1
00:00:00,000 --> 00:00:04,065
J'ai tapé une seule phrase dans CloudCode
et il m'a sorti 1000 entreprises de

2
00:00:04,148 --> 00:00:07,998
Bordeaux avec leurs notes Google,
leur site internet et leurs coordonnées

3
00:00:08,081 --> 00:00:08,657
complètes.

4
00:00:08,740 --> 00:00:13,461
Ensuite, un nouveau modèle qui s'appelle
JEV a scoré toutes ces entreprises en les

5
00:00:13,545 --> 00:00:17,856
classant par lesquelles ont le plus
de chances d'investir dans des services

6
00:00:17,939 --> 00:00:19,577
d'intelligence artificielle.

7
00:00:19,660 --> 00:00:23,437
Et le tout a été fait en quelques secondes
et pour quelques centimes d'euros.

8
00:00:23,520 --> 00:00:26,780
Et dans cette vidéo, je vais
vous montrer ce qu'est JEV.

9
00:00:26,920 --> 00:00:29,597
Je vais également vous faire
la démo de bout en bout.

10
00:00:29,680 --> 00:00:33,818
Et surtout, je vais vous montrer
plusieurs cas d'usage sur comment,

11
00:00:33,902 --> 00:00:35,540
en tant que consultant IA,

12
00:00:35,640 --> 00:00:39,798
on peut transformer JEV en service
d'intelligence artificielle que l'on va

13
00:00:39,882 --> 00:00:43,737
pouvoir commercialiser. Alors déjà,
dans un premier temps, JEV, c'est quoi?

14
00:00:43,820 --> 00:00:48,564
Eh bien, c'est un nouvel outil, un nouveau
modèle d'intelligence artificielle sorti

15
00:00:48,648 --> 00:00:50,160
par l'entreprise TypeSafe,

16
00:00:50,520 --> 00:00:53,870
une entreprise qui a été fondée
par un des co-créateurs de ChatGPT.

17
00:00:54,140 --> 00:00:58,917
Et j'y ai eu accès un petit peu en avance
lorsqu'ils étaient encore en waiting list.

18
00:00:59,000 --> 00:01:03,737
Et donc j'ai pu faire plusieurs tests,
plusieurs cas d'usage pour aujourd'hui

19
00:01:03,820 --> 00:01:05,260
vous faire cette vidéo.

20
00:01:05,740 --> 00:01:09,640
Mais Jev, il faut savoir qu'il est vendu
comme un outil beaucoup plus rapide et

21
00:01:09,723 --> 00:01:11,740
beaucoup moins cher qu'un LLM classique.

22
00:01:12,120 --> 00:01:17,330
Et quand on parle de rapidité et de coût,
on est entre 20 et 200 fois plus rapide

23
00:01:17,413 --> 00:01:19,617
qu'un modèle classique type ChatGPT

24
00:01:19,700 --> 00:01:24,411
et entre 40 et 400 fois moins cher
également qu'un modèle d'intelligence

25
00:01:24,494 --> 00:01:29,645
classique. Et en termes de prix,
l'écart est vraiment énorme puisque JEV,

26
00:01:29,728 --> 00:01:35,907
pour environ 1 million de tokens, on va se
retrouver avec un coût de 0,04 centimes de

27
00:01:35,991 --> 00:01:41,775
dollars. Là où avec Haiku, donc le
modèle le moins cher de chez Anthropic,

28
00:01:41,858 --> 00:01:45,240
pour 1 million de tokens,
on est sur 1 dollar.

29
00:01:45,720 --> 00:01:48,140
La différence, elle est
absolument gigantesque.

30
00:01:48,400 --> 00:01:51,637
Et ça, c'est important parce que
c'est l'un des gros avantages de JEV.

31
00:01:51,720 --> 00:01:54,397
Et maintenant, on doit comprendre
pourquoi il est aussi rapide.

32
00:01:54,480 --> 00:01:57,337
Pour la simple et bonne raison
qu'en fait, il n'écrit pas.

33
00:01:57,420 --> 00:02:02,176
Jev n'est pas un modèle d'intelligence
artificielle qui a pour but d'écrire,

34
00:02:02,259 --> 00:02:07,020
de rédiger des choses. Il ne rédige
pas d'email, il ne discute pas avec toi.

35
00:02:07,440 --> 00:02:10,137
Ce n'est pas un modèle à qui tu vas
poser une question et il va te répondre.

36
00:02:10,220 --> 00:02:13,880
Son seul et unique rôle,
c'est de prendre une décision.

37
00:02:14,200 --> 00:02:16,400
En fait, il a trois
manières de fonctionner.

38
00:02:16,700 --> 00:02:20,357
Soit on lui dit, est-ce que cette
entreprise va acheter tel service?

39
00:02:20,440 --> 00:02:24,280
Et là, il va te donner une réponse
oui ou non avec une probabilité.

40
00:02:24,480 --> 00:02:30,348
0 par exemple La deuxi mani de fonctionner
c qu va lui donner une liste directement

41
00:02:30,431 --> 00:02:36,299
en lui disant dans cette liste quelle est
l qui ach une offre en premier Et l il va

42
00:02:36,383 --> 00:02:41,330
cocher selon lui la bonne r avec
encore une fois un taux de certitude

43
00:02:41,930 --> 00:02:43,961
Et il y a une dernière
manière de fonctionner,

44
00:02:44,045 --> 00:02:45,595
c'est qu'il va donner un score.

45
00:02:45,730 --> 00:02:49,963
Donc de 0 à 10, il va venir noter
finalement une réponse et on va lui dire

46
00:02:50,047 --> 00:02:53,690
de 0 à 10, quel est le risque que
ce client parte chez la concurrence.

47
00:02:54,030 --> 00:02:56,950
Et donc là, pour le client,
il va donner une note.

48
00:02:57,170 --> 00:02:59,607
Et donc quand on comprend tout ça,
on peut se poser la question,

49
00:02:59,690 --> 00:03:03,107
ok mais quand est-ce qu'on
va utiliser ce fameux JEV?

50
00:03:03,190 --> 00:03:06,624
Et bien en fait, dès qu'on
a du volume d'informations,

51
00:03:06,707 --> 00:03:10,207
du volume de data à trier,
à classer ou alors à router.

52
00:03:10,290 --> 00:03:14,750
Et donc, il faut comprendre que Jev
n'est pas là pour remplacer Claude.

53
00:03:15,130 --> 00:03:18,807
Ce n'est pas « Est-ce que j'utilise
Jev ou est-ce que j'utilise Claude? »

54
00:03:18,890 --> 00:03:23,527
mais plutôt « Est-ce que j'utilise Jev
et Claude dans ce cas d'usage précis? »

55
00:03:23,610 --> 00:03:25,047
et c'est ce qu'on va
voir dans cette vidéo.

56
00:03:25,130 --> 00:03:27,487
Mais Jev est vraiment là
pour trier, classer, router

57
00:03:27,570 --> 00:03:31,787
et Claude vient prendre le relais
pour écrire, calculer ou raisonner.

58
00:03:31,870 --> 00:03:34,847
Donc maintenant qu'on a vu tout ça,
on va pouvoir passer à la pratique.

59
00:03:34,930 --> 00:03:39,150
On va arrêter le blablab théorique et
on va directement passer à un cas d'usage.

60
00:03:39,670 --> 00:03:42,987
La première chose que tu peux faire déjà,
c'est te rendre sur le site de TypeSafe.

61
00:03:43,070 --> 00:03:45,330
Donc typesafe.ai comme
tu le vois à l'écran.

62
00:03:45,790 --> 00:03:47,887
Et tu vas pouvoir directement
te créer un account.

