MCP Notion avec Claude AI

 MCP Notion avec Claude AI.  en rédaction

Je vais vous expliquer comment utiliser le MCP (Model Context Protocol) de Notion avec Claude pour automatiser vos tâches sans écrire de code.

Qu'est-ce que le MCP Notion ?

Le MCP (Model Context Protocol) est une fonctionnalité qui permet à Claude de communiquer directement avec votre espace Notion. Cela vous permet d'automatiser des tâches comme la création et le remplissage de pages sans programmation.

https://www.notion.com/help/notion-ai-security-practices#how-does-notion-ai-work

Installation et configuration du MCP Notion

1. Installez l'extension Notion AI dans votre espace de travail Notion
2. Activez le MCP dans les paramètres de Notion AI
3. Connectez votre compte Claude à Notion en suivant les instructions d'authentification
4. Autorisez les permissions nécessaires pour que Claude puisse interagir avec votre espace Notion

https://www.notion.so/chat

Notion API Overview   

https://developers.notion.com/docs/getting-started

Model Context Protocol (MCP)  

https://developers.notion.com/docs/mcp 

{

  "mcpServers": {

    "notionApi": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@notionhq/notion-mcp-server"],

      "env": {

        "OPENAPI_MCP_HEADERS": "{\"Authorization\": \"Bearer ntn_****\", \"Notion-Version\": \"2022-06-28\" }"

      }

    }

  }

}

makenotion/notion-mcp-server: Official Notion MCP Server 

https://github.com/makenotion/notion-mcp-server

Example Servers - Model Context Protocol

https://modelcontextprotocol.io/examples

{

  "mcpServers": {

    "memory": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]

    },

    "filesystem": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/allowed/files"]

    },

    "github": {

      "command": "npx",

      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],

      "env": {

        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"

      }

    }

  }

}

GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>

Pour trouver votre "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
vous devez suivre ces étapes sur GitHub :

1. Connectez-vous à votre compte GitHub
2. Cliquez sur votre photo de profil en haut à droite
3. Sélectionnez "Settings" (Paramètres) https://github.com/settings/apps
4. Faites défiler jusqu'à la section "Developer settings"
1. (Paramètres développeur) en bas du menu latéral gauche et cliquez dessus
5. Cliquez sur "Personal access tokens" (Jetons d'accès personnels)
6. Sélectionnez "Tokens (classic)" ou "Fine-grained tokens" selon vos besoins
7. Cliquez sur "Generate new token" (Générer un nouveau jeton)
8. Donnez un nom descriptif à votre jeton
9. Sélectionnez les autorisations nécessaires selon votre cas d'utilisation
10. Cliquez sur "Generate token" (Générer le jeton)
11. Copiez le jeton généré immédiatement car vous ne pourrez plus le voir
1. après avoir quitté cette page

Important : Traitez ce jeton comme un mot de passe.

Ne le partagez jamais publiquement et ne le stockez pas dans des repositories publics.

Les outils MCP sont installés :

Autres outils de Claude

Mon profil de créateur | Notion

https://www.notion.so/profile/integrations

Création et remplissage automatique de pages Notion

Voici comment créer et remplir des pages automatiquement:

1. Demandez à Claude de créer une page avec un prompt comme: "Crée une page Notion intitulée 'Projet Marketing Q2' avec une table des matières et des sections pour objectifs, budget et échéancier"

2. Pour remplir une page existante, utilisez un prompt comme: "Remplis ma page 'Réunion hebdomadaire' avec les notes de la réunion d'aujourd'hui basées sur ces points clés: [points]"

Prompts efficaces pour le MCP Notion

Pour organiser l'information

"Organise ces informations [données] dans une page Notion structurée avec des en-têtes, des listes à puces et un tableau récapitulatif"

Pour créer des bases de données

"Crée une base de données Notion pour suivre mes projets avec les propriétés suivantes: Nom, Statut, Échéance, Priorité, Responsable"

Pour générer des rapports

"Génère un rapport hebdomadaire dans Notion basé sur ces métriques [données] avec une analyse et des graphiques"

Pour automatiser la prise de notes

"Crée une page de notes pour ma réunion de demain avec [client] et prépare une structure avec les points à aborder"

Je ne peux pas vous donner d'informations plus détaillées sur la configuration technique spécifique, car mes connaissances sur les fonctionnalités précises du MCP Notion sont limitées. Si vous avez des questions plus spécifiques sur l'utilisation de cette fonctionnalité, je vous recommande de consulter la documentation officielle de Notion ou leur support client.

