Objectifs du cours
Maîtriser les fondamentaux des interfaces homme-machine en marketing.
IAG vs IAA
Vocabulaire et paradigmes distincts de l’intelligence artificielle.
IA mécanique — rôle ?
Classer et aider à la décision avec données structurées.
IA cognitive — rôle ?
Interpréter texte, images, audio non structurés.
IA émotionnelle — objectif ?
Repérer sentiments et émotions dans données non structurées.
IA générative — fonction ?
Produire de nouvelles données à partir de modèles probabilistes.
Agents IA — définition ?
Systèmes automatisés interagissant via prompts pour tâches spécifiques.
Prompts — rôle ?
Ordonner l’IA à automatiser une tâche précise.
Écosystème IA — composantes ?
Architecture, acteurs, modèles économiques.
Données numériques — enjeux ?
Accès, éthique, entraînement et biais.
Entraînement — étape clé ?
Ajuster le modèle avec des données pour apprendre.
Inférence — fonction ?
Répondre à des requêtes avec un modèle entraîné.
Impacts organisationnels — exemples ?
Performance, transformation métiers, montée en compétences.
Applications marketing — outils ?
Chatbots, création de contenus, lead scoring, suivi réputation.
IA en recherche gestion — usage ?
Analyse textuelle, stylométrie, tests d’hypothèses.
Paradigme symbolique — période ?
1950-1980, manipulation symbolique via systèmes experts.
Paradigme connexionniste — période ?
1980-2010, réseaux de neurones pour reconnaissance.
Paradigme génératif — période ?
2010-…, puissance de calcul + big data + deep learning.
IA mécanique — données ?
Données structurées, numériques.
IA cognitive — données ?
Données non structurées, texte, images, audio.
Тествайте знанията си с 20 въпроса по Introduction aux fondamentaux de l'IA et ses applications.
1. Quelle est la première étape d’une démarche de recherche en IA appliquée aux sciences de gestion ?
2. Que représente le bag of words ?
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