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Transcription horodatee
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Z AI, l'entreprise soutenue par des géants comme Xiaomi, Tencent et Alibaba, vient d'entrer dans l'histoire.
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Il y a quelques jours à peine, elle a lancé son nouveau modèle open source, GLM 5.2. Ce modèle se
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positionne comme le meilleur modèle open source actuellement disponible, mais ce n'est pas tout. Il vient
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de surpasser les modèles propriétaires, notamment OpenAI, Gemini et Claude, même dans leurs versions les plus performantes.
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Il occupe désormais la première place, exception faite de Fable 5, devenu obsolète. Pour découvrir
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ses capacités, nous allons le tester à travers huit cas d'utilisation. Vous pourrez
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ainsi créer des applications fonctionnelles et très détaillées, travailler sur des systèmes simulés à l'aide
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d'instructions simples, produire des présentations professionnelles riches en informations, ou encore évoluer dans
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un environnement professionnel permettant de connecter des compétences, des MCP (Master Competences Professional) et même générer des vidéos comme
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celles que vous voyez ici, parmi d'autres cas d'utilisation. Le meilleur dans tout ça ? Étant
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open source, il est entièrement gratuit. Tentant, n'est-ce pas ? Découvrons-en plus.
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Z AI est une entreprise asiatique qui bouleverse la Silicon Valley. Fondée en
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2019 sous le nom de Zhipo AI, Z est devenue une marque internationale six ans plus tard. Entrée en
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bourse début 2020, elle a vu sa valeur décupler en quelques mois
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. Son dernier modèle d'IA, GLM 5.2, est une version intermédiaire, ce qui signifie que chacun peut l'utiliser,
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le modifier, l'installer localement pour un usage privé ou l'intégrer commercialement. Pour découvrir
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ses capacités, examinons GLM 5.2, le modèle présenté ici. Vous trouverez un
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lien vers ce modèle dans la description ci-dessous, ainsi que toutes les informations que nous aborderons dans cette vidéo.
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Ce modèle rivalise avec les meilleurs
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modèles d'intelligence artificielle, surpassant largement des entreprises comme Gemini et égalant les meilleurs
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modèles d'OpenAI et d'Anthropic. Ses performances sont
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surprenantes et remarquables, mais il faut rappeler que cette architecture
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est open source et fonctionne avec un million de contextes, ce qui représente une différence significative
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par rapport à son prédécesseur, GLM 5.1. De plus, dans des domaines comme la conception d'interfaces, il se distingue nettement
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de tous les modèles actuels. En effet, il occupe la première place,
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devancé uniquement par le modèle Fable, désormais obsolète. À noter que
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certains classements, comme Code Arena, le placent même en tête, devant le
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modèle Fable 5, pourtant abandonné. Sur le papier, il semble très prometteur ; voyons-le en pratique.
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Pour le premier cas d'utilisation, nous testerons une application assez complexe en lui demandant
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d'exécuter une simulation incluant des animations et des sons. Dans cet exemple, comme
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dans tous les autres présentés dans cette vidéo, nous n'autoriserons qu'une
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seule tentative, sans itération. Pour observer ses performances, passons
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à ChatZ AI, la plateforme développée par l'entreprise elle-même. C'est
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assez surprenant, car outre le fait qu'il s'agit d'un modèle open source, sa taille est telle
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qu'un investissement colossal serait nécessaire pour exécuter des modèles aussi puissants.
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Pourtant, ils nous permettent de l'utiliser depuis leurs serveurs via cette plateforme, qui,
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soit dit en passant, ne propose aucun abonnement payant. De plus, vous ne trouverez pas cette option dans ses paramètres
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, car elle est entièrement gratuite et sans limites. Notez cependant
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qu'en fonction de la demande, des limites différentes, par exemple une limite d'une heure, peuvent être imposées.
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Honnêtement, lorsque j'ai atteint cette limite et que j'ai essayé plusieurs fois de renvoyer la
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requête, cela m'a permis de le faire en moins d'une minute. Pour en revenir à la plateforme D,
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il est important de retenir que si vous sélectionnez
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le modèle GLM 5.2, vous utiliserez la version la plus puissante.
