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.
Testez vos connaissances avec un QCM de 20 questions sur 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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