63
00:03:47,970 --> 00:03:50,831
Une fois qu'on se connecte et
une fois qu'on s'est inscrit,

64
00:03:50,914 --> 00:03:52,914
on va tomber sur la console de TypeSafe.

65
00:03:53,070 --> 00:03:54,970
Et donc ici, on voit que, encore une fois,

66
00:03:55,053 --> 00:03:58,087
comme à peu près n'importe quel
outil d'intelligence artificielle,

67
00:03:58,170 --> 00:04:02,152
on a une documentation qui est plutôt
conséquente où on a vraiment toutes les

68
00:04:02,236 --> 00:04:03,450
infos dont on a besoin.

69
00:04:04,010 --> 00:04:06,867
Et notamment, ils ont fait quelque
chose d'assez intéressant chez TypeSafe.

70
00:04:06,950 --> 00:04:10,580
c'est qu'ils ont donné directement un
prompt prêt à être copié-collé qu'on voit

71
00:04:10,664 --> 00:04:13,627
ici sur la droite. Donc on va pouvoir
d'ailleurs le copier directement.

72
00:04:13,710 --> 00:04:19,170
Ils ont donné ce prompt-là pour
directement le coller à l'intérieur de

73
00:04:19,253 --> 00:04:25,230
votre outil de développement, soit Codex,
soit Antigravity, soit Cloud Code.

74
00:04:25,570 --> 00:04:29,410
Ici, moi en l'occurrence, j'utilise
Cloud Code via l'interface de VS Code.

75
00:04:29,690 --> 00:04:32,307
Donc on va ici créer un nouveau projet.

76
00:04:32,390 --> 00:04:37,689
Donc là, je l'ai appelé testjev3 et c'est
dans ce projet-là que je vais coller le

77
00:04:37,772 --> 00:04:43,204
prompt que je viens d'aller récupérer sur
le site de TypeSafe en lui disant install

78
00:04:43,287 --> 00:04:47,490
the typesafe skill. If you are
in cloud code, RUD, cloudconning, etc.

79
00:04:47,970 --> 00:04:50,810
Bref, je lui donne
directement ce prompt-là.

80
00:04:51,290 --> 00:04:56,709
Et en fait on se rend compte que pour
installer jev la manipulation est extr

81
00:04:56,793 --> 00:05:02,574
simple puisque tout est d pr Ok donc l
il nous dit TypeSafe was already installed

82
00:05:02,657 --> 00:05:07,870
Donc c bon Jev est directement bien
install sur ce projet qu vient de cr

83
00:05:08,490 --> 00:05:11,238
Maintenant, il va falloir qu'on
puisse l'utiliser parce que là,

84
00:05:11,321 --> 00:05:12,487
il est seulement installé.

85
00:05:12,570 --> 00:05:16,794
Mais maintenant, il va falloir aller
relier notre clôt de code et le skill qui

86
00:05:16,877 --> 00:05:20,247
a été installé sur notre
compte avec la clé API.

87
00:05:20,330 --> 00:05:26,322
Donc justement, on va ici, on va pouvoir
aller dans API Keys et on va faire Create

88
00:05:26,405 --> 00:05:28,850
API Keys, on va faire Test Jev 3.

89
00:05:29,250 --> 00:05:32,267
J'ai déjà fait plein de tests,
moi. Vous voyez, le 19 septembre.

90
00:05:32,350 --> 00:05:35,047
Et donc, cette clé, je vais la copier.
Je vais me la mettre de côté.

91
00:05:35,130 --> 00:05:38,880
Et donc ici, une fois qu'elle est copiée,
on va pouvoir taper ce prompt-là.

92
00:05:39,190 --> 00:05:43,499
Sauvegarde cette clé API dans un
fichier.env sous le nom TypeSafe API Key

93
00:05:43,582 --> 00:05:46,290
avec la clé API qu'on
vient de copier-coller.

94
00:05:46,870 --> 00:05:51,171
Ensuite, avec le skill TypeSafe, crée un
petit script de test qui pose à Jev une

95
00:05:51,254 --> 00:05:55,336
question, oui ou non, sur une entreprise
fictive, Plomberie Dupont-Bordeaux,

96
00:05:55,419 --> 00:05:56,570
4,6 étoiles, 38 avis.

97
00:05:57,210 --> 00:06:00,967
Est-ce qu'elle achèterait, cette fausse
entreprise, un service IA dans les 6 mois?

98
00:06:01,050 --> 00:06:05,597
Donc là, en fait, on est en train de
relier notre skill Jev qu'il y a sur notre

99
00:06:05,680 --> 00:06:09,523
cloud code à notre compte pour
qu'il puisse finalement être utilisé

100
00:06:09,607 --> 00:06:10,227
normalement.

101
00:06:10,310 --> 00:06:14,508
et directement on va lui demander de faire
un petit test pour voir si tout s'est bien

102
00:06:14,591 --> 00:06:15,767
passé dans l'installation

103
00:06:15,850 --> 00:06:19,190
et pour voir si ça y est on arrive
à solliciter Jev directement.

104
00:06:19,690 --> 00:06:22,487
Donc là on colle ce prompt là,
par ailleurs les prompts que je vais vous

105
00:06:22,570 --> 00:06:23,767
montrer tout le long de la vidéo

106
00:06:23,850 --> 00:06:27,247
vous pourrez les récupérer avec le
lien directement dans la description.

107
00:06:27,330 --> 00:06:29,667
Donc là j'appuie sur entrée
et on va le laisser faire.

108
00:06:29,750 --> 00:06:32,593
Ok donc là il nous dit
le script fonctionne,

109
00:06:32,677 --> 00:06:37,582
Jev estime à 22% la probabilité que
Plomberie Dupont achète un service d'IA

110
00:06:37,666 --> 00:06:42,212
dans les 6 mois. Et donc, il nous explique
que tout est parfaitement installé,

111
00:06:42,295 --> 00:06:45,510
que la clé est bien mise à
l'intérieur de notre projet.

112
00:06:46,030 --> 00:06:49,324
Et effectivement, il nous rappelle
une mauvaise pratique que je viens

113
00:06:49,407 --> 00:06:53,557
d'effectuer, c'est-à-dire que j'ai mis ma
clé API directement dans la conversation.

114
00:06:54,110 --> 00:06:58,269
Le fichier.env qu'on voit ici,
c'est le fichier dans lequel normalement,

115
00:06:58,353 --> 00:07:03,160
manuellement ou via le terminal, je suis
censé aller mettre ma clé API pour qu'elle

116
00:07:03,243 --> 00:07:07,167
n'apparaisse pas dans le fil de
conversation de mon agent CloudCode.

117
00:07:07,250 --> 00:07:10,347
parce que là, grosso modo,
elle a été montrée au monde

118
00:07:10,430 --> 00:07:12,230
et c'est une mauvaise pratique.

119
00:07:12,450 --> 00:07:15,590
Donc maintenant qu'on a compris
comment on installe JEV,

120
00:07:15,990 --> 00:07:18,327
est-ce qu'il fonctionne
bien sur notre projet?

121
00:07:18,410 --> 00:07:21,430
On va pouvoir passer sur un
vrai cas d'usage de A à Z.

122
00:07:21,550 --> 00:07:24,147
Et ce qu'on va faire, puisque moi
je m'adresse à des consultants IA,

123
00:07:24,230 --> 00:07:29,159
c qu va cr une solution qui pourrait
finalement nous convenir nous ou d qu

124
00:07:29,243 --> 00:07:34,646
pourrait 100 commercialiser derri Vous
savez le probl principal dans beaucoup d c

125
00:07:34,730 --> 00:07:38,880
de trouver des clients Donc,
c'est lié directement à la prospection.

