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Une première étape simple pourrait être de lister toutes les tâches récurrentes sur un tableau papier ou dans un document. Ça permettrait d'avoir une vue d'ensemble avant de passer à la collecte des données et à la mise en place du calendrier. C'est vraiment accessible, même sans compétences techniques.
Bien que lister les tâches sur un tableau soit accessible, cela pourrait prendre beaucoup de temps et limiter la capacité à anticiper les imprévus. Une approche plus efficace consisterait à utiliser des outils numériques pour automatiser la collecte des données dès le départ, ce qui pourrait réduire considérablement le temps consacré à cette étape et améliorer la précision des recommandations de l'IA.
Un coach sportif, par exemple, pourrait utiliser ce projet pour optimiser ses séances d'entraînement avec ses clients. En collectant des données sur la durée et l'intensité des séances précédentes, le modèle prédictif pourrait recommander un planning hebdomadaire personnalisé qui tient compte des préférences et des performances passées de chaque client.