Digital First AI

Une phrase pour présenter

DFIRST AI est une plateforme de flux de travail de marketing basé sur l’IA, issue du renomage de Digital First AI. Les utilisateurs peuvent relier, dans une tableau blanc visuel, des agents pour la recherche, les données, le texte, les images et les vidéos, afin de mener à bien le processus allant des analyses de marché à la création de supports publicitaires.

Présentation des outils

DFIRST AI est géré par l’entreprise polonaise DFirst.AI Sp. z o.o. et s’adresse principalement aux spécialistes du marketing, aux agences publicitaires, aux marques e-commerce et aux équipes de contenu d’entreprise. La plateforme repose sur une structure de zones de travail, de projets, de Data Room et de tableaux blancs, permettant de maintenir l’isolation des données pour différentes campagnes marketing.

La marque ancienne Digital First AI a été remplacée par DFIRST AI ; le nom d’origine peut encore apparaître dans les applications anciennes et la documentation d’aide. L’accent est désormais mis non plus seulement sur les modèles de stratégie marketing, mais aussi sur la recherche, la production créative et les workflows d’agents multimodaux.

Composition des produits phares

Fonction principale

Tableau blanc de visualisation des workflows

Les utilisateurs peuvent déplacer des données, des agents et des résultats sur la tableau blanc, et définir comment les informations circulent grâce à des liens. Chaque nœud peut disposer de ses propres prompts et de son propre modèle, ce qui est idéal pour créer des tests par branches et produire du contenu en plusieurs étapes.

Agent d’IA à plusieurs modèles

La plateforme intègre des fonctionnalités de texte, d’image et de vidéo telles que Claude, GPT, Gemini, Grok, Flux, Stable Diffusion, Ideogram, Recraft, Kling, etc. Les modèles spécifiques varient en fonction des fournisseurs et des forfaits ; les noms de versions mentionnés dans les anciens documents d’aide ne doivent pas être considérés comme permanents.

Recherche de marché et étude approfondie

Les nœuds de recherche peuvent utiliser la recherche, le Perplexity, la recherche d’entreprise et la Deep Research pour organiser les informations sur le marché, les concurrents et le public cible. Les conclusions marketing doivent néanmoins se baser sur les sources originales, en particulier les statistiques, les prix et les fonctionnalités des concurrents.

Extraction de pages web et de contenus sociaux

Les nœuds Scraper peuvent extraire du contenu de sites web ainsi que des contenus publics sur Instagram, TikTok, YouTube, LinkedIn, Facebook et Reddit. Les utilisateurs doivent se conformer aux règles de la plateforme cible, ainsi qu’aux exigences relatives aux droits d’auteur et aux données personnelles.

Data Room

La salle de données sert à stocker les descriptions de la marque, les informations sur les produits, les données relatives au public cible et le contenu historique, permettant ainsi à plusieurs parties prenantes de partager un contexte cohérent. Les formats pris en charge actuellement sont la PDF, le DOCX, le CSV, le PPTX, le Markdown, ainsi que les fichiers audio, vidéo et pages web.

Génération de texte publicitaire

Les nœuds de texte peuvent générer des titres publicitaires, du texte principal, des e-mails, des scripts, du contenu pour des pages de destination et des résultats de réécriture. L’équipe doit intégrer le ton de la marque, les faits, les déclarations légales et les expressions interdites dans le processus de vérification.

Création et édition d’images

Les outils d’image couvrent les photos de produits, la génération, l’agrandissement, le retrait de fond, l’édition locale et diverses méthodes de traitement avec Stable Diffusion. Les sorties des modèles peuvent présenter des erreurs de détails sur les produits, de texte ou de marques, et ne peuvent pas remplacer directement l’examen du produit final.

Génération de vidéo

Les nœuds vidéo prennent en charge la création de vidéos à partir de texte ou d’images, la conversion de storyboards en vidéos et l’agrandissement, afin d’aider les équipes à créer des variantes de publicités courtes. Le temps de génération, le quota, la résolution et la disponibilité des modèles dépendent du forfait et du fournisseur.

