L'intelligence artificielle se propage à tous les niveaux de la société. Le principe de l'IA était au départ de simplifier et d'automatiser les activités humaines les plus laborieuses. Aujourd'hui, ce domaine regroupe l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
D'ailleurs, selon Raja Chatila, professeur d'intelligence artificielle, de robotique et d'éthique à la Sorbonne, « L'intelligence artificielle transforme les emplois au même titre que l'électricité, la roue et la machine à vapeur ont révolutionné le monde du travail ». Il est donc important de ne pas manquer cette occasion de participer à un changement sociétal majeur, d'autant que la révolution de l'IA pour les entreprises s'opère dans de nombreux domaines.
Comment se lancer dans l'intelligence artificielle
Les avancées marquantes de l'IA étant relativement récentes et rapides, le domaine demande avant tout un esprit agile pour ceux qui veulent se lancer et réussir.
Se former à l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui tend à faire faire aux machines des activités et tâches normalement réalisées par des utilisateurs humains. Cette science nouvelle demande à être appréhendée et apprise pour être maîtrisée. Elle se déploie sur plusieurs niveaux de compétences et nécessite des formations spécialisées.
S'initier à l'intelligence artificielle
Pour appréhender les bases de l'intelligence artificielle, Pôle emploi propose, en association avec l'Institut Montaigne et OpenClassrooms, un MOOC intitulé « Objectif IA : initiez-vous à l'intelligence artificielle » qui ne nécessite aucun prérequis pour être intégré. À la fin de cette formation, chaque apprenant sera capable :
- D'expliquer ce qu'est l'intelligence artificielle.
- D'identifier les défis et les opportunités liées à l'IA.
- D'appréhender un projet d'IA et ses sous-disciplines, le machine learning et le deep learning.
Différents organismes de formation en ligne proposent également des initiations plus ou moins poussées sur le sujet. Certaines formations à destination des chefs de projet et dirigeants d'entreprise sont, par exemple, orientées vers l'intérêt du déploiement de l'IA. D'autres se concentrent sur certains aspects de la discipline comme le juridique ou l'éthique.
Les programmes universitaires et les grandes écoles
De nombreuses universités ont déjà développé des cursus complets concernant les spécialités de l'IA. Ils débutent par des formations généralistes en informatique et se poursuivent par des masters, des MSc et des doctorats. De même, les écoles en ingénierie et en informatique sont nombreuses à s'être attachées à déployer des diplômes dans cette spécialisation. Il est ainsi possible d'apprendre le machine learning ou le deep learning sur des parcours allant jusqu'au bac + 5, au doctorat pour ceux ayant des ambitions de recherche scientifique.
Si les cursus courts tendent à se développer pour l'acquisition de compétences techniques directement exploitables par les entreprises, les formations longues semblent rester la priorité compte tenu de la complexité du domaine de l'intelligence artificielle. Celles-ci sont orientées vers l'informatique, les statistiques, la science des données, les mathématiques ou encore le Big Data.
La formation tout au long de sa vie
L'IA étant, grâce aux programmes de R&D, un domaine en perpétuelle évolution, elle va nécessiter le développement d'une politique d'apprentissage continu. Pour aider les professionnels à maintenir leurs connaissances à jour et leur permettre d'appréhender les nouvelles technologies liées à l'IA, différents organismes en ont fait leur spécialité.
Le CNAM, établissement français d'enseignement supérieur dédié à la formation professionnelle continue, développe notamment une série de formations sur les thèmes de l'intelligence artificielle. Ces dernières se déploient de la formation au droit numérique jusqu'au doctorat en sciences de l'informatique. Toutes sont disponibles en cursus initial quel que soit le niveau d'étude, ou accessible en alternance pour une mise en pratique concrète. Les campus du CNAM sont disséminés dans toute la France pour un accès plus aisé à la formation.
Modéliser une application d'IA
Les objectifs et le modèle
Lorsqu'un entrepreneur se lance dans l'intelligence artificielle, il doit savoir qu'elle n'est pas une fin en soi. En effet, l'important est ce que l'intelligence artificielle va produire, le résultat recherché. Il sera donc nécessaire de déterminer les objectifs de l'application, la problématique à résoudre et le type de réponse attendue.
