Création d'un flux de travail d'automatisation par IA, d'un agent vocal par IA, d'une base de données vectorielle et d'un protocole de contexte de modèle

1. Introduction: Bonjour, les gars, êtes-vous intéressé par création d'automatisations basées sur l'IA, base de données vectorielle d'agents AI Voice et d'un MCP ? Si la réponse est oui, ce cours est peut-être pour vous. Dans le premier projet, nous allons créer des automatisations de répondeurs de courrier électronique basés sur l'IA à l'aide Dans le deuxième projet, nous allons créer des automatisations d'analyseurs de commentaires clients basés sur l'IA à l'aide de Zapier Dans le troisième projet, nous allons créer des automatisations de catégorisation des dépenses basées sur l'IA à l'aide Dans le quatrième projet, nous allons créer des automatisations de suivi d' inventaire basées sur l' IA à l'aide de Make Dans le cinquième projet, nous allons créer des automatisations de prise de rendez-vous basées sur l'IA à l'aide de NN Dans le sixième projet, nous allons créer des automatisations de marketing de contenu basées sur l' IA à l'aide de NightN Dans le cadre des sept projets, nous allons créer un agent de recherche de produits d' IA à l'aide de l'application Relay. Ensuite, nous allons créer un agent d' analyse des contrats AI à l'aide de Gumloop Ensuite, nous allons créer agent vocal de réceptionniste AI à l'aide de 11 laboratoires Ensuite, nous allons créer un agent vocal de support client basé sur l' IA à l'aide de FAPI et nous allons également créer un agent vocal de vente basé sur l' IA à l'aide de Voiceflow Ensuite, nous allons créer un agent de génération de prospects basé sur l' IA à l'aide de Zapier Nous allons également faire un peu de programmation. Nous allons créer un agent d'analyse de données AI en utilisant Python et Llama Vous pourrez télécharger un fichier CSV et l'agent AI analysera les données et vous fournira des informations précieuses. Dans le prochain projet, nous allons créer système multi-agents d' IA pour la gestion de projet. Nous allons avoir trois agents d'IA, et ces trois agents d'IA interagiront les uns avec les autres. Ensuite, nous allons créer un générateur de recettes de pieds AI. Et nous allons également connecter le modèle d'IA à la base de données vectorielle Pinecone Le modèle d'IA va donc générer une recette alimentaire basée sur les ingrédients alimentaires disponibles. Et à la fin du cours, nous allons créer un serveur MCP à l'aide de Zapier Nous allons également connecter le serveur MCP à Google Sheets et à Mistral AI 2. Outils et ressources d'IA: Les gars de Holi, bon retour sur le cours. Dans cette vidéo, nous allons en savoir plus sur tous les outils que nous allons utiliser dans ce cours. Le premier est Zapier. Cliquez sur ce lien, et vous serez redirigé vers cette page. Zapier est l'une des plateformes les plus connues pour la création d'automatisations basées sur l'IA Vous pouvez utiliser Zapier pour créer des agents IA, des chatbots basés sur l'IA. Vous pouvez gérer vos données ici. Vous pouvez créer une interface pour vos clients et bien d'autres encore. Cliquons sur les produits, puis sur AI Automations, et faisons défiler un peu la page vers le bas Vous pouvez créer des automatisations basées sur l'IA pour de nombreux cas d'utilisation différents, tels que le marketing, les ventes, les produits, l'informatique, etc., et c'est relativement simple Il suffit de glisser-déposer. Vous n'avez pas besoin de savoir comment coder pour créer des automatisations basées sur l'IA, et ne vous inquiétez pas Je vais vous guider étape par étape. Et cliquons sur Intégrations d' applications. Plus de 8 000 applications peuvent être connectées. Faisons-les défiler. Regarde ça. Vous pouvez connecter Zapier à votre Google Sheet, Gmail, slash, Google Calendar, Google Drive Notion, Hubspot, Google Form, Facebook link ads, MailChim Et ne vous inquiétez pas, l'utilisation de Zapier est totalement gratuite. Cliquons sur Tarification. Comme vous pouvez le constater, Zapier propose une plante gratuite. Regarde ça. Bien, revenons maintenant à la diapositive et passons au deuxième outil Make. Cliquez sur ce lien et vous serez redirigé vers cette page. Make est très similaire à Zapier. Vous pouvez utiliser Make pour créer des automatisations basées sur l'IA. Vous pouvez utiliser Make pour créer des agents IA, et faisons défiler un peu la page vers le bas. Vous pouvez créer des automatisations basées sur l'IA pour les opérations informatiques, le marketing, les ventes, les finances, l'expérience client, humaines ou les ressources humaines Et faisons défiler la page vers le bas. Plus de 3 000 applications peuvent être connectées à Make. Cliquez sur Bros Apps et faisons défiler la page vers le bas. Vous pouvez connecter Make à votre Google Sheet, Open AI, Gmail, Google Drive, Telegram, Airtable Pinterest, Notion, Google Docs, Slack et bien d'autres encore Et il est relativement facile à utiliser, les gars, principalement par glisser-déposer, vous n'avez donc pas besoin de savoir comment coder. Et cliquons sur les prix. Comme vous pouvez le constater, l'utilisation de Make est totalement gratuite. Il propose un plan gratuit. De toute évidence, il existe certaines limites en ce qui concerne le plan gratuit. Par exemple, vous ne disposez que de 1 000 crédits par mois. Assurez-vous donc que vous êtes pleinement conscient de ces limites. Bien, revenons maintenant à la diapositive et passons au troisième outil n8n Cliquez sur ce lien et vous serez redirigé vers cette page. Night N est un peu différent de ce qu'ils apparaissent et créent car il est auto-hébergé et vous donne plus de contrôle et de flexibilité sur votre flux de travail d'automatisation par IA. Et vous n'avez pas besoin de savoir comment coder car Night N se fait principalement par glisser-déposer. Cliquons sur les produits, puis sur les modèles. NightN propose de nombreux modèles que vous pouvez utiliser et personnaliser. Regarde ça. Vous n'avez donc pas besoin de repartir de zéro. Vous pouvez utiliser l'un de ces modèles. Cliquons sur les produits, puis sur Intégrations. Plus de 1 200 intégrations sont disponibles. Regarde ça. Google Sheet, Gmail, Open AI, Slide, Telegram, Google Gemini, Anthropic et bien d'autres encore OK, cliquons sur les prix. Malheureusement, Naten n'a pas plan gratuit, mais ne vous inquiétez pas, il propose un essai gratuit de deux semaines Bien, revenons maintenant à la diapositive et passons à l'outil suivant, Flowis AI Cliquez sur ce lien, et vous serez redirigé vers les piques Nous allons utiliser Flowis AI pour créer un agent de génération de prospects basé sur l'IA FloIS est une plateforme de développement de systèmes d' agents open source plateforme de développement de systèmes d' agents C'est relativement similaire au bout à bout. Donc ça va ressembler à ça. Et il y a tellement de choses que vous pouvez créer avec Flowis Vous pouvez créer un système multi-agents. Vous pouvez créer un assistant de chat. C'est donc comme un chatbot comme celui-ci. Et si votre flux de travail d'automatisation de l'IA nécessite un examen humain, vous pouvez ajouter un humain dans la boucle, les gars. Regarde ça. Et ne vous inquiétez pas, son utilisation est totalement gratuite. Cliquons sur les prix. Comme vous pouvez le constater, FlowIS propose un plan gratuit. De toute évidence, le plan gratuit présente certaines limites . Par exemple, vous ne pouvez avoir que deux flux et le stockage des données est limité à cinq Mo. Assurez-vous donc que vous êtes pleinement conscient de ces limites. Bien, revenons à la diapositive, et passons à la suivante. pin. Cliquez sur ce lien et vous serez redirigé vers les piques Pinecone est donc une base de données vectorielle. Dans le cadre de l'un de nos projets, nous allons stocker les données des stocks alimentaires dans Pinecone, et en outre, nous allons connecter Pinecone au modèle Lord's Language OK, maintenant cliquons sur les documentations, puis sur QuickStart Nous allons utiliser Python, alors cliquons sur Python. Mais PyCon supporte également d'autres langages de programmation tels que JavaScript, Java, Go et CR Voici la documentation du code. Vous devrez copier-coller ce code et vous devrez également obtenir votre clé d'API. Mais ne vous inquiétez pas, les gars. Je vais vous guider étape par étape. Et ne vous inquiétez pas, l'utilisation de Pinecone est totalement gratuite. Cliquons sur les prix. Comme vous pouvez le constater, Pinecone propose une plante gratuite. Regarde ça. Bien, maintenant, revenons à la diapositive, et passons à l'outil suivant, 11 Labs. Cliquez sur ce lien, et vous serez redirigé vers les piques Nous allons utiliser 11 laboratoires pour créer un agent vocal basé sur l'IA. Nous allons donc créer un réceptionniste doté d'une intelligence artificielle capable de parler avec vos clients et d'avoir des conversations normales, comme des humains Il y a tellement de choses que vous pouvez faire avec 11 Labs. Par exemple, vous pouvez convertir du texte en points. Vous pouvez créer un agent d'intelligence artificielle, et c'est ce que nous allons faire dans ce cours. Vous pouvez générer une chanson. Regarde ça. Très cool Vous pouvez convertir les points en texte Vous pouvez faire du doublage, cloner votre voix, et bien d'autres choses encore Ne vous inquiétez pas, 11 Labs est totalement gratuit. Cliquons sur les prix, comme vous pouvez le voir, 11 Labs propose une plante gratuite. Regarde ça. OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. 3. Créer l'automatisation des réponses aux e-mails par IA avec Zapier: Holly les gars, bon retour sur le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer des automatisations de répondeurs de courrier électronique basés sur l'IA à l'aide Il s'agit d'une automatisation simple qui lit votre e-mail, rédige un brouillon de réponse en fonction des conversations passées, et elle nécessite toujours votre approbation avant d'envoyer l'e-mail. OK, commençons d'abord. Je vais me connecter à l'aide de mon compte GML, alors cliquez sur Continuer avec Google Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau de bord. OK, maintenant, cliquons sur Créer puis sur le flux de travail automatisé de Zaps, et vous serez redirigé vers cette page Dans ce cas, deux options s' offrent à vous. La première option consiste à utiliser l'IA pour générer automatiquement le flux de travail d'Automation. Il vous suffit de rédiger le bal de fin d'année, expliquer le type d' automatisations que vous souhaitez, et en moins d'une minute, IA vous générera le flux de travail des automatisations Et la deuxième option consiste à créer le flux de travail manuellement. Et c'est ce que nous allons faire. OK, commençons. Tout d'abord, je vais cliquer sur ce déclencheur. Et je vais sélectionner l'e-mail. Alors, cliquons sur Applications , puis sur Gmail. Dans ce cas, nous voulons que Zapier puisse accéder à notre boîte e-mail Cliquez sur Choisir un événement, puis sélectionnons un nouvel e-mail. Il sera donc déclenché lorsqu'un nouvel e-mail apparaîtra dans la boîte aux lettres spécifiée. OK, maintenant nous allons connecter Zapier à notre compte Gmail Cliquez donc sur Se connecter et je vais sélectionner ce compte de messagerie. Et cliquez sur Continuer. OK, maintenant nous allons donner à Zapier l'accès à la boîte mail Assurez-vous donc de cocher ces cases, puis cliquez sur Continuer. OK, nous avons connecté Zapier avec succès au compte Gmail Zapier pourra désormais accéder à la boîte de réception et lire nos e-mails Et cliquez sur Continuer. Cliquons dessus, faisons défiler l'écran un peu vers le bas, puis cliquons sur Boîte de réception. Et cliquez sur Continuer. Et nous allons tester le déclencheur plus tard. Alors fermons ça pour le moment. Et nous allons ajouter les actions de l'IA. Alors, cliquons dessus. Cliquez sur Actions, puis sur AI. Et cliquons avec le bouton droit de la souris, car nous voulons que l'IA soit capable de rédiger le brouillon de l' e-mail, n'est-ce pas ? Pour le modèle, je vais utiliser le PIB à quatre points oh. C'est le meilleur modèle. Mais il existe de nombreuses autres options. Tu peux utiliser Anthropy. Vous pouvez utiliser Google Gemini, et il existe d'autres options ici. Vous pouvez utiliser n'importe quel modèle d'IA, c'est à vous de décider. Ensuite, nous allons écrire le bal de fin d'année. OK, je vais supprimer ce bal de fin d'année, et en fait, le bal de fin d'année va être assez long, donc je vais copier-coller le bal de fin d'année, afin que vous puissiez suspendre la vidéo et réécrire le bal Vous êtes un expert en réponse aux e-mails Sur la base de l'e-mail reçu ci-dessous, générez une réponse professionnelle et personnalisée qui répond à la principale préoccupation ou aux équations de l'expéditeur, maintenez un ton amical et professionnel correspondant au style des conversations précédentes Soyez chaleureux et serviable, concis mais complet, incluez un appel clair à l'action si nécessaire. Eh bien, je vais supprimer la date parce que je ne pense pas que ce soit nécessaire. OK, c'est donc mon bal de fin d'année. Vous pouvez donc publier la vidéo et taper ce bal de fin d'année. Et si vous souhaitez utiliser l'IA pour améliorer votre bal de fin d'année, vous pouvez cliquer ici. Ensuite, nous allons générer les champs de sortie du prom. Nous allons donc cliquer sur ce bouton pour générer à partir de Prom. Cela prendra quelques secondes. OK, voici les champs de sortie, corps de la réponse, et faisons défiler un peu vers le haut Nous allons maintenant ajouter le champ de saisie. Cliquez sur ce bouton pour sélectionner les champs de saisie, et nous allons cliquer sur Terminer cette étape. Et cliquons sur Test Trigger. Cliquons sur ce bouton. OK, maintenant c'est un test. OK, allons-y. Et cliquez sur Continuer avec l'enregistrement sélectionné. OK, ensuite, nous allons cliquer sur Remplir. Pour le nom complet, je vais le nommer. Courrier électronique de. Et ajoutons la valeur du champ. Je vais choisir parmi les e-mails. Et cliquez sur Enregistrer. Et ajoutons un autre champ. Je vais lui donner le nom d'objet de l'e-mail. Et ajoutons la valeur du champ. Je vais sélectionner le sujet. Et cliquons sur Enregistrer et ajoutons un autre fichier. Je vais l'appeler le corps de l'e-mail. Ajoutons la valeur du champ, je vais sélectionner Body plant, puis cliquer sur Enregistrer. OK, maintenant il évalue la force du bal de fin d'année. Cela prendra quelques secondes. OK, la force du bal est bonne et vous pouvez cliquer sur ce bouton pour générer un aperçu. Cela prendra quelques secondes, peut-être cinq ou dix secondes, puis cliquez simplement sur Terminer. OK, ensuite, nous allons cliquer à nouveau sur Actions, puis sur Gmail, et nous allons sélectionner l'événement d'action. Je vais créer un brouillon de réponse. Et cliquons sur Continuer pour le fil de discussion. Nous allons sélectionner celui-ci. Et faisons défiler un peu le corps du message