GOUVERNANCES.

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

https://www.youtube.com/live/o1NZndzmiyI?si=wu1jmAEqM3_UKIV7

Veille technologique - TIC - Gouvernance - AI - GPT (Teams, INSIDER Windows 11, INSIDER MICROSOFT 365, BETA TESTS Edge et Bing, et veille technologique sur les GAFAM+N), j'ai publié deux livres sur les solutions Microsoft et l'AI et Copilot (c'est le quatrième aux formats ePUB et Papiers). Je pratique la Veille technologique active sur les TIC, Copilot, Ollama, LLAMA, Claude 3.5 Sonnet, Gemini, Bing, ChatGPT et AI et je suis membre de AIDAUG et UGAIA, GUILD4AI - "Association de fait" http://www.ugaia.eu https://ugaia.wordpress.com/ https://lecercle.guild4ai.ai/

mardi 26 novembre 2024

Microsoft 365 et Copilot et ses agents et PowerShell

Source :

Points Clés de la Transcription : "aMP Monaco 2024-11-22 Salle 2 - Microsoft 365 et Copilot"

1. **Contexte et Vue d'Ensemble de l'Événement :**

* L'événement a abordé l'écosystème Microsoft, en se concentrant sur Microsoft 365, Copilot et les outils de productivité et d'automatisation.

* Il incluait des aperçus des nouvelles fonctionnalités et leur intégration dans les flux de travail actuels.

2. **Copilot Studio et Personnalisation :**

* Copilot Studio permet la création d'agents adaptés aux besoins spécifiques dans Microsoft 365.

* Cela inclut des scénarios d'automatisation comme l'intégration des nouveaux employés et l'amélioration du taggage et de l'organisation des documents.

3. **Automatisation et Gouvernance :**

* Des exemples d'automatisation avec Power Automate ont été mis en avant, comme la configuration des comptes pour les nouveaux employés et la gestion efficace des permissions.

* Les améliorations de la gouvernance incluent le taggage des archives et la restriction du partage de données sensibles pour maintenir la conformité RGPD.

4. **Défis de Formation et d'Adoption :**

* L'accent a été mis sur la formation des utilisateurs et l'engagement comme étapes essentielles pour une adoption réussie des nouveaux outils et fonctionnalités.

* Microsoft Copilot nécessite que les utilisateurs s'adaptent à de nouveaux flux de travail et habitudes, un processus qui devrait évoluer sur plusieurs années.

5. **Intégration avec les Systèmes Existants :**

* Copilot peut s'intégrer avec des outils et des données non-Microsoft, bien que les capacités d'intégration natives soient limitées.

* Des outils comme GitHub Copilot pour les développeurs peuvent améliorer la productivité mais nécessitent des ajustements pour la qualité du code et les modèles spécifiques aux projets.

6. **Sécurité et Gestion des Données :**

* Des mesures robustes pour assurer la sécurité incluent le contrôle d'accès, le taggage des documents sensibles et la gestion des politiques de rétention des données.

* Les fonctionnalités à venir visent à améliorer la sécurité et la conformité pour les fichiers et données partagés dans les environnements collaboratifs.

7. **Fonctionnalité Basée sur les Agents :**

* Des agents spécialisés dans les plateformes comme Teams, Planner et SharePoint gèrent des tâches spécifiques, comme répondre aux questions sur le contenu du site ou gérer les tâches de projet.

* Ces agents sont limités mais en évolution, avec des plans pour des capacités plus larges dans la gestion de différents types de contenu.

8. **Cas d'Usage et Gains de Productivité :**

* Les cas d'usage démontrés incluent les processus RH, la gestion de projet et l'assistance à la documentation.

* Les équipes ayant adopté Copilot rapportent des améliorations significatives de productivité, comme un gain de 20% en vitesse de développement.

9. **Limitations et Développements Futurs :**

* Les limitations actuelles incluent l'intégration incomplète avec tous les types de données et flux de travail.

