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Marketing

« Le nouveau visage du copywriting : Comment l’IA révolutionne le marketing »

Publié

7 mois environ

on

Les 7 outils IA qui transforment le copywriting marketing

Dans un monde en mutation rapide, les outils basés sur l’intelligence artificielle transforment le copywriting marketing.

Découvrez les 7 des plus populaires ici.

Les outils d’intelligence artificielle (IA)

Tandis que le terme « Intelligence Artificielle » était pratiquement inexistant il y a quelques années, il est maintenant omniprésent.

Les industries du marketing et de la rédaction de contenu sont parmi celles qui profitent le plus de cette nouvelle technologie.

Découvrons conjointement les 7 outils à base d’IA qui révolutionnent la rédaction commerciale.

1.

OpenAI’s GPT-3

En tête de notre liste, GPT-3, développé par OpenAI, offre une assistance de rédaction fascinante, en générant des contenus textuels cohérents et pertinents.

![Image de GPT-3](/images/gpt3.

png « GPT-3 d’OpenAI »)

2.

Grammarly

Grammarly utilise l’IA pour vérifier l’orthographe, la grammaire, et le style, offrant des suggestions pour améliorer la clarté et la cohérence du texte.

![Image de Grammarly](/images/grammarly.

png « Grammarly propose des améliorations stylistiques basées sur l’IA »)

3.

Frase

Frase propose un outil de recherche de contenu basé sur l’IA qui facilite la création de contenu centré sur le public cible.

![Image de Frase](/images/frase.

png « Frase fournit une recherche de contenu basée sur l’IA »)

4.

Articoolo

Articoolo génère automatiquement des articles courts pour différents secteurs, en quelques minutes.

![Image d’Articoolo](/images/articoolo.

png « Articoolo génère des articles de blog basés sur des mots-clés »)

5.

Quill

Quill, de NarrativeScience, est un outil de rédaction avancé qui crée des rapports narratifs à partir de données brutes.

![Image de Quill](/images/quill.

png « Quill génère des rapports narratifs à partir de données »)

Conclusion

Alors que l’intelligence artificielle continue de se développer, son utilisation dans la rédaction de contenu marketing ne fera que croître.

Des outils basés sur l’IA comme GPT-3, Grammarly, Frase, Articoolo, et Quill peuvent aider les rédacteurs à améliorer leur productivité et leur créativité.

Pour plus d’informations sur la rédaction basée sur l’IA, consultez ici l’article de wikipedia sur l’IA et nos précédents articles sur l’IA dans le marketing.

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Entreprise

GPT-5.2 premières impressions : une mise à jour puissante, notamment pour les tâches et workflows métiers en français

Publié

1 jour environ

on

12 décembre 2025

By

OpenAI a officiellement publié GPT-5.

2, et les réactions des premiers testeurs – parmi lesquels OpenAI a lancé le modèle plusieurs jours avant sa sortie publique, dans certains cas il y a des semaines – dressent un tableau à deux tons : il s’agit d’un bond en avant monumental pour un raisonnement et un codage approfondis et autonomes, mais potentiellement une mise à jour « incrémentielle » décevante pour les interlocuteurs occasionnels.

Après des périodes d’accès anticipé et un déploiement plus large aujourd’hui, les dirigeants, les développeurs et les analystes se sont tournés vers X (anciennement Twitter) et les blogs de l’entreprise pour partager leurs premiers résultats de tests.

Voici un tour d’horizon des premières réactions face au dernier modèle phare d’OpenAI. « L’IA en tant qu’analyste sérieux » L’éloge le plus fort de GPT-5.

2 se concentre sur sa capacité à résoudre des « problèmes difficiles » qui nécessitent un temps de réflexion prolongé.

Matt Shumer, PDG d’HyperWriteAI, n’a pas mâché ses mots dans sa critique, qualifiant GPT-5.

2 Pro de « meilleur modèle au monde ».

Shumer a souligné la ténacité du modèle, notant qu’« il réfléchit pendant plus d’une heure à des problèmes difficiles.

Et il accomplit des tâches qu’aucun autre modèle ne peut réaliser ».

Ce sentiment a été repris par Allie K.

Miller, entrepreneur en IA et ancien cadre d’AWS.

Miller a décrit le modèle comme une étape vers « l’IA en tant qu’analyste sérieux » plutôt que comme « compagnon amical ». « La réflexion et la résolution de problèmes semblent nettement plus fortes », a écrit Miller sur X.

