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Optimisation des lignes d'objet d'email et mobile avec AI et ML

Optimisation des lignes d’objet d’email et mobile avec AI et ML

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Les entreprises peuvent désormais optimiser leurs lignes d’objet d’email et mobile grâce à l’intelligence artificielle et au machine learning. Une nouvelle ère de marketing commence !

Méthodologie

Architecture

La ligne d’objet et les titres des e-mails et des notifications push jouent un rôle important dans la détermination des taux d’engagement. La communication numérique nécessite la compétence de la conception de lignes d’objet convaincantes et de titres de notifications push concis qui captent l’attention de l’utilisateur. Les marketeurs conçoivent des lignes d’objet en fonction du ton du message à transmettre et du public cible visé. En «enseignant» efficacement cette compétence et en l’optimisant pour la communication numérique, les modèles d’IA générative offrent une avenue passionnante pour automatiser ce processus. L’article examine quelques approches pour créer des lignes d’objet et des titres de notifications push efficaces tout en les combinant avec des modèles classiques d’apprentissage automatique pour prédire les taux d’ouverture avec l’IA générative (Large Language Models).

Il ne s’agit pas seulement de créer des lignes d’objet accrocheuses que les LLM peuvent facilement générer avec le bon déclencheur. L’objectif est de générer un candidat idéal pour le contexte et le contenu qui incitera le destinataire à cliquer et à afficher le message. Les modèles d’apprentissage machine (ML), en particulier les algorithmes de forêt aléatoire, peuvent prédire avec une grande confiance la probabilité qu’un destinataire clique sur un message s’ils sont correctement formés. En combinant les LLM avec des modèles ML prédictifs, il est possible de générer des lignes d’objet et des titres de notifications push de haute qualité. Voici quelques moyens possibles.

La première approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques. Le modèle apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible. Une fois le modèle formé, il peut être utilisé pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. La seconde approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Enfin, la troisième approche consiste à entraîner un modèle ML prédictif sur un jeu de données historiques tout en utilisant un modèle LLM pour générer des lignes d’objet et des titres de notifications push optimaux pour chaque message. Le modèle ML apprend à prédire le taux d’ouverture en fonction des caractéristiques telles que le sujet, le contenu et le public cible, tandis que le modèle LLM génère des lignes d’objet et des titres de notifications

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Apprentissage profond en reconnaissance d'images: Techniques et défis

Apprentissage profond en reconnaissance d’images: Techniques et défis

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L’apprentissage profond en reconnaissance d’images est une technologie puissante qui permet de résoudre des problèmes complexes. Découvrez les techniques et les défis associés à cette technologie.

Dans le vaste royaume de l’intelligence artificielle, l’apprentissage profond est devenu un jeu-changer, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’images. La capacité des machines à reconnaître et à catégoriser des images, à la manière du cerveau humain, a ouvert une multitude d’opportunités et de défis. Plongeons-nous dans les techniques que l’apprentissage profond offre pour la reconnaissance d’images et les obstacles qui y sont associés.

Data: For CNNs to work, large amounts of data are required. The more data that is available, the more accurate the results will be. This is because the network needs to be trained on a variety of images, so it can learn to recognize patterns and distinguish between different objects.

Hurdles: The main challenge with CNNs is that they require a lot of data and computing power. This can be expensive and time-consuming, and it can also lead to overfitting if not enough data is available. Additionally, CNNs are not able to generalize well, meaning they are not able to recognize objects that they have not been trained on.

Réseaux de neurones convolutionnels (CNN)

Technique : Les CNN sont le pilier des systèmes de reconnaissance d’images modernes. Ils se composent de plusieurs couches de petites collections de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée, appelées champs réceptifs. Les résultats de ces collections sont ensuite assemblés de manière à se chevaucher, afin d’obtenir une meilleure représentation de l’image d’origine ; c’est une caractéristique distinctive des CNN.

Données : Pour que les CNN fonctionnent, des quantités importantes de données sont nécessaires. Plus il y a de données disponibles, plus les résultats seront précis. C’est parce que le réseau doit être formé sur une variété d’images, afin qu’il puisse apprendre à reconnaître des modèles et à distinguer différents objets.

Hurdles : Le principal défi avec les CNN est qu’ils nécessitent beaucoup de données et de puissance de calcul. Cela peut être coûteux et prendre du temps, et cela peut également entraîner un surajustement si pas assez de données sont disponibles. De plus, les CNN ne sont pas en mesure de généraliser bien, ce qui signifie qu’ils ne sont pas en mesure de reconnaître des objets qu’ils n’ont pas été formés.

