Transcription
Je ne sais pas si vous avez testé Mirofich. Cette intelligence artificielle là qui peut prédire le futur. C'est une prédiction de futur très intéressante.
Alors vous allez me dire "OK, ça sert à quoi à utiliser l'intelligence artificielle pour connaître le futur ?" Bah écoutez là, on parle de cadre d'entreprise. Ça veut dire pour vous dans votre entreprise, si tu veux par exemple lancer une campagne voilà publicitaire, je peux savoir les résultats avant même de la lancer. Si j'ai un nouveau produit, je peux savoir exactement comment ça va se passer dans n'importe quel marché au monde ce produit-là. Avant, c'est très difficile. Il n'y a pas une technologie qui permet de faire ça. Mais aujourd'hui, c'est une technologie, c'est incroyable.
Tu donnes le produit ou bien l'information ou bien même des URL, des articles. Euh tu donnes juste ce que tu veux. Et ce système là, il va prendre ça comme en fait input. Il va créer un monde virtuel en fait avec des agents qui vont interagir dans le marché que tu as défini. Et ce qui est fou, c'est un système en fait qui va créer des événements. Il va créer en fait des interactions entre ces agents-là. Ils sont des agents intelligents qui ont le même comportement humain et par la suite il va vous donner un rapport. Tout ça se fait en fait en quelques minutes et c'est fou. Et c'est une technologie open source qu'il fallait absolument la tester.
Donc on peut l'utiliser dans la finance pour prédire par exemple l'impact d'uneutilition économique, dans les ressources humaines hein pour tester l'impact par exemple d'une restructuration interne de l'entreprise dans les affaires. Voilà, on peut anticiper la réaction de la société civile à un projet de loi, marketing, innovation.
Alors moi j'ai fait une vidéo ici, on va la voir ensemble. Je vous donne les cas d'utilisation les plus connus dans l'entreprise qui sont très intéressantes pour utiliser mes refiches. On va l'installer aussi hein, je vais vous montrer comment l'installer en 2 minutes et on va voir et comprendre en fait le comportement de l'algorithme, comment vraiment il va y avoir la prédiction et on va commencer avec une un cas en fait voilà simple une simulation pour avoir un rapport et par la suite interagir sur ce rapport là. Restez jusqu'à la fin, on le fait petit à petit ensemble et d'une manière simple à suivre.
Alors maintenant, on va comprendre les cas d'utilisation. Pourquoi utiliser mes refiches et est-ce que c'est intéressant d'utiliser ou pas ?
Première chose, la communication. Vous savez, n'importe quelle entreprise, elle a besoin de communiquer soit par lancement de Facebook Ads ou bien une communication sur LinkedIn ou bien voilà par email, tout type de communication, même communication en fait physique dans l'affichage publicitaire urbain, on peut tester l'impact avant le lancement.
Alors, comment ça se passe là ? Ici, le système va faire la simulation de la réaction des milliers de consommateurs. Bien sûr, ce sont des agents virtuels qui ont le même comportement humain à votre pub. Et du coup, il peut détecter en fait voilà les messages parfois qui choquent he qui sont écrites par l'utilisateur, ce qu'il aime, ce qu'il n'aime pas. Et ça ça permet en fait même avant de dépenser le budget, avant même de lancer, connaître parfaitement en fait le résultat. Il a énormément de personnes qui veulent tester en fait l'impact. Par exemple, s'ils veulent le faire voilà face à un bad buzz par exemple. Donc du coup avant de le lancer et pas savoir exactement les risques, l'avantage, l'inconvénient de mon bad bog buzz, à ce moment-là, je peux simuler comment l'opinion publique va euh euh voilà évoluer et comment l'opion public en fait va donner en fait un résultat par rapport bad buzz. Donc ça c'est un système vraiment très très intéressant qui permet d'anticiper.
