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mercredi 3 juillet 2024

Présentation de Claude 3.5 Sonnet

Présentation de Claude 3.5 Sonnet :

 

Présentation de Claude 3.5 Sonnet :

La famille de modèles Claude 3 est dotée de nouvelles capacités de vision qui permettent à Claude de comprendre et d’analyser des images, ouvrant ainsi des possibilités passionnantes pour l’interaction multimodale.  Les artefacts : une nouvelle façon d’utiliser Claude.






Les possibilités de C35S :





Carole a fourni un tutoriel sur la façon d’utiliser Claude 3.5

Carole a fourni un tutoriel sur la façon d’utiliser Claude 3.5 pour la narration ancestrale, avec un accent particulier sur son utilisation pour créer une histoire sur son arrière-grand-mère, Emma Cutting. 

Elle a montré comment recueillir des informations de base sur un ancêtre, en utilisant l’outil pour suggérer des détails supplémentaires et identifier les lacunes potentielles dans les données disponibles. Elle a également montré comment capturer les informations en les copiant dans un document Word. Le tutoriel faisait partie d’une série visant à utiliser la narration ancestrale assistée par l’IA pour aider à la recherche généalogique. 

Vous souhaitez vous inscrire à un nouveau cours à la demande qui comprend des tutoriels Claude 3.5 et plus encore ? les pré-inscriptions pour la narration assistée par l’IA sont prêtes ici : https://coachcaroleonline.thinkific.com  "

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Dans cette vidéo, vous découvrirez : Comment l’intégration de l’IA dans la généalogie remodèle la façon dont nous nous connectons avec nos ancêtres. Des applications pratiques de nos GPT pour améliorer vos recherches et votre narration. 

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Embarquons ensemble dans ce voyage transformateur, en dévoilant les histoires de nos ancêtres avec les dernières technologies d’IA. 

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https://www.youtube.com/watch?v=vHo4VTbdKpM

Claude 3.5 : L'IA meilleure que ChatGPT 4 pour Ecrire un Livre - YouTube

https://www.youtube.com/watch?v=YRqhTCTcEzU

Thanks for being a Pro, Erol

  • Level up your Claude usage with 5x more usage versus Free plan
  • Access to Claude 3 Haiku, our fastest model, and Claude 3 Opus
  • Create Projects to work with Claude around a set of docs, code, or files
  • Priority access during high-traffic periods
  • Early access to new features

Tutoriel interactif d’ingénierie rapide d’Anthropic.pdf






LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.


PIERRE EROL GIRAUDY 







vendredi 14 juin 2024

Généalogie 4.0 : la révolution de l'IA ? Des technologies et des hommes - DUMAS

Généalogie 4.0 : la révolution de l’intelligence artificielle ? Des technologies et des hommes - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance

La Généalogie 4.0 désigne, ce qui est à notre sens, la quatrième révolution technologique de la généalogie, celle de l’intelligence artificielle. 

Quelles sont les technologies adoptées par les généalogistes ? 

Quels bénéfices attendre de l’intelligence artificielle ? 



Nous ferons un état de l’art dans la première partie. 


Les nouvelles technologies ont-elles favorisé l’arrivée de nouveaux généalogistes ? 

Qui sont les généalogistes d’aujourd’hui ? 

Quel impact ont-elles sur l’écosystème de la généalogie ? 

Autant de questions auxquelles nous essayerons de répondre en seconde partie. 


Est-il plus simple de faire de la généalogie aujourd’hui ? 

Comment ces innovations transforment-elles la pratique de la généalogie ? 

Nous nous intéresserons dans cette dernière partie aux motivations des généalogistes, à leur pratique et à l’impact des technologies sur la généalogie d’aujourd’hui.




Patricia Machet. Généalogie 4.0 : la révolution de l’intelligence artificielle ? Des technologies et des hommes. Histoire. 2023. ⟨dumas-04248822⟩

« L’intérêt des Français pour la généalogie n’a cessé de s’accroître depuis les années 1970. La généalogie serait même devenue la troisième activité préférée des Français, après le bricolage et le jardinage.

En cinquante ans, la vie des Français a évolué, leur quotidien a été bouleversé et continue de l’être par les nouvelles technologies. Tout naturellement, il en va de même pour la généalogie.