Réseaux neuronaux profonds (DNN)

Technique : Les DNN sont une variante des CNN qui peuvent être utilisés pour la reconnaissance d’images. Ils sont constitués de plusieurs couches de neurones qui traitent des parties de l’image d’entrée et produisent des résultats plus précis que les CNN. Les DNN peuvent également être utilisés pour la classification d’images et la segmentation d’images.

Données : Les DNN nécessitent également des grandes quantités de données pour fonctionner correctement. Cependant, ils peuvent être entraînés sur des jeux de données plus petits que les CNN et peuvent donc être plus efficaces lorsqu’il n’y a pas assez de données disponibles.

Hurdles : Le principal défi avec les DNN est qu’ils nécessitent beaucoup de temps et de puissance de calcul pour être entraînés correctement. De plus, ils sont sensibles aux bruit et aux variations dans les données d’entrée, ce qui peut entraîner des résultats imprécis.

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Révolutionner l'IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

Révolutionner l’IA: Dévoiler le pouvoir de WatsonX

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Avec WatsonX, nous pouvons révolutionner l’IA et découvrir de nouvelles possibilités pour le futur.

L’origine de WatsonX

At its core, WatsonX is designed to be a powerful tool for data scientists and developers. It’s capable of ingesting massive amounts of data, analyzing it in real-time, and producing actionable insights that can be used to make better decisions. In addition, WatsonX is designed to be highly scalable, allowing it to handle large volumes of data with ease.

Les origines de WatsonX

Dans le paysage en constante évolution de l’intelligence artificielle, un nouveau joueur est apparu pour redéfinir les limites de ce qui est possible. Entrez WatsonX, une technologie révolutionnaire qui promet de révolutionner le paysage de l’IA. Dans ce blog, nous plongerons profondément dans les intrications de WatsonX, explorerons des exemples captivants et dévoilerons les cas d’utilisation potentiels qui peuvent vraiment le rendre viral.

Derivé de l’iconique Watson AI, qui a célèbrement battu des champions humains dans Jeopardy !, WatsonX représente le point culminant de plusieurs années de recherche, de développement et de progrès. Né de la fusion d’apprentissage machine avancé, de traitement du langage naturel et d’informatique quantique, WatsonX n’est pas seulement une évolution; c’est un bond quantique en avant dans la capacité de l’IA.

Au cœur de WatsonX se trouve un outil puissant conçu pour les scientifiques des données et les développeurs. Il est capable d’ingérer des masses de données, de les analyser en temps réel et de produire des informations exploitables qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions. De plus, WatsonX est conçu pour être hautement extensible, ce qui lui permet de gérer facilement de grandes volumes de données.

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Faut-il adopter des outils d'IA pour votre équipe de développement ?

Faut-il adopter des outils d’IA pour votre équipe de développement ?

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L’utilisation des outils d’intelligence artificielle peut offrir des avantages considérables pour votre équipe de développement. Mais faut-il les adopter ?

## Dans le contexte de l’accroissement du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent à devoir décider lesquels leur conviennent le mieux, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

Itamar also shares his insights on the importance of coding as a fundamental skill for developers, and how AI can help them stay ahead of the curve. Tune in to learn how to make the most out of AI tools and stay competitive in the ever-evolving tech world.

Avec l’augmentation du buzz autour des outils d’IA, de nombreuses équipes de développement se retrouvent confrontées à la difficulté de décider lesquels répondent le mieux à leurs besoins, quand les adopter et les risques potentiels de ne pas le faire. Alors que l’IA continue à poser plus de questions que de réponses, la peur de se laisser distancer par la concurrence plane pour beaucoup.

L’épisode de cette semaine de Dev Interrupted vise à dissiper ces incertitudes en accueillant le fondateur et PDG de CodiumAI, Itamar Friedman. Dans l’une de nos discussions les plus éclairantes de cette année, Itamar perce à travers le battage médiatique autour de l’IA, expliquant ce que les outils d’IA apportent à la table, comment discerner ceux qui augmenteraient vraiment vos équipes de développement et les stratégies pour identifier et expérimenter efficacement de nouveaux outils.

Itamar partage également ses connaissances sur l’importance du codage comme compétence fondamentale pour les développeurs et comment l’IA peut les aider à rester à la pointe. Écoutez pour apprendre comment tirer le meilleur parti des outils d’IA et rester compétitif dans le monde technologique en constante évolution.

