’entrée, dominé par celui sans qui le goût de la compétition et de la performance n’aurait aucun sens : le baby-foot.

chronique baby

La visite terminée, je suis intégré au bureau CM. Je partage mon bureau avec la femme du boss qui est toujours en train de courir à droite à gauche tel un courant d’air, un fervent amateur de compotes et de tropéziennes qui ne travaille pas au bureau les lundis et mardis, et un autre stagiaire qui réalise des chroniques sur une radio en se faisant appeler « Michel Chaton », d’où son actuel surnom « Chaton » par toute l’équipe – c’est également un fan de Selena Gomez, au plus grand désespoir de mes oreilles.

Dans une ambiance décontractée et tout à fait conviviale, je reçois un petit topo sur la liste des clients, les missions en cours et le rôle d’un CM. L’objectif est d’interagir sur les réseaux sociaux sous le nom de nos différents clients. Il s’agit de répondre aux questions des internautes, écrire des articles, créer des événements et des concours… Tout est une question de présence. Mais cela ne se fait pas de n’importe quelle manière. Il faut savoir être pertinent et cohérent. Par exemple suivant le secteur d’activité de nos clients et le contexte social, économique ou environnemental actuel, il faut savoir prendre position sans créer de polémique, tout en respectant les opinions de chacun.

chronique lave vaisselle

Quelques jours ont passé et voici un aperçu des différentes tâches accomplies jusqu’alors.

Tout d’abord, pour illustrer certains articles, j’ai été chargé de récupérer des images sur des sites de photos libres de droits comme Libre Stock ou Stock up.

Ensuite, afin d’alimenter le blog de l’entreprise, j’ai rédigé un article en mettant en relation le street-marketing et les réseaux sociaux. J’ai contribué au portfolio de l’agence en écrivant, modifiant ou étoffant les descriptifs des prestations effectuées pour nos clients.

Nous devons rester au plus près de l’actualité et des innovations dans le digital, pour cela nous nous appuyons sur ce que l’on appelle un marronnier, planning des événements annuels (fête des mères, Noël, journées internationales…).

chronique cafetière

Différents mais complémentaires, notre bureau travaille étroitement avec le Studio, occupé par quatre charmantes demoiselles : la Bulgare championne de SEO, Miss baby-foot au décolleté ravageur, Bidule mon homologue du Studio (dont j’oublie tout le temps le prénom) et la Tatouée au job quelque peu abstrait, mais essentiel. Et encore, je ne vous ai pas parlé des autres mais je garde ça pour plus tard…

Périscope, c’est quoi ?

Le streaming live vidéo est la nouveauté 2015 en matière d’applications. Meerkat, Facebook live (pour l’instant limité aux célébrités) puis Périscope sont toutes nées en début d’année. C’est à cette dernière que nous nous intéresserons.

Rachetée en janvier 2015 par Twitter 100 millions de dollars, cette application vous ouvre les portes du streaming vidéo. Elle est gratuite et disponible sur iOS et Android. Périscope vous offre la possibilité de retransmettre vos propres streaming vidéos.

Aujourd’hui Périscope revendique 10 millions d’utilisateurs dans le monde. Ce chiffre qui peut paraître faible mais l’application n’a pas encore 1 an et ses abonnés sont en constante augmentation. Son PDG, Jack Dorsey, déclare que l’équivalent de 40 ans de vidéos sont regardées chaque jour.

Pour l’utiliser il suffit de vous inscrire avec votre compte Twitter puis de lancer la vidéo depuis l’application. Une fois connecté, vous pouvez retrouver les personnes que vous souhaitez suivre, comme sur Twitter. Vous recevrez une notification lorsque ceux-ci commenceront à diffuser un live. Une fois le live terminé, vous avez la possibilité de le revoir, pendant 24 heures seulement.

Pas de live ou de replay disponible ? Pas de soucis, la carte des lives est là ! Vous pouvez ainsi voir tous les streamings publics disponibles à travers le monde en temps réel. Suivez des surfeurs à Miami, rendez-vous à Sydney pour voir le coucher de soleil, un concert à Londres ou accompagnez simplement un inconnu sur la route de son travail.