La Généalogie 4.0 désigne, ce qui est à notre sens, la quatrième révolution technologique de la généalogie, celle de l’intelligence artificielle. Nous avons choisi le terme de Généalogie 4.0 en analogie avec l’Industrie 4.01

Quelles sont les technologies adoptées par les généalogistes ?

Quels bénéfices attendre de l’intelligence artificielle ?

Nous ferons un état de l’art dans la première partie.

Les nouvelles technologies ont-elles favorisé l’arrivée de nouveaux généalogistes ?

Qui sont les généalogistes d’aujourd’hui ? Quel impact ont-elles sur l’écosystème de la généalogie ?

Autant de questions auxquelles nous essayerons de répondre en seconde partie.

Est-il plus simple de faire de la généalogie aujourd’hui ? Comment ces innovations transforment-elles la pratique de la généalogie ? Nous nous intéresserons dans cette dernière partie aux motivations des généalogistes, à leur pratique et à l’impact des technologies sur la généalogie d’aujourd’hui. »

Patricia MACHET

Diplôme Universitaire Approfondissement en Généalogie.


Patricia MACHET
Diplôme Universitaire Approfondissement en Généalogie.



Généalogie 4.0: la révolution de l'intelligence artificielle? Des technologies et des hommes (cnrs.fr)

LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



PIERRE EROL GIRAUDY 







mardi 9 juillet 2024

Analyse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec l'IA

Analyse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec l'IA CLAUDE :

Je dois préciser que je suis parti d'un document au format PDF, l'IA CLAUDE m'a fourni ces résultats à la suite à d'un prompte, voici le document en question :

SCAN+OCR.

Et le prompte :  ceci implique le scan du document et son OCR, c'est fait automatiquement par l'IA.

Voici AI Language Model Comparison Cheatsheet, m'analyser ce document m'en faire un résumer, et me comparer les solutions entre elles, puis faire un graphique de type histogramme et finalement réaliser un résumer avec des commentaires sur les choix possibles, le tout en français.
Me faire une analyse plus technique et la commenter avec des arguments comparatifs entre ces usages de ces solutions.

Résumé du document traduit en français : 

Ce document compare différents grands modèles de langage (LLM) d'IA, notamment GPT-4, Claude 3 Opus, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, 70B LLaMA 3, ERNIE 3.0 Titan et Grok-1. Il fournit des informations sur leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs cas d'usage recommandés et leur prix.

CLAUDE 3.5 OPUS en mode projet.

CLAUDE 3.5 OPUS en mode projet.


Histogramme, voir le code en fin de cette page.

https://claude.site/artifacts/5d38b952-c144-42c6-ade1-5b10050ffcba

Code de l'histogramme fourni par CLAUDE.

Rendu du rapport dans l'IA CLAUDE, il est ci-après :

Comparaison des solutions :

• GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleurs classements Elo (1252 et 1255) et des fenêtres contextuelles de taille moyenne. Ils sont modérément censurés et coûtent 20$.

• Gemini Pro a un bon classement (1204), une grande fenêtre contextuelle et est intégré à Google. Il coûte également 20$.

• ERNIE 3.0 Titan est très prometteur avec un classement de 1220 mais a une forte censure.

• 70B LLaMA 3 a un bon rapport efficacité/taille avec un classement de 1210 pour seulement 8 pages de contexte. Il est open source et gratuit.

• Mistral Large et Falcon LLM sont plus basiques, avec des classements de 1157 et 1028. Ils sont gratuits et adaptés à des usages légers.

• Grok-1 est amusant pour des réponses humoristiques et des tweets, à prix abordable (8$).

Histogramme comparant les modèles de langage d'IA :


Résumé et commentaires : 

GPT-4 et Claude 3 Opus semblent être les choix les plus performants et polyvalents, si le budget le permet. Gemini Pro est aussi une excellente option, surtout pour une intégration avec les outils Google.

Pour une utilisation open source gratuite, 70B LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût. ERNIE 3.0 Titan est très prometteur mais sa forte censure peut être un frein.

Pour des besoins plus légers ou ludiques, Mistral Large, Falcon LLM et Grok-1 peuvent convenir, avec l'avantage d'être gratuits ou peu chers.

Le choix final dépendra des besoins spécifiques (tâches, budget, intégrations nécessaires, contraintes éthiques) de chaque utilisateur. Mais ce comparatif permet d'y voir plus clair parmi les nombreuses solutions de LLM disponibles et d'orienter la décision.