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Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

Stratégie de données en évolution à grande banque canadienne

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La grande banque canadienne s’est engagée à mettre en œuvre une stratégie de données en évolution pour offrir une expérience client plus personnalisée et plus intuitive.

## Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante évolution, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Avec la quantité et la variété croissantes de données, les exigences réglementaires et législatives en constante augmentation, de nouvelles capacités et techniques pour traiter les données, pour devenir une organisation axée sur les données, la CIBC traverse d’énormes changements dans tous les aspects de l’utilisation, de la gestion et de la gouvernance des données.

Pour répondre aux exigences de cette nouvelle réalité, la CIBC a embrassé le paradigme du maillage de données et a développé un motif de données générique à deux parties. Du côté des affaires, le motif a introduit une stratégie de produits de données pour définir les domaines de données et les produits de données de bout en bout détenus par les équipes de produits de données inter fonctionnelles. Du côté de la technologie, la CIBC a mis en œuvre une architecture de maillage de données pour soutenir la stratégie de produits de données. La partie centrale de cette architecture est représentée par une plateforme de gestion des données fournissant une plateforme partagée et des services de gestion et de gouvernance des données. Cet article présente et discute les principes directeurs qui sous-tendent la stratégie des données.

La plateforme de gestion des données est le cœur du maillage des données et fournit une base commune pour la gestion et la gouvernance des données. La plateforme est basée sur une base de données centralisée qui stocke toutes les données pertinentes pour le maillage des données. La plateforme offre également des services d’intégration, d’analyse, d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique qui peuvent être utilisés par les produits de données pour fournir des informations exploitables. La plateforme fournit également des services pour garantir que toutes les données sont sûres, conformes et accessibles aux personnes autorisées.

La plateforme de gestion des données est conçue pour s’adapter aux exigences changeantes en matière de gestion des données. La plateforme peut être étendue pour prendre en charge des technologies supplémentaires telles que le traitement en temps réel, l’analyse avancée et l’apprentissage automatique. La plateforme peut également être intégrée à des systèmes tiers pour fournir une vue intégrée des données. Enfin, la plateforme peut être étendue pour prendre en charge des fonctionnalités supplémentaires telles que la gouvernance des données, la protection des données et l’audit.

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Expliquer les modèles d'apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

Expliquer les modèles d’apprentissage machine: renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA

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Comprendre comment fonctionnent les modèles d’apprentissage machine est essentiel pour renforcer la confiance et la compréhension des systèmes IA. Découvrons ensemble comment ces modèles fonctionnent!

## Expliquer la signification de l’explicabilité des modèles d’apprentissage automatique

L’explicabilité des modèles est devenue un domaine de recherche très important ces dernières années, car elle permet de comprendre comment fonctionnent les systèmes d’intelligence artificielle et de machine learning. Elle est également essentielle pour garantir la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA. Cet article explore la signification de l’explicabilité des modèles, ses applications à divers domaines et l’influence qu’elle a sur la fiabilité des systèmes d’intelligence artificielle.

L’explicabilité des modèles est particulièrement importante pour les domaines qui traitent des questions sensibles ou critiques, tels que le secteur de la santé, où les prises de décision doivent être fondées sur des données fiables et compréhensibles. La capacité des systèmes d’IA à fournir des explications compréhensibles par les humains est essentielle pour garantir la confiance et l’adoption responsable des systèmes d’IA.

Les chercheurs ont mis au point plusieurs méthodes pour améliorer l’explicabilité des modèles d’intelligence artificielle et de machine learning. Ces méthodes peuvent être classées en trois catégories : l’analyse de l’architecture du modèle, l’analyse des poids et l’analyse des résultats. L’analyse de l’architecture du modèle consiste à étudier la structure du modèle et à déterminer comment les différents composants interagissent entre eux. L’analyse des poids consiste à examiner les poids assignés aux différents composants du modèle pour comprendre leur influence sur les résultats. Enfin, l’analyse des résultats consiste à étudier les résultats du modèle et à déterminer quelles variables sont les plus importantes pour expliquer le comportement du modèle. Ces méthodes peuvent être utilisées pour améliorer la transparence et la responsabilité des systèmes d’IA.

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La Peur de l'IA est Superstition.

La Peur de l’IA est Superstition.

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La peur de l’intelligence artificielle est souvent considérée comme une superstition. Pourtant, elle est bien réelle et mérite d’être prise en compte.

