| Équipe éditoriale
| 20.02.2025
Commence maintenant Leaderst Une nouvelle série d’IA dans laquelle le professionnel de l’informatique Jürgen Bogner (PDG et fondateur de Biteme.digital) a régulièrement écrit une contribution relative à l’intelligence artificielle. Au début, les lecteurs peuvent s’attendre à une comparaison des modèles d’IA les plus connus (Chatt, perplexité, etc.) et leurs avantages dans différentes applications.
L’intelligence artificielle n’est plus seulement un gadget, mais un outil pratique pour le travail quotidien. Mais quel outil convient à quoi? Chatgpt, Claude, perplexité ou notboklm? Voici un guide compact qui explique les différences les plus importantes en quelques minutes – et montre comment vous pouvez utiliser ces outils immédiatement.
1. Chatgpt – le tout-raideur pour la créativité et l’automatisation
Quand utiliser?
- Si vous souhaitez écrire, réviser ou générer des idées.
- Pour que le code soit débogue ou des réponses rapides aux questions techniques.
- Pour l’automatisation initiale, comme la création de courriels, de publications sur les réseaux sociaux ou d’information.
À quoi sert-il particulièrement bon?
- Généré de longs textes liquides avec une bonne structure.
- Peut être étendu avec des plugins (par exemple, naviguer sur le Web ou analyses de table).
Limites?
- Parfois trop créatif – si vous avez besoin de réponses exact et basées sur des faits, cela peut être imprécis.
Essayez-le rapidement: laissez Chatgpt rédiger un résumé d’un long e-mail ou d’un temps de rapport et de nerfs!
2. Claude – le modèle de documents précis et longs
Quand utiliser?
- Si vous devez analyser ou résumer des documents étendus.
- Pour obtenir des réponses plus précises et plus logiques.
- Pour les textes juridiques, scientifiques ou techniques.
À quoi sert-il particulièrement bon?
- A une très bonne mémoire et peut traiter de grands documents.
- Offre souvent des réponses plus réfléchies et «plus humaines» que Chatt.
Limites?
- Pas si large pour un contenu créatif ou détendu.
Essayez-le rapidement: montez un PDF avec un rapport annuel et demandez à Claude d’extraire les points les plus importants – plus rapidement que toute analyse manuelle.
3. Perplexité-le moteur de recherche de l’IA pour les réponses basées sur les faits
Quand utiliser?
- Si vous recherchez des informations actuelles et fiables.
- Pour vous sauver des sources Web et recevoir directement des résultats organisés.
À quoi sert-il particulièrement bon?
- Citez ses sources afin que vous puissiez vérifier rapidement les informations.
- Mieux que Chatt en ce qui concerne les nouvelles quotidiennes ou la recherche universitaire.
Limites?
- Pas si fort dans la génération de textes plus longs et cohérents.
Essayez-le rapidement: posez une question complexe sur un sujet économique actuel et recevez une réponse précise et basée sur des faits avec la détection des sources. Comparez l’expérience de recherche avec Google et vous ne “Google” que sur la perplexité.
4. Notebootklm-le cahier IA personnel pour des analyses plus profondes
Quand utiliser?
- Si vous devez structurer et traiter des informations complexes.
- Pour les travaux de recherche, les stratégies commerciales ou les analyses de marché détaillées.
À quoi sert-il particulièrement bon?
- Peut lier les notes, les documents et les sources.
- Aide à enregistrer des sujets complexes avec des liens logiques.
Limites?
- Pas adapté aux demandes de l’IA quotidienne.
Essayez-le rapidement: en haussez vos notes de réunion et faites développer une stratégie concise à partir de celui-ci.
Conclusion: Quel outil pour quel but?
- Avez-vous besoin d’idées rapides ou de textes créatifs? → Chatgpt
- Voulez-vous analyser de longs documents? → Claude
- Vous recherchez des réponses basées sur des faits avec des sources? → perplexité
- Devez-vous lier des informations complexes? → Notboklm
Avec ces outils, de nombreux processus peuvent être rendus plus efficaces dans la vie quotidienne – essayez l’un des exemples directement et voyez par vous-même combien de temps vous pouvez économiser!
Conseil de pro: combiner les modèles, avoir le modèle A révisé la sortie du modèle B. implémenter des processus d’automatisation qui contrôlent différents modèles d’IA pour augmenter considérablement la qualité de la sortie.
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