Récemment, la "guerre des cent modèles" bat son plein et les grandes entreprises technologiques ont lancé leurs propres modèles généraux et modèles industriels qui combinent les caractéristiques de l'industrie. La prospérité de l'industrie technologique a même fait oublier temporairement la férocité de la vague de licenciements dans les grandes usines.
Le modèle industriel a reçu une attention sans précédent, ce qui signifie que l'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie To B sera encore approfondie.
En utilisant de grands modèles industriels, les entreprises peuvent créer plus facilement des modèles exclusifs qui répondent à leurs propres besoins commerciaux, améliorent l'efficacité et la qualité du travail et réduisent encore les coûts. Dans le même temps, l'utilisation de grands modèles industriels peut également aider les entreprises à mieux réaliser leur transformation numérique et à améliorer leur compétitivité et leur position sur le marché.
Dès que la nouvelle est sortie, ces fabricants de logiciels toB n'ont pas pu rester en place et ont dû se remettre en question, où sont les barrières aux logiciels B-end ?
**La grève des grands modèles d'IA, quel logiciel toB ouvre la voie à la vie ou à la mort ? **
1. Analyse des données
La BI (Business Intelligence) et autres logiciels d'analyse de données jouent un rôle important dans la gestion et la prise de décision des entreprises. Ce type de logiciel peut traiter, analyser et visualiser des quantités massives de données internes et externes pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées. Cependant, avec le développement continu de la technologie des grands modèles, certaines plates-formes d'IA peuvent commencer à fournir des services d'analyse et de prédiction de données plus intelligents, qui peuvent mieux répondre aux besoins des entreprises.Il ne fait aucun doute que ce type de logiciel d'analyse de données sera confronté à des risques. de substitution.
2. Classe de processus standard
Les puissantes capacités de traitement de données et d'apprentissage du grand modèle peuvent traiter automatiquement certaines tâches très répétitives avec des règles claires grâce à l'apprentissage et à l'analyse d'une grande quantité de données de bureau, afin d'éviter un traitement manuel simple, répétitif mais chronophage et laborieux. . Par conséquent, comme toutes les professions hautement standardisées, les logiciels de processus standard tels que l'OA (bureautique), le flux d'approbation des entreprises et l'automatisation du marketing risquent également d'être remplacés.
Par exemple, dans le système OA, l'IA peut automatiser certains processus bureautiques quotidiens, tels que la classification du courrier, le classement des fichiers, etc. Dans le processus d'approbation de l'entreprise, l'IA peut accélérer le processus d'approbation et améliorer l'efficacité du processus grâce à l'examen et à la classification automatiques du contenu de l'application. Dans l'automatisation du marketing, les grands modèles d'IA peuvent réaliser un marketing automatisé et des recommandations précises grâce à l'analyse et à la prédiction automatiques du comportement des utilisateurs, et améliorer les taux de conversion.
Troisièmement, l'automatisation de l'exécution
RPA (Robotic Process Automation) est une technologie d'automatisation des processus métier basée sur des robots logiciels et l'intelligence artificielle (IA) qui remplace le travail humain dans des tâches de haut niveau bien définies. Par exemple, dans le domaine financier, RPA peut effectuer automatiquement des tâches telles que le traitement comptable, la saisie de données et la vérification des factures ; dans le domaine du service client, RPA peut répondre automatiquement aux e-mails des clients et traiter les réclamations grâce à la technologie de traitement du langage naturel.
Cependant, les lacunes de la RPA sont également évidentes : par exemple, elle ne peut pas gérer des processus complexes et très variables, et les tâches qui nécessitent une prise de décision et un jugement humains ne sont pas adaptées à la RPA. De plus, la RPA nécessite une configuration et une programmation, elle peut donc nécessiter un seuil technique et un coût élevés.
Basé sur le traitement du langage naturel et la technologie d'apprentissage automatique, AutoGPT peut parfaitement éviter ces problèmes, comprendre, apprendre et imiter automatiquement le travail humain, de sorte qu'il peut remplacer les fonctions de certains produits RPA.
Par conséquent, à l'avenir, la RPA doit constamment combiner les capacités de l'IA pour itérer les produits, sinon ces robots d'exécution automatique moins intelligents " tomberont facilement en disgrâce ".
