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samedi 9 mars 2024

Quelques rappels de fondamentaux plus les métiers de l'IA.

 Quelques rappels de fondamentaux de l'IA.

Sommaire :

  • TAL - Traitement du Langage Naturel 
  • IA Générative"  vs  "IA Prédictive". 
  • Les métiers de l'IA.
  • Formations.   
  • Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...
  • Insider W11 - Bing - O365. 
  • KIT GOV-1 · @peg500and's KIT-Gov-Book 
  • Glossaire - Intelligence artificielle. 

  • Formations.
  • Affiche 

  • Un peu plus sur l'IA

 

TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel ?

Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** est un domaine de l'intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs de comprendre, d'interpréter et de manipuler le langage humain. Pour combler le fossé entre la communication humaine et la compréhension informatique, le TAL s'appuie sur des disciplines variées, notamment l'informatique et la linguistique computationnelle.

En pratique, le TAL est utilisé pour fournir des réponses résumées et communiquer des informations pertinentes aux personnes, quel que soit leur emplacement géographique ou la langue qu'elles préfèrent. Il tient compte des expressions familières et d'autres facteurs importants lorsqu'une personne interagit avec une IA intégrée à un système de gestion des services informatiques (ITSM). Contrairement à une IA dépourvue de TAL et d'apprentissage automatique (ML), qui se contenterait de restituer des données programmées en fonction de termes spécifiques saisis, le TAL permet une compréhension plus contextuelle et nuancée du langage humain ¹²³.


Le TAL fonctionne en traitant des données linguistiques du monde réel pour leur donner un sens de manière à ce qu'un ordinateur puisse les comprendre. Voici comment cela se passe :

1. **Analyse syntaxique** : Cette étape consiste à analyser le langage en fonction des règles grammaticales. Elle s'applique à un groupe de mots plutôt qu'aux mots individuels. L'analyse syntaxique permet de comprendre la structure des phrases.

2. **Analyse sémantique** : Elle vise à comprendre le sens et la logique d'un énoncé. L'analyse sémantique interprète les mots, les signes et la structure des phrases pour donner un sens global.

3. **Collecte de données** : Les machines utilisent des capteurs (comme nos yeux et nos oreilles) pour lire et entendre les données linguistiques du monde réel.

En somme, le TAL permet aux ordinateurs de naviguer dans la complexité du langage humain, de saisir les nuances et de fournir des réponses pertinentes. C'est un domaine passionnant qui continue d'évoluer pour améliorer notre interaction avec la technologie.

Source : conversation avec Bing, 09/03/2024

(1) NLP : guide complet du traitement du langage naturel. https://intelligence-artificielle.com/nlp-guide-complet/.

(2) TAL : Comment fonctionne le Traitement du Langage Naturel. https://blogs.manageengine.com/fr/2022/03/30/comment-fonctionne-le-traitement-du-langage-naturel-tal.html.

(3) Pourquoi utiliser le traitement du langage naturel - ASI. https://www.asi.fr/blog/pourquoi-utiliser-traitement-langage-naturel.

(4) Comprendre le Traitement du Langage Naturel : Une révolution dans la .... https://www.lepont-learning.com/fr/comprendre-traitement-langage-naturel/.

(5) Traitement Automatique du Langage Naturel en français (TAL / NLP). https://www.stat4decision.com/fr/traitement-langage-naturel-francais-tal-nlp/.


Le **traitement automatique du langage naturel (TAL)** offre de nombreux avantages, notamment :

1. **Automatisation des tâches linguistiques** : Le TAL permet d'automatiser des tâches telles que la traduction, la rédaction automatique, la correction grammaticale et la classification de documents. Cela libère du temps pour les humains et améliore l'efficacité.

2. **Amélioration de l'expérience utilisateur** : Les systèmes TAL peuvent fournir des réponses rapides et précises aux utilisateurs, améliorant ainsi leur expérience lorsqu'ils interagissent avec des chatbots, des assistants virtuels ou des moteurs de recherche.

3. **Personnalisation** : Le TAL peut adapter les réponses en fonction du contexte, de l'utilisateur et de ses préférences linguistiques. Cela permet une communication plus naturelle et pertinente.

4. **Traitement de grandes quantités de données textuelles** : Le TAL peut analyser et extraire des informations à partir de vastes ensembles de données textuelles, ce qui est essentiel pour les applications telles que l'analyse de sentiments, la veille médiatique et la recherche d'informations.

5. **Applications dans divers domaines** : Le TAL est utilisé dans la santé (pour l'extraction d'informations médicales), le droit (pour l'analyse de contrats), la finance (pour l'analyse de données financières) et bien d'autres secteurs.

En somme, le TAL améliore notre interaction avec la technologie, rendant les systèmes plus intelligents et plus utiles dans notre vie quotidienne.

https://www.demotal.fr/le-traitement-automatique-des-langues/


IA Générative"  vs  "IA Prédictive".

La différence principale entre l'IA Générative et l'IA Prédictive réside dans leur approche pour traiter les données et générer des réponses ou des prédictions.

