mercredi 1 novembre 2023

Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative - Canada.ca

Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative - Canada.ca

Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle générative.

Table des matières

  1. Vue d’ensemble
  2. Qu’est-ce que l’IA générative ?
  3. Défis et préoccupations
  4. Approche recommandée
  5. Considérations politiques et pratiques exemplaires
  6. Utilisation de ce guide et soutien supplémentaire disponible
  7. Foire aux questions
  8. Vue d’ensemble

Les outils d’intelligence artificielle (IA) générative offrent de nombreux avantages potentiels aux institutions du gouvernement du Canada (GC). Les institutions fédérales devraient explorer les utilisations potentielles des outils d’IA générative afin d’appuyer et d’améliorer leurs opérations. Toutefois, parce que ces outils sont en évolution, ils ne devraient pas être utilisés dans tous les cas. Les institutions fédérales doivent faire preuve de prudence, et évaluer les risques avant de commencer à les utiliser. L’utilisation de ces outils devrait être limitée aux situations où les risques peuvent être gérés de façon efficace.

Au fur et à mesure que les ministères développent leurs orientations sur l’utilisation de l’IA générative, ce document doit servir d’orientation générale sur laquelle s’appuyer. Pour obtenir de plus amples renseignements, notamment des conseils sur les utilisations spécifiques de l’IA générative, communiquez avec l’équipe du SCT chargée des données et de l’IA responsables (ai-ia@tbs-sct.gc.ca). Des ressources supplémentaires existent au sein du gouvernement fédéral, auxquelles les institutions peuvent accéder en contactant le Centre de la sécurité des télécommunications (notamment les orientations du Centre canadien pour la cybersécurité sur l’IA générative) et Statistique Canada. La communauté de pratique et le guide du SCT continueront d’évoluer au cours des prochaines années.

L’intelligence artificielle générative - ITSAP.00.041 - Centre canadien pour la cybersécurité





samedi 21 octobre 2023

DALL·E 3 est un système d'intelligence artificielle

DALL·E 3 et l'intelligence artificielle 

DALL·E 3 est un système d'intelligence artificielle qui prend une invite de texte en entrée et génère une nouvelle image en sortie. 

Voir en fin de cet article :  DALL·E 3 est conçu pour rejeter les demandes qui sollicitent une image dans le style d'un artiste vivant. Les créateurs ont également la possibilité d'empêcher leurs images d'être utilisées pour entraîner nos futurs modèles de génération d'images. Si vous disposez d'un grand nombre d'images provenant d'URL spécifiques, il peut être plus pratique pour vous d'utiliser GPTBot* dans les protocoles robots.txt de votre site plutôt que de remplir ce formulaire.



DALL·E 3 est une amélioration de DALL·E 2 qui produit des images de meilleure qualité et des sous-titres plus fidèles. Dans cette fiche système, nous expliquons comment nous avons préparé le lancement de DALL·E 3, en faisant appel à une équipe rouge d'experts externes, en évaluant les principaux risques et en mettant en place des mesures d'atténuation pour limiter les dangers potentiels du modèle et éviter les comportements indésirables. Nous décrivons ensuite quelques domaines clés qui nécessitent encore du travail. Notre but n'est pas d'être exhaustif, mais plutôt de montrer l'étendue et la profondeur du travail à accomplir.

• Nous n'avons pas observé d'abus à grande échelle de DALL·E 2 pour la désinformation ou la manipulation au cours de l'année écoulée, mais nous sommes conscients que les modèles de synthèse texte-image pourraient devenir plus photoréalistes et poser certaines des difficultés mentionnées ci-dessus. Pour y remédier, nous mettons au point des systèmes de surveillance qui signalent les images photoréalistes à vérifier, des systèmes de traçabilité pour identifier si les images ont été produites par DALL·E 3, et nous envisageons de nouer des partenariats entre les plateformes de création et de diffusion de contenu pour résoudre ce problème efficacement.

• Nous accordons une attention croissante au problème de l'alignement entre les modèles de génération d'images et les systèmes de valeurs humaines, à mesure que nous développons cette technologie. Nous pensons que le travail remarquable effectué dans le domaine de la génération de texte peut nous apporter beaucoup d'enseignements et nous espérons utiliser certaines des techniques employées dans nos futurs modèles.

Droits d'auteur et marques déposées

Lorsqu'il est utilisé dans un contexte commercial, nous recommandons que les artefacts produits par DALL·E 3 soient examinés avec une attention accrue pour d'éventuelles considérations de droits d'auteur ou de marques déposées. 

Comme avec d'autres outils créatifs, la nature des entrées de l'utilisateur influencera les sorties produites, et les images générées par des référents culturels populaires peuvent inclure des concepts, des personnages ou des designs qui peuvent impliquer des droits d'auteur ou des marques déposées de tiers. 