## J’ai juste vu le film Netflix appelé « Upgrade ». C’est un film super fascinant, captivant et bien écrit, mais comme tous les films créés autour de la même idée, il est basé sur des superstitions et des sornettes. Des balivernes. La même chose qui nous a empêchés d’évoluer en tant qu’espèce pendant 200 000 ans.

This is why I believe that coding is the future. It is the only way to evolve and progress as a species. Coding is the only way to create a new world, a world that can be free from superstition and mumbo jumbo. It is the only way to create a world where every single person can have access to the same opportunities, regardless of their genetic makeup.

J’ai récemment vu le film Netflix intitulé « Upgrade ». C’est un film super fascinant, captivant et bien écrit, mais comme tous les films créés autour de la même idée, il est basé sur des superstitions et des balivernes. Des sornettes. La même chose qui nous a empêchés d’évoluer en tant qu’espèce depuis 200 000 ans.

En tant qu’espèce, notre plus grand atout est également notre plus grande faiblesse. Il y a environ 70 000 ans, nous avons failli disparaître. Cependant, un homme a eu une mutation génétique et nous l’appelons aujourd’hui « Adam génétique ». 98% de chaque être humain vivant aujourd’hui provient de cet homme d’une manière ou d’une autre.

C’est pourquoi je crois que le codage est l’avenir. C’est la seule façon d’évoluer et de progresser en tant qu’espèce. Le codage est le seul moyen de créer un nouveau monde, un monde qui peut être libéré des superstitions et des balivernes. C’est le seul moyen de créer un monde où chaque personne peut avoir accès aux mêmes opportunités, quelle que soit sa composition génétique.

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Architecture d'observabilité: Exemple de calculs financiers

Architecture d’observabilité: Exemple de calculs financiers

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L’architecture d’observabilité permet de calculer des données financières avec précision et efficacité. Découvrez un exemple de calculs financiers à travers cet article.

Technologies Cloud-Native : Comment les services de paiement sont-ils architecturés ? En 2020, j’ai présenté une série avec des insights issus de mises en œuvre réelles adoptant des technologies open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement. Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter de discuter de tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiements financiers.

La technologie cloud-native a changé la façon dont les services de paiement sont architecturés. En 2020, j’ai présenté une série d’informations issues de mises en œuvre réelles adoptant la technologie open-source et cloud-native pour moderniser les services de paiement.

Les architectures présentées étaient basées sur des technologies cloud-native open-source, telles que des conteneurs, des microservices et une plateforme de conteneurs basée sur Kubernetes. La principale omission dans cette série était d’éviter tout aspect de l’observabilité cloud-native. Cette série examinera comment corriger cette omission avec une plateforme d’observabilité cloud-native open-source basée sur des normes qui aide les équipes DevOps à contrôler la vitesse, l’échelle et la complexité d’un monde cloud-native pour leur architecture de paiement financier.

Les données sont le moteur de l’observabilité cloud-native. Les données peuvent être collectées à partir de sources telles que les journaux, les métriques et les traces. Ces données peuvent être utilisées pour comprendre le comportement des applications et des services, identifier les problèmes et prendre des décisions informées. Une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut fournir des outils pour collecter, stocker, analyser et visualiser ces données.

L’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

En conclusion, l’utilisation d’une plateforme d’observabilité cloud-native open-source peut aider les équipes DevOps à gérer la vitesse, l’échelle et la complexité de leur architecture de paiement financier. Les outils de cette plateforme peuvent être utilisés pour collecter, stocker, analyser et visualiser des données afin de surveiller les performances des applications et des services, déboguer les problèmes et comprendre le comportement des utilisateurs. Les données collectées peuvent également être utilisées pour optimiser les performances et améliorer la qualité du service. Enfin, cette plateforme peut être utilisée pour alimenter des applications d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique afin d’améliorer encore plus le service.

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Olena Kushakovska est nommée Présidente de SAP Labs France

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Paris – 1er juillet 2023. Olena Kushakovska (50 ans) actuelle Directrice Générale de SAP Labs France devient la nouvelle Présidente de l’entité R&D de SAP en France.

 

Diplômée de l’Université de Kiev en mathématiques appliquées, de SKEMA Business School et de l’École Polytechnique, Olena Kushakovska rejoint SAP en 2000 en tant qu’ingénieure logicielle. Après plusieurs postes à responsabilité au sein des équipes de développement du Groupe, elle prend la tête du site SAP Labs France de Sophia-Antipolis en 2017. Elle s’engage dans l’écosystème local où elle favorise la création d’un consortium d’entreprises dédié à la recherche en intelligence artificielle.