Les IA Génératives (ex. ChatGPT, Gemini, Mistral ...) se concentrent sur la création de contenu nouveau à partir de données existantes. Elles créent des modèles qui peuvent générer de nouvelles informations à partir d'un ensemble de données d'entrée. 

Les modèles d'intelligence artificielle générative utilisent un processus en deux étapes pour créer des données réalistes à partir d'un espace vectoriel :

1. **L'Encodeur**:

    - L'encodeur est un réseau de neurones qui prend en entrée les données brutes et les encode dans un espace vectoriel de plus faible dimension.

    - Il apprend à extraire les caractéristiques importantes des données d'entrée et à les représenter sous forme de vecteurs.

    - Cet espace vectoriel capturera les structures et les relations entre les données.

2. **Le Décodeur**:

    - Le décodeur est également un réseau de neurones.

    - Il prend en entrée les vecteurs de l'espace vectoriel et les décode en données de sortie (par exemple, du texte).

    - L'objectif est de minimiser la différence entre les données d'entrée et les données de sortie.

3. **Fine-Tuning**:

    - Le modèle généré est ensuite ajusté à l'aide du "fine-tuning".

    - Cela implique des modifications de l'espace vectoriel et des hyperparamètres pour améliorer la performance du modèle.

En résumé, les IA génératives cherchent à reproduire et à reconnaître les caractéristiques du texte d'origine tout en étant capables de produire des textes similaires sans nécessiter une compréhension explicite des règles grammaticales et des concepts. C'est un domaine passionnant qui ouvre de nombreuses possibilités créatives.


L'IA Prédictive fonctionne différemment. Elle vise à prévoir des événements futurs en analysant des données historiques et actuelles. 

1. **Systèmes prédictifs** :

    - Ils utilisent des algorithmes statistiques et des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL).

    - L'objectif est d'identifier des motifs ou des signaux précurseurs dans les données.

    - Ces signaux permettent de faire des inférences et des prédictions sur des événements futurs.

2. **Algorithmes utilisés** :

    - Les systèmes ML s'appuient sur des algorithmes statistiques tels que la régression linéaire, la régression logistique, les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, les classificateurs Naive Bayes, etc.

    - Les réseaux de neurones (Deep Learning) sont également largement utilisés pour des tâches de prédiction.

3. **Apprentissage supervisé et non supervisé** :

    - Ces méthodes sont couramment utilisées pour entraîner les modèles prédictifs.

    - L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour prédire des valeurs futures.

    - L'apprentissage non supervisé explore les structures cachées dans les données sans étiquettes.

En résumé, ces systèmes prédictifs sont essentiels pour anticiper des événements futurs et prendre des décisions éclairées.

En conclusion, l'IA générative crée de nouvelles informations en exploitant les structures et les relations présentes dans les données d'entrée, tandis que l'IA Prédictive prédit les données futures en analysant les tendances et les patterns dans les données d'apprentissage.

Les métiers de l'IA (plan du document ci-dessous).

  1. IA Générative"  vs  "IA Prédictive".
  2. Quelles sont les métiers de l'IA ?
  3. Pour un pro de l'IA sur ces métiers
  4. Les activités des ingénieurs prompts avec l'IA.
  5. Quelle est l'impact sur les métiers de l'IA générative
  6. L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail. Voici quelques points clés :
  7. L’intelligence artificielle (IA) a un impact significatif sur le monde du travail,
  8. Voici également une liste de métiers qui pourraient être impactés par l’IA dans un avenir proche :
  9. Quels sont les autres métiers impactés par l'IA générative?
  10. Quelles sont les compétences clés pour travailler avec l'IA générative?
  11. Quelles sont les compétences pour travailler dans les métiers de IA Prédictive
  12. Comment puis-je apprendre l'IA prédictive?
  13. Profil de poste d'un ingénieur IA
  14. Quelles sont les perspectives d'emploi pour un ingénieur IA?

https://www.slideshare.net/slideshows/les-metiers-de-lintelligence-artificielle/266704778

16 métiers dans l'IA (lire le document ci-dessous).

Le document traitant des 14 points :

Formations :

Bienvenue dans « L'essentiel d'OpenAI et des modèles de langage GPT » (linkedin.com) :

https://www.linkedin.com/learning/l-essentiel-d-openai-et-des-modeles-de-langage-gpt/bienvenue-dans-l-essentiel-d-openai-et-des-modeles-de-langage-gpt

Learn :

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/

https://www.slideshare.net/slideshows/mes-succs-sur-microsoft-learn-et-examens/266705014


Mes certificats Microsoft sur l'IA et O365. Vous pouvez les passer sur Learn.



Teams - Office 365 - Windows 11 - Bing - Loop - OneNote - OneDrive...



Depuis 2014 Insider.


Centre d'administration de Microsoft 365 admin center.

Insider : Windows 11 - Bing - O365 :

Announcing Windows 11 Insider Preview Build 22635.3286 (Beta Channel)


Microsoft 365 Copilot dans Outlook, Word, Excel, PPT, Teams, Loop... (ugaia.eu)

https://www.ugaia.eu/2023/03/microsoft-365-copilot-dans-outlook-word.html


Un Smartphone et Copilot sur W11. (ugaia.eu)

https://www.ugaia.eu/2024/02/un-smartphone-et-copilot-sur-w11.html


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

Copilot un coup de pouce avec ChaGPT-4 et la possibilité d'expliquer 

les captures d'écrans



Livre Copilot :


PPT Copilot REX.





