Former votre propre modèle d'IA peut sembler sorcier, mais c'est plus simple que vous ne le pensez. Il s'agit simplement d'alimenter un système avec les bonnes données afin qu'il apprenne à reconnaître des modèles, à résoudre des problèmes et à faire des prédictions, un peu comme on enseigne à un élève brillant !
Les modèles d'IA personnalisés ont un impact considérable, car ils peuvent être adaptés à vos besoins spécifiques. Vous pouvez automatiser diverses tâches dans tous les secteurs, de l'analyse des données pour l'évaluation de crédit ou les diagnostics médicaux au service client et au marketing.
Les grands acteurs du secteur se lancent également dans la course : PwC a validé un budget d'un milliard de dollars sur trois ans pour former ses employés à l'IA et mettre en place des assistants chatbot. L'objectif est d'augmenter la productivité, d'encourager l'innovation et d'automatiser les tâches répétitives.
Le meilleur dans tout ça ? Vous pouvez le faire aussi !
Explorons les étapes nécessaires pour former votre propre IA et les types de modèles d'IA adaptés à divers besoins.
⏰Résumé en 60 secondes
- Pour former votre propre modèle d'IA, vous devez alimenter un système en données afin de l'aider à reconnaître des modèles, résoudre des problèmes et faire des prédictions. Ce processus s'apparente à l'enseignement dispensé à un élève, permettant à l'IA d'apprendre et de s'adapter au fil du temps
- Les modèles d'IA personnalisés peuvent être adaptés à des besoins spécifiques, automatisant ainsi des tâches dans divers secteurs tels que la notation de crédit, le diagnostic médical, le service client et le marketing. Ils s'améliorent au fil du temps, automatisent les tâches répétitives, révèlent des informations cachées, facilitent la prise de décisions plus intelligentes et s'adaptent aux nouveaux défis
- Étapes pour former l'IA : Recueillez des données provenant de plusieurs sources. Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour la formation. Supprimez les biais pour éviter les prédictions inexactes. Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes). Effectuez des tests au cours desquels l'IA fait des prédictions, comparez-les aux résultats attendus et ajustez ses algorithmes pour améliorer la précision. Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, recommencez l'entraînement et répétez. Une évaluation régulière permet de garantir la précision et la fiabilité du modèle
- Collectez des données provenant de plusieurs sources
- Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour l'entraînement. Supprimez les biais afin d'éviter les prédictions inexactes
- Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes)
- Effectuez des tests dans lesquels l'IA fait des prédictions, les compare aux résultats attendus et ajuste ses algorithmes pour améliorer la précision
- Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, recommencez l'entraînement et répétez. Une évaluation régulière garantit la précision et la fiabilité du modèle
- La formation des modèles d'IA implique une complexité technique, des problèmes de qualité des données, des coûts élevés, des préoccupations éthiques et la conformité réglementaire. Il est essentiel de relever ces défis pour réussir la mise en œuvre de l'IA
- ClickUp Brain propose des outils basés sur l'IA intégrés à ClickUp, offrant des avantages en termes de productivité sans la complexité liée à la formation de votre propre IA. Il offre des fonctionnalités telles que la gestion des connaissances par l'IA, la gestion de projet par l'IA et AI Writer for Work, améliorant ainsi l'efficacité et la sécurité
- ClickUp Brain aide à automatiser les tâches, à répondre aux questions, à créer des automatisations personnalisées et à fournir une aide à la rédaction spécifique à chaque rôle. Il simplifie les flux de travail et augmente la productivité sans nécessiter d'expertise technique
- Collectez des données provenant de plusieurs sources
- Nettoyez et mettez en forme les données afin qu'elles soient prêtes pour l'entraînement. Supprimez les biais afin d'éviter les prédictions inexactes
- Choisissez le modèle d'IA adapté à votre tâche (par exemple, apprentissage par renforcement pour les simulations, apprentissage profond pour la reconnaissance de formes)
- Effectuez des tests dans lesquels l'IA fait des prédictions, les compare aux résultats attendus et ajuste ses algorithmes pour améliorer la précision
- Testez l'IA dans des tâches réelles. Si elle fonctionne bien, continuez ; sinon, recommencez l'entraînement et répétez. Une évaluation régulière garantit la précision et la fiabilité du modèle
Vous découvrirez comment l'IA peut vous aider à automatiser des tâches, à améliorer votre efficacité et à obtenir de meilleurs résultats.