Nous avons fait un effort pour atténuer ces résultats grâce à des solutions telles que la transformation et le refus de certaines entrées de texte, mais nous ne sommes pas en mesure d'anticiper toutes les permutations qui peuvent se produire. 

Certains objets courants peuvent être fortement associés à du contenu de marque ou déposé, et peuvent donc être générés dans le cadre de la création d'une scène réaliste.

Source : conversation avec Bing, 21/10/2023

La couverture de mon prochain livre.


DALL·E 3 System Card

https://cdn.openai.com/papers/DALL_E_3_System_Card.pdf 

DALL·E 3 is now available in ChatGPT Plus and Enterprise (openai.com)

https://openai.com/blog/dall-e-3-is-now-available-in-chatgpt-plus-and-enterprise


Improving Image Generation with Better Captions

https://cdn.openai.com/papers/dall-e-3.pdf


Voici une explication du texte en français :

- **Résumé** : Le texte est un résumé d'un article scientifique qui présente un nouveau système de génération d'images à partir de textes, appelé DALL-E 3. Il explique comment ce système améliore la capacité à suivre les instructions détaillées données par les textes, en utilisant des légendes d'images plus descriptives et synthétiques. Il compare également les performances de DALL-E 3 à celles d'autres systèmes similaires, et fournit des exemples et du code pour évaluer la qualité des images générées.

- **DALL-E 3** : C'est le nom du système de génération d'images à partir de textes développés par les auteurs de l'article. Il s'inspire de DALL-E¹, un système précédent créé par OpenAI, mais il utilise des légendes d'images plus descriptives et synthétiques pour entraîner le modèle. Il est également construit sur ChatGPT², un modèle de langage pré-entraîné qui permet d'utiliser le texte comme un partenaire de brainstorming et d'affiner les instructions pour DALL-E 3.

- **Légendes d'images** : Ce sont les textes qui décrivent le contenu des images. Les auteurs de l'article affirment que la qualité des légendes d'images dans les jeux de données existants est faible, ce qui limite la capacité des systèmes de génération d'images à suivre les instructions détaillées. Ils proposent donc de créer un système de légendassions d'images qui produit des descriptions plus précises, complètes et cohérentes des images, et de l'utiliser pour recréer les légendes des images du jeu de données. Ils montrent que cette méthode améliore la capacité des systèmes de génération d'images à suivre les instructions détaillées.

- **Évaluation** : C'est le processus qui permet de mesurer la qualité des images générées par les systèmes de génération d'images à partir de textes. Les auteurs de l'article proposent une évaluation qui mesure trois aspects : le respect des instructions (prompt following), la cohérence (coherence) et l'esthétique (aesthetics). Ils comparent les performances de DALL-E 3 à celles d'autres systèmes similaires, tels que DALL-E 2¹, Yu et al. (2022b)³ et Saharia et al. (2022). Ils trouvent que DALL-E 3 se compare favorablement aux concurrents. Ils publient également des exemples et du code pour ces évaluations, afin que les futurs chercheurs puissent continuer à optimiser cet aspect important des systèmes de génération d'images à partir de textes.

Source : conversation avec Bing, 21/10/2023

(1) DALL·E 3 - OpenAI. https://openai.com/dall-e-3

(2) Image Creator from Microsoft Bing. https://www.bing.com/images/create

(3) Dall-E 3 For Free Online-Dalle 3:Highly Detailed Image Generator. https://www.dalle3.org/


DALL·E 3 (openai.com)

https://openai.com/dall-e-3

DALL·E 3 est désormais disponible pour tous les utilisateurs de ChatGPT Plus et Enterprise, et sera disponible via l'API et dans Labs plus tard cet automne.

Les systèmes modernes de conversion texte-image ont tendance à ignorer les mots ou les descriptions, obligeant les utilisateurs à apprendre l'ingénierie rapide. DALL·E 3 représente un pas en avant dans notre capacité à générer des images qui adhèrent exactement au texte que vous fournissez.

 DALL·E 3 avec ChatGPT

- **ChatGPT** : C'est un modèle d'intelligence artificielle qui interagit de manière conversationnelle. Il utilise le texte comme un partenaire de brainstorming et permet d'affiner les instructions pour DALL·E 3. Il est entraîné par OpenAI à partir d'un grand nombre de conversations humaines.

- **DALL·E 3** : C'est un système avancé de génération d'images à partir de textes, également développé par OpenAI. Il comprend plus de nuances et de détails que les systèmes précédents, et permet de traduire facilement les idées en images très précises. Il s'appuie sur ChatGPT pour générer des images qui respectent exactement le texte fourni.

- **Disponibilité** : DALL·E 3 est actuellement en phase de recherche, et sera disponible pour les clients ChatGPT Plus et Enterprise en octobre, via l'API et dans Labs plus tard cet automne. Les images créées avec DALL·E 3 appartiennent aux utilisateurs et ils n'ont pas besoin de la permission d'OpenAI pour les réimprimer, les vendre ou les commercialiser.