* Les mises à jour futures devraient combler ces lacunes, offrant des fonctionnalités plus avancées et une plus grande flexibilité.

10. **Licences et Accessibilité :**

* Les fonctionnalités Copilot nécessitent des licences spécifiques, ajoutant des considérations de coût pour les organisations.

* Microsoft explore des moyens de rendre ces outils plus accessibles tout en maintenant la conformité et les standards de sécurité.

Cette transcription souligne le potentiel transformateur de Microsoft 365 et Copilot tout en abordant les défis en matière de formation, d'intégration et de gouvernance.

Voici une analyse des stratégies des grands acteurs pour les Agents AI :

1. Microsoft

- Stratégie d'intégration native (AIShell dans PowerShell)

- Copilots dans tous leurs produits

- But : Dominer l'IA en entreprise via leurs outils existants

- Partenariat OpenAI pour l'expertise IA

2. Anthropic

- Focus sur la sécurité et l'éthique avec Claude

- Développement d'agents spécialisés par domaine

- But : IA fiable et responsable pour entreprises

- Accent sur la transparence et contrôle

3. Google

- Gemini comme base technologique

- Intégration dans Workspace et Android

- But : IA consumer et entreprise unifiée

- Innovation dans les modèles multimodaux

4. AWS

- Amazon Q pour le cloud computing

- Agents spécialisés par service AWS

- But : Dominer l'IA dans le cloud

- Focus sur l'automatisation cloud

5. IBM

- Watson comme plateforme enterprise

- Agents spécialisés par industrie

- But : Solutions IA B2B personnalisées

- Expertise sectorielle

6. Apple

- Approche privacy-first

- Intégration iOS/macOS

- But : IA personnelle sécurisée

- Focus expérience utilisateur

Autres fournisseurs de solutions avec des agents :

zenbaia home

https://zenbaia.com/

Objectifs Communs :

1. Automatisation intelligente

2. Personnalisation des services

3. Augmentation productivité

4. Monétisation des services IA

5. Création d'écosystèmes propriétaires

Le but final semble être la création d'assistants IA omniprésents et spécialisés, intégrés nativement dans tous les outils et services.

1. **Concept des Agents IA :**

- Plus autonomes que les assistants classiques (Siri, Alexa)
- Capacité d'action proactive et d'adaptation en temps réel
- Apprentissage continu basé sur leurs actions passées

2. **Initiatives Majeures :**

- Microsoft : Intégration dans Dynamics 365 pour l'automatisation des processus métier
- Amazon : Personnalisation de l'expérience client et gestion des recommandations

3. **Avantages pour les Entreprises :**

- Augmentation de la productivité
- Réduction des coûts opérationnels
- Prise de décision basée sur les données
- Automatisation des tâches répétitives

4. **Défis et Enjeux :**

- Sécurité des données sensibles
- Transparence des décisions automatisées
- Respect des principes éthiques

5. **Applications Sectorielles :**

- Santé : Analyse des dossiers médicaux
- Finance : Détection des fraudes
- Industrie : Maintenance prédictive

6. **Perspectives d'Avenir :**

- Démocratisation vers les PME
- Intégration dans les objets connectés
- Évolution vers des décisions plus complexes

CONCLUSION : Il est bon de souligner l'importance croissante des agents IA comme outils stratégiques pour l'automatisation intelligente et la transformation digitale des entreprises.