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Si vous utilisez le mode chat, je vous recommande également de sélectionner le
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niveau de raisonnement le plus élevé afin d'exploiter pleinement ses capacités. Ceci étant dit, je vais rédiger
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ce tutoriel à partir de cette plateforme, où je lui demande de créer une simulation musicale de type garage.
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L'application Musique d'Apple permet d'interagir avec différents instruments comme la batterie, le piano,
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la guitare, la basse et le synthétiseur. Je clique sur « Envoyer » et, après quelques minutes, du premier coup,
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j'obtiens ce résultat. Pour mieux le visualiser, je vais cliquer sur ce bouton pour
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l'ouvrir dans un nouvel onglet. Remarquez qu'il s'agit d'une animation 3D Studio
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permettant de simuler de la musique numérique. Voyons si tout fonctionne. Pour cela, je clique sur «
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Accéder au Studio ». Bien qu'il ait créé une simulation basique
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de l'instrument affiché, nous aurions pu affiner le rendu pour obtenir
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des images plus réalistes. Cependant, concentrons-nous sur l'aspect fonctionnel.
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Ici, je vois une batterie. Nous avons également un piano, une guitare,
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une basse et un synthétiseur. Voyons si cela produit un son. Je vais donc
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cliquer sur certaines options, comme « Grosse caisse ». Et comme vous pouvez le constater,
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cela produit un son. Les autres boutons fonctionnent également.
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Et si je clique sur la partie inférieure, le son devrait aussi être bon. Ici, au
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piano, le son devrait changer, et ça devrait fonctionner. Si je change un autre instrument, comme
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la basse, jouer certains accords devrait sonner différemment.
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Mais le plus intéressant, c'est que j'ai demandé une application comme
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GarageBand d'Apple, qui me permette d'enregistrer pour pouvoir mixer toute cette
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musique. Voyons si ça marche. Pour cela, je retourne à la batterie,
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j'appuie sur enregistrer, et vous verrez un outil pour mixer plusieurs instruments.
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Cliquez dessus. Voilà la basse. Je vais maintenant sur le bouton d'enregistrement.
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Là, comme vous pouvez l'entendre,
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tout ce que je sélectionne s'ajoute. Essayons avec la basse.
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Et maintenant, on l'entend. Ces trois instruments devraient être audibles
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dans l'enregistrement. Ce n'est pas un tutoriel de musique, mais le résultat
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est vraiment impressionnant. Je ne suis pas musicien, même si ça n'en a pas l'air, mais la vérité, c'est que c'est surprenant
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de voir à quel point tout fonctionne parfaitement du premier coup. Non seulement on entend les notes, mais
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on dispose aussi de toutes les fonctionnalités d'enregistrement et de studio, utilisables immédiatement
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. Franchement, pouvoir utiliser
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gratuitement et en open source un modèle aussi performant, c'est un vrai bonheur
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. Alors, si vous voulez en savoir plus sur l'IA qui
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a révolutionné l'industrie audiovisuelle et musicale, jetez un œil à Freebit AI,
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une plateforme qui transforme n'importe quelle chanson en clip viral grâce à
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l'intelligence artificielle, le tout dans une seule application. Elle prend en charge les morceaux provenant de plateformes comme Suno, Audio,
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YouTube, TikTok et autres, sans téléchargement ni préparation de fichiers. Écoutez, je suis au cœur de
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cette chanson. Depuis mon arrivée, je peux copier le lien,
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accéder à la plateforme Freebit et voir : si je clique sur « Ajouter de la musique », que
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je colle l'URL du morceau créé avec cet outil et que je clique sur
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« Envoyer », j'aurais déjà tout gâché. Je vais sélectionner la première minute,
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cliquer sur « Confirmer », et l'outil analysera la chanson et identifiera
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les points clés pour le clip. Une fois validé,
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il développera le style visuel, que nous pourrons examiner
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et approuver. Il créera ensuite le brief créatif du clip. Après approbation,
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il générera les images de référence.
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Une fois les scènes créées, il nous montrera
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les personnages, leurs apparences, les lieux, etc. Après confirmation, il
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créera les différentes scènes, et après approbation, nous verrons un exemple : «
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Entrez sans permission, brisez le plan initial, la tempête arrive de l'autre côté. »
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Par ailleurs, n'oubliez pas que nous proposons également de nombreux outils
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unifiés sur cette plateforme. Et si vous souhaitez les tester vous-même,
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N'oubliez pas que grâce au parrainage de cette vidéo par Free Bit,
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j'ai reçu un lien spécial avec un coupon que je vous laisse dans la description ci-dessous pour que
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vous puissiez l'essayer vous-même. Passons maintenant au cas d'utilisation suivant.