4. Logiciel de service de conseil léger
Ce type de logiciel peut aider les entreprises à comprendre la dynamique du secteur, les tendances du marché et les conditions de concurrence, et fournir une aide à la décision. Cependant, avec le développement de la technologie de l'IA, il est en fait préférable et plus pratique pour Big Model de fournir des services intelligents d'analyse et de conseil de l'industrie.
Par conséquent, à l'avenir, non seulement les logiciels, mais l'ensemble de l'industrie du conseil léger seront le domaine le plus durement touché qui sera affecté par les grands modèles d'IA.
5. Logiciels éducatifs traditionnels
Par rapport aux logiciels d'enseignement en ligne traditionnels, tels que la formation en anglais, l'enseignement de la programmation, etc., l'IA présente des avantages plus évidents, tels que :
Enseignement automatisé : les grands modèles d'IA peuvent générer automatiquement des plans d'enseignement pour fournir un contenu d'enseignement plus personnalisé et plus précis, réduisant ainsi la dépendance à l'enseignement manuel.
Rétroaction intelligente : le grand modèle d'IA peut surveiller l'état d'apprentissage et les progrès des élèves en temps réel, et donner des commentaires et des suggestions en temps opportun pour aider les élèves à mieux maîtriser leurs connaissances et leurs compétences.
Parcours d'apprentissage personnalisé : Le grand modèle d'IA peut personnaliser le parcours d'apprentissage en fonction des besoins individuels et des progrès d'apprentissage des étudiants, offrant des méthodes d'apprentissage plus flexibles et diversifiées.
Évaluation intelligente : le grand modèle d'IA peut évaluer automatiquement les résultats d'apprentissage des élèves et fournir des résultats d'évaluation plus objectifs et plus précis, afin d'aider les élèves à mieux comprendre leurs propres progrès et niveau d'apprentissage.
De ce point de vue, plusieurs maillons de l'éducation ont été abordés de manière claire et nette Quel avenir pour l'éducation en ligne ?
**Quels logiciels toB ne sont pas facilement remplacés par l'IA ? **
1. Logiciel de gestion d'entreprise complexe
Les logiciels complexes de gestion d'entreprise tels que l'ERP (Enterprise Resource Planning), le WMS (Warehouse Management System) et le TMS (Transportation Management System) jouent un rôle important dans les entreprises. Ce type de logiciel peut aider les entreprises à réaliser l'allocation optimale des ressources, la gestion des achats, des ventes et des stocks, et le suivi du processus de transport. Cependant, les logiciels de gestion d'entreprise complexes doivent souvent traiter une grande quantité de données et de processus complexes, et doivent être personnalisés en fonction de la situation réelle de l'entreprise. La technologie de l'IA peut fournir des fonctions auxiliaires dans une certaine mesure, mais il est difficile de remplacer complètement de tels logiciels.
2. Logiciel avec peu de données
Certains logiciels industriels, tels que la fabrication de précision, la fabrication discrète et d'autres logiciels industriels, ainsi que les nouveaux logiciels de gestion de la recherche et du développement de médicaments, les logiciels de gestion de la production d'équipements et d'autres logiciels de gestion industrielle, doivent généralement traiter une grande quantité de données et d'algorithmes complexes. Les données et les algorithmes de ces logiciels sont souvent des ressources rares dont seules quelques entreprises peuvent disposer. De plus, l'expertise et l'expérience humaines jouent toujours un rôle important dans le traitement de données et de connaissances hautement spécialisées, il est donc difficile d'être complètement remplacé par de grands modèles d'IA.
3. Logiciel de gestion de l'industrie
Les logiciels de gestion de l'industrie tels que les logiciels de gestion de la recherche et du développement de nouveaux médicaments et les logiciels de gestion de la production d'équipements jouent un rôle important dans certaines industries spécifiques. Ce type de logiciel peut aider les entreprises à réaliser la standardisation, le flux et la standardisation de la R&D, de la production, de la qualité et de la gestion des matériaux. Parce que les modèles commerciaux et de gestion des différentes industries sont très différents, et ces logiciels doivent généralement gérer des règles et des connaissances complexes de l'industrie. Par conséquent, il est difficile pour la technologie de l'IA de développer un logiciel général de gestion de l'industrie pour chaque industrie.
