Workflows pour Meta AI et les modèles Llama : processus étape par étape

Meta AI est un assistant pour les consommateurs et les entreprises. Les gens l’utilisent dans le chat sur WhatsApp, Messenger et Instagram, et les annonceurs rencontrent ses fonctionnalités en tant qu’outils génératifs dans le Gestionnaire de publicités, tels que la génération d’arrière-plan, l’extension d’image et les variantes de texte. Vous ne contrôlez pas le modèle ; vous utilisez le produit.

Les modèles Llama sont publiés avec des poids téléchargeables sous la licence de Meta. Les développeurs peuvent les exécuter sur leurs propres serveurs, dans des services cloud tels qu’AWS Bedrock, Azure ou Google Vertex AI, ou via des fournisseurs d’hébergement. Parce que vous contrôlez où le modèle s’exécute, les données peuvent rester au sein de votre infrastructure. Lisez les termes de la licence pour la version que vous utilisez ; ils incluent des conditions sur l’utilisation et l’attribution.

Les fonctionnalités publicitaires génératives de Meta se trouvent sous les options créatives Advantage+ lorsque vous créez une publicité. Le processus fonctionne mieux lorsque vous partez d’un actif original fort.

• Téléchargez une image de produit claire et votre texte principal le plus performant.
• Activez les options génératives que vous souhaitez tester : génération d’arrière-plan, extension d’image pour différents emplacements, variantes de texte.
• Prévisualisez chaque version générée avant de publier et supprimez celles qui dénaturent le produit.
• Diffusez la publicité avec les variantes actives et une publicité de comparaison sans elles.
• Après une à deux semaines, vérifiez les résultats par actif dans les ventilations des rapports publicitaires.

Gardez une trace des fonctionnalités qui étaient activées. Meta modifie les paramètres par défaut au fil du temps, et certaines améliorations créatives peuvent être activées automatiquement dans les nouvelles publicités. Vérifiez les paramètres à chaque fois que vous dupliquez une campagne.

Certaines entreprises ne peuvent pas envoyer de plans de produits ou de données clients à un chatbot tiers. Un modèle Llama hébergé peut s’exécuter au sein de leur propre compte cloud, ce qui aide à répondre à cette exigence.

Étapes

• Choisissez une taille de modèle adaptée à la tâche ; les modèles Llama plus petits sont moins chers et assez rapides pour la rédaction et la classification, les plus grands gèrent l’écriture complexe.
• Déployez via un service géré, tel que Bedrock ou Vertex AI, ou avec un serveur d’inférence comme vLLM ou Ollama pour les tests.
• Connectez vos documents approuvés via la récupération : fiches produits, guide de ton, FAQ. Le modèle répond à partir de ceux-ci plutôt que de mémoire.
• Écrivez des invites système pour chaque travail : descriptions de produits, brouillons de FAQ, briefings internes.
• Enregistrez les entrées et les sorties pour examen, et définissez des contrôles d’accès par équipe.

Cela prend du temps d’ingénierie. Pour une petite équipe, la voie gérée avec une interface web interne simple est généralement suffisante. Le réglage fin est rarement la première étape ; une bonne récupération et de bonnes invites résolvent la plupart des problèmes de qualité.

La classification est l’une des utilisations les plus fiables pour les modèles ouverts. Une marque avec des milliers d’avis sur les produits, de commentaires sociaux ou de messages de support peut taguer chacun d’eux par sujet et par sentiment sans les lire tous à la main.

• Exportez les avis et les commentaires avec la date, le produit et le canal.
• Définissez une liste fixe d’étiquettes, telles que livraison, taille, qualité, prix, service client.
• Donnez au modèle dix exemples étiquetés par étiquette dans l’invite.
• Exécutez un échantillon de 200, vérifiez la précision à la main et affinez les étiquettes.
• Traitez l’ensemble complet et chargez les résultats dans Looker Studio ou une feuille de calcul.
• Partagez un résumé mensuel avec les équipes produit et service client.

Par exemple, un détaillant de chaussures en ligne pourrait découvrir que les plaintes concernant la taille se regroupent sur deux modèles. Cette idée va sur les pages produits comme une note d’ajustement et dans le texte publicitaire comme une assurance.

Les clients posent de plus en plus de questions dans les messages directs WhatsApp et Instagram, et Meta a ajouté des fonctionnalités d’IA pour les entreprises dans ces canaux. Quelle que soit l’automatisation que vous y utilisez, la préparation est la même : une FAQ actuelle, des données produits claires et un transfert défini vers un humain.

• Collectez les 30 questions que les clients posent le plus, à partir de l’historique de la boîte de réception.
• Écrivez des réponses courtes et précises et conservez-les dans un document maintenu.
• Décidez quels sujets doivent toujours aller à une personne : remboursements, plaintes, questions médicales ou juridiques.
• Testez le flux depuis le téléphone d’un client avant le lancement.

Les images publicitaires générées peuvent altérer les détails du produit, ajouter du texte qui enfreint la politique ou produire des arrière-plans qui semblent hors marque. Prévisualisez toujours. Pour Llama auto-hébergé, les risques principaux sont la sécurité et la qualité : un outil interne sans contrôle d’accès peut divulguer des documents, et un modèle non vérifié peut produire des faits produits erronés.

La licence mérite également un coup d’œil. Les licences Llama ont des termes spécifiques, et certaines versions ont eu des restrictions pour les très grandes entreprises ou certaines régions. Faites lire la licence spécifique à la version par le service juridique avant un lancement en production.