Cette initiative de Microsoft avec AI Shell représente une évolution stratégique significative dans l'écosystème PowerShell et l'automatisation :

1. Intégration Native de l'IA :

- PowerShell devient une interface directe pour les modèles d'IA

- Permet aux administrateurs systèmes d'utiliser l'IA sans quitter leur environnement de travail habituel

- Simplifie l'accès aux capacités d'IA via la ligne de commande

2. Approche Stratégique de Microsoft :

- Démocratisation de l'IA dans les outils d'administration

- Fusion entre automatisation traditionnelle et intelligence artificielle

- Double stratégie avec support OpenAI et Azure (flexibilité du choix)

3. Impact sur l'Administration Système :

- Possibilité d'automatiser des tâches complexes avec assistance IA

- Génération de scripts plus sophistiqués

- Analyse et résolution de problèmes assistées par IA

4. Évolution du Rôle des Administrateurs :

- Transition vers une administration "IA-augmentée"

- Nouveau paradigme dans la gestion des systèmes

- Nécessité de développer des compétences hybrides (PowerShell + IA)

5. Perspectives Futures :

- Probable expansion vers d'autres modèles d'IA

- Intégration plus profonde avec les services cloud Microsoft

- Développement d'use-cases spécifiques à l'administration système

Cette approche marque un tournant dans l'évolution des outils d'administration, positionnant PowerShell comme une plateforme d'automatisation intelligente plutôt qu'un simple shell de scripting.

Install-PSResource Microsoft.PowerShell.AIShell -PreRelease

Ce module donne accès à des agents AI (OpenAI GPT ou Azure) dans PowerShell. Documentation disponible sur aka.ms/AIShell-Docs.

Ensuite, vous pourrez choisir entre deux agents :

openai-gpt
azure

Pour plus d'infos : aka.ms/AIShell-Docs

Introduction à PowerShell - Training | Microsoft Learn

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/introduction-to-powershell/

https://learn.microsoft.com/fr-fr/powershell/scripting/learn/ps101/01-getting-started?view=powershell-7.4&viewFallbackFrom=powershell-7.1&preserve-view=true&WT.mc_id=academic-16634-chnoring

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Pierre Erol GIRAUDY

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

https://learn.microsoft.com/en-us/purview/endpoint-dlp-getting-started

samedi 23 novembre 2024

Gouverner et protéger les informations sensibles à l’ère de l’IA avec Azure et Microsoft Purview

Présentation vidéo d’Azure avec des solutions LLAMA.

Gouverner et protéger les informations sensibles à l’ère de l’IA.

Microsoft Purview Endpoint Data Loss Prevention (DLP)

Développez des compétences en matière de sécurisation et de gouvernance des données au sein d’environnements pilotés par l’IA, en utilisant Microsoft Purview pour naviguer dans les risques liés à l’IA et garantir la conformité. Ce chemin améliore votre compréhension de l’adaptation des stratégies de sécurité et de gouvernance en réponse à l’évolution du paysage des technologies d’IA.

Prérequis

Compréhension de base des produits et services Microsoft 365
Compréhension de base des produits et services de sécurité des données Microsoft Purview
Compréhension de base des produits et services de conformité des données Microsoft Purview

Microsoft Purview | Microsoft Learn

Dans le paysage numérique actuel, où les violations de données et les menaces en ligne sont de plus en plus courantes, il est essentiel de comprendre des stratégies efficaces pour protéger les informations sensibles, en particulier pour les organisations qui utilisent l’IA générative.

Microsoft Purview Endpoint Data Loss Prevention (DLP) joue un rôle clé à cet égard en protégeant les données sensibles contre toute exposition involontaire, à l’aide d’outils avancés conçus à cet effet.

Les navigateurs pris en charge sont les suivants :

Microsoft Edge (fonctionne en mode natif)
Google Chrome (nécessite l’extension Microsoft Purview)
Mozilla Firefox (nécessite l’extension Microsoft Purview)

Get started with endpoint data loss prevention | Microsoft Learn

En savoir plus sur Microsoft Purview

Dans cet Article 21/11/2024

Sécurité des données, gouvernance et conformité

Le nouveau portail Microsoft Purview

Microsoft Purview est un ensemble complet de solutions qui peuvent aider votre organisation à gouverner, protéger et gérer les données, où qu’elles se trouvent. Les solutions Microsoft Purview fournissent une couverture intégrée et aident à résoudre la fragmentation des données au sein des organisations, le manque de visibilité qui entrave la protection et la gouvernance des données, et le flou des rôles de gestion informatiques traditionnels.