------------------- 

Voici une analyse plus technique des différents modèles de langage présentés, avec des arguments comparatifs sur leurs usages :

Performance et taille des modèles :

GPT-4 et Claude 3 Opus ont les meilleures performances (Elo de 1252 et 1255) avec une taille raisonnable (24-150 pages de contexte). Ils sont adaptés à des tâches générales exigeantes.

ERNIE 3.0 Titan et Gemini Pro suivent de près (Elo 1220 et 1204), Gemini Pro ayant une fenêtre de contexte plus large (750 pages), ce qui le rend intéressant pour traiter de longs documents.

LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (Elo 1210 pour seulement 8 pages de contexte), ce qui en fait un choix efficace pour de l'inférence rapide.

Spécialisations et intégrations :

• Claude 3 se distingue pour la rédaction créative et le traitement de longs fichiers. Son API permet une intégration facile.

• Gemini Pro, avec son intégration native à Google, est idéal pour une utilisation dans cet écosystème. Ses capacités de résumé en font un bon outil pour synthétiser l'information.

• Mistral Large propose des réponses sur mesure et modérées, utile pour des applications contrôlées.

• Grok-1 est orienté vers la génération de contenu amusant et de tweets, une niche intéressante.

Considérations éthiques :

La plupart des modèles ont une modération "Moderate", ce qui permet de les utiliser dans de nombreux cas.

Cependant, ERNIE 3.0 a une censure élevée ("High"), ce qui peut limiter son usage pour certaines applications nécessitant de la liberté d'expression.

À l'inverse, le niveau "Low" de Mistral, LLaMA 3 et Grok-1 les rend moins adaptés pour du contenu public non filtré.

Accessibilité et coût :

1. LLaMA 3 et Falcon LLM sont open source et gratuits, un avantage pour la recherche et les projets à faible budget.

2. GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont un coût modéré (20$) qui reste abordable pour un usage professionnel, au vu de leurs performances.

3. Mistral Large et Falcon LLM, bien que limités, ont l'avantage d'être gratuits pour des tests et usages basiques.

4. Grok-1 est économique (8$) pour son usage spécialisé en contenu humoristique.

En résumé, le choix d'un modèle dépendra des priorités :

• Pour la performance pure : GPT-4, Claude 3, ERNIE 3.0

• Pour traiter de longs documents : Gemini Pro, Claude 3

• Pour une intégration Google : Gemini Pro

• Pour une inférence économe en ressources : LLaMA 3

• Pour des usages spécifiques : Mistral Large (modération), Grok-1 (humour)

• Pour de l'open source gratuit : LLaMA 3, Falcon LLM

Une combinaison de plusieurs modèles, en fonction des tâches, peut être optimale. Par exemple :

1. GPT-4/Claude 3 pour les tâches critiques nécessitant une haute performance

2. Gemini Pro pour le traitement de longs documents dans l'écosystème Google

3. LLaMA 3 pour une inférence rapide et peu coûteuse

4. Grok-1 pour générer du contenu engageant sur les réseaux sociaux

Cette approche permet de tirer parti des forces de chaque modèle de manière complémentaire.

Histogramme comparant le coût d'utilisation des modèles de langage d'IA :

Le graphique montre que :

• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro ont le coût d'utilisation le plus élevé à 20$. Cela reflète leurs performances de pointe et leurs larges capacités.

• Grok-1 a un coût intermédiaire de 8$. C'est un bon rapport qualité-prix pour son usage spécialisé en génération de contenu humoristique et de tweets.

• Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3 et ERNIE 3.0 ont un coût d'utilisation nul (gratuit). C'est un avantage significatif pour les projets à faible budget, la recherche académique et l'expérimentation. 

○ Parmi ces modèles gratuits, LLaMA 3 se distingue par son excellent ratio performance/coût. Son faible coût d'inférence le rend très intéressant pour un déploiement à grande échelle.

○ Mistral Large et Falcon LLM, bien que plus limités en performance, permettent de tester et prototyper gratuitement des applications basées sur les modèles de langage.

En termes de rapport performance/coût :

• LLaMA 3 est le gagnant incontesté, offrant d'excellentes performances gratuitement.

• GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro offrent les meilleures performances absolues, à un coût raisonnable pour un usage professionnel.

• Grok-1 est un bon compromis pour sa spécialisation.


