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
15 cas d'utilisation et exemples clés de l'IA dans la logistique
Les inefficacités persistantes, la hausse des coûts opérationnels et les perturbations continues des chaînes d'approvisionnement continuent de mettre à rude épreuve les fonctions logistiques à l'échelle mondiale. Ces pressions fragilisent les systèmes traditionnels, réduisent la fiabilité des services et limitent la capacité des organisations à se développer. Face à cette situation, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'intelligence artificielle pour améliorer la visibilité de bout en bout, renforcer leur résilience et optimiser leurs fonctions essentielles.
Cas d'utilisation et exemples des technologies de commerce électronique
Le secteur du commerce électronique continue de croître d'environ 10 % par an, car de plus en plus de consommateurs effectuent leurs achats en ligne et recherchent des expériences numériques plus rapides et plus pratiques. Cette croissance s'accompagne également d'une concurrence accrue, ce qui rend essentiel pour les entreprises de comprendre comment la technologie façonne les attentes des clients.
Modèles de fondation mondiaux : 10 cas d'utilisation
L’entraînement des robots et des véhicules autonomes (VA) dans le monde physique peut s’avérer coûteux, long et risqué. Les modèles World Foundation offrent une alternative évolutive en permettant des simulations réalistes d’environnements réels. Ces modèles accélèrent le développement et le déploiement en robotique, en VA et dans d’autres domaines en réduisant la dépendance aux essais physiques.
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.
Modèles de monde à grande échelle : cas d'utilisation et exemples
Malgré les progrès réalisés dans le domaine des grands modèles de langage, l'intelligence artificielle reste limitée dans sa capacité à comprendre le monde physique et à interagir avec lui, en raison des contraintes des représentations textuelles. Les modèles du monde étendu comblent cette lacune en intégrant des données multimodales pour raisonner sur les actions, modéliser les dynamiques du monde réel et prédire les changements environnementaux.
Les 5 principaux garde-fous de l'IA : Poids et biais & NVIDIA NeMo
À mesure que l'IA s'intègre davantage aux opérations commerciales, l'impact des failles de sécurité s'accroît. La quasi-totalité des violations de données liées à l'IA se sont produites dans des environnements dépourvus de contrôles d'accès adéquats, ce qui souligne les risques liés à des déploiements d'IA mal encadrés. Les garde-fous pour l'IA comblent cette lacune en définissant des limites claires à son utilisation, en favorisant la conformité réglementaire et la responsabilisation, et en permettant une adoption responsable à long terme.
Outils d'observabilité LLM : Poids et biais, Langsmith
Les applications basées sur les modèles linéaires latents (LLM) gagnent en puissance et en complexité, rendant leur comportement plus difficile à interpréter. Chaque résultat de modèle résulte d'instructions, d'interactions avec des outils, d'étapes de récupération et d'un raisonnement probabiliste qui ne peuvent être inspectés directement. L'observabilité des LLM répond à ce défi en offrant une visibilité continue sur le fonctionnement des modèles en conditions réelles.
Les 5 principaux services d'IA pour améliorer l'efficacité de votre entreprise
L'adoption de l'IA progresse rapidement. Près de 98 % des entreprises expérimentent l'IA, ce qui témoigne de son accessibilité croissante et de son potentiel d'amélioration des opérations. Pourtant, seules 26 % d'entre elles ont dépassé le stade des essais pour obtenir une valeur commerciale mesurable, ce qui montre que beaucoup développent encore les compétences nécessaires à un déploiement efficace de l'IA à grande échelle.
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.
Analyse comparative des générateurs de texte en vidéo
Un générateur de texte en vidéo est un système d'IA qui transforme des consignes écrites en courtes vidéos en générant des éléments visuels, des mouvements et parfois de l'audio directement à partir du langage naturel.
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