- **Sécurité** : DALL·E 3 a des mesures pour limiter sa capacité à générer du contenu violent, adulte ou haineux. Il refuse également les demandes qui demandent une image dans le style d'un artiste vivant ou qui mentionnent une personnalité publique par son nom. Les créateurs peuvent également exclure leurs images de l'entraînement des futurs modèles de génération d'images.

(1) Introducing ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/blog/chatgpt/

(2) ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/chatgpt

(3) ChatGPT - AI Chat Online. https://chatgpt.org/?ref=rorycallaghan.com

(4) ChatGPT (Gratuit) : l'agent conversationnel par intelligence .... https://www.clubic.com/telecharger-fiche440667-chatgpt.html

(5) DALL·E 3 - OpenAI. https://openai.com/dall-e-3

(6) Image Creator from Microsoft Bing.https://www.bing.com/images/create

(7) Dall-E 3 For Free Online-Dalle 3: Highly Detailed Image Generator. https://www.dalle3.org/

https://openai.com/safety.

 

Les cas d'utilisation de ChatGPT vision sont nombreux en ce qui concerne l'image.

Ce cas-ci est un peu particulier mais offre une série d'utilisation assez originale

🔹insérer un filigrane dans une image (actif dans Photoshop - Watermark).

🔹insérer un logo ou votre marque

🔹permettre la traçabilité

🔹intégrer les droits d'auteurs 

https://www.chatgpt-vision.com/

https://openai.com/blog/chatgpt-can-now-see-hear-and-speak?ref=www.chatgpt-vision.com


ChatGPT peut désormais voir, entendre et parler 

Nous commençons à déployer de nouvelles fonctionnalités vocales et image dans ChatGPT.

Ils offrent un nouveau type d'interface plus intuitif en vous permettant d'avoir une conversation vocale ou de montrer à ChatGPT de quoi vous parlez.

ChatGPT Vision est une nouvelle fonctionnalité développée par OpenAI qui permet aux utilisateurs d'interagir avec ChatGPT via des images, permettant une communication plus complète et contextuelle.

Voici quelques-uns des avantages de ChatGPT Vision : - Expérience utilisateur améliorée : les chatbots alimentés par ChatGPT Vision peuvent fournir des réponses de type humain aux requêtes des utilisateurs, permettant aux entreprises d'automatiser le service client et d'améliorer l'expérience utilisateur globale.

D'autres utilisations incluent la production et la conservation d'informations pertinentes pour les exercices académiques, les requêtes générales et même les recherches scientifiques. - Efficacité accrue : ChatGPT Vision peut contribuer à accroître l'efficacité en automatisant les conversations.

Cela permet d’économiser du temps et des ressources, car cela élimine le besoin de conversations manuelles. 

De plus, ChatGPT Vision peut générer des réponses rapidement, permettant des conversations plus rapides. 

- Capacités multimodales : Avec l'incorporation d'un modèle de vision, ChatGPT Vision représente une avancée significative dans les capacités multimodales développées par OpenAI. Cela permet aux utilisateurs d'interagir avec ChatGPT via des images, permettant une communication plus complète et contextuelle¹. 

- Modélisation GPT avancée : avec GPT-3, OpenAI prédit la langue et son utilisation à l'aide de relations autorégressives. L'un des systèmes d'IA les plus importants jamais conçus, c'est le plus grand modèle de langage non clairsemé jamais conçu. 

- Fonctionnalités innovantes : ChatGPT Vision possède plusieurs fonctionnalités innovantes qui le distinguent des autres chatbots. Par exemple, il peut reconnaître différents types d'objets dans une image et fournir des informations pertinentes à leur sujet. J'espère que ça aide! 

Source : conversation avec Bing, 20/10/2023 

(1) ChatGPT Vision disponible en France : 11 cas d'usage à découvrir - JDN. https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1525569-chatgpt-vision-disponible-en-france-11-cas-d-usage-a-decouvrir/

(2) Les avantages et les défis de ChatGPT : un aperçu -ResearchGate. https://www.researchgate.net/publication/367106604_The_Benefits_and_Challenges_of_ChatGPT_An_Overview/fulltext/63c15d66e922c50e9990ea84/The-Benefits-and-Challenges-of-ChatGPT-An-Overview.pdf

(3) Vision GPT : 5 façons uniques d'utiliser la fonctionnalité de vision ChatGPT. https://interestingengineering.com/culture/5-unique-ways-chatgpt-image-recognition

(4) 7 façons d'utiliser le mode Vision ChatGPT - Geeky Gadgets. 

https://www.geeky-gadgets.com/7-ways-to-use-chatgpt-vision-mode/.