Voici une synthèse du document "AI Language Model Comparison Cheatsheet" avec une analyse comparative des différents modèles de langage, un histogramme et des recommandations sur les choix possibles.

Résumé du document :

La fiche de comparaison présente les caractéristiques clés de 8 grands modèles de langage d'IA : GPT-4, Claude 3, Gemini Pro, Mistral Large, Falcon LLM, LLaMA 3, ERNIE 3.0 et Grok-1. Elle inclut leur classement Elo, la taille de leur fenêtre contextuelle, leur date de sortie, leur niveau de censure, les interfaces disponibles, leur facilité d'utilisation, leurs meilleurs usages et leur prix.

Comparaison des modèles :

- Performance : GPT-4 et Claude 3 ont les meilleurs scores Elo (1252 et 1255), suivis de près par ERNIE 3.0 (1220) et Gemini Pro (1204). LLaMA 3 a un excellent ratio performance/taille (1210 pour 8 pages de contexte).

- Fenêtre contextuelle : Gemini Pro et Claude 3 gèrent de longs contextes (750 pages), idéal pour traiter des documents complets. Les autres ont des fenêtres plus réduites (7.5 à 150 pages).

- Spécialisations : Claude 3 excelle en rédaction créative, Gemini Pro en intégration Google et synthèse, Mistral Large en réponses modérées, Grok-1 en contenu humoristique.

- Facilité d'utilisation : La plupart sont notés "Moderate", sauf Mistral Large, LLaMA 3 et Grok-1 qui sont "Low" (plus techniques).

- Prix : GPT-4, Claude 3 et Gemini Pro coûtent 20$. Grok-1 est à 8$. Les autres sont gratuits, dont LLaMA 3 et Falcon LLM qui sont open source.

Résumé et recommandations :

Pour des usages généraux exigeants, GPT-4 et Claude 3 sont les meilleurs choix si le budget le permet. LLaMA 3 offre un excellent compromis performance/coût en open source.

Pour traiter de longs documents, Gemini Pro et Claude 3 sont idéaux, Gemini Pro brillant aussi pour l'intégration Google et la synthèse d'information.

Pour des cas d'usage spécifiques, Mistral Large convient aux réponses modérées, Grok-1 au contenu humoristique et réseaux sociaux.

Les modèles gratuits (LLaMA 3, Falcon LLM) sont parfaits pour tester, prototyper et déployer à grande échelle. ERNIE 3.0 est prometteur mais sa forte censure peut être limitante.

En pratique, combiner plusieurs modèles est souvent optimal : les plus performants pour les tâches critiques, les gratuits pour le prétraitement et les usages secondaires. Le choix dépendra des besoins précis (performance, budget, spécialisations, déploiement, éthique).

Cette analyse comparative permet de s'y retrouver dans la jungle des grands modèles de langage et de choisir la meilleure stack en fonction de ses priorités projet et métier. N'hésitez pas à expérimenter pour trouver la combinaison qui vous conviendra le mieux !


Sources :

Google Gemini: A Comprehensive Benchmark Comparison with GPT-3.5, Mistral, and Llama – AI StartUps Product Information, Reviews, Latest Updates (cheatsheet.md)



LLM Leaderboard - Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models | Artificial Analysis


LLM Leaderboard - Compare GPT-4o, Llama 3, Mistral, Gemini & other models | Artificial Analysis


Blog - AI Heroes


LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



Code histogramme :

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PIERRE EROL GIRAUDY 









jeudi 4 juillet 2024

Artefacts de Claude 3.5 Sonnet - C35S.

 Ces exemples illustrent comment les Artefacts de Claude 3.5 Sonnet.

Ils peuvent enrichir l'interaction avec Claude, en permettant la création et la manipulation de contenu plus complexe et spécialisé. Cette fonctionnalité "Artefacts" représente une évolution significative dans l'interaction avec Claude 3.5 Sonnet. 

Voici une analyse de ses implications et possibilités :

1. Séparation du contenu :

La capacité à générer du contenu dans une fenêtre dédiée permet de maintenir un flux de conversation clair tout en produisant des éléments plus complexes ou volumineux.

2. Polyvalence :

Claude peut créer divers types de contenu comme du code, des documents texte et des designs web, ce qui élargit considérablement son champ d'application.

3. Visualisation améliorée :

Les artefacts permettent une meilleure présentation visuelle de certains types de contenu, notamment pour le code ou les designs web.