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Avec ce deuxième cas, nous allons tester la prise
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en compte des petits détails lors du développement. Le premier cas étant plus
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fonctionnel que visuel, nous allons compenser cela ici. Pour ce faire, je retourne sur la plateforme et
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je passe en mode agent. Mon objectif
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est qu'elle exécute une série de tâches jusqu'à atteindre l'objectif final :
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la création d'un site web simple et interactif pour une
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voiture électrique haut de gamme futuriste, avec des animations au défilement. Voyons
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le résultat du premier coup. J'envoie la requête et, quelques minutes plus tard
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, voici le résultat obtenu du premier coup. Pour mieux voir, je clique ici.
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Cette page s'affiche et je constate que même le curseur est personnalisé.
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Ici, on voit l'accélération de la voiture (2,1 secondes), son autonomie en kilomètres et
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sa puissance. En faisant défiler vers le bas, on découvre toutes les animations
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caractéristiques d'un site web automobile. Continuons à faire défiler. On
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voit ici une animation simple des différentes parties de
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la voiture. On pourrait aussi interagir
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avec des éléments d'images réelles, mais comme je n'ai rien ajouté, l'animation reste
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simple. En continuant à faire défiler, on découvre d'autres animations dans cette section,
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ici, l'affichage complet de la vitesse en kilomètres par heure.
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Plus loin, on trouve des informations plus détaillées, différents graphiques animés et
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même un petit bouton d'appel à l'action invitant les clients à laisser leur adresse e-mail
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. Avec cet exemple, grâce à une simple invite comme celle que j'ai fournie, on constate le
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niveau de détail pris en compte lors du développement de l'aspect visuel du
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site web. Il suffit de préciser ce que l'on souhaite pour visualiser
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ce que l'on cherche. Idéalement, plus il y a d'informations et de contexte, meilleurs sont les résultats.
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Mais en réalité, le système fonctionne très bien, même avec un message aussi concis que celui que j'ai envoyé.
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Dans ce troisième cas d'utilisation, nous allons le tester avec quelque chose d'encore plus complexe :
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nous allons lui demander une simulation qui prenne en compte différentes options selon ce que
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nous sélectionnons dans l'application que nous allons générer. Pour illustrer mon propos, je vais
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reprendre une nouvelle conversation avec ce dernier modèle et je viens de rédiger la requête suivante : un
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jumeau numérique 3D réaliste et interactif du système solaire en espagnol, permettant de sélectionner n'importe quelle
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planète. J'ai également ajouté des informations supplémentaires. Je lui ai spécifiquement demandé
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de fournir des informations et des caractéristiques sur toute planète autre que la Terre lorsque je la sélectionne
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. Cependant, si nous sélectionnons la Terre, comme nous disposons de plus d'informations,
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je souhaite pouvoir tout détailler. J'ai même demandé
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une vue satellite. Voyons s'il en est capable. Pour ce faire, nous
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cliquons sur « Envoyer », et après quelques minutes, nous verrons un
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résultat entièrement interactif nous permettant d'observer le système solaire. Ici, je peux cliquer sur n'importe quelle
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planète, comme Saturne par exemple. Remarquez le zoom sur la planète ; à droite,
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différents points clés s'affichent. De plus, je peux accélérer
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le défilement pour observer à la fois sa rotation et son mouvement orbital. En fait, je vais
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dézoomer légèrement pour mieux visualiser ces vitesses.
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Mais si je zoome sur une autre planète, comme celle sur laquelle je viens de cliquer,
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la vitesse sera beaucoup plus rapide, car elle sera plus proche.
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Vers le soleil. Ici encore, nous pouvons observer différents aspects intéressants de Vénus,
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mais je vais maintenant cliquer sur la Terre, car elle devrait être plus détaillée.