Alors la partie finance hein, il y en a énormément de personnes qui sont intéressé par la finance. Ici, je peux en fait prédire l'impact d'une décision économique sur un marché. C'est-à-dire, je peux injecter des signaux financiers, je peux faire hausse de taux, je peux voir en fait les résultats trimestriels et simuler les réactions d'investisseur, analystes et médias pour anticiper en fait voilà avant même de lancer en fait votre action. Et le système ici, il fallait tout simplement lui donner soit des rapports, soit des articles, soit des des liens du URL ou même votre accès si tu as en fait des simulations même sur Excel en fait ou bien voilà sur des documents. Et donc du coup, il va les lire et il va les comprendre et il va les simuler et créer des agents qui vont interagir par rapport en fait à votre contenu bien sûr des agents qui sont spécialisés qui qui sont voilà là pour interagir avec votre votre marché. C'est exactement comme la vie ordinaire.
Alors, partie produit qui est partie très importante pour moi parce que le produit avant même le lancer dans un marché, parfois on investit énormément même pour créer un prototype mais avant même aujourd'hui de faire le prototype, on a la possibilité de le tester. Donc du coup, ce qu'il fait, il va créer des agents qui représentent différents profits du client et par la suite comme des influenceurs, des spécialistes, des clients ordinaires normal qui vont consommer peut-être le produit et il va observer comment le bouche à oreille et les avis en fait se propagent et quel est quel est en fait le retour de ces agents-là.
On a aussi la partie affaire publique hein qui est aussi très intéressante parce que là on va anticiper la réaction de la société civile à un projet de loi par exemple et donc du coup pour les cabinets pour les ministères ce système- là il peut simuler comment les citoyens voilà ou les médias en fait ou les partis carrément politiques peuvent réagir à une nouvelle réglementation.
Côté marketing alors toute entreprise il utilise énormément ça du coup là je peux identifier des influenceurs clés dans une communauté donc qui est ciblée. Donc du coup, il permet donc Mirfiche de faire ce qu'on appelle une similation de la dynamique d'une communauté de consommateurs pour repérer voilà quel profit d'agent propage le plus l'information et qu'il soit plus impactant en fait sur l'opinion des autres personnes. Par exemple là, si je vais par exemple demander, je prends mon cas à des personnes promouvoir ma formation. Donc du coup, le système, il peut me trouver en fait quel est le type exact d'influenceur lorsqu'il va partager en fait son opinion ou bien sa recommandation de ma formation, ça peut vraiment donner le meilleur impact. Donc du coup pour moi avant d'investir et demander voilà à faire de la pub ou bien demander à des influenceurs, le système peut me détecter exactement dans quel domaine l'influenceur doit être et c'est qui son audience et tout tout ça c'est une similation en quelques minutes.
Alors on peut terminer en fait voilà avec euh on peut prendre voilà l'innovation. L'innovation est très importante parce que parfois on peut tester l'adoption d'une nouvelle technologie dans une industrie et voir s'ils vont l'accepter ou pas, si ça a bien marché ou pas. Donc comment tous les différents acteurs euh de de du secteur, les concurrents, la régulateur, les clients, les employés vont adopter ou pas en fait voilà une technologie.
Les relations publiques, ça aussi c'est important ça. On peut préparer la communication d'une vision ou bien d'une acquisition. Et la partie stratégique, n'oublie pas que c'est un système qui peut simuler l'entrée d'un nouveau marché international et dire et me répendre si ma stratégie que j'ai mis en place va fonctionner ou pas. Imaginez que tu as un système ici, il est capable en fait de faire ces prédictions là. C'est un système vraiment aujourd'hui à tester.
Je vous montre tout de suite comment le mettre en place. Maintenant pour installer Miro Refish. Mes refish, c'est un open source hein que je peux le trouver sur Github et je peux l'installer sur ma machine. Mais il faut faire très attention, il fallait avoir une machine qui est puissante avec minimum 8 Go de RAM et surtout il faut avoir des connaissances en informatique parce que là il y a pas mal en fait d'installations à faire pour installer votre environnement pour copier les dépendances et avoir voilà donc tout la configuration.