126
00:07:39,020 --> 00:07:42,069
Sauf que pour trouver des
clients avec de la prospection,

127
00:07:42,153 --> 00:07:45,917
il faut aussi éviter de passer des
heures à prospecter des entreprises

128
00:07:46,000 --> 00:07:50,067
qui finalement ne sont pas notre cible,
ne sont pas qualifiées et n'ont presque

129
00:07:50,150 --> 00:07:53,797
aucune chance d'acheter un de nos
services d'intelligence artificielle.

130
00:07:53,880 --> 00:07:57,471
Donc ce qu'on va faire ici,
ça va être trois choses. La première,

131
00:07:57,554 --> 00:08:01,767
on va demander à un outil d'aller
chercher des centaines et des centaines de

132
00:08:01,850 --> 00:08:05,920
prospects qualifiés, donc des entreprises,
sur Bordeaux en l'occurrence.

133
00:08:06,060 --> 00:08:09,735
La deuxième chose qu'on va faire,
et c'est là que va intervenir Jev,

134
00:08:09,819 --> 00:08:14,434
c'est qu'on va demander à Jev de trier ses
leads et de venir leur donner un score sur

135
00:08:14,517 --> 00:08:19,077
est-ce qu'elles ont des chances d'acheter
notre service d'intelligence artificielle.

136
00:08:19,160 --> 00:08:23,464
Et enfin, dans un troisième temps, on va
ensuite rédiger toute une séquence de

137
00:08:23,548 --> 00:08:27,964
mails de prospection pour aller contacter
directement ces leads qui ont un score

138
00:08:28,048 --> 00:08:31,760
relativement élevé et qui ont des
chances d'acheter notre service.

139
00:08:31,940 --> 00:08:35,840
Donc ici, la première chose qu'on va
devoir faire, c'est se rendre sur Appify.

140
00:08:36,080 --> 00:08:40,645
Appify, c'est un outil qui nous
permet de solliciter des mini-robots,

141
00:08:40,728 --> 00:08:44,080
des mini-scripts, je vais
le vulgariser un maximum,

142
00:08:44,163 --> 00:08:46,977
qui vont réaliser des
actions sur Internet.

143
00:08:47,060 --> 00:08:51,816
Tu le vois ici, on est sur Appify Store,
donc il faut se créer un compte, etc.

144
00:08:51,899 --> 00:08:56,221
On est sur Appify Store et on voit
que plein de gens, comme toi et moi,

145
00:08:56,304 --> 00:09:00,626
des particuliers ou alors directement
Appify, ont créé des mini-outils,

146
00:09:00,709 --> 00:09:05,527
des mini-robots pour aller ici dans ce
cas-là extraire de la data depuis Google

147
00:09:05,610 --> 00:09:09,125
Maps ou alors ici aller extraire
de la data sur Instagram,

148
00:09:09,209 --> 00:09:14,337
ici aller extraire de la data sur TikTok,
ici aller chercher des posts sur Facebook.

149
00:09:14,420 --> 00:09:19,616
Bref, on a tout plein de mini-robots qui
ont été créés par des développeurs ou par

150
00:09:19,699 --> 00:09:22,835
des indie hackers, comme
on aime bien les appeler,

151
00:09:22,918 --> 00:09:25,300
pour finalement réaliser des actions.

152
00:09:25,440 --> 00:09:27,540
Et donc là, on va solliciter cet outil-là.

153
00:09:27,900 --> 00:09:32,673
On va le donner à CloudCode et c'est lui
qui aura pour objectif d'aller chercher

154
00:09:32,757 --> 00:09:36,457
les centaines d'entreprises que
l'on va devoir ensuite trier.

155
00:09:36,540 --> 00:09:42,189
Donc pour ce faire, on va demander à
CloudCode d'aller ajouter la clé API de

156
00:09:42,272 --> 00:09:42,717
Appify.

157
00:09:42,800 --> 00:09:46,677
on va la mettre dans point environnement
aussi et on va mettre ici le token qu'on

158
00:09:46,760 --> 00:09:47,660
va aller chercher.

159
00:09:47,980 --> 00:09:50,069
Alors moi je ne vais pas le faire devant
vos yeux mais je vais vous expliquer où

160
00:09:50,152 --> 00:09:51,357
est-ce qu'on peut le trouver.

161
00:09:51,440 --> 00:09:54,557
Vous allez cliquer ici dans setting, vous
allez tomber ensuite une fois que vous

162
00:09:54,640 --> 00:09:56,717
avez cliqué dans setting
sur cette page là,

163
00:09:56,800 --> 00:09:59,927
vous allez aller sur API et
intégration et vous allez réciter.

164
00:10:00,010 --> 00:10:02,309
récupérer cette petite clé
qu'on a directement ici.

165
00:10:02,393 --> 00:10:05,813
Vous la copiez-collez et vous allez
pouvoir ensuite la mettre ici entre les

166
00:10:05,897 --> 00:10:08,990
crochets. D'ailleurs, vous n'êtes
pas obligé de mettre les crochets,

167
00:10:09,073 --> 00:10:11,233
vous n'êtes pas obligé
de mettre le point aussi.

168
00:10:11,316 --> 00:10:14,036
Et vous mettez directement
votre clé API. Donc là, ça y est,

169
00:10:14,119 --> 00:10:17,353
j'ai inséré ma clé API de Appify
directement dans mon projet CloudCode.

170
00:10:17,436 --> 00:10:21,137
Je lui ai demandé de me faire un résumé
de tout ce qui a été fait maintenant pour

171
00:10:21,220 --> 00:10:23,660
faire disparaître la clé
API de l'écran. Mais donc là,

172
00:10:23,743 --> 00:10:26,697
on voit bien que ça y est,
type safe, donc JEV est bien installé.

173
00:10:26,780 --> 00:10:29,927
L'API de Appify est bien installé.
Tout fonctionne correctement.

174
00:10:30,010 --> 00:10:32,614
Donc, on va passer à la suite.
Maintenant, ce qu'on va faire,

175
00:10:32,697 --> 00:10:36,181
c'est qu'on va lui dire, avec Appify et
le petit outil qu'on va aller solliciter,

176
00:10:36,265 --> 00:10:39,705
je vais vous montrer juste après, récupère
200 entreprises à Bordeaux et dans la

177
00:10:39,789 --> 00:10:42,436
métropole, réparties sur 10 secteurs,
plombiers, électriciens,

178
00:10:42,520 --> 00:10:45,652
rénovations, cabinets comptables,
agents simaux, avocats, dentistes, etc.

179
00:10:45,735 --> 00:10:48,779
Pour chacune de ces entreprises,
je veux le nom, la catégorie, la note,

180
00:10:48,863 --> 00:10:52,413
le nombre d'avis, le site internet,
le téléphone, l'email et l'adresse.

181
00:11:00,010 --> 00:11:04,211
prix et combien ça t'a coûté. Donc là, on
va pouvoir aller directement sur Appify et

182
00:11:04,295 --> 00:11:06,915
on va cliquer en fait,
on va aller dans Appify Store,

183
00:11:06,998 --> 00:11:09,516
on va cliquer directement
sur Google Maps Scrapper,

184
00:11:09,599 --> 00:11:11,709
ça va vous emmener sur
cette page-là et là,

185
00:11:11,793 --> 00:11:14,464
vous allez prendre le petit
lien qu'on voit juste ici,

186
00:11:14,547 --> 00:11:17,167
juste en dessous le Google
Maps Scrapper, d'ailleurs,

187
00:11:17,250 --> 00:11:19,462
il y a un bouton pour
copy-paste directement,

188
00:11:19,546 --> 00:11:22,810
on clique dessus et on va le
donner juste ici dans ce prompt-là.

