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8 compétences essentielles que doivent posséder les ingénieurs en herbe

Parler à l’IA est plus difficile que ne le pensent les débutants. La rédaction de messages-guides pour des tâches complexes en plusieurs étapes nécessite de bonnes compétences en communication et une solide compréhension des modèles de langage. L’IA s’appuie uniquement sur les données fournies. Elle ne produira pas de résultats optimaux si vous lui donnez des instructions vagues et ambiguës.

Apprenez à rédiger des messages clairs et précis. Voici huit compétences matérielles et immatérielles sur lesquelles les ingénieurs en charge des messages publicitaires doivent se concentrer lorsqu’ils se perfectionnent.

1. Pensée critique

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Les systèmes d’IA peuvent analyser rapidement les données. Il ne leur faut que quelques minutes pour repérer des schémas, des thèmes et des incohérences cachés dans d’importants volumes de données. En revanche, l’analyse manuelle des mêmes chiffres peut prendre des jours.

Malgré leur rapidité, vous ne devriez pas vous fier entièrement aux outils d’IA pour les analyses et les évaluations. Leurs rapports sont limités à leurs ensembles de données. L’IA fournit des résultats basés sur ce à quoi elle a été entraînée – elle n’analyse pas et n’observe pas les problèmes comme le font les humains. Le fait de déposer des données brutes peut entraîner des erreurs.

Pour obtenir des résultats optimaux, donnez à vos outils des instructions précises et détaillées. Utilisez vos compétences critiques pour résoudre les problèmes potentiels dès le départ. Ne laissez aucune place à l’erreur : l’intelligence artificielle ne prend en compte que les données brutes.

2. La numératie

Les systèmes utilisant des modèles linguistiques avancés ont été formés sur de vastes ensembles de données, y compris des formules mathématiques. Ils résolvent des équations arithmétiques de base ou intermédiaires en quelques minutes.

L’exemple ci-dessous montre que ChatGPT répond correctement à une question d’algèbre de niveau intermédiaire.

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Les outils d’IA permettent également de résoudre des équations complexes, par exemple dans le domaine des statistiques, du calcul ou de la physique, mais ils ne sont pas toujours précis. L’IA n’exécute que les formules qu’elle comprend. Des erreurs peuvent survenir si la plateforme utilise la mauvaise équation ou interprète mal les modèles numériques.

Cet exemple montre que ChatGPT répond de manière incorrecte à un problème simple de statistiques. La réponse devrait être 50 pour cent.

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Pour compenser les imprécisions de l’IA, les ingénieurs qui interviennent rapidement doivent avoir d’excellentes compétences en calcul. Repérez vous-même les erreurs mathématiques. La plupart des outils d’IA améliorent leur précision si vous leur fournissez davantage de contexte dans les messages-guides. Vos instructions doivent indiquer les formules ou les modèles corrects.

3. Bonne…

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