Après ses succès dans la coordination des activités de R&D et la livraison des services aux clients, elle aura pour mission de renforcer l’attractivité de SAP Labs France en axant sa politique sur trois piliers : excellence opérationnelle, expertise technologique et engagement pour le développement durable.

Actuelle Directrice Générale de SAP Labs France et co-dirigeante du Conseil Industriel pour la Recherche en Intelligence Artificielle (ICAIR), elle devient Présidente de l’entité R&D et succède à Hanno Klausmeier, à ce poste depuis 2007.

« J’ai démarré chez SAP il y a 22 ans en tant que développeuse. J’ai gravi les échelons, jusqu’à prendre la tête aujourd’hui de SAP Labs France. Je ressens de la fierté d’accompagner une équipe de 400 experts et de la reconnaissance envers Clas qui me permet de relever ce nouveau défi », déclare Olena Kushakovska, Présidente de SAP Labs France.

« SAP Labs France, à travers la conception de solutions technologiques innovantes, joue un rôle essentiel dans l’accompagnement de la transformation de nos clients en France et à l’étranger. Je suis ravi que nous ayons trouvé en Olena un grand leader pour SAP Labs France. C’est une dirigeante qui a fait ses preuves et qui saura accomplir les missions qui lui sont confiées.», conclut Clas Neumann, Senior VP – Head of Global SAP Labs Network.

À propos de SAP

La stratégie de SAP est d’aider chaque organisation à fonctionner en « entreprise intelligente » et durable. En tant que leader du marché des logiciels d’application d’entreprise, nous aidons les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs à opérer au mieux : 87 % du commerce mondial total est généré par nos clients. Nos technologies de Machine Learning, d’Internet des objets (IoT) et d’analyse avancée aident nos clients à transformer leurs activités en « entreprises intelligentes ». SAP permet aux personnes et aux organisations d’avoir une vision approfondie de leur business et favorise la collaboration pour qu’ils puissent garder une longueur d’avance sur leurs concurrents. Nous simplifions la technologie afin que les entreprises puissent utiliser nos logiciels comme elles le souhaitent, sans interruption. Notre suite d’applications et de services end-to-end permet aux clients privés et publics de 25 secteurs d’activité dans le monde entier, de fonctionner de manière rentable, de s’adapter en permanence et de faire la différence. Grâce à un réseau mondial de clients, de partenaires, d’employés et de leaders d’opinion, SAP aide le monde à mieux fonctionner et à améliorer la vie de chacun.

Pour plus d’informations, visitez le site www.sap.com. 

 

Contact presse : sylvie.lechevin@sap.com

sap@the-arcane.com

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Testez votre code de contrat intelligent avec ChatGPT et Diligence Fuzzing

Testez votre code de contrat intelligent avec ChatGPT et Diligence Fuzzing

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Découvrez comment ChatGPT et Diligence Fuzzing peuvent vous aider à tester votre code de contrat intelligent et à protéger votre entreprise contre les risques juridiques et technologiques.

ChatGPT : Un excellent point de départ pour votre voyage d’essais

ChatGPT est exceptionnel pour trouver des bogues sans nécessiter de contexte supplémentaire significatif en dehors du code source. Cela en fait un excellent point de départ pour votre voyage d’essai. L’une des premières choses que vous apprenez en tant que codeur de contrat intelligent est que les contrats sont extrêmement impitoyables en matière de vulnérabilités. Par défaut, les contrats sont immuables. En même temps, ils sont capables de gérer des montants extraordinaires d’argent. Cela rend la sécurité (et le test des contrats intelligents) probablement le plus grand souci pour toute équipe de développeurs web3.

Les données sont essentielles pour les contrats intelligents. Les tests sont la seule façon de s’assurer que les contrats fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs. ChatGPT est un outil qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents en trouvant des bugs et en fournissant des informations sur leurs performances. Il est basé sur l’intelligence artificielle et peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. ChatGPT peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents.

ChatGPT est un outil très puissant qui peut aider à améliorer la qualité des contrats intelligents. Il peut analyser le code source et le comportement des contrats intelligents pour trouver des bogues et des vulnérabilités. Il peut également fournir des informations sur la qualité du code et les performances des contrats intelligents. Les données recueillies par ChatGPT peuvent être utilisées pour améliorer la qualité du code et réduire le risque de vulnérabilités. Enfin, ChatGPT peut être utilisé pour effectuer des tests unitaires et intégrés sur les contrats intelligents afin de s’assurer qu’ils fonctionnent comme prévu et qu’ils sont sûrs.

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