189
00:11:30,010 --> 00:11:34,632
Là, sa mission va être d'aller chercher
finalement 200 entreprises à Bordeaux avec

190
00:11:34,715 --> 00:11:37,730
toutes les coordonnées dont
on a besoin et qu'ensuite,

191
00:11:37,813 --> 00:11:42,033
on donnera à Jeff pour trier et scorer
tous ces leads-là qu'on a récupérés.

192
00:11:42,117 --> 00:11:46,509
Donc là, il nous dit « Je prévois de
récupérer 22 entreprises par secteur pour

193
00:11:46,592 --> 00:11:47,510
environ 1,30$. »

194
00:12:00,010 --> 00:12:04,633
Ok donc là il nous dit leads.csv est
prêt, 200 entreprises, 20 par secteur,

195
00:12:04,716 --> 00:12:09,842
ça a duré 4 minutes 44, ça a coûté 1,21$,
on a 200 entreprises à l'intérieur avec à

196
00:12:09,925 --> 00:12:12,728
chaque fois le numéro
de téléphone, l'adresse,

197
00:12:12,812 --> 00:12:15,510
la note et les nombres
d'avis, le site web.

198
00:12:30,010 --> 00:12:33,841
internet, j'en vois ici, avec des
numéros de téléphone, j'en vois ici.

199
00:12:33,925 --> 00:12:38,483
D'ailleurs, je vois même un 06 juste ici,
avec directement le mail dont on a besoin

200
00:12:38,566 --> 00:12:42,174
pour contacter les personnes.
Bref, il a fait sa première mission,

201
00:12:42,257 --> 00:12:46,201
à savoir aller chercher tout plein
d'entreprises à Bordeaux directement.

202
00:12:46,284 --> 00:12:50,898
Maintenant, on va passer à l'étape d'après
et on va lui dire utilise uniquement JEV,

203
00:12:50,982 --> 00:12:54,198
pas de LLM classique pour
scorer chaque ligne de leads.csv.

204
00:12:54,281 --> 00:12:57,330
Il y a deux décisions par
entreprise. Première décision,

205
00:12:57,413 --> 00:12:59,650
tu me dis oui ou non avec la probabilité

206
00:13:00,010 --> 00:13:03,246
« Est-ce qu'elles achèteraient
un service IA dans les six mois?

207
00:13:03,329 --> 00:13:07,513
» Basse-toi sur sa catégorie, sa note,
son nombre d'avis et la présence d'un site

208
00:13:07,596 --> 00:13:11,780
web. Et le choix numéro deux, ça va être
de faire quelle offre elles achèteraient

209
00:13:11,863 --> 00:13:14,467
en premier, ces entreprises-là,
entre un agent tel,

210
00:13:14,550 --> 00:13:17,891
une automatisation de devis,
une relance automatique des clients,

211
00:13:17,975 --> 00:13:21,263
un chatbot sur le site web et
une automatisation administrative.

212
00:13:21,346 --> 00:13:25,372
Et ensuite, on lui demande de mesurer
le temps total et le coût exact et de me

213
00:13:25,455 --> 00:13:29,670
sortir un fichier avec le score de chaque
lead trié par probabilité décroissante

214
00:13:30,010 --> 00:13:33,799
Et on va lui demander aussi de
créer un petit dashboard en HTML,

215
00:13:33,882 --> 00:13:37,611
en local directement,
pour finalement visualiser les résultats,

216
00:13:37,694 --> 00:13:42,028
pour que ça soit plus agréable que
de regarder ça sur un vieux CSV un peu

217
00:13:42,111 --> 00:13:46,506
dégueulasse. Et comme ça, on aura tout
qui est affiché au bon endroit. Ok,

218
00:13:46,589 --> 00:13:50,620
donc les 200 entreprises ont été
scorées par Jev seul cette fois-ci.

219
00:13:50,704 --> 00:13:53,888
Il n'y a aucun modèle d'IA
qui est intervenu. Et donc,

220
00:13:53,971 --> 00:13:58,630
ça l'a fait en 5,5 secondes pour un
coût total de 0,0051 centimes de dollars.

221
00:14:00,010 --> 00:14:04,043
demi-centime, c'est absolument
incroyable en termes de 1, rapidité et 2,

222
00:14:04,126 --> 00:14:06,958
surtout de coût. Et c'est
ça qui est fou. Et après,

223
00:14:07,042 --> 00:14:09,817
il nous a donné les
résultats avec la probabilité.

224
00:14:09,900 --> 00:14:13,647
Il y a environ 37% des agences
immobilières qui ont une probabilité

225
00:14:13,730 --> 00:14:17,020
d'acheter un service IA.
Ensuite, 34% pour les restaurants,

226
00:14:17,103 --> 00:14:21,422
33% pour les instituts de beauté, etc.
Et il nous a fait aussi le scoring sur

227
00:14:21,505 --> 00:14:25,450
quelles offres elles pourraient acheter,
ces entreprises, en premier.

228
00:14:30,010 --> 00:14:33,219
relance automatique de clients
et des avis Google. Et donc,

229
00:14:33,302 --> 00:14:37,794
il nous a aussi fait notre petit tableau
en dashboard avec le nombre d'entreprises

230
00:14:37,878 --> 00:14:41,589
qui a été scoré, la probabilité
moyenne, combien sont 100 sites web,

231
00:14:41,672 --> 00:14:46,109
le coût total de GEV. Et puis surtout,
il nous a fait une liste avec vraiment les

232
00:14:46,192 --> 00:14:50,349
entreprises qu'on doit aller directement
scorer, le secteur de l'entreprise,

233
00:14:50,433 --> 00:14:53,028
la catégorie de l'entreprise,
la note, les avis,

234
00:14:53,111 --> 00:14:57,436
l'offre prioritaire qu'on devrait leur
proposer avec le taux de probabilité sur

235
00:14:57,519 --> 00:15:01,105
Google, Est-ce qu'elles vont acheter
cette offre-là? On a les emails, bref,

236
00:15:01,188 --> 00:15:03,649
on a tout. Et donc, c'est
là où avec notre prospection,

237
00:15:03,732 --> 00:15:07,487
on va commencer à prendre le téléphone et
on va appeler les entreprises qui sont le

238
00:15:07,570 --> 00:15:11,326
plus susceptible d'acheter. Comme ça, on
ne va pas perdre notre temps à faire de la

239
00:15:11,409 --> 00:15:14,979
prospection un petit peu à l'aveugle et
on va faire confiance aux statistiques,

240
00:15:15,062 --> 00:15:17,615
faire confiance aux critères
qu'on aura donnés. Alors là,

241
00:15:17,698 --> 00:15:21,268
on n'a pas donné beaucoup de critères,
donc ce n'est pas un taux de probabilité

242
00:15:21,352 --> 00:15:24,598
qui est énorme. Mais on a une liste
vraiment super quali avec toutes les

243
00:15:24,681 --> 00:15:27,631
entreprises à l'intérieur qu'on
peut directement contacter.

244
00:15:28,090 --> 00:15:32,578
où ça vient vraiment changer la donne
et c'est là où Jev prend tout son sens.

245
00:15:32,661 --> 00:15:37,149
Et ensuite, ce qu'on a fait, ce que
j'ai fait pendant que c'était en train de

246
00:15:37,232 --> 00:15:42,016
tourner, c'est que je lui ai demandé de
refaire exactement le même scoring sur les

247
00:15:42,100 --> 00:15:45,756
mêmes lignes, mais cette fois-ci
avec Claudopus au lieu de Jev,

248
00:15:45,840 --> 00:15:49,852
pour mesurer un petit peu le temps
et le coût et faire un comparatif.