De l’art de bien utiliser Périscope

prebroadcast Rien de plus facile que de lancer un live. Cependant il y a quelques astuces pour réussir votre diffusion. Lorsque vous cliquez sur l’icône de la caméra vous avez 2 possibilités : le direct ou la diffusion privée. Cette dernière vous permet de choisir qui peut la visionner tandis que le direct envoie instantanément le flux vidéo sur le web, le rendant visible par tous !

Choisissez bien le titre de votre vidéo. Un titre accrocheur, une mention, un mot-clé pourra attirer les personnes présentes sur l’événement ou qui suivent déjà le livetweet. Vous avez également la possibilité d’activer la géolocalisation de votre vidéo.

Pour avoir un maximum de personnes présentes lors de votre live, pensez à prévenir votre communauté à l’avance. Par défaut l’application ne publie pas un tweet annonçant votre diffusion. Une option vous permet, lors du paramétrage de votre live d’envoyer un tweet annonçant le début de votre live. Pour cela il vous suffit de cliquer sur le célèbre petit oiseau.

broadcastUne fois votre vidéo lancée, parlez fort, surtout en extérieur. Faites attention à votre connexion, une bonne connexion 4G ou wifi est nécessaire si vous souhaitez obtenir un rendu vidéo de qualité. Enfin, comme toute application web, surveillez votre batterie, l’application s’avère gourmande et vous risquez de vous retrouver vite à plat.

En live vous verrez en bas à droite le nombre de personnes qui regardent votre vidéo. Au-dessus de ce petit pictogramme vous remarquerez des cœurs s’envoler. Ils sont envoyés par les personnes en train de regarder. Lorsque vous regardez une vidéo, vous pouvez vous aussi envoyer des petits coeurs. Pour cela il suffit de tapoter sur votre écran pendant la diffusion. La nouveauté vient du fait que vous pouvez en envoyer à l’infini !

Concernant votre contenu vidéo, construisez-le. Le live à cet avantage (et inconvénient) que tout peut arriver. Pourtant, pour que votre public reste, imaginez un début, un milieu et une fin. Les utilisateurs seront alors plus attentifs que si vous restez fixes et sans activité. Ne faites pas des vidéos trop longues. Twitter préconise des vidéos de 3 à 10 minutes maximum.

Attention aussi aux mouvements brusques de caméra qui rendent la vidéo peu claire. Stabilisez-vous pour offrir à votre public un live de bonne qualité. Une fois tous ces éléments rassemblés vous pouvez vous lancer dans l’aventure.

Les marques déjà présentes sur Périscope

Comme tout nouveau phénomène vous pouvez déjà retrouver des marques sur ce réseau social flambant neuf. À noter l’opération de Turkish Airlines (en juillet 2015) qui proposait à ses followers de suivre un vol entre Istanbul et New York. Visite des cabines de l’équipage, de la préparation des repas, du cockpit avant le décollage et même un petit mot du commandant et de l’équipage à l’arrivée. Tout était accessible en temps réel depuis votre Smartphone. Bilan de l’opération selon Turkish Airlines + 5 118 followers et 292 779 likes engrangés :

https://www.youtube.com/watch?v=0imf3zUHlD8

 

Adidas, General Electric, Spotify, Deezer, Red Bull, Canal+ et bien d’autres utilisent aussi cette nouvelle plateforme pour diffuser du contenu. Des radios (Virgin Radio) et des journaux d’information s’y mettent : le HuffPost, The Economist, Le Figaro… Interviews, Backstage de concerts, signatures de contrats, séance de questions-réponses avec les internautes, lancement de produits, tout est imaginable sur cette nouvelle plateforme.
Et vous, comment imaginez-vous utiliser cette nouvelle application ?

 

[Événement] Inbound Marketing Day – le 16 juin 2015

Le 16 juin prochain se tiendra l’Inbound Marketing Day au Cnit de la Défense à Paris. Venez nous y retrouver, nous serons présents et nous interviendrons lors d’une table ronde.

