Session 1
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Session 1 – Fondamentaux de l'IA (celio)

Découvrez les notions fondamentales de l'IA, l'IA générative et l'IA Agentique dans le contexte du retail.

Notre parcours de 2 heures explorera le panorama de l'IA, les principes de l'IA générative, les niveaux de maturité, et les applications de l'IA agentique dans le commerce.

AU MENU AUJourd'hui

  1. Les fondamentaux de l’IA
    Nous poserons les bases nécessaires pour comprendre l’intelligence artificielle, de son histoire à ses principes clés.
  1. GenAI
    Nous présenterons les principes de l’intelligence artificielle générative, son fonctionnement et ses spécificités.
  1. IA Agentique
    Nous explorerons l’approche de l’IA basée sur des agents autonomes, en comparaison avec l’utilisation de simples outils, illustrée par des exemples concrets.
  1. L’AI Factory et son articulation avec l’écosystème existant
    Nous détaillerons les outils composant une AI Factory (applications, automatisations, modèles foundation, LoRA / Fine-tuning) ainsi que leur intégration dans l’écosystème technologique actuel.
  1. Stratégie de veille
    Nous présenterons une stratégie de veille efficace : ressources clés, outils pertinents, et bonnes pratiques pour rester informé et compétitif.
  1. Cas d’usage stratégie de l'ai factory
    Nous définirons notre périmètre d’action à travers un arbre décisionnel, puis comparerons les cas d’usage grâce à une matrice d’évaluation effort-impact.


Détail

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Acte 1 - Les fondamentaux de l’IA

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ?

1

IA Symbolique (1950-1980)

Basée sur des règles explicites et des systèmes experts. Le raisonnement est programmé manuellement.

2

IA Statistique (1990-2010)

Apprentissage à partir de données massives. Apparition des premiers réseaux de neurones efficaces.

3

Deep Learning (depuis 2012)

Explosion des capacités avec le Big Data. Émergence de l'IA générative sophistiquée.

Les différents types d'IA

1
2
3
1

IA Super-intelligente

Concept futuriste, dépassant l'intelligence humaine

2

IA Générale (AGI)

Hypothétique, adaptable à tous domaines

3

»»» IA Faible (Narrow AI) «««

Spécialisée dans une tâche précise

L'exemple d'Amazon illustre parfaitement l'IA Faible. Son système de recommandation excelle dans sa tâche spécifique. Il ne "comprend" pas réellement le monde comme un humain.

Quels sont les niveaux de maturité ?

1
2
3
4
5
1

Sensibilisation

Intérêt précoce pour l’IA avec risque de surmédiatisation.

2

ACTIF

Expérimentation de l’IA, principalement dans un contexte de data science.

3

OPERATIONNEL

IA en production, créant de la valeur par exemple via l’optimisation des processus ou l’innovation dans les produits/services.

4

SYSTÉMIQUE

L’IA est utilisée de manière omniprésente dans les processus digitaux, la transformation des chaînes d’approvisionnement, et les nouveaux modèles d’affaires disruptifs digitaux.

5

TRANSFORMATIONNEL

L’IA fait partie intégrante de l’ADN de l’entreprise.

Acte 2 - Gen ai

Focus sur l'IA Générative

Comment fonctionne une IA Générative ?

Le principe des tokens

Les IA génératives traitent le langage en découpant le texte en unités élémentaires appelées "tokens". Ces fragments peuvent être des mots entiers, des parties de mots ou même des caractères individuels.

Tokenisation

Le texte est fragmenté en tokens selon des règles linguistiques et statistiques. Par exemple, "intelligence artificielle" pourrait devenir 3-4 tokens distincts.

Prédiction séquentielle

L'IA analyse et prédit le token suivant le plus probable en fonction des tokens précédents, créant ainsi du texte cohérent token par token.

Contexte limité

Chaque modèle d'IA possède une "fenêtre de contexte" maximale (ex: 4000 tokens pour GPT-3.5, 8000+ pour GPT-4) qui définit sa mémoire de travail.

Cette approche par tokens permet aux IA génératives de comprendre la structure du langage et de générer du contenu pertinent sans réellement "comprendre" le sens comme les humains.

La taille du contexte

La fenêtre de contexte définit la "mémoire" d'un modèle d'IA générative. Voici comment les principaux modèles se comparent, en tokens et en équivalent de pages standard. Une grande fenêtre de contexte permet d'analyser davantage de documents simultanément. Les modèles récents comme Gemini 1.5 Pro atteignent des capacités impressionnantes avec l'équivalent de 5000 pages, surpassant largement les modèles précédents comme Llama 2 qui ne gère que l'équivalent de 10 pages.