Alors, si tu es débutant et tu as pas le temps ni les ressources, c'est-à-dire de ne pas avoir un ordinateur puissant pour le faire, je vous recommande en fait mes fiches déjà installées sur un serveur de 8 Go de RAM. Moi, j'utilise ça parce que c'est très rapide et en plus de ça, j'ai une machine puissante pour faire mes tests. Je vous laisse déjà le lien dans la description ici sur Stinger. Donc, il vous donne pas mal de serveurs. Il y a le KVM1 jusqu'à 8 selon la puissance, mais moins le 8 Go de RAM, il est largement suffisant. pour lancer toutes les rapports que tu veux d'une manière illimitée. Tu es pas limité un nombre de rapports à générer ni par jour ni par heure.
Donc du coup lorsque je prends ce système là, il y a en fait un petite astuce que là il vous donne en fait 30 jours satisfait au remboursé. Donc du coup, tu peux en prendre pour en faire les tests si les tests ils sont concluantes et que ces rapports làent vraiment dans ton ton entreprise ou bien pour tes clients parce qu'il y a pas mal de personnes qui font des rapports, ils vendent ces rapports là à tes clients, à des entreprises parce que c'est vraiment des simulations ultra précises. Donc du coup, tu as 30 jours d'essai.
Alors euh Hostinger, il a mis ici un petit coupon que j'ai trouvé sur leur euh blog. J'espère qu'il est toujours opérationnel. C'est go Miro Fish. Alors ça c'est si si uniquement il marche uniquement si tu as un premier si tu achètes un premier serveur sur Hostinger. Si tu as déjà un serveur avec Hostinger, pense à créer voilà à utiliser ce coupon là avec une nouvelle adresse email comme quoi c'est ton premier serveur. Bon, c'est un petite astuce pour pouvoir appliquer ce coupon là. Et voilà, il me donne 10 % de réduction et donc du coup, elle est valable pour 24 mois et je laisse l'emplacement du serveur France et je clique tout simplement sur continuer.
Et voilà, donc directement mes refiches va être installé et là le système il va me demander en fait deux informations importantes. Alors première information là il me demande en fait de mettre le KPI de mon open cloud. Comme on a dit, en fait, le système, il a besoin d'un LLM pour qu'il puisse exécuter, faire l'analyse. Donc c'est quelque part cette chat GPT, l'API de ce LLM là qui va tourner. Et pour l'avoir, c'est simple, hein. Donc je vais aller dans le site platform.com/apidity com/apitise. Donc tout simplement ici ou bien vous tapez sur Google plateforme OpenI et vous allez vous trouver ici il y a un petit bouton qui s'appelle Kizs. Vous cliquez là et vous pouvez créer en fait tout simplement vous donner un nom et vous créez votre appi.
Alors cet app là vous allez tout simplement la copier ici dans le système et ces informations là vous allez laisser comme il sont hein. Donc le LLM, il va utiliser par défaut le GPT 4, donc c'est le c'est c'est le plus rapide et côté tarif c'est le moins cher. Donc du coup, je vous recommande de ne pas le changer. Tu peux mettre le 5.2 si vous voulez ou bien même 5.4 mais ça va être gourmand dans l'utilisation et pas besoin. Et là il y a aussi ça c'est optionnel hein donc c'est pas obligatoire mais je vous recommande de le faire là ce qu'on appelle le zip cloud apik ça c'est quoi ? C'est une clé en fait qui va donner en fait l'espace mémoire en fait à vos agents. C'est très très intéressant. Donc la mémoire et ce système là pour avoir votre apparaîement. Tu entres en fait sur le site de getzip.com. Faut créer un compte. Voilà donc gratuitement. Et là ici dans même avec le compte gratuit, il vous donne en fait la possibilité de créer plusieurs projets. Et là lorsque j'entre en fait ici, je vais trouver et je peux tout simplement trouver un petit bouton ad key et du coup ce bouton là va vous permettre d'avoir une clé comme ici. Et moi, j'ai pris cette clé là et tout simplement en fait je l'ai copiercollé ici.