En fonction de ces objectifs, il faudra ensuite choisir le modèle de l'IA à utiliser. Si l'entrepreneur n'est pas un scientifique et ne connaît pas le codage, il peut créer une application à partir de modèles préexistants, faire appel à des professionnels dans le domaine ou tout simplement recruter une équipe d'experts en la matière.
Le jeu de données
Il s'agit d'une des parties les plus importantes de la création d'une IA : choisir le jeu de données, le collecter et l'étiqueter.
Plus la réponse escomptée sera complexe et plus la masse de données à collecter sera importante. Il faudra envisager les multiples combinaisons possibles pour identifier la data nécessaire au bon fonctionnement de l'algorithme. Par exemple, si l'application a pour but de reconnaître une espèce animale, il lui faudra collecter un échantillon de toutes les variantes de l'animal en question : ses couleurs, son échelle de taille, ses différentes races ou sous-espèces.
Une fois collectée, la data devra être divisée en deux groupes et étiquetée pour que l'IA puisse s'en servir à des fins d'apprentissage et de test. Ici, il s'agit d'expliquer à l'algorithme ce qui est attendu de lui en fonction de la donnée entrante.
L'entraînement
L'algorithme se comporte comme un cerveau : pour réaliser une tâche efficacement, il doit s'entraîner jusqu'à la maîtriser. Pour ce faire, l'IA va mettre en place ses propres analyses en fonction de l'étiquetage des données. Elle va examiner la data et ses caractéristiques avant de repérer les éléments récurrents. Cette étape participe à créer le programme au cœur même de l'application, lequel sera en mesure de fournir des réponses à partir de données entrantes. Le but est de faire en sorte que les prédictions énoncées par l'IA soient les plus pertinentes possibles.
Cette opération demande une très grande puissance de calcul, du temps et des équipements spécifiques. C'est la raison pour laquelle beaucoup d'entreprises choisissent d'externaliser cette étape.
Les tests et l'exploitation
Les tests servent à confronter le modèle à la réalité à l'aide d'analyses de performance. Si le niveau de l'algorithme n'est pas suffisant, il faudra reprendre la procédure. La modification des données, l'étiquetage et l'apprentissage seront réenclenchés jusqu'à obtenir les résultats escomptés. Le taux de fiabilité attendu par l'intelligence artificielle dépend du domaine d'application de l'algorithme. En effet, plus la réponse génère de conséquences, plus l'IA doit être fiable. C'est le cas, par exemple, pour la détection des feux de forêt.
Lorsque les tests sont concluants, l'entreprise peut passer à l'exploitation de l'application d'intelligence artificielle.
Lancer une start-up spécialisée en IA
Pour créer et commercialiser une start-up d'IA, l'entrepreneur devra exécuter plusieurs démarches de recherche et développement.
Comprendre son environnement
Pour lancer sa start-up spécialisée en IA, il est nécessaire de commencer par acquérir une bonne connaissance de son marché. Quelles sont les opportunités du secteur d'activité qui intéressent l'entrepreneur ? Quels sont les produits existants et leurs lacunes ? Quel est le cas d'utilisation spécifique de l'IA retenue ?
Pour dénicher ces réponses, il existe de nombreuses sources à étudier fournies par les centres de formation et les revues spécialisées. Trouver l'inspiration peut également se faire en inspectant les listes d'entreprises IA à connaître.
Constituer une équipe
Pour créer et lancer une application d'intelligence artificielle, il faut regrouper autour de l'entrepreneur différents profils tant techniques que commerciaux. En effet, même s'il est possible de développer seul une idée d'application IA, la perfectionner et la mettre sur le marché demande des compétences spécifiques.
Il n'est cependant pas obligatoire de disposer de ces différentes capacités en interne. Pour obtenir les ressources nécessaires au montage d'une start-up, recourir à des compétences extérieures est tout à fait envisageable, notamment par des partenariats avec des laboratoires de recherche ou des indépendants.
Trouver des financements
Il est nécessaire d'obtenir un financement de départ pour lancer sa start-up. Cette première levée de fonds sera suivie par de multiples autres destinées à faire croître la start-up et à commercialiser son produit.