Comprendre l'IA et l'apprentissage automatique
L'intelligence artificielle (IA) désigne les technologies qui permettent à des systèmes d'effectuer des tâches nécessitant une intelligence similaire à celle des êtres humains. Ces tâches comprennent la prise de décision, la résolution de problèmes et l'apprentissage par l'expérience. Les modèles d'IA sont des algorithmes formés à partir de grands ensembles de données. Ils reconnaissent des modèles et font des prédictions sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
Le Machine Learning (ML) est l'un des plus grands sous-ensembles de l'IA. Il se concentre sur la création d'algorithmes qui apprennent à partir de données et prennent des décisions en fonction de celles-ci. Contrairement à la programmation traditionnelle, les modèles ML s'améliorent au fil du temps à mesure qu'ils traitent davantage de données.
📌 Par exemple, les modèles d'apprentissage automatique basés sur l'IA peuvent prédire des tendances, détecter des fraudes ou recommander des produits. Ces modèles sont généralement plus simples que ceux basés sur l'apprentissage profond (DL) et sont moins exigeants en termes de calcul. Les modèles ML courants comprennent les modèles de régression linéaire, les arbres de décision et les k-plus proches, qui sont souvent utilisés dans les tâches de prévision et de segmentation.
Ces techniques d'IA aident les entreprises à tirer le meilleur parti de l'IA en permettant l'automatisation et la prise de décision basée sur les données.
Alors que les modèles ML sont utilisés pour des tâches telles que la classification et la régression, les modèles DL excellent dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la transcription vocale. Par exemple, les modèles de détection d'objets, qui sont des modèles DL, peuvent identifier et localiser des objets spécifiques dans des images ou des vidéos.
À mesure que les modèles DL continuent d'évoluer, ils sont utilisés dans des technologies révolutionnaires telles que les voitures autonomes, l'imagerie médicale et les plateformes d'IA qui offrent des capacités avancées aux entreprises.
🧠Anecdote : l'IA ne dort pas vraiment, mais elle peut « rêver » !
les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont une catégorie de modèles d'apprentissage automatique conçus pour produire un contenu nouveau et original après avoir « appris » à partir de données d'entraînement, par exemple en imaginant de nouvelles peintures ou même des visages humains qui n'ont jamais existé.
Que signifie « former votre propre IA » ?
L'entraînement d'un modèle d'IA s'apparente à l'apprentissage d'une nouvelle compétence à un enfant. Au lieu de simplement programmer une machine pour qu'elle suive des instructions rigides, vous l'aidez à apprendre à partir de données, à s'adapter à des modèles et à prendre des décisions de manière autonome.
Le processus est itératif. Il consiste à alimenter le modèle avec des données de haute qualité, à sélectionner les bons outils et à ajuster les paramètres pour obtenir des résultats précis. Cela signifie que votre infrastructure d'IA apprendra, fera des erreurs et s'améliorera au fil du temps.
La formation est généralement dispensée par des data scientists. Cependant, dans certains cas, les utilisateurs professionnels peuvent également y participer, en particulier dans les environnements low-code ou no-code.
Imaginez que vous apprenez à un enfant en bas âge la différence entre un chien et un chat. Vous commencerez par des images basiques et des concepts simples, tels que « Ceci est un chien ; ceci est un chat. » Au fur et à mesure que l'enfant apprend, vous ajouterez des détails (taille, sons, comportements) afin qu'il puisse distinguer des exemples plus complexes.
