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Machine Learning vs Large Language Models : Comprendre les différences clés

Machine Learning vs Large Language Models : Comprendre les différences clés

L’intelligence artificielle (IA) est un domaine en constante évolution avec de nombreux sous-domaines qui influencent notre manière de comprendre et d’interagir avec la technologie. Parmi eux, le Machine Learning (ML) et les Large Language Models (LLM) sont deux piliers fondamentaux aux objectifs et mécanismes significativement différents. Cet article explore ces distinctions, en illustrant leurs applications avec des exemples concrets. Nous conclurons par un tableau comparatif qui résumera ces différences de manière claire et concise.

IA et Business Intelligence : trop de data tue la data ?

IA et Business Intelligence : trop de data tue la data ?

L’IA en Business Intelligence ne doit pas inonder l’utilisateur sous une avalanche d’indicateurs inutiles, mais au contraire prioriser et contextualiser les données pour les rendre exploitables. Une approche efficace repose sur moins de chiffres, mieux expliqués, une meilleure mise en contexte, et une priorisation intelligente des insights. StratBoard™ incarne cette philosophie en mettant en avant des données pertinentes et actionnables, plutôt qu’un excès d’informations difficiles à interpréter.