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Outil d’IA de la semaine

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ChatGPT utilise une mémoire pour personnaliser ses réponses en se basant sur des conversations passées.

Cela rend les interactions plus fluides, mais cela soulève des préoccupations de confidentialité, car il peut conserver des informations sensibles.

Les utilisateurs peuvent accéder à cette fonctionnalité via les paramètres de ChatGPT en activant l’option « Historique de chat de référence ».

En cas de divulgation d’informations personnelles, les utilisateurs peuvent demander à ChatGPT d’oublier des détails spécifiques.

Cette fonctionnalité offre un certain contrôle sur la confidentialité, permettant aux utilisateurs de gérer ce que l’IA retient.

Bien qu’elle améliore l’expérience, il est important de rester vigilant quant à la sécurité des données.

Les conseils avisés soulignent l’importance de prioriser la confidentialité tout en utilisant ces outils intelligemment.

Entreprise

Mattel s’allie à OpenAI pour lancer des jouets intelligents en 2025.

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Mattel a établi un partenariat avec OpenAI pour créer une nouvelle gamme de jouets et de jeux intégrés à l’intelligence artificielle, avec un premier produit prévu pour cette année.

Ce partenariat vise à concevoir des expériences de jeu adaptées aux enfants tout en respectant les normes de confidentialité et de sécurité, dans le cadre d’une stratégie d’innovation plus large.

Mattel, déjà connu pour ses marques comme Barbie et Hot Wheels, cherche à répondre aux défis de l’industrie du jouet, face à une demande en baisse et à des coûts opérationnels en hausse.

En parallèle du développement de ces jouets, Mattel utilisera les outils d’OpenAI, tels que ChatGPT, pour optimiser ses opérations internes et soutenir l’innovation.

Le directeur de l’exploitation d’OpenAI a souligné que cette collaboration permettrait de renforcer la productivité et la créativité au sein de l’entreprise.

En réaction aux pressions économiques récentes, Mattel a également retiré ses prévisions annuelles et prévoit d’augmenter les prix de certains produits domestiques.

Le lancement du premier jouet IA est prévu pour la seconde moitié de 2025, tandis qu’OpenAI a également lancé O3-Pro, son modèle d’IA le plus avancé à ce jour.

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Entreprise

PWC dévoile l’accès à l’outil sécurisé destiné aux agents de l’IA d’entreprise.

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La récente décision de PWC d’intégrer le protocole de contexte du modèle (MCP) dans son agent OS marque un tournant important dans l’intelligence artificielle d’entreprise.

Cette initiative vise à surmonter les limitations des infrastructures fragmentées, en permettant aux agents intelligents d’accéder de manière standardisée aux outils et systèmes.

En intégrant la conformité et la sécurité directement dans l’architecture, PWC propose une solution adaptée aux industries réglementées, garantissant ainsi un accès sécurisé et une gestion efficace des données.

Cette évolution s’inscrit dans une tendance plus large au sein de l’industrie, visant à maturer les architectures basées sur les agents.

L’approche de PWC met l’accent sur la gouvernance au niveau du protocole, avec des audits de sécurité, une gestion rigoureuse des accès et le traitement sécurisé des informations sensibles.

Les entreprises doivent maintenant s’efforcer de convertir leurs projets pilotes en systèmes opérationnels robustes, nécessitant des cadres d’interopérabilité et de gouvernance performants pour garantir une collaboration sécurisée entre différents agents.

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Entreprise

Évaluer le ROI de l’optimisation de l’IA : le guide stratégique pour les entreprises.

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De nos jours, presque toutes les entreprises intègrent l’IA dans leurs opérations, que ce soit pour améliorer le service client ou automatiser des tâches.

Cependant, il est essentiel de mesurer activement le retour sur investissement (ROI) de ces outils, car une majorité d’entre elles, selon McKinsey, n’atteignent pas une « maturité de l’IA ».

L’optimisation de l’IA, qui implique des mises à jour et une évaluation continue des systèmes, est cruciale pour maximiser la valeur à long terme.

Négliger cette étape peut mener à un gaspillage de ressources, car les modèles d’IA peuvent perdre leur efficacité avec le temps.

Pour un suivi efficace du ROI, il convient de définir des bases de référence et des cibles claires, en surveillant des métriques de performance, de valeur commerciale, ainsi que l’adoption par les équipes.

Une méthodologie d’attribution, comme le test A/B, peut aider à mesurer l’impact des ajustements apportés.

En créant une boucle de rétroaction continue axée sur l’évaluation et l’expérimentation, les entreprises peuvent garantir que leur IA reste pertinente et optimise son potentiel sur le long terme.

L’objectif n’est pas seulement de déployer l’IA, mais de s’engager dans un processus d’amélioration continue pour en tirer le meilleur parti.

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