En IA, la formation suit une approche similaire. Le modèle commence avec des données de base et s'affine au fil du temps à mesure que de nouveaux exemples et commentaires sont introduits.
🧠Anecdote : En mars 2016, AlphaGo, une IA développée par Google DeepMind, a affronté Lee Sedol, un joueur de Go légendaire détenteur de 18 titres mondiaux. Le match s'est déroulé à Séoul, en Corée du Sud, et la victoire 4-1 d'AlphaGo a stupéfié le monde entier. Avec plus de 200 millions de téléspectateurs à travers le monde, cet évènement historique a pris une décennie d'avance sur son temps en démontrant la puissance de l'IA !
Avantages de former votre propre IA
Former votre propre système d'IA présente de nombreux avantages. En voici quelques-uns :
- Amélioration au fil du temps : l'IA devient plus intelligente à mesure qu'elle traite davantage de données, ce qui rend ses prédictions et ses décisions plus précises
- Automatisation des tâches répétitives : l'IA réduit les efforts manuels et augmente la productivité globale en prenant en charge les processus routiniers
- Révéler des informations cachées : l'IA identifie les inefficacités ou les opportunités de croissance qui pourraient autrement être négligées
- Assistance à la prise de décisions plus intelligentes : grâce à une plus grande précision, l'IA améliore les décisions commerciales et favorise la réussite à long terme
- Adaptation et évolutivité : un modèle bien formé évolue avec vos besoins et relève efficacement de nouveaux défis
Cas d'utilisation courants de l'IA
L'IA fait des vagues dans divers secteurs, aidant les entreprises à devenir plus efficaces et rentables. Un sondage Deloitte mené auprès de 2 620 chefs d'entreprise du monde entier a révélé les utilisations les plus courantes de l'IA.
En voici quelques-uns :
1. Optimisation des tarifs du cloud
Les entreprises utilisent l'IA pour optimiser leurs coûts liés au cloud.
Par exemple, Dropbox a réduit sa dépendance vis-à-vis d'AWS et économisé près de 75 millions de dollars en utilisant l'IA pour trouver des solutions cloud rentables.
L'IA aide ainsi les entreprises à suivre les modèles d'utilisation du cloud, à prévoir les coûts et à détecter les anomalies, ce qui se traduit par une meilleure budgétisation et des économies.
À lire également : Les meilleurs cours sur l'IA pour développer vos connaissances en IA
2. Assistants vocaux, chatbots et IA conversationnelle
Les outils basés sur l'IA, tels que les chatbots et les assistants vocaux, rendent la communication plus accessible.
Par exemple, Estée Lauder a créé un assistant de maquillage à commande vocale pour aider les personnes malvoyantes.
Pentagon Credit Union (PenFed) utilise des chatbots pour répondre aux requêtes des clients, réduisant ainsi la charge de travail des équipes du service client.
Ces outils contribuent à humaniser le contenu de l'IA et à rendre les interactions avec les utilisateurs plus naturelles.
3. Maintenance prédictive
L'IA révolutionne la maintenance prédictive dans divers secteurs.
Chez General Electric (GE), l'IA surveille les moteurs d'avion et signale les problèmes potentiels avant qu'ils ne s'aggravent.
De même, Rolls-Royce utilise l'IA dans ses moteurs à réaction pour améliorer les performances et réduire les émissions de carbone.
La District of Columbia Water and Sewer Authority utilise l'IA pour prédire les ruptures de conduites d'eau et surveiller les canalisations d'égouts dans le secteur public. Son outil d'IA, Pipe Sleuth, analyse les images de vidéosurveillance des canalisations afin d'identifier les zones nécessitant une maintenance, ce qui permet d'éviter des dommages coûteux et d'améliorer l'efficacité.
4. Rapports financiers et comptabilité
Quickbooks, un service de logiciel de comptabilité, utilise l'IA pour améliorer la planification financière de ses clients. Avec plus de 730 millions d'interactions basées sur l'IA chaque année, il effectue 58 milliards de prédictions par apprentissage automatique chaque jour.