Sur la base de ce qui précède, il n'est pas difficile de constater que, qu'il s'agisse de postes humains ou de logiciels, tous ceux qui ne sont pas faciles à remplacer par l'IA sont en fait ceux qui sont hautement professionnels, complexes, techniques et interactifs. Mais à l'avenir, si ces logiciels veulent survivre et mieux se développer, ils doivent coopérer et s'intégrer aux grands modèles d'IA pour fournir conjointement des services plus efficaces et plus précis.
**À l'ère de l'IA, comment le logiciel toB relève-t-il les défis ? **
** 1. Combiner un grand modèle d'IA pour remodeler le produit **
Depuis la fin de l'année dernière, les grands modèles linguistiques représentés par ChatGPT et Wenxin Yiyan ont mené un nouveau cycle de révolution dans le domaine mondial des technologies de l'information. La nouvelle vague déferle, l'IA reconstruit l'avenir et des milliers d'industries ouvriront de nouvelles opportunités.
Dans le cadre de cette nouvelle opportunité, Baidu a publié une déclaration plus d'une fois et utilisera de grands modèles d'IA pour reconstruire tous les produits.
Le remodelage des produits consiste à se combiner avec un grand modèle d'IA et, grâce à l'aide de la technologie de l'intelligence artificielle, à améliorer l'intelligence et la personnalisation des produits, voire à reconstruire leurs propres produits.
Par exemple, l'industrie du logiciel toB peut envisager d'utiliser des technologies telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour réaliser des fonctions telles que le service client intelligent et la recommandation intelligente, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et la valeur du produit.
** Deuxièmement, profitez de la période de fenêtre, repositionnez et changez de piste **
Profitant de la période de fenêtre, repositionnez vos produits et services et passez à une piste plus prometteuse. Dans cette ère en constante évolution, aucun produit ou même une industrie ne peut devenir un arbre à feuilles persistantes. Si vous restez immobile, vous ne ferez qu'accélérer son déclin. Par conséquent, au bon moment, changez votre stratégie de réflexion et entrez dans une nouvelle voie. Respirez une nouvelle vie en elle. Par exemple, l'industrie du logiciel toB peut également envisager d'entrer dans des domaines émergents tels que le cloud computing, le big data et l'intelligence artificielle en fonction de ses propres besoins et stratégies de développement pour obtenir davantage d'opportunités de développement.
3. Fournir des services pour le modèle AI, vendre de l'eau et des pelles
Il est indéniable que les grands modèles d'IA grignotent progressivement la part de marché des logiciels B. Cependant, cela ne signifie pas que le logiciel est impuissant et qu'il reste assis et meurt. En fait, ces logiciels présentent toujours des avantages sous de nombreux aspects, tels qu'une technologie mature, des performances stables, des fonctions riches, etc.
Bien sûr, si votre produit a effectivement été assiégé par l'IA et a été mis au sol, et qu'il n'y a pas de sortie de transformation dans un court laps de temps, alors peut-être devriez-vous arrêter le plus tôt possible et transformer votre entreprise en d'autres directions.
Par exemple, envisagez de fournir l'étiquetage des données, la formation, l'optimisation et d'autres services pour les grands modèles d'IA, ainsi que les dispositifs matériels et les outils logiciels associés.
Vraiment, il n'y a pas de honte à cela.
Le travail de vente d'eau, de marmites et de pelles peut ne pas sembler si haut de gamme, mais c'est en effet une forte demande. Tant que vous pourrez survivre grâce à ceux-ci, vous pourrez gagner de l'argent juste au coin de la rue.
Après avoir eu de l'argent, envisagez lentement la transformation et la mise à niveau du modèle d'entreprise, de manière à occuper une place dans le développement de la technologie de l'IA.
Essentiellement, un grand modèle est un outil comme n'importe quelle plate-forme ou logiciel. Toutes les entreprises doivent porter une attention particulière au développement de grands modèles d'IA, explorer activement ses domaines d'application et rechercher des moyens de coopérer avec de grands modèles d'IA. Tant que vous pouvez en faire bon usage, vous n'en serez pas détruit ou blessé, mais vous en bénéficierez à la place.
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AI grand modèle, tue-t-il au logiciel B?
