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
Simulation d'audience : les LLM peuvent-ils prédire le comportement humain ?
En marketing, il est crucial d'évaluer la précision avec laquelle les modèles linéaires d'apprentissage (MLA) prédisent le comportement humain afin d'apprécier leur efficacité à anticiper les besoins du public et à identifier les risques de désalignement, de communication inefficace ou d'influence involontaire. La simulation d'audience à l'aide de MLA permet de modéliser des audiences virtuelles, aidant ainsi les organisations à anticiper les réactions à leurs contenus ou produits sans recourir à des enquêtes coûteuses ni à des groupes de discussion.
Comparaison des logiciels de télécommande : NinjaOne et Acronis
Nous avons testé les 3 principaux logiciels de contrôle à distance (également appelés logiciels d'accès à distance) afin d'évaluer leur interface utilisateur et l'expérience de contrôle à distance, la qualité du contrôle, les protocoles utilisés et leurs fonctionnalités uniques : points forts et points faibles d'après nos observations. Un agent doit être installé pour chaque outil testé dans ce comparatif.
Scientifique en IA : automatiser l'avenir de la découverte scientifique
Les chercheurs en intelligence artificielle (IA) franchissent une étape majeure vers la découverte scientifique entièrement automatisée, avec pour objectif de mener l'intégralité du processus de recherche de manière autonome. Contrairement aux outils traditionnels, ces laboratoires automatisés peuvent accélérer les processus de recherche en générant des hypothèses, en concevant et en réalisant des expériences, en interprétant les résultats et en communiquant les conclusions.
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.
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.
Les 125 meilleures applications d'IA générative
À partir de notre analyse de plus de 30 études de cas et 10 benchmarks, où nous avons testé et comparé plus de 40 produits, nous avons identifié 125 cas d'utilisation de l'IA générative répartis dans les catégories suivantes : Pour d'autres applications de l'IA pour les requêtes ayant une seule réponse correcte (par exemple, la prédiction ou la classification), consultez la section Applications de l'IA.
Part de marché des LLM : Comparaison de l'utilisation et de l'adoption
Nous avons analysé la part de marché des LLM en combinant données d'utilisation et estimations de visites web afin de montrer comment la demande de grands modèles de langage se répartit entre les laboratoires et applications d'IA : comparaison de la part de marché des LLM par pays. Consultez la méthodologie pour découvrir comment nous avons mesuré et calculé ces résultats.
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.
Regroupements d'entreprises en IA : financement, investisseurs et tendances du secteur
Nous avons analysé 30 investissements impliquant plus de 130 investisseurs au cours des 3 dernières années afin de comprendre la tendance actuelle des regroupements d'entreprises spécialisées en IA. Notre analyse nous a permis d'identifier l'activité et les tendances des investisseurs, notamment le nombre d'investisseurs soutenant ces regroupements, le montant total des fonds levés et les principaux secteurs d'activité.
Comparer les modèles de fondation relationnels
Nous avons comparé les performances de SAP-RPT-1-OSS à celles du gradient boosting (LightGBM, CatBoost) sur 17 jeux de données tabulaires couvrant le spectre sémantique et numérique, des tables de petite taille à forte sémantique, des jeux de données d'entreprise mixtes et de grands jeux de données numériques à faible sémantique. Notre objectif est de déterminer dans quels cas les a priori sémantiques pré-entraînés d'un LLM relationnel peuvent offrir des avantages par rapport aux modèles arborescents traditionnels et dans quels cas ils rencontrent des difficultés en cas de forte échelle ou de faible sémantique.
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