Grâce à sa plateforme GenOS, Intuit applique des modèles linguistiques à grande échelle à la fiscalité, à la comptabilité et aux flux de trésorerie. Cela permet de réduire les tâches répétitives, de minimiser les erreurs de saisie des données et d'accélérer le traitement des factures.
De même, PwC applique l'IA dans le domaine du conseil en utilisant le traitement du langage naturel (NLP), l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond pour éclairer ses décisions.
Comment former votre propre IA
Maintenant que vous connaissez les avantages de l'entraînement de votre IA, discutons du processus.
La formation d'un modèle d'IA comprend plusieurs étapes clés. Si les détails peuvent varier en fonction de la complexité du projet, le processus global reste assez similaire, qu'il s'agisse d'un modèle amateur ou d'une transformation axée sur l'entreprise.
1. Collecte de données
Les données sont la colonne vertébrale de l'IA : des données solides permettent de créer des modèles solides. La première étape de la formation de votre IA consiste à collecter des données provenant de diverses sources. Par exemple, dans les services financiers tels que le traitement des risques et des prêts, vous pouvez collecter :
- Données personnelles : antécédents de crédit, niveau de revenu et détails sur l'emploi
- Comportement bancaire : habitudes de transaction et retraits importants
- Données économiques et de marché : facteurs influençant le remboursement des prêts, tels que les taux d'intérêt ou les tendances du marché
- Dossiers juridiques : informations telles que les antécédents judiciaires ou la propriété immobilière
- Données d'entreprise : antécédents de remboursement de prêts et solvabilité des entreprises
Le modèle d'IA utilisera ces données pour évaluer les risques et faire des prédictions, comme suggérer l'approbation d'un prêt en fonction de certains indicateurs.
2. Pré-traitement des données
La prochaine étape consiste à préparer les données pour l'entraînement, un peu comme on prépare les ingrédients avant de cuisiner. Le prétraitement comprend :
- Vérification de l'exactitude et de l'exhaustivité : garantir que les données sont fiables et exemptes d'erreurs
- Mise en forme pour la formation : Structurer les données d'une manière compréhensible par le modèle d'IA
- Nettoyage des données : suppression des doublons, des valeurs aberrantes et des informations non pertinentes
Cette étape est essentielle, car les modèles d'IA ont besoin de données propres et bien organisées pour mieux apprendre. Un prétraitement adéquat garantit que le modèle peut traiter les informations avec précision et réduit le risque d'erreurs. Une partie clé de cette étape consiste à traiter les biais potentiels dans les données afin d'éviter des prédictions inexactes ou discriminatoires pendant l'entraînement.
3. Sélection de modèles
La sélection du modèle approprié dépend de la tâche que vous essayez d'accomplir. Les data scientists évaluent généralement plusieurs options en fonction de la complexité et des exigences du problème. Voici deux approches courantes :
- Apprentissage par renforcement : cette méthode consiste à exécuter des simulations dans lesquelles l'IA apprend par essais et erreurs. Elle ajuste son comportement en fonction des retours d'expérience et s'améliore au fil du temps en identifiant ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas
- Deep Learning : Ce modèle utilise des réseaux neuronaux pour apprendre des modèles dans les données. Il excelle dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, l'analyse de textes ou la transcription vocale en analysant de manière répétée de grands ensembles de données
Le modèle que vous choisissez doit correspondre aux objectifs de votre entreprise et au problème à résoudre. Dans certains cas, la combinaison de plusieurs modèles peut donner de meilleurs résultats pour des tâches complexes.
4. Formation
L'entraînement de l'IA consiste à effectuer des tests pour vérifier la qualité de ses prédictions et à ajuster les algorithmes afin d'améliorer la précision. Voici comment cela fonctionne : le modèle fait des prédictions et les compare aux résultats attendus. En fonction des différences, il affine ses paramètres.
Au fil du temps, l'IA s'améliore et gagne en précision à chaque cycle de formation. Ce processus itératif est la clé pour créer un modèle d'IA fiable et efficace.