Là le système il est prêt. Tout ce qu'il reste à faire c'est tout simplement cliquer sur déployer. Et là automatiquement en fait elle est en cours de déploement ça prend 30 secondes et tu auras en fait le serveur prêt à être démarré. Tu vois, on a fait aucune ligne de code et c'est un système qui est installé sur un VPS externe, un VPS puissant rapide et là il est prêt en fait à se lancer. Voilà donc là ici mes refiches il est installé. Il suffit juste de cliquer sur ouvrir ici pour avoir en fait notre interface.
Alors mes reficher les simples hein, il reçoit ici voilà les documents, les articles, tout ce qui est information utile en format PDF ou texte et tu mets une petite voilà, on va dire un petit pr en langage naturel pour lui dire voilà c'est quoi la simulation que tu veux faire, c'est quoi la prédiction. Tu peux écrire ici avec le langage que tu veux en français, en anglais, en espagnol et par la suite tu cliques sur start.
Alors juste une petite information là comme vous le voyez l'interface il est en anglais parce que par défaut tu vas voir l'interface en chinois parce que c'est un outil chinois. Pour l'avoir en anglais, bah tout simplement dans la description et le support de cette vidéo là, je vais vous laisser en fait ce lien làà qui vous donne voilà accès à cette petite documentation. Et ici en fait, je vous ai mis en fait un fichier là, on va le remplacer parce que c'est un fichier en anglais qui va remplacer le fichier existant qui est en chinois. Je vous ai mis même un petit guide comme ça PDF a télécharger gratuitement. ce PTF- là, il vous montre exactement les étapes en fait à suivre pour faire en fait la le changement en fait de ce fichier là. Ça, c'est pour avoir à 100 % le TI en fait en anglais.
Si tu veux pas avoir beaucoup de prise de tête hein, euh ça c'est c'est la méthode recommandée hein. Mais si tu veux tout simplement faire ça rapidement et sans utiliser ma méthode pour tout rendre en anglais, tu cliques ici et tu cliques sur traduire en en anglais. Donc ça c'est un petit raccourci euh on va dire temporaire hein pour avoir l'interface en anglais mais moi je vous recommande la première méthode qui est une méthode complète pour avoir tout le modèle en anglais.
Maintenant une fois que tout est installé là on va expliquer en fait ce qu'il arrive lorsque j'envoie le fichier parce que c'est très très important de comprendre les cinq étapes qui me permettent en fait d'avoir la prédiction. Nous avons cinq étapes pour pouvoir arriver à une prédiction. C'est important de comprendre que la première étape, c'est la création du carte du monde.
Alors, c'est quoi ? Lorsque tu envoies tes fichiers, tes datas, ce qu'il va faire, le système, il va essayer de lire toutes les informations, les articles que tu as envoyé, les rapports, le texte. Il va extraire ce qu'on appelle des personnages, des lieux, des événements et faire des relations entre tout cet environnement là. C'est comme si il est en train de construire une carte mentale de la situation. On appelle graphe de connaissance. Je prends un exemple simple. Imagine que tu veux voilà, tu lu envoies des articles, voilà, de presse sur la hausse du prix de l'essence. Lui, il va identifier par exemple les conducteurs, les entreprises de transport, le gouvernement, les stations de service et il va créer des liens entre tout cet environnement là.
Deuxième étape, il va créer des agents en fait intelligents qui on vont voir le comportement d'humain et ces agents-là euh ce sont des personnag virtuel et chacun il a sa propre personnalité et ses habitudes et il a même des souvenirs. Et donc chaque agent, il va représenter un type de personne réelle dans la situation. Euh par exemple là, il va créer voilà des chauffeurs de taxi, il va créer des personnes qui sont propriétaires de restaurant ou bien de supermarché, il va créer même un représentant de ministère des finances. Chacun il a sa propre préoccupation.