Voici un résumé clair en 9 points clés avec des repères temporels, basé sur la vidéo "Le MCP Notion avec Claude AI : C'est LA révolution !" :

https://youtu.be/SDzQy2dKXUA?si=9HAssdbofeZ_CwlK

---

🔹 (00:00) Introduction au MCP (Module de Commande Personnalisé) de Notion, compatible avec Claude AI et d'autres outils – sans coder, à part un copier-coller.

🔹 (00:56) Démonstration : création d'une page Notion via Claude en utilisant un MCP. L'outil cherche automatiquement les informations nécessaires (ex : ID de base de données).

🔹 (01:53) Avertissement sur les MCP non sécurisés : certains peuvent poser problème s’ils ne sont pas fiables.

🔹 (03:29) Claude utilise du contenu issu du GitHub de Notion pour générer un script de vidéo YouTube, en français, directement dans Notion.

🔹 (05:56) Résultat : un article complet est généré dans Notion en français, avec titres, paragraphes et mise en page automatique.

🔹 (06:33) Explication sur l’installation : création d’une intégration Notion via developers.notion.com pour connecter Claude à la base de données.

🔹 (08:14) Configuration manuelle : ajout du token Notion dans le fichier cloud/desktopconfig.json pour activer le MCP dans Claude Desktop.

🔹 (09:25) Une fois configuré, les tools deviennent accessibles automatiquement à chaque redémarrage de Claude.

🔹 (10:00 – fin) Conclusion enthousiaste : ce n’est que le début des possibilités offertes par les MCP, notamment l’automatisation de tâches entre plusieurs outils. Annonce de futures vidéos tutoriels.

---

Souhaites-tu un guide pas-à-pas à partir de cette vidéo pour installer ton propre MCP ?

Zapier MCP—Connect your AI to any app instantly

https://zapier.com/mcp

supergateway/README.md at main · supercorp-ai/supergateway

https://github.com/supercorp-ai/supergateway/blob/main/README.md

modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

https://github.com/modelcontextprotocol/servers

Example Servers - Model Context Protocol

https://modelcontextprotocol.io/examples#using-reference-servers

Le MCP Notion avec Claude AI : C'est LA révolution !

"Terminés les APIs, place au MCP pour les agents IA".

Le protocole MCP (Model Context Protocol) est un protocole conçu pour interagir avec les outils et les cadres d’ingénierie des systèmes basés sur les modèles (MBSE). Il permet l’échange de données et de modèles entre différents outils et systèmes, facilitant ainsi l’intégration et l’interopérabilité de divers outils MBSE de manière transparente et efficace.

Principales caractéristiques de MCP :

1. Interopérabilité : MCP permet à différents outils MBSE de communiquer et d’échanger des modèles et des données, ce qui permet un environnement d’ingénierie plus intégré et plus cohérent.
2. Normalisation : MCP fournit un protocole standardisé pour l’échange de modèles, garantissant la cohérence et la compatibilité entre les différents outils et plateformes.
3. Évolutivité : MCP est conçu pour gérer des modèles volumineux et complexes, ce qui le rend adapté aux projets d’ingénierie à grande échelle.
4. Extensibilité : MCP peut être étendu pour prendre en charge de nouveaux types de modèles et de données, ce qui lui permet d’évoluer avec les besoins de la communauté des ingénieurs.

Composants du MCP :

• MCP Core : Le protocole de base qui définit les règles et les mécanismes de base pour l’échange de modèles.
• Extensions MCP : modules supplémentaires qui étendent le protocole de base pour prendre en charge des types spécifiques de modèles ou de données.
• Adaptateurs MCP : interfaces qui connectent MCP à divers outils MBSE, leur permettant de communiquer à l’aide du protocole.

Avantages du MCP :

• Amélioration de la collaboration : MCP facilite la collaboration entre les différentes équipes et outils, ce qui permet un processus d’ingénierie plus efficace et mieux coordonné.
• Réduction des erreurs : en fournissant un protocole standardisé, MCP réduit le risque d’erreurs et d’incohérences dans l’échange de modèles.
• Flexibilité accrue : MCP permet aux ingénieurs d’utiliser les meilleurs outils pour leurs besoins spécifiques, sans être limités par des problèmes de compatibilité.

Le Model Context Protocol (MCP) 

Il représente une avancée majeure dans la communication entre agents d'intelligence artificielle et outils externes. Développé par Anthropic, la société derrière Claude, ce protocole vise à remplacer les appels API traditionnels par un système de communication plus fluide et efficace.

Jusqu'à présent, les agents IA comme ChatGPT devaient s'appuyer sur des appels API pour accéder à des fonctionnalités externes, comme Canva par exemple. Cette méthode, bien qu'efficace, souffre de limitations importantes en termes de latence et de fluidité d'interaction, particulièrement problématiques dans le contexte des agents IA qui nécessitent des échanges rapides et naturels.