À lire également : Stratégies efficaces pour la mise en œuvre de l'IA générative dans les entreprises
5. Évaluation
Une fois la formation terminée, il est temps de tester l'IA dans des situations réelles. Cette étape permet de s'assurer que le modèle est capable de faire des prédictions précises et de fournir des résultats. Si les résultats sont bons, vous pouvez passer au déploiement. Sinon, une nouvelle formation est nécessaire.
L'évaluation n'est pas un évènement ponctuel. Les modèles d'IA doivent être évalués régulièrement afin de s'assurer qu'ils fonctionnent correctement. Par exemple, les compagnies d'assurance maladie doivent superviser leur IA afin d'éviter tout refus injustifié de remboursement. Une évaluation continue permet de maintenir la précision des modèles, d'améliorer leurs performances et d'éviter des erreurs coûteuses.
👀 Le saviez-vous ? Lors de l'entraînement d'une IA, les hyperparamètres dictent comment un modèle apprend et quand il doit s'arrêter. Les régler, c'est comme ajuster la chaleur d'une cuisinière : trop forte, ça brûle ; trop faible, ça prend une éternité à cuire.
Les défis liés à la formation de votre propre IA
Former votre propre modèle d'IA est passionnant, mais cela comporte son lot de défis. Voici les principaux obstacles que vous pourriez rencontrer lors du développement d'une IA :
1. Complexité technique
La création d'un modèle d'IA nécessite une compréhension approfondie des algorithmes de ML, du traitement des données et des réseaux neuronaux. Même après avoir configuré l'infrastructure, le réglage des modèles pour garantir leur précision et leur efficacité peut s'avérer long et complexe. Vous aurez besoin de data scientists et d'ingénieurs IA qualifiés pour gérer ces subtilités.
2. Problèmes liés à la qualité des données
Les modèles d'IA dépendent de données pertinentes et de haute qualité. Des données médiocres ou incomplètes peuvent entraîner des prévisions inexactes et des décisions erronées. Le nettoyage et le prétraitement des données constituent une étape cruciale, mais qui n'est pas toujours simple.
Même des erreurs mineures dans les données peuvent avoir un impact significatif sur les performances du modèle.
3. Coûts élevés
La formation des modèles d'IA n'est pas bon marché. Le processus nécessite d'importantes ressources informatiques, en particulier pour les modèles d'apprentissage profond. Le matériel, les logiciels et les services cloud nécessaires pour traiter de grands ensembles de données peuvent être coûteux.
De plus, l'embauche de professionnels qualifiés augmente les coûts. Au fil du temps, vous devrez peut-être également investir dans la formation continue et la mise à jour des modèles afin de maintenir leur précision.
4. Préoccupations éthiques
Si vous entraînez le modèle sur des données biaisées, il peut involontairement perpétuer des préjugés, ce qui peut conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Il est essentiel de traiter ces préjugés dès le début de l'entraînement afin de garantir que l'IA se comporte de manière éthique.
Il existe également des préoccupations en matière de confidentialité, en particulier lors du traitement de données personnelles sensibles.
5. Conformité réglementaire
Avec l'utilisation croissante de l'IA, les réglementations en matière de confidentialité des données et de transparence des modèles se multiplient. Les organisations doivent se tenir informées des lois locales et internationales afin d'éviter toute répercussion juridique.
Le non-respect de ces réglementations peut entraîner des amendes, une atteinte à la réputation et des poursuites judiciaires.
À lire également : Le glossaire ultime de l'IA : les termes à connaître pour vous familiariser avec l'intelligence artificielle
Pourquoi ClickUp Brain est une alternative plus intelligente
Former votre propre IA peut être une entreprise colossale. Cela nécessite une expertise technique en IA, des données importantes et des ajustements constants.
