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
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.
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.
Quantification LLM : BF16 vs FP8 vs INT4
Nous avons évalué les performances de Qwen3-32B à 4 niveaux de précision (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) sur un seul GPU NVIDIA H100 de 80 Go. Chaque configuration a été évaluée sur 2 benchmarks (environ 12 200 questions) couvrant la génération de connaissances et de code, ainsi que sur plus de 2 000 inférences pour mesurer le débit.
Benchmark des créateurs de vidéos IA pour le commerce électronique : Veo 3 contre Sora 2
La visualisation des produits joue un rôle crucial dans le succès du e-commerce, pourtant la création de vidéos de produits de haute qualité demeure un défi de taille. Les récentes avancées en matière de génération vidéo par IA offrent des solutions prometteuses. Nous avons comparé les 6 meilleurs outils de création vidéo par IA à l'aide de 12 entrées (images et textes) afin d'évaluer leurs capacités à générer des vidéos de démonstration de produits : résultats du test comparatif des outils de création vidéo par IA (Figure ).
Logiciels de synthèse vocale : Hume et ElevenLabs
Avec l'évolution des capacités de l'IA, les logiciels de synthèse vocale (TTS) deviennent de plus en plus performants pour produire une parole naturelle et proche de celle de l'humain. Nous avons évalué et comparé les performances de cinq outils de synthèse vocale et d'analyse des sentiments (Resemble, ElevenLabs, Hume, Azure et Cartesia) sur sept catégories d'émotions principales afin de déterminer lequel reconnaissait le plus précisément, le plus systématiquement et le plus exhaustivement les nuances émotionnelles.
IA sans code : avantages, secteurs d'activité et principales différences
Les outils d'IA sans code permettent aux utilisateurs de créer, d'entraîner ou de déployer des applications d'IA sans écrire une seule ligne de code. Ces plateformes s'appuient généralement sur des interfaces glisser-déposer, des invites en langage naturel, des assistants de configuration guidée ou des outils de création de flux de travail visuels. Cette approche facilite l'accès à l'IA et la rend accessible aux utilisateurs sans connaissances en programmation.
Modèles quantitatifs de grande taille : applications et défis
Les systèmes modernes deviennent trop complexes pour l'analyse statistique traditionnelle, car les institutions gèrent désormais des ensembles de données massifs, notamment des données patients, météorologiques et financières. Les modèles quantitatifs à grande échelle (LQM) permettent de traiter ces ensembles de données, d'intégrer des données structurées et non structurées et d'appliquer une modélisation prédictive afin de révéler des tendances et de fournir des informations exploitables que les méthodes traditionnelles ne peuvent pas offrir.
10 bonnes pratiques et exemples de collecte de données e-commerce
Avec l'essor du commerce en ligne et l'évolution des attentes des clients, les entreprises de e-commerce subissent une pression croissante pour rester compétitives. Les données réelles sont essentielles pour prendre des décisions plus rapides et plus éclairées. Négliger la collecte et l'utilisation adéquates des données peut entraîner des pertes de ventes, des inefficacités opérationnelles et une faible fidélisation de la clientèle.
Intelligence artificielle générative pour le marketing par e-mail : applications et exemples
L'IA générative a évolué au-delà de la simple création de contenu email pour permettre la personnalisation en temps réel, les interactions multimodales et l'orchestration cross-canal en fonction du comportement client. Le passage des campagnes segmentées à la personnalisation individuelle représente le changement le plus important du marketing par email depuis l'automatisation.
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