Le MCP introduit une architecture client-serveur où l'utilisateur installe le client MCP sur sa plateforme d'agent (comme Claude Desktop ou Winsurf), qui communique ensuite avec les serveurs MCP pour différents outils. L'écosystème MCP s'étend déjà à de nombreux services, incluant la navigation web (Brave), l'intégration AWS, le scraping de données (Puppeteer), l'accès aux bases de données (AirTable, BigQuery), et des intégrations avec Discord, Docker, Spotify, et bien d'autres.

La vidéo présente une démonstration pratique de l'installation du MCP sur Winsurf, montrant la simplicité du processus qui consiste à ajouter une configuration client MCP à un fichier config.json. Deux exemples d'utilisation sont présentés : l'accès à des enregistrements AirTable et le scraping de produits Amazon à l'aide de Puppeteer pour créer une page d'affiliation.

Winsurf propose également une nouvelle fonctionnalité de prévisualisation qui permet de visualiser directement le résultat du travail de l'agent, démontrant ainsi le flux de travail intégré.

Malgré quelques difficultés rencontrées avec l'outil Puppeteer lors de la démonstration, le présentateur souligne que le MCP constitue une révolution dans le développement d'agents IA plus performants, et qu'il deviendra probablement la norme pour les communications entre agents et outils externes en 2025.

✅ Comment le MCP simplifie les interactions sans passer par des appels API lents

✅ Son intégration avec Claude (Anthropic), Windsurf, et d'autres plateformes

✅ Des démonstrations pratiques pour comprendre son potentiel énorme

✅ Les outils et intégrations déjà compatibles avec le MCP

Installation des fonctions MCP sur Claude :

Pour installer et utiliser les fonctions MCP (Model Context Protocol) sur Claude, vous devez suivre plusieurs étapes spécifiques. Le protocole MCP est conçu pour permettre aux agents IA comme Claude de communiquer plus efficacement avec des outils externes, remplaçant ainsi les appels API traditionnels par une communication plus fluide.

Model Context Protocol (MCP) - Anthropic

https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/mcp?q=Model+Context+Protocol

Introduction - Model Context Protocol

https://modelcontextprotocol.io/introduction#tutorials

Prérequis :

Avant tout, il est important de noter que Claude prend en charge le MCP uniquement sur sa version desktop (application bureau) et non sur la version web. Vous aurez donc besoin de :

1. L'application Claude Desktop installée sur votre ordinateur

2. Un compte Anthropic avec accès à Claude

3. For Claude Desktop Users - Model Context Protocol  https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user

Étapes d'installation :

1. Télécharger Claude Desktop

Si vous ne l'avez pas déjà fait, téléchargez et installez l'application Claude Desktop depuis le site officiel d'Anthropic. Cette application est nécessaire car la version web de Claude ne prend pas en charge le protocole MCP.

2. Installer le client MCP

Une fois l'application Claude Desktop installée, vous devez configurer le client MCP :

• Ouvrez l'application Claude Desktop

• Accédez aux paramètres de l'application (généralement disponible via un menu en haut à droite ou dans les préférences)

• Recherchez la section relative aux extensions, plugins ou MCP

• Activez l'option pour permettre l'utilisation du protocole MCP

3. Ajouter des outils MCP spécifiques

Après avoir activé le protocole MCP, vous pouvez ajouter des outils MCP spécifiques :

• Dans la section MCP des paramètres, recherchez l'option pour ajouter de nouveaux outils MCP

• Vous pouvez ajouter des outils depuis le référentiel officiel MCP (comme mentionné dans la vidéo, de nombreux outils sont disponibles sur GitHub)

• Pour chaque outil, vous devrez fournir les informations de configuration nécessaires, comme les clés API si l'outil en requiert

4. Configuration du fichier MCP

Selon l'interface de Claude Desktop, vous pourriez avoir besoin de configurer un fichier JSON pour chaque outil MCP, similaire à ce qui a été montré dans la vidéo pour Winsurf. Ce fichier inclut généralement :

{

"name": "nom_de_l_outil",

"description": "description_de_l_outil",

"scope": ["permissions_nécessaires"],

"credentials": {

"token": "votre_clé_api_si_nécessaire"

}

}

Application de bureau Claude

L’application de bureau Claude fournit une prise en charge complète de MCP, permettant une intégration profonde avec les outils et les sources de données locaux.

Caractéristiques principales :

• Prise en charge complète des ressources, permettant de joindre des fichiers et des données locaux
• Prise en charge des modèles d’invite
• Intégration d’outils pour l’exécution de commandes et de scripts
• Connexions au serveur local pour une confidentialité et une sécurité accrues

(i) Remarque : L’application Web Claude.ai ne prend actuellement pas en charge la MCP. Les fonctionnalités MCP ne sont disponibles que dans l’application de bureau.