Modèles de flux de travail et copie

L’équipe peut enregistrer et copier les flux de tableau blanc pour utiliser des études, stratégies, textes et éléments déjà développés pour de nouveaux produits ou marchés. Après copie, il reste nécessaire de mettre à jour les informations sur la marque, le public cible, le langage et les exigences de conformité.

Créer un flux de travail marketing à partir de zéro

1. Créez des espaces de travail et délimitez les limites des données par marque, produit ou client.
2. Créer un nouveau projet et une feuille blanche Whiteboard, en indiquant clairement les objectifs de l’activité et le format de livraison.
3. Faites glisser les fichiers, les pages ou les documents du Data Room sur le tableau blanc.
4. Intégrez un agent de recherche pour collecter des informations sur le marché, la concurrence et le public cible.
5. Ajoutez des agents de texte, d’image ou de vidéo, et sélectionnez un modèle pour chaque nœud.
6. Utilisez des liens pour transmettre les résultats de la recherche aux nœuds stratégie, copywriting et créativité.
7. Exécutez un par un et vérifiez les résultats, puis ajoutez des branches ou modifiez les prompts.
8. Enregistrez la feuille blanche vérifiée en tant que modèle pour que l’équipe puisse l’utiliser à nouveau.

Guide d'utilisation de la salle de données

1. Ne téléchargez que des documents liés à la marque et à l’événement actuel, en évitant les informations personnelles non pertinentes.
2. Donnez un nom clair aux documents en fonction de l’entreprise, du produit, du public cible, du ton et des réglementations.
3. Supprimer les prix obsolètes, les politiques anciennes et les versions contradictoires.
4. Connecter la salle de données au projet de test pour vérifier si l’agent fait référence aux faits corrects.
5. Restreignez les droits des membres sur les informations sensibles et ne partagez pas publiquement les flux de travail correspondants.
6. Une fois le projet terminé, nettoyez les fichiers, index et ressources générées qui ne sont plus nécessaires.

Processus de création de créations publicitaires

1. Organiser l’expression des concurrents, les points douloureux du public et les formats de canaux à l’aide de nœuds de recherche.
2. Permettre aux nœuds de stratégie de générer plusieurs angles créatifs vérifiables.
3. Créer séparément le titre, le texte principal, les éléments visuels et le script pour la vidéo courte.
4. Créez des branches A/B en fonction du public, des offres ou de la place publicitaire ; ne modifiez pas toutes les variables en même temps.
5. Vérification des faits, des droits d’auteur, des marques et des politiques de la plateforme par les équipes de marque et juridiques.
6. Exporter ou livrer les éléments vérifiés, puis les tester avec un petit budget sur la plateforme publicitaire.
7. Réfléchir les performances réelles sur la nouvelle tableau blanc, plutôt que de considérer les prédictions de l’IA comme le résultat.

Types de modèles et d’outils

À qui s’adresse-t-il

• Agence de publicité : Répétition des processus de recherche et de création de contenus pour plusieurs clients.
• Marque en ligne : création en masse d’images de produits, de descriptions et de variantes publicitaires.
• Équipe de croissance : Met en place un processus qui relie l’étude des concurrents, la compréhension du public et les tests créatifs.
• Marketing de contenu : création d’articles, d’e-mails, de contenus pour les réseaux sociaux et de pages de destination.
• Stratège créatif : Conserver les hypothèses, les branches et les résultats des modèles sur le tableau blanc.
• Équipe de marketing petite : tester le fonctionnement intermodèle avec des crédits gratuits.
• Équipe d’entreprise : Gestion des documents par le biais des droits d’accès, de l’isolation de la salle de données et des contrôles de sécurité.
• Agences de formation et de conseil : conserver des méthodes de marketing éprouvées sous forme de modèles réutilisables.