Source originale : direction technique
Récemment, la "guerre des cent modèles" bat son plein et les grandes entreprises technologiques ont lancé leurs propres modèles généraux et modèles industriels qui combinent les caractéristiques de l'industrie. La prospérité de l'industrie technologique a même fait oublier temporairement la férocité de la vague de licenciements dans les grandes usines.
Le modèle industriel a reçu une attention sans précédent, ce qui signifie que l'application de l'intelligence artificielle dans l'industrie To B sera encore approfondie.
En utilisant de grands modèles industriels, les entreprises peuvent créer plus facilement des modèles exclusifs qui répondent à leurs propres besoins commerciaux, améliorent l'efficacité et la qualité du travail et réduisent encore les coûts. Dans le même temps, l'utilisation de grands modèles industriels peut également aider les entreprises à mieux réaliser leur transformation numérique et à améliorer leur compétitivité et leur position sur le marché.
Dès que la nouvelle est sortie, ces fabricants de logiciels toB n'ont pas pu rester en place et ont dû se remettre en question, où sont les barrières aux logiciels B-end ?
**La grève des grands modèles d'IA, quel logiciel toB ouvre la voie à la vie ou à la mort ? **
1. Analyse des données
La BI (Business Intelligence) et autres logiciels d'analyse de données jouent un rôle important dans la gestion et la prise de décision des entreprises. Ce type de logiciel peut traiter, analyser et visualiser des quantités massives de données internes et externes pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées. Cependant, avec le développement continu de la technologie des grands modèles, certaines plates-formes d'IA peuvent commencer à fournir des services d'analyse et de prédiction de données plus intelligents, qui peuvent mieux répondre aux besoins des entreprises.Il ne fait aucun doute que ce type de logiciel d'analyse de données sera confronté à des risques. de substitution.
2. Classe de processus standard
Les puissantes capacités de traitement de données et d'apprentissage du grand modèle peuvent traiter automatiquement certaines tâches très répétitives avec des règles claires grâce à l'apprentissage et à l'analyse d'une grande quantité de données de bureau, afin d'éviter un traitement manuel simple, répétitif mais chronophage et laborieux. . Par conséquent, comme toutes les professions hautement standardisées, les logiciels de processus standard tels que l'OA (bureautique), le flux d'approbation des entreprises et l'automatisation du marketing risquent également d'être remplacés.
Par exemple, dans le système OA, l'IA peut automatiser certains processus bureautiques quotidiens, tels que la classification du courrier, le classement des fichiers, etc. Dans le processus d'approbation de l'entreprise, l'IA peut accélérer le processus d'approbation et améliorer l'efficacité du processus grâce à l'examen et à la classification automatiques du contenu de l'application. Dans l'automatisation du marketing, les grands modèles d'IA peuvent réaliser un marketing automatisé et des recommandations précises grâce à l'analyse et à la prédiction automatiques du comportement des utilisateurs, et améliorer les taux de conversion.
Troisièmement, l'automatisation de l'exécution
RPA (Robotic Process Automation) est une technologie d'automatisation des processus métier basée sur des robots logiciels et l'intelligence artificielle (IA) qui remplace le travail humain dans des tâches de haut niveau bien définies. Par exemple, dans le domaine financier, RPA peut effectuer automatiquement des tâches telles que le traitement comptable, la saisie de données et la vérification des factures ; dans le domaine du service client, RPA peut répondre automatiquement aux e-mails des clients et traiter les réclamations grâce à la technologie de traitement du langage naturel.
Cependant, les lacunes de la RPA sont également évidentes : par exemple, elle ne peut pas gérer des processus complexes et très variables, et les tâches qui nécessitent une prise de décision et un jugement humains ne sont pas adaptées à la RPA. De plus, la RPA nécessite une configuration et une programmation, elle peut donc nécessiter un seuil technique et un coût élevés.
Basé sur le traitement du langage naturel et la technologie d'apprentissage automatique, AutoGPT peut parfaitement éviter ces problèmes, comprendre, apprendre et imiter automatiquement le travail humain, de sorte qu'il peut remplacer les fonctions de certains produits RPA.
Par conséquent, à l'avenir, la RPA doit constamment combiner les capacités de l'IA pour itérer les produits, sinon ces robots d'exécution automatique moins intelligents " tomberont facilement en disgrâce ".