5. Vérification et utilisation

Une fois les outils configurés :

• Redémarrez l'application Claude Desktop pour que les changements prennent effet

• Vérifiez que les outils MCP sont disponibles en posant une question à Claude qui nécessiterait l'utilisation d'un des outils installés

• Claude devrait être capable d'utiliser automatiquement les outils MCP pour répondre à vos questions

Exemples de cas d’utilisation :

Une fois installé, vous pourriez par exemple demander à Claude :

• "Utilise Puppeteer MCP pour extraire les données des 10 smartphones les plus vendus sur Amazon"

• "Via le MCP AirTable, montre-moi les enregistrements de ma table 'Projets'"

Claude utilisera alors le protocole MCP pour communiquer directement avec ces outils et vous fournir les informations demandées de manière fluide.

• Intégration de modèles multi-outils : intégration de modèles de différents outils MBSE dans un seul modèle cohérent.
• Échange automatisé de modèles : Automatisation de l’échange de modèles entre les outils, réduction des efforts manuels et augmentation de l’efficacité.
• Validation et vérification des modèles : Utilisation de MCP pour valider et vérifier les modèles sur différents outils et plateformes.

Si vous rencontrez des difficultés, consultez la documentation officielle d'Anthropic concernant le MCP ou cherchez des tutoriels détaillés, car les interfaces et procédures exactes peuvent évoluer avec les mises à jour de l'application.

Les liens officiels vers la documentation du MCP (Model Context Protocol) d'Anthropic.

Permettez-moi de vous apporter quelques précisions importantes.

Pour la documentation officielle d'Anthropic concernant le MCP, vous devriez consulter leur site de documentation à l'adresse suivante: https://docs.anthropic.com/

Cependant, je dois vous informer que ma connaissance sur les spécificités de l'implémentation actuelle du MCP par Anthropic peut être limitée ou pas totalement à jour, car ma dernière mise à jour de connaissances date d'octobre 2024.

Et aussi :

Changing the AI model for Copilot Chat - GitHub Docs

https://docs.github.com/en/copilot/using-github-copilot/ai-models/changing-the-ai-model-for-copilot-chat

Using the CodeQL model editor - GitHub Docs

https://docs.github.com/en/code-security/codeql-for-vs-code/using-the-advanced-functionality-of-the-codeql-for-vs-code-extension/using-the-codeql-model-editor

Pour les tutoriels les plus récents et détaillés, je vous recommande également de consulter:

1. Le GitHub officiel d'Anthropic: https://github.com/anthropics - Vous y trouverez potentiellement des référentiels liés au MCP

2. Le forum de développeurs d'Anthropic

Commencez à utiliser des serveurs prédéfinis dans Claude pour ordinateur.

Dans ce tutoriel, vous allez étendre Claude pour le bureau afin qu’il puisse lire à partir du système de fichiers de votre ordinateur, écrire de nouveaux fichiers, déplacer des fichiers et même rechercher des fichiers.

For Claude Desktop Users - Model Context Protocol

Pourquoi MCP ?

MCP vous aide à créer des agents et des flux de travail complexes au-dessus des LLM. Les LLM ont souvent besoin de s’intégrer aux données et aux outils, et MCP fournit les avantages suivants :

• Une liste croissante d’intégrations prédéfinies auxquelles votre LLM peut se connecter directement

• La flexibilité de passer d’un fournisseur à un autre fournisseur de LLM

• Les bonnes pratiques pour sécuriser vos données au sein de votre infrastructure

​Architecture générale

À la base, MCP suit une architecture client-serveur où une application hôte peut se connecter à plusieurs serveurs

• Hôtes MCP : programmes tels que Claude Desktop, IDE ou outils d’IA qui souhaitent accéder aux données via MCP

• Clients MCP : clients de protocole qui maintiennent des connexions 1:1 avec les serveurs

• Serveurs MCP : programmes légers qui exposent chacun des capacités spécifiques via le protocole standardisé Model Context Protocol

• Sources de données locales : fichiers, bases de données et services de votre ordinateur auxquels les serveurs MCP peuvent accéder en toute sécurité

• Services à distance : systèmes externes disponibles sur Internet (par exemple, via des API) auxquels les serveurs MCP peuvent se connecter

Le Model Context Protocol (MCP) est une norme ouverte innovante qui révolutionne l’intégration des grands modèles de langage (LLM) avec des outils et des sources de données externes. Tout comme les API ont normalisé les interactions Web et le protocole LSP (Language Server Protocol) a rationalisé les fonctionnalités de l’IDE, MCP établit un cadre universel pour que les applications d’IA interagissent avec des systèmes externes.