4. Référence facile :

Le fait d'avoir ces éléments dans une fenêtre séparée facilite leur consultation ultérieure sans avoir à parcourir toute la conversation.

5. Collaboration améliorée :

Cette fonctionnalité pourrait faciliter la collaboration sur des projets, permettant aux utilisateurs de travailler directement sur les artefacts générés.

6. Itération et modification :

Il est probablement plus facile de demander des modifications ou des itérations sur un artefact spécifique, améliorant ainsi le processus de création.

7. Potentiel éducatif :

Pour l'apprentissage du code ou du design, avoir des exemples générés dans un format facilement lisible et modifiable peut être très bénéfique.

8. Productivité accrue :

La génération rapide de contenu structuré peut significativement accélérer certains processus de travail ou de création.

9. Personnalisation :

La possibilité d'activer ou désactiver cette fonction suggère une approche flexible, s'adaptant aux préférences de l'utilisateur.

Cette fonctionnalité semble positionner Claude 3.5 Sonnet comme un outil plus puissant et versatile, capable de s'adapter à des tâches plus complexes et spécialisées. 

Elle ouvre de nouvelles possibilités en termes de création de contenu, de programmation assistée, et de conception, tout en maintenant la fluidité d'une conversation avec l'IA.

Artefacts.

Using the Evaluation Tool - Anthropic :

Voici quelques exemples d'usages potentiels des Artefacts avec Claude 3.5 Sonnet :

1. Développement de logiciels :

Vous pourriez demander à Claude de générer un script Python pour analyser des données. L'Artefact contiendrait le code, que vous pourriez ensuite copier, modifier ou utiliser comme base pour votre projet.

2. Rédaction de documents :

Pour un rapport d'entreprise, vous pourriez demander à Claude de créer une structure de document Markdown. L'Artefact présenterait le plan détaillé que vous pourriez affiner.

3. Conception web :

Vous pourriez demander un exemple de page d'accueil en HTML/CSS. L'Artefact afficherait le code, potentiellement avec un aperçu visuel si la fonctionnalité le permet.

4. Élaboration de requêtes SQL :

Pour une analyse de base de données, Claude pourrait générer des requêtes SQL complexes dans un Artefact, facilitant leur test et modification.

5. Création de diagrammes :

Vous pourriez demander un diagramme de flux en utilisant la syntaxe Mermaid, que l'Artefact pourrait afficher sous forme de code et potentiellement visualiser.

6. Modèles de documents :

Pour des usages répétitifs, comme des modèles d'emails ou de contrats, Claude pourrait générer des templates dans des Artefacts facilement réutilisables.

7. Snippets de code réutilisables :

Vous pourriez demander des fonctions ou classes spécifiques dans divers langages de programmation, stockées dans des Artefacts pour une référence rapide.

8. Création de présentations :

Claude pourrait générer une structure de présentation en Markdown ou HTML, affichée dans un Artefact pour une édition facile.

9. Génération de données de test :

Pour le développement ou les tests, vous pourriez demander à Claude de créer des jeux de données factices dans des formats comme JSON ou CSV.

10. Documentation technique :

Claude pourrait générer de la documentation pour du code ou des API, présentée de manière structurée dans un Artefact.


Commencer : Accès à l’API.

L’API est mise à disposition via notre console web. Vous pouvez utiliser Workbench pour essayer l’API dans le navigateur, puis générer des clés API dans les paramètres du compte.

https://docs.anthropic.com/en/api/getting-started

Authentification :

Toutes les requêtes à l’API Anthropic doivent inclure un en-tête avec votre clé API. Si vous utilisez les SDK clients, vous définissez l’API lors de la création d’un client, puis le SDK envoie l’en-tête en votre nom avec chaque requête. Si vous intégrez directement l’API, vous devrez envoyer cet en-tête vous-même.

GitHub - anthropics/anthropic-cookbook: A collection of notebooks/recipes showcasing some fun and effective ways of using Claude :



Claude 3.5 Sonnet : Test Artifacts et Projets :


À partir de l’adresse <https://www.youtube.com/watch?v=EvqQ6DBmDAI


LAB GENEALOGIE - Public - www.erolgiraudy.eu/ 

P. Erol GIRAUDY sur la Généalogie de mes familles Giraudy et Ottomane de Turquie et du Comté de Nice.



PIERRE EROL GIRAUDY 







lundi 22 avril 2024

Des logiciels de reconnaissance de texte pour la généalogie avec l'IA

Voici un outil de reconnaissance de texte.