249
00:15:49,936 --> 00:15:54,186
Et donc là, on voit que avec Jev,
on est donc sur 5,5 en termes de temps,

250
00:15:54,269 --> 00:15:56,050
5,5 secondes, et donc même pas

251
00:15:58,090 --> 00:16:02,477
Avec Opus, on est à 53 secondes, ce qui
représente donc 10 fois plus de temps.

252
00:16:02,560 --> 00:16:06,431
Alors sur 5 secondes, ce n'est pas
très grave. 10 fois plus de temps,

253
00:16:06,514 --> 00:16:11,016
ça fait quand même moins d'une minute.
Mais si c'est quelque chose qui est censé

254
00:16:11,099 --> 00:16:14,168
prendre 2-3 heures, si c'est
10 fois plus de temps, là,

255
00:16:14,251 --> 00:16:17,263
ça commence à voir une vraie
différence. Et forcément,

256
00:16:17,346 --> 00:16:21,733
ça aura un impact sur le coût, puisque là,
on est à 0,0051 centimes de dollar.

257
00:16:21,816 --> 00:16:25,916
Là où avec Opus 5.5, on est à 1,30$,
ce qui est énorme aussi en termes de

258
00:16:26,000 --> 00:16:26,833
différence.

259
00:16:28,090 --> 00:16:31,792
est à beaucoup plus en termes de coûts.
Et c'est là où pour nous en tant que

260
00:16:31,876 --> 00:16:35,877
consultant IA, on va voir les marges qui
vont complètement augmenter et puis ça va

261
00:16:35,960 --> 00:16:39,164
avoir une répercussion sur le prix
final pour le client. Et après,

262
00:16:39,247 --> 00:16:42,800
il nous a sorti un petit peu ces
désaccords et c'est là aussi où on voit,

263
00:16:42,884 --> 00:16:46,387
si on prend le temps de regarder un
peu les statistiques, que forcément,

264
00:16:46,470 --> 00:16:49,624
GEV est beaucoup plus précis et
beaucoup plus fiable. Maintenant,

265
00:16:49,707 --> 00:16:52,015
ce qu'on fait derrière,
c'est qu'on va lui dire,

266
00:16:52,098 --> 00:16:54,298
prends les 50 entreprises
avec la plus forte

267
00:16:58,090 --> 00:17:02,470
Tu vas aller chercher l'email manquant
pour compléter finalement notre liste.

268
00:17:02,553 --> 00:17:05,542
Et puis, tu vas rédiger en
fonction des probabilités,

269
00:17:05,625 --> 00:17:08,382
en fonction de l'offre
que l'on devrait proposer.

270
00:17:08,466 --> 00:17:11,338
Tu vas rédiger trois emails
courts, en vouvoiement,

271
00:17:11,422 --> 00:17:14,410
avec un ton direct et naturel,
blablabla. Et donc là,

272
00:17:14,494 --> 00:17:17,599
il a fini de faire la rédaction
des emails. Ces emails,

273
00:17:17,682 --> 00:17:20,033
ils sont directement dans la campagne CSV.

274
00:17:20,116 --> 00:17:23,743
On sait à qui on doit s'adresser
pour le top 50 des entreprises.

275
00:17:23,826 --> 00:17:27,130
On sait à qui on doit s'adresser,
avec quel type de mail.

276
00:17:28,090 --> 00:17:31,716
dire bref tout est absolument prêt et
ce fichier d'ailleurs on peut aussi le

277
00:17:31,799 --> 00:17:35,669
récupérer et directement le donner à un
Lame List ou un Instantly pour qu'ensuite

278
00:17:35,752 --> 00:17:38,061
la campagne se fasse de
manière 100% automatique.

279
00:17:38,144 --> 00:17:41,770
D'ailleurs en vrai on pourrait aussi
demander à Cloud Code mais bon après il

280
00:17:41,853 --> 00:17:45,674
faut setup tout correctement, Lame List
s'est déjà préconfiguré pour faire de la

281
00:17:45,758 --> 00:17:49,725
prospection automatique. Donc c'est là où
vraiment on a les 50 entreprises qui sont

282
00:17:49,809 --> 00:17:52,898
reclassifiées avec les emails
qu'on a été recherchés avec Appify,

283
00:17:52,981 --> 00:17:55,531
ça ne nous a compté même
pas 50 centimes de dollars

284
00:17:58,090 --> 00:18:01,867
été exclues, les séquences avec
vraiment les solutions qu'on va proposer,

285
00:18:01,950 --> 00:18:04,722
relance et avis Google,
automatisation administrative,

286
00:18:04,806 --> 00:18:09,005
chatbot avec email 1, email 2, email 3,
on fait aucune fausse promesse et tout ça

287
00:18:09,089 --> 00:18:12,654
a été complètement géré par Cloud
Code, Appify et Jev. Et maintenant,

288
00:18:12,737 --> 00:18:16,567
ce qu'on pourrait faire pour conclure
un petit peu ce premier cas d'usage,

289
00:18:16,650 --> 00:18:19,158
c'est de lui dire,
transforme tout ce process-là,

290
00:18:19,242 --> 00:18:21,908
donc scrapping Appify pour
aller chercher les leads,

291
00:18:21,991 --> 00:18:26,010
scoring Jev pour mettre une note et
une probabilité sur chacun de ces leads,

292
00:18:28,090 --> 00:18:32,057
absolument contacter, faire ensuite la
séquence d'emails qu'on va envoyer et tout

293
00:18:32,140 --> 00:18:34,967
ça, on le transforme en un «
skill » qu'on va réutiliser.

294
00:18:35,050 --> 00:18:37,023
au lieu de tout faire étape par étape. Là,

295
00:18:37,107 --> 00:18:39,521
on a le process qui est
complètement fait. Et donc,

296
00:18:39,604 --> 00:18:43,487
on peut transformer tout ça en un outil
déjà prêt à être utilisé pour aller faire

297
00:18:43,571 --> 00:18:46,572
la même chose sur les entreprises
à Lyon, à Paris, à Marseille,

298
00:18:46,656 --> 00:18:50,490
à Toulouse et ainsi de suite. Et c'est
là où ça prend tout son sens puisque Jav,

299
00:18:50,573 --> 00:18:53,820
son utilité, elle n'est pas isolée.
Ce n'est pas juste de prendre de

300
00:18:53,903 --> 00:18:57,640
l'information et de la trier. Ça s'inscrit
dans un workflow complet. Alors là,

301
00:18:57,723 --> 00:19:00,773
on n'a pas beaucoup de data,
on n'a pas beaucoup de critères.

302
00:19:05,050 --> 00:19:08,933
avec des critères extrêmement précis, tu
ne contactes que ces leads dans le cas où

303
00:19:09,017 --> 00:19:12,755
ils ont critères 1, critères 2, critères
3, critères 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12,

304
00:19:12,838 --> 00:19:15,657
13, 15, je ne sais pas, selon
ton secteur, selon ton avatar,

305
00:19:15,741 --> 00:19:19,285
selon les informations qu'on arrive à
récolter, sur LinkedIn, sur Facebook,

306
00:19:19,369 --> 00:19:21,462
sur Instagram,
là on a pris juste des emails,

307
00:19:21,546 --> 00:19:25,477
mais si on fait une recherche complète de
l'entreprise et qu'ensuite on vient trier

308
00:19:25,561 --> 00:19:29,009
tout ça en fonction des critères qu'on
va donner, ça devient intéressant.