MCP sert de « port USB-C pour les applications d’IA », fournissant une interface standardisée pour connecter des modèles d’IA à diverses sources de données et outils. Ce protocole relève le défi critique de la gestion du contexte dans les déploiements LLM, permettant des performances plus efficaces et cohérentes à mesure que les systèmes d’IA évoluent.

Les principales caractéristiques de MCP sont les suivantes :

1. Intégration transparente entre les applications LLM et les ressources externes
2. Communication standardisée pour le partage d’informations contextuelles avec des modèles de langage
3. Exposition des outils et des capacités aux systèmes d’IA
4. Création d’intégrations et de flux de travail composables

En mettant en œuvre MCP, les développeurs peuvent se concentrer sur la création de fonctionnalités de base plutôt que sur la gestion d’une logique d’intégration complexe, ce qui se traduit par des systèmes d’IA plus robustes et plus faciles à maintenir. Cette standardisation simplifie le processus de connexion de nouveaux outils et sources de données, réduisant ainsi la complexité du développement et améliorant l’évolutivité.

Alors que le paysage de l’IA continue d’évoluer, l’approche de norme ouverte de MCP promet de stimuler l’innovation et la collaboration dans l’ensemble du secteur, tout comme les API et les LSP ont transformé le développement Web et les fonctionnalités IDE.

modelcontextprotocol/python-sdk: The official Python SDK for Model Context Protocol servers and clients

https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk

-------------------------------------------------------------

Erol GIRAUDY

YouTube mes vidéos et PowerPoint :

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY

https://www.ugaia.eu

L' AI pour la Généalogie avec UGAIA (G·AI - G·IA) la G·IA.

 La révolution de la généalogie grâce à l’intelligence artificielle et ses outils.

Utilisation du RAG dans Deepseek dans un llm ollama.

L' AI pour la Généalogie avec UGAIA (G·AI - G·IA)

https://uga-ia.blogspot.com/

Voici un résumé du livre sur la généalogie assistée par l'intelligence artificielle :

Ce livre de explore comment l'intelligence artificielle et les outils numériques transforment et facilitent les recherches généalogiques. L'auteur raconte son parcours personnel pour retracer sa généalogie complexe liée à la famille impériale ottomane. 

Il présente les différents outils et solutions qu'il a utilisés comme Zotero, Tropy, OneNote, OneDrive, Trello, Geneanet, Rodovid, etc. Ces outils permettent de mieux organiser, partager et visualiser les données généalogiques. 

L'intelligence artificielle apporte des avancées majeures, notamment pour la reconnaissance de textes manuscrits dans les archives. Des projets comme ANR e-NDP, Socface ou HIMANIS exploitent l'IA pour indexer et transcrire automatiquement de larges corpus historiques.

Il y a des exemples concrets d'utilisation de Copilot, ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral,  Perplexity .... pour extraire des informations généalogiques à partir de documents comme des nécrologies ou des annonces de mariage.

Au final, l'alliance entre l'expertise humaine et les technologies d'IA ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour les généalogistes amateurs et professionnels. Elle permet d'accéder à des sources jusqu'ici inexploitées et de mener des recherches d'une ampleur inédite. C'est ce que l'auteur appelle la "généalogie 4.0".

Dans cet ouvrage il y est expliqué comment déchiffrer des documents anciens et, notamment des fiches d'état civiles avec l'aide de l'intelligence artificielle... Ainsi que la rédaction de fiches...

Mon livre

Je vais créer un KIT G·IA avec des outils, PPT et démos (voir mon blog) et l'usage des API, des LLM avec le RAG...

Mon livre sur la G·IA :

DeepSeek

<think de DeepSeek>

Alright, the user has provided a query where they’ve requested an in-depth explanation of something called "Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.)". First, I need to understand what UGAIA is based on the previous conversation and documents.

In the history, I already explained that UGAIA GAI is a genealogy platform using AI to analyze DNA data from AFEP. The user now seems to be asking about "UGAIA" as per their query, which refers to Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.). Since this isn't mentioned before, I’ll have to infer what it could be based on similar names or common structures.

U.G.A.I.A. likely stands for something in Andorra related to artificial intelligence, possibly a users' group or organization focused on AI-related activities. To provide a useful explanation, I need to break down the key elements: who/what is UGAIA, its purpose, what it involves (AI & software), its goals, any specific focus areas like technology application in Andorra, and its potential impact.

I should clarify terms if they’re unfamiliar, like "associazione" which means association. I’ll explain that it's a group focused on AI, mention their role and the technologies involved, discuss their objectives such as promoting AI knowledge or collaboration, describe what AI entails for users (development, application), reference Andorra’s context, talk about challenges in the field, and outline its possible effects.

