Charles Letailleur：首要的挑战之一是确定用例的优先级。经过构思阶段，我们确定了生成式人工智能与 Vertbaudet 特别相关的两个主题：提高电子商务性能以及优化造型创造力和生产力，因为 Vertbaudet 内部设计自己的产品系列。电子商务是最成熟的主题，这是我们第一个 POC 所针对的方向。
Solenne Pasqualetti：是的，最初我们专注于电子商务性能主题：使用内容创建助手的原型为网站的电子商务页面生成产品展示表。当我们的员工接受培训后，我们将能够恢复到造型设计中的用例，培训正在进行中，因为到 9 月份，我们将对超过 80% 的总部员工进行生成式人工智能的培训。
在八周的时间里，我们开发了三种工具：一种用于生成产品说明书，一种用于使用图像 比利时 WhatsApp 号码数据库 识别来丰富产品说明书，第三种用于为 9 个国家/地区翻译成 7 种不同的语言，并根据每个市场调整“语调”。该模型基于 10,000 个 Vertbaudet 产品说明书样本进行训练，从而可以从产品描述中获取网页标题、HTML 格式的产品说明书和收据标题。
Solenne Pasqualetti：通过自动化电子商务产品说明书的开发流程，我们的目标是优化电子商务团队的生产力，以便他们将时间集中在对公司具有更高附加值的主题上。这种自动化将使得更好地管理高峰活动时期成为可能，在此期间，电子商务团队会收到大量新产品并整合到网站中。
第一代的产品说明书非常具有结论性，有时甚至在盲目比较时难以识别内容是由人工智能还是人类生成的。至于翻译，所有产品说明书都是正确的，但可能需要调整一些当地措辞，并需要纳入一些特殊性，例如计量单位、货币、强制性法律声明等。由于初步结果令人满意，我们已开始生产产品说明书和翻译，并正在继续完善图像识别工具。
Charles Letaillieur：从经验教训来看，这个项目清楚地表明了拥有结构良好的上游数据对于获得高质量内容的重要性。此外，需要注意的是，在所有情况下，生成的内容都会经过人工验证：AI 生成的产品表由编辑修改和完成。对于确保最终的质量来说，人类仍然至关重要。该工具的目标是节省团队的时间，使他们能够专注于优化和增加价值。它的部署是 Vertbaudet 内部更广泛的创新方法的一部分，同时还伴随着变革管理系统。