« Il donne des explications beaucoup plus profondes que ce à quoi je suis habitué.

À un moment donné, il a littéralement écrit du code pour améliorer son propre OCR au milieu d’une tâche.

 » Gains d’entreprise : Box signale des gains de performances distincts Pour le secteur des entreprises, la mise à jour semble être encore plus significative.

Aaron Levie, PDG de Box, a révélé sur X que son entreprise avait testé GPT-5.

2 en accès anticipé.

Levie a rapporté que le modèle fonctionne « 7 points de mieux que GPT-5.1 » sur ses tests de raisonnement étendus, qui se rapprochent du travail de connaissances du monde réel dans les services financiers et les sciences de la vie. « Le modèle a également effectué la majorité des tâches beaucoup plus rapidement que GPT-5.1 et GPT-5″, a noté Levie, confirmant que Box AI déploiera prochainement l’intégration de GPT-5.

2.

Rutuja Rajwade, responsable senior du marketing produit chez Box, a développé ce point dans un article de blog de l’entreprise, citant des améliorations spécifiques de la latence.

Les tâches d’« extraction complexe » sont passées de 46 secondes sur GPT-5 à seulement 12 secondes avec GPT-5.

2.

Rajwade a également noté une augmentation des capacités de raisonnement pour le secteur vertical des médias et du divertissement, passant de 76 % de précision dans GPT-5.

1 à 81 % dans le nouveau modèle.

Un « grand pas » pour le codage et la simulation Les développeurs trouvent GPT-5.

2 particulièrement efficace pour la génération « one-shot » de structures de code complexes.

Pietro Schirano, PDG de magicpathai, a partagé une vidéo du modèle créant un moteur graphique 3D complet dans un seul fichier avec des commandes interactives. « C’est un sérieux pas en avant dans le raisonnement complexe, les mathématiques, le codage et les simulations », a déclaré Schirano. « Le rythme des progrès est irréel.

 » De même, Ethan Mollick, professeur à la Wharton School of Business de l’Université de Pennsylvanie et utilisateur et écrivain de longue date de LLM et d’IA, a démontré la capacité du modèle à créer un shader visuellement complexe – une ville néo-gothique infinie dans un océan tumultueux – via une seule invite.

L’ère agentique : une autonomie de longue durée Le changement le plus fonctionnel est peut-être la capacité du modèle à rester occupé pendant des heures sans perdre le fil.

Dan Shipper, PDG de la newsletter réfléchie sur les tests d’IA Every, a rapporté que le modèle a effectué avec succès une analyse des profits et pertes (P&L) qui l’a obligé à fonctionner de manière autonome pendant deux heures.

« Il a effectué une analyse P&L pendant 2 heures et m’a donné d’excellents résultats », a écrit Shipper.

Cependant, Shipper a également noté que pour les tâches quotidiennes, la mise à jour semble « principalement incrémentielle ».

Dans un article pour Every, Katie Parrott a écrit que même si GPT-5.2 excelle dans le suivi des instructions, il est « moins ingénieux » que ses concurrents comme Claude Opus 4.

5 dans certains contextes, comme déduire la localisation d’un utilisateur à partir de données de courrier électronique.

Les inconvénients : Vitesse et rigidité Malgré les capacités de raisonnement, la « sensation » du modèle a suscité des critiques.

Shumer a mis en évidence une « pénalité de vitesse » importante lors de l’utilisation du mode Réflexion du modèle. « D’après mon expérience, le mode Réflexion est très lent pour la plupart des questions », a écrit Shumer dans sa revue approfondie. « Je n’utilise presque jamais Instant. » Allie Miller a également souligné des problèmes liés au comportement par défaut du modèle. « L’inconvénient, c’est le ton et le format », a-t-elle noté. « La voix par défaut semblait un peu plus rigide et le comportement longueur/démarquage est extrême : une simple question transformée en 58 puces et points numérotés. » Le verdict Les premières réactions suggèrent que GPT-5.

2 est un outil optimisé pour les utilisateurs expérimentés, les développeurs et les agents d’entreprise plutôt que pour le chat occasionnel.