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Regardez ici. Je vais ralentir un peu la vitesse pour éviter d'avoir le tournis et
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zoomer. Zoomons un peu plus sur la Terre. Remarquez que
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toutes les divisions sont déjà visibles, n'est-ce pas ? Par exemple, ici, nous pouvons voir l'Espagne
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avec différentes données. Je vais encore ralentir la vitesse pour
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une meilleure visibilité. Ici, nous pouvons également voir le Mexique, l'Argentine et d'autres pays. Ainsi,
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en plus de pouvoir tout prévisualiser, si je clique sur un pays,
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comme l'Espagne par exemple, vous verrez apparaître à droite toutes les informations détaillées :
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sa population de 47 millions d'habitants, sa superficie, son PIB nominal et
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le PIB continental auquel il appartient. De plus, si je clique sur « Afficher la carte », nous pourrons accéder
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à l'option de vue satellite. Pour vérifier que cela fonctionne, faisons
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défiler la page jusqu'à un emplacement précis. Observez la
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fluidité du processus. Nous constatons que la vue satellite est bien présente et que
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nous pouvons même basculer entre les vues Street View, hybride et même topographique. Et tout cela
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du premier coup, sans aucune itération. Ainsi,
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l'idée que les modèles open source ou gratuits sont inférieurs aux modèles payants est
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définitivement invalidée, car nous pouvons obtenir des résultats très intéressants avec une simple commande.
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Passons au quatrième cas d'utilisation : nous allons découvrir une nouvelle fonctionnalité intégrée à
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ce modèle GLM 5.2 : la création de présentations avancées.
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Pour ce faire, notez l'icône située à gauche. En
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cliquant dessus, nous passerons en mode agent avec cette nouvelle version des présentations.
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Si je demande maintenant de créer une présentation visuelle en espagnol expliquant comment
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l'IA open source, notamment grâce à des modèles comme GLM 5.2, réduit l'écart et
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surpasse même les recommandations des logiciels propriétaires, un clic sur « Envoyer » lancera le traitement.
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Quelques minutes plus tard, le traitement sera terminé. Si je clique sur « Modifier », je constate que le logiciel
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a non seulement créé une présentation de grande qualité (nous allons d'ailleurs examiner les
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diapositives maintenant), mais aussi, comme je le vois ici, l'ajout des
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notes que le présentateur doit mentionner. Ce processus se répète sur chaque diapositive, et franchement,
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je n'ai jamais vu cela dans d'autres outils d'intelligence artificielle.
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Examinons d'abord chaque diapositive. Pour ce faire, je clique sur « Présenter ».
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On peut alors voir que le logiciel a sélectionné le design aux tons bleus, en référence au
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« I » ouvert. Passons à la suite : la présentation comporte quatre sections. La première aborde le
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paradigme dans son ensemble, la forte croissance des technologies open source au cours de l'année écoulée,
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les chiffres clés qui définissent la situation actuelle, la façon dont GLM 5.2 est devenu le
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nouveau leader et ses atouts, notamment son code, son raisonnement,
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son efficacité, ses coûts et sa licence ouverte. Ici, nous
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constatons même les principales différences en termes de coûts. Par exemple,
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le modèle Clot est jusqu'à huit fois plus cher que ChatZ, comme le montre cette présentation.
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Plus rapidement, nous découvrons les cas d'utilisation, la différence entre les modèles ouverts et fermés,
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ainsi que les déclarations actuelles des leaders de l'intelligence artificielle.
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Enfin, une section plus introspective aborde l'avenir de l'intelligence artificielle. En
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résumé, cette présentation est très bien conçue et formatée.
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Outre les aspects visuels que nous venons de voir,
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chaque diapositive contient des notes utiles pour une présentation optimale.
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Il est important de noter que, dans l'ensemble de cette section, au-delà des informations qu'elle peut générer, nous pouvons également nous concentrer sur d'autres points
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. C'est très visuel et nous pourrons le modifier en un seul clic, car tout ce que vous voyez
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ici est déplaçable. En fait, si je voulais déplacer ce bloc entier,
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je pourrais le faire comme ceci. J'aurai également accès à tous les détails des points modifiables
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en fonction de mon clic. Par exemple, dans la section texte,
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toutes ces options apparaissent. Si je clique, par exemple, sur cette image, ces autres options apparaissent.
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modifier toutes les options affichées à votre guise, sans avoir à vous contenter d'un résultat prédéfini
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ou entièrement manuel ; nous disposons de cette solution intermédiaire pour travailler de manière réaliste.