Glossaire - Intelligence artificielle.




Formations et Informations :




Cette année, le concours d'affiches du conseil de jeunesse, destinée aux garçons et filles de 14 à 15 ans en Andorre, beaucoup ont été réalisé en classe, celui qui a gagné, c'est une image générée par l'IA. Les jeunes sont entré dans ce nouveau monde...


L'intelligence artificielle (IA) est un domaine dynamique englobant diverses techniques pour permettre aux machines d'apprendre, de raisonner et de réaliser des tâches humaines. Voici quelques points essentiels :


1. **Apprentissage automatique (Machine Learning)** : Les systèmes s'améliorent avec l'expérience en apprenant à partir de données via des algorithmes qui ajustent leurs performances.

2. **Réseaux de neurones artificiels (Deep Learning)** : Inspirés du cerveau humain, ces réseaux résolvent des problèmes complexes, notamment en vision par ordinateur et traitement du langage naturel.

3. **Traitement du langage naturel (NLP)** : Permet aux machines de comprendre et de générer du langage humain, utilisé dans des applications comme la traduction automatique et les chatbots.

4. **Robotique et automatisation** : L'IA automatise des tâches répétitives et dangereuses, permettant aux robots intelligents d'effectuer des opérations complexes.

5. **Éthique et responsabilité** : L'IA soulève des questions éthiques telles que la confidentialité des données et la discrimination, soulignant l'importance de la responsabilité des concepteurs et utilisateurs.

En somme, l'IA continue de façonner notre monde et comprendre ses bases est crucial pour en exploiter tout le potentiel.


Il existe trois principaux types d'intelligence artificielle :

  • L'intelligence artificielle étroite (ANI), également connue sous le nom d'IA faible, est le type d'IA le plus répandu pour reproduire certaines capacités humaines. Il se focalise sur une tâche spécifique comme l'analyse du langage naturel ou la détection d'images. Par exemple, ChatGPT est un exemple d'IA faible.
  • L'intelligence artificielle générale (AGI), également connue sous le nom d'IA forte, est un type d'IA hypothétique. Ce type d'IA vise à éliminer toute différence entre le cerveau humain et la machine. N'étant qu'un concept théorique, de nombreux experts utilisent le test de Turing pour mesurer le degré d'intelligence d'un modèle. On peut trouver des exemples d'IA forte dans la littérature ou le cinéma de science-fiction, comme le robot R2D2 de la saga Star Wars.
  • La superintelligence artificielle (ASI), qui n'existe pas encore, dépasserait théoriquement le cerveau humain dans tous les domaines cognitifs. Ce type d'IA serait capable de faire preuve de conscience, de raisonnement ou encore d'apprentissage à partir de son expérience.

La distinction entre une IA faible et une IA forte réside dans leur niveau de conscience et d’autonomie :

  1. IA faible :

    • Elle est programmée selon un ensemble de règles et d’algorithmes prédéfinis pour accomplir une tâche spécifique.
    • Elle ne fait pas preuve d’autonomie dans la prise de décision.
    • Son fonctionnement est limité à des instructions strictes et ne lui permet pas d’adapter sa réponse en fonction du contexte.
    • Exemple : Chatbots basés sur des scripts, systèmes de recommandation simples.

  2. IA forte :

    • Elle vise à être comparable à l’esprit humain.
    • Elle a la capacité de résoudre des problèmes, d’apprendre et de planifier des tâches de manière autonome.
    • Elle peut généraliser à partir d’exemples, s’adapter à des situations nouvelles et inconnues.
    • Exemple : Systèmes de traitement du langage naturel avancés, véhicules autonomes, assistants virtuels sophistiqués.

En résumé, une IA forte est plus autonome et capable d’adaptation que son homologue faible. 

à 2 commentaires:
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samedi 19 août 2023

L'impact économique du cycle de vie des développeurs alimentés par l'IA et les leçons de GitHub Copilot

 L'impact économique du cycle de vie des développeurs alimentés par l'IA et les leçons de GitHub Copilot.

Aujourd'hui, lors de la conférence Collision, nous avons dévoilé de nouvelles recherches de pointe sur l'impact économique et sur la productivité des outils de développement génératifs alimentés par l'IA. La recherche a révélé que l'augmentation de la productivité des développeurs due à l'IA pourrait augmenter le PIB mondial de plus de 1,5 billion de dollars.

source : L'impact économique du cycle de vie des développeurs alimentés par l'IA et les leçons de GitHub Copilot | Le blog GitHub

https://github.blog/2023-06-27-the-economic-impact-of-the-ai-powered-developer-lifecycle-and-lessons-from-github-copilot/


Il y a presque un an, nous avons lancé GitHub Copilot dans le monde. À l'époque, cela ressemblait à un saut dans l'inconnu : nous présentions le premier programmeur de paires d'IA à grande échelle aux développeurs du monde, et nous étions prudemment optimistes. Mais maintenant, je suis extrêmement confiant dans la promesse de cette technologie. Un an plus tard, nous avons assisté à un changement radical dans le développement de logiciels.