4. Logiciel de service de conseil léger
Ce type de logiciel peut aider les entreprises à comprendre la dynamique du secteur, les tendances du marché et les conditions de concurrence, et fournir une aide à la décision. Cependant, avec le développement de la technologie de l'IA, il est en fait préférable et plus pratique pour Big Model de fournir des services intelligents d'analyse et de conseil de l'industrie.
Par conséquent, à l'avenir, non seulement les logiciels, mais l'ensemble de l'industrie du conseil léger seront le domaine le plus durement touché qui sera affecté par les grands modèles d'IA.
5. Logiciels éducatifs traditionnels
Par rapport aux logiciels d'enseignement en ligne traditionnels, tels que la formation en anglais, l'enseignement de la programmation, etc., l'IA présente des avantages plus évidents, tels que :
Enseignement automatisé : les grands modèles d'IA peuvent générer automatiquement des plans d'enseignement pour fournir un contenu d'enseignement plus personnalisé et plus précis, réduisant ainsi la dépendance à l'enseignement manuel.
Rétroaction intelligente : le grand modèle d'IA peut surveiller l'état d'apprentissage et les progrès des élèves en temps réel, et donner des commentaires et des suggestions en temps opportun pour aider les élèves à mieux maîtriser leurs connaissances et leurs compétences.
Parcours d'apprentissage personnalisé : Le grand modèle d'IA peut personnaliser le parcours d'apprentissage en fonction des besoins individuels et des progrès d'apprentissage des étudiants, offrant des méthodes d'apprentissage plus flexibles et diversifiées.
Évaluation intelligente : le grand modèle d'IA peut évaluer automatiquement les résultats d'apprentissage des élèves et fournir des résultats d'évaluation plus objectifs et plus précis, afin d'aider les élèves à mieux comprendre leurs propres progrès et niveau d'apprentissage.
De ce point de vue, plusieurs maillons de l'éducation ont été abordés de manière claire et nette Quel avenir pour l'éducation en ligne ?
**Quels logiciels toB ne sont pas facilement remplacés par l'IA ? **
1. Logiciel de gestion d'entreprise complexe
Les logiciels complexes de gestion d'entreprise tels que l'ERP (Enterprise Resource Planning), le WMS (Warehouse Management System) et le TMS (Transportation Management System) jouent un rôle important dans les entreprises. Ce type de logiciel peut aider les entreprises à réaliser l'allocation optimale des ressources, la gestion des achats, des ventes et des stocks, et le suivi du processus de transport. Cependant, les logiciels de gestion d'entreprise complexes doivent souvent traiter une grande quantité de données et de processus complexes, et doivent être personnalisés en fonction de la situation réelle de l'entreprise. La technologie de l'IA peut fournir des fonctions auxiliaires dans une certaine mesure, mais il est difficile de remplacer complètement de tels logiciels.
2. Logiciel avec peu de données
Certains logiciels industriels, tels que la fabrication de précision, la fabrication discrète et d'autres logiciels industriels, ainsi que les nouveaux logiciels de gestion de la recherche et du développement de médicaments, les logiciels de gestion de la production d'équipements et d'autres logiciels de gestion industrielle, doivent généralement traiter une grande quantité de données et d'algorithmes complexes. Les données et les algorithmes de ces logiciels sont souvent des ressources rares dont seules quelques entreprises peuvent disposer. De plus, l'expertise et l'expérience humaines jouent toujours un rôle important dans le traitement de données et de connaissances hautement spécialisées, il est donc difficile d'être complètement remplacé par de grands modèles d'IA.
3. Logiciel de gestion de l'industrie
Les logiciels de gestion de l'industrie tels que les logiciels de gestion de la recherche et du développement de nouveaux médicaments et les logiciels de gestion de la production d'équipements jouent un rôle important dans certaines industries spécifiques. Ce type de logiciel peut aider les entreprises à réaliser la standardisation, le flux et la standardisation de la R&D, de la production, de la qualité et de la gestion des matériaux. Parce que les modèles commerciaux et de gestion des différentes industries sont très différents, et ces logiciels doivent généralement gérer des règles et des connaissances complexes de l'industrie. Par conséquent, il est difficile pour la technologie de l'IA de développer un logiciel général de gestion de l'industrie pour chaque industrie.