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Passons au cinquième cas d'utilisation : nous allons passer à l'étape suivante en utilisant
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l'environnement de développement de Zi, qui vient d'être lancé et qui est très similaire à Codex Antigravity
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ou Cloud Code. C'est là que son modèle excelle. Pour découvrir tout cela, passons
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à Z Code, un autre outil qui m'a vraiment impressionné.
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Si vous faites défiler vers le bas, vous constaterez que son
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interface est quasiment identique à celle de Codex. Pour l'utiliser,
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sachez qu'elle est disponible sur tous ces appareils, qu'il s'agisse de Mac,
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Windows ou de toutes les distributions Linux. Je l'ai déjà installée et, une fois ouverte
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et connectée avec votre compte Zai, vous pouvez l'utiliser gratuitement.
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Vous retrouverez ici une interface similaire à celle de Codex, offrant
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toutes les fonctionnalités nécessaires pour travailler avec des agents,
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notamment la possibilité de choisir facilement le niveau de demande d'autorisation pour chaque
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tâche effectuée. Dans cet exemple, j'utiliserai l'accès complet, mais n'oubliez
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pas que cela lui confère un accès total. Par conséquent, si
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vous l'utilisez pour la première fois, je vous recommande de configurer l'agent pour qu'il vous demande votre autorisation à chaque modification
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. De plus, nous pourrons également sélectionner le modèle le plus puissant,
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à savoir GLM 5.2. Notez que nous pourrons également l'utiliser à pleine
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puissance ici, puisque nous allons développer toutes ses capacités à partir de là.
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Nous n'allons pas seulement l'exécuter dans le cloud, mais il peut également exécuter
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des tâches sur notre appareil local. En fait, notez qu'ici, nous pouvons
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sélectionner différents dossiers et même travailler dans le cloud. De plus,
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n'oubliez pas que nous disposons de fonctionnalités qui simplifient le travail.
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Remarquez que lorsque nous cliquons sur la conversation, nous pouvons sélectionner « a » pour
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choisir parmi tous les fichiers du dossier auquel nous avons accédé.
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Nous y reviendrons plus tard. Je vais donc vous montrer un autre raccourci, celui-ci pour Slash,
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à partir duquel nous pouvons utiliser quelques commandes par défaut. La première
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nous permet de définir tout ce qui concerne l'objectif d'un projet. Dans cette section, il
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m'indique que je n'ai pas d'objectifs définis, mais en procédant ainsi, nous laisserons l'agent
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travailler de manière autonome jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. Nous disposons également d'autres outils,
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tels que la possibilité de condenser tout le contenu d'une conversation pour voir un
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résumé de tout ce qui a été fait et éviter de perdre du temps à rechercher des informations clés. C'est
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quelque chose que nous pouvons clairement voir dans les exemples précédents, car il a
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tendance à écrire beaucoup de détails sur chaque action. Mais pour en savoir plus sur les fonctionnalités spécifiques
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de ces outils et les mettre en pratique, passons au cas d'utilisation suivant.
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Dans ce sixième cas, nous verrons comment interconnecter tous les outils
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nécessaires grâce à des fonctionnalités comme les points de contexte multiples (MCP).
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Ces connexions peuvent être effectuées manuellement ou automatiquement. Pour illustrer cela, je suis revenu à l'endroit où
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nous nous étions arrêtés, mais au lieu de parler dans le chat, remarquez qu'en développant cette barre…
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Ici, je vais explorer d'autres options. Pour y accéder, je clique sur « Paramètres ».