Pour conquérir des financeurs, il faudra préparer la présentation de son projet avec un excellent pitch deck, mais aussi réussir à transmettre son enthousiasme. Les levées de fonds sont affaires courantes pour les entrepreneurs de start-ups et peuvent viser différents types d'investisseurs : « business angels », fonds de dotation, capital-risque.
Définir un business plan
Le business model qui sera choisi devra être clair et adapté au produit commercialisé. En effet, il est nécessaire de développer une vision globale, ainsi qu'un plan pour la création et la commercialisation de l'IA. Différents points vont alimenter le modèle économique de la start-up. Ils consistent à savoir comment l'entreprise va gagner de l'argent et créer de la valeur.
- Quel produit va vendre la start-up ?
- À quelle clientèle ?
- Dans quel but ?
- De quelle manière ?
- Quels en seront les bénéfices ?
Entretenir des relations clients efficientes
Pour développer une start-up d'IA, il est nécessaire d'entretenir des relations étroites avec sa clientèle. Cela commence par une étude de marché, laquelle permettra de savoir si l'application peut rencontrer du succès auprès de sa clientèle cible.
Une fois le produit commercialisé, l'entreprise doit solliciter les retours des clients afin d'étudier la performance de son produit et l'améliorer. Pour ce faire, il est possible d'envisager des sondages, des groupes de discussion ou des visites dans les salons professionnels spécialisés.
Ces feedbacks permettront à l'entreprise d'évoluer en même temps que son marché et des progrès de l'IA.
Quel est l'intérêt de se lancer dans l'intelligence artificielle ?
Investir un secteur en pleine croissance
En France, se lancer dans la création d'une start-up d'IA est favorisé par différents facteurs. Pour commencer, il existe un vaste programme national de recherche et de nombreux domaines de l'industrie seront prochainement ouverts à l'expérimentation comme pour les véhicules sans conducteur. On peut également voir apparaître une baisse des restrictions concernant la publication d'articles scientifiques sur le sujet et la création de start-ups liées à ces recherches. De plus, l'hexagone est reconnu pour la qualité des profils, notamment ingénieurs, formés sur l'IA, ce qui permet aux entrepreneurs de créer des équipes performantes.
Économiquement parlant, le secteur est reconnu comme étant en plein essor avec une augmentation de 24 % des start-ups travaillant en 2 022 dans l'intelligence artificielle. Le tissu entrepreneurial est donc très favorable puisqu'il génère d'importantes levées de fonds, lesquelles sont en augmentation d'année en année.
Proposer les prestations de demain
Il n'est pas possible de fournir un listing complet des emplois créés par l'intelligence artificielle. En effet, selon une étude publiée par Dell et l'Institut pour le futur, 85 % des emplois de 2 030 seraient encore à inventer. Les ingénieurs en IA sont recherchés pour leur capacité à concevoir des programmes d'intelligence artificielle, mais nécessitent aussi l'intervention d'experts en data dont le travail consiste à récupérer, analyser et transformer les données nécessaires au bon développement de l'intelligence artificielle. À ces profils s'ajoutent ceux en lien avec la régulation de l'intelligence artificielle, la création de chatbots ou encore le suivi et l'amélioration des robots.
Ces nouveaux métiers transforment le marché de l'emploi, et par extension le marché des prestations de services. Les experts du domaine de l'intelligence artificielle vont en effet pouvoir commercialiser leur savoir en tant qu'offre de services, que ce soit pour accompagner des clients dans la prise en main des outils d'intelligence artificielle ou les aider à trouver ceux qui pourraient booster leur activité.
Dénicher de nouveaux marchés
L'IA s'étend progressivement à tous les secteurs d'activité. Elle redessine les contours de la relation client et les modes de travail, mais impacte aussi plus globalement la culture des entreprises et leur fonctionnement. Ces transformations ont pour effet de multiplier les opportunités pour les entrepreneurs en quête de nouveaux marchés. Si les domaines génératifs, de la santé, de la banque ou de l'assurance sont aujourd'hui les plus ciblés par ces derniers, de nombreux domaines restent encore à explorer, pour lesquels l'intelligence artificielle sera une valeur ajoutée. Tout l'enjeu est d'appréhender cette nouvelle technologie, d'en saisir les subtilités et de suffisamment connaître son marché pour l'appliquer à de nouveaux usages.