Microsoft Purview combine des solutions de gouvernance des données et des solutions et services de conformité Microsoft 365 dans une plateforme unifiée pour aider votre organisation :

Obtenir une visibilité sur les données dans l'ensemble de l'organisation

Protéger et gérer les données sensibles tout au long de leur cycle de vie, où qu'elles se trouvent

Gérer les données de manière transparente selon des méthodes nouvelles et complètes

Gérer les risques liés aux données critiques et les exigences réglementaires.

En savoir plus sur Microsoft Purview | Microsoft Learn

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

Découvrir et gouverner les Stockage Blob Azure | Microsoft Learn

CONTOSO sur Azure

https://learn.microsoft.com/fr-fr/purview/register-scan-azure-blob-storage-source

Produit Azure par région | Microsoft Azure

https://azure.microsoft.com/fr-fr/explore/global-infrastructure/products-by-region/?products=purview#products-by-region_tab0

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Pierre Erol GIRAUDY

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

https://github.com/ollama/ollama

mercredi 20 novembre 2024

Installer l'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2

L'API Anthropic de Claude dans LLAMA 3.2.

Pour activer l’API Anthropic de Claude dans LLaMA 3.2, suivez ces étapes :

Savoir si vous disposez d'un compte Anthropic : Assurez-vous que vous avez un compte Anthropic et que votre API a été configurée pour utiliser la version de LLaMA que vous souhaitez (LLaMA 3.2 dans ce cas).
Récupérer vos clés d'API : Connectez-vous à votre compte Anthropic, allez dans les paramètres ou la page de gestion des API et récupérez votre clé d'API. Vous aurez peut-être besoin également de votre secret d'API.
Configurer l'environnement de LLaMA 3.2 : Pour activer l'API Anthropic, vous devrez configurer votre environnement LLaMA 3.2 pour qu'il puisse utiliser la clé et le secret d'API que vous avez récupérés. Vous pouvez faire cela en ajoutant les paramètres de configuration nécessaires à votre code ou en utilisant les interfaces de ligne de commande fournies par la bibliothèque LLAMA.
Activer l’API Anthropic : Une fois les clés d'API configurées, vous devrez activer explicitement l'API Anthropic dans votre code pour qu'elle soit prise en compte dans les interactions avec Claude. Cela peut être fait en utilisant la bibliothèque LLAMA et ses fonctions de configuration.
Testez : Après avoir activé l’API Anthropic, testez votre code en effectuant des requêtes à Claude pour voir si les fonctionnalités spécifiques de l'API sont disponibles.

Si vous rencontrez des problèmes ou que vous avez besoin d'aide plus détaillée, consultez la documentation officielle d'Anthropic et de LLaMA 3.2 pour obtenir des instructions étape par étape sur la configuration et le fonctionnement de l’API Anthropic.

Exemple de code Python pour illustrer les étapes :

pythonimport llama

# Configuration des clés d'API

clé_api = "VotreCléD'API"

secret_api = "VotreSecretD'API"

# Créez un client LLAMA avec la clé d'API

client_llama = llama.Client(clé_api, secret_api)

# Activer l'API Anthropic

anthropic_config = {"api_key": clé_api, "api_secret": secret_api}

client_llama.config["anthropic"] = anthropic_config

# Maintenant vous pouvez utiliser les fonctionnalités de l'API Anthropic

# dans vos requêtes à Claude

Remarque importante :

Les étapes et le code fournis sont théoriques et peuvent ne pas refléter exactement la manière dont vous devez configurer votre environnement LLAMA 3.2 pour activer l’API Anthropic. Assurez-vous de consulter la documentation officielle pour obtenir des instructions précises et à jour sur la configuration et le fonctionnement spécifiques à votre version de LLaMA et API Anthropic.