Une journée entière dédiée à l’Inbound Marketing. Pour sa 2ème édition en France, L’IMD vous propose un programme de conférences, de tables rondes et de workshops sous le thème stratégique des nouveaux enjeux de la fluidité du parcours client.

Regroupant les principaux acteurs de l’Inbound Marketing, cette journée vous permettra de mieux connaître les enjeux de cette approche du marketing à travers des interventions, des démonstrations d’outils et des mini-sessions de formation.

Inbound Marketin Day

Trois axes thématiques seront développés autour des grandes étapes de l’Attraction, la Transformation et la Conversion. Vous y rencontrerez des acteurs du contenu, du marketing digital, du social media, du marketing intelligence et du marketing automation, des ressources humaines, de la big data et de tous les leviers stratégiques de l’approche Inbound.

Cet événement est destiné à tous les professionnels du marketing, start-up, small et big businesses, B to B et B to C, aux journalistes, aux étudiants, aux enseignants, aux dirigeants d’entreprises qui souhaitent en savoir plus sur ce marché en pleine croissance.

Programme de la journée

Accueil dès 09:00

09:30 – 11:00 : Tables rondes et conférences

11:00 – 11:30 : Networking

11:30 – 13 : 00 : Tables rondes et conférences

13:00 – 14:00 : Déjeuner

14:00 – 15:00 : Workshops – Business cases – training sessions

15:00 – 15:30 : Networking

15:30 – 16:30: Workshops – Demo – training sessions

16:30 – 17:30 : Cocktail / Networking de clôture

Profitez d’un early bird à 150€  jusqu’au 30 avril. Le ticket passera ensuite à 180€.

Réservation : http://inboundmarketingfrance.fr/agenda/inbound-marketing-day

Slack, la messagerie à adopter en entreprise

Aujourd’hui nous vous faisons découvrir LE service de messagerie instantanée à la mode pour les entreprises.

Lorsque nous parlons d’entreprises nous parlons de petites et grandes structures. En effet, pour une petite structure, Slack sera facilement utilisé pour l’ensemble de l’entreprise, alors que pour une plus grosse organisation, son utilisation sera plutôt restreinte à une équipe de travail.

Test de Slack

La fin des mails en entreprise

Slack entend bien tuer littéralement la conversation par mail au travail. Trop longtemps utilisés abusivement, les mails ne sont pas fait pour la conversation, pire encore cela devient rapidement anti-productif lorsque l’on doit communiquer en interne.

Certaines entreprises ayant déjà bien compris le problème des mails, se sont tournés vers des  solutions de chat. Même si la conversation est beaucoup plus rapide que par mail, l’inconvénient des chat reste la gestion des fichiers échangés.

Pour pallier ce problème, Slack propose un outil de recherche très performant afin de retrouver rapidement le contenu envoyé en fonction de l’interlocuteur, le groupe d’interlocuteur, la date ou encore le type de fichier.

 

Afin de rejoindre votre « team » sur Slack, il vous suffira simplement de vous connecter avec votre adresse mail d’entreprise. Vous pourrez alors placer votre photo, votre nom ainsi que votre bio afin de commencer à converser.

Les channels

La discussion se fait de 2 manières sur Slack. La première, classique : sous forme de conversation privée entre 2 membres de la team. Il est aussi possible de créer des private groups de discussion (plus de 2 membres).

La deuxième manière de converser, ce sont les channels. Une channel c’est un flux de conversation où quiconque l’aura rejoint, pourra proposer des idées, du contenu extérieur (photos, vidéos, liens, fichiers) en rapport avec une thématique précise.

Très pratique lorsque l’ont veut discuter d’un projet précis sans polluer la boîte mail de toute l’entreprise ou de toute son équipe. Le travail en groupe devient beaucoup plus clair, attractif et efficace. Il est également possible d’identifier les personnes comme on le fait sur les réseaux sociaux afin d’attirer l’attention d’un ou plusieurs membres de la team.