Aujourd'hui, GitHub Copilot a été activé par plus d'un million de développeurs et adopté par plus de 20 000 organisations. Il a généré plus de trois milliards de lignes de code acceptées et est l'outil de développement d'IA le plus largement adopté au monde.


De l'analyse de la productivité au bonheur des développeurs, nous avons collecté des recherches et des données sur GitHub Copilot qui nous aideront à continuer à améliorer et à adapter nos modèles. Alors que nous venons de fêter le premier anniversaire du lancement de GitHub Copilot, je partage les informations clés que nous avons découvertes en cours de route et les dernières recherches publiées aujourd'hui qui incluent l'impact économique du cycle de vie des développeurs alimentés par l'IA. Plongeons dedans.


Vous voulez en savoir plus ?

Ces résultats proviennent de recherches que nous avons menées avec le cabinet d'analystes Keystone.AI et le professeur Marco Iansiti de la Harvard Business School. 

Notre objectif ? Explorer l'impact immédiat et à long terme que l'IA générative aura sur la productivité des développeurs, l'économie mondiale et l'écosystème open source.


https://docs.github.com/fr/copilot/overview-of-github-copilot/about-github-copilot-for-individuals#about-github-copilot/?WT.mc_id=onedevquestion-c9-githubcopilot


Obtenez la recherche

L'IA générative signale un changement radical dans le développement de logiciels

GitHub Copilot accélère la productivité des développeurs. L'analyse d'un large échantillon d'utilisateurs de GitHub Copilot (n = 934 533) révèle un impact considérable sur la productivité. En moyenne, au cours de la première année sur le marché, les utilisateurs acceptent près de 30 % des suggestions de code de GitHub Copilot et signalent une productivité accrue grâce à ces acceptations. De plus, nous avons constaté qu'au fil du temps, le taux d'acceptation augmentait régulièrement à mesure que les développeurs se familiarisaient avec l'outil. Cela suggère que GitHub Copilot a une large piste pour continuer son impact sur la productivité des développeurs, car les utilisateurs s'habituent de plus en plus à développer des logiciels avec lui.

Les avantages de la productivité des développeurs d'IA pourraient augmenter le PIB mondial de plus de 1 500 milliards de dollars. En utilisant une amélioration de la productivité de 30 %, avec un nombre prévu de 45 millions de développeurs professionnels en 2030, les outils de développement d'IA générative pourraient ajouter des gains de productivité de 15 millions de « développeurs efficaces » supplémentaires à la capacité mondiale d'ici 2030. Cela pourrait augmenter le PIB mondial de plus de 1 500 milliards de dollars. , une aubaine pour l'activité économique générée par ce seul groupe de travailleurs. Nous savons que la demande de logiciels et de développeurs augmentera probablement, comme elle l'a fait tout au long de l'histoire des outils de développement, et ces gains de productivité continueront d'avoir un impact énorme, à mesure que les développeurs saisiront de nouvelles opportunités pour utiliser l'IA pour concevoir des solutions et accélérer la transformation numérique. Mondial.


Les outils de développement basés sur l'IA pourraient bénéficier au PIB mondial jusqu'à 1,5 billion de dollars avec les gains de productivité de "15 millions" de développeurs efficaces.

Les outils de développement basés sur l'IA pourraient bénéficier au PIB mondial jusqu'à 1,5 billion de dollars avec les gains de productivité de "15 millions" de développeurs efficaces.

Les développeurs moins expérimentés bénéficient davantage de GitHub Copilot . Notre étude a également révélé que les développeurs moins expérimentés ont un plus grand avantage avec des outils comme GitHub Copilot, ce qui est corroboré par d'autres études, y compris nos propres expériences précédentes sur l'impact de l'IA sur la productivité des développeurs. Au fur et à mesure que les développeurs utiliseront ces outils pour améliorer leurs compétences, ils deviendront plus fluides dans l'incitation et l'interaction avec l'IA pour alimenter le cycle de vie du développement. Cela contribuera en fin de compte à démocratiser le développement de logiciels pour un plus grand nombre de personnes, à combler le déficit de main-d'œuvre et à établir des outils de programmation par paire d'IA dans le cadre de l'expérience standard de formation des développeurs.


Cette figure montre que les développeurs moins expérimentés bénéficient relativement plus que les développeurs plus expérimentés.

Cette figure montre que les développeurs moins expérimentés bénéficient relativement plus que les développeurs plus expérimentés.

GitHub est le système d'ingénierie de l'ère de l'IA . Nous avons également observé une explosion de l'innovation open source sur GitHub. Selon notre analyse de l'écosystème des référentiels d'IA sur GitHub, le paysage qui compose ceux qui travaillent sur l'IA générative est diversifié, des grandes entreprises technologiques aux particuliers. Et l'activité open source autour des projets d'IA générative, basée sur notre analyse des référentiels et des commits GitHub, a augmenté de façon exponentielle. Nous attendons des développeurs open source sur GitHub qu'ils conduisent la prochaine vague d'innovation en IA.


