Sıla Ermut
Sıla est analyste sectorielle chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente.
Intérêts de recherche
Les domaines de recherche de Sıla comprennent le marketing par courriel, les campagnes marketing e-commerce et l'automatisation marketing. Elle participe également au projet d'évaluation de la délivrabilité des courriels d'AIMultiple. À ce titre, elle conçoit et met en œuvre des tests de délivrabilité des courriels en collaboration avec l'équipe technique d'AIMultiple.Expérience professionnelle
Sıla a auparavant travaillé comme recruteuse et dans des entreprises de gestion de projets et de conseil.Éducation
Elle détient :- Licence en relations internationales de l'Université Bilkent.
- Master en psychologie sociale de l'Université Başkent.
Derniers articles de Sıla
Statistiques de consommation énergétique de l'IA
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Les 10 meilleurs outils de génération d'avatars par IA
Lors du choix d'un outil de génération d'avatars IA adapté, les entreprises peuvent prendre en compte les éléments suivants : Nous avons testé six outils de génération d'avatars IA et comparé leurs fonctionnalités visuelles (résolution et capacités d'exportation) et vocales (nombre de langues prises en charge et disponibilité du clonage vocal), ainsi que leurs tarifs.
15 agents d'IA dans les outils marketing et exemples
Des études montrent que 50 % des organisations utilisant l'IA générative prévoient de lancer des programmes pilotes d'IA agentique en 2025. Les agents IA en marketing représentent une évolution majeure du secteur, introduisant des systèmes capables de raisonner, de prendre des décisions et d'agir avec une supervision humaine minimale. Ces agents intelligents analysent les données clients, génèrent des informations exploitables et coordonnent les campagnes sur plusieurs canaux.
Productivité des agents IA : maximisez vos gains commerciaux
La productivité des agents d'IA s'impose comme un levier mesurable de la performance des entreprises. Des études font état de gains de productivité pouvant atteindre 30 %, ce qui indique que les agents sont capables de gérer des étapes procédurales, d'extraire des informations et d'interagir avec les systèmes d'entreprise avec une précision constante. À mesure que les organisations intègrent les agents dans leurs flux de travail habituels, elles s'attendent à observer une augmentation du débit des tâches et une utilisation plus efficace des ressources.
L'IA agentique dans la gestion des services informatiques : 10 cas d'utilisation et exemples
L'IA agentique dans la gestion des services informatiques (ITSM) marque un tournant décisif dans la manière dont les organisations gèrent leurs opérations informatiques et la prestation de services. Au lieu de s'appuyer sur une automatisation statique ou des flux de travail prédéfinis, l'IA agentique permet un raisonnement contextuel, autorisant ainsi les agents d'IA à agir de manière autonome au sein des environnements informatiques. Découvrez le fonctionnement de l'IA agentique dans l'ITSM, ses cas d'utilisation et des exemples concrets pour accompagner les équipes informatiques.
Automatisation MSP : Acronis, ConnectWise Automate & Rewst
Les fournisseurs de services gérés (MSP) doivent gérer une charge opérationnelle constante, incluant la gestion des tickets, des correctifs, l'intégration des nouveaux clients, la surveillance des alertes, le rapprochement des factures et la mise à jour de la documentation. Ces tâches, bien que nécessaires, sont chronophages. L'automatisation change la donne en réduisant la charge de travail manuelle et les risques d'erreur humaine, en permettant des réponses proactives grâce à une surveillance continue du système et en améliorant les délais de réponse et la cohérence du service client.
Modèles de base des séries temporelles : cas d'utilisation et avantages
Les modèles de base pour séries temporelles (TSFM) s'appuient sur les avancées des modèles de base issus du traitement automatique du langage naturel et de la vision par ordinateur. Grâce à des architectures basées sur les transformeurs et à des données d'entraînement à grande échelle, ils offrent des performances optimales dès le premier apprentissage et s'adaptent à divers secteurs tels que la finance, la distribution, l'énergie et la santé.
AGI/Singularité : 9 800 prédictions analysées
L'intelligence artificielle générale (IAG) se définit par un système d'IA qui égale les capacités cognitives humaines dans toutes les tâches. D'après les prédictions disponibles, voici quelques réponses rapides concernant l'IAG : L'IAG/la singularité se produira-t-elle ? La plupart des experts en IA estiment que l'IAG est inévitable. Quand la singularité/l'IAG se produira-t-elle ? Des enquêtes récentes menées auprès de chercheurs en IA prévoient l'apparition de l'IAG dans les années 2040.
Apprentissage fédéré : 7 cas d'utilisation et exemples
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Les 20 principales prédictions des experts concernant les pertes d'emplois liées à l'IA
En tant que consultante chez McKinsey, j'ai accompagné des entreprises dans l'adoption des nouvelles technologies pendant dix ans. Mes réponses rapides concernant les pertes d'emplois liées à l'IA : Prévisions de pertes d'emplois liées à l'IA. Remarque : La taille des graphiques est proportionnelle à l'ampleur des prévisions de pertes d'emplois. Les pourcentages mentionnés dans notre analyse reposent sur des hypothèses relatives aux déplacements d'emplois globaux.
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