vers le bas, nous allons ajouter le corps de l'e-mail. Alors, cliquons dessus et nous allons laisser le reste vide. Et cliquez sur Continuer. Pour l'instant, nous allons sauter le test, alors cliquons sur Ignorer le test. Et cliquez sur Publier. Nous allons donc publier les automatisations. OK, maintenant cela fonctionne, et nous allons tester ces automatisations. OK. Je vais maintenant envoyer l'e-mail à helpful botten@gmail.com, et nous allons tester si l' Lorsque nous envoyons l'e-mail, l' IA devrait être capable de le rédiger depuis notre boîte de réception et rédiger automatiquement le brouillon. Cliquez sur Nouveau message, et je vais envoyer l'e-mail à helpful boot ten@gmail.com. C'est un autre e-mail. Écrivons l'objet de l'e-mail. Proposition de partenariat. Bonjour, Chris. Comment allez-vous ? Cela fait un moment que nous n'avons pas travaillé ensemble au sein d'une équipe de conseil en technologie. Je développe actuellement un logiciel d' optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Et je me demandais si vous aimeriez rejoindre mon équipe. Je crois que vous avez tant de choses à apporter. J'ai hâte d' avoir une réponse de votre part. OK, ça va être l'e-mail. Et nous allons envoyer cet e-mail, les gars. OK, non, c'est l'envoi de l'e-mail. Cela prendra quelques secondes. Peut-être cinq ou dix secondes. OK, le message a été envoyé. OK, maintenant vérifions la boîte de réception. Et comme vous pouvez le constater, nous avons reçu cette proposition de partenariat par e-mail. Et ce que nous allons faire ensuite, c'est revenir à Zapier et nous allons exécuter l'automatisation Alors, cliquons sur Exécuter. OK, maintenant l'automatisation est en cours d'exécution. OK, Zap fonctionne avec succès, et il se déclenche sur un nouvel e-mail Revenons à nouveau à la boîte de réception des e-mails . Nous allons actualiser la page, et nous pourrons voir le brouillon. OK, allons-y. Bonjour, Bd. J'espère que tu vas bien aussi. C'est un plaisir de vous entendre à nouveau, et je vous remercie d'avoir pensé à moi pour votre projet d' optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Cela semble être une initiative fantastique, et je suis vraiment intéressée à discuter de la manière dont je pourrais contribuer à votre conseil. Pouvons-nous fixer un moment pour discuter davantage ? J'aimerais en savoir plus sur votre vision et voir où je peux m'intégrer. Dans l'attente de votre réponse personnelle, cordialement, Chris. OK, très cool. Et si vous souhaitez envoyer l'e-mail, cliquez simplement sur SN. OK, Fran, cool. OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 4. Créer l'automatisation de l'analyse des commentaires des clients par IA avec Zapier: Holly les gars, bon retour sur le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer des automatismes d' analyse des commentaires clients basés sur l'IA à l'aide de Zapier Il s'agit d'une simple automatisation qui évaluera les commentaires des clients à partir de votre fichier Google Sheet, analysera automatiquement le sentiment et attribuera étiquette de sentiment positive, neutre ou négative OK, commençons. Tout d'abord, cliquez sur Create Zaps et vous serez redirigé vers cette page Et cliquons sur Déclencher. Et cliquons sur Apps. Et cliquons sur Google Sheets. OK, maintenant cliquons sur Choisir un événement. Et je vais sélectionner Nouvelle ligne de feuille de calcul. Et nous allons connecter Zapier à Google****. Cliquez sur Se connecter. Je vais sélectionner cet e-mail, cocher toutes ces cases, puis cliquer sur Continuer. Dans ce cas, je donne Zapier l'accès à ma feuille Google Sheet Cliquez sur Continuer. OK, nous avons connecté Zapier avec succès à Google**** Cliquez à nouveau sur Continuer. OK, maintenant, je vais ouvrir mes Google Sheets, et je vais créer une nouvelle feuille de calcul Alors, cliquons dessus, et je vais nommer ce fichier « données des commentaires des clients ». Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous. Nous allons donc stocker toutes les données des commentaires des clients dans ce ****. Bon, maintenant, revenons à Zapier, et nous allons rafraîchir la page Et nous allons cliquer sur la valeur du système d' exploitation et sur données des commentaires des clients, car nous voulons connecter Zapier à ce fichier Et pour la feuille de travail, je vais en sélectionner **** un Et cliquez sur Continuer. OK, maintenant, je vais cliquer sur Tester le déclencheur. OK, maintenant, c'est un test. Comme vous pouvez le constater, nous avons reçu une erreur  : nous ne pouvons pas extraire les lignes de la feuille de calcul La raison pour laquelle nous avons reçu cette erreur que la feuille de calcul est toujours vide. Donc, ce que je vais faire ensuite, c'est utiliser le chat PIB pour générer des commentaires aléatoires de la part des clients Et je vais le copier-coller et le mettre ici. Dans ce cas, nous avons donc trois colonnes, la date, le nom du client et les commentaires. Revenons à Zapier et nous allons cliquer à nouveau sur Tester le déclencheur. Et cette fois, cela devrait fonctionner car la feuille de calcul n' est plus vide. Je vais donc sélectionner celui-ci, puis cliquer sur Continuer avec l'enregistrement sélectionné. OK, ensuite, nous allons ajouter l'IA au flux de travail des automatisations Alors cliquons dessus, et je vais sélectionner Custom Pm. Pour le modèle d'IA, je vais utiliser GPT 4, mais il existe d'autres options comme nthropy N'hésitez pas à utiliser le modèle d'IA de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons ajouter le champ de saisie. Nous allons donc cliquer sur Ajouter un champ. Je vais donner un nom au feedback sur le terrain. Tu peux le nommer comme tu veux. Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons ajouter la valeur du champ. Alors, cliquons dessus. Et je vais sélectionner les commentaires. Et cliquez sur Enregistrer. Ensuite, je vais écrire l'invite. Analysez les commentaires et les sentiments des clients. Étiquette de sentiment attribuée, telle que positive, négative ou neutre. OK, maintenant je vais améliorer le bal de fin d'année, donc je vais cliquer sur Improve Pm. L'IA va donc modifier le bal de fin d'année et l'améliorer. Ensuite, je vais générer des champs de sortie à partir du prom. Nous allons donc cliquer sur le bouton «   Générer à partir de la sortie ». D'accord, cela prendra quelques secondes, peut-être cinq ou dix secondes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. D'accord, nous avons deux champs de sortie, les commentaires des clients et l'étiquette de sentiment. Ensuite, je vais cliquer sur Générer un aperçu. OK, attendez, les gars. Cela prendra peut-être dix ou 15 secondes. D'accord, voici les commentaires des clients, et voici l'étiquette d'opinion. Et cliquez sur Terminer. Ensuite, nous allons ajouter une étape supplémentaire. Alors, cliquons dessus, puis sur Applications, et je vais sélectionner à nouveau Google Sheets. Ensuite, nous allons cliquer sur Coos et événement, et taper la ligne de mise à jour de la feuille de calcul Et cliquez sur Continuer. OK, maintenant, nous allons sélectionner la feuille de calcul. Alors, cliquons dessus. Bien entendu, nous allons sélectionner les données des commentaires des clients. Ensuite, nous allons sélectionner la feuille de travail. Alors cliquons sur Juste une valeur, et je vais en sélectionner **** une. Eh bien, dans ce cas, nous n'avons qu'un seul ****, non ? Regarde ça. Bien, revenons à Zapier Ensuite, nous allons sélectionner la ligne. Cliquons donc sur ces trois points, puis sur Personnaliser. Et cliquons sur Nouvelle feuille de calcul dans Google, et je vais sélectionner l'ID de ligne deux Ensuite, pour la date, cliquons dessus et je vais sélectionner la date. Pour le nom du client, je vais sélectionner le nom du client. Pour les commentaires, je vais sélectionner les commentaires. Et en fait, nous devons ajouter une colonne de plus, les gars. Ajoutons donc une colonne d' étiquette de sentiment. Et nous allons rafraîchir la page Comme vous pouvez le voir, nous avons maintenant une autre colonne. Le nom de la colonne est Sentiment label. C'est la colonne que nous venons d'ajouter. Cliquons dessus et cliquons sur Analyser et renvoyer les données et nous allons sélectionner le label Sentiment. Dans ce cas, l'étiquette de sentiment sera ajoutée à cette colonne. Revenons à Zapier et vous pourrez modifier la couleur du texte Vous pouvez également le mettre en gras ou en italique, c'est à vous de décider. Vous pouvez le personnaliser comme vous le souhaitez. Ensuite, nous allons cliquer sur Continuer. Et cliquons sur Étape de test. OK, maintenant il teste les automatismes. Cela prendra quelques secondes. Et cliquez sur Publier. OK, nous publions maintenant les automatismes. Cela prendra environ 10 secondes. D'accord, nous avons publié les automatisations avec succès, et maintenant les automatisations sont Et allons sur Google****, comme vous pouvez le voir. Nous avons maintenant l' étiquette des sentiments, et elle est positive. Le filtre de prévision de la demande nous a permis réduire les stocks excédentaires de près de 18 %, très impressionnés De toute évidence, c'est un feedback positif, non ? OK, très cool. Nous allons maintenant tester à nouveau ces automatisations, nous allons donc ajouter une ligne supplémentaire Nous allons donc copier-coller la date. Copiez-collez le nom du client. Et copiez-collez les commentaires des clients. Eh bien, il devrait être ici. En fait, il ne sera pas mis à jour instantanément en 1 seconde. Cela prendra peut-être cinq ou dix secondes ou vous pouvez rafraîchir la page et vous verrez l' étiquette de sentiment ici, les gars. OK, vérifions-le à nouveau. Eh bien, cela n'a pris que 5 secondes ou même moins de 5 secondes. OK, l' étiquette de sentiment est négative. L'interface utilisateur est confuse au début et les didacticiels d'intégration sont trop courts. Il nous a fallu des semaines pour nous y habituer. Donc, évidemment, c'est un feedback négatif, non ? OK, très cool. Nous venons de créer des automatisations d'analyseurs de commentaires clients à l' aide de Zapier . OK, je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Garçon. 5. Automatisation des dépenses par l'IA avec Make: Bonjour, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer une intelligence artificielle simple qui catégorisera vos transactions ou dépenses à l'aide OK, commençons. Tout d'abord, ouvrons Google Sheet et créons quatre colonnes. Le premier est la date des transactions. Le second est le montant des transactions. Le troisième concerne les descriptions et le quatrième est la catégorie. Et nous allons connecter make.com à Google****, afin que le modèle d'IA puisse accéder à votre Google**** OK, connectons-nous. Je vais me connecter à l'aide de mon compte Gmail. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès. OK, voici mon tableau de bord, et commençons. Je vais cliquer sur Make AI tools, et vous avez deux options. Vous pouvez créer les automatisations de l'IA à partir de zéro, ou vous pouvez également utiliser l'un de ces modèles Il existe de nombreux modèles que vous pouvez utiliser et personnaliser. OK, je vais commencer à dorer les automatismes de l'IA à partir de zéro Cliquez sur ce bouton pour démarrer la construction, et vous serez redirigé vers cette page. Il s'agit de la page d'édition. OK, dans un premier temps, nous allons ajouter Google****. Alors, cliquons dessus et cliquons sur Google*****. Et je vais sélectionner What's Rose. Ensuite, nous allons créer une connexion. Nous allons donc connecter notre compte Googleshit à make.com . Alors, cliquons dessus. Et je vais cliquer sur Se connecter avec Google. Je vais sélectionner ce compte et cliquer sur Continuer. Cochons toutes ces cases. Dans ce cas, je donne make.com l'accès à ma feuille Google Sheet, puis cliquez sur Continuer OK, il est toujours en cours de chargement. Cela prendra quelques secondes. Ensuite, nous allons sélectionner la feuille de calcul. Alors, cliquons dessus. Cliquez ici pour choisir Fichier. Et évidemment, je vais sélectionner les données relatives aux dépenses. C'est le nom du fichier. Tapons donc les données relatives aux dépenses. Et pour le nom de la feuille, disons la feuille 1. Eh bien, dans ce cas, nous n' avons que la feuille 1, non ? Et faisons défiler la page vers le bas. Le tableau contient un en-tête, et assurez-vous que vous aimez « oui », car nous avons cet en-tête, la date, le montant, les descriptions et la catégorie, et faisons défiler la page un peu vers le haut. Pour la méthode de recherche, il existe trois options : rechercher par PAT, sélectionner à partir de A et saisir manuellement. Je vais sélectionner la première recherche par PAT. OK, cliquons sur Enregistrer. Ensuite, nous allons ajouter un autre module. Alors, cliquons dessus. Dans ce cas, nous allons utiliser le modèle AI fourni par make.com Tapons l'IA et cliquons dessus pour demander n'importe quoi. Il s'agit d'un modèle d'IA gratuit fourni par make.com, et vous n'avez pas besoin de clé API ici, les gars Ensuite, nous allons sélectionner le modèle d'IA. Il existe trois options : GPT OSS 20 B, GPT OSS, 120 B et GPT Dans ce cas, je vais sélectionner le premier. N'hésitez pas à sélectionner le modèle d' IA de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons écrire l'invite. Transactions attribuées ou catégorie de dépenses en fonction des descriptions. Alors, cliquons dessus et cliquons sur Enregistrer. Bien, nous allons maintenant ajouter un autre module. Alors, cliquons dessus et cliquons sur Google Shins. Comme vous pouvez le constater, il existe plusieurs options. Mettons à jour une ligne, par exemple. Cliquez dessus pour accéder à la méthode de recherche, sélectionnons la recherche par chemin. Et cliquons ici pour choisir le fichier. Et n'oubliez pas, les gars, que le nom du fichier est Expense data. Tapons donc les données relatives aux dépenses. Et il n'y a qu'un seul emplacement dans Expense Data. Alors cliquons sur celui-ci****. Pour le numéro de ligne, je vais sélectionner le numéro de ligne. Faisons défiler la page un peu vers le bas. En-tête du contenu du tableau. Je vais répondre oui car ces données ont évidemment un en-tête, n'est-ce pas ? La première corde est donc l'entête. Pour la date, nous allons sélectionner la date. Pour le montant, nous allons sélectionner le montant pour les descriptions, nous allons sélectionner les descriptions, et pour la catégorie, nous allons sélectionner la réponse. Faisons défiler la page vers le bas, puis cliquez sur Enregistrer. Et ouvrons Google****. Comme vous pouvez le constater, il est toujours vide. Je vais donc utiliser le chat PIB pour générer des transactions aléatoires ou des données de dépenses, et je vais les copier-coller et les mettre ici OK, ensuite, nous allons exécuter les automatisations de l'IA. Revenons donc sur make.com, et cliquons sur Exécuter une fois OK, nous exécutons maintenant les automatisations