Mais si vous recherchez des outils d'IA pour aider votre équipe immédiatement, ClickUp, l'application tout-en-un pour le travail, a exactement la solution qu'il vous faut. Découvrez ClickUp Brain, un assistant IA contextuel qui vous évite d'avoir à créer et à maintenir votre propre modèle.
les fonctions IA [de ClickUp] nous ont permis de créer des manuels de procédures en une fraction du temps que nous passions auparavant à saisir manuellement les informations pertinentes.
les fonctions d'IA [de ClickUp] nous ont permis de créer des manuels de procédures en une fraction du temps que nous passions auparavant à saisir manuellement les informations pertinentes.
Qu'est-ce que ClickUp Brain ?
ClickUp Brain est un ensemble d'outils basés sur l'IA intégrés directement à votre environnement de travail ClickUp. Il est conçu pour aider chaque employé, responsable et chef d'entreprise à être plus productif, quel que soit son rôle.
Avec ClickUp Brain, vous avez accès à trois fonctionnalités principales : la gestion des connaissances par l'IA, la gestion de projet par l'IA et AI Writer for Work.
📮ClickUp Insight : Nous avons récemment découvert qu'environ 33 % des travailleurs du savoir envoient quotidiennement des messages à 1 à 3 personnes pour obtenir le contexte dont ils ont besoin. Mais que se passerait-il si toutes les informations étaient documentées et facilement accessibles ?
Avec la gestion des connaissances par l'IA de ClickUp Brain à vos côtés, le changement de contexte appartient désormais au passé. Il vous suffit de poser la question directement depuis votre environnement de travail et ClickUp Brain extraira les informations de votre environnement de travail et/ou des applications tierces connectées !
Avantages de l'utilisation de ClickUp Brain plutôt que de former votre propre IA
Voici quelques avantages à utiliser ClickUp Brain plutôt que d'investir du temps et des ressources dans la formation à l'IA :
- Pas besoin d'ingénierie rapide : Vous n'avez pas besoin de passer des heures à apprendre à poser les bonnes questions à l'IA. Comme il connaît les données de votre environnement de travail (tâches, documents, personnes), ClickUp Brain est déjà adapté aux besoins de votre entreprise, ce qui vous permet de commencer à l'utiliser immédiatement
- Application progressive : Vous pouvez commencer à utiliser les outils d'IA de manière modeste, mais efficace, par exemple en générant un résumé hebdomadaire des tâches sur lesquelles vous avez travaillé. Commencez par les domaines les plus critiques et élargissez progressivement votre champ d'action
- Sécurité : Vos données sont protégées par un cryptage et des contrôles d'accès stricts, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder au contenu généré par l'IA dans l'environnement de travail
- Confidentialité des données : Contrairement à de nombreux autres outils, ClickUp ne forme pas de modèles d'IA à partir des données de vos utilisateurs, garantissant ainsi la confidentialité et la sécurité de vos informations
Maintenant que nous avons compris les avantages, examinons comment ClickUp Brain peut booster la productivité.
💡Conseil de pro : les astuces IA n'ont pas besoin d'être compliquées !
Lorsque vous intégrez ClickUp Brain à votre environnement de travail, commencez par l'utiliser pour des tâches répétitives et chronophages, telles que résumer les notes de réunion ou rédiger des e-mails. Cela permet à votre équipe de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée tout en explorant progressivement d'autres moyens de maximiser son potentiel.
Vous souhaitez obtenir nos meilleurs conseils pour utiliser l'IA afin d'améliorer votre productivité ? Cette vidéo est utile aussi bien pour les débutants que pour les professionnels !
Comment utiliser ClickUp Brain pour une productivité optimisée par l'IA
De la réponse aux questions à l'automatisation des tâches, ClickUp Brain rend votre flux de travail plus efficace sans nécessiter des heures de formation ou une ingénierie complexe des invites, des instructions, etc.
Voici comment en tirer le meilleur parti.
Lancez l'IA depuis n'importe où dans ClickUp
Inutile de chercher votre assistant IA : il est toujours à portée de clic dans la barre d'outils. Que ce soit dans une tâche, un document ou un projet, l'IA de ClickUp vous aide à rester concentré et à avancer.