Taille des modèles

Taille des modèles

8 Techniques de Prompting A connaître pour en tirer le maximum

Quels sont les risques majeurs de l'IA selon toi ?

Perte d'emplois

L'automatisation massive pourrait remplacer de nombreux métiers traditionnels. Certains secteurs seront plus touchés que d'autres.

Biais et discriminations

Les algorithmes peuvent perpétuer ou amplifier les préjugés existants. Les modèles apprennent à partir de données historiquement biaisées.

Désinformation

Création de contenu trompeur ultra-réaliste. Les deepfakes menacent l'intégrité de l'information publique.

Surveillance et vie privée

Collecte excessive de données personnelles. L'IA permet une analyse comportementale sans précédent.

Autre ?

Quels sont les risques ?


Multimodal prompt attacks

Informations non sollicitées contenant
des données personnelles

Avec 2 ans de recul, quels sont les cas d'usage ?

Exemples d'IA Générative dans le Retail

Descriptions produit

Création automatique de textes marketing optimisés pour le SEO. Réduction significative du temps de rédaction.

Personnalisation d'e-mails

Campagnes ciblées selon l'historique d'achat. Amélioration tangible du taux de conversion.

Visuels publicitaires

Création rapide d'images pour réseaux sociaux. Possibilité de tests A/B multiples.

Tutoriels vidéo

Avatars virtuels expliquant les produits. Démonstrations immersives et interactives.

Nouvelles Capacités de l'IA : Vision et Action

Les IA modernes transcendent le simple texte. Elles voient, comprennent et agissent sur le monde numérique avec une autonomie croissante.

Séquences d'Actions Complexes
(deep search)

OPERATOR

Ces systèmes combinent vision artificielle avancée et capacités d'action séquentielle, ouvrant la voie à des assistants véritablement autonomes.

Acte 3 - AGENTIC AI

Analogie : Le Chef d'Orchestre

L'IA agentique fonctionne comme un chef d'orchestre dirigeant différents musiciens. Le contrôleur (chef) coordonne les modules IA spécialisés /outils (musiciens).

Cette synergie produit une symphonie cohérente et harmonieuse (résultat global). Chaque élément contribue à un tout supérieur à la somme des parties.

L'orchestration intelligente transforme des systèmes isolés en une entité cohérente et performante.

L'IA Agentique : la Nouvelle Révolution ?

DeepSearch (OpenAI)

Agent spécialisé dans l'exploration de vastes bases de données. Extraction intelligente d'informations critiques. Analyse approfondie.

Operator

Orchestrateur IA gérant différents modules spécialisés. Coordination fluide entre analyse, génération et intégration workflow.


Manus AI

Planification stratégique marketing multi-étapes. Génération de contenu ciblé. Mesure d'impact en temps réel.


Le potentiel révolutionnaire réside dans l'autonomie décisionnelle. Un système qui ne se contente plus de répondre, mais exécute activement.

Architecture d'une IA Agentique

1
1

Large Language Model

Cœur du raisonnement (GPT-4)

2
2

Orchestrateur

Gestion des tâches et planification

3
3

Connecteurs / Plugins

Accès aux données externes

4
4

Monitoring & Feedback

Vérification et réajustement

La solution pour découvrir l'IA Agentique sans code : Relevance AI


Acte 4 - L’AI Factory et son articulation avec l’écosystème existant

Où apporter de la valeur
(AI factory) ?

La création de valeur avec l'IA peut être concentrée sur quatre domaines stratégiques :

Applications

Modèles de fondation

(GPTo1, DeepSeek...)

Fine tuning

(LoRA via Huggin Face ou Replicate)

Micro Apps (Lovable...)

AI Automations
(Zapier, 8n8...)

AI Agents
(Relevance...)

1

Micro Apps

Développées avec des outils no/low code comme Lovable (web) et Adalo (mobile), ces applications légères permettent de déployer rapidement des solutions IA accessibles aux utilisateurs finaux.

2

AI Agents

Utilisation de plateformes comme Relevance AI pour créer des agents intelligents capables d'interagir avec les clients, d'automatiser des tâches complexes et d'offrir des expériences personnalisées.

3

AI Automations

Intégration de l'IA dans des flux de travail via Zapier ou 8n8, permettant d'automatiser des processus métier et de créer des chaînes d'actions intelligentes sans codage avancé.

4

Finetuning

Adaptation précise des modèles d'IA avec Hugging Face ou Replicate, incluant l'acquisition de jeux de données spécifiques et l'utilisation d'outils de finetuning no code pour des cas d'usage métier spécifiques.

Quel framework technologique mettre en place ? Cas PWC

L'exemple de ce que nous avons mis en place chez PwC.

Acte 5 - Stratégie de veille

Comment rester à jour sur l'IA ? 4 stratégies

Observateur Rapide (15-30 min/sem)

Format court et visuel pour s'informer rapidement.