Ce chiffre montre la croissance mensuelle du nombre de commits dans les dépôts d'IA générative sur GitHub.

Ce chiffre montre la croissance mensuelle du nombre de commits dans les dépôts d'IA générative sur GitHub.

Des développeurs plus rapides et plus heureux

Des recherches antérieures ont examiné non seulement le taux d'acceptation, mais aussi la vitesse à laquelle les développeurs ont effectué des tâches avec GitHub Copilot. Par exemple, nous avons constaté dans une étude de recherche quantitative que les développeurs effectuaient des tâches 55 % plus rapidement avec GitHub Copilot . De plus, nos premières recherches ont révélé que 46 % du code était complété par GitHub Copilot dans les fichiers où il était activé . Ce sont des chiffres impressionnants, mais la productivité pour la productivité ne veut rien dire - nous avons construit GitHub Copilot pour le bonheur des développeurs. C'est le but inhérent de GitHub Copilot.


Et c'est aussi un succès à cet égard. Dans une enquête , 75 % des développeurs ont déclaré qu'ils se sentaient plus satisfaits lorsqu'ils utilisaient GitHub Copilot. Dans une autre enquête , les développeurs ont déclaré que le principal avantage des outils de codage de l'IA était d'améliorer leurs compétences en langage de codage, ce qui, selon les développeurs, peut conduire à une journée de travail plus positive. Des développeurs plus productifs, plus satisfaits et plus compétents, c'est exactement ce qu'est GitHub Copilot.


Des résultats de haut niveau qui montrent que GitHub Copilot aide les développeurs à coder plus rapidement, complète jusqu'à 46 % du code et permet aux développeurs de se sentir plus épanouis au travail.

Des résultats de haut niveau qui montrent que GitHub Copilot aide les développeurs à coder plus rapidement, complète jusqu'à 46 % du code et permet aux développeurs de se sentir plus épanouis au travail.

Notre impact avec GitHub Copilot for Business

L'impact économique de l'IA générative au cours de la prochaine décennie sera profond, et nous constatons déjà l'adoption à grande échelle d'outils de codage d'IA comme GitHub Copilot par les développeurs et les entreprises. Dans une récente enquête, 92 % des développeurs ont déclaré utiliser des outils d'IA à la fois au travail et en dehors, ce qui montre à quelle vitesse ces outils redéfinissent l' expérience globale des développeurs .


Nous avons lancé GitHub Copilot for Business plus tôt cette année pour apporter la puissance de l'IA générative aux organisations de toutes tailles, qu'elles utilisent ou non GitHub pour créer des logiciels. Trois mois plus tard, plus de 10 000 entreprises l'utilisaient déjà et aujourd'hui, plus de 20 000 organisations utilisent GitHub Copilot for Business.


Plus de 20 000 organisations utilisent Copilot for Business pour accélérer la progression de leurs développeurs.

Plus de 20 000 organisations utilisent Copilot for Business pour accélérer la progression de leurs développeurs.

Et les entreprises qui utilisent GitHub Copilot voient de vrais résultats. Les équipes d'ingénierie de Duolingo, par exemple, ont utilisé GitHub Copilot for Business pour obtenir une augmentation de 25 % de la vitesse des développeurs . "Avec GitHub Copilot, nos développeurs restent dans l'état de flux et maintiennent leur élan au lieu de fouiller dans les bibliothèques de code ou la documentation", déclare Johnathan Burket, directeur principal de l'ingénierie chez Duolingo.


En dehors de cela, nous voyons de plus en plus d'organisations demander à leurs candidats de tester les emplois de développement de logiciels avec GitHub Copilot, ce qui suggère que la programmation par paires d'IA deviendra un outil standard pour tester les candidats. Cela signifie qu'apprendre à utiliser les outils d'IA générative deviendra bientôt une compétence essentielle d'un développeur de logiciels.


Un lien inextricable

Ce que nous tirons de tout cela, c'est que l'IA générative accélère la productivité des développeurs avec des gains qui entraîneront à terme un boom du PIB pour l'économie mondiale et, par conséquent, une augmentation de la demande de développeurs de logiciels. Nous l'avons vu tout au long de l'histoire des innovations des outils de développement, des compilateurs à l'open source, et nous le constatons déjà avec GitHub Copilot et bientôt GitHub Copilot X . Un an plus tard, nous avons réalisé cette collision de l'IA et le développeur de logiciels n'entraînera pas une diminution des emplois de développeur - cela conduira à l'IA augmentant le potentiel des développeurs et accélérant le progrès humain.


Au fur et à mesure que de plus en plus de développeurs adoptent des outils d'IA générative et deviennent à l'aise avec l'ensemble des compétences d'incitation avec un copilote , il est clair que cette nouvelle façon de développer des logiciels a créé un lien inextricable entre l'humanité et l'intelligence artificielle qui pourrait bien définir la façon dont les logiciels du monde sont construits. pour les générations à venir.


Et le monde n'en sera que meilleur.

En savoir plus sur l'impact économique de l'IA générative

Obtenez nos dernières recherches avec Keystone.AI sur l'impact économique de l'IA générative. 