Contrôles créatifs DALL·E 3 

Il est conçu pour décliner les demandes qui demandent une image à la manière d'un artiste vivant. Nous offrons également aux créateurs la possibilité de retirer leurs images de la formation de nos futurs modèles de génération d'images. 

Form (hsforms.com)

https://share.hsforms.com/1_OuT5tfFSpic89PqN6r1CQ4sk30

Les modèles d'IA apprennent à partir d'une large gamme d'informations, y compris des images et du texte disponibles publiquement. Les modèles "apprennent" les concepts de manière similaire à celle des personnes. 

Par exemple, après avoir vu suffisamment de photos d'un chat, un modèle d'image peut dessiner un chat complètement nouveau qui n'était pas dans ses images d'entraînement, de manière similaire à la façon dont une personne pourrait apprendre à dessiner un chat. Après que les modèles d'IA ont appris à partir de leurs données d'entraînement, ils n'ont plus accès aux données. Les modèles ne conservent que les concepts qu'ils ont appris. 

Lorsque quelqu'un fait une demande à un modèle, le modèle génère une sortie en fonction de sa compréhension des concepts inclus dans la demande. Il ne recherche ni ne copie le contenu d'une base de données existante. Nous comprenons que certains propriétaires de contenu ne souhaitent pas que leurs œuvres disponibles publiquement soient utilisées pour aider à enseigner nos modèles. La manière la plus efficace est d'interdire à "GPTBot" (un robot d'exploration Web qui collecte des données d'entraînement à partir de sources Internet disponibles publiquement) d'accéder à votre site en suivant les instructions ici. 

Vous pouvez également nous envoyer des images du contenu que vous possédez et que vous souhaitez supprimer de nos données d'entraînement en remplissant le formulaire ci-dessous. Lorsque vous aurez rempli ce formulaire, nous examinerons votre demande et pourrions vous contacter pour obtenir des informations supplémentaires. 

Une fois vos informations vérifiées, nous supprimerons les images respectives des ensembles de données d'entraînement futurs. Veuillez noter que nous obtenons également des licences pour des ensembles de données qui peuvent inclure votre image spécifique si vous avez autorisé des tiers à accorder une licence pour votre image à d'autres, donc la soumission de ce formulaire peut ne pas supprimer ces images spécifiques de nos données d'entraînement. 


Si vous avez un grand nombre d'images provenant d'URL spécifiques, il peut être plus efficace pour vous d'ajouter GPTBot* aux protocoles robots.txt de votre site plutôt que de remplir ce formulaire.

GPTBot* est un robot d'indexation utilisé par OpenAI pour collecter des données d'entraînement à partir de sources Internet accessibles au public. 

Il est utilisé pour explorer le web, consommer des connaissances pour ses fonctionnalités d'IA (par exemple, ChatGPT) et fournir des réponses générées par l'IA aux questions (ou aux requêtes). 

Il peut être identifié par le jeton d'utilisateur "GPTBot" et la chaîne d'utilisateur complète "Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; GPTBot/1.0; +"

Source : conversation avec Bing, 21/10/2023

(1) GPTBot: OpenAI releases new web crawler - Search Engine Land. https://searchengineland.com/gptbot-openais-new-web-crawler-430360

(2) GPTBot - OpenAI API - platform.openai.com. https://platform.openai.com/docs/gptbot

(3) GPTBots. https://www.gptbots.ai/

(4) Sites scramble to block ChatGPT web crawler after instructions emerge. https://arstechnica.com/information-technology/2023/08/openai-details-how-to-keep-chatgpt-from-gobbling-up-website-data/

(5) Introducing ChatGPT - OpenAI. https://openai.com/blog/chatgpt/

(6) undefined. https://openai.com/gptbot%29

P. Erol GIRAUDY.



mercredi 4 octobre 2023

ChatGPT pour Excel =AI.ASK - Fonctions et des exemples

ChatGPT pour Excel =AI.ASK - Fonctions et des exemples

Vous avez des solutions payantes d'IA.