I need to ensure the response is comprehensive but not too technical. I’ll break it down into clear sections: What? Who/What? Why? How? For whom? Challenges? Impacts? To make sure all user concerns are addressed, covering any potential questions a reader might have.

</think>

Réponse de DeepSeek : 

L'Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.) semble être une association ou un groupe de travail à but pédagogique et/or institutionnel, portée par des utilisateurs et/ou passionnés de l'intelligence artificielle (IA) dans le contexte local Andorrain. Bien que ce ne soit pas explicitement mentionné, on peut.inférer de son nom et du domaine qu'il pourrait s'agir d'une organization qui :

1. **Est associée à l'utilise de la technologie de l'intelligence artificielle (IA)** : L' « UG “ dans "UGAIA" Peut faire référence à une association ou un groupe dévoué à l'entrev畔tice et/ou l'application de la technologie dans une certaine spécialité ou contexte local.

2. **Fonctionnerait comme un point de rencontre :** L'“AI” est clairement une abréVIation de "Intelligence Artificielle" , un domaine scientifique et technique en pleine expansion. Une association nommée "UGAIA" pourrait s'inscrire dans ce cadre, et plus spécifiquement, se concentrer sur la technologie IA.

3. **S'orienterait vers des buts éducatifs ou pédagogiques :** Si l'“UG.A.I.A.” n'est pas mentionnée dans les liens fournis (sinon je serais dans une situation où j'ai accès à plus de détails), on pourrait imaginer qu'elle soit un type de groupe de travail où des utilisateurs, des étudiants ou des professionnels s'entretiennent et se partagent des connaissances sur l'utilisation pratique de la technologie IA.

4. **Permettrait d'organiser des ateliers ou des conférences :** En ce qui concerne les associations locales, un UG.A.I.A. pourrait organiser des meetups, des ateliers techniques, ou des conférences sur l'IA et son application à Andorra.

5. **Fois pour quels que soient :** L'association pourrait cible des utilisateurs curieux или des professionnels dans le domaine de l'informatique ou de la recherche.

En termes de technologie et de compétences, la IA inclut une large gamme de technologies :

- **L'apprentissage automatique**

- **La data science**

- **Les modèles prédictifs**

- **Les tâches créatives**

- etc.

Bien que je ne possède pas d'informations complètes sur "U.G.A.I.A.", l'hypothèse la plus logique est qu'elle est un groupe de travail local Andorrain autour de l'éducation et de l'application de la technologie de l'intelligence artificielle. Son but pourrait être de promouvoir un meilleur understanding de cette technologie parmi une cohorte spécifée, ou d'adapter ses outils et technologies à des besoins particuliers dans le territoire Andorrain.

Enfin, il est évident que dans un contexte local comme Andorra , il pourrait être difficile de trouver de telles associations car ce pays est géométriquement réparti et souffre de rares situations comparables où l'IA pourrait être appliquée. Par exemple, les montagnes et les paysages ANDORAIERS sont bien distincts par rapport à une France ou EU  , ce qui rend la recherche d'un contexte local spécifique plus délicat.

La question était :

Fournissez une explication détaillée du texte suivant, en décomposant ses concepts clés, ses implications et son contexte :

Texte : Users Group Artificial Intelligence Andorra (U.G.A.I.A.)

{UGAIA}

Votre explication doit :

Clarifier tous les termes ou idées complexes

Fournir des informations contextuelles pertinentes

Discuter de l'importance ou des implications du contenu

Répondre à toutes les questions qu'un lecteur pourrait se poser

Utiliser des exemples ou des analogies pour illustrer les points lorsque cela est approprié

L'objectif est de fournir une explication complète qui permettrait à quelqu'un ayant peu de connaissances préalables de comprendre pleinement le texte.

---

Erol GIRAUDY 

www.erolgiraudy.eu et www.ugaia.eu

Comparaison approfondie des IA en 2025 : 

Comparaison mise à jour

Mon avis personnel (mis à jour)

Le choix de l'IA idéale dépend toujours de vos besoins spécifiques.

• Si vous êtes développeur: Copilot est un incontournable pour booster votre productivité.
• Si vous avez besoin d'une solution polyvalente: OpenAI reste un excellent choix.
• Si vous privilégiez le respect de la vie privée et la personnalisation: Mistral est une option intéressante.
• Si vous recherchez une IA spécialisée dans la recherche: Perplexity est faite pour vous.

Nouvelles réflexions:

• Spécialisation: Les IA se spécialisent de plus en plus. Il est intéressant de comparer les modèles sur des tâches spécifiques (rédaction, traduction, génération de code...).
• Évolution rapide: Le paysage des IA évolue rapidement. Il est important de suivre les dernières avancées et mises à jour.
• Combinaison des outils: N'hésitez pas à combiner plusieurs IA pour obtenir les meilleurs résultats. Par exemple, utiliser Copilot pour le développement et Perplexity pour la recherche.