Bien entendu, des formations seront nécessaires pour maîtriser efficacement ces solutions d'IA. 

Cela exigera une mise en place rapide au sein des entreprises afin d'éviter les disparités entre ceux qui maîtrisent déjà le sujet et les apprenants qui doivent progresser sous peine de se marginaliser rapidement. 

L'intégration et la maîtrise des solutions d'intelligence artificielle (IA) au sein des entreprises nécessitent des formations adéquates pour garantir une utilisation efficace et équitable de cette technologie émergente. Voici quelques éléments à considérer concernant cette question :

  1. Formation continue : L'IA est une discipline en constante évolution. Les entreprises doivent mettre en place des programmes de formation continue pour permettre à leurs employés de rester à jour sur les dernières avancées et techniques en matière d'IA.

  2. Diversité des compétences : Les formations devraient aborder une variété de compétences, allant de la compréhension des concepts fondamentaux de l'IA à la mise en œuvre pratique d'algorithmes et de solutions spécifiques. Cela aidera à former des experts, mais aussi à diffuser des connaissances de base à l'ensemble de l'entreprise.

  3. Formation adaptée au public : Les employés ont des niveaux de compétence différents en ce qui concerne l'IA. Les formations devraient être adaptées en fonction du niveau de compétence de chaque groupe, afin d'éviter des disparités excessives entre les apprenants.

  4. Formation interdisciplinaire : L'IA implique souvent une combinaison de compétences techniques et non techniques. Les programmes de formation devraient favoriser une approche interdisciplinaire, impliquant des collaborateurs ayant des antécédents divers tels que la programmation, les mathématiques, la gestion et la communication.

  5. Inclusion et diversité : Veillez à ce que les formations soient accessibles à tous les employés, indépendamment de leur origine, de leur genre ou de leurs antécédents. Cela contribuera à éviter la marginalisation de certains groupes au sein de l'entreprise.

  6. Évaluation et suivi : Mettez en place des mécanismes d'évaluation pour mesurer l'efficacité des formations et identifier les domaines où des améliorations sont nécessaires. Cela vous permettra d'ajuster les programmes au fil du temps.

  7. Collaboration avec des experts externes : Dans certains cas, il peut être bénéfique de faire appel à des experts externes en IA pour dispenser des formations spécialisées. Cela peut apporter une perspective nouvelle et approfondie aux employés.

  8. Culture de l'apprentissage : Encouragez une culture de l'apprentissage au sein de l'entreprise, où les employés sont incités à continuer à développer leurs compétences en IA de manière autonome.

En résumé, la mise en place de formations efficaces en IA au sein des entreprises est essentielle pour éviter les disparités de compétences et assurer une utilisation équitable et productive de cette technologie. Cela nécessite un engagement continu de la part de l'entreprise pour soutenir l'apprentissage et le développement des compétences en IA parmi ses employés.


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dimanche 23 juillet 2023

Gouvernance de COPILOT and Teams AI et Chatbot - StagingTool.

Gouvernance de COPILOT and Teams AI.


GitHub Copilot est généralement disponible pour tous les développeurs.

 
Nous rendons GitHub Copilot, un programmeur de paire d'IA qui suggère du code dans votre éditeur, généralement disponible pour tous les développeurs pour 10 USD/mois ou 100 USD/an. Il sera également gratuit pour les étudiants vérifiés et les mainteneurs de projets open source populaires.


Chez GitHub, cela fait partie de notre mission de créer une technologie qui rend les développeurs heureux. 

Depuis le lancement de l'aperçu technique de GitHub Copilot l'année dernière, il est devenu très clair que l'IA est l'un des meilleurs outils pour autonomiser la prochaine génération de développeurs. 

Déjà, l'IA fait office de copilote dans notre quotidien. 

Il nous aide à rédiger des e-mails et des essais, à générer automatiquement des albums photo de nos proches et agit même comme un assistant numérique pour nous aider à commander des courses. 

Mais jusqu'à présent, l'IA s'est abstenue d'améliorer le code, laissant le processus de développement de logiciels presque entièrement manuel. Cela change maintenant. 

Aujourd'hui, je suis ravi d'annoncer que nous rendons GitHub Copilot généralement disponible pour les développeurs individuels. Votre programmeur AI pair est là. Avec GitHub Copilot, pour la première fois dans l'histoire des logiciels, l'IA peut être largement exploitée par les développeurs pour écrire et compléter le code. 

Tout comme l'essor des compilateurs et de l'open source, nous pensons que le codage assisté par l'IA changera fondamentalement la nature du développement logiciel, offrant aux développeurs un nouvel outil pour écrire du code plus facilement et plus rapidement afin qu'ils puissent être plus heureux dans leur vie. 


Voulez-vous commencer à utiliser GitHub Copilot dès aujourd'hui ? 


Commencez avec un essai gratuit et consultez nos forfaits. Il est gratuit pour les étudiants vérifiés et les mainteneurs de logiciels open source populaires. 