Cependant, pour la généalogie, le logiciel Transkribus semble être le plus approprié.

Transkribus est une plateforme d'IA qui soutient votre travail avec des documents historiques. 

Transkribus vous permet de reconnaître automatiquement le texte, la mise en page et la structure de vos documents à l'aide d'IA. Pour cela, vous pouvez entraîner vos propres modèles d'IA adaptés à vos documents spécifiques. 

Transkribus vous permet également d'enrichir votre matériel avec des métadonnées, de collaborer avec d'autres personnes et d'effectuer facilement des recherches dans votre matériel.ne plateforme basée sur l’IA qui permet de numériser et transcrire des documents historiques imprimés, dactylographiés et manuscrits2. Il offre plusieurs fonctionnalités utiles pour la généalogie :

  1. Transcription automatique : Transkribus peut extraire le texte des images de documents manuscrits et le convertir en un fichier texte numérique.
  2. Recherche de texte : Avec la fonction Smart Search de Transkribus, vous pouvez rechercher les noms de vos ancêtres dans des collections entières.
  3. Balises : Vous pouvez baliser des personnes, des lieux ou des passages importants, puis rechercher ultérieurement ces balises dans les documents.
  4. Entraînement de l’IA : Vous pouvez entraîner Transkribus à reconnaître l’écriture manuscrite spécifique dans vos documents.
Teste de la Transcription automatique.

Ces fonctionnalités peuvent être très utiles pour la recherche généalogique. 

Vous pouvez utiliser Transkribus pour transformer les documents manuscrits de votre famille en documents numériques, ce qui facilite la recherche et le partage d’informations.

Généalogie (transkribus.org)

https://www.transkribus.org/genealogy

https://redcoupe.u/events/train-the-trainers-webiner-2/

Hatps://vv.facebook.com/trankribus

Expérimentation sur écriture manuscrite.

Assez bon résultat.

Test sur un document de L'AN mil huit cent soixante et un, et le vingt neuf avril - & dix heures.


Chaque ligne est numérotée ainsi cela simplifie la lecture de la transcription.

Pour la généalogie, le logiciel **Transkribus** est le plus approprié. Voici quelques-unes de ses fonctionnalités :

1. **Transcription automatique** : Transkribus peut extraire le texte des images de documents manuscrits et le convertir en un fichier texte numérique¹.

2. **Recherche de texte** : Avec la fonction Smart Search de Transkribus, vous pouvez rechercher les noms de vos ancêtres dans des collections entières¹.

3. **Balises** : Vous pouvez baliser des personnes, des lieux ou des passages importants, puis rechercher ultérieurement ces balises dans les documents¹.

4. **Entraînement de l'IA** : Vous pouvez entraîner Transkribus à reconnaître l'écriture manuscrite spécifique dans vos documents¹.

Ces fonctionnalités peuvent être très utiles pour la recherche généalogique. Vous pouvez utiliser Transkribus pour transformer les documents manuscrits de votre famille en documents numériques, ce qui facilite la recherche et le partage d'informations¹.

(1) Généalogie - transkribus.org. https://www.transkribus.org/fr/g%C3%A9n%C3%A9alogie

(2) Transkribus. https://www.transkribus.org/fr

Ottomans Turkish.

Rechercher sur ce site | La Revue française de Généalogie (rfgenealogie.com)

https://www.rfgenealogie.com/recherche?f%5B0%5D=motcle%3A441


TEKLIA, Automatic Document Processing with AI

https://teklia.com/   

Nous créons des solutions de reconnaissance et de traitement de documents basés sur l'IA.

L'expertise de Teklia consiste à développer des solutions d'analyse et de traitement de documents utilisant, entre autres, les technologies de Deep Learning. Nos logiciels combinent l'analyse d'images, la reconnaissance de textes imprimés et manuscrits, la segmentation de textes avec un système de classification et d'indexation de documents. Notre objectif est de fournir à nos clients un outil de traitement automatisé de documents facile à utiliser et adapté à leurs besoins. Dans le même esprit, nous avons développé une suite de solutions complémentaires afin de faciliter les projets de traitement de documents.

Arkindex, la plateforme de traitement de documents.