Questions pour affiner votre choix:

• Quelles sont les tâches que vous souhaitez automatiser avec une IA ?
• Quel est votre budget ?
• Privilégiez-vous la qualité, la vitesse ou la polyvalence ?
• Souhaitez-vous une IA personnalisable ou une solution clé en main ?

N'hésitez pas à me poser d'autres questions !

Note: J'ai ajouté une section "Nouvelles réflexions" pour apporter une perspective plus large sur le choix d'une IA. J'ai également souligné l'importance de suivre l'évolution du marché et de combiner éventuellement plusieurs outils.

Copilot (Prix variable selon l'abonnement)

• Atouts :
  • Complétion de code intelligente: Excellente pour accélérer le développement, suggérant du code, des fonctions entières, et même des tests unitaires.
  • Intégration profonde avec les IDE: Fonctionne de manière transparente au sein de votre environnement de développement préféré (VS Code, etc.).
  • Apprentissage continu: S'améliore constamment grâce à la communauté d'utilisateurs.
• Limitations:
  • Dépendance à un IDE: Moins polyvalent qu'un modèle de langage général.
  • Coût: Peut devenir rapidement onéreux pour une utilisation intensive.
• Idéal pour:
  • Les développeurs souhaitant gagner en productivité et en qualité de code.

Les coûts associés aux API et aux tokens : une analyse détaillée

Comprendre les tarifs des API et des tokens est essentiel pour optimiser l'utilisation de ces outils et éviter les mauvaises surprises.

Qu'est-ce qu'une API et un token ?

• API (Application Programming Interface) : Il s'agit d'un ensemble de règles et de spécifications qui permettent à différentes applications de communiquer entre elles.
• Token : Un token est une chaîne de caractères qui sert d'identifiant unique pour authentifier une requête à une API. Il permet de vérifier l'identité de l'utilisateur ou de l'application et de limiter l'accès à certaines fonctionnalités.

Comment sont facturés les usages des API et des tokens ?

Les modèles de tarification varient considérablement d'un fournisseur à l'autre et peuvent dépendre de plusieurs facteurs :

• Le nombre de requêtes: Plus vous effectuez de requêtes à l'API, plus le coût augmente.
• La quantité de données traitées: Le volume de données transmises dans chaque requête peut influencer le prix.
• La complexité de la requête: Certaines requêtes plus complexes (par exemple, une traduction longue ou une génération d'image détaillée) peuvent être plus coûteuses.
• Le modèle d'utilisation: Certains fournisseurs proposent des tarifs fixes mensuels, tandis que d'autres facturent à l'usage.

Les principaux modèles de tarification sont les suivants :

• Paiement à l'usage: Vous payez en fonction du nombre de requêtes effectuées et de la quantité de données utilisées.
• Abonnement: Vous souscrivez à un abonnement mensuel ou annuel qui vous donne accès à un certain nombre de requêtes ou de données.
• Gratuité avec limites: Certaines API proposent un niveau d'utilisation gratuit, mais avec des limitations en termes de nombre de requêtes ou de fonctionnalités.
• Modèle hybride: Certains fournisseurs combinent plusieurs modèles de tarification.

Exemples de fournisseurs et de leurs tarifs

Les tarifs des API peuvent varier considérablement d'un fournisseur à l'autre. Voici quelques exemples :

• OpenAI: Propose des tarifs à l'usage pour ses modèles GPT, avec des prix qui varient en fonction du modèle et de la quantité de texte générée.
• Google Cloud Platform: Offre une tarification flexible pour ses API, avec des options à l'usage et des abonnements.
• Amazon Web Services: Propose une large gamme d'API avec des tarifs compétitifs, souvent facturés à l'heure.
• Microsoft Azure: Offre des tarifs similaires à ceux d'AWS, avec des options de réservation pour les clients à fort volume.

Comment optimiser vos coûts ?

• Choisissez le bon modèle de tarification: Évaluez vos besoins et choisissez le modèle qui vous convient le mieux.
• Optimisez vos requêtes: Réduisez le nombre de requêtes en regroupant les informations, en utilisant des paramètres par défaut et en évitant les requêtes inutiles.
• Utilisez des tokens efficacement: Gérez vos tokens avec soin et évitez de les exposer.
• Surveillez votre consommation: Utilisez les outils de monitoring mis à disposition par les fournisseurs pour suivre votre consommation et identifier les éventuels problèmes.
• Comparez les offres: N'hésitez pas à comparer les offres de différents fournisseurs pour trouver la solution la plus adaptée à vos besoins.