Scénarios d'utilisation typiques

• Après avoir entré la page de la marque, des études de marché, des profils de public et des angles d’action sont générés.
• Analyser les publicités des concurrents et le contenu social, puis identifier les points de différenciation.
• Générer en masse des titres publicitaires, des images et des vidéos courtes pour le même produit.
• Mettre les normes de la marque dans la Data Room pour unifier les résultats de plusieurs membres.
• Copier les tableaux blancs pour différents pays et remplacer les conditions linguistiques, culturelles et juridiques.
• Utiliser plusieurs modèles pour réaliser respectivement le brouillon et la version finale, en équilibrant vitesse et qualité.
• Établir un processus standard allant de la recherche à la livraison, afin de réduire le copier-coller entre les applications.
• Conserver la structure des processus qui fonctionnent bien, et itérer continuellement à l’aide de données de déploiement réelles.

Avantages du produit

• Montrer les relations de dépendance entre la recherche, la création et la production à l’aide de connexions visuelles.
• Textes, images, vidéos, recherches et captures sont regroupés sur la même feuille blanche.
• Plusieurs modèles sont pris en charge, permettant à l’équipe de choisir en fonction de la tâche plutôt que d’être liée à un seul fournisseur.
• La salle de données permet aux différents nœuds de partager le contexte de la marque et des produits.
• Les flux de travail peuvent être copiés en tant que modèles, ce qui est idéal pour l’expansion vers plusieurs clients et marchés.
• L’inscription gratuite ne nécessite pas de carte de crédit et offre des tokens quotidiens.
• La politique de confidentialité précise que les données personnelles ne sont pas utilisées pour l’entraînement des modèles d’IA.
• Fournit un centre d’aide, des guides d’utilisation et des tutoriels vidéo.

Restrictions d'utilisation et précautions

• La plateforme a été renommée ; l’ancien nom de domaine, les anciens articles d’aide et la nouvelle interface peuvent coexister temporairement.
• Plus de 50 et plus de 70 outils sont utilisés sur différentes pages du site officiel ; la liste exacte dépend du compte.
• Le quota gratuit est de 80 tokens par jour, ce qui n’est pas adapté à une production continue d’un grand nombre d’images et de vidéos.
• Les tokens infinis, comme on le dit, peuvent encore être soumis à des restrictions liées à l’utilisation raisonnable, au coût du modèle ou aux règles fonctionnelles.
• Les modèles et les nœuds sont mis à jour par des fournisseurs tiers, il n’est donc pas garanti que les anciens flux de travail restent toujours identiques.
• L’utilisation de Scraper doit respecter les règles du site cible, ainsi que les lois sur le droit d’auteur et la vie privée.
• La recherche en IA peut omettre ou interpréter de manière erronée les informations ; il est nécessaire de se référer aux sources originales pour les faits essentiels.
• La création de publicités peut enfreindre les droits de marque, les droits d’image ou le droit d’auteur, et peut également violer les politiques de la plateforme.
• Partager publiquement les flux de travail accorde à la plateforme une licence d’exposition à long terme ; les méthodes sensibles ne doivent pas être rendues publiques.
• Aucune API de développeur publique ou SDK officiel n’a été identifiée ; les capacités d’automatisation externe doivent être vérifiées séparément.

Prix et forfaits

Voici les tarifs vérifiables sur le site officiel de DFIRST au 22 août 2026. La page des prix en temps réel est chargée dynamiquement par l’application ; avant de finaliser la commande, il convient de vérifier à nouveau la devise, les taxes, les remises annuelles, les droits d’accès aux modèles et les règles d’utilisation raisonnée.

« Sans limite » ne doit pas être interprété comme l’absence totale de restrictions techniques ou de conformité. Avant d’utiliser la vidéo haute fréquence, le scraping et les modèles avancés, il convient de vérifier sur la page d’achat le nombre de connexions simultanées, l’utilisation raisonnable, les priorités et les frais supplémentaires.

