Carte personnalisée -
Vidéo explicative
Geert Vromman, CEO et fondateur de CROPLAND, et Jeroen Claes, notre data scientist principal, sont ravis de revenir sur notre campagne innovante de cartes personnalisées de l’année dernière, où nous avons exploité la puissance de l’I.A. générative pour créer des vœux uniques. Notre objectif était de démontrer le potentiel de l’I.A., et plus particulièrement de l’I.A. générative, à nos clients et à notre réseau.
Nous commençons par expliquer le « pourquoi » de cette campagne—notre volonté de démontrer les capacités de l’I.A. Pour la mettre en œuvre, nous avons collaboré avec notre agence de communication afin de concevoir une carte personnalisée traditionnelle avec un QR-code. Ce QR-code dirigeait les destinataires vers une application web, où ils pouvaient utiliser l’I.A. générative pour personnaliser à la fois le message et l’image qui l’accompagnait.
Pour la génération d’images, nous avons utilisé le modèle Stable Diffusion de stability.ai, une technique d’apprentissage profond qui convertit des scénarios textuels en images. Ce modèle, disponible en open-source sur la plateforme Hugging Face, a joué un rôle essentiel dans la création d’une expérience de carte personnalisée véritablement unique.
Concernant la génération de texte, nous avons utilisé GPT-2, un modèle de langage d’OpenAI. Nous expliquons le processus de réentraînement de GPT-2 pour les messages personnalisés, en soulignant les différences de politiques de licence entre GPT-2 et les modèles plus récents à code source fermé comme GPT-3.5 et GPT-4.
Jeroen aborde également les aspects techniques, en discutant du choix des modèles, des coûts d’API et de l’utilisation de Shiny, un outil technologique R, pour construire notre application web. Nous évoquons la vitesse de génération des modèles, les considérations d’optimisation des coûts et les compromis entre modèles open-source et propriétaires.
Découvrez comment nous avons intégré tous ces aspects dans notre carte personnalisée !
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