Hi there! In this video, I'll be showing you how to use the =AI.ASK function in Excel to generate high quality content.
Our Microsoft Excel add-in is available here FREE of charge: https://appsource.microsoft.com/en-us... ChatGPT for Excel - the ultimate productivity tool for Microsoft Excel users! Here are just a few examples on how our add-in can help you sparkle: ✔️ Let AI write engaging content, compelling descriptions, blogs and emails ✔️ Teach AI to clean your data, fill-in missing ranges, categorize and format ✔️ Unstructured data? No worries, use AI to quickly extract data insights ✔️ Get AI to write engaging taglines or product advertisements to attract customers Our AI-powered functions are here help you succeed: =AI.ASK – create high-quality content right in Excel =AI.LIST– generate list outputs in separate rows to keep data organized =AI.FILL– perfect for filling incomplete ranges in a large dataset =AI.FORMAT – converts text to a specified format ensuring consistency =AI.EXTRACT – extracts insights from unstructured data =AI.TRANSLATE – translates text into specified language Let our technology work for you, so that you can work on bigger things! Be sure to check the answers for accuracy, it is an artificial intelligence after all :) 🔔 Subscribe to our channel to stay tuned on upcoming releases and AI formulas:    / @appsdowonders   ========================== About Apps Do Wonders: All big dreams start with a small spark. We are a young, international start-up helping individuals and companies succeed using cutting-edge technologies. We believe that difficult roads lead to beautiful destinations. Why not try, after all, if not now, when? Join us in our start-up journey, share feedback, ideas and spread on the word. Help us help you succeed. 🗣 Get in touch! We appreciate your reviews and ideas! https://appsdowonders.com/contact/ ================================= #chatgpt #chatgpttutorial #excel #ai #quickandeasy Disclaimer: The information provided in our publications is for educational and informational purposes only. We do not accept any liability for any loss or damage incurred as a result of acting or not acting upon the information provided. You acknowledge that you use the information we provide at your own risk and that it is your responsibility to do your own research before making any decisions. Copyright: All content, including dialogue, music, and images, featured in this video and on our YouTube channel are the exclusive property of Apps Do Wonders LLC. You are authorized to share this video link and channel and embed this video in your website or others, provided that a link back to our YouTube channel is included. Thank you for respecting our intellectual property rights.









https://appsdowonders.com/chatgpt-for-excel-errors/


API OpenAI






Pensez aux formations à l'IA

Pensez aux formations.

C'est essentiel avec Microsoft Learn c'est gratuit pour l'essentiel, mais souvent en anglais, bien qu'avec les traducteurs cela devient simple. 

Acquérez de nouvelles compétences et découvrez la puissance des produits Microsoft grâce à des conseils étape par étape. Commencez votre voyage dès aujourd’hui en explorant nos parcours et modules d’apprentissage.


Par Exemple :

Get started with Microsoft 365 Copilot.

1 hr 51 min

In this course, delve into how Microsoft 365 Copilot can streamline communication and power up your content creation. This learning path, crafted to be both practical and enlightening, spans three key modules. These modules will walk you through the basics of Microsoft 365 Copilot, showcase its versatility across various Microsoft 365 applications, and offer advice on maximizing its potential. Designed with all professionals in mind, this beginner-friendly course requires no previous AI expertise.

https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-with-microsoft-365-copilot/

Prerequisites : None

https://learn.microsoft.com/en-us/  

Voici un cursus possible gratuit, Bonne formations 


Un autre parcours :  

Browse all learning paths and modules - Training | Microsoft Learn. 

https://learn.microsoft.com/en-us/training/browse/?terms=Artificial%20Intelligence





Mes quatres formations.

"Le numérique remodèle notre façon de vivre, de travailler et de jouer. Aujourd’hui, les grandes organisations réinventent leur cœur de métier tout en réimaginant la façon dont elles peuvent transformer leur plateforme numérique, leur culture et leur approche pour atteindre leurs résultats commerciaux.

Pour tirer pleinement parti des avantages de la transformation numérique, les dirigeants d’entreprise doivent regarder au-delà de la technologie. Elles doivent réinventer les modèles commerciaux existants et adopter différentes manières de rassembler les personnes, les données et les processus afin de créer de la valeur pour les clients et de maintenir un avantage concurrentiel pour leur organisation.

Comment une entreprise peut-elle gérer ce type de transformation ?"

Satya Nadella, PDG de Microsoft.


Mon livre sur IA et sa couverture (Tome 1).

https://www.fnac.com/a18279697/P-Erol-Giraudy-OpenAI-et-Microsoft-des-solutions-une-gouvernance-par-des-experts-Tome-1#omnsearchpos=1

EROL  GIRAUDY.

www.ugaia.eu 



mardi 3 octobre 2023

Découvrez comment fonctionne Microsoft 365 Copilot

 Découvrez comment fonctionne Microsoft 365 Copilot.

À la base, #Microsoft 365 #Copilot n'est pas simplement une fonctionnalité parmi d'autres : c'est un partenaire intelligent qui va vous accompagne tout au long de vos interactions avec Microsoft 36. 

Que ce soit dans Outlook, PowerPoint, Word, Excel, #Teams ou d'autres applications, tel que Loop ou Create l'objectif de Copilot est de vous faire gagner du temps en générant du nouveau contenu, en proposant des suggestions pertinentes et en rendant vos processus plus efficaces. 