Sur la base de ce qui précède, il n'est pas difficile de constater que, qu'il s'agisse de postes humains ou de logiciels, tous ceux qui ne sont pas faciles à remplacer par l'IA sont en fait ceux qui sont hautement professionnels, complexes, techniques et interactifs. Mais à l'avenir, si ces logiciels veulent survivre et mieux se développer, ils doivent coopérer et s'intégrer aux grands modèles d'IA pour fournir conjointement des services plus efficaces et plus précis.
**À l'ère de l'IA, comment le logiciel toB relève-t-il les défis ? **
** 1. Combiner un grand modèle d'IA pour remodeler le produit **
Depuis la fin de l'année dernière, les grands modèles linguistiques représentés par ChatGPT et Wenxin Yiyan ont mené un nouveau cycle de révolution dans le domaine mondial des technologies de l'information. La nouvelle vague déferle, l'IA reconstruit l'avenir et des milliers d'industries ouvriront de nouvelles opportunités.
Dans le cadre de cette nouvelle opportunité, Baidu a publié une déclaration plus d'une fois et utilisera de grands modèles d'IA pour reconstruire tous les produits.
Le remodelage des produits consiste à se combiner avec un grand modèle d'IA et, grâce à l'aide de la technologie de l'intelligence artificielle, à améliorer l'intelligence et la personnalisation des produits, voire à reconstruire leurs propres produits.
Par exemple, l'industrie du logiciel toB peut envisager d'utiliser des technologies telles que le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique pour réaliser des fonctions telles que le service client intelligent et la recommandation intelligente, améliorant ainsi l'expérience utilisateur et la valeur du produit.
** Deuxièmement, profitez de la période de fenêtre, repositionnez et changez de piste **
Profitant de la période de fenêtre, repositionnez vos produits et services et passez à une piste plus prometteuse. Dans cette ère en constante évolution, aucun produit ou même une industrie ne peut devenir un arbre à feuilles persistantes. Si vous restez immobile, vous ne ferez qu'accélérer son déclin. Par conséquent, au bon moment, changez votre stratégie de réflexion et entrez dans une nouvelle voie. Respirez une nouvelle vie en elle. Par exemple, l'industrie du logiciel toB peut également envisager d'entrer dans des domaines émergents tels que le cloud computing, le big data et l'intelligence artificielle en fonction de ses propres besoins et stratégies de développement pour obtenir davantage d'opportunités de développement.
3. Fournir des services pour le modèle AI, vendre de l'eau et des pelles
Il est indéniable que les grands modèles d'IA grignotent progressivement la part de marché des logiciels B. Cependant, cela ne signifie pas que le logiciel est impuissant et qu'il reste assis et meurt. En fait, ces logiciels présentent toujours des avantages sous de nombreux aspects, tels qu'une technologie mature, des performances stables, des fonctions riches, etc.
Bien sûr, si votre produit a effectivement été assiégé par l'IA et a été mis au sol, et qu'il n'y a pas de sortie de transformation dans un court laps de temps, alors peut-être devriez-vous arrêter le plus tôt possible et transformer votre entreprise en d'autres directions.
Par exemple, envisagez de fournir l'étiquetage des données, la formation, l'optimisation et d'autres services pour les grands modèles d'IA, ainsi que les dispositifs matériels et les outils logiciels associés.
Vraiment, il n'y a pas de honte à cela.
Le travail de vente d'eau, de marmites et de pelles peut ne pas sembler si haut de gamme, mais c'est en effet une forte demande. Tant que vous pourrez survivre grâce à ceux-ci, vous pourrez gagner de l'argent juste au coin de la rue.
Après avoir eu de l'argent, envisagez lentement la transformation et la mise à niveau du modèle d'entreprise, de manière à occuper une place dans le développement de la technologie de l'IA.
Essentiellement, un grand modèle est un outil comme n'importe quelle plate-forme ou logiciel. Toutes les entreprises doivent porter une attention particulière au développement de grands modèles d'IA, explorer activement ses domaines d'application et rechercher des moyens de coopérer avec de grands modèles d'IA. Tant que vous pouvez en faire bon usage, vous n'en serez pas détruit ou blessé, mais vous en bénéficierez à la place.