de l'IA. Cela prendra quelques secondes, peut-être dix ou 15 secondes. Alors attendez, les gars. OK, allons-y. Comme vous pouvez le voir ici, AI a ajouté la catégorie des transactions. Donc, pour ces transactions, la catégorie est la nourriture. OK, très cool. En fait, deux options s'offrent à vous. Vous pouvez exécuter l'automatisation une seule fois, cliquant simplement sur ce bouton, ou vous pouvez exécuter automatiquement les automatisations toutes les 15 minutes. Vous pouvez l'activer, il vous suffit de cliquer dessus. Donc, si vous ajoutez d'autres transactions à cette feuille Google Sheet, toutes les 15 minutes, l'IA mettra à jour la cellule. OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Garçon 6. Créer un suivi d'inventaire automatisé avec Make Make: Bonjour les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer des automatisations de suivi des stocks à l'aide M. Il s'agit donc d'une automatisation simple qui surveillera vos données d' inventaire, vérifiera si votre quantité de stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement, puis vous enverra automatiquement un e-mail Ce sera donc un rappel pour vous de commander à nouveau les produits OK, commençons. Cliquez sur ce bouton pour créer un scénario. Et vous serez redirigé vers la page d'édition. OK, le chargement est toujours en cours. Cela prendra quelques secondes. OK, maintenant cliquons dessus, et nous allons choisir Google Sheets. OK, cliquons dessus, et nous allons sélectionner la nouvelle rose. Il sera donc déclenché lorsqu'une nouvelle ligne sera modifiée. allons donc cliquer sur ce bouton dans cet exemple, nous allons utiliser ces données d'inventaire. Nous avons cinq colonnes, le nom du produit, le SKU, la quantité en stock, le niveau de réapprovisionnement et les emplacements Donc, en gros, l' automatisation de l'IA va vérifier si la quantité en stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement Si tel est le cas, il enverra automatiquement un e-mail. Cela vous rappellera de commander les produits. Bien, revenons à make.com, nous allons cliquer dessus et nous allons connecter Make aux données d'inventaire Tapons donc les données d'inventaire des noms de fichiers. Et comme vous pouvez le constater, il n'y a qu'un seul **** ici, St One. Alors cliquons dessus et choisissons St one. Et faisons défiler la page vers le bas jusqu'à la limite, nous allons la fixer à dix. Et cliquez sur Enregistrer. Choisissons tout et cliquons à nouveau sur Enregistrer. Ensuite, nous allons cliquer sur un autre module. Et saisissons l'IA. Nous allons donc utiliser le modèle d'IA fourni par Make, il s'agit donc d'un modèle d'IA gratuit et vous n'avez pas besoin de clé d'API. Et cliquons comme Anythink. Et nous allons d'abord filtrer les données, alors cliquons dessus. Et je vais nommer le contrôle de la quantité sur l'étiquette. Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous, et nous allons créer une déclaration conditionnelle. Nous allons donc choisir la quantité en stock. Et pour l'opérateur de texte, ce sera moins bosselé. Et choisissons le niveau de réorganisation. Voici la déclaration conditionnelle. Si la quantité en stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement, nous enverrons les notifications Cliquez sur Enregistrer et nous allons écrire le contenu de l'e-mail à l' aide de l'IA. Cliquons dessus. Pour le modèle d'IA, je vais sélectionner GPT cinq Je pense que c'est le meilleur modèle, et maintenant nous allons écrire le bal de fin d'année. Rédigez un bref e-mail de rappel pour commander à nouveau le produit si la quantité en stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement Utilisez ces colonnes comme référence. Et je vais ajouter trois colonnes, les noms des produits, quantité en stock et le niveau de réapprovisionnement. Et cliquez sur Enregistrer. Et ajoutons un autre module. Cliquons dessus. Et tapons GML. Et cliquons sur Envoyer un e-mail. OK, tout d'abord, nous devons connecter notre compte Gmail à Make. Cliquez donc sur Créer des connexions. OK, maintenant cliquons sur cette connexion avec Google. Et vous serez redirigé vers cette page. Et je vais cliquer dessus. Il s'agit du compte de messagerie que je souhaite utiliser Cliquez sur Continuer et assurez-vous que vous cochez toutes les cases. Vous autorisez donc Make à accéder à votre boîte de réception, puis cliquez sur Continuer. OK, nous avons connecté avec succès Make à GML. OK, tout d'abord, nous allons ajouter un destinataire. Je vais donc ajouter mon autre compte e-mail, Chris aldica@gmail.com. L'e-mail de rappel sera donc envoyé à cet e-mail. Ensuite, je vais entrer dans le sujet LowSokrMinder. Ce sera donc le sujet de l'e-mail. Ensuite, nous allons ajouter le contenu. Alors, cliquons sur cette collection de contenus. Faisons défiler la page un peu vers le bas. Et pour le texte, ajoutons une réponse. Ce sera donc le contenu des e-mails généré par l' IA. Et cliquez sur Enregistrer. OK, les gars, nous en avons fini avec ces automatisations. Nous allons maintenant exécuter l'automatisation. Cliquons donc une fois sur cette exécution. Il vérifiera donc si la quantité en stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement S'il en trouve un, il enverra un e-mail Ce sera un e-mail de rappel, les gars. OK, cliquons dessus maintenant que nous lançons les missions automatiques. Cela prendra quelques secondes, peut-être dix ou 15 secondes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. Eh bien, ça n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 10 secondes , voire moins de 10 secondes. OK, voici l' e-mail de Helpful Bd. C'est mon autre adresse e-mail. Le sujet nécessite une nouvelle commande de plaques d'aluminium. Comme vous pouvez le voir ici, pour ce produit, des plaques d'aluminium, la quantité en stock n'est que d'une, mais le niveau de réapprovisionnement est de 15 donc évident que la quantité en stock est inférieure au niveau de réapprovisionnement C'est la raison pour laquelle AI m' a envoyé cet e-mail. OK, les gars, nous avons développé avec succès des automatisations de suivi des stocks par IA en utilisant make Et si vous souhaitez que ces automatisations basées sur l'IA continuent de fonctionner, vous pouvez cliquer sur cette exécution toutes les 15 minutes. Donc, s'il y a une mise à jour, il vous enverra un autre e-mail. OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir 7. Automatisation de la réservation de rendez-vous par IA avec n8n: Bonjour, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer des automatisations de prise de rendez-vous basées sur l' IA à l'aide de NightN Il s'agit donc d'une simple automatisation qui vous permettra d'accéder à votre agenda Google et de vous envoyer un e-mail OK, commençons. Tout d'abord, vous devrez créer un nouveau compte et vous bénéficierez d'un essai gratuit de 14 jours. Et cliquons dessus et je vais me connecter à l'aide de mon compte Gmail, puis cliquons sur Ouvrir une instance. Et je vais être redirigé vers mon tableau de jazz. OK, allons-y. Et cliquez sur Créer un flux de travail. Comme vous pouvez le voir, nous sommes redirigés vers la page d'édition. OK, les gars, vous avez trois options. La première option consiste à créer les automatisations à partir de zéro La deuxième option consiste à créer les automatisations à l'aide de l'IA, et la troisième consiste à créer les automatisations à partir d'un modèle Il existe de nombreux modèles gratuits que vous pouvez utiliser et personnaliser. Dans ce cas, nous allons créer les automatisations à l'aide de l'IA Alors, cliquons sur ce livre avec l'IA, et je vais écrire l'invite. OK, voici le message. Créez un flux de travail qui commence par un formulaire de prise de rendez-vous, utilisant une note sur les configurations de flux de travail manuelles. Stockez ensuite les données du rendez-vous en un instant, analysez l'heure et préparez les données, créez un événement du calendrier, générez le contenu du courrier électronique et envoyez enfin un e-mail de confirmation Je vais rendre ce problème plus précis. Formulaire de prise de rendez-vous, demandant à mon client de saisir son nom, e-mail et son heure préférée. Et cliquez sur Générer. OK, maintenant l'IA crée le flux de travail des automatisations. Cela prendra quelques minutes, peut-être deux ou trois minutes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps, et je suis très impatiente de voir le résultat. Eh bien, cela n'a pas pris trop de temps. Cela n'a pris qu'une minute , voire moins d'une minute. OK, voici le flux de travail des automatisations. Tout d'abord, nous avons un formulaire de prise de rendez-vous, notre client saisira donc son nom, adresse e-mail et son heure préférée ici. Ensuite, nous avons les configurations de flux de travail. Alors, cliquons dessus. Et pour l'e-mail, je vais remplacer la valeur de l'espace réservé par mon propre e-mail OK, allons-y. Et je vais également remplacer l'e-mail de l'expéditeur par mon e-mail. Ensuite, nous devrons ajouter des informations d'identification pour Google Sheets. Alors, cliquons dessus et cliquons sur Créer de nouvelles informations d'identification. Et cliquez sur Se connecter avec Google. Et je vais sélectionner ce compte. Et cliquez sur Continuer. Dans ce cas, nous en donnons huit et un accès à Google****. OK, maintenant nous avons réussi à connecter Google**** à Eaten. Ensuite, nous allons ajouter informations d'identification pour Google Calendar. Alors, cliquons dessus. Et cliquez sur Créer de nouvelles informations d'identification. Et cliquez sur Se connecter avec Google. Je vais utiliser ce compte, puis cliquez sur Continuer. Dans ce cas, nous en donnons huit et un accès à Google Agenda. OK, nous en avons connecté huit avec succès et avec Google Calendar. Enfin, nous allons faire de même pour GML. Alors, cliquons dessus et cliquons sur Créer de nouvelles informations d'identification, et je vais me connecter en utilisant le même compte Gmail. Donc, dans ce cas, nous donnons NAN l'accès à notre boîte de réception de courrier électronique. Cliquez sur Continuer OK, la connexion est réussie. Nous avons réussi à connecter GML à huit N. D'accord, très cool. Nous allons maintenant rafraîchir la page. Et cliquons sur Recharger. Ensuite, ouvrons votre feuille Google Sheet et créons un nouveau fichier. Je vais nommer le fichier « données de réservation de rendez-vous ». Et ce sera une feuille Google Sheet vide. Revenons à l'extrémité 8, et nous allons connecter 8 n à ce fichier Google Sheet. allons donc cliquer sur les données de rendez-vous de cette boutique, Nous allons donc cliquer sur les données de rendez-vous de cette boutique, puis cliquer sur À partir de la liste et saisir les données de prise de rendez-vous. Et dans ce cas, il n' y a qu'un seul hit **** un. Ajoutons-en donc **** un ici. Pour les opérations, assurez-vous de sélectionner un stylo ou une ligne de mise à jour. Pour la ressource, assurez-vous de sélectionner **** avec document. Et assurez-vous que vous avez déjà connecté Google Sheets à NN. C'est ce que nous faisions auparavant, n'est-ce pas ? OK, maintenant, cliquons sur Enregistrer. OK, maintenant, cliquons sur Execute Workflow, et vous serez redirigé vers le spade et entrerons le nom complet Je vais entrer mon nom Chris Aldika. Entrez l'adresse e-mail Je vais utiliser mon autre compte e-mail. Et saisissons la date et l'heure souhaitées aujourd'hui à 17 h 00 et cliquons sur Prendre rendez-vous. Azigus peut voir que les données du client ont été ajoutées automatiquement à mon Google**** OK, Chris Altica, c'est mon nom. C'est mon adresse e-mail, et la date et l'heure préférées sont aujourd'hui à 17 h. OK, très cool OK, maintenant ouvrons la boîte Gmail 8, et nous avons reçu un nouvel e-mail. Bonjour, Chris. Ceci est une confirmation de votre rendez-vous du mardi 9 décembre 2025 à 17 h. Cliquez ici pour l'ajouter à votre calendrier Dans l'attente de notre rencontre Cordialement. OK, très cool. C'est l'e-mail de confirmation. Et si vous ouvrez votre calendrier Google, Azegus peut voir qu'AI a pris le rendez-vous automatiquement OK, très cool. Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 8. Automatisation du marketing de contenu par IA avec n8n: Bonjour. Holly, les gars Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer des automatisations de marketing de contenu basé sur l'IA à l'aide de Naten OK, commençons. Tout d'abord, je vais cliquer sur Construire avec l'IA, et je vais écrire le bal de fin d'année. Créez des automatisations de marketing de contenu basé sur l'IA. Cela nécessite deux entrées de la part de l'utilisateur. Nom du produit et descriptions du produit. Sur la base de ces entrées, l'IA rédigera un e-mail de code. Rédiger un article de newsletter. Et stockez-le dans mon Google Docs. Générez une image et publiez-la sur Instagram. Créez une courte vidéo à l'aide de FiO. C'est l'un des meilleurs modèles pour créer des vidéastes. Publiez ensuite cette vidéo sur YouTube et Tik Tok. L'IA rédigera également Tweet et LNCNPase et les mettra automatiquement Pour le modèle d'IA, utilisez Mistral AI. Vous pouvez utiliser n'importe quel grand modèle de langage que vous souhaitez, cela dépend entièrement de vous. OK, cliquons sur Générer. L'IA va maintenant créer le flux de travail des automatisations. Cela prendra quelques minutes, peut-être deux ou trois minutes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. Eh bien, ça n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 2 minutes , voire moins de 2 minutes. D'accord, voici le flux de travail d'automatisation de l'IA pour le marketing de contenu. D'accord. Tout d'abord, nous avons un formulaire de saisie de produit. Cliquons dessus. Comme vous pouvez le constater, nous avons deux points de vue. Le premier est le nom du produit et le second est la description du produit. L'utilisateur devra donc saisir ces valeurs. Ensuite, nous avons les configurations de flux de travail. Les données du formulaire seront donc stockées dans son nom de produit et ses descriptions de produits. Ensuite, l'IA écrira le générateur d'e-mails froids à l'aide de Mistral AI C'est donc le grand modèle de langage qui est utilisé ici, et elle créera le brouillon d'e-mail Il sera donc prêt dans votre boîte de réception Gmail. Il vous suffit de cliquer sur SN. Ensuite, l'IA rédigera un article de newsletter et l' enregistrera automatiquement dans vos documents Google. Ensuite, l'IA utilisera l'image Gemini pour créer une image et publier automatiquement sur Instagram Ensuite, l'IA va également générer des vidéos à l'aide de VO. C'est la bouteille d'IA que nous utilisons, et elle publiera automatiquement la vidéo sur YouTube et TikTok Donc c'est comme un contenu abrégé, les gars. Ensuite, l'IA va écrire un tweet, et elle le publiera automatiquement Enfin, AI va également écrire la pose de Lincoln, et elle la publiera sur Linkn Bon, maintenant faisons défiler un peu la page vers le haut et cliquons sur l'image des Gémeaux Et vous devrez choisir le modèle. Il existe de nombreuses options. Je vais sélectionner l'aperçu de l'image flash Gemini 2.5. Il s'agit du modèle Nano Banana. Cliquons sur Enregistrer, faisons défiler un peu la page vers le bas, puis cliquons sur VO. Vous devrez également choisir le modèle. Il existe de nombreuses options. Je vais sélectionner le modèle VO 3.1, générer un aperçu. Ça va être une très courte vidéo, comme une vidéo de 15 secondes, les gars. Cliquez sur Enregistrer. Ensuite, vous devrez ajouter des informations d'identification pour vos documents Google Docs. Alors, cliquons dessus, puis sur Créer de nouvelles informations d'identification Vous devrez saisir votre identifiant client et votre secret client, puis cliquer sur Safe. Ensuite, vous devrez également ajouter des informations d'identification pour votre compte Facebook. Vous devrez donc connecter votre compte Facebook à votre Nightn. Alors, cliquons dessus. Cliquez sur Créer de nouvelles informations d'identification, et vous devrez saisir votre AccessToken Ensuite, vous devrez ajouter les informations d'identification de votre compte YouTube Vous devrez donc connecter votre Night N à YouTube. suffit donc de cliquer dessus et vous devrez ajouter de nouvelles informations d'identification, et vous devrez saisir votre identifiant client et votre secret client. Et vous devrez également faire la même chose pour Twitter et Linknt. Assurez-vous d'ajouter vos informations d'identification et connecter votre compte Twitter et Linknt à un Aten OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir 9. Créer un agent de recherche de produits par IA avec l'application Relay: gars de Holi. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent de recherche de produits AI à l'aide de l'application Relay. Cet agent d'IA vous aidera à mener une recherche complète sur le produit et à résumer le rapport de recherche. OK, commençons. Tout d'abord, je vais me connecter à l'aide de mon compte Gmail. Vous pouvez également vous connecter à l'aide de votre compte Microsoft. Cela dépend entièrement de vous. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau de bord. OK, maintenant cliquons sur ce flux de travail U, et vous serez redirigé vers la page d'édition. Et cliquons sur le déclencheur. Et cliquez sur Manuel. Cliquons sur la saisie. Et il existe de nombreux types de données différents tels que le texte, les chiffres, oui ou non, une adresse e-mail à sélection multiple, date et l'heure, et bien d'autres encore. Je vais sélectionner du texte, et je vais nommer le périmètre. Nom du produit. Vous pouvez également ajouter une valeur par défaut, puis cliquez sur DT. OK, maintenant cliquons dessus à l'étape 1, puis sur AI, puis sur Recherche. OK, maintenant nous allons écrire le bal de fin d'année. Je vais utiliser ce bal de fin d'année. Un agent d'IA mènera des recherches sur le nom du produit, prix des ter, les concurrents, les signaux de demande, sentiment des critiques et les options d'approvisionnement sur les principaux marchés Ensuite, il générera un rapport de recherche complet sur le produit avec un score de viabilité. OK, c'est donc le bal de fin d'année. Ensuite, je vais sélectionner le modèle d'IA. Je vais utiliser la perplexité. C'est l'une des meilleures options pour la recherche de produits. Et il existe d'autres options comme Open AI, Anthropy, Google Gemini et X N'hésitez pas à utiliser le modèle d'IA de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Et cliquons dessus. Utilisez ce modèle. Et cliquons sur DT. Et cliquons à nouveau dessus, cliquons sur AI, puis sur Résumé. Et évidemment, dans ce cas, nous allons résumer cette recherche avec l'IA. Nous allons donc cliquer sur Suivant pour résumer le rapport de recherche sur le produit Je vais utiliser Gemini 2.5 FAS, mais il existe d'autres options comme PIB 5.1 N'hésitez pas à utiliser le modèle d'IA de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Et cliquons sur DT et cliquons à nouveau dessus. Et saisissons Google Docs. Nous allons donc enregistrer le rapport de recherche sur le produit dans Google Dogs. Cliquons dessus et cliquons sur Créer un document. Et cliquez sur Connecter. D'accord, nous allons maintenant connecter notre Google Docs à l'application Relay. Cliquons sur ce compte e-mail. Dans ce cas, nous donnons l'application Relay l'accès à Google Dogs. Cliquez sur Continuer. Je vais cocher toutes ces cases et cliquer à nouveau sur Continuer. OK, nous avons connecté avec succès l'application Relay à Google Docs. Ensuite, vous devez spécifier votre dossier cible. Je vais sélectionner mon lecteur. Ensuite, vous devrez ajouter le titre. Recherche de produits. Ensuite, vous devrez ajouter le contenu. Dans ce cas, nous allons avoir deux contenus. Le premier est le rapport de recherche sur le produit. Cliquons sur cette recherche avec l'IA, puis sur le résultat de l'IA. Et le second est résumé de la recherche sur le produit. À. Cliquons sur ce résumé avec AI, AI, sortie AI. Et cliquez sur OK. OK, les gars, c'est terminé. Nous allons maintenant exécuter cet agent d'IA. Nous allons tester cet agent d'intelligence artificielle pour nous assurer qu'il fonctionne. OK, cliquons dessus . Commencez à courir. Et je vais saisir le nom du produit. Dans ce cas, je vais effectuer des recherches sur un produit pour une charrue à mousse viscoélastique Et cliquons sur Démarrer Exécuter. OK, maintenant, l' agent AI est en cours d'exécution. Cela prendra quelques minutes, peut-être une ou deux minutes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps et je suis très impatiente de voir le résultat. Eh bien, ça n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris qu'une minute , voire moins d'une minute. D'accord, ouvrons Google Docs, et voici le fichier de recherche sur le produit. Comme vous pouvez le constater, l' IA a généré le rapport de recherche sur le produit ainsi que le résumé de la recherche sur le produit. Regarde ça. Nous avons un résumé, taille et la croissance du marché, une analyse des prix, un paysage concurrentiel, des signaux de demande, des tendances en matière d' innovation en matière de produits. Quoi d'autre ? Analyse régionale, défis, évaluation de la viabilité. Le score de viabilité est donc de 825 sur dix. Nous avons l' analyse SWOT, les forces, les opportunités, nous avons des recommandations et des conclusions OK, très cool, les gars. Rapport de recherche très instructif. Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 10. Créer un agent d'analyse des contrats de la chaîne d'approvisionnement avec IA avec Gumloop: Holigays, bon retour au cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent AI Supply Chain Contract Analyzer à l'aide de Gumloop Cet agent d'IA sera en mesure d'évaluer votre contrat, d'évaluer s'il est équitable et d'analyser tous les risques potentiels. OK, commençons. Cliquez dessus, et je vais me connecter en utilisant mon compte GML Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau de bord. OK, maintenant, cliquons sur Créer un flux, et vous serez redirigé vers la page d'édition. Dans cet exemple, je vais utiliser ce contrat d' accord sur la chaîne d'approvisionnement en pommes de terre. J'utilise donc ce GPT pour générer un contrat aléatoire. Et nous allons le télécharger au format PDF. Bien, revenons maintenant à Gumloop, et cliquons dessus pour démarrer avec un déclencheur OK, commençons les gars. Tapons le PDF, et je vais sélectionner le lecteur PDF. D'accord, nous allons maintenant régler le mode de lecture sur standard. Mais si le contrat contient des images, vous pouvez également ajouter l'OCR ou la reconnaissance optique de caractères, afin qu'il puisse extraire le texte de l'image Ensuite, nous allons connecter ce lecteur PDF à un agent AI. Tapons donc un agent AI. Et faisons-le glisser. Et cliquons sur Sélectionner les options. Cliquez sur Créer un agent. Et pour le modèle d'IA, je vais sélectionner Cloud 4.5 Okus Vous pouvez vous sentir libre d'utiliser le modèle de votre choix. C'est à vous de décider. Cliquez sur Enregistrer. Et fermons ça. Bien, nous allons maintenant connecter le lecteur PDF à l'agent AI. Et nous allons commencer à écrire la griffe. Analysez ce contrat de chaîne d'approvisionnement. Faisons glisser le contenu du PDF et le mettre ici. Évaluez l'équité et identifiez tous les risques potentiels. OK, c'est donc le bal de fin d'année, un message très simple. Ensuite, nous allons taper Google Docs. Et parlons de ce rédacteur Google Docs. Tout d'abord, nous allons connecter Gumloop à Google Doc. Cliquez sur Authentifier , puis sur Lien . Je vais me connecter à l'aide de ce compte, puis cliquer sur Continuer, et nous allons donner à Gumloop l'accès à Google Cliquez à nouveau sur Continuer. OK, nous avons maintenant connecté avec succès Google Docs à Gumloop Ensuite, nous allons connecter l'agent AI à Google Docs. Toutes les analyses seront ajoutées à Google Docs. OK, allons-y. Je vais le diriger vers la droite, et ajouter le titre. Analyse des contrats. Résultat. Ensuite, je vais ajouter le contenu. Ajoutons donc les réponses de l'IA. Et pour le format de contenu, vous avez trois options : texte brut, DML et Markdown Je vais sélectionner le texte en clair. OK, nous allons maintenant tester cet agent d'IA. Nous allons exécuter cet agent d'intelligence artificielle et nous assurer qu'il fonctionne comme prévu. OK, cliquons dessus. Nous allons choisir un fichier à télécharger, et nous allons télécharger ce fichier, au format PDF du contrat de chaîne d'approvisionnement. Il s'agit du même fichier que celui que je vous ai montré précédemment. Et cliquons sur ce PDF du contrat de chaîne d'approvisionnement, et nous allons cliquer sur Exécuter. OK, maintenant nous exécutons l'agent AI. Le flux a été lancé. Cela prendra quelques secondes, peut-être 20 ou 30 secondes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps, et je suis très impatiente de voir le résultat. Eh bien, cela n'a pas pris trop de temps. Cela n'a pris qu'une minute. OK, maintenant ouvrons Google Docs, et ouvrons ce fichier. Résultat de l'analyse du contrat. Ce document a été créé par AI. D'accord, voici le titre Analyse des contrats de la chaîne d'approvisionnement. Nous avons procédé à une évaluation globale de l' équité, et il s'agit de risques critiques identifiés. Il existe de nombreuses sections telles que l'étendue de l'approvisionnement, le prix et le paiement, la livraison et la logistique, la qualité, les normes. Quoi d'autre ? Inspections, durées et résiliations, confidentialité, responsabilité, et bien d'autres encore Et voici le résumé. L'équité n'est que d' un sur cinq, elle est donc unilatérale La protection de l'acheteur est également d'une sur cinq. La solidité juridique est de deux sur cinq, et voici les recommandations, à rejeter et à renégocier OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. 11. Créer un agent vocal pour les réceptionnistes avec Eleven Labs: Des mecs sexy. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent vocal de réceptionniste AI à l'aide de 11 lampes Cet agent vocal basé sur l'IA sera donc en mesure de parler avec vos clients et de répondre à leurs questions. OK, commençons d'abord. Je vais me connecter avec mon compte Gmail. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon dakbard OK, maintenant, cliquons sur les agents, et vous serez redirigé vers cette page. Deux options s'offrent à vous. Vous pouvez créer l' agent AI à partir de zéro, ou vous pouvez utiliser l'un de ces modèles et le personnaliser. OK, maintenant cliquons sur ce bouton en partant de zéro. Nous allons donc créer l'agent vocal AI à partir de zéro. D'accord, tout d'abord, vous devrez écrire la prom du système. OK, voici mon bal de fin d'année. Vous pouvez publier la vidéo et copier mon invite, ou vous pouvez également écrire votre propre bal de fin d'année. Cela dépend entièrement de vous. Ok, lisons le bal de fin d'année. Vous êtes une réceptionniste intelligente pour un salon de coiffure, chargée de répondre aux appels, de traiter les clients chaleureusement et comprendre Votre travail consiste à planifier les réservations, fournir des informations de service et à vous assurer que chaque couleur offre une expérience fluide et conviviale. OK, c'est mon bal de fin d'année, un message très simple. Ensuite, je vais ajouter le premier message. C'est le premier message que l'agent va envoyer. Bonjour. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? C'est le premier message que l'agent vocal intelligent adressera à vos clients. OK, maintenant, cliquons sur Enregistrer. Ensuite, nous allons sélectionner la voix. Il suffit de cliquer dessus, puis de cliquer sur Voice. Il existe de nombreuses options. Dans ce cas, je vais utiliser la voix d'Eric. Pour tester la voix, il suffit de cliquer sur le bouton Play. Sa plainte Ensuite, nous allons sélectionner la langue. Je vais sélectionner l'anglais, mais n'hésitez pas à utiliser la langue de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons sélectionner le modèle d'IA. Il existe de nombreuses options comme GLM, Quint, GPT, Gemini. Je vais sélectionner Gemini 2.5, hésitez pas à utiliser le modèle d'IA de votre choix Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons cliquer sur cette base de connaissances. Cliquons sur le document, puis sur Créer du texte. OK. D'accord, nous allons maintenant fournir des connaissances générales sur l'agent vocal AI. Horaire berbère. Le salon de coiffure est ouvert du lundi au samedi de 8 h 00 à 18 h 00. La coupe de cheveux est envoyée en 30 minutes. La coupe de cheveux est envoyée Le prix est de 25$. Et le client a des options supplémentaires pour économiser massage de la barbe et de la tête, qui coûteront respectivement 10,15 dollars Actuellement, nous avons trois coiffeurs. Jon, James et Mark. John est disponible le lundi et le mardi. James est disponible le mercredi et le vendredi. En attendant, Mark n'est disponible que le jeudi. Et cliquons sur Créer du texte. L'agent vocal AI va donc répondre aux questions des clients sur la base de cette base de connaissances. OK, ensuite, nous allons tester l'agent vocal AI. Cliquez donc sur cet agent de prévisualisation, et vous serez redirigé vers cette page. Et je vais augmenter un peu le volume, et je vais cliquer sur ce bouton. Appelez un agent AI. Bonjour. Comment puis-je vous aider aujourd'hui ? Hé, je veux me faire couper les cheveux Je peux certainement vous y aider. Pour planifier votre coupe de cheveux, pourriez-vous m' indiquer jour et l'heure que vous préférez ? Peut-être mardi ou jour de pluie. Qui est disponible le mardi et qui est disponible le jour de l'humidité ? John est disponible le mardi. Le mercredi, James est disponible. Avez-vous une préférence entre eux ou souhaitez-vous en savoir plus sur leur disponibilité ? En fait, je vais me faire couper les cheveux mardi. Alors, peux-tu me réserver l' horaire ? Oui, je peux le réserver pour vous. Vous aimeriez donc planifier une coupe de cheveux avec John mardi. C'est vrai. Quelle est la meilleure heure pour votre rendez-vous ? Nous sommes ouverts de 8 h 00 à 18 h 00. Peut-être vers 16 h ou 17 h. Est-ce Oui, 16 h 00 et 17 h 00. Je suis disponible pour une coupe de cheveux avec John mardi. disponible pour une coupe de cheveux avec John À quelle heure préfères-tu ? 