Cela va plus loin avec Bing - DALL·E : 

https://www.bing.com/images/create/contentpolicy?FORM=GEN2CP 

Dall-E 3 à l'essai : un bond en avant pour la génération d'image par IA

https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1525297-dall-e-3-a-l-essai-un-bond-en-avant-pour-la-generation-d-image-par-ia/#utm_source=MagNews&utm_medium=email&utm_campaign=IA_03/10/2023&een=28542770d29481216ac3f1e3058c012c&seen=2&gbmlus=2281f7dcc53d22103572ef9a5b5ff3dbbe23f40eae749ea752ad3ac528e4130d

Copilot R2. (Solution payante pour Word).
R2 ;-) que la force soit avec vous.

Comprendre le contexte et les besoins des utilisateurs.

L'efficacité de Copilot découle de sa capacité inégalée à vous comprendre. 

Il y parvient en :

Analyse du contenu : qu'il s'agisse du document que vous rédigez, de l'e-mail que vous rédigez ou de la réunion à laquelle vous participez, Copilot examine le sujet, le ton, la structure et la sémantique pour déterminer votre intention et votre signification.

Obtenir des informations personnelles : les informations de votre profil, vos modèles de communication et votre historique d'activités aident Copilot à comprendre vos intérêts, votre expertise et vos préférences.

Surveillance en temps réel : pendant que vous travaillez, Copilot observe en permanence pour évaluer vos besoins immédiats et discerner la meilleure façon de vous aider.

Fournir des suggestions intelligentes.

Grâce à une compréhension approfondie de votre contexte, Copilot ne se limite pas aux simples observations. Il prend des mesures :

Recherche et récupération : en utilisant de puissantes capacités de recherche, Copilot identifie les sources de données et de contenu utiles qui peuvent vous aider.

Phrase naturelle avec LLM : alimenté par de grands modèles de langage, Copilot élabore des recommandations formulées naturellement, garantissant que tout contenu qu'il génère ou suggère correspond à votre situation unique.

Affiner les recommandations : il ne s'agit pas de quantité, mais de qualité. Copilot évalue les suggestions potentielles et les affine pour garantir que ce que vous obtenez est contextuellement pertinent et spécifique.

Apprendre et évoluer.

L’une des caractéristiques marquantes de Copilot est sa capacité à apprendre et à évoluer :

Améliorations basées sur les commentaires : vos interactions avec Copilot sont essentielles. Lorsque vous acceptez ou refusez ses suggestions, il utilise l’apprentissage par renforcement pour affiner les recommandations futures.

Mises à jour continues : à mesure que Microsoft 365 évolue, Copilot évolue également. Des mises à jour régulières du cloud associées à de nouvelles fonctionnalités et données garantissent que Copilot devient de jour en jour plus intelligent, toujours prêt à mieux vous servir.

Étape par étape : flux de traitement de Copilot.

Le diagramme suivant fournit une représentation visuelle du fonctionnement de Microsoft 365 Copilot.

Copilot diagramme


Ce diagramme montrant une représentation visuelle du fonctionnement de Microsoft 365 Copilot. Inclus les étapes suivantes résument le fonctionnement de Microsoft 365 Copilot, en commençant par l’invite utilisateur et en terminant par la réponse Copilot :

Un utilisateur fournit une contribution ou pose une question dans une application, comme Word ou PowerPoint.

Copilot prépare cette entrée en utilisant une méthode connue sous le nom de « mise à la terre ». Cela garantit que les réponses ne sont pas générales, mais spécifiques et pertinentes par rapport à votre tâche. Au cours de cette phase, Copilot consulte Microsoft Graph pour collecter les données associées de votre organisation. Il est important de noter qu’il accède uniquement aux données que l’utilisateur est déjà autorisé à voir en fonction de son rôle et de ses autorisations dans Microsoft 365.

Cette étape de collecte de données est appelée « génération augmentée par récupération ». C'est ainsi que Copilot combine les données de l'utilisateur avec d'autres sources pertinentes, comme les articles de la base de connaissances, pour affiner la question et obtenir une réponse plus précise.

Grâce à la saisie améliorée, Copilot consulte le Large Language Model (#LLM) pour générer une première réponse.

Avant de renvoyer cette réponse, Copilot l'affine davantage. Cela implique davantage de contrôles par rapport à Microsoft Graph, des évaluations des pratiques responsables en matière d'IA, des évaluations de sécurité, des contrôles de conformité et même la conversion de la réponse en commandes exploitables.

Enfin, Copilot propose à l'utilisateur une suggestion bien formée et pertinente, ainsi que toutes les commandes exploitables. Cela signifie que les résultats que vous voyez sont étroitement liés aux données spécifiques de votre organisation, garantissant ainsi leur pertinence et leur contexte.

Grands modèles de langage.

Les grands modèles linguistiques (LLM) représentent une classe de modèles d'intelligence artificielle spécialisés dans la compréhension et la génération de textes de type humain. 

Le « grand » dans LLM signifie à la fois la taille des modèles en termes de nombre de paramètres qu'ils englobent et le vaste volume de données sur lesquelles ils sont formés.

