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Brag book

Qu’est-ce que Brag book ?

Un brag book (en français, à peu près « dossier de réussites ») est un recueil, tenu à jour, de ses réussites professionnelles : projets menés, indicateurs, retours positifs, distinctions et formations. Il sert de base pour les entretiens annuels, les négociations salariales, les candidatures ou les promotions. Une structure éprouvée suit situation, tâche, action et résultat. Seules des informations vérifiables doivent y figurer, sans enjoliver les chiffres.

Ce que fait KI.ordo

Le modèle KI.ordo « Dossier de réussites (brag book) » structure les notes selon situation, tâche, action et résultat, n'invente rien et transforme les lacunes en questions.

En savoir plus →: Brag book

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Termes associés

Génération de texte

La génération de texte désigne la production automatique de textes par l'IA, aujourd'hui surtout par de grands modèles de langage qui calculent mot après mot la suite la plus probable. Elle relève de la génération de langage naturel et constitue une application centrale de l'IA générative. Les entreprises s'en servent pour rédiger des brouillons d'e-mails, de rapports ou de fiches produits ; vérifiez faits et chiffres avant publication.

  • IA générative
  • NLG
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Création de contenu assistée par IA

La création de contenu assistée par IA consiste à produire textes, images ou autres contenus à l'aide de l'IA générative, par exemple pour des sites web, des newsletters, des fiches produits ou les réseaux sociaux. L'IA fournit rapidement des brouillons, des variantes et des traductions ; l'expertise, la voix de la marque et la vérification des faits restent du ressort humain. Des consignes claires sur la cible, le ton et les sources sont utiles. Exemple : quelques notes sur une nouvelle offre deviennent un brouillon d'article et trois publications.

  • Contenu
  • IA générative
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Génération de langage naturel (NLG)

La génération de langage naturel (Natural Language Generation, NLG) est la branche du traitement du langage qui produit des textes compréhensibles à partir de données, de notes ou d’autres entrées. Autrefois, les systèmes de NLG reposaient sur des modèles et des règles ; aujourd’hui, ils utilisent surtout de grands modèles de langage. Usages typiques : bulletins météo et boursiers, fiches produits, synthèses d’indicateurs ou réponses de chatbots. Les chiffres et faits fournis doivent être repris correctement et sans modification.

  • traitement du langage
  • génération de texte
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