8. February 2023

GPT-3, diffusion stable et tâches d’analyse web

Conseils et astuces

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GPT-3, diffusion stable et tâches d'analyse web 1. aide à la décision (Decision support) 2. indication de l'état de santé du système (System health indication) 3. retour d'information sur les performances (Performance feedback) 4. analyse des causes profondes (Root cause analysis) 5. création de connaissances (Knowledge creation) 6. évaluation de la vulnérabilité (Vulnerability assessment) 7. priorisation (Prioritization)

von Katrin Nebermann

GPT-3, diffusion stable et tâches d’analyse web

Qu’il s’agisse de l’apprentissage profond d’un texte ou d’un générateur de texte vers une image, le développement actuel des projets d’IA est impressionnant. Toutefois, la qualité du résultat dépend en grande partie des invites ou des questions posées. L’intelligence humaine est donc encore nécessaire dans ce domaine.

Dans l’analyse Web, la tâche ou la question posée est également déterminante. Et il faut des professionnels des données pour répondre à ces questions à l’aide des données. Pour ce dernier point, les méthodes d’intelligence artificielle seront certainement utiles à l’avenir.

Une raison suffisante pour examiner les questions et les tâches typiques dans le domaine de l’analyse web :

1. aide à la décision (Decision support)

Dois-je proposer plus de vidéos pour augmenter le taux de conversion ? Est-il vrai que les vidéos de deux minutes sont plus performantes que les vidéos plus longues ?

2. indication de l’état de santé du système (System health indication)

Mon taux de conversion se situe-t-il dans la “zone verte” ? Quels sont les KPI qui ont changé et comment ?

3. retour d’information sur les performances (Performance feedback)

Ai-je atteint l’objectif d’augmenter le taux de conversion ?

4. analyse des causes profondes (Root cause analysis)

Pourquoi le taux de conversion a-t-il baissé ? Est-ce que beaucoup de nouveaux visiteurs ont peut-être été attirés ?

5. création de connaissances (Knowledge creation)

Quels sont les facteurs qui influencent le taux de conversion ?

6. évaluation de la vulnérabilité (Vulnerability assessment)

Où est-ce que je perds particulièrement des conversions dans le processus ?

7. priorisation (Prioritization)

Dois-je plutôt m’occuper du processus de paiement ou des pages de destination ?

Les analystes de données ne seront donc pas remplacés par des algorithmes dans un avenir prévisible. Au contraire, la combinaison de l’intelligence humaine et de l’intelligence artificielle promet d’apporter encore plus de valeur ajoutée à la richesse des données. En outre, le niveau de reporting dépend de la base de données, car le principe “Garbage in, Garbage out” (littéralement “les déchets entrent, les déchets sortent” ou GIGO) s’applique aussi bien aux projets d’apprentissage en profondeur qu’à l’analyse Web. Les biais dans la base de données sont particulièrement dangereux, par exemple la discrimination dans les ensembles de données pour l’intelligence artificielle et le biais de consentement pour l’analyse Web.

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