309
00:19:29,092 --> 00:19:32,734
Et justement, on va parler un petit peu
business parce que ce que je viens de

310
00:19:32,817 --> 00:19:34,567
faire ici pour moi en l'occurrence,

311
00:19:35,050 --> 00:19:38,750
Tu peux le faire pour tes clients, tu peux
le faire pour des cabinets de conseil,

312
00:19:38,833 --> 00:19:41,412
pour des entreprises de recrutement,
pour des grossistes,

313
00:19:41,495 --> 00:19:44,915
pour du nettoyage industriel, pour des
entreprises qui eux aussi pourraient

314
00:19:44,998 --> 00:19:48,184
contacter finalement en prospection.
Ils ont une équipe de commercial.

315
00:19:48,267 --> 00:19:51,733
Les commerciaux, au lieu de passer la
moitié de leur temps sur des prospects

316
00:19:51,817 --> 00:19:55,330
qu'ils n'achèteront jamais, on les met
sur des vrais prospects avec des vrais

317
00:19:55,413 --> 00:19:58,832
critères de qualification qui ont des
vrais signaux d'achat pour leur faire

318
00:19:58,916 --> 00:19:59,937
gagner un temps montré.

319
00:20:00,020 --> 00:20:04,214
Et donc finalement, notre solution,
c'est un moteur de prospection où chaque

320
00:20:04,297 --> 00:20:07,985
semaine, le client va recevoir les
meilleurs prospects à contacter,

321
00:20:08,068 --> 00:20:11,812
l'offre à proposer et les premiers
messages à envoyer directement en

322
00:20:11,895 --> 00:20:14,232
prospection. Et là,
ça change la donne. Là,

323
00:20:14,315 --> 00:20:18,847
Jev prend tout son sens et ce n'est pas
juste un outil isolé qui est amusant parce

324
00:20:18,930 --> 00:20:23,124
qu'il trie en quelques secondes. Ça
s'inscrit dans un workflow et ça rend le

325
00:20:23,208 --> 00:20:27,260
workflow beaucoup plus puissant et
encore une fois, beaucoup moins cher.

326
00:20:30,020 --> 00:20:33,368
pas de grande différence.
Mais encore une fois, sur 10 000 leads,

327
00:20:33,451 --> 00:20:36,588
le coût de Opus, de Haiku,
même le moins cher, on prend Kimi,

328
00:20:36,671 --> 00:20:38,911
les modèles chinois,
certes, c'est pas cher,

329
00:20:38,994 --> 00:20:42,078
mais quand il y a beaucoup de
data, ça devient vite coûteux.

330
00:20:42,161 --> 00:20:45,562
Et ça a une répercussion sur nos
marges en tant que consultant IA,

331
00:20:45,646 --> 00:20:49,310
mais aussi sur le prix final de la
personne qui nous achète ce service,

332
00:20:49,394 --> 00:20:53,277
tout simplement. Et moi, avec cette
vidéo, c'est ça qui m'intéresse. C'est

333
00:20:53,360 --> 00:20:57,399
Comment est-ce qu'on utilise des outils
IA pour les inscrire dans un processus qui

334
00:20:57,483 --> 00:21:01,170
existe déjà dans une entreprise,
pour leur permettre d'être plus efficaces,

335
00:21:01,253 --> 00:21:03,382
pour leur permettre de
gagner plus de temps,

336
00:21:03,465 --> 00:21:06,650
pour leur permettre d'arrêter de
travailler sur des choses qui ne

337
00:21:06,733 --> 00:21:07,940
rapportent pas d'argent?

338
00:21:23,360 --> 00:21:25,531
simplement. Et donc l'IA
a pour but de qualifier.

339
00:21:25,615 --> 00:21:27,970
Avec tout l'historique que
vous avez, avec votre CRM,

340
00:21:28,053 --> 00:21:31,375
avec les patterns que vous avez pu
identifier sur quels sont les prospects

341
00:21:31,458 --> 00:21:34,136
qui assetent et quels sont les
prospects qui n'achètent pas,

342
00:21:34,219 --> 00:21:37,725
on peut arriver et dire à une entreprise
« Voici ta problématique aujourd'hui,

343
00:21:37,808 --> 00:21:40,992
voici le type de cas d'usage avec
l'IA qu'on peut vous mettre en place.

344
00:21:41,075 --> 00:21:44,397
» Et là où la plupart des gens se
focusent sur « Ah Jeff, c'est trop bien,

345
00:21:44,480 --> 00:21:47,710
ça qualifie en quelques secondes et
pour quelques centimes de dollars »,

346
00:21:47,793 --> 00:21:51,343
nous on arrive avec une solution complète.
Et c'est ça la vraie valeur,

347
00:21:53,360 --> 00:21:57,787
business en une solution concrète qui va
rapporter de l'argent à une entreprise.

348
00:21:57,870 --> 00:22:02,354
Et c'est ça le rôle d'un consultant et
c'est ce que nous on fait avec les membres

349
00:22:02,437 --> 00:22:06,074
chez Wolf, c'est vraiment leur
permettre de rentrer sur un marché,

350
00:22:06,158 --> 00:22:10,641
capter quelles sont les problématiques
de ce marché-là et voir comment avec cette

351
00:22:10,724 --> 00:22:15,151
problématique, on peut transformer une
solution d'intelligence artificielle pour

352
00:22:15,235 --> 00:22:19,492
aller la proposer et permettre finalement
de débloquer du chiffre d'affaires,

353
00:22:19,576 --> 00:22:22,000
de gagner du temps,
de gagner en efficacité

354
00:22:23,360 --> 00:22:27,416
etc., auprès d'une entreprise. Et ça,
si tu veux qu'on voit comment on peut le

355
00:22:27,500 --> 00:22:31,237
faire pour ton cas, avec ton temps
de disponible, ton expérience passée,

356
00:22:31,321 --> 00:22:35,536
avec tes objectifs personnels, avec tes
idées probablement que tu as en tête pour

357
00:22:35,619 --> 00:22:37,818
te lancer dans
l'intelligence artificielle,

358
00:22:37,901 --> 00:22:41,958
eh bien tu peux aussi réserver directement
via le lien dans la description une

359
00:22:42,041 --> 00:22:45,460
session IA où on va analyser ta
situation, analyser tes objectifs,

360
00:22:45,544 --> 00:22:48,963
analyser tes expériences passées
et te dire, ok, selon ton profil,

361
00:22:49,046 --> 00:22:51,700
voici ce que tu pourrais
faire, voici à qui est-ce

362
00:22:53,360 --> 00:22:56,768
sont les problématiques de ce marché,
voici qu'est-ce que tu pourrais proposer

363
00:22:56,851 --> 00:23:00,304
comme solution et voici comment nous,
on s'y prend d'un point de vue stratégie,

364
00:23:00,387 --> 00:23:04,019
d'un point de vue méthodologie pour aller
commercialiser ces solutions-là et gagner

365
00:23:04,102 --> 00:23:07,600
de l'argent en tant que consultant IA,
lancer une boîte dans le consulting IA et

366
00:23:07,683 --> 00:23:10,047
puis finalement en faire
ton business et ton avenir. »

367
00:23:10,130 --> 00:23:14,176
C'est dans le lien en description. On te
prend pendant une heure et on te montre ce

368
00:23:14,259 --> 00:23:18,056
qu'on fait. Et puis, on te présentera
également ce qu'on fait avec nos clients

369
00:23:18,139 --> 00:23:21,488
d'un point de vue accompagnement,
d'un point de vue écosystème. Bref,

370
00:23:21,572 --> 00:23:25,617
le lien est en description. N'hésite pas
si tu veux venir nous consulter justement.