Slack

Les intégrations

L’avantage de Slack c’est son côté customisable quasiment illimité mais aussi sa capacité à recevoir et traiter n’importe quelle données extérieur. En créant une nouvelle channel dédiée à recevoir du contenu externe, vous pourrez faire apparaître par exemple des alertes provenant du web grâce à des mots clés renseignés au préalable. Aussi, le système se dote d’une importante liste d’intégrations parmi lesquels : Google Drive, Hangouts, IFTTT, Mailchimp ou encore Twitter. De nouvelles intégrations comme Facebook ou Instagram sont aussi dans les tuyaux.

Intégrations Slack

Conclusion

Plus qu’un simple outil de discussion, Slack offre un panel très large d’options visant à améliorer et simplifier le travail en équipe. L’application est gratuite (ou presque) et accessible via un peu près tous les appareils : Android, iOS, Mac, Windows. Quelques intégrations seront payantes moyennant quelques dollars par mois.

Chez Tamento Slack est devenu la référence en matière de communication interne. C’est simple, depuis que nous l’avons découvert, nous ne pouvons plus nous en passer. Tous les projets en cours sont accessibles à tous via les channels. La communication est vraiment beaucoup plus fluide et nous gardons une grande visibilité de tout ce qui se passe au sein de l’agence. Bref, essayer c’est l’adopter. A bon entendeur.

Interview de Célia, Community Manager et MOOCeuse

Le 5 novembre 2014, nous avons découvert sur Twitter Célia Chauvet qui, après avoir suivi le MOOC de Community Management que nous dispensons sur la plate-forme d’Openclassrooms, tweetait cela :

Puis un peu plus tard :


Nous avons donc décidé de l’interviewer :

celia_chauvetBonjour Célia, peux-tu te présenter?

Je suis Célia, une jeune toulousaine de 26 ans. Je suis diplômée de Sciences Po Bordeaux avec une spécialisation en communication. Ma formation m’a permis d’acquérir un bon socle en sciences humaines : sociologie des médias, sociologie des organisations, psychologie de groupe, histoire, économie…qui m’aident dans mon métier à analyser la société dans laquelle mes employeurs ou mes clients évoluent. Ma spécialisation en communication générale m’a permis de connaître toutes les techniques de communication : édition, web, événementiel, relations publiques et relations presse, etc…
Après mes études, j’ai acquis 3 ans d’expérience chez un annonceur public en région parisienne sur un poste de chargée de communication généraliste. Ensuite, j’ai souhaité poursuivre mon évolution professionnelle en agence pour approfondir une expertise précise et bénéficier du dynamisme qu’apporte le service aux clients.
En parallèle, je voulais donner un tournant digital à ma carrière car je suis passionnée par les usages et techniques du web et je considère que c’est le secteur le plus porteur en communication.
Enfin, je souhaitais me rapprocher de ma province natale…
Et me voilà ! Community manager chez Koktail, une agence de communication intégrée sur Toulouse. J’ai commencé depuis deux semaines et j’ai enfin l’occasion d’approfondir les techniques de communication digitale que j’avais apprises. Exigence des clients, ambiance jeune et décontractée dans l’openspace, esprit entrepreneurial d’une TPE, autant de nouveautés pour moi qui rendent le challenge palpitant !

Tu as suivi le cours sur le Community Management d’Openclassrooms : comment l’as-tu trouvé et pourquoi l’as-tu suivi ?

Je suis depuis longtemps abonnée aux newsletters de plusieurs plateformes de MOOC (ces cours en ligne dispensés gratuitement par de grandes écoles ou par des consultants), et je m’étais toujours dit « quand j’aurai le temps, j’apprendrai… ». Il est très important pour moi de développer mes connaissances en continu, de toujours être en veille et de croiser ma pratique professionnelle avec la théorie.
Alors que j’étais dans une période d’inactivité, pendant ma recherche d’emploi, j’ai vu dans la newsletter d’Openclassroom que le MOOC « Devenir community manager » était dispensé. Ça tombait pile poil, j’étais en train de postuler sur ce type d’emplois. Ni une ni deux, je me suis inscrite. J’avais déjà décroché un entretien, c’était l’occasion de réviser et d’approfondir mes connaissances sur le métier.