The latest version of Ollama is 0.4 : https://ollama.com/download

Download Ollama

The Ollama maintainers

https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/aspire/community-toolkit/ollama?tabs=dotnet-cli%2Cdocker

Collection et catalogue de modèles - Azure Machine Learning | Microsoft Learn

De plus Microsoft a fait un programme de formation gratuit sur l'éthique je vais publier un article sur celle-ci...

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/leverage-ai-tools/4-use-ai-embedded-everyday-applications

Voir aussi :

https://github.com/users/peg500and/projects/1/views/1

https://learn.microsoft.com/fr-fr/azure/machine-learning/concept-model-catalog?view=azureml-api-2

Vous souhaitez intégrer l'API Anthropic pour utiliser le modèle de langage Claude dans votre environnement LLAMA 3.2.

https://console.anthropic.com/

Cette intégration vous permettra de bénéficier des capacités avancées de Claude, telles que la génération de texte, la traduction, et la réponse à des questions complexes.

Prérequis:

Un compte Anthropic: Vous devez posséder un compte sur la plateforme Anthropic pour obtenir votre clé API.

Une installation fonctionnelle de LLAMA 3.2: Assurez-vous que votre environnement est configuré correctement pour exécuter LLAMA.

Compréhension des bases de la configuration d'API: Une connaissance de base des concepts d'API, de clés API et de requêtes HTTP est utile.

Étapes à suivre:

Obtenir votre clé API Anthropic:

Connectez-vous à votre compte Anthropic.

Accédez à la section des clés API et créez une nouvelle clé.

Copiez cette clé dans un endroit sûr, car vous en aurez besoin pour la configuration.

Configurer LLAMA 3.2:

Identifier le fichier de configuration: Recherchez le fichier de configuration de LLAMA. Il s'agit généralement d'un fichier YAML ou JSON.

Ajouter les informations d'Anthropic:

Modèle: Spécifiez le modèle Claude que vous souhaitez utiliser (par exemple, Claude-v1).

Clé API: Collez la clé API Anthropic que vous avez obtenue à l'étape 1.

Endpoint: Indiquez l'URL de l'endpoint de l'API Anthropic. Vous pouvez généralement trouver cette information dans la documentation d'Anthropic.

Exemple de configuration YAML:

models:
completions:
type: anthropic
api_key: YOUR_ANTHROPIC_API_KEY
endpoint: https://api.anthropic.com/v1
model: claude-v

Tester la connexion:

Utilisez l'interface de ligne de commande de LLAMA ou un script pour envoyer une requête simple à l'API Anthropic.

Si la configuration est correcte, vous devriez obtenir une réponse de l'API.

Voici le test avec sa question et la réponse : Mon nom est Claude.

Bonjour ! Mon nom est Claude, et je suis heureux de vous aider avec vos questions ou tâches. Je fais partie du modèle de l'intelligence artificielle développé par Anthropic, et je suis conçu pour fournir des réponses précises et utiles. Qu'est-ce que je peux faire pour vous aujourd'hui ?

Points importants à considérer:

Documentation Anthropic: Consultez la documentation officielle d'Anthropic pour obtenir les informations les plus à jour sur les modèles disponibles, les formats de requête et les limites d'utilisation.
Limites d'utilisation: Soyez attentif aux limites d'utilisation de l'API Anthropic, en particulier si vous prévoyez un usage intensif.
Sécurité: Protégez votre clé API Anthropic. Ne la partagez pas et évitez de l'exposer dans des dépôts publics.
Optimisation: Vous pouvez ajuster les paramètres de la requête pour obtenir des résultats optimaux, tels que la température, la fréquence de pénalité et la longueur maximale de la réponse.