Pour aller plus loin, téléchargez le guide de l'intelligence artificielle générative et découvrez comment utiliser les plus récents outils d'IA pour créer vos contenus ; ou découvrez le logiciel CMS de HubSpot.
Comment se lancer dans l'intelligence artificielle et devenir expert ?
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L'intelligence artificielle se propage à tous les niveaux de la société. Le principe de l'IA était au départ de simplifier et d'automatiser les activités humaines les plus laborieuses. Aujourd'hui, ce domaine regroupe l'ensemble des théories et des techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.
D'ailleurs, selon Raja Chatila, professeur d'intelligence artificielle, de robotique et d'éthique à la Sorbonne, « L'intelligence artificielle transforme les emplois au même titre que l'électricité, la roue et la machine à vapeur ont révolutionné le monde du travail ». Il est donc important de ne pas manquer cette occasion de participer à un changement sociétal majeur, d'autant que la révolution de l'IA pour les entreprises s'opère dans de nombreux domaines.
Comment se lancer dans l'intelligence artificielle
Les avancées marquantes de l'IA étant relativement récentes et rapides, le domaine demande avant tout un esprit agile pour ceux qui veulent se lancer et réussir.
Se former à l'intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui tend à faire faire aux machines des activités et tâches normalement réalisées par des utilisateurs humains. Cette science nouvelle demande à être appréhendée et apprise pour être maîtrisée. Elle se déploie sur plusieurs niveaux de compétences et nécessite des formations spécialisées.
S'initier à l'intelligence artificielle
Pour appréhender les bases de l'intelligence artificielle, Pôle emploi propose, en association avec l'Institut Montaigne et OpenClassrooms, un MOOC intitulé « Objectif IA : initiez-vous à l'intelligence artificielle » qui ne nécessite aucun prérequis pour être intégré. À la fin de cette formation, chaque apprenant sera capable :
Différents organismes de formation en ligne proposent également des initiations plus ou moins poussées sur le sujet. Certaines formations à destination des chefs de projet et dirigeants d'entreprise sont, par exemple, orientées vers l'intérêt du déploiement de l'IA. D'autres se concentrent sur certains aspects de la discipline comme le juridique ou l'éthique.
Les programmes universitaires et les grandes écoles
De nombreuses universités ont déjà développé des cursus complets concernant les spécialités de l'IA. Ils débutent par des formations généralistes en informatique et se poursuivent par des masters, des MSc et des doctorats. De même, les écoles en ingénierie et en informatique sont nombreuses à s'être attachées à déployer des diplômes dans cette spécialisation. Il est ainsi possible d'apprendre le machine learning ou le deep learning sur des parcours allant jusqu'au bac + 5, au doctorat pour ceux ayant des ambitions de recherche scientifique.
Si les cursus courts tendent à se développer pour l'acquisition de compétences techniques directement exploitables par les entreprises, les formations longues semblent rester la priorité compte tenu de la complexité du domaine de l'intelligence artificielle. Celles-ci sont orientées vers l'informatique, les statistiques, la science des données, les mathématiques ou encore le Big Data.
La formation tout au long de sa vie
L'IA étant, grâce aux programmes de R&D, un domaine en perpétuelle évolution, elle va nécessiter le développement d'une politique d'apprentissage continu. Pour aider les professionnels à maintenir leurs connaissances à jour et leur permettre d'appréhender les nouvelles technologies liées à l'IA, différents organismes en ont fait leur spécialité.
Le CNAM, établissement français d'enseignement supérieur dédié à la formation professionnelle continue, développe notamment une série de formations sur les thèmes de l'intelligence artificielle. Ces dernières se déploient de la formation au droit numérique jusqu'au doctorat en sciences de l'informatique. Toutes sont disponibles en cursus initial quel que soit le niveau d'étude, ou accessible en alternance pour une mise en pratique concrète. Les campus du CNAM sont disséminés dans toute la France pour un accès plus aisé à la formation.
Modéliser une application d'IA
Les objectifs et le modèle
Lorsqu'un entrepreneur se lance dans l'intelligence artificielle, il doit savoir qu'elle n'est pas une fin en soi. En effet, l'important est ce que l'intelligence artificielle va produire, le résultat recherché. Il sera donc nécessaire de déterminer les objectifs de l'application, la problématique à résoudre et le type de réponse attendue.