Abonnement, annulation et remboursement

Confidentialité et traitement des données

La politique de confidentialité DFIRST explique que la plateforme traite les comptes, les factures, les fichiers du Data Room, les workflows, le contenu généré, les appareils et les données de support. Les données des utilisateurs privés ne sont utilisées qu’à des fins de prestation de services, et non pour entraîner des modèles d’IA.

• La salle de données privée est isolée des autres comptes et est utilisée pour l’espace de travail actuel.
• Les fournisseurs d’IA tiers ne traitent les données que dans la mesure nécessaire pour répondre à la demande de l’utilisateur.
• Les données du compte peuvent être conservées pendant 5 ans pour des raisons de conformité après la clôture du compte.
• Le contenu des utilisateurs peut rester en stock pendant 3 mois après sa suppression.
• Les informations de la facture sont généralement conservées pendant 5 ans en raison des exigences fiscales.
• Dépasser les mesures de protection telles que les clauses contractuelles types pour l’utilisation des données dans l’EEE.
• L’utilisateur dispose des droits d’accès, de correction, de suppression, de restriction, de port et d’opposition.
• Même après le retrait de la signature du flux de travail public, la version anonyme peut rester en stock pendant une longue période.

Sécurité et gouvernance d’équipe

Les conditions officielles énumèrent OAuth 2.0, l’authentification à plusieurs facteurs, les droits par rôle, l’audit des comptes, le chiffrement des transferts, le principe de zéro confiance et l’infrastructure AWS. Il convient de vérifier si les contrôles spécifiques sont inclus dans chaque forfait auprès du compte d’équipe ou dans le contrat.

• Utiliser des espaces de travail différents selon le client ou la marque afin d’éviter le mélange des données.
• Accorder uniquement aux membres les accès à la salle de données et au projet nécessaires pour accomplir leurs tâches.
• Activer l’authentification à plusieurs facteurs et supprimer régulièrement les employés qui quittent l’entreprise.
• Supprimez les noms de clients, les stratégies et les prompts privés avant de partager le modèle en public.
• Des enregistrements d’approbation sont conservés pour la capture, la génération, le téléchargement et la publication externe.
• Vérifier la liste des fournisseurs de modèles tiers, des zones de données et des sous-traitants.
• Les achats d’entreprise doivent vérifier les SLA, les sauvegardes, la restauration et les notifications en cas d’événement.
• Après la fin du projet, exporter les actifs nécessaires et mettre en œuvre le plan de conservation et de suppression.

Entrée, sortie et plateforme

API, SDK et situation du logiciel open source

Les clauses considèrent l’intégration d’API et de plateformes tierces comme faisant partie des services internes, mais aucune documentation API publique destinée aux clients, console de gestion des clés, spécifications Webhook ou SDK officiel n’a été trouvée. Les utilisateurs ne peuvent pas déduire l’existence d’une API ouverte uniquement à partir des capacités d’automatisation des workflows.

Création de contenu et droits

Les conditions stipulent que l’utilisateur conserve la propriété du contenu téléchargé et qu’il détient des droits d’auteur sur les matériaux générés par l’IA, à condition que ceux-ci soient suffisamment originaux et créatifs. La plateforme cède les droits qu’elle pourrait posséder dans la mesure permise par la loi.

• L’utilisateur doit toujours s’assurer que les données saisies et les résultats générés ne portent pas atteinte aux droits de tiers.
• Le fait que les productions purement issues de l’IA soient protégées par le droit d’auteur dépend de la région et du degré d’intervention humaine.
• Partager publiquement un flux de travail accorde à la plateforme une licence permanente, irrévocable et non exclusive.
• Les flux de travail privés et les Data Rooms ne sont pas par défaut accessibles aux autres utilisateurs.
• Avant utilisation commerciale, il convient de vérifier les règles du fournisseur du modèle, les droits d’utilisation des portraits et les autorisations relatives aux actifs de marque.
• Les promesses de prix, de performances et d’efficacité dans la publicité doivent être vérifiées par l’entreprise.