Qu’en as-tu pensé ?

J’ai trouvé le cours particulièrement efficace. Le cours est composé de trois activités : une partie théorique où l’on écoute des vidéos en ligne qui retracent toutes les étapes essentielles pour investir le champ du community management, depuis la réflexion stratégique à mener jusqu’à la mise en œuvre opérationnelle. Cette partie est très bien dosée, on en retire de quoi réfléchir mais aussi des outils pour être très vite opérationnel. Ensuite, le forum offre la possibilité de faire des exercices de réflexion en ligne et d’échanger avec les autres « étudiants ». Le concept est génial, mais un peu victime de son succès…beaucoup trop de posts pour pouvoir les lire tous sérieusement! Enfin, des petits quiz à la fin de chaque séance permettent de faire un point.

Qu’est ce que ce cours t’a apporté ?

Ce MOOC m’a permis d’y voir bien clair sur ce que recouvrait le métier de community manager et m’a aidé à me forger un discours sur ce métier que je ne connaissais que de loin. Ainsi, j’ai pu adopter une posture d’experte lors de mon entretien. En somme, il m’a donné confiance en moi !
Bien sûr, je continue d’approfondir tous les aspects du métier pour rendre la meilleure prestation. Mais votre vision d’ensemble et votre méthodologie (EcPaRe) sont toujours très structurantes pour mes recherches.

Quelles améliorations pourrait-on apporté à ce cours ?

Comme je le disais, le MOOC a un peu été victime de son succès avec un nombre de participants très important et un forum pris d’assaut par les posts qui rendaient sa lecture difficile. Toutefois la modération et les réponses aux questions de Laurent permettaient toujours d’avancer ou de recentrer le débat. Pourtant à titre personnel, cela ne m’a pas mis à l’aise pour interagir sur le forum. Mais Twitter a pris le relais, et nous avons pu poursuivre nos échanges.
Ensuite, évidemment, on voudrait approfondir encore ce cours ! C’est un très bon MOOC, alors on attend la suite  🙂

Merci Célia pour cet échange.

Retrouvez Célia sur Twitter : @CeliaChauvet

Les sessions Last Minute de novembre

Nos sessions de formations de novembre sont confirmées. Quatre d’entre elles bénéficient de prix spéciaux ! Profitez-en dès maintenant avant qu’il n’y ait plus de place !

Formation Joomla Tamento

Développement web – Formation Joomla!

La formation Joomla vous permet d’apprendre rapidement les bases pour créer votre site internet et d’appréhender le fonctionnement du moteur Joomla.
Apprenez à créer, gérer ou encore actualiser rapidement et simplement votre site internet.

Lieu : Paris – Du 4 au 6 novembre Tarif : 1950 €HT1365 €HT

Inscrivez-vous à la formationRegardez le programme


Formation Google Analytics Tamento

Référencement – Formation Google Analytics Niveau 1

Google Analytics est l’outil indispensable pour celui qui souhaite comprendre les résultats obtenus par son dispositif digital, et surtout pour celui qui souhaite les améliorer.

Indispensable dans le pilotage de votre site internet, Google Analytics est un formidable outil pour optimiser votre site internet et le rendre plus attractif aux yeux de vos prospects, notamment avec les indicateurs de référencement.

Lieu : Lyon – Les 5 et 6 novembre Tarif : 1390 €HT990 €HT

Inscrivez-vous à la formationRegardez le programme


Formation Photoshop TamentoCommunication visuelle – Initiation à Photoshop

La formation Initiation Photoshop vous permet d’apprendre à révéler le meilleur de vos images et photos en les tranformant à volonté.
Grâce à la formation dispensée par TAMENTO, apprenez à modifier, retoucher et corriger vos images numériques pour les rendre plus nettes et lumineuses.

Lieu : Lyon – Les 12 et 13 novembre Tarif : 1390 €HT990 €HT

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Formation Inbound Marketing TamentoInbound Marketing – Introduction à l’Inbound

La formation Inbound Marketing vous permet d’apprendre à concevoir, déployer et piloter une stratégie webmarketing efficace et gagnante !

