Travaillez sans stress avec Zoom AI Companion

Si vous n’avez pas les privilèges d’administrateur pour votre compte, vous devez contacter votre administrateur Zoom. Les fonctionnalités d’AI Companion se trouvent dans les Paramètres, sous l’onglet AI Companion. Si votre administrateur les a activées pour le compte, les utilisateurs peuvent gérer les fonctionnalités disponibles à cet endroit. Pour plus d’informations sur la configuration de Zoom AI Companion, veuillez consulter notre guide de démarrage sur notre site d’assistance.

Zoom n’utilise pas le contenu audio, vidéo, chat, partage d’écran, pièces jointes ou autre contenu client de type communication (comme les résultats des sondages, les tableaux blancs et les réactions) pour entraîner les modèles d’intelligence artificielle de Zoom ou de ses tiers. Pour plus d’informations, consultez cet article sur la façon dont Zoom traite les données.

Zoom AI Companion est inclus sans frais supplémentaires dans les services payants attribués aux comptes utilisateur Zoom. AI Companion peut ne pas être disponible dans certaines régions ou certains secteurs d’activité. Les produits spécialisés AI Companion, les configurations d’agents personnalisées et certains agents tiers peuvent nécessiter des frais supplémentaires ou une tarification distincte.


Zoom s’attache à fournir une plateforme unique au service de relations humaines illimitées, et l’IA générative en est une composante essentielle. Nous proposons aux clients de nos services payants éligibles l’accès aux fonctionnalités Zoom AI Companion sans frais supplémentaires pour booster la productivité de leurs équipes tout au long de la journée.

L’intelligence artificielle (IA) désigne la simulation de l’intelligence humaine dans des machines programmées pour penser et apprendre comme des humains. Le terme peut également s’appliquer à toute machine qui présente des caractéristiques associées à l’esprit humain, telles que l’apprentissage et la résolution de problèmes.

L’objectif premier de l’IA est de faciliter la création de systèmes capables d’effectuer des tâches nécessitant une intelligence humaine. Ces tâches comprennent la prise de décision, la résolution de problèmes, la reconnaissance vocale et la traduction linguistique, entre autres. L’IA est conçue pour accroître l’efficacité et la précision et pour automatiser les tâches banales ou complexes.

Il existe plusieurs types d’IA, principalement l’IA étroite (ou faible), l’IA générale (ou forte) et l’IA superintelligente. L’IA étroite est conçue pour des tâches spécifiques et fonctionne dans un domaine ou un contexte prédéfini limité. L’IA générale est une forme avancée qui peut comprendre, apprendre et appliquer des connaissances dans différents contextes, à l’instar d’un être humain. L’IA superintelligente surpasse l’intelligence humaine dans tous les domaines, y compris la créativité, la sagesse générale et la résolution de problèmes.

Oui, différents types d’IA peuvent être utilisés ensemble. Par exemple, une approche courante pour fournir des réponses plus précises est l’utilisation de la génération augmentée par récupération (RAG). Un autre exemple est notre propre approche fédérée, dans laquelle nous utilisons plusieurs modèles pour fournir des résultats de haute qualité aux utilisateurs.

L’IA est un concept plus large concernant les machines conçues pour agir intelligemment, comme les humains. L’apprentissage automatique (ML) est un sous-ensemble de l’IA. Il comprend l’étude des algorithmes informatiques qui s’améliorent automatiquement grâce à l’expérience et aux données. Par essence, tout apprentissage automatique est de l’IA, mais toute IA n’implique pas de l’apprentissage automatique.

Les avantages de l’utilisation de l’IA sont notamment une efficacité, une rapidité et une précision accrues, une réduction des erreurs humaines, la capacité d’analyser et de traiter de grandes quantités de données et l’automatisation des tâches répétitives. L’IA peut également permettre de nouvelles capacités et de nouveaux services, tels que des recommandations personnalisées et des diagnostics avancés.

Le concept d’IA existe depuis le milieu du 20e siècle. Le terme « intelligence artificielle » a été inventé pour la première fois par John McCarthy en 1956 lors de la conférence de Dartmouth, où le domaine est officiellement né.

L’IA générative utilise des algorithmes pour créer du contenu. Elle apprend à partir d’un ensemble de données, en comprenant les modèles, les structures et les relations au sein des données. Ce processus d’apprentissage lui permet de générer de nouvelles données similaires mais non identiques aux données d’origine, y compris du texte, des images, de la musique et de la voix.

L’IA générative se concentre sur la création de nouvelles données ou de nouveaux contenus qui imitent les données originales sur lesquelles elle a été formée. L’IA générale, quant à elle, désigne un type d’IA capable de comprendre, d’apprendre et d’appliquer des capacités intellectuelles à un large éventail de tâches, à l’instar de l’intelligence humaine.

L’IA prédictive se concentre sur l’utilisation de données historiques pour prédire des résultats futurs, généralement grâce à des modèles qui déduisent des schémas à partir d’événements passés. L’IA générative, au contraire, se concentre sur la production de nouvelles instances de données et de contenus qui sont similaires à ses données d’apprentissage, mais pas identiques.

L’objectif principal de l’IA générative est de générer un nouveau contenu ou de nouvelles données qui sont similaires à l’ensemble de formation d’origine, mais qui sont uniques et innovantes en soi. Cela inclut la création d’images réalistes, de textes, de sons et d’autres formes de contenus multimédias.

Parmi les exemples d’IA générative, on peut citer l’IA capable de créer des images ou des œuvres d’art réalistes, de composer de la musique, d’écrire des histoires ou des articles, de générer des voix humaines réalistes et de créer de nouvelles conceptions ou simulations.

L’IA générative ne peut pas créer de contenu avec des émotions ou des expériences humaines authentiques, comprendre le contexte au-delà de ses données d’apprentissage, ou posséder une compréhension et une conscience du monde réel. Ses créations sont limitées par les données sur lesquelles elle a été formée et les algorithmes qu’elle utilise.

L’IA générative crée de nouveaux contenus sur la base de modèles de données appris, qui peuvent inclure du texte, des images, de la musique, etc. L’IA conversationnelle, quant à elle, fait spécifiquement référence aux systèmes d’IA conçus pour communiquer avec les humains en langage naturel, en simulant une conversation de type humain.

L’IA conversationnelle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique pour comprendre le langage humain, l’interpréter et y répondre d’une manière qui imite la conversation humaine. Elle peut être mise en œuvre dans les chatbots, les assistants vocaux et d’autres applications pour fournir des réponses basées sur une combinaison de règles programmées et de données apprises.

L’IA conversationnelle résout les problèmes liés au service à la clientèle, à la recherche d’informations et à l’efficacité des interactions. Elle fournit aux utilisateurs des réponses immédiates.

Parmi les exemples d’IA conversationnelle, on peut citer les chatbots sur les sites web, les assistants personnels virtuels comme Siri et Alexa, et les applications de messagerie qui offrent des réponses ou une assistance automatisées.

L’IA conversationnelle peut être utilisée dans le service à la clientèle, les soins de santé, la vente au détail, la finance, l’hôtellerie et bien d’autres secteurs. Elle est utile pour traiter les demandes, fournir une assistance aux utilisateurs, interagir avec les clients et rationaliser les processus de communication.