Suite de ce qui précède ? https://t.co/x2sTHdFHlA Jev AI : 10 cas d'utilisation incroyables Julian Goldie SEO #AIrésumé #Claude #Codex 10 automatisations de prise de décision avec Jev AI 🔳 Caractéristiques de Jev AI Jev AI est un modèle d'IA spécialisé dans la prise de décision, publié par TypeSafe AI. Contrairement aux modèles générant du texte, il est présenté comme un modèle de type System 1 qui, à partir d'une situation et d'options données, choisit une réponse et retourne un niveau de confiance. 🔳 Prise de décision rapide et à faible coût La vidéo explique que Jev AI est 20 à 200 fois plus rapide et 40 à 400 fois moins coûteux qu'un modèle d'IA classique, avec une réponse générée en environ 0,1 seconde. Il est particulièrement adapté au traitement rapide de grandes quantités de petites décisions. 🔳 Trois types de décisions Jev AI propose trois formats de décision : Choice (choisir parmi plusieurs options), Score (évaluer selon des critères définis) et Yes/No (juger avec une probabilité). Il peut également traiter plusieurs questions simultanément. .Automation basée sur le niveau de confiance Étant donné que Jev AI retourne à la fois une décision et un niveau de confiance, il est possible de configurer un système où les décisions dont le niveau de confiance dépasse un seuil sont automatisées, tandis que celles en dessous du seuil sont redirigées vers une vérification humaine. 🔳 Cas d'utilisation 1 : Tri automatique des e-mails Les e-mails reçus sont automatiquement classés en catégories : réponse, investigation supplémentaire, en attente ou vérification humaine. Dans l'exemple présenté, 500 e-mails ont été traités en quelques secondes pour un coût total de 3,5 cents, seules environ 12 communications avec un faible niveau de confiance ayant été soumises à une vérification humaine. 🔳 Cas d'utilisation 2 : Classification de mots-clés SEO Des milliers à dizaines de milliers de mots-clés sont classés selon des catégories telles que recherche d'information, objectif commercial ou intention d'achat, et peuvent également être répartis entre pages existantes et nouvelles pages. Un exemple d'utilisation consiste à organiser automatiquement de grandes listes de mots-clés dans un tableau. 🔳 Réussite dans la classification de documents de recherche À titre d'exemple similaire, 18 articles scientifiques ont été classés dans 24 catégories, avec un coût total de 8 cents et une durée moyenne de 0,25 seconde par document. 🔳 Cas d'utilisation 3 : Évaluation des leads Les prospects sont classés en forts, moyens ou faibles, avec un niveau de confiance associé. Le modèle évalue également si le message créé est adapté au prospect. Un exemple montre que 700 leads ont été traités en 40 secondes pour un coût de 9 cents. 🔳 Cas d'utilisation 4 : Construction de liens internes Jev AI détermine les liens internes appropriés pour chaque page d'un site web, permettant ainsi une construction automatique de la structure de liens internes. Pour un site de 586 pages, 584 liens ont été positionnés en 45,1 secondes pour un coût de 21 cents. 🔳 Jugement pour éviter les liens inutiles Dans cet exemple, Jev AI a jugé que 139 pages n'avaient pas de lien approprié et n'a donc pas configuré de lien. Il s'agit là d'un point crucial : Jev AI ne se contente pas d'automatiser des actions, il peut aussi décider de ne pas en effectuer. 🔳 Cas d'utilisation 5 : Validation de publication de contenu Jev AI évalue simultanément si un article répond à l'intention de recherche, contient des affirmations non fondées ou dispose de liens internes appropriés. Il propose trois niveaux : vert (publication automatique), jaune (vérification humaine) ou rouge (renvoi au modèle génératif). 🔳 Cas d'utilisation 6 : Répartition des modèles d'IA Jev AI peut servir de routeur pour sélectionner, selon la demande, un modèle peu coûteux et rapide ou un modèle performant mais plus cher. Dans l'exemple avec LangChain, on privilégie le modèle le moins coûteux capable d'exécuter la tâche. 🔳 Cas d'utilisation 7 : Réduction du contexte Pour les agents IA à longue durée d'exécution, Jev AI évalue si chaque appel d'outil reste pertinent pour la tâche actuelle afin de réduire les informations inutiles. Dans l'exemple présenté, environ 1 million de tokens ont été réduits à 86 000 en environ une seconde. 🔳 Problèmes liés à la réduction du contexte Une objection souligne que supprimer les éléments du contexte individuellement risque d'effacer la raison pour laquelle l'IA a pris une décision passée ou la séquence logique globale. La question de savoir s'il faut supprimer ou simplement réorganiser ces éléments reste encore en phase d'exploration technique. 🔳 Cas d'utilisation 8 : Surveillance des sites concurrents Jev AI surveille les changements sur les sites concurrents et évalue leur importance pour votre entreprise selon une probabilité Yes/No. Seuls les changements dépassant un seuil d'importance sont signalés, réduisant ainsi les notifications inutiles dues à des modifications mineures. 🔳 Cas d'utilisation 9 : Opérations dans le navigateur À chaque modification d'une page web, Jev AI met à jour les actions possibles et décide du prochain clic ou interaction. La saisie textuelle est déléguée à un petit modèle génératif, tandis que Jev AI se concentre exclusivement sur la prise de décision. 🔳 Exemple : Recherche de vols Un exemple montre qu'il a fallu environ 7 secondes et moins de 0,5 cent pour identifier des options de vol. Il est précisé que ce processus ne va pas jusqu'à la réservation réelle des billets, mais s'arrête à la recherche et à l'identification des propositions. 🔳 Cas d'utilisation 10 : Répartition des tâches entre agents IA Les tâches telles que la création de contenu, la recherche, la correction du site ou la production vidéo sont automatiquement attribuées aux agents IA disponibles. Seules les tâches avec un faible niveau de confiance sont transférées vers une voie humaine, permettant une répartition automatisée massive. 🔳 Séparation entre génération textuelle et prise de décision Traditionnellement, les grands modèles linguistiques gèrent à la fois la génération de texte et les petites décisions. En déléguant la prise de décision à des modèles comme Jev AI, les modèles coûteux peuvent se concentrer uniquement sur la génération et les traitements complexes. ListItemIconLes 10 utilisations présentées étaient déjà réalisables avec l’IA traditionnelle, mais appeler un modèle de grande taille à chaque décision fine augmente les coûts et le temps de traitement. Jev AI permet de réduire considérablement le coût de nombreuses décisions, ce qui constitue un changement majeur. 🔳 Méthodes d’utilisation actuelles Bien que la technologie soit récente et qu’il soit encore incertain qu’elle s’impose à long terme, il est recommandé de commencer par automatiser des tâches simples et répétitives quotidiennement ou hebdomadairement, telles que la classification, l’évaluation ou le tri. 🔳 Conclusion de la vidéo La valeur de Jev AI ne réside pas dans sa capacité à écrire des textes, mais dans sa capacité à traiter un grand nombre de décisions rapidement et à faible coût, en séparant les traitements automatisés des vérifications humaines selon le niveau de confiance. C’est ce principe qui permet d’optimiser le routage, la surveillance et l’approbation des agents IA, selon l’argument central de la vidéo.