L'attente est terminée Nous avons spécifiquement conçu GitHub Copilot comme une extension d'éditeur pour nous assurer que rien ne gêne ce que vous faites. GitHub Copilot distille les connaissances collectives des développeurs du monde entier dans une extension d'éditeur qui suggère du code en temps réel, pour vous aider à rester concentré sur ce qui compte le plus : créer de bons logiciels. 

Lorsque vous saisissez du code ou des commentaires, GitHub Copilot suggère la ligne de code suivante. Mais ce n'est pas seulement un mot ou une ligne de code. GitHub Copilot peut suggérer des méthodes complètes, du code passe-partout, des tests unitaires entiers et même des algorithmes complexes.






Your Repositories (github.com) EROL





Teams :


Configurer le copilote GitHub Utilisez le programmeur de paires AI de GitHub pour compléter automatiquement les suggestions au fur et à mesure que vous codez.

SDK axé sur la création d'applications et d'extensions basées sur l'IA pour Microsoft Teams.

Importez votre projet sur GitHub Importez tous les fichiers, y compris l'historique des révisions, à partir d'un autre système de contrôle de version.




Les utilisateurs de Microsoft Teams pourront accéder à une nouvelle fonctionnalité Microsoft 365 Copilot alimentée par l'IA pendant les appels et les messages de chat internes. 
Microsoft annonce une extension de Copilot dans l'interface d'appels de Teams et dans les discussions régulières, au-delà de l'expérience de réunion décrite plus tôt cette année. 

Tout cela fait partie de Microsoft 365 Copilot, sur lequel Microsoft a mis un prix élevé aujourd'hui. 

Les appels téléphoniques Copilot for Teams ajouteront une expérience d'IA générative pour un résumé en temps réel ou la possibilité de générer des dates, des noms et des points clés pendant les appels. Je peux imaginer que cela sera très utile pour les vendeurs qui doivent traiter avec plusieurs clients et suivre les dates clés et les numéros qui sont discutés lors de ces types d'appels.



Présentation des plug-ins pour Microsoft 365 Copilot 


Les plugins amplifient le pouvoir de transformation de Copilot, amenant votre productivité à de nouveaux sommets. Microsoft 365 Copilot fait deux choses : il travaille à vos côtés et il fournit une interface simple et en langage naturel à toutes vos applications et données. Les plugins améliorent votre expérience Copilot, transformant votre interaction avec les applications personnalisées et libérant leur véritable potentiel.


Réinventez votre application Teams avec l'IA La bibliothèque 

Teams AI simplifie l'intégration de grands modèles de langage dans les applications Teams, en les rendant conversationnels. Cela permet à vos applications d'interpréter l'intention de l'utilisateur à partir du langage naturel et de la mettre en correspondance avec vos compétences d'application, le tout dans une approche native centrée sur Teams. Vous pouvez vous concentrer sur la logique de votre application tout en offrant une expérience cohérente à vos utilisateurs, en orientant les conversations naturelles vers des résultats exploitables.


Personnalisation de la conversation (préversion) 

Lorsque cette fonctionnalité est activée, le bot réutilise les informations de Microsoft Graph et d'Azure Active Directory (Azure AD) tout au long de la conversation. Cette fonctionnalité permet au bot d'utiliser des informations déjà existantes pour améliorer et personnaliser les conversations futures. Par exemple, si un utilisateur mentionne un nom, une adresse e-mail ou un code postal, ces propriétés sont stockées et utilisées dans des conversations ultérieures sans avoir à relancer l'utilisateur. Plus précisément, lorsque cette fonctionnalité est activée, lorsque le bot pose des questions telles que celles du tableau suivant, les informations utilisateur correspondantes sont extraites de Microsoft Graph et Azure AD (pour les utilisateurs authentifiés) et fournies sous forme d'invites que l'utilisateur peut choisir en option.



Suggestion de sujet à partir des transcriptions de chat

Cette fonctionnalité analyse les sessions entre votre bot et les utilisateurs et vous propose des suggestions basées sur des entrées utilisateur inégalées. 
Une fois activé, accédez à Analytics > Déclenchement de sujet (aperçu). Une liste de sujets potentiels sera affichée, avec le nombre de fois qu'une requête sur ce sujet a été faite par les utilisateurs du bot. Les 200 meilleures suggestions seront affichées.


Prochaines étapes Soyez opérationnel avec le guide de démarrage rapide pour créer des bots avec GPT (aperçu) 
Plongez et commencez à utiliser la fonctionnalité Boost conversations (aperçu) dans vos chatbots Discutez avec l'IA pour créer (et modifier) ​​avec Copilot (Aperçu)




Démarrage rapide : Créer et déployer un bot Power Virtual Agents.



Conclusion 


Vous venez de créer un bot, de créer votre propre sujet, de le tester, de le publier sur un site Web de démonstration et d'apprendre à analyser les performances de votre bot. 
Votre bot a de nombreuses capacités au-delà de cela, alors essayez-le et jouez avec les fonctionnalités avancées. 

Pour les questions non couvertes dans la documentation du produit ou pour des idées de fonctionnalités, veuillez visiter notre communauté et poster des questions. 

Nous aimerions également connaître vos idées sur Power Virtual Agents. 

Veuillez visiter notre tableau d'idées et poster vos idées.