Vous avez besoin d'une réponse rapide ? Appuyez sur l'icône 🧠, disponible 24 h/24 et 7 j/7, pour obtenir de l'aide sur toutes sortes de requêtes, telles que :
- « Quelle est la procédure à suivre pour demander un congé ? » Posez la question à ClickUp Brain, et l'IA vous donnera rapidement un aperçu de la politique en matière de congés et du processus d'approbation
- « Comment rendre une tâche privée ? » Laissez l'IA vous fournir un guide étape par étape instantané et même vous renvoyer vers des articles d'aide détaillés
- « Mon ordinateur fonctionne mal, comment puis-je contacter le service informatique ? » L'IA affichera immédiatement les coordonnées du service d'assistance informatique directement à partir de votre base de connaissances
Avec ClickUp Brain, l'aide est toujours à portée de clic et vous n'avez pas besoin d'interrompre votre flux.
Posez des questions sur les tâches et les documents
Il est facile de se perdre lorsqu'on jongle entre plusieurs tâches dans différents projets. Mais avec ClickUp Brain, vous pouvez rapidement demander à l'IA ce qui nécessite le plus votre attention, notamment :
- Tâches urgentes : « Sur quelles tâches dois-je me concentrer en priorité ? »
- Prochaines étapes : « Quelle est ma prochaine priorité ? »
- Éléments en retard : « Quelles tâches sont en retard ? »
Grâce au suivi de l'IA, vous pouvez rester au fait de ce qui est essentiel et vous assurer qu'aucune tâche n'est négligée.
Créez des automatisations personnalisées à l'aide d'un langage simple
Pas besoin d'être un expert en codage pour créer de puissantes automatisations dans ClickUp. Grâce à ClickUp Brain, vous pouvez désormais décrire ce que vous souhaitez automatiser dans un langage simple, et le système se chargera de le faire.
Par exemple, un recruteur pourrait dire : « Lorsque le statut de la tâche passe à « accepté », appliquez le modèle « Intégration des nouvelles recrues » et définissez la priorité sur « élevée ». » ClickUp s'occupera automatiquement du reste, vous libérant ainsi des tâches répétitives.
Créez du contenu personnalisé et soigné grâce à l'éditeur IA
Dites adieu au syndrome de la page blanche ! ClickUp Brain aide les équipes à créer rapidement du contenu grâce à des invites et des suggestions simples pour améliorer la grammaire et le style.
Par exemple, les ingénieurs peuvent l'utiliser pour rédiger des spécifications techniques, les chefs de projet peuvent créer des documents de portée et les RH peuvent générer des listes d'emplois ou des annonces internes, le tout en quelques clics.
Afficher les transcriptions des clips vocaux à partir des commentaires
Lorsque vous avez envie de taper de longues explications, essayez d'utiliser les notes vocales ou d'enregistrer des clips dans ClickUp. ClickUp Brain transcrira vos pensées en texte en temps réel, vous aidant ainsi à garder le flux de vos idées sans interruption.
ClickUp Brain transcrit instantanément les notes vocales et les clips afin que chacun puisse rapidement parcourir le contenu à la recherche d'informations importantes.
Pourquoi former votre modèle d'IA alors que vous disposez de ClickUp ?
La création d'un modèle d'IA personnalisé peut débloquer des informations précieuses, mais cela demande du temps, des ressources et une expertise technique. ClickUp Brain vous offre les avantages de l'efficacité de l'IA sans la complexité.
Que vous répondiez à des questions quotidiennes, résumiez des documents détaillés ou automatisiez des tâches répétitives, tout est fait 10 fois plus vite. Et le gain de temps n'est-il pas l'intérêt même de l'IA ?
Évitez les tracas liés à la formation de votre propre modèle. Commencez dès aujourd'hui avec ClickUp gratuitement et laissez l'IA travailler pour vous, et non l'inverse.