Comme Shumer l’a résumé dans sa critique : « Pour des recherches approfondies, un raisonnement complexe et des tâches qui bénéficient d’une réflexion approfondie, GPT-5.2 Pro est la meilleure option disponible actuellement. » Cependant, pour les utilisateurs en quête d’écriture créative ou de réponses rapides et fluides, des modèles comme Claude Opus 4.5 restent de sérieux concurrents. « Mon modèle préféré reste Claude Opus 4.5 », a admis Miller, « mais mon travail complexe sur ChatGPT bénéficiera d’un joli coup de pouce progressif. » avec un minimum de 2 paragraphes

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Automatisation

Démocratisation de l’IA : Comment les Outils No-Code/Low-Code Transforment le Développement d’Applications

Explorez comment les plateformes no-code et low-code révolutionnent l’accès à l’IA, permettant aux non-techniciens de créer des applications innovantes rapidement et efficacement.

Publié

3 jours environ

on

10 décembre 2025

By

: La Révolution No-Code/Low-Code

La démocratisation des outils d’intelligence artificielle (IA) a ouvert la voie à une nouvelle ère où même les utilisateurs non techniques peuvent développer des applications.

Les plateformes no-code et low-code, telles que Zapier et Notion AI, simplifient considérablement le processus de développement en le rendant accessible à tous.

Problématique : L’Accès à l’IA pour Tous

Historiquement, le développement d’applications nécessitait des compétences techniques avancées.

Cela a limité l’innovation à un petit groupe d’experts.

Comment pouvons-nous permettre à un plus grand nombre de personnes d’accéder aux puissants outils de l’IA ?

Solutions Implémentées : Outils No-Code et Low-Code

Les outils comme OpenAI’s ChatGPT et Google Gemini offrent des fonctionnalités avancées qui peuvent être intégrées sans codage complexe.

Voici quelques exemples :

  • Création de chatbots pour le service client.
  • Automatisation des tâches administratives.
  • Développement d’applications personnalisées pour l’éducation.
  • Génération de contenu marketing automatisé.
  • Analyse de données simplifiée pour les PME.

Résultats Chiffrés : Impact Mesurable

Les entreprises qui adoptent ces outils rapportent une amélioration significative de leur productivité.

En fait, les utilisateurs de Zapier, qui s’intègre à plus de 3,000 applications, constatent une réduction de 30% du temps consacré aux tâches répétitives.

Leçons Apprises : Qu’est-ce Qui Fonctionne ?

1.

Les outils no-code favorisent l’innovation rapide.

2.

Ils permettent aux startups de prototyper des idées sans investissements massifs.

3.

L’IA générative facilite la création de contenu, rendant la production plus efficace.

Applications Pratiques

  • Création de chatbots pour le service client sans développement complexe.
  • Automatisation des tâches administratives dans les PME.
  • Développement d’applications personnalisées pour l’éducation.
  • Génération de contenu marketing automatisé.
  • Analyse de données facilitée pour les petites entreprises.
  • Création de prototypes d’applications rapidement pour les startups.

Astuces d’Expert

  • Utilisez des modèles préexistants sur Notion AI pour gagner du temps.
  • Intégrez des outils d’analyse pour mesurer l’impact de vos applications.
  • Testez plusieurs outils pour trouver celui qui convient le mieux à vos besoins.
  • Formez votre équipe sur les bases du no-code pour maximiser l’efficacité.
  • Utilisez des API pour enrichir vos applications avec des données externes.

FAQ

  • Q : Ai-je besoin de compétences en programmation pour utiliser ces outils ?
    A : Non, ces outils sont conçus pour des utilisateurs sans compétences techniques.
  • Q : Quels sont les coûts associés aux outils no-code ?
    A : De nombreux outils ont des modèles de tarification flexibles, allant de gratuits à des abonnements payants.
  • Q : Comment ces outils améliorent-ils la productivité ?
    A : En automatisant des tâches répétitives, les utilisateurs peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

Sources & Ressources

Conclusion

La transformation digitale est à notre portée grâce aux outils no-code et low-code.

En permettant aux non-techniciens d’accéder à l’IA, nous ouvrons la voie à une innovation sans précédent.

Pour en savoir plus sur ces outils et commencer à les utiliser, consultez nos ressources en ligne et lancez-vous dans l’aventure de l’IA !

💬 Et vous ?