Socface est un projet de recherche soutenu par l'Agence nationale pour la Recherche (ANR), porté par l'Institut national d'études démographiques (INED) et la société Teklia, en partenariat avec Paris School of Economics et le Service interministériel des Archives de France (SIAF). Il vise à étudier les changements de la société française sur un siècle grâce à l'exploitation d'une source décrivant précisément la population française : les recensements de la population de 1836 à 1936, conservés et numérisés par les Archives départementales et les Archives municipales.

Les recensements numérisés seront transcrits automatiquement et analysés pour constituer une base de données de plusieurs millions d'individus, permettant d'une part au public des archives de faire des recherches nominatives ponctuelles et d'autre part aux chercheurs de mener des études en histoire économique, démographique ou sociale (évolutions du marché du travail, des mobilités, des inégalités par exemple).

Après des projets d'application de l'intelligence artificielle aux archives tels que Himanis et Lectaurep aux Archives nationales ou les décrets des États de Bourgogne aux Archives de la Côte d'Or, Socface est une expérimentation d'application de ces technologies à grande échelle dans le domaine des archives, sur une source très prisée tant pour les recherches généalogiques que pour des études historiques.

Suivre le projet sur le site dédié au projet Socface :  Socface, l'intelligence artificielle appliquée aux archives (FranceArchives)  :   



Le projet Socface réunit archivistes, démographes, économistes, historiens et informaticiens travaillant ensemble pour mettre au point des technologies de traitement à grande échelle de vastes séries de documents historiques. Le projet mobilise la reconnaissance automatique d’écriture manuscrite pour analyser l’ensemble des listes nominatives du recensement de 1836 à 1936 (soit 20 recensements). Le projet produira une base de données de tous les individus ayant vécu en France entre 1836 et 1936 et l’utilisera pour analyser le changement social dans la longue durée, améliorant ainsi considérablement notre compréhension des structures économiques et sociales françaises. L’autre impact majeur de Socface sera l’accès aux listes nominatives pour le grand public : les informations disponibles dans les listes nominatives seront diffusées en Open Access, permettant à quiconque de parcourir librement des centaines de millions d’enregistrements.

L'INRIA a développé plusieurs outils de reconnaissance de texte. 

SITE de l’INRIA.

Il existe également d'autres logiciels développés par l'INRIA, tels que **CATMuS** et **eScriptorium**, qui sont utilisés pour la reconnaissance de l'écriture dans les manuscrits médiévaux⁴. 

Cependant, ces outils sont plus spécialisés et peuvent ne pas être aussi utiles pour la généalogie que Transkribus⁴.

(3) ALMAnaCH, Inria. https://almanach.inria.fr/software_and_resources-fr.html

(4) ALMAnaCH, Inria. https://bing.com/search?q=logiciels+de+reconnaissance+de+texte+de+l%27INRIA+pour+la+g%c3%a9n%c3%a9alogie

(5) Le classement 2023 des logiciels de généalogie. https://www.genealogiepratique.fr/classement-logiciels-genealogie/


ALMAnaCH, Inria

https://almanach.inria.fr/software_and_resources-fr.html


Autres solutions :

Genscriber : un logiciel complet pour transcrire et relever vos documents généalogiques

https://genea-logiques.com/2017/06/16/genscriber-un-logiciel-complet-pour-transcrire-et-relever-vos-documents-genealogiques/


CATMuS Médiéval (fr) / CATMuS Médiéval.


Modèle de reconnaissance d'écriture pour les manuscrits médiévaux en alphabet latin.
Ce modèle est le résultat de la collaboration de chercheurs des projets CREMMA, GalliCorpora, HTRomance et DEEDS. Il suit les directives du CREMMA (complétées par le CREMMA Medii Aevi) et sera consolidé sous les directives médiévales du CATMuS dans un prochain article.
Le modèle est entraîné avec la normalisation Unicode NFD : chaque diacritique (y compris les exposants) est transcrit comme son propre caractère, séparément du caractère "principal". Le modèle est entraîné avec 3,4 millions de signes.


Fin de la campagne collaborative d’éducation de l’IA à Belfort : et maintenant ? | La Revue française de Généalogie (rfgenealogie.com)


Patricia Machet : "En généalogie, l’intelligence artificielle est prometteuse" | La Revue française de Généalogie (rfgenealogie.com)


Objectif 2113, la généalogie de demain (geneafinder.com)


PIERRE EROL GIRAUDY 






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