17 h 00 accord, je vais vous réserver une coupe de cheveux avec John mardi à 17 h 00. Merci beaucoup. OK, les gars, c'est comme ça fonctionne AI Voice Agent. C'était vraiment cool. J'ai l'impression d'avoir eu des conversations avec Human. OK, je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 12. Créer un agent vocal de l'assistance client en IA avec Vapi: Holi gays, bon retour sur le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent vocal AI Customer Support à l'aide de FAPI Cet agent d'intelligence artificielle sera en mesure de parler avec vos clients et de répondre à toutes leurs questions. OK, commençons. Cliquons sur cet OpenSword. Et tu devras t'inscrire. Vous pouvez vous inscrire en utilisant votre compte GML. Vous pouvez vous inscrire en utilisant votre compte Github. Vous pouvez également vous inscrire en utilisant votre compte Discord. Dans ce cas, je vais m' inscrire en utilisant mon compte GML. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès. Et voici mon daskbd. OK, maintenant, cliquons sur Assistance, puis sur Créer un assistant. Et je vais nommer l'agent adjoint du support client AI. Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous. Dans ce cas, deux options s' offrent à vous. Vous pouvez créer l' agent AI à partir de zéro. Cliquez simplement sur ce modèle vierge ou vous pouvez utiliser et personnaliser l'un de ces modèles. Il existe plusieurs modèles tels que le spécialiste du support client, le spécialiste qualification des prospects, planificateur de rendez-vous et bien d'autres encore Dans ce cas, nous allons utiliser le modèle vierge. Cliquez sur Créer un assistant. OK, allons-y. Et faisons défiler la page un peu vers le bas. Tout d'abord, vous devez sélectionner le modèle d'IA que vous souhaitez utiliser. Il existe plusieurs options comme IA ouverte, Azure anthropic, Google, Gemini, Grock, Dipsik, Mistral Je vais sélectionner Open AI, et je vais sélectionner le cluster GPD Four N'hésitez pas à utiliser le modèle d'IA de votre choix. Cela dépend entièrement de vous. Pour le premier mode de message, je vais sélectionner Assistance Speaks First. Et le premier message serait Bonjour ». Comment puis-je t'aider ? Ensuite, nous allons entrer dans le volet du système. Je vais utiliser cette broche. Vous êtes un agent vocal d' assistance client basé sur l'intelligence artificielle pour la plateforme comptable SAS, chargé d'aider les utilisateurs à résoudre les problèmes d'intégration , de résoudre les erreurs et d'expliquer les fonctionnalités clés de manière claire et conviviale Vous devez utiliser la base de connaissances pour répondre aux questions concernant la facturation, le suivi des dépenses, la configuration de Perl, les plans d'abonnement, les intégrations, l'exportation de données et les résolutions d'erreurs courantes Confirmez toujours les problèmes de l'utilisateur, fournissez-lui des instructions précises étape par étape et signalez-le uniquement lorsque le problème ne peut pas être résolu par des procédures standard Ensuite, je vais télécharger un document basé sur les connaissances d'une page pour mon produit SS. Il s'agit donc d'une base de connaissances sur la taille comptable. Nous avons trois fonctionnalités principales : la voix, le suivi des dépenses et la paie L'agent AI va donc répondre aux questions des clients sur la base ce document de base de connaissances. OK, cliquons dessus. Cliquons sur Nouveau fichier, et nous allons télécharger ce fichier PDF. Et cochons cette case. Bon, maintenant, cliquons sur FOIE il y a beaucoup de voix différentes. Je vais sélectionner Tara. Tu peux utiliser n'importe quelle voix. Cela dépend entièrement de vous. OK, ensuite, nous allons cliquer sur ce transcripteur. Pour le fournisseur, je vais sélectionner DipGrem et pour la langue, je vais sélectionner OK, maintenant, nous allons tester cet agent vocal AI. Nous voulons nous assurer que cet agent fonctionne. OK, ensuite, nous allons cliquer sur Publier. Nous allons donc publier l'assistant. Cliquez sur Suivant, puis sur Publier. D'accord, il a été publié avec succès. Ensuite, nous allons essayer cet agent vocal AI. Cliquons sur Talk to Assistant. OK, maintenant il se connecte au serveur. Cela prendra quelques secondes, peut-être dix ou 20 secondes. Il est toujours connecté au serveur ? Bonjour. Comment puis-je t'aider ? Bonjour. J'ai des questions concernant le logiciel. Combien de mangeoires avez-vous ? Je suis là pour vous aider avec les fonctionnalités spécifiques liées à la facturation, au suivi des dépenses, à la configuration de la paie, aux plans d'abonnement, aux intégrations, à l'exportation de données et à la résolution des erreurs courantes Si vous avez des questions sur l'un de ces domaines ou si vous avez besoin d' aide pour quelque chose de spécifique, n'hésitez pas à les demander. OK, j'aimerais poser une question sur l'installateur de suivi des dépenses. Peux-tu m'expliquer un peu plus ? Merci. La fonction de suivi des dépenses vous permet de gérer et de surveiller les dépenses de manière efficace. Voici un bref aperçu de la gestion des reçus. Vous pouvez télécharger des reçus, et le système utilise l'OCR, reconnaissance optique de caractères pour extraire automatiquement détails, comme Fender Look, c'était vraiment cool C'était au-delà de mes attentes, et j'ai l'impression d' avoir eu des conversations avec un vrai humain. Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 13. Créer un agent vocal de vente par IA avec Voiceflow: Bonjour les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer l'agent vocal AISL à l' aide de Voiceflow Cet agent d'IA sera en mesure de parler avec vos clients potentiels ou clients potentiels et de répondre à toutes leurs questions. OK, commençons. Tout d'abord, je vais me connecter en utilisant mon compte GML. Cliquez dessus pour continuer avec Google. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau à poussière. Pour créer l'agent de foie AI, deux options s'offrent à vous. La première option consiste à écrire le bal de fin d'année, et la seconde consiste à utiliser l'un de ces modèles afin de pouvoir utiliser et personnaliser ces modèles. Dans ce cas, je vais écrire le bal de fin d'année, et dans cet exemple, nous allons créer agent vocal AI Sales pour une entreprise de panneaux solaires. Ok, lisons le bal de fin d'année. Vous êtes un agent vocal de vente basé sur l'IA pour une entreprise d'installation de panneaux solaires. Votre travail consiste à qualifier les prospects, expliquer les avantages du passage à l'énergie solaire et à vous guider vers une évaluation gratuite sur site. Utilisez un langage clair et convivial, posez des questions ciblées sur le type, les factures d'électricité et les emplacements, et traitez les objections en toute confiance tout en restant concentré sur la conversion du prospect. OK, maintenant, cliquons sur Générer. Cela prendra quelques minutes, peut-être deux ou trois minutes. Attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. OK, voici le flux de travail de l'agent AI. Tout d'abord, nous avons le routage des qualifications des prospects. Ensuite, l'agent AI clarifiera l' intention ou l'éligibilité des couleurs. Il effectuera la qualification des prospects et gérera également les couleurs non intéressées ou inéligibles Ensuite, l'agent IA expliquera avantages de l' énergie solaire et proposera une évaluation. Il gérera également les prospects non qualifiés. Il traitera les objections et organisera une évaluation sur place. OK, très cool. Nous allons maintenant tester cet agent vocal basé sur l'IA. Nous allons donc cliquer sur ce bouton pour tester votre agent. OK, il est toujours en cours de chargement. Cela prendra quelques secondes. Bonjour. Merci de m'avoir appelé. Je m'appelle Sarah et je vous appelle de Solo Max Solutions, une entreprise leader dans le domaine de l'installation de panneaux solaires. Nous nous adressons aux propriétaires votre région qui pourraient être intéressés à savoir comment les panneaux solaires peuvent les aider à réduire leurs factures d'électricité et à augmenter la valeur de leur maison. J'aimerais vous poser quelques questions rapides pour voir si vous pourriez être un bon candidat pour notre programme d'évaluation solaire gratuit. Premièrement, êtes-vous propriétaire d'une maison à cette adresse ? Deux. Payez-vous actuellement une facture d'électricité de 75$ ou plus par mois ? Trois. Seriez-vous intéressé à savoir comment panneaux solaires pourraient potentiellement fonctionner ? OK, très cool, les gars. Vous pouvez également appeler l'agent AI, il suffit de cliquer dessus, mais vous devrez entrer votre numéro de téléphone. Et après avoir testé cet agent AI et vérifié qu'il fonctionne, vous pouvez publier cet agent AI Voice. Cliquez simplement sur cette publication. Écoutez, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 14. Créer un agent de génération de prospects par IA avec Zapier: Holly les gars, bon retour au cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent de génération de prospects basé sur l' IA à l'aide de Zapier L'agent IA sera donc en mesure d'analyser chaque prospect. Il sera en mesure d'évaluer si le prospect est qualifié ou non, et il assurera également le suivi des prospects et essaiera de le clôturer. OK, commençons. Tout d'abord, vous devez vous connecter à l'aide de votre compte Gmail. OK, maintenant cliquons sur Créer un agent. Dans ce cas, trois options s' offrent à vous. Vous pouvez créer l' agent à partir de zéro. Vous pouvez utiliser l'un de ces modèles. Comme vous pouvez le constater, il existe de nombreux modèles gratuits que vous pouvez utiliser et personnaliser. Et la troisième option consiste à utiliser l'IA pour créer l'agent. Il vous suffit de rédiger le bal de fin d'année, de décrire votre flux de travail, et en moins d'une minute, IA vous générera le flux de travail de l'agent AI. Dans ce cas, nous allons créer l'agent à partir de zéro. Donc, partons de zéro en partant de zéro. Et vous serez redirigé vers la page d'édition. Tout d'abord, je vais nommer l'agent lead generations agent. Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, nous allons ajouter le déclencheur. Cliquez dessus et saisissons Google****. Vous devez créer une feuille Google Sheet. Comme vous pouvez le voir, j'ai cinq colonnes  : nom, e-mail, message de l'entreprise et budget. Dans ce cas, l'agent IA va analyser tous les prospects de ces Google Sheets. Bon, maintenant, revenons à Zapier et nous allons ajouter un déclencheur pour démarrer l'agent AI Alors, cliquons dessus et choisissons les Google Sheets, puis saisissons une mise à jour, et nous allons sélectionner cette ligne de feuille de calcul nouvelle ou mise à jour Et saisissons le nom du fichier, qui est agency ds data. Et il n'y en a qu' un seul ****, **** un. Alors, cliquons sur **** 1, puis sur Enregistrer. Dans ce cas, l'agent AI va donc extraire les données de ce Google****. Assurez-vous donc de connecter Zapier avec le bon fichier OK, maintenant nous allons écrire l'invite. OK, voici mon message. Passons à l'invite. Vous êtes un agent de génération de prospects IA pour une agence de montage vidéo. Votre travail consiste à analyser chaque nouveau prospect provenant de mon Google****. Évaluez s'ils sont qualifiés en fonction du budget, portée du projet et du potentiel commercial, et étiquetez-les en conséquence. Pour chaque prospect qualifié, rédigez un e-mail de code personnalisé dans mon compte Gmail pour présenter nos services, mettre en évidence les avantages pertinents et l'inviter à prendre un appel. Ensuite, nous allons ajouter deux outils supplémentaires. Le premier est Google Sheet Update. Cliquez sur Ajouter un outil, puis sur Google****, puis saisissons Mettre à jour. Et nous allons sélectionner celui-ci, Update Spreadsheet Throw Ensuite, nous allons ajouter le GML, et taper le brouillon OK, ensuite, nous allons faire défiler la page un peu vers le bas. Et si vous avez un document basé sur les connaissances, vous pouvez ajouter le fichier ici. Cliquez simplement sur Koletsource et vous pouvez télécharger le fichier, ou peut-être que si vous le conservez dans votre Google Docs, vous pouvez connecter votre agent AI à OK, nous allons maintenant cliquer sur cet agent Preview. Et avant d'exécuter l'agent AI, vous devez vous assurer que vous avez déjà connecté votre Gmail à Zapier, puis cliquez sur Tester l'agent OK, maintenant nous dirigeons l'agent. Cela prendra quelques minutes, peut-être une ou deux minutes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. Eh bien, l'agent AI a fonctionné pendant 3 minutes, et voici le résultat. Tout d'abord, l'agent AI extrait les données des Google Sheets et sélectionne les prospects Serakim Le nom de l'entreprise est Bright Content. Faisons défiler la page vers le bas. Ensuite, l'agent AI a créé le brouillon d'e-mail destiné à Serakim C'est donc l'e-mail du prospect. Et voici le corps de l'e-mail. Regarde ça. Très cool, non ? Et voici l'analyse principale. Évaluation du plomb. Et les mesures prises. OK, très cool. Nous allons maintenant activer cet agent IA de dernière génération. Alors, cliquons dessus. OK, maintenant, ouvrons la boîte de réception GML, cliquons sur DRF et cliquons dessus Comme vous pouvez le voir, l'agent AI a créé le brouillon d'e-mail pour Sara Bonjour, Sara, j'ai remarqué que Brad Content Co recherchait un support de montage vidéo hebdomadaire pour contenu YouTube et les courts métrages en tant qu' agence de montage vidéo spécialisée dans les productions de contenu cohérentes de haute qualité. J'aimerais vous aider à rationaliser ce processus. OK, très cool. Et il vous suffit de cliquer sur SN. OK, les gars, je crois que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 15. Créer un agent d'analyse de données en IA avec Python Llama: Comment vous, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un agent d' analyse de données AI en utilisant Python et Llama L'IDE que nous allons utiliser est Google Colab, mais si vous souhaitez utiliser un autre IDE, peut-être VS code ou PyCharm, c'est à vous de décider OK, commençons. Créons d' abord un nouveau fichier. Cliquez simplement sur Fichier, puis sur Nouveau bloc-notes. Bien, nous allons maintenant importer plusieurs bibliothèques Python. Importons les demandes. Nous allons utiliser cette bibliothèque pour gérer les demandes d'API. Ensuite, nous allons importer les notations d' objets JSOT ou JavaScript Nous allons utiliser cette bibliothèque pour le codage JSON. Ensuite, nous allons importer des pandas. Nous allons utiliser cette bibliothèque pour le traitement des données. Enfin, nous allons importer des fichiers Google Colab à partir des fichiers d'importation Google point Colab Nous allons utiliser cette bibliothèque pour permettre aux utilisateurs de télécharger des ensembles de données dans Google Colab OK, maintenant, compilons le code, et ajoutons un autre bloc de code. Ensuite, nous allons obtenir la clé API auprès d'Open Router. Pour ceux d'entre vous qui ne connaissent pas Open Router, il s'agit d'une interface unifiée pour le modèle de langage de Lord's. Et ne vous inquiétez pas, son utilisation est totalement gratuite. OK, maintenant connectons-nous. Vous pouvez vous connecter à l'aide de votre compte Github. Vous pouvez également vous connecter à l'aide de votre compte Gmail. Dans ce cas, je vais me connecter à l'aide de mon compte Gmail. Cela prendra quelques secondes. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau de bord. OK, maintenant cliquons sur votre photo de profil, puis sur Clés. Et vous serez redirigé vers cette page. Pour créer une nouvelle clé d'API, cliquez simplement sur Créer une clé d'API Vous devrez donner un nom à l' APIKey et cliquer simplement sur Créer. Vous pouvez également définir la date d'expiration, mais elle est facultative. Bien, revenons maintenant à Google Cap. Et créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler clé API. OK, voici ma clé d'API. Je vais donc le copier-coller et le mettre ici. Merci de ne pas utiliser ma clé d'API, car je désactiverai cette clé d'API une fois que j' aurai terminé ce projet Assurez-vous donc d'utiliser votre propre clé d'API. Ensuite, nous allons définir le grand modèle de langage que nous voulons utiliser. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler modèle. Et dans ce cas, nous allons utiliser Llama. Passons donc à Open Router et tapons Llama. Nous allons utiliser ce modèle, Meta Llama 3.3 70 B en donne trois instructions. Alors, cliquons dessus. OK, nous allons maintenant ouvrir la documentation du code. Alors, cliquons sur Démarrage rapide, et faisons défiler la page un peu vers le bas. Et nous allons le copier-coller. Et mettons-le ici. C'est donc le modèle de langage du Seigneur qui effectuera l'analyse des données. Ensuite, nous allons créer une fonction permettant de générer un aperçu lisible de la trame de données sans surcharger le prom Je vais nommer les fonctions « safe preview ». Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous, et ces fonctions ont deux paramètres. Le premier est le F, qui est le bloc de données, et le second est le nombre maximum de caractères. Et je vais le fixer à 3 000. OK, ensuite, nous allons convertir le bloc de données entier en une chaîne de texte propre sans index de ligne. Créons donc une nouvelle variable. Je vais l'appeler TXT. Nous allons utiliser la chaîne F deux et nous allons régler l'indice sur les baisses. Ensuite, nous allons renvoyer le texte intégral s'il est court. Sinon, l'aperçu tronqué sera renvoyé. TXT renvoyé, si la longueur du texte est inférieure ou égale au nombre maximum de caractères. Rappelez-vous, les gars, précédemment, nous avons déjà défini le nombre maximum de caractères à 3 000. Oui TXT, créons un break it, et mettons un maximum de caractères dans le BreakePlus, soit N point, point, point, tronqué OK, les gars, nous en avons fini avec ces fonctions. Ensuite, nous allons créer une autre fonction qui enverra le bloc de données au modèle d'IA pour analyse. Je vais nommer les fonctions. Analysez le CSV. Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez. Cela dépend entièrement de vous, et cette fonction comporte deux paramètres. Le premier est le chemin CSV, il s'agit donc du bloc-fichiers et le second est l'objectif. OK, tout d'abord, nous allons charger le fichier CSV téléchargé. Créons une nouvelle variable. Je vais le nommer DF, et pour charger les ensembles de données, nous allons utiliser le format pdf point D CSV Et copions-collons le chemin CSV, et mettons-le entre parenthèses Ensuite, nous allons créer un aperçu découpé des ensembles de données. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler preview, et nous allons appeler ces fonctions safe preview. Et nous allons transmettre le paramètre, les données encadrées. Nous allons donc copier-coller le PDF et le mettre entre parenthèses Ensuite, nous allons construire les instructions que prom a données au modèle d'IA. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler Prom. OK, maintenant écrivons l'invite. Vous êtes un agent autonome de l'IE chargé de l'analyse des données. Et des analystes de données. OK. Tout d'abord, nous voulons préciser le rôle de l'IA. Et nous allons également définir l'objectif de l'utilisateur. OK, maintenant copiez-collez cet objectif variable et mettez-le ici. Ensuite, nous allons définir les règles. La première règle est de réfléchir étape par étape avant d'agir. La deuxième règle consiste à décider de l'analyse à exécuter. Et nous allons donner des exemples, un résumé, une analyse des modèles, une analyse des anomalies, des corrélations, des suggestions Dans ce cas, l'agent IA sera donc totalement autonome. Il sera en mesure de décider du type d'analyse à exécuter. Règle numéro trois, expliquez votre raisonnement. Donnez ensuite des résultats et des recommandations pratiques. quatrième étape consiste à répondre de manière concise et à vous concentrer sur les affaires. Et nous allons également inclure l'aperçu du jeu de données. Peut-être tronqué. Et copions-collons l'aperçu, et mettons cette variable ici. Et nous allons fermer ça. Ensuite, nous allons envoyer une demande de publication pour ouvrir les terminaisons et les points de discussion Rotter Créons donc une nouvelle variable. Je vais l'appeler réponse. Et nous allons utiliser request point ps. Bien, nous allons maintenant ajouter le point de terminaison de l'API pour les complétions de modèles basés sur le chat. Chez TTP. Ouvrez deux fois Rotert AI, API One HAT, slash OK, c'est donc le point de terminaison de l'API. Ensuite, nous allons définir les en-têtes. Bien, nous allons maintenant inclure la clé API pour un accès sécurisé. Autorisations. Bière. Et nous allons copier-coller la clé API et la mettre ici. Ensuite, nous allons préciser que le corps de la requête est Jacint Applications de type de contenu JasonT. Et ajoutons une virgule Ajoutons à nouveau une virgule. Ensuite, nous allons convertir le dictionnaire Python en paiement Gson Data JSONTTMS OK, nous allons maintenant spécifier les modèles d' IA que vous allez traiter Nous allons régler le modèle sur Llama. Faisons donc défiler la page vers le haut , copier/coller ceci et le mettre ici. Ensuite, nous allons fournir le message utilisateur contenant les instructions d'analyse. Des messages. Et créons une rupture. Nous allons attribuer le rôle à l'utilisateur. Ensuite, nous allons configurer le contenu pour qu'il soit demandé. Faisons défiler un peu vers le haut, copier/coller Sproum et le mettre ici Et ajoutons le coma. Ensuite, nous allons définir le temps d'attente maximum avant que la demande ne soit annulée. Nous allons fixer le délai à 120. Ensuite, nous allons lancer des exceptions si la demande d' API a échoué. Réponse : augmentation du statut. Ensuite, nous allons extraire l' analyse générée par l'IA et la renvoyer avec un cadre de données. Retournez le point de réponse Jason , créons une rupture et ajoutons choix à l'intérieur de la rupture. Mettons zéro à l'intérieur de la deuxième pause. Mettons le message dans le troisième casier et mettons le contenu dans le quatrième breaketTF DF est le bloc de données, les gars Ensuite, nous allons afficher des instructions invitant l'utilisateur à télécharger le fichier CSV Imprimez et téléchargez un fichier CSV. Après le téléchargement, l'agent AI s'exécute. D'accord, voici les instructions pour l'utilisateur. Ensuite, nous allons créer une nouvelle variable. Je vais le nommer uploadé. Et pour permettre à l'utilisateur de télécharger un fichier sur Google Colab, nous allons utiliser des fichiers point Upload Ensuite, nous allons créer une déclaration conditionnelle pour vérifier si le fichier a été téléchargé, sinon téléchargé. Ensuite, nous allons afficher un message d'avertissement, activer la sortie du système. Aucun fichier n'a été chargé. Exécutez à nouveau la cellule et chargez le fichier CSV. Tel sera donc le message. Ensuite, nous allons obtenir le nom du premier fichier CSV téléchargé. Créons une variable. Je vais le nommer fichier CSV. Ensuite, tapez et copiez-collez , téléchargez-le et mettez-le entre parenthèses Ensuite, nous allons demander à l'utilisateur de saisir l'objectif d'analyse. Créons une variable. Je vais l'appeler objectif. Pour obtenir les informations de l'utilisateur, nous allons utiliser les fonctions de saisie. Entrez l'objectif d'une ligne pour l'agent AI. Ensuite, nous allons ajouter bande de points. Ensuite, nous allons exécuter l'analyse en utilisant le données téléchargé et l'objectif défini par l'utilisateur. Créons deux variables. Je vais les appeler Pport et D F. Et nous allons appeler ces fonctions, analyser le CSV Et n'oubliez pas, les gars, que cette fonction a deux paramètres. Le premier est le bloc-notes CSV, c'est le bloc-fichiers et le second est l'objectif. Copier-coller le fichier CSV et le mettre ici, puis copier-coller et le mettre ici entre parenthèses Ensuite, nous allons ajouter un en-tête de section pour le rapport final généré par l'IA. Imprimer. Terminons donc rapport d'analyse des données de l' IA. Finissons-en. Ensuite, nous allons imprimer l'analyse. Imprimez le rapport. Copiez-collez cette variable et placez-la ici entre parenthèses Ensuite, nous allons ajouter le nom du fichier qui sera utilisé pour enregistrer l'analyse, rapport pour le faire. Créons une nouvelle variable et allons lui donner un nom. Rapport de données AI TxD. Le format de fichier sera donc TXT. Ensuite, nous allons ouvrir TextFile pour écrire en utilisant codage UTF huit avec ouvert, copier/coller le nom et le mettre entre parenthèses C'est un W, et nous allons régler l'encodage sur UTF huit En tant que F ensuite, nous allons écrire l'objectif d'analyse utilisateur dans le fichier F point droit. OK, maintenant nous allons ajouter l'objectif, puis copier-coller l' objectif et le mettre ici entre parenthèses N. Ensuite, nous allons écrire le rapport généré par l'IA dans le fichier. F bon rapport N. Assurez-vous que le rapport est en minuscules, puis copiez-collez le rapport, et mettons-le ici entre parenthèses Plus N, N. Ensuite, nous allons écrire un aperçu lisible des ensembles de données pour référence Point F à droite DidarView. Alors finissons-en. Et nous allons appeler les fonctions de prévisualisation saf. Et mettons DF entre parenthèses. Rappelez-vous, les gars, DF est le bloc de données plus N. Ensuite, nous allons informer l'utilisateur que le fichier de rapport est prêt. Imprimez et enregistrez le rapport final pour copier-coller le nom étrange et mettez-le ici. Téléchargez ci-dessous si vous le souhaitez. Enfin, nous allons déclencher le téléchargement du rapport généré par le navigateur. Les fichiers ne sont pas téléchargés. Et copions-collons le nom de Out, et mettons-le ici entre parenthèses OK, les gars, c'est terminé. Avant de compiler le code, il y a une erreur que nous devons corriger Il y a eu une faute de frappe, les gars, nous devons supprimer l'aperçu sécurisé OK, ensuite, nous allons tester cet agent EI en utilisant ces exemples de données. J'ai donc ces petits ensembles de données avec cinq colonnes, nom du fournisseur, le produit, le taux de livraison à temps, taux de défauts et les jours Nous allons donc utiliser l'agent d'analyse de données basé sur l' IA pour analyser les performances de ce fournisseur. OK, compilons le code. OK, maintenant que l' agent AI est en cours d'exécution, nous allons télécharger le fichier CSV. Cliquez sur Ouvrir. Ensuite, nous allons définir l'objectif de l'agent IA. Découvrez des informations clés. Et appuyons sur Entrée. OK, maintenant l' agent AI est en cours d'exécution. Je vais prendre quelques secondes, peut-être cinq ou dix secondes. Eh bien, ça n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 30 secondes, et voici le rapport d'analyse. Pour obtenir des informations clés, je vais suivre une approche étape par étape. Tout d'abord, je dois décider de l'analyse à exécuter. Étant donné que l'ensemble de données contient des informations sur les fournisseurs, les produits, les pourcentages de livraison à temps, les taux de défauts et les délais, je vais effectuer une analyse de corrélation et rechercher des modèles Cela aidera à identifier la relation entre ces variables et les domaines susceptibles d'être améliorés. Mon raisonnement est que comprendre la corrélation entre le taux de défauts de livraison à temps et les délais de livraison peut révéler la tendance des fournisseurs ou des performances des produits. OK, très cool. Et voici les informations clés et les recommandations exploitables Priorisez les fournisseurs présentant des taux de livraison élevés dans les délais et faibles taux de défauts, tels que Alpha C avec les produits A et C, qui ont des taux de livraison élevés dans les délais. 96 % et 95 % et faibles taux de défauts, 2 % et 3 %. Délais optimisés, concentrez-vous sur la réduction des délais, car des délais plus courts sont associés à des taux de livraison plus élevés et à des taux de défauts plus faibles. Surveillez et améliorez les combinaisons de produits des fournisseurs, identifiez et corrigez les combinaisons spécifiques présentant faible taux de livraison à temps ou un taux de défauts élevé, comme Beta Mart avec le produit C, 87 % de livraisons à temps et 6 % de défauts OK, très cool, les gars. Nous avons développé avec succès agent d'analyse de données AI en utilisant Python et Llama Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir. 16. Créer un système multi-agent par IA pour la gestion de projet: Bonjour, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un système multi-agents AI pour la gestion de projet. Nous allons avoir trois agents, un agent Taskop, un agent de charge de travail et un chronologue de projet Ces trois agents d'IA vont donc interagir les uns avec les autres. OK, commençons. Tout d'abord, nous allons importer deux bibliothèques Python. Nous allons importer des demandes. Il s'agit donc de la bibliothèque aTTTP qui sera utilisée pour envoyer des requêtes à l'API Open Router Ensuite, nous allons également importer du JSON. Compilons le code et ajoutons un autre bloc de code. Ensuite, nous allons ajouter APIKey pour authentifier les demandes d'ouverture de l'API du routeur Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler ApiKey Passons au fichier précédent et nous allons copier-coller cette clé d'API C'est ma clé d'API les gars, n'utilisez pas ma clé d'API. Assurez-vous d'utiliser votre propre clé d'API. Ensuite, nous allons créer une liste des membres de l'équipe avec leurs compétences et heures disponibles utilisées pour la logique d'attribution des tâches. Je vais nommer l'équipe de la liste. Vous pouvez le nommer où vous le souhaitez, cela dépend entièrement de vous, et créons une rupture. OK, ajoutons le premier employé. Je vais donner le nom à Alice. Ensuite, nous allons définir ses compétences. Le premier est frontal et le second est React. Juste un ensemble de compétences aléatoire, les gars. Ensuite, nous allons définir ses horaires. 