Nous accompagnons nos clients dans leur stratégie d’Inbound depuis plusieurs années et nous avons mis en place de nombreuses campagnes de génération de leads. Cette formation est la synthèse de nos expériences !

Lieu : Lyon – Les 13 et 14 novembre Tarif : 1390 €HT1190 €HT

Inscrivez-vous à la formationRegardez le programme

Cours gratuits en ligne : les MOOC prennent de l’ampleur et Tamento avec !

Le phénomène MOOC (Massive Open Online Course), aussi appelé en français FLOT (formation en ligne ouverte à tous), se répand sur la toile depuis quelques années déjà. D’après une étude consacrée aux MOOC par Digischool, on récence aujourd’hui environ 200 MOOC francophones.

De la création d’une entreprise, en passant par l’apprentissage d’une langue, ou encore jusqu’à la découverte du PHP, ces cours en ligne recouvrent un large panel d’activités. Leur facilité d’utilisation, allant d’un format de 2 à 27 semaines, permet d’être autonome et de gérer son temps d’apprentissage.

On se forme ainsi de chez soi sur des sujets relatifs à son activité, tout en étant accompagné par les communautés présentent autour des MOOC. Au travers de ces formations en ligne, des professeurs et des consultants vous délivrent les clés de compréhension, les astuces et les outils pour maîtriser son domaine.

Les universités se mettent aux cours en ligne

Laurent-Galichet-Mooc-TamentoSurfant sur ce phénomène grandissant, les écoles et les universités françaises ont emboîté le pas aux prestigieuses universités américaines, comme Harvard ou Standford et se sont emparées rapidement de cet outil « connecté ». L’EM Lyon a réussi à rassembler plus de 13 000 participants en 2 sessions pour leur formation en ligne destinée à « l’entreprenariat pour tous ». De cette manière, ces enseignements gratuits ouverts à tous modifient progressivement le paysage de l’éducation. Mais attention, tous les « apprenants » des MOOC ne sont pas forcément étudiants. Puisque l’on apprend à tout âge, des salariés ou des personnes en recherche d’emploi se tournent aujourd’hui vers cette nouvelle méthode d’apprentissage pour étoffer leurs compétences.

Des plateformes dédiées aux mooc

Classé dans le top trois des meilleures plateformes francophones de formations en ligne OpenClassRoom (anciennement Site du Zéro) propose des cours en ligne à ses 750 000 membres dans les domaines de l’informatique, de la science et de la communication. Contrairement à l’e-learning et aux offres de formation à distance ces vidéos en streaming sont gratuites. En plus des vidéos, pour s’assurer d’être bon élève, des exercices sont à rendre pour justifier de votre bonne compréhension. Si vous souhaitez obtenir une certification sachez que cela peut être possible mais c’est une option qui peut vous être facturée.

Un MOOC sur le community management, le premier de la série

MOOC Tamento sur OpenClassRoom
Pour vous accompagner dans votre 1ère expérience en tant que ‘moocers’ (prononcé moukeurs), vous avez certainement eu l’occasion de découvrir sur OpenClassRoom le premier MOOC disponible en France sur le Community Management. Réalisé par nos soins, en juin dernier nous vous proposons cinq semaines de cours et d’exercices gratuits pour découvrir les clés du métier de Community Manager. Si vous voulez apprendre à fédérer, animer et engager une communauté sur le web, rendez-vous sur le site d’OpenClassRoom.

Pour aller plus loin dans ce nouveau format d’apprentissage, l’agence Tamento est entrain de préparer pour le plus grand nombre une nouvelle plateforme qui regroupera plusieurs MOOC Webmarketing. Ces cours, créés et dispensés par l’équipe consulting de l’agence vous permettront d’optimiser tous vos dispositifs web et développer l’activité de votre entreprise. Si vous souhaitez être les premiers informés sur les disponibilités et les contenus de cette nouvelle plateforme nous vous encourageons à vous inscrire à notre newsletter. D’autres surprises accompagneront ce lancement et évidemment nous n’hésiterons pas à vous en faire part lorsque la plateforme sera accessible.