Informations de base

Indice de recommandation

Le score de recommandation est de 4,3 sur 5. DFIRST AI combine la recherche, le Data Room et des nœuds créatifs multimodèles en une tableau blanc réutilisable, idéale pour les équipes marketing et les agences souhaitant réduire le nombre de changements d’outils.

Le principal défaut est que, pendant le transfert de la marque, les données ne sont pas entièrement cohérentes, la page de tarification dynamique n’est pas facile à vérifier, et les API ouvertes ne sont pas publiques. Avant de payer, il convient de tester le modèle, d’évaluer la consommation de tokens et de vérifier les permissions de l’équipe avec un compte gratuit.

Questions fréquentes

Quelle est la relation entre Digital First AI et DFIRST AI ?

Ce sont les anciens et nouveaux noms du même produit. Les autorités ont annoncé que Digital First AI a été renommé DFIRST AI ; les utilisateurs doivent privilégier l’entrée sur la nouvelle plateforme.

DFIRST AI est-il gratuit ?

Il existe une version gratuite qui offre actuellement 80 tokens par jour sans besoin de carte de crédit. Les modèles avancés, davantage d’éléments et une utilisation fréquente nécessitent un forfait payant.

Combien coûte le démarreur ?

Selon les informations officielles actuelles, le Starter coûte 39 dollars par mois et comprend une quantité illimitée de tokens ainsi que 3 projets. Les droits finaux et les restrictions d’utilisation raisonnable sont indiqués sur la page de paiement.

Est-il possible de générer des vidéos ?

Il est possible d’utiliser des modèles vidéo pour convertir du texte ou des images en vidéo, transformer des storyboards en vidéo et effectuer des agrandissements. Le modèle réel, la durée, la résolution et la consommation varient en fonction du forfait.

Qu’est-ce qu’une salle de données ?

C’est un espace de connaissances isolé qui stocke des informations sur les marques, les produits et le public, et peut fournir un contexte cohérent à plusieurs Agents dans la feuille blanche.

Les données personnelles sont-elles utilisées pour l’entraînement ?

La politique officielle stipule clairement que les données des utilisateurs privés et le contenu des Data Rooms ne sont pas utilisés pour entraîner des plateformes ou des modèles d’IA de tiers. Les flux de travail partagés publiquement sont soumis à des règles d’autorisation différentes.

Le contenu généré peut-il être utilisé à des fins commerciales ?

Les conditions permettent aux utilisateurs de posséder des matériaux générés conformes aux droits d’auteur, mais ils doivent néanmoins vérifier les entrées, les modèles, les marques commerciales, les portraits et les déclarations publicitaires.

Quel est le délai de remboursement ?

La politique de remboursement offre une période de 14 jours après l’achat pour déposer une demande, sous réserve de respecter les conditions de la politique et d’être approuvé. Une fois approuvé, le remboursement est généralement effectué sur le même mode de paiement initial en 7 à 10 jours ouvrés.

DFIRST AI propose-t-il une API ?

Aucune API publique, Webhook ou documentation SDK n’a été identifiée. Lorsqu’une intégration avec un système d’entreprise est nécessaire, il convient d’obtenir auprès du service des ventes une définition claire des exigences techniques avant l’achat.

DFIRST AI est-il open source ?

Pas de code source open source, aucun dépôt de code source officiel du produit n’a été trouvé. Le fait que la plateforme intègre des modèles tiers ne signifie pas pour autant que son propre code source soit accessible.

Résumé

DFIRST AI est idéal pour organiser la recherche de marché, les documents de marque, le texte, les images et les vidéos en une chaîne de production marketing visuelle, et permet de gérer plusieurs campagnes et plusieurs clients grâce à la fonction de copie de tableau blanc.

Lors de son utilisation, il convient de prêter attention au transfert de marques, aux tokens et aux changements de modèles, ainsi qu’à vérifier manuellement la recherche, le scraping et la génération de contenu. Pour les entreprises, les droits d’accès, la conservation des données et l’autorisation des workflows publics sont tout aussi importants.