20 heures par semaine. Ajoutons un autre employé. Je vais donner le nom à Bob. Ensuite, nous allons définir ses compétences. Big End et Pitnt Et il travaillera 25 heures par semaine. Et ajoutons un autre employé. Je vais donner le nom à Cara. C'est juste un nom aléatoire, les gars. Ensuite, nous allons définir ses compétences. QA ou assurance qualité et tests. Et elle travaillera 15 heures par semaine. Et ajoutons le coma. Ensuite, nous allons demander à l'utilisateur de saisir une brève description du projet. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler projet. Et pour recueillir les informations des utilisateurs, nous allons utiliser les fonctions de saisie. Décrivez le projet. Ensuite, nous allons copier-coller ces trois agents EI, l'agent Tscope, l'agent de charge et le créateur de chronologie du projet Alors copions-les, collons-les et mettons-les ici. OK, maintenant je vais vous expliquer un par un. Le premier agent EI est donc un agent de coopération opérationnelle. Lisons le bal de fin d'année. Vous êtes un agent de Tascope. Divisez le projet en tâches et estimez le nombre d'heures par tâche. Ne retournez que sur Activé pour que cet agent d'IA prenne en compte les informations de l'utilisateur, le décompose en plus petits éléments et estime la durée nécessaire pour accomplir sa tâche Et le deuxième agent d'IA est l'agent Workload. Lisons le bal de fin d'année. Agent de charge de travail, tâches assignées aux membres de l'équipe en fonction des compétences et des heures disponibles, rédigées uniquement selon le format. Cet agent EI assignera une tâche WTS adaptée à Alice. test WTS convient à Bob et le test WTS convient à Kara Et le troisième agent de l'IE est Project Timeline Maker. Lisons le bal de fin d'année. Vous êtes un créateur de chronologie de projet. Créez un calendrier réaliste pour le projet fonction de la tâche et attribuez des charges de travail. Cet agent de l'IE sera donc en mesure de créer un calendrier de projet complet en fonction de la complexité du projet et des ressources disponibles. OK, continuons. Nous allons maintenant créer un contrôleur principal qui coordonne les agents, donne des instructions et demande un résumé final lisible par l'homme Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler Controller Prom. OK, écrivons la griffe. Vous êtes le contrôleur principal. Et nous allons définir tous les agents disponibles. Le premier est l'agent de portée des tâches. Alors copiez-collez ceci et mettez-le ici. Le second est l'agent de charge de travail. Copions-le, collons-le et mettons-le ici. Et le troisième est Project Timeline Maker. Copions-le, collons-le et mettons-le ici. OK, je vais faire défiler la page un peu vers le bas. Ensuite, nous allons définir les règles. Le premier ? Réfléchissez en interne et imprimez votre raisonnement étape par étape. Règle numéro deux, décidez vous-même quand appeler son agent. Règle numéro trois. Après avoir raisonné, produisez le résumé final, non pas sous forme de Jason, mais sous forme de puces. Et le résumé doit inclure les estimations des tests. Missions. Et chronologie. Ensuite, nous allons définir le projet. Faisons défiler la page un peu vers le haut, copier/coller cette variable, et mettons-la ici. Ensuite, nous allons définir l'équipe. Faisons défiler un peu vers le haut et copions-collons cette liste, et mettons-la ici. Ensuite, nous allons définir les agents. Le premier est l'agent Tescope. Alors copiez-collez ceci. Copions-le et collons-le à nouveau et mettons-le ici à l'intérieur de l'orthèse Et nous allons copier-coller cette partie. Dans ce cas, nous intégrons le bloc d' instructions de l'agent Tescope instructions de l'agent Tescope pour le contrôleur à partir du code Et le second est l'agent de charge de travail. Alors copiez-collez ceci. Eh bien, le format sera exactement le même, vous pouvez donc copier et coller cette ligne, et nous allons remplacer l'agent Tescope par un agent de charge de travail Le troisième est Project Timeline Maker. Copiez-collez ceci et mettez-le ici, et le format sera exactement le même. Copiez-collez donc ceci, et nous allons remplacer l'agent Workload par Project Timeline Maker. Ensuite, nous allons fermer le bal de fin d'année. Ensuite, nous allons envoyer une demande de publication au point de terminaison des discussions d'Open Router avec le terminaison des discussions d'Open Router avec contrôleur Prom et le raisonnement activés Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler response, et nous allons utiliser request point post Ensuite, nous allons ajouter le point de terminaison de l'API. Revenons à ce fichier, agent d'analyse de données AI, et nous allons copier et coller cette URL sur DTPSuen Router, AI, slash API, slash V one, slash chat, slash completions, et mettons-le Ensuite, nous allons ajouter les en-têtes. Revenons donc à ce fichier, et nous allons copier-coller les en-têtes. Et mettons-le ici. Juste un petit rappel. Il s'agit donc de l'en-tête du jeton porteur pour les authentifications de l'API Et nous déclarons également le type de contenu de charge utile JSON ici. Ensuite, nous allons ajouter une charge utile JSON qui inclura les sélections de modèles et l' historique des messages Créons une nouvelle variable. Je vais le nommer data, et nous allons utiliser JSON dot dooms Et créons des parenthèses OK, nous allons maintenant spécifier le modèle d'IA que nous voulons utiliser Dans ce cas, nous allons utiliser Gemma. Allons donc ouvrir Router, et tapons Gemma Extrémité de l'arbre Cliquons dessus, puis sur Démarrage rapide, et faisons défiler un peu la page vers le bas. Et nous allons utiliser ce modèle, les gars. Alors copiez-collez ceci, et mettons-le ici. Le nom du modèle est Google Gemma Three et e4b IT Et ajoutons une virgule. Ensuite, nous allons ajouter un message utilisateur unique qui contiendra les instructions complètes du contrôleur. Des messages. Créons un break it. D'accord, nous allons maintenant définir le rôle d'utilisateur. Ensuite, nous allons configurer le contenu sur Controller Prom. Faisons défiler la page un peu vers le haut, et nous allons copier-coller cette manette de bal. Et mettons-le ici. Ajoutons une virgule après la pause. Ensuite, nous allons demander au modèle d' imprimer ou d'exposer ses étapes de raisonnement intermédiaires. Nous allons définir Enabled sur true. Et nous allons analyser le corps de la réponse TTP directement en tant que JSON dans la variable de réponse Ajoutons donc Dot Jason. Ensuite, nous allons imprimer l' en-tête et le résultat de gestion de projet. Fin. Ensuite, nous allons créer une déclaration conditionnelle en cas de choix en réponse . Dans ce cas, nous allons vérifier si choix en réponse . Dans ce cas, nous allons vérifier routeur ouvert habituel ou la structure de fin de discussion contient des choix. Imprimer, répondre. Et inscrivons les choix dans le break it. Mettons zéro à l'intérieur de la deuxième pause. Mettons les messages dans le troisième casse-le, et mettons le contenu dans le quatrième. Sinon. Ensuite, nous allons imprimer le message de secours qui indique que la structure attendue n'était pas présente Réponse complète. Alors finissons-en. Ensuite, nous allons faire une dernière chose. Nous allons imprimer la ligne de réponse Jason pour le débogage et les inspections Print Jason point Dums Mettons la réponse entre parenthèses, et nous allons mettre le retrait OK, les gars, c'est terminé. OK, avant de compiler le code, nous devons modifier un peu le prom de la manette Nous devons donc avoir au moins un espace de ligne après l'équipe, et nous devons avoir un espace de ligne après les agents. OK, c'est ça. Et compilons le code. Décrivez le projet. Système de gestion immobilière. C'est donc le projet que je souhaite construire. Appuyons sur Entrée et l'agent AI mettra quelques secondes quelques secondes à s'exécuter. Alors attendez, les gars. Eh bien, ça n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 40 secondes. Faisons défiler la page vers le bas, et voici le résultat. OK, je suis le contrôleur principal du projet de système de gestion immobilière. Voici mon plan. Répartition des tâches et estimations abord, je dois décomposer le projet en petites tâches gérables et estimer le temps nécessaire pour chaque Okay Voici l'estimation de la tâche. Conception d'un schéma de base de données. 8 heures, développement d'API haut de gamme. Authentification des utilisateurs, gestion immobilière et paiement 60 heures, développement de l' interface utilisateur frontale 80 heures Mettez en œuvre le test unitaire pendant 30 heures, effectuez les tests du système et 40 heures QD et le déploiement et la configuration de l'infrastructure pendant 12 heures OK, faisons défiler la page vers le bas. Maintenant que j'ai les estimations des tests, je vais appeler l'agent de charge de travail pour les attribuer aux membres de l'équipe. OK, voici donc la première mission, le schéma de base de données de conception. Le test est donné à Alice. Développez des BC et des API. Le test est donné à Bob. OK, faisons défiler la page vers le bas. Enfin, j'utiliserai le devoir pour créer une chronologie. OK, voici donc le calendrier du projet, et voici le résumé du projet. Très cool OK, les gars, nous avons construit avec succès un système multi-agents AI pour le projet Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir 17. Création d'une base de données vectorielle sur l'inventaire alimentaire avec Pinecone: Bonjour, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un générateur de recettes alimentaires basé sur l'IA, et en outre, nous allons connecter le modèle d'IA à la base de données vectorielle Pinecone Le modèle d'IA va donc générer une recette alimentaire basée sur les ingrédients alimentaires disponibles. OK, commençons. Tout d'abord, nous allons installer deux packages Python. Le premier est Pinecone. Copions ceci, Pip installe Pinecone et compilons-le Ensuite, nous allons installer Mistral AI. Copions ceci. Installez Mistral AI en profondeur et compilons-le Cela prendra quelques secondes, peut-être cinq ou dix secondes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. D'accord, nous avons installé avec succès Pinecone et Mistral AI Ajoutons un autre bloc de code. D'accord, nous allons maintenant importer plusieurs bibliothèques de pods. Tout d'abord, nous allons importer Pinecone et plusieurs spécifications de Importez Pinecone. Assurez-vous qu'il est en majuscules ou en virgule. Spécification sans serveur. Nous allons utiliser ces bibliothèques pour créer et gérer des index vectoriels Ensuite, nous allons importer Mistral AI depuis Mistral AI, importer Mistral, nous assurer qu'il est C'est le modèle d'IA que nous allons utiliser, et nous allons également importer NumPi Importez NumPi en tant que NP. Nous allons utiliser cette bibliothèque pour générer des facteurs aléatoires qui seront utilisés comme intégrations Alknex, nous allons obtenir la clé API Pinecone. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler Pinecone API. Ensuite, vous devrez vous rendre sur le site Web de Pinecone et simplement vous connecter Cliquez dessus pour vous connecter à l'aide de votre compte Gmail. Vous pouvez vous connecter à l'aide de votre compte Github. Vous pouvez également vous connecter à l'aide de votre compte Microsoft. Cela dépend entièrement de vous, mais dans ce cas, je vais me connecter en utilisant mon compte Gmail. Comme vous pouvez le voir, je me suis connecté avec succès, et voici mon tableau de bord. Pour créer une nouvelle clé d'API, il vous suffit de cliquer sur ces clés d'API . Vous serez redirigé vers cet espace. Cliquez simplement sur ApiKey et vous devrez nommer la clé d'API Par exemple, base de données vectorielle, et cliquez simplement sur Créer une clé. Bien, revenons à Google Colab. Voici donc ma clé d'API Pinecone. Je vais le copier-coller et le mettre ici. Et n'utilisez pas ma clé API, les gars. Je désactiverai cette clé d'API une fois que j'aurai terminé ce projet Veillez donc à utiliser votre propre clé d'API. Si vous utilisez ma clé API, cela ne fonctionnera pas. Ensuite, nous allons obtenir la clé API Mistral AI. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler Mistral key. Bien, allons maintenant sur le site Web de Mistral et cliquons sur Essayer AI studio Vous devez vous connecter. Vous pouvez vous connecter à l'aide de votre compte Gmail, puis cliquer sur les clés d'API. Et cliquons sur Créer une nouvelle clé. Vous devrez donner un nom à votre clé d'API et cliquer simplement sur Créer une nouvelle clé. Bon, maintenant, revenons à Google Colab. Voici donc ma clé d'API Mistral AI. Je vais donc le copier-coller et le mettre ici. N'utilisez pas ma clé API, les gars. Utilisez votre propre clé d'API, d'accord ? OK, continuons. Nous allons maintenant initialiser le client Pinecone à l'aide Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler PC. PC est donc l'abréviation de Pinecone client. Et nous allons utiliser cette bibliothèque, Pinecone. Et nous allons définir la clé d' API pour l'API Pinecone. Copions-le, collons-le et mettons-le entre parenthèses Ensuite, nous allons ajouter le nom de l' index vectoriel dans lequel les facteurs relatifs aux ingrédients seront stockés. Créons une nouvelle variable, je vais la nommer nom d'index. Et le nom sera inventaire. Ensuite, nous allons créer une instruction conditionnelle pour vérifier si l'index n'existe pas déjà sur Pinecone Si le nom de l'index ne figure pas dans les index PCL, les noms de points, alors nous allons créer un nouvel index avec les paramètres spécifiés s'il n'existe pas, pc point Ensuite, nous allons attribuer le nom à l'index. Nous allons définir le nom sur le nom de l'index. Copions-le, collons-le et mettons-le ici. N'oubliez pas, les gars, que le nom est inventaire. Ensuite, nous allons définir les dimensions du vecteur. Nous allons fixer les dimensions à 384. Et n'oubliez pas qu'il doit correspondre à la taille du vecteur que nous allons insérer. De plus, nous allons également utiliser la recherche de similarité en cosinus avec des vecteurs à gradient fermé Nous allons donc régler la métrique sur le cosinus. Ensuite, nous allons configurer le déploiement sans serveur sur AWS ou Amazon Web Surface et US is Regent Spécification. Nous allons utiliser cette bibliothèque, Serverless Spec copions-la. Et nous allons configurer Cloud sur AWS, nous allons configurer le régent sur US en est un OK, continuons. Ensuite, nous allons nous connecter à l'index Pinecone existant ou nouvellement créé Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler index pc point index. Copier-coller le nom de l'index, et mettons-le entre parenthèses Ensuite, nous allons initialiser le client Mistral pour terminer les discussions Créons une nouvelle variable. Je vais le nommer client, et nous allons utiliser la bibliothèque Mistral Copions-le et collons ceci et nous allons définir la clé API sur la clé Mistral Copions-le, collons-le et mettons-le entre parenthèses Ensuite, nous allons définir un dictionnaire simple représentant les ingrédients et leurs quantités. Je vais nommer l'inventaire du dictionnaire. OK, je vais ajouter des aliments aléatoires à la base de données vectorielle. Nous avons donc 12 œufs, deux poulets, un épinard, cinq ail, trois riz et quatre carottes. D'accord, nous allons maintenant créer une boucle for. Nous allons examiner chaque ingrédient et sa quantité. Quantité et inventaire de quatre ingrédients. Copions et collons donc ces points. Ensuite, nous allons générer un facteur aléatoire de 384 dimensions pour simuler une intégration Créons une nouvelle variable. Je vais le nommer factor, et nous allons utiliser la bibliothèque Numpai no random point RND Et mettons 384 entre parenthèses TLS. Ensuite, nous allons télécharger le facteur, et nous allons également télécharger métadonnées dans Pinecone en utilisant le nom de l'ingrédient comme identifiant Point d'index ASED Créons-le ou cassons-le entre parenthèses, puis copiez-collez l'ingrédient et placez-le entre parenthèses. Facteur de virgule Rappelez-vous, les gars, l'ingrédient et la quantité sont l'indice des quatre boucles. Et nous allons définir l'ingrédient sur ING. C'est le premier indice, et nous allons définir la quantité sur QTY. C'est le deuxième indice des quatre boucles. OK, ensuite, nous allons confirmer la réussite du téléchargement des données vers Pinecone Inventaire imprimé téléchargé sur Pinecone. Mais faisons défiler la page un peu vers le bas. Ensuite, nous allons créer une fonction qui générera une recette en utilisant les demandes des utilisateurs et les ingrédients disponibles. Je vais nommer les fonctions, générer une recette. Vous pouvez le nommer où vous souhaitez, et cela dépend entièrement de vous, et cette fonction n'a qu'un seul paramètre, à savoir les requêtes. OK, nous allons maintenant créer un vecteur de requête aléatoire pour les vecteurs voisins. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler Query Effect. Pas de point aléatoire Rent, et mettons 384 entre parenthèses Ensuite, nous allons récupérer dix vecteurs d'ingrédients les plus proches avec des métadonnées. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler RS. Et dans ce cas, nous allons utiliser une requête par points d'index. Et nous allons définir le vecteur pour interroger ft. Alors copiez-collez ceci et mettez-le ici. Ensuite, nous allons mettre la touche k à dix. Parce que nous voulons récupérer les dix premiers vecteurs de gradient des clauses. Enfin, nous allons définir include metadata sur True. OK, continuons. Nous allons maintenant formater les noms et les quantités des ingrédients sous forme de listes lisibles. Créons une nouvelle variable, je vais la nommer disponible. Et créons une rupture. À l'intérieur du casse-le. Créons un corset. Et ajoutons les métadonnées dès le premier break. Mettons l'ingrédient à l'intérieur de la deuxième fois. Et créons une parenthèse. Et remettons les métadonnées à l'intérieur de ce casse-là. Et mettons la quantité à l'intérieur de la deuxième pause. Ensuite, nous allons créer les quatre boucles. Pour et res et mettons des allumettes à l'intérieur de ce casse-le. OK, maintenant nous allons écrire l'invite. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler prompt. Nous allons donc créer une invite demandant à Mistral AI de générer une recette en utilisant uniquement les ingrédients récupérés . OK, écrivons l'invite. Créez une recette basée uniquement sur ces ingrédients disponibles. Copions et collons cette variable disponible, et mettons-la ici. Nous stockons donc tous les ingrédients alimentaires disponibles dans cette variable. Ensuite, nous allons définir ce que veut l'utilisateur. Copions et collons les demandes. Et mettons-le ici. N'incluez pas d'ingrédients qui ne figurent pas dans la liste. Et nous allons fermer le message. Bien, ensuite, nous allons appeler Mistral Hat Model pour générer le texte de la recette Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler réponse. Nous allons ensuite utiliser le client point chat point complete, nous allons définir le modèle d'IA que nous voulons utiliser. Nous allons régler le modèle sur Mistral Small au plus tard. Ensuite, nous allons envoyer Pm en tant que message utilisateur. Messages, créons une rupture, et nous allons attribuer le rôle à l'utilisateur. Ensuite, nous allons configurer le contenu sur invite. Copier-coller l' invite et la mettons ici. Ensuite, nous allons extraire la recette générée de la réponse. Choix de réponses renvoyés. Mettons zéro dans le contenu du point du message Break it point. OK, les gars, nous en avons fini avec ces fonctions. OK, ensuite, nous allons tester ce générateur de recettes alimentaires basé sur l'IA pour nous assurer qu'il fonctionne. Créons une nouvelle variable. Je vais l'appeler recette, et nous allons appeler ces fonctions Generate recipe. Et répondons à la demande de l'utilisateur. Quelque chose de sain pour le dîner. Ensuite, nous allons imprimer l'en-tête. Envoyer une recette AI. Envoyer. Enfin, nous allons afficher la recette générée à l'utilisateur. Imprimer. Copier-coller la recette et la mettre entre parenthèses Avant de compiler le code, nous devons corriger quelques erreurs La première est une faute de frappe, les gars. Donc, si vous faites défiler l'écran vers le haut, c'est censé être l' ingrédient avec E, pas avec I. Donc, assurez-vous de corriger cela. Corrigez également celui-ci, et faisons défiler la page vers le bas. Corrigez également celui-ci. Assurez-vous donc de corriger cette faute de frappe. Ensuite, nous allons corriger celui-ci. Fermons le corset et ajoutons la ficelle ici. Et fermons le corset ici. De plus, nous allons commenter ces deux lignes car elles étaient uniquement destinées à la simulation, nous n'en avons donc pas besoin. Et nous allons également remplacer cette ligne par la nouvelle. Nous créons donc un ingrédient et une quantité pour la boucle. N'oubliez pas, les gars, que ce sont les index des objets de la boucle for et des points d'inventaire. OK, nous avons terminé, et compilons le code. Cliquons dessus OK, maintenant c'est en cours d'exécution. Cela prendra quelques secondes, peut-être dix ou 20 secondes. Alors attendez, les gars. J'espère que cela ne prendra pas trop de temps. OK, voici la recette des plats. Cela n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 10 secondes. Voici une recette de dîner saine et équilibrée utilisant uniquement les ingrédients disponibles, poulet frisé aux épinards et du riz Le temps de préparation est de 10 minutes et le temps de cuisson de 25 minutes. D'accord, voici les ingrédients, voici les instructions, et voici la raison pour laquelle c'est sain. Et si vous avez ouvert votre base de données vectorielle Pinecone et que vous cliquez simplement sur Base de données et sur Index Comme vous pouvez le constater, nous avons créé avec succès cet inventaire alimentaire. Cliquons dessus, et faisons défiler la page un peu vers le bas. Vous pourrez voir tous les ingrédients alimentaires comme les carottes, le riz, les œufs, l'ail, le poulet et les épinards. OK, très cool. Je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. 18. Connecter le serveur MCP Zapier à Google Sheets ets: Bonjour, les gars. Bienvenue dans le cours. Dans cette vidéo, nous allons créer un serveur Model Context Protocol à l'aide de Zapier De plus, nous allons connecter MCP à Mistral AI Commençons. Cliquons sur ce bouton Commencer à construire. Vérifiez que vous êtes déjà connecté à Zapier. Vous pouvez vous connecter à l'aide de votre compte Gmail. OK, maintenant, cliquons sur ce nouveau serveur MCP. Bien, nous devons maintenant sélectionner le client MCP. Cliquons dessus. Il existe de nombreuses options comme Cloud, Microsoft Copilot, Julius AI, Mistral AI, Jet GPT, Manus Je vais sélectionner Mistral AI, mais vous pouvez sélectionner n'importe quel assistant IA de votre choix Cela dépend entièrement de vous. Ensuite, vous devez nommer le serveur MCP, puis cliquer sur Créer un serveur MCP OK, nous avons créé le serveur MCP avec succès. Ensuite, nous allons ajouter des outils. Cliquez sur cet outil Ajouter. De nombreux outils sont disponibles tels que Gmail, Google Calendar, Google Sheets, Google Docs, Google Form Notion, Google Drive et bien d'autres encore. Je vais sélectionner Google Sheets. Cliquez dessus, puis saisissons et créons. Et je vais sélectionner celui-ci. Créez une feuille de calcul et cliquez sur Connecter. En fait, nous devons ajouter deux outils supplémentaires. Alors, cliquons sur Out Tool, puis sur Google Sheets, et tapons Update. Et cochons ces deux cases. Et cliquez sur Ajouter deux outils. Au total, nous disposons de trois outils. Arborescence de la feuille de calcul, mise à jour de la feuille de calcul et mise à jour des salles de calcul Ensuite, je vais cliquer sur Connect OK, maintenant nous allons connecter Zapier MCP à Mistral Cliquons sur cette URL de copie, puis sur ce lien et vous serez redirigé vers la page. Vérifiez que vous êtes déjà connecté à votre Mistral AI. Vous pouvez vous connecter à l'aide de votre compte Gemma, puis cliquez sur Connector Et tapons Zapier. Et cliquons sur copier-coller l'URL ici, et pour les méthodes d'authentification comme la version 2.1, et cliquez simplement sur Connecter. Eh bien, dans mon cas, Zapier a été détruit, alors cliquons dessus et cliquons sur Connecter Je vais cliquer sur Low, donc je vais donner à Zapier l' accès à Mistral Comme vous pouvez le constater, Zapier est maintenant connecté, et il est également important de vous assurer que vous avez déjà connecté votre Zapier à Google***** Bien, nous allons maintenant essayer ce serveur MCP et nous assurer qu'il fonctionne Cliquez sur NewWhat et nous allons maintenant utiliser Dzepier Cliquons dessus et nous allons saisir l'invite. Créez un exemple de jeu de données pour Logistics, cinq colonnes et 15 lignes et stockez les données dans mon Google ***** Et appuyons sur Entrée Et cliquez sur Continuer. Nous donnons maintenant à Zapier l'accès à Google*****. Cela n'a pas pris trop de temps, les gars. Cela n'a pris que 10 secondes , voire moins de 10 secondes. Ouvrons donc les Google Sheets Comme vous pouvez le voir, Mistral AI a créé avec succès un nouveau fichier Google Sheet Le nom du fichier est « données logistiques », et nous avons cinq colonnes, le numéro d'expédition, l' origine, les destinations, poids et le statut de livraison. Très cool, non ? Vous pourrez donc utiliser Mistral AI pour modifier ces Google Sheets OK, je pense que c'est ça. C'est tout ce que tu as besoin de savoir. Je vous verrai dans la prochaine vidéo. Au revoir 19. Conclusion et résumé: Holly les gars, bon retour sur le cours. Dans cette vidéo, je vais résumer tout ce que nous avons appris dans ce cours, et je vais également partager quelques conseils et astuces sur la façon d' améliorer la qualité de vos automatisations et de vos agents d'IA Bien, commençons par le premier sujet, la gestion des erreurs. Vous devez concevoir votre flux de travail de manière à pouvoir gérer les défaillances d'API, les délais d'attente et les réponses inattendues Vous devez créer des mécanismes de repli. Ainsi, lorsque votre surface d'IA est en panne ou donne de mauvais résultats, le système réessaie automatiquement, passe à un modèle de sauvegarde, bloque le problème et vous avertit sans interrompre l' Si vous vous souvenez, dans l'un de nos projets, lorsque nous avons créé l'agent d'analyse de données AI, nous avons créé une déclaration conditionnelle ici. Il vérifiera donc si les données n'ont pas été téléchargées, puis un message d'erreur s'affichera. Aucun fichier n'a été chargé, réexécutez la cellule et téléchargez le fichier CSV. C'est donc l'un des exemples de gestion des erreurs. Bien, revenons maintenant à la carte principale, et parlons du deuxième sujet. Optimisations des coûts des API. Il est très important de surveiller l'utilisation des API, car l' automatisation de l'IA peut devenir étonnamment coûteuse si le nombre de conversations, fréquence des demandes ou la taille du modèle ne sont pas contrôlés. L'optimisation des coûts par le biais demandes de gravure, de la troncation du contexte, esquisse des résultats et du choix du bon modèle garantit l'évolutivité sans gaspiller le budget des demandes de gravure, de la troncation du contexte, de l' esquisse des résultats et du choix du bon modèle garantit l'évolutivité sans gaspiller le budget . Certains modèles d'IA sont donc plus chers. Certains modèles d'IA sont conservés, par exemple, le cloud et l'IA ouverte sont plus chers que Gemini Assurez-vous donc d' en être pleinement conscient. Et si vous utilisez l'API Rotor ouverte, vous pouvez accéder à Activity TAR, et vous pourrez suivre ou surveiller votre utilisation de l'API. Vous pouvez voir quel modèle d'IA est utilisé. Vous pouvez également voir le nombre de demandes d'API que vous avez effectuées. Bon, maintenant, revenons à la carte mentale, et parlons du troisième sujet, le contexte et l' ingénierie du bal de fin d'année. Il est essentiel de disposer de contextes solides et d'une ingénierie rapide, afin que le modèle d'IA ne reçoive que les informations importantes et produise des réponses toujours pertinentes. Structurer le bal avec des rôles, des objectifs, des contraintes et des exemples clairs contraintes et des exemples améliore considérablement la précision des agents, réduit les hallucinations et rend le flux de travail plus fiable Si vous vous souvenez, dans ce projet, lorsque nous créons un agent d'analyse de données AI, avant de demander à l' IA de faire quoi que ce soit, nous définissons le rôle. Regarde ça. Vous êtes un agent autonome de l'IE chargé de l'analyse des données et un analyste de données. C'est la première chose que nous devons faire avant de demander à l'IA d'effectuer une tâche. Et c'est exactement la même chose que ce que nous avons fait dans ce projet, en agent de gestion de projet en IA. Avant de demander à l'IA de faire quoi que ce soit, nous définissons le rôle. Regarde ça. Vous êtes un agent de Tescope. Vous êtes un agent de charge de travail. Vous êtes l'auteur de la chronologie du projet. Vous êtes le contrôleur principal. OK, les gars, c'est la fin du cours. Merci beaucoup d'avoir suivi le cours et je vous souhaite bonne chance. Au revoir