371
00:23:25,701 --> 00:23:29,846
Maintenant, j'aimerais te montrer un autre
cas d'usage que j'ai réalisé pour moi-même

372
00:23:29,929 --> 00:23:33,687
directement. Ce cas d'usage, il est
assez simple. Il va encore solliciter...

373
00:23:33,770 --> 00:23:39,054
l'outil Appify. Et l'idée, ça va être de
dire récupère avec Appify les pubs actives

374
00:23:39,137 --> 00:23:44,292
de la bibliothèque publicitaire de Meta
en France, donc sur des mots-clés précis.

375
00:23:44,375 --> 00:23:48,042
Et on met ici les mots-clés.
Et avec Jev, pour chaque pub,

376
00:23:48,125 --> 00:23:52,374
tu vas me dire si oui ou non,
est-ce qu'elle correspond à ma niche?

377
00:23:52,458 --> 00:23:56,707
Et on décrit donc la niche.
Et ensuite, tu vas me scorer de 0 à 10.

378
00:23:56,790 --> 00:24:01,945
Est-ce que la publicité performe d'après
sa durée de diffusion et les impressions

379
00:24:02,028 --> 00:24:02,861
estimées?

380
00:24:03,770 --> 00:24:07,648
passe les deux filtres, va ensuite
récupérer l'URL de destination et demander

381
00:24:07,731 --> 00:24:11,558
à Claude de résumer chaque tunnel.
Et on voit qu'ici, il a fait le résultat.

382
00:24:11,641 --> 00:24:13,976
Et pour vous expliquer
un petit peu, avec Meta,

383
00:24:14,059 --> 00:24:17,423
on peut aller chercher dans la
bibliothèque publicitaire toutes les

384
00:24:17,506 --> 00:24:20,149
publicités qui tournent
autour d'un mot-clé. Donc là,

385
00:24:20,232 --> 00:24:22,773
on a mis le mot-clé IA et
on a plein de publicités.

386
00:24:22,856 --> 00:24:25,962
Et il faut savoir que Meta nous
donne beaucoup d'informations.

387
00:24:26,046 --> 00:24:28,175
Ils nous disent où
est-ce que la publicité,

388
00:24:28,258 --> 00:24:30,470
elle tourne d'un point
de vue géographique,

389
00:24:33,770 --> 00:24:37,573
qui sont suivis d'un point de vue genre
et quelle a été la couverture de la

390
00:24:37,656 --> 00:24:41,750
publicité. Bref, on a beaucoup d'infos.
Et il y a aussi beaucoup de publicités.

391
00:24:42,050 --> 00:24:46,178
Donc là, on commence à être sur un cas
d'usage où on va récolter beaucoup de

392
00:24:46,262 --> 00:24:48,949
data. On met le mot-clé IA,
on met le mot-clé BTP,

393
00:24:49,033 --> 00:24:53,494
on met le mot-clé chatbot BTP, on met des
mots-clés en rapport avec ce qu'on vend,

394
00:24:53,577 --> 00:24:56,708
en rapport avec notre niche,
en rapport avec notre avatar,

395
00:24:56,791 --> 00:25:00,199
en rapport avec nos concurrents,
en rapport avec notre service,

396
00:25:00,282 --> 00:25:04,910
notre solution qu'on propose. Bref, on met
tout plein de mots-clés et on va récupérer

397
00:25:04,993 --> 00:25:08,136
tout. toutes les datas, tout ça se
fait automatiquement grâce à Appify.

398
00:25:08,220 --> 00:25:10,359
On va récupérer toute la
data, toute la publicité,

399
00:25:10,443 --> 00:25:14,138
toutes les vidéos qui marchent, toutes les
descriptions qu'il y a sur ces publicités,

400
00:25:14,222 --> 00:25:16,406
tous les tunnels qu'il y
a derrière les publicités,

401
00:25:16,489 --> 00:25:19,639
donc tous les sites internet
qu'il y a derrière les publicités.

402
00:25:35,330 --> 00:25:38,004
chiffres, les questions qu'on
pose directement dans le hook,

403
00:25:38,087 --> 00:25:41,542
est-ce qu'il y a des promesses, est-ce
que c'est un hook qui commence par une

404
00:25:41,626 --> 00:25:45,035
histoire personnelle. Il va nous dire
les types d'offres qui sont proposées,

405
00:25:45,118 --> 00:25:47,103
des événements gratuits,
des accompagnements,

406
00:25:47,186 --> 00:25:50,917
de la formation en ligne, du logiciel. Il
va nous dire les cibles qui sont ciblées,

407
00:25:51,000 --> 00:25:53,307
les call to action qui sont
utilisées dans la vidéo,

408
00:25:53,390 --> 00:25:55,972
les signaux dans le texte des
pubs, et les top annonceurs.

409
00:25:56,055 --> 00:25:58,959
Il va nous donner tout plein
d'informations. Et donc le workflow,

410
00:25:59,042 --> 00:26:02,543
il est très simple. 1. On établit des
critères de recherche et des critères de

411
00:26:02,627 --> 00:26:03,460
qualification.

412
00:26:05,330 --> 00:26:09,318
d'aller chercher toutes les publicités
qui correspondent à ces critères. Trois,

413
00:26:09,402 --> 00:26:13,493
on demande à Jeff de les classer par angle
marketing, par hook, par type d'offre,

414
00:26:13,576 --> 00:26:17,255
par cible pour aller chercher finalement
plein d'informations. Et quatre,

415
00:26:17,338 --> 00:26:20,399
on obtient un rapport sur
qu'est-ce qui marche sur le marché,

416
00:26:20,482 --> 00:26:22,873
qui sont les concurrents
qui performent le plus,

417
00:26:22,956 --> 00:26:25,759
qu'est-ce qui ne marche pas
sur le marché et finalement,

418
00:26:25,842 --> 00:26:29,727
qu'est-ce qu'on doit faire d'un point
de vue marketing pour aller attirer des

419
00:26:29,811 --> 00:26:32,130
potentiels clients via
la publicité sur Meta.

420
00:26:35,330 --> 00:26:39,240
fait de la publicité fait à la main.
Et aujourd'hui, avec un outil comme JEV,

421
00:26:39,324 --> 00:26:43,390
on peut engranger tellement de data en
très très peu de temps pour très peu cher

422
00:26:43,473 --> 00:26:46,554
que ça devient absolument
révolutionnaire. Et ce cas d'usage,

423
00:26:46,637 --> 00:26:49,095
je voulais vous en parler
parce que c'est pareil,

424
00:26:49,178 --> 00:26:53,452
on peut tout à fait le commercialiser. On
arrive devant une entreprise et on lui dit

425
00:26:53,535 --> 00:26:56,616
« Je te propose de faire ta
veille publicitaire ». Parce que,

426
00:26:56,699 --> 00:27:00,506
bien entendu, il y a une offre à vendre.
À vendre à qui? Aux e-commerçants,

427
00:27:00,589 --> 00:27:03,390
aux réseaux de franchise,
aux organismes de formation.

428
00:27:05,330 --> 00:27:09,122
qui dépensent de l'argent en publicité
chaque mois de manière à ce qu'on optimise

429
00:27:09,206 --> 00:27:12,663
leurs dépenses publicitaires et qu'on
leur permette de gagner de l'argent,

430
00:27:12,747 --> 00:27:16,013
qu'on leur permette d'avoir des
meilleures performances publicitaires,

431
00:27:16,096 --> 00:27:18,596
d'avoir des meilleures stratégies.
Ce qui, en général,

432
00:27:18,680 --> 00:27:22,329
bloque les gens dans leur scaling via
la publicité. Parce que ces entreprises,

433
00:27:22,412 --> 00:27:26,061
ce qu'elles veulent savoir, c'est ce
que font les concurrents et comment nous,

434
00:27:26,144 --> 00:27:28,501
du coup, on va pouvoir
mieux se positionner qu'eux.