En résumé:

L'intégration de l'API Anthropic dans LLAMA 3.2 vous permet d'exploiter les capacités avancées du modèle Claude. En suivant ces étapes et en vous référant à la documentation pertinente, vous devriez pouvoir configurer votre environnement de manière efficace.
"Llama 3 devrait moins souffrir d'hallucinations et fournir des informations plus fiables" et avec l'API de Claude....
https://www.journaldunet.com/intelligence-artificielle/1529889-llama-3-devrait-moins-souffrir-d-hallucinations-et-fournir-des-informations-plus-fiables/

Dans Azure :

MicrosoftLearning/AZ-104-MicrosoftAzureAdministrator: AZ-104 Microsoft Azure Administrator

https://github.com/MicrosoftLearning/AZ-104-MicrosoftAzureAdministrator

https://github.com/MicrosoftLearning

https://learn.microsoft.com/fr-fr/training/modules/fundamentals-generative-ai/6a-building-custom-copilots

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Pierre Erol GIRAUDY

www.ugaia.eu

anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial : Tutoriel d’ingénierie interactif d’Anthropic

Bienvenue dans le tutoriel interactif d’ingénierie Prompt d’Anthropic

Introduction et objectifs du cours

Ce cours a pour but de vous fournir une compréhension complète, étape par étape, de la façon de concevoir des invites optimales au sein de Claude.

Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de :

Maîtriser la structure de base d’une bonne invite
Reconnaître les modes de défaillance courants et apprendre les techniques « 80/20 » pour les résoudre
Comprendre les forces et les faiblesses de Claude
Créez des invites puissantes à partir de zéro pour les cas d’utilisation courants

Structure et contenu du cours

Ce cours est structuré pour vous donner de nombreuses occasions de vous entraîner à écrire et à dépanner vous-même des invites. Le cours est divisé en 9 chapitres avec des exercices d’accompagnement, ainsi qu’une annexe de méthodes encore plus avancées. Il est destiné à ce que vous parcouriez le cours dans l’ordre des chapitres.

Chaque leçon comporte une zone « Exemples de terrain de jeu » en bas où vous êtes libre d’expérimenter avec les exemples de la leçon et de voir par vous-même comment des invites changeantes peuvent changer les réponses de Claude. Il y a aussi un corrigé.

Remarque : Ce tutoriel utilise notre modèle le plus petit, le plus rapide et le moins cher, Claude 3 Haiku. Anthropic a deux autres modèles, Claude 3 Sonnet et Claude 3 Opus, qui sont plus intelligents que Haiku, Opus étant le plus intelligent.

Ce tutoriel existe également sur Google Sheets en utilisant l’extension Claude for Sheets d’Anthropic. Nous vous recommandons d’utiliser cette version car elle est plus conviviale.

Lorsque vous êtes prêt à commencer, allez à pour continuer.01_Basic Prompt Structure

Table des matières

Chaque chapitre se compose d’une leçon et d’une série d’exercices.

Débutant

Chapitre 1 : Structure d’invite de base
Chapitre 2 : Être clair et direct
Chapitre 3 : Attribution de rôles

Intermédiaire

Chapitre 4 : Séparation des données des instructions
Chapitre 5 : Formatage de la sortie et prise de parole pour Claude
Chapitre 6 : Précognition (penser étape par étape)
Chapitre 7 : Utilisation d’exemples

Avancé

Chapitre 8 : Éviter les hallucinations
Chapitre 9 : Création d’invites complexes (cas d’utilisation dans le secteur d’activité)
- Invites complexes à partir de zéro - Chatbot
- Invites complexes pour les services juridiques
- Exercice: Invites complexes pour les services financiers
- Exercice: Invites complexes pour le codage
- Félicitations et prochaines étapes
Appendice: Au-delà de l’incitation standard
- Chaînage d’invites
- Utilisation de l’outil

[Answer Key] Anthropic's Prompt Engineering Interactive Tutorial [PUBLIC ACCESS] - Google Sheets

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Pierre Erol GIRAUDY

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