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Vous remarquerez ici l'option « Serveurs MCP ». Par défaut, plusieurs serveurs MCP sont
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installés, permettant de créer et de prévisualiser des applications Android,
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et même de créer facilement des applications iPhone avec iOS. Ce sont les serveurs officiels,
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mais vous pouvez en installer d'autres. Notez qu'en
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cliquant sur le signe « + », vous pouvez ajouter manuellement un serveur MCP. Outre
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l'ajout de serveurs (que nous avons détaillé dans cette vidéo),
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sachez que si vous avez déjà utilisé une autre plateforme de développement comme Codex,
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Cloud Code ou Antigravity, cliquer sur la section « Importer » affichera automatiquement tous
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les serveurs MCP exécutés dans d'autres agents. Ici, par exemple, je vois le
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serveur Codex CLI, et en un seul clic, je peux l'importer globalement ou pour un
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projet spécifique. De plus, étant donné que nous sommes en mode agent, si je clique sur « Créer
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une nouvelle tâche » et que, dans la section des dossiers, j'autorise l'accès à un autre dossier sur mon appareil,
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par exemple celui que j'ai nommé « Motions », alors, en cliquant sur « Ouvrir », je peux lui demander d'exécuter
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une tâche et d'installer automatiquement le MCP nécessaire. Pour mettre cela en pratique,
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je vais lui demander de générer une vidéo promotionnelle d'une minute maximum,
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vendant une chaussure de running Nike. Je spécifie ici les exigences, telles
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que le format MP4 et la Full HD. Je lui indique d'utiliser le MCPD Hyperframe. Je lui fournis
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le dépôt officiel dont il aura besoin, même si je ne l'ai pas installé moi-même. Et je spécifie également
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l'étape suivante : rechercher sur le site web officiel de Nike pour
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extraire le style visuel officiel. Je lui indique la structure vidéo souhaitée
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et, en plus de tout cela, je lui demande de créer une voix off à l'aide de la synthèse vocale Google
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Yéménite. Pour cela, je lui ai donné ma clé API Google Studio afin de vérifier s'il peut naviguer
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sur le site web de Nike, utiliser l'API Will Studio, intégrer une voix off,
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la télécharger et l'intégrer à la vidéo, et effectuer d'autres actions plus complexes que j'ai décrites ici
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. Sachant que cela représente beaucoup de travail, je vais lui donner un accès complet
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pour qu'il puisse se concentrer sur l'essentiel. Je vais lui envoyer le projet et je commencerai l'analyse du modèle
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environ 40 minutes plus tard. Cela a pris du temps, mais voyons si le résultat
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en vaut la peine. Il a déjà généré la vidéo dans un éditeur de type HyperFrames
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, et pour voir le résultat, je vais lancer la lecture. On ne court pas pour porter, on court pour avancer.
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Remarquez comment vous ajouterez également différents points clés ici, et
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finalement, tout au long de cette vidéo d'une minute,
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nous entendons toujours la voix et la musique du narrateur, que
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nous pouvons encore entendre en appuyant sur lecture. La distance n'a pas d'importance ; Ce qui compte, c'est ce que vous décidez d'en faire.
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Nike, à vous de jouer ! Regardez tout ce que l'outil a fait pour nous. Certes,
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le logo Nike n'a pas été inclus, je le comprends, pour des raisons de droits commerciaux,
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mais le résultat est fantastique. Il a capturé ma voix grâce à Google AI Studio,
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alors que je chuchotais même au début, puis a adapté l'émotion à
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chaque partie de la vidéo. Et au final, nous avons réalisé tout cela avec une simple commande et
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sans aucune installation préalable. L'agent a géré l'installation de MCP,
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la création de la voix et, en bref, la vidéo entière. En fait, j'avais déjà
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fait des essais avec d'autres vidéos, notamment en lui demandant de créer une
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vidéo promotionnelle Lego avec la voiture miniature McLaren. Je vous laisse quelques secondes pour que vous puissiez voir
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comment la musique et les voix changent. Je reviens vers vous. Tout commence par un élément. Puis
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une idée surgit. Bon, à partir de maintenant, je vais tout vous expliquer, et vous verrez comment je vais parler
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de ce modèle précis, et finalement, je vous proposerai à nouveau la vidéo complète, conformément à ce qui...
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Comme nous l'avions demandé. Grâce à cela, nous pourrons pratiquement tout faire
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, étant donné que nous pouvons connecter n'importe quel outil
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via MCP et que nous disposons de l'un des modèles les plus performants actuellement disponibles. Même s'il
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ne prend pas en charge la création vidéo, nous pouvons compenser
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ces limitations en tirant parti des technologies d'autres outils.
