Découvrez Zoom AI Companion 3.0

Zoom AI Companion est un assistant intelligent qui s’intègre à Zoom Workplace et aux plateformes connectées pour améliorer votre productivité. Il comprend vos besoins en s’appuyant sur vos interactions antérieures, synthétise les informations sur toutes les plateformes, accède aux données Web en temps réel, et détecte et suit de manière proactive vos actions pour vous aider à travailler plus efficacement.

Zoom AI Companion offre une IA intégrée fluide et économique, qui s’appuie sur vos conversations et vos méthodes de travail en faisant le lien entre vos réunions, conversations et données métier. Maîtrisant parfaitement votre journée de travail, l’assistant IA de Zoom fournit des informations et des résultats complets (pas seulement des réponses) tout en préservant la sécurité de votre entreprise, le tout sans sortir de l’expérience que votre équipe connaît déjà. Découvrez en quoi AI Companion se distingue de ses concurrents.

Les autres outils d’IA sont fragmentés et ajoutés en supplément. Ils sont limités et coûteux, et nécessitent de changer sans cesse de plateforme ou d’application, avec un contexte limité et sans vraiment comprendre les spécificités de votre travail.

Si vous n’avez pas les privilèges d’admin pour votre compte, vous devez contacter votre admin Zoom. Les fonctionnalités d’AI Companion se trouvent dans les Paramètres, sous l’onglet AI Companion. Si votre admin les a activées pour le compte, il est possible de gérer les fonctionnalités disponibles à cet endroit. Pour savoir comment configurer Zoom AI Companion, veuillez consulter notre guide de démarrage sur notre site d’assistance.

Zoom n’utilise aucun contenu client audio, vidéo, ou issu des fonctionnalités de chat ou de partage d’écran, ni même de pièces jointes ou d’autres types de communications (résultats de sondages, tableaux blancs, réactions...) pour entraîner ses modèles d’intelligence artificielle ou ceux de 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 Zoom. AI Companion peut ne pas être disponible dans toutes les régions ni pour tous les secteurs d’activité. Les produits spécialisés AI Companion, les configurations d’agents personnalisés et certains agents tiers peuvent nécessiter des frais supplémentaires ou une tarification distincte.

Zoom s’attache à créer une plateforme tout-en-un regroupant toutes vos communications en illimité, avec l’IA générative au cœur de son fonctionnement. Nous proposons aux client·es 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 par 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, ainsi que 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, il est possible de combiner plusieurs types d’IA. Par exemple, une approche courante pour fournir des réponses plus précises consiste à faire appel à la génération augmentée par récupération (RAG). Autre exemple, notre propre approche fédérée : en effet, nous utilisons plusieurs modèles pour fournir des résultats de haute qualité.

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

L’IA est notamment plébiscitée pour son efficacité, sa rapidité et sa précision, afin d’automatiser des tâches répétitives et pour ses capacités d’analyse et de traitement de grandes quantités de données, le tout en réduisant le nombre d’erreurs humaines. L’IA peut également offrir de nouvelles capacités et de nouveaux services, par exemple des recommandations personnalisées et des diagnostics avancés.

Le concept d’IA existe depuis le milieu du XX^e siècle. Le terme « intelligence artificielle » a été inventé 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 identifiant les schémas, 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 et de l’audio (musique, voix, etc.).

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 vise pour sa part à produire de nouvelles instances de données et de contenus similaires (mais non identiques) à ses données d’apprentissage.

L’objectif principal de l’IA générative est de générer un nouveau contenu ou de nouvelles données similaires à l’ensemble d’entraînement 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 exprimant des émotions ou des expériences humaines authentiques, comprendre le contexte au-delà de ses données d’entraînement, ni appréhender et avoir conscience du monde réel. Ses créations sont limitées par les données sur lesquelles elle a été entraînée 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 humaine.

L’IA conversationnelle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage automatique (machine learning) 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 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 utilisateur·rices, interagir avec les clients et les clientes, et rationaliser les processus de communication.