Les LLM, y compris des modèles comme ChatGPT, sont un type d'IA générative. 

Ce sont des modèles qui peuvent créer un nouveau contenu basé sur des modèles tirés de leurs données de formation. Au lieu de simplement prédire ou classer, l’IA générative, comme les LLM, peut produire un contenu entièrement nouveau. Lorsqu'ils sont appliqués au texte, les LLM peuvent générer des réponses contextuellement pertinentes et syntaxiquement correctes en fonction des invites fournies.

Dans le contexte de Microsoft 365 Copilot, les LLM sont le moteur qui pilote les capacités de l'IA. Copilot utilise ces modèles, hébergés en privé par le service Azure OpenAI, pour comprendre les entrées des utilisateurs et générer des réponses pertinentes. 

Il est important de noter que chaque instance LLM utilisée par Copilot est privée pour le locataire qu'elle dessert et n'est partagée avec aucun autre locataire. 

Cela signifie que vos données restent isolées et que l'instance LLM privée n'est utilisée pour former aucun autre LLM en dehors de votre locataire spécifique.

Grâce à l'application minutieuse de ces modèles, Copilot vous aide à naviguer plus efficacement dans votre travail, tout en garantissant la confidentialité et l'intégrité des données.

Traitement du langage naturel.

Le traitement du langage naturel, ou PNL, est une technologie d'IA essentielle qui aide les machines à comprendre, interpréter et répondre au langage humain de manière significative. 

Essentiellement, la PNL est la technologie derrière la capacité de Copilot à lire, comprendre et générer du texte de la même manière que le feraient les humains. Certains des composants impliqués sont :

Tokenisation : simplifie les paragraphes complexes en décomposant le texte en morceaux plus petits, comme des mots ou des phrases.

Analyse sémantique : aide Copilot à comprendre la signification ou le contexte sous-jacent.

Analyse des sentiments : évaluez l'ambiance ou l'émotion derrière un texte, Copilot peut comprendre plus précisément l'intention de l'utilisateur.

Traduction linguistique : facilite les tâches multilingues, permettant à Copilot d'assister les utilisateurs dans différentes langues.

Pour Copilot, la PNL fait partie intégrante car elle comble le fossé entre le langage humain et la compréhension automatique. C'est cette technologie qui garantit que lorsque vous demandez quelque chose à Copilot, il comprend et répond efficacement.

Index sémantique pour Copilot.

L'index sémantique pour Copilot construit une carte complexe de vos données personnelles et d'entreprise, établissant des connexions importantes et identifiant des relations significatives, un peu comme le fonctionnement interne du cerveau humain. Il dépasse les limites de la recherche par mot-clé en interprétant et en codant les relations conceptuelles entre les éléments de données. En analysant vos données Microsoft Graph (e-mails, documents, calendriers, chats, etc.) et en travaillant en synergie avec les LLM, il fournit des réponses personnalisées, pertinentes et exploitables. Explorez la vidéo ci-dessous pour comprendre comment l'index sémantique prépare Microsoft 365 Copilot et votre organisation à être prêts pour l'IA.

https://www.youtube.com/watch?v=KtsVRCsdvoU&t=1s


Microsoft Graph

Microsoft Graph est essentiellement le tissu conjonctif qui relie tous vos services et données Microsoft 365. Il s'agit d'un point de terminaison d'API unifié qui permet d'accéder aux données et aux renseignements au sein de Microsoft 365. Cela inclut les données de services tels qu'Outlook, OneDrive, SharePoint, Teams, etc.

Copilot applique Microsoft Graph et l'index sémantique pour synthétiser et rechercher du contenu à partir de plusieurs sources au sein de votre locataire. Cela signifie que vous n'avez pas besoin de vous éloigner ou de changer d'application : Copilot vous apporte les informations pertinentes.

Copilot prend au sérieux les autorisations des utilisateurs, la sécurité des données et la conformité. Il génère uniquement des réponses basées sur les informations auxquelles vous êtes autorisé à accéder. Il y parvient grâce à Microsoft Graph, un cadre robuste pour un accès sécurisé aux données. Vous pouvez donc être assuré que les puissantes capacités de Copilot s'alignent toujours sur les politiques de sécurité et de confidentialité de votre entreprise.

Microsoft Graph fait bien plus que simplement simplifier l’accessibilité des données. Il permet à Copilot de fournir une assistance contextuelle et sécurisée directement dans votre espace de travail numérique. Il s'agit d'améliorer votre productivité tout en préservant la sécurité de vos données.

Diagramme qui montre une présentation des connexions dans Microsoft Graph.