Là on passe à à la simulation. La simulation c'est tout simplement tous les agents, ils vont interagir entre eux, voilà, dans ce monde virtuel. Ils prennent des décisions, ils interagissent, ils font il il acceptent à participer à des événements, ils changent parfois d'opinion. il y aura énormément d'interaction. C'est comme si on est en train de regarder une société en miniature qui évolue en accéléré. Ça veut dire en quelques minutes, tu auras des centaines en fait d'interactions. Au bout de 30 minutes, tu vas voir des milliers des interactions. Alors à un certain moment, tout dépend bien sûr de de complexité de ton sujet, tu peux arrêter la simulation pour passer à l'étape 4.
C'est l'étape là où je vais générer en fait mon rapport. C'est comme si là voilà, j'aurai un rapport, le système il va me donner en fait voilà, c'est comme si la simulation elle est terminée. Mes refiches, il va analyser ce qui s'est passé. Il va générer un rapport de prédiction détaillé. Il va résumer en fait les tendances observées qui sont qui sont les gagnants, les perdants, les conséquences et surtout les conséquences les plus probables, hein, les scénarios probables suite à l'étude que tu as donné ou bien la demande de prédiction qu'il a fait.
Et ce qui est très intéressant, on a toujours un petit bouton d'interaction. Vous allez voir là, c'est un bouton en fait qui permet ici de d'interagir déjà avec les agents. C'est comme si tu vas faire des interviews avec les personnes, n'importe quelle personne qui a fait qui fait partie en fait de de de cette simulation là, tu peux demander à l'agent et il a en fait d'analyser, de discuter avec toi sur le rapport et ça ce qu'ils font en fait ce qu'il rend en fait le système très très puissant et qui peut vous aider en fait à prendre des prédictions de très très haute qualité.
Alors ce que vous êtes en train de voir là ici c'est tout simplement des étudiants, des parents, des instructeurs, des formateurs. Tout ça, c'est autour d'un sujet de simulation qui a été mis en place qui tout simplement ici c'est comme si une université, elle veut savoir en fait c'est quoi la réaction du public et de l'opinion voilà publique sur voilà une sanction disciplinaire que elle elle va faire donc contre un étudiant. Donc avant que elle elle prononce ça, elle a voulu demander à ce système-là de leur donner exactement ce qui va se passer exactement si elle voilà elle lance publiquement sa décision.
Alors le système vous allez voir donc il a fait quelques étapes. D'abord il a voulu en fait comprendre en fait le monde et comprendre la simulation. dit qu'il a reçoit en fait les informations. Bien sûr, on lui a donné en fait l'article en fait qu'on voulait en fait le le voir sur la vie réelle et son impact, c'est-à-dire la décision avec toutes les informations et les articles qui sont derrière. et on a demandé à la simulation de nous dire voilà le public comment il va réagir. Si je dis le public, c'est un petit peu tout le monde, tous les acteurs qui sont à l'intérieur et à l'extérieur de l'université à donc c'est un petit peu le l'étude de cas de cette université là.
Alors du coup l'outil, il va d'abord prendre en fait les documents fournis, tout ce qui est article, tout ce qui est rapport et par la suite il va identifier automatiquement tous les entités importantes et les relations entre eux. Donc du coup, lui, il a créé ce qu'on appelle une entité ici qui s'appelle Media Outlet. Ça veut dire que lui, il va se concentrer surtout sur les échanges qui vont se faire sur les réseaux. Donc euh il a construit par la suite donc des nœuds hein. Donc les nœuds ce sont euh voilà comme vous le voyez là ici c'est des nœuds en fait ces nœuds-là ce sont les personnes, les organisations en fait qui vont interagir. Et surtout il a créé 22 relations à l'intérieur de ces nœuds-là. les relations entre les différents nœuds et par la suite il a créé en fait ce qu'on appelle neuf schémas en fait différents neuf ways ou bien neuf façons ou scénario en fait qui veut les exécuter à la suite une fois qu'on est prêt hop on peut donc lancer en fait la création de cette simulation là une fois qu'on a fait la création de la simulation il passe à une étape là où il va créer en fait les personnages en fait virtuel ça c'est les agent et ces agents-là en fait ils vont donc tout simplement interagir et me dit que le système déjà là si je monte ici un petit peu les agents qu'il a créé 55 agents, ils sont là. Regardez, il a créé euh par exemple là quel là c'est le social media. Donc là c'est un petit peu le la plateforme Facebook. Et là ici voilà un étudiant le parent d'un étudiant. Euh là c'est financiel analyste là c'est un vice-président donc du coup de de de l'université. Donc du coup là, tout ce que vous êtes en train de voir, ça ce sont des personnages qui ont leur souvenir, qui ont leur comportement, qui ont leur relation bien sûr et donc chacun de ces agents-là qui a une fonction dans ce monde là.