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Automatisation

Edge AI : Révolutionner les Objets Connectés en Dispositifs Intelligents

Découvrez comment l’Edge AI transforme le paysage des objets connectés, rendant chaque dispositif plus intelligent et réactif grâce à des analyses en temps réel.

Publié

3 jours environ

on

10 décembre 2025

By

Dans un monde où les objets connectés deviennent omniprésents, l’Edge AI s’impose comme une technologie révolutionnaire.

Elle permet un traitement des données à la source, réduisant ainsi le besoin de bande passante et améliorant la réactivité des systèmes.

Mais comment l’Edge AI transforme-t-elle ces objets en dispositifs véritablement intelligents ? Cet article explore en profondeur les architectures, les applications, et les défis de l’Edge AI.

Architecture et Concepts de l’Edge AI

L’architecture de l’Edge AI repose sur des microcontrôleurs et des processeurs spécialisés, tels que les microcontrôleurs ARM Cortex-M, qui exécutent des modèles d’IA localement.

Cela permet une analyse en temps réel des données collectées par des réseaux de capteurs IoT, facilitant des prises de décisions autonomes.

Microcontrôleurs et Processeurs

  • Microcontrôleurs ARM Cortex-M : Idéaux pour les applications à faible consommation d’énergie.
  • NVIDIA Jetson : Une plateforme pour le développement d’applications d’IA à la périphérie avec GPU intégrés.

Implémentation Technique

Pour implanter des modèles d’IA dans des dispositifs IoT, des outils comme TensorFlow Lite sont utilisés.

Ce framework permet le déploiement de modèles ML sur des appareils mobiles et embarqués, optimisant ainsi la performance.

Code d’Exemple avec TensorFlow Lite

import tensorflow as tf model = tf.lite.Interpreter(model_path="model.tflite") model.allocate_tensors() input_details = model.get_input_details() output_details = model.get_output_details() model.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data) model.invoke() output_data = model.get_tensor(output_details[0]['index'])

Performance et Benchmarks

Les performances des systèmes Edge AI peuvent être mesurées en termes de latence et de consommation d’énergie.

Les APIs RESTful et le protocole MQTT facilitent la communication entre dispositifs IoT et serveurs cloud, assurant une intégration fluide.

Applications Pratiques

  • Surveillance de la santé : Dispositifs portables utilisant des modèles d’IA embarqués pour surveiller les signes vitaux en temps réel.
  • Domotique : Systèmes automatisant les tâches ménagères grâce à l’IA.
  • Transports intelligents : Véhicules autonomes intégrant des capacités d’Edge AI pour une conduite plus sûre.
  • Optimisation des chaînes d’approvisionnement : Capteurs IoT analysant les données localement pour améliorer l’efficacité.
  • Systèmes de sécurité : Caméras intelligentes pour la détection d’intrusions.
  • Agriculture de précision : Capteurs surveillant les conditions des cultures et ajustant les opérations en conséquence.

Astuces d’Expert

  • Utilisez des modèles d’IA optimisés pour réduire la consommation d’énergie.
  • Testez différents microcontrôleurs pour trouver celui qui convient le mieux à votre application.
  • Implémentez des mécanismes de sécurité robustes pour protéger les données sensibles.
  • Utilisez des APIs RESTful pour une intégration rapide avec des systèmes cloud.
  • Exploitez le protocole MQTT pour une communication efficace entre dispositifs.

FAQ

  • Qu’est-ce que l’Edge AI ? L’Edge AI permet le traitement des données à la source pour des analyses en temps réel.
  • Quels sont les avantages de l’Edge AI ? Réduction de la latence, meilleure consommation d’énergie et prise de décision autonome.
  • Comment utiliser TensorFlow Lite ? En déployant des modèles ML sur des dispositifs mobiles ou embarqués.
  • Quel est le rôle des microcontrôleurs ARM dans l’Edge AI ? Ils exécutent des modèles d’IA localement, optimisant ainsi la performance.
  • Quels défis l’Edge AI doit-il surmonter ? Gestion de la consommation d’énergie et sécurité des données.

Sources & Ressources

Conclusion

L’Edge AI représente une avancée significative dans le domaine des objets connectés, transformant des dispositifs ordinaires en systèmes intelligents capables de prendre des décisions instantanées.

Si vous souhaitez intégrer l’Edge AI dans vos projets, commencez dès aujourd’hui à explorer les outils et technologies mentionnés dans cet article !

💬 Et vous ?

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