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Dans ce septième cas d'utilisation, nous verrons rapidement comment utiliser la
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section « Compétences ». Notez que l'option « Compétences » se trouve à gauche
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. En cliquant dessus, vous verrez
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apparaître trois compétences par défaut, dont une liée aux documents PDF et même le
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créateur de compétences, caractéristique des plateformes comme Codex, permettant de créer nos propres
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compétences grâce à l'intelligence artificielle. Nous avons déjà abordé ce sujet en détail dans
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cette vidéo. Notez également que le système a détecté quelques
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compétences que je possédais déjà. Je ne sais pas s'il s'agit du réglage par défaut, mais en testant récemment
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Pinocchio, j'ai constaté que je pouvais aussi créer des applications. De plus,
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n'oubliez pas que, de la même manière qu'avec les MCP, nous pouvons également
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importer des compétences. Imaginez que vous ayez déjà utilisé différentes compétences dans Codex,
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Cloud Code ou Antigravity. À partir de là, vous pouvez cliquer à nouveau sur la section Importer, et
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toutes les compétences de chacun de ces outils s'afficheront. Dans Cloud Code, par exemple,
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j'ai 24 compétences, parmi lesquelles je peux détailler celles que j'ai installées :
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des compétences comme N8N, celles de Pinocchio, ou même des compétences marketing.
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En cliquant dessus, puis sur Importer, je peux les ajouter. Notez que cela affiche également
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mes compétences dans Codex, soit environ 12 compétences. Et là encore, je
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peux cliquer sur Importer globalement, et presque instantanément,
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toutes ces compétences seront prêtes à l'emploi dans cet outil.
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Avec le huitième et dernier cas d'utilisation, nous allons nous concentrer sur les dernières fonctionnalités
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et paramètres clés disponibles sur la plateforme Z Code. Pour ce faire, je suis revenu au début, et vous remarquerez
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une fonctionnalité en bas à gauche qui a particulièrement retenu mon
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attention : Cloud Dispatch. Cette fonctionnalité vous permet d'utiliser
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toutes ces options directement depuis votre téléphone mobile. En cliquant dessus,
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vous verrez comment connecter votre appareil à votre téléphone pour
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le gérer directement depuis celui-ci. Vous pouvez même
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le connecter facilement à une conversation Telegram, en suivant les instructions étape par étape. En quelques clics,
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ainsi de votre propre agent directement dans Telegram. De plus, en cliquant sur « Ajouter un bot », vous pouvez également ajouter d'autres chaînes, comme celles
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qui sont progressivement ajoutées ici. Enfin, dans la section des paramètres,
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les sections « Général » et « Aperçu » proposent les
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options de configuration habituelles pour une personnalisation optimale. Je tiens à souligner quelques points importants
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: bien que ce modèle soit open source et basé sur le cloud
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via la plateforme vue dans les premiers exemples, son utilisation est quasiment
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illimitée, même si un message d'alerte indique parfois que la limite a été atteinte en fonction de
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la demande du serveur. Concernant le code lui-même,
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il présente certaines limitations. En cliquant sur « Utilisation »,
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vous verrez une visualisation très similaire à la vue Cloud, affichant l'ensemble de
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notre utilisation directement dans l'outil. Vous pourrez ainsi consulter la consommation de jetons,
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sans aucune mention d'un abonnement payant.
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Pourtant, dans la section « Paramètres du modèle », il est indiqué qu'il s'agit d'une version gratuite.
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Nous aurons un quota nous permettant d'utiliser les modèles les plus performants. En effet,
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avec GLM 5.2, nous pourrons utiliser jusqu'à 3 millions de jetons, mais il est important de noter
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qu'il existe différents forfaits. En cliquant sur « Mettre à niveau le forfait », nous
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verrons différents forfaits mensuels allant de 16 à plus de 100 jetons, et nous
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aurons également la possibilité de saisir une clé API. Ainsi, si nous souhaitons
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utiliser le modèle de manière plus professionnelle et intensive via un
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outil spécifique comme celui que nous voyons ici, il nous sera proposé
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d'ajouter un forfait payant pour éviter d'atteindre les limites et l'utiliser sans problème.
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Cependant, il est important de noter que, bien qu'il existe des forfaits payants pour une utilisation plus professionnelle,
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leurs coûts sont en réalité bien inférieurs aux prix annoncés. Alors que
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de nombreuses augmentations de prix ont été annoncées, créant des promotions et une certaine inquiétude,
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de nouvelles alternatives continuent d'émerger. Et s'il y a une chose claire concernant l'avenir, c'est qu'il n'est pas figé.