En fonction de ces objectifs, il faudra ensuite choisir le modèle de l'IA à utiliser. Si l'entrepreneur n'est pas un scientifique et ne connaît pas le codage, il peut créer une application à partir de modèles préexistants, faire appel à des professionnels dans le domaine ou tout simplement recruter une équipe d'experts en la matière.
Le jeu de données
Il s'agit d'une des parties les plus importantes de la création d'une IA : choisir le jeu de données, le collecter et l'étiqueter.
Plus la réponse escomptée sera complexe et plus la masse de données à collecter sera importante. Il faudra envisager les multiples combinaisons possibles pour identifier la data nécessaire au bon fonctionnement de l'algorithme. Par exemple, si l'application a pour but de reconnaître une espèce animale, il lui faudra collecter un échantillon de toutes les variantes de l'animal en question : ses couleurs, son échelle de taille, ses différentes races ou sous-espèces.
Une fois collectée, la data devra être divisée en deux groupes et étiquetée pour que l'IA puisse s'en servir à des fins d'apprentissage et de test. Ici, il s'agit d'expliquer à l'algorithme ce qui est attendu de lui en fonction de la donnée entrante.
L'entraînement
L'algorithme se comporte comme un cerveau : pour réaliser une tâche efficacement, il doit s'entraîner jusqu'à la maîtriser. Pour ce faire, l'IA va mettre en place ses propres analyses en fonction de l'étiquetage des données. Elle va examiner la data et ses caractéristiques avant de repérer les éléments récurrents. Cette étape participe à créer le programme au cœur même de l'application, lequel sera en mesure de fournir des réponses à partir de données entrantes. Le but est de faire en sorte que les prédictions énoncées par l'IA soient les plus pertinentes possibles.
Cette opération demande une très grande puissance de calcul, du temps et des équipements spécifiques. C'est la raison pour laquelle beaucoup d'entreprises choisissent d'externaliser cette étape.
Les tests et l'exploitation
Les tests servent à confronter le modèle à la réalité à l'aide d'analyses de performance. Si le niveau de l'algorithme n'est pas suffisant, il faudra reprendre la procédure. La modification des données, l'étiquetage et l'apprentissage seront réenclenchés jusqu'à obtenir les résultats escomptés. Le taux de fiabilité attendu par l'intelligence artificielle dépend du domaine d'application de l'algorithme. En effet, plus la réponse génère de conséquences, plus l'IA doit être fiable. C'est le cas, par exemple, pour la détection des feux de forêt.
Lorsque les tests sont concluants, l'entreprise peut passer à l'exploitation de l'application d'intelligence artificielle.
Lancer une start-up spécialisée en IA
Pour créer et commercialiser une start-up d'IA, l'entrepreneur devra exécuter plusieurs démarches de recherche et développement.
Comprendre son environnement
Pour lancer sa start-up spécialisée en IA, il est nécessaire de commencer par acquérir une bonne connaissance de son marché. Quelles sont les opportunités du secteur d'activité qui intéressent l'entrepreneur ? Quels sont les produits existants et leurs lacunes ? Quel est le cas d'utilisation spécifique de l'IA retenue ?
Pour dénicher ces réponses, il existe de nombreuses sources à étudier fournies par les centres de formation et les revues spécialisées. Trouver l'inspiration peut également se faire en inspectant les listes d'entreprises IA à connaître.
Constituer une équipe
Pour créer et lancer une application d'intelligence artificielle, il faut regrouper autour de l'entrepreneur différents profils tant techniques que commerciaux. En effet, même s'il est possible de développer seul une idée d'application IA, la perfectionner et la mettre sur le marché demande des compétences spécifiques.
Il n'est cependant pas obligatoire de disposer de ces différentes capacités en interne. Pour obtenir les ressources nécessaires au montage d'une start-up, recourir à des compétences extérieures est tout à fait envisageable, notamment par des partenariats avec des laboratoires de recherche ou des indépendants.
Trouver des financements
Il est nécessaire d'obtenir un financement de départ pour lancer sa start-up. Cette première levée de fonds sera suivie par de multiples autres destinées à faire croître la start-up et à commercialiser son produit.