En conclusion, les coûts associés aux API et aux tokens peuvent varier considérablement en fonction de nombreux facteurs. Il est important de bien comprendre les différents modèles de tarification et d'optimiser votre utilisation pour éviter les mauvaises surprises.

Pour obtenir des informations plus précises sur les tarifs, je vous invite à consulter la documentation des API que vous souhaitez utiliser.

Bienvenue to Mistral AI Documentation | Mistral AI Large Language Models

Technologie | Mistral AI | Frontier AI in your hands

https://mistral.ai/fr/technology/#pricing

Tarifs OpenAI pour générer 10 000 mots avec GPT-3 : Une estimation complexe

La réponse exacte à votre question est difficile à donner sans plus de détails, car les coûts peuvent varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs.

Les facteurs influençant le coût :

• Le modèle GPT-3 choisi: OpenAI propose plusieurs modèles GPT-3, chacun avec ses propres capacités et tarifs. Les modèles plus puissants (comme Davinci) sont généralement plus chers que les modèles moins puissants (comme Ada).
• La longueur des prompts: Plus vos prompts (les instructions que vous donnez au modèle) sont longs, plus le coût augmente.
• La longueur des réponses: Évidemment, plus le modèle génère de texte, plus le coût augmente.
• Les fonctionnalités utilisées: Certaines fonctionnalités avancées, comme la traduction ou la génération de code, peuvent entraîner des coûts supplémentaires.

Comment estimer le coût ?

1. Compter les tokens:

• Qu'est-ce qu'un token ? Un token est une unité de base utilisée pour mesurer la quantité de texte. Un mot peut correspondre à plusieurs tokens, et la longueur d'un token peut varier en fonction de la langue et des caractères utilisés.
• Pourquoi compter les tokens ? Les tarifs d'OpenAI sont généralement calculés en fonction du nombre de tokens utilisés pour les prompts et les réponses.

2. Consulter les tarifs d'OpenAI:

• Le site officiel d'OpenAI: C'est la source la plus fiable pour obtenir les tarifs les plus récents. Les tarifs peuvent changer régulièrement, il est donc important de vérifier les informations directement sur le site.
• La documentation technique: La documentation technique d'OpenAI fournit des informations détaillées sur les différents modèles, leurs capacités et leurs tarifs.

3. Utiliser un calculateur de coût:

• Outils en ligne: Il existe des outils en ligne qui peuvent vous aider à estimer le coût de votre utilisation d'OpenAI, en fonction du modèle choisi et du nombre de tokens.

Un exemple simplifié :

Supposons que :

• Vous utilisez le modèle Davinci.
• Un mot correspond en moyenne à 1,5 token.
• Le coût par 1000 tokens est de 0,06 $.

Pour générer 10 000 mots, vous aurez besoin d'environ 15 000 tokens. Le coût estimé serait donc de :

• 15 000 tokens / 1000 tokens/1000 tokens * 0,06 $/1000 tokens = 0,9 $.

Important : Cet exemple est très simplifié et ne prend pas en compte tous les facteurs qui peuvent influencer le coût final.

Pour obtenir une estimation plus précise, je vous recommande de:

• Consulter la documentation technique d'OpenAI: Vous y trouverez les informations les plus à jour sur les tarifs et les modèles.
• Utiliser un outil de calcul de coût en ligne: De nombreux outils sont disponibles pour vous aider à estimer vos coûts.
• Effectuer des tests: La meilleure façon d'obtenir une estimation précise est d'effectuer des tests avec de petits volumes de texte pour voir comment les coûts évoluent.

En conclusion, le coût de génération de 10 000 mots avec GPT-3 peut varier considérablement en fonction de plusieurs facteurs. Il est essentiel de bien comprendre les tarifs d'OpenAI et d'utiliser les outils mis à votre disposition pour estimer vos coûts.

Voulez-vous que je vous aide à trouver un outil de calcul de coût ou que je vous explique plus en détail comment lire la documentation technique d'OpenAI ?

Liens OpenAI

https://chatgpt.com/ : commencez ici pour accéder à ChatGPT.

https://platform.openai.com/playground : le Playground d’OpenAI.

https://community.openai.com : forum d’OpenAI.

https://platform.openai.com/docs/plugins/getting-started : documentation d’OpenAI.

https://www.bing.com/images/create?FORM=GENEXP : pour générer des images gratuitement avec Dall-E.

https://openai.com/news/ : pour les dernières informations sur OpenAI.

Liens Gemini

https://gemini.google.com/app 

 ---

 Pierre Erol GIRAUDY 

http://about.me/giraudyerol

https://www.youtube.com/@EROLGIRAUDY