435
00:27:28,584 --> 00:27:32,329
Et qu'est-ce qui marche sur le marché?
Qu'est-ce qui marche par rapport à ce que

436
00:27:32,412 --> 00:27:33,246
je propose moi?

437
00:27:35,330 --> 00:27:38,782
Un rapport de veille avec les
publicités qui tournent en ce moment,

438
00:27:38,865 --> 00:27:41,156
les angles marketing
qui performent le mieux,

439
00:27:41,239 --> 00:27:44,533
les tunnels qui convertissent le mieux.
Et ça, ça vaut beaucoup,

440
00:27:44,616 --> 00:27:47,593
beaucoup d'argent pour une
entreprise. Et personnellement,

441
00:27:47,676 --> 00:27:51,655
c'est une de mes utilisations favorites
avec Jev pour aller vraiment faire de

442
00:27:51,739 --> 00:27:55,824
l'analyse très profonde, très poussée
avec des vrais critères de qualification.

443
00:27:55,907 --> 00:27:58,251
Maintenant, je tiens à
préciser quelque chose.

444
00:27:58,334 --> 00:28:00,550
Il faut quand même avoir conscience de ça.

445
00:28:05,330 --> 00:28:08,675
utiliser JEV. Le premier cas
d'usage où il y a des limites,

446
00:28:08,758 --> 00:28:12,451
c'est lorsqu'on va demander à JEV
de nous donner une probabilité.

447
00:28:12,534 --> 00:28:17,099
J'ai remarqué avec les tests que j'ai
fait jusqu'à maintenant que quand JEV nous

448
00:28:17,183 --> 00:28:21,747
donne une probabilité autour de 50 à 60%,
il faudrait faire un deuxième passage,

449
00:28:21,831 --> 00:28:26,337
demander à JEV de faire une deuxième
analyse pour toutes les notations qui sont

450
00:28:26,421 --> 00:28:30,695
entre 50 et 60% parce que j'ai tendance
à penser que lorsqu'il donne 50% de

451
00:28:30,778 --> 00:28:35,247
probabilité, c'est parce qu'il n'a pas
su se positionner et qu'il aurait fallu

452
00:28:35,330 --> 00:28:40,036
des critères supplémentaires pour avoir
vraiment un vrai scoring précis et pas

453
00:28:40,119 --> 00:28:43,495
juste un En fait, c'est 1 sur 2,
je ne sais pas trop. Non, c'est soit non,

454
00:28:43,578 --> 00:28:46,815
soit oui et il faut que tu me donnes
une vraie réponse et pas juste un 50%.

455
00:28:46,898 --> 00:28:49,250
Parce que je me suis rendu
compte que quand il fait ça,

456
00:28:49,334 --> 00:28:52,659
quand il donne 50%, c'est parce qu'il
n'a pas réussi à se positionner et donc

457
00:28:52,743 --> 00:28:55,670
probablement qu'il n'a pas eu assez
de critères pour se positionner.

458
00:28:55,753 --> 00:28:58,137
Donc ça, c'est une première
limite que j'ai analysée.

459
00:28:58,220 --> 00:29:01,937
Et la deuxième chose, encore une fois,
c'est important de le dire parce qu'on m'a

460
00:29:02,020 --> 00:29:05,597
souvent demandé, Jeff est juste là pour
trier et prendre des décisions sur une

461
00:29:05,680 --> 00:29:09,068
information. Il n'est pas là pour rédiger,
il n'est pas là pour raisonner,

462
00:29:09,152 --> 00:29:12,212
il n'est pas là pour développer,
il n'est pas là pour créer. Et ça,

463
00:29:12,295 --> 00:29:15,778
c'est extrêmement important. Et dans
le cas d'usage que je viens de montrer,

464
00:29:15,861 --> 00:29:18,640
il faut quand même faire attention,
la prospection par email,

465
00:29:18,723 --> 00:29:21,736
c'est des choses qui sont cloisonnées
via le RGPD en France. Donc,

466
00:29:21,819 --> 00:29:23,269
ne faites pas n'importe quoi.

467
00:29:28,220 --> 00:29:32,095
et à quel point c'était puissant,
on remarque qu'en fait à chaque fois,

468
00:29:32,179 --> 00:29:35,887
il y a un pattern qui revient.
Jev, finalement, il va trier. Claude,

469
00:29:35,970 --> 00:29:39,288
il va écrire et raisonner.
Et toi, en tant que consultant IA,

470
00:29:39,372 --> 00:29:42,968
tu dois l'inscrire dans un workflow
pour vendre un résultat final.

471
00:29:43,052 --> 00:29:47,652
J'ai déjà vu pas mal de vidéos de gens qui
parlaient de Jev et qui vendaient en fait

472
00:29:47,735 --> 00:29:52,391
l'outil, la puissance de l'outil. Sauf que
tout le monde s'en fout de la puissance de

473
00:29:52,475 --> 00:29:55,820
l'outil et c'est la grande
erreur de 99% des consultants IA.

474
00:29:58,220 --> 00:30:00,907
vend, ce n'est pas une techno.
Ce qu'on vend, un résultat

475
00:30:00,990 --> 00:30:03,408
Ce qu'on vend, c'est débloquer
du chiffre d'affaires,

476
00:30:03,491 --> 00:30:05,437
de l'efficacité opérationnelle.
Et tout ça,

477
00:30:05,520 --> 00:30:09,354
ça s'inscrit dans une stratégie et c'est
typiquement ce qu'on fait avec nos membres

478
00:30:09,437 --> 00:30:11,949
chez Wolf Lab. Si tu veux
une session IA, je le répète,

479
00:30:12,032 --> 00:30:14,120
le lien est dans la description.
En attendant,

480
00:30:14,203 --> 00:30:17,848
j'espère que cette vidéo t'aura plu,
que ça t'aura permis d'y voir clair sur ce

481
00:30:17,931 --> 00:30:18,764
qu'est JEV.

482
00:30:19,710 --> 00:30:22,952
si tu as la moindre question,
si moi j'ai quelque chose à te demander,

483
00:30:23,035 --> 00:30:26,467
dis-moi les cas d'usage que toi tu
as pu identifier dans les commentaires,

484
00:30:26,550 --> 00:30:27,637
ça m'intéresse parce que

485
00:30:27,720 --> 00:30:30,333
Bon, moi, j'ai une imagination,
je rencontre beaucoup d'entreprises,

486
00:30:30,416 --> 00:30:32,672
j'ai beaucoup de problématiques
d'entreprises dans ma tête,

487
00:30:32,755 --> 00:30:35,368
mais je ne les ai pas tous, je ne
suis pas omniscient. Donc, si toi,

488
00:30:35,451 --> 00:30:37,152
tu as identifié des cas
d'usage intéressants,

489
00:30:37,236 --> 00:30:39,293
dis-le dans les commentaires,
ça m'intéresse. Et puis,

490
00:30:39,377 --> 00:30:41,593
si tu as une question,
dis-le aussi dans les commentaires.

491
00:30:41,676 --> 00:30:44,685
En attendant, abonne-toi, like, tu connais
la chanson. Et puis, tous les deux,

492
00:30:44,769 --> 00:30:46,700
on se dit à la prochaine. Ciao, ciao!