Par la suite, il a dit que la simulation en fait, il va durer en fait 72 he donc pratiquement là donc c'est sur plusieurs jours. Il a va créer ce qu'on appelle des rounds. Donc des rounds, c'est un petit peu des des des interactions entre toutes ces personnages là. Donc en total, il a besoin de 72 rounds et euh et ces gens-là, ils vont être actifs entre 10 à 27h, hein. Donc chacun dans tout le système. Et euh quand tu vois ici la configuration des agents, vraiment, il te donne les configurations de tous les agents, leurs pts, quand est-ce qu'ils se connectent, leurs sentiments, leur influence. Donc vraiment c'est des personnages en fait comme si ils sont dans le monde réel qui est en train donc de de le créer.
Une fois que c'est fait, vous allez voir que là il est prêt. C'est judisses ici un petit peu. Il met même l'orchestration en fait he toutes les scénarios et les séquences en fait qui vont être faites sur les différentes actions et organisations. Une fois qu'il est prêt hop on lance en fait le système.
Alors, une fois que le système en fait donc la configuration, combien du temps, quelle fréquence ils vont interagir entre eux, qui sont les acteur qui sont le plus actif et quelle est leur tendance, une fois que c'est fait, on est prêt en fait tout simplement à lancer.
Alors, lorsqu'on dit lancer, lorsque généralement on clique sur ça, start, ce qui va arriver, tous ces gens-là, ils vont commencer à interagir. Donc là, ici, moi je l'ai coupé, j'ai pas laissé 62 he rien que quelques on va dire à peu près, il a resté on va dire 20 minutes à peu près. Regardez hein, ça c'est un petit peu le graphe d'interaction qui est faite en fait entre ces agents là et c'est énorme. C'est vraiment des des datas et des informations qui sont faites d'une manière très très pointue et tout ça un petit peu les aperçus des gens là, comment ils postulent, où est-ce qu'ils mettent en fait leur information sur les forums, sur le Facebook, sur les réseaux sociaux. Donc vraiment beaucoup d'interaction. Là, ici, j'ai capté 714 mais comme j'ai dit hein, j'ai pas laissé 62h, c'est juste 30 minutes.
Ce qui arrive là, une fois que c'est terminé ou bien que moi je fais arrêter en cliquant ici générer le rapport, selon les datas qu'il a pu mettre en place, il me fait sortir en fait ce rapport là. C'est un rapport, on peut dire en fait vraiment complet par rapport à des conclusions. Ce qui arrivera si je lance en fait euh donc cette décision là dans l'environnement que j'ai mis en place ou que j'ai proposé dans mon prente parce que dans mon prente, je donne un petit peu l'emplacement de l'université. Euh je donne des détails en fait par rapport à l'université, par rapport à l'environnement, le nombre des parents, s'il y a d'anciennes décisions qui ont été faites dans le passé. Donc du coup, je fournis dat suite à ces datas là, il va créer ce système là. Et ce qui est très important que là, je peux passer ce qu'on appelle à l'interaction, soit parler avec les parents, avec l'administration, avec les étudiants ou bien parler à Li en fait par rapport à ça et lui demander en fait des datas ou bien des informations pour encore raffiner le résultat. Ça, ce qui est très très intéressant, on s'arrête pas au résultat, on peut faire les interviews.