Pour conquérir des financeurs, il faudra préparer la présentation de son projet avec un excellent pitch deck, mais aussi réussir à transmettre son enthousiasme. Les levées de fonds sont affaires courantes pour les entrepreneurs de start-ups et peuvent viser différents types d'investisseurs : « business angels », fonds de dotation, capital-risque.
Définir un business plan
Le business model qui sera choisi devra être clair et adapté au produit commercialisé. En effet, il est nécessaire de développer une vision globale, ainsi qu'un plan pour la création et la commercialisation de l'IA. Différents points vont alimenter le modèle économique de la start-up. Ils consistent à savoir comment l'entreprise va gagner de l'argent et créer de la valeur.
Entretenir des relations clients efficientes
Pour développer une start-up d'IA, il est nécessaire d'entretenir des relations étroites avec sa clientèle. Cela commence par une étude de marché, laquelle permettra de savoir si l'application peut rencontrer du succès auprès de sa clientèle cible.
Une fois le produit commercialisé, l'entreprise doit solliciter les retours des clients afin d'étudier la performance de son produit et l'améliorer. Pour ce faire, il est possible d'envisager des sondages, des groupes de discussion ou des visites dans les salons professionnels spécialisés.
Ces feedbacks permettront à l'entreprise d'évoluer en même temps que son marché et des progrès de l'IA.
Quel est l'intérêt de se lancer dans l'intelligence artificielle ?
Investir un secteur en pleine croissance
En France, se lancer dans la création d'une start-up d'IA est favorisé par différents facteurs. Pour commencer, il existe un vaste programme national de recherche et de nombreux domaines de l'industrie seront prochainement ouverts à l'expérimentation comme pour les véhicules sans conducteur. On peut également voir apparaître une baisse des restrictions concernant la publication d'articles scientifiques sur le sujet et la création de start-ups liées à ces recherches. De plus, l'hexagone est reconnu pour la qualité des profils, notamment ingénieurs, formés sur l'IA, ce qui permet aux entrepreneurs de créer des équipes performantes.
Économiquement parlant, le secteur est reconnu comme étant en plein essor avec une augmentation de 24 % des start-ups travaillant en 2 022 dans l'intelligence artificielle. Le tissu entrepreneurial est donc très favorable puisqu'il génère d'importantes levées de fonds, lesquelles sont en augmentation d'année en année.
Proposer les prestations de demain
Il n'est pas possible de fournir un listing complet des emplois créés par l'intelligence artificielle. En effet, selon une étude publiée par Dell et l'Institut pour le futur, 85 % des emplois de 2 030 seraient encore à inventer. Les ingénieurs en IA sont recherchés pour leur capacité à concevoir des programmes d'intelligence artificielle, mais nécessitent aussi l'intervention d'experts en data dont le travail consiste à récupérer, analyser et transformer les données nécessaires au bon développement de l'intelligence artificielle. À ces profils s'ajoutent ceux en lien avec la régulation de l'intelligence artificielle, la création de chatbots ou encore le suivi et l'amélioration des robots.
Ces nouveaux métiers transforment le marché de l'emploi, et par extension le marché des prestations de services. Les experts du domaine de l'intelligence artificielle vont en effet pouvoir commercialiser leur savoir en tant qu'offre de services, que ce soit pour accompagner des clients dans la prise en main des outils d'intelligence artificielle ou les aider à trouver ceux qui pourraient booster leur activité.
Dénicher de nouveaux marchés
L'IA s'étend progressivement à tous les secteurs d'activité. Elle redessine les contours de la relation client et les modes de travail, mais impacte aussi plus globalement la culture des entreprises et leur fonctionnement. Ces transformations ont pour effet de multiplier les opportunités pour les entrepreneurs en quête de nouveaux marchés. Si les domaines génératifs, de la santé, de la banque ou de l'assurance sont aujourd'hui les plus ciblés par ces derniers, de nombreux domaines restent encore à explorer, pour lesquels l'intelligence artificielle sera une valeur ajoutée. Tout l'enjeu est d'appréhender cette nouvelle technologie, d'en saisir les subtilités et de suffisamment connaître son marché pour l'appliquer à de nouveaux usages.
Pour aller plus loin, téléchargez le guide de l'intelligence artificielle générative et découvrez comment utiliser les plus récents outils d'IA pour créer vos contenus ; ou découvrez le logiciel CMS de HubSpot.
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