Applications Microsoft 365

Des applications telles que Word, #Excel, #PowerPoint, Outlook, #Teams et #Loop fonctionnent avec Copilot pour accompagner les utilisateurs dans le cadre de leur travail. Par exemple, Copilot dans Word assiste spécifiquement les utilisateurs dans le processus de création, de compréhension et d'édition de documents. De la même manière, Copilot dans les autres applications aide les utilisateurs dans le cadre de leur travail au sein de ces applications.


Copilot Windows 11 Insider.

Discussion Microsoft 365

Le chat permet aux utilisateurs de Copilot d'utiliser l'intelligence inter-applications. L'interface de chat conversationnel permet à Copilot de comprendre l'intention de l'utilisateur et de fournir un dialogue continu. Le format de chat améliore le contexte. 

Cette fonctionnalité offre aux utilisateurs un moyen plus simple de travailler avec plusieurs applications. Les utilisateurs accèdent à l'intelligence inter-applications par chat de la même manière qu'ils interagiraient à l'aide d'invites ouvertes avec ChatGPT ou Bing Chat. 

Ces invites accèdent non seulement aux données de formation de base du Large Language Model (LLM), mais également aux données professionnelles et aux applications des utilisateurs. Ce faisant, Chat fait apparaître les informations et les insights dont les utilisateurs ont besoin à partir des données de leur organisation. 

Les invites fonctionnent avec Copilot dans une gamme d'expériences, notamment Teams (chat), Bing, Microsoft Edge et l'application Microsoft 365.


L'art et la science du travail avec l'IA 

Nous entrons dans une nouvelle ère de productivité basée sur l’IA. Voici ce que les dirigeants d’entreprise doivent savoir pour préparer leur organisation et leurs collaborateurs.

https://www.microsoft.com/en-us/worklab/the-art-and-science-of-working-with-ai

https://blogs.microsoft.com/blog/2023/10/03/unlocking-global-government-innovation-with-microsoft-cloud-for-sovereignty-public-preview-available-today/





Notre livre.

Nabil BABACI - P. Erol GIRAUDY - Etienne LEGENDRE - Frank POIREAU - Kévin TRÉLOHAN - Nils HAMEL.



P. Erol GIRAUDY est membre de Microsoft Windows Insider et O365, Edge et Bing.
Il est aussi consultant en veille technologique, et membre fondateur du club UGAIA en Andorre, et il est membre du club AIDAUG aux USA, qui est un groupe mondial d'utilisateurs de l'intelligence artificielle. 
C'est un ex-MVP SharePoint et auteurs de plusieurs livres dont 3 sur ChatGPT. https://www.ugaia.eu.

 
Etienne LEGENDRE Après quelques années passées chez Microsoft France, Etienne Legendre s'est lancé en Auvergne Rhône-Alpes dans une carrière de consultant-formateur indépendant, en soutien des partenaires Microsoft de la région pour les épauler en formation et en consulting sur les projets de gestion de la connaissance et la promotion des produits Microsoft avec un axe important sur les produits et technologies SharePoint et Microsoft 365. Etienne a été MVP SharePoint Server entre 2004 et 2017.  
Cette distinction lui permettant une meilleure qualité de service car proche de l'éditeur et de ses roadmaps produits.  

Il est actuellement MVP ALUMNI. Le tout en préservant un peu de temps pour une autre activité professionnelle bien différente. 
 
Nabil BABACI est avant-tout un passionné de technologies. Il a été auteur, conférencier, ancien MVP SharePoint, Consultant et Entrepreneur sur des domaines d’innovation allant des Smart Cities au développement de plateformes Big Data, Cloud, IOT et AI pour des consortiums Européens. Il occupe actuellement un rôle stratégique chez Hewlett-Packard Enterprise en qualité de Regional Category Manager pour la région Central Europe. 
 
Passionné des produits et services Microsoft depuis toujours, Kévin TRÉLOHAN créé son entreprise Modernize en 2020, après un parcours au sein d'entreprises du secteur numérique pour des clients grand comptes.  
Fort d'une expérience de plus de 20 ans sur les produits Microsoft, et dans l'IT en général, il obtient son statut MVP en juillet 2012.  
L'entreprise Modernize se spécialise sur l'offre Microsoft 365, et plus particulièrement sur Microsoft Teams, SharePoint et Outlook. Son expertise est reconnue et appréciée. 
 
Frank POIREAU Manager de l’offre Microsoft 365 Practices chez HumanTech Partners Luxembourg. Microsoft Modern WorkPlace et MVP. Mon rôle : faire faire des économies à mes clients en privilégiant l'adoption, en construisant avec eux des solutions fonctionnelles via les paramétrages avancés avant d'envisager des développements complémentaires sur SharePoint, Power Platform, Teams… J'interviens au Luxembourg, en France, en Belgique (dans toute la francophonie !) Auteurs de plusieurs livres sur SharePoint et Teams. Formateur, coach, consultant en conduite du changement et en gouvernance. 

Le tome 1




Erol GIRAUDY

www.ugaia.eu




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