  • Comptes Instagram/TikTok (@evolving.ai, @setupai)
  • Newsletter "The Algorithm" (MIT)
  • Feedly (5 min/jour)

Explorateur Pratique (1-2h/sem)

Découverte et test d'outils concrets.

  • "There's an AI for That"
  • @setupai (1 nouvel outil/jour)
  • Newsletter "Ben's Bites"

Plongeur Profond (3h+/sem)

Compréhension technique approfondie.

  • @aifolksorg pour le contenu technique
  • Feed Feedly (Google AI, OpenAI, DeepMind)
  • Newsletters "The Batch", "ImportAI"

Approche Équilibrée (1-3h/sem)

Mix information et pratique.

  • Newsletter "AI Explained"
  • Feed Feedly équilibré
  • Découverte d'outils ciblés

Trouvez votre stratégie idéale :

Acte 6 - Cas d’usage et stratEgie de l'ai factory

Applications d'une IA (Gen ou agentic) dans le Retail


Zoom principal sur l'Optimisation de la chaîne de valeur dans les exemples après.

Cas d'usage de la GenAI dans le retail

Procurement

Chatbots IA négocient avec les fournisseurs en première ligne.

Les acheteurs utilisent l'IA pour finaliser les accords avec résumés automatisés.

Distribution

Communication initiale automatisée avec la logistique tierce.

Gestion des retours et perturbations optimisée par l'IA.

Opérations en magasin

Assistants vocaux IA donnent aux vendeurs l'accès instantané aux informations produits.

Vérification des prix, promos et stocks en temps réel.

E-commerce & Marketing

Génération automatique de descriptions produits en quelques minutes.

Expérience client personnalisée et matériels marketing adaptés à chaque client.

McKinsey & Company

LLM to ROI: How to scale gen AI in retail

We look at how leveraging generative AI in retail could unlock up to $390 billion in value, enhancing margins and reimagining the customer experience.

La GenAI optimise toute la chaîne de valeur avec des insights précis et personnalisés pour les décisions de prix, promotions et allocation des stocks.

Choisir et prioriser nos cas d'usage

FORTE VALEUR

EFFORT FAIBLE

EFFORT IMPORTANT

FAIBLE VALEUR

Quelle stratégie adopter ?

1

Shaper

Définissez les règles du jeu en finetunant des modèles pour les adapter à vos spécificités.

2

Taker

Adoptez les technologies existantes pour optimiser rapidement vos opérations.

3

Maker

Développez des modèles de fondation pour répondre à vos besoins spécifiques.

Chaque stratégie a ses avantages selon vos ressources et ambitions.

Quelle organisation mettre en place ?

Conclusion & Ouverture

Récapitulatif des concepts clés abordés :

Fondamentaux de l'IA

Différents types d'IA, niveaux de maturité et concepts essentiels pour comprendre l'écosystème

Intelligence Artificielle Générative

Fonctionnement, techniques de prompting, cas d'usage dans le retail et nouvelles capacités (vision, action)

IA Agentique

L'orchestration des modèles, l'analogie du chef d'orchestre et l'architecture d'une IA agentique

Stratégies d'adoption

Approches Shaper, Taker, Maker et comment rester informé (Explorateur, Plongeur, Approche Équilibrée)

Mise en œuvre

AI Factory, framework technologique, priorisation des cas d'usage et structure organisationnelle

"It's not about AI replacing humans, it's about humans who use AI replacing those who don't."

Cette transition technologique représente un facteur de différenciation compétitive majeur pour les acteurs du retail.

Revue du planning detaillé sur 4 mois

Fin de la Session 1

Questions / Réponses

Temps d'échange. Approfondissement des points d'intérêt spécifiques.

Prochain Rendez-vous

Session 2 – Outils & Orchestration IA. Zapier, Make, Relevance AI, Lovable, APIFY. Applications pratiques.

Mot de la fin

« L'IA est une opportunité de réinvention ; à nous de l'exploiter avec méthode et ambition. »

Merci pour ton attention et ta participation active. Cette première session établit les fondations conceptuelles pour notre parcours d'AI Factory.

PS:
POURQUOI IL Y A des licornes partout ?

1

Fascination Commune

Comme l'IA, les licornes captivent et inspirent notre imagination collective.

2

Symbole de Réussite et la pensée est créatrice

Elles représentent les entreprises innovantes valorisées à plus d'un milliard.

3

Entre Mythe et Réalité

L'excitation qu'elles génèrent crée un mélange entre potentiel réel et attentes démesurées.

4

L'Hybridation en Action

Comme ces créatures hybrides, l'IA et l'humain doivent apprendre à collaborer harmonieusement.