Alors, ici, je vais tout simplement cliquer sur interaction. Et là, au niveau de l'interaction, comme tu vois ici, il me dit quel est en fait en fait le le niveau de d'interaction que je veux faire parce que là ici, il a une grande mémoire, elle est en capacité de se rappeler de toutes les interactions, de connaître par cœur en fait le rapport. Et là, j'ai un petit chat ici, hein, là où je peux faire des donc des questions. Je peux même aller à faire tout simplement des questions spécifiques à un agent, bah c'est-à-dire à un personnage en question ou tout simplement envoyer en fait des questions générales en fait sur ce rapport-là.
Alors, je vais lui demander en fait si que tout simplement si l'université va publier un rapport détaillé, elle explique voilà en détail des étapes de sa décision. Est-ce que c là il va par exemple changer en fait l'opinion public ? est-ce qu'il va se calmer ou pas ? Quelle serait en fait la réaction des différents agents ? Lorsque je lance en fait ce genre donc de de d'interaction, vous allez voir que le système là ici, il va un petit peu me donner le son avis propre à lui en se basant sur les interactions et sur le rapport. Encore en fait poser d'autres questions.
Si je lui dis alors je donne d'autres cas, je lui dis si elle n'a pas annulé en fait la décision cette université là, qu'est-ce qui va se passer ? Vous allez voir que là l'agent en fait, ça c'est très intéressant, il est très très rapide. La mémoire est là, le rapport est là et du coup lorsque je lui donne des cas spécifiques, il va essayer un petit peu en fait de tourner en fait les datas à gauche et à droite pour essayer en fait de m'aider en fait sur ces réactions là. Si je vois j'envoie en fait le rapport, lui il est en train de de sélectionner en fait la réponse nécessaire. Regardez là ici, je peux lui demander en fait de faire le chat avec voilà en fait les actions ou les acteurs donc de mon système. Ça veut dire là si je veux vraiment aller se concentrer beaucoup plus sur l'agent en fait donc la même chose ici hein. Donc je poserai la question spécifique ici. Si je veux aller à voilà poser la question à au vice-président, la même chose. Si je veux aller poser la question euh par exemple là je prendrai voilà un avocat. Donc là ici, je peux bien évidemment lui poser la question et ça ce qui est très très intéressant la partie de échange et interaction par rapport au monde virtuel que j'ai créé.
Voilà donc là ici c'est Mfich un spécialiste de simulation de production pour n'importe quel domaine et n'importe quel marché.
Alors moi je suis très chaud en fait de faire un live avec Miro Fish. Ça veut dire que on se rencontre tous ensemble dans live sur YouTube et on fait un cas d'utilisation, un cas pratique pour une entreprise pour étudier un marché et discuter ensemble en fait le résultat qui va être généré par mes refiches et voir un petit peu leur agent.
Alors, si vous êtes chaud pour un live, il suffit juste de commenter dans YouTube live. Et si je trouve qu'il y a plusieurs personnes en fait qui montrent cet intérêt-là, alors là, je vais organiser un live euh si vous voulez rapidement, soit dans la fin de semaine ou bien la semaine prochaine comme ça, on se rencontre tous au même moment et on fait un cas d'utilisation réel. On prend un truc sur voilà la vente, la prospection pour une entreprise et étudier sans l'impact.
Alors, je donne un cadeau spécial pour ma communauté YouTube et ma communauté en fait LinkedIn. Il suffit tout simplement d'aller sur docteurferas.vp. Ça c'est mon site internet. Et là, je vais vous montrer en fait comment vous pouvez avoir accès à l'ensemble de mes formations NN. J'en ai 40 he en fait de formation, c'est à peu près 28 cours et même aussi le pack de 100 cours là j'en ai 1000 he donc ça ce sont les formations bestseller sur UDMI donc ce sont des formations en intelligence artificielle en automatisation en marketing et en business.
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Sur ce, je vous dis merci beaucoup et on se voit dans notre interface de formation. M.