Utiliser des modèles de chatbot prédéfinis dans Microsoft Teams




Vidéo Teams-AI.


La transcription concerne le lancement d'échantillons Teams AI à l'aide de la boîte à outils Teams en quelques minutes. Pour commencer, les utilisateurs doivent installer l'extension Teams Toolkit dans Visual Studio Code. Ils peuvent créer des échantillons d'IA à partir de la bibliothèque d'IA Teams en sélectionnant l'échantillon souhaité, tel que le "bot Team Chef". Pour utiliser le bot, les utilisateurs ont besoin d'une clé OpenAI, qu'ils peuvent obtenir en créant un compte sur openai.com, puis en fournissant la clé dans la configuration de l'environnement. La transcription illustre le passage d'OpenAI à Azure Open AI en modifiant les configurations de modèle, de point de terminaison et d'API.

How to Build an AI Document Chatbot in 10 Minutes



Easily Build LLMs Apps - In this video, we are going to explore Flowise, an open-source UI visual tool to build your customized LLM flow using LangchainJS, written in Node Typescript/Javascript.

🔗 Links
https://flowiseai.com/ 
https://github.com/FlowiseAI/Flowise
https://github.com/daveebbelaar/langc...
https://www.docker.com/
https://docs.npmjs.com/downloading-an...

👋🏻 About Me
Hey there, my name is @daveebbelaar and I work as a freelance data scientist and run a company called Datalumina. You've stumbled upon my YouTube channel, where I give away all my secrets when it comes to working with data. I'm not here to sell you any data course — everything you need is right here on YouTube. Making videos is my passion, and I've been doing it for 18 years. 

While I don't sell any data courses, I do offer a coaching program for data professionals looking to start their own freelance business. If that sounds like you, head over to https://www.datalumina.io/ to learn more about working with me and kick-starting your freelance career.

Flowwise est un constructeur d'interface utilisateur visuel qui permet aux utilisateurs de créer rapidement et facilement de grandes applications de modèle de langage. Il permet l'intégration du modèle GPT d'OpenAI avec les données de l'entreprise en seulement 10 minutes. Les utilisateurs ont besoin des clés API OpenAI et Pinecone pour le didacticiel. Flowwise est open source et peut être téléchargé depuis GitHub, et il peut être exécuté à l'aide de npm ou Docker. Le didacticiel montre la création d'un chatbot d'IA conversationnel qui peut répondre aux questions sur les fichiers de données téléchargés, tels que le texte et les PDF, de manière rapide par prototypage.

L'outil StagingTool:

Comment utiliser Staging Tool pour découvrir les fonctionnalités secrètes de Windows 11 ? Eh bien, la réponse à cette question n’est pas compliquée. L’outil de mise en scène est apparemment un dispositif logiciel utilisé par les ingénieurs de Microsoft pour déverrouiller les fonctionnalités de Windows 11. Il utilise des lignes de commande pour tester les fonctionnalités.




Pour l’utiliser correctement, vous devez avoir quelques connaissances sur l’utilisation des outils de ligne de commande, sinon vous pourriez finir par casser votre système. Cependant, le passionné de Windows qui a découvert l’outil l’a également poussé à révéler les commandes que vous pouvez déverrouiller.

Voici les lignes de commande que vous pouvez utiliser dans Staging Tool :
/activer – Activer la fonctionnalité spécifiée/désactiver – Désactiver la fonctionnalité spécifiée
/mettre en doute – Interrogez la fonction spécifiée pour obtenir des informations d’activation et de viariant.

/v – paramètre facultatif pour imprimer également les fonctionnalités ImageDefault et ImageOverride
/réinitialiser – Réinitialiser la fonctionnalité spécifiée à son état par défaut
/mode d’essai – Utilisé en conjonction avec / activer / désactiver / réinitialiser
/télémétrie – Utilisé en conjonction avec / activer / désactiver / réinitialiser
/setvariant – Sélectionnez une variante de fonctionnalité à utiliser ; utilisé en conjonction avec
/sérialiser – Utilisez cette option pour imprimer une nouvelle configuration avec toutes les modifications demandées. Cela peut être utilisé pour les mises à jour hors ligne des VHD avant le premier démarrage.
/setlkg – Définissez les états de remplacement de la fonction de temps de démarrage en tant que configurations LKG
/restaurerlkg – Restaurer les états des configurations LKG au démarrage
/trace – Trace ETW en temps réel pour l’utilisation de la fonctionnalité spécifiée dans le code.

Pour les utiliser, il vous suffit d’ajouter les mots-clés après StagingTool.exe dans la ligne du terminal comme suit :
StagingTool. exe [/enable <featureId>] ou StagingTool. exe [/disable <featureId>] ou StagingTool. exe [/query <featureId>]et ainsi de suite.

Si cela vous parait complexe, et que vous n’êtes pas développeur, alors mieux vaut ne pas l’essayer, car vous risquez d’abîmer votre Windows 11. En revanche, pour ceux d’entre vous qui le connaissent, vous découvrirez peut-être maintenant Les trésors cachés de Windows 11. De fonctionnalités.

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Pierre Erol GIRAUDY 
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