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lundi 7 avril 2025

QCM pour évaluer les connaissances sur l'intégration de l'IA en entreprise.

Voici un QCM pour évaluer les connaissances sur l'intégration de l'IA en entreprise.


Ce questionnaire vous permettra d'évaluer votre compréhension des enjeux liés à l'intégration de l'IA en milieu professionnel.

Le QCM couvre les points essentiels abordés dans les documents, notamment :

- Les objectifs du déploiement de l'IA
- Le concept de "compromis de rationalité"
- Les configurations aliénantes et capacitantes
- Le dialogue social technologique
- Les critères de responsabilité au travail
- Les rôles des différentes parties prenantes

Un corrigé est fourni à la fin pour vous permettre d'auto-évaluer vos connaissances.                                                                       # QCM - Impacts et Déploiement de l'IA au Travail

## Instructions
Pour chaque question, sélectionnez la ou les réponses qui vous semblent correctes.

---

### 1. Quels sont les trois objectifs majeurs du déploiement de l'IA selon l'étude du LaborIA (2023) ?
- [ ] a) Amélioration de l'image de l'entreprise, automatisation des tâches et réduction des coûts
- [ ] b) Réduction des risques d'erreurs, amélioration des performances et réduction des tâches fastidieuses
- [ ] c) Augmentation du chiffre d'affaires, innovation et amélioration du bien-être des salariés
- [ ] d) Surveillance des employés, simplification des tâches et réduction des effectifs

### 2. Qu'est-ce qu'un "compromis de rationalité" dans le contexte de l'IA au travail ?
- [ ] a) Un choix entre l'efficacité économique et la sécurité des données
- [ ] b) L'équilibre entre la réduction des coûts et la qualité du service
- [ ] c) La conciliation entre l'approche gestionnaire axée sur l'efficacité et la réalité quotidienne des travailleurs
- [ ] d) Une décision basée uniquement sur des données quantitatives

### 3. Parmi ces phénomènes, lequel correspond à une "configuration aliénante" selon le guide du déploiement de l'IA ?
- [ ] a) L'augmentation-coopération
- [ ] b) L'excès de confiance dans la machine
- [ ] c) L'augmentation-sécurisation
- [ ] d) L'augmentation-remédiation

### 4. Qu'est-ce que le "dialogue social technologique" ?
- [ ] a) La communication marketing d'une entreprise sur ses innovations technologiques
- [ ] b) Le dialogue qui prend comme objets les transformations numériques du travail et articule dialogue social et dialogue professionnel
- [ ] c) Les échanges techniques entre le service informatique et les autres départements
- [ ] d) La formation des employés aux nouvelles technologies

### 5. Selon l'auto-diagnostic des risques de l'IA, quels sont les 6 critères de responsabilité au travail ?
- [ ] a) Rentabilité, productivité, innovation, performance, compétitivité, flexibilité
- [ ] b) Autonomie, reconnaissance, savoir-faire, surveillance, relations humaines, responsabilité
- [ ] c) Transparence, équité, éthique, explicabilité, fiabilité, confidentialité
- [ ] d) Flexibilité, adaptabilité, réactivité, mobilité, polyvalence, créativité

### 6. Quel est le rôle des "préventeurs" dans le déploiement de l'IA ?
- [ ] a) Développer les solutions techniques d'IA
- [ ] b) Former les employés à l'utilisation des systèmes d'IA
- [ ] c) Identifier les risques liés aux technologies et garantir des conditions de travail conformes
- [ ] d) Coordonner la communication entre les équipes techniques et les utilisateurs

### 7. Quelle configuration est considérée comme "capacitante" dans le déploiement de l'IA ?
- [ ] a) L'effet de perte de conscience de la situation
- [ ] b) L'excès de prudence
- [ ] c) L'augmentation-coopération
- [ ] d) L'effet de consentement

### 8. Lequel de ces acteurs n'est PAS mentionné comme partie prenante clé dans le processus de déploiement d'un SIA ?
- [ ] a) Les décideurs
- [ ] b) Les utilisateurs
- [ ] c) Les clients
- [ ] d) Les instances représentatives du personnel (IRP)

### 9. Quand l'IA est susceptible de créer une "dette technique" selon le guide ?
- [ ] a) Quand elle requiert des investissements financiers importants
- [ ] b) Quand elle devient rapidement obsolète technologiquement
- [ ] c) Quand le travail crucial de maintenance, d'amélioration et de supervision effectué par les salariés n'est pas reconnu
- [ ] d) Quand la technologie utilisée n'est pas compatible avec les systèmes existants

### 10. Selon le document, quelle obligation a le Comité Social et Économique (CSE) concernant l'introduction d'un SIA ?
- [ ] a) Il doit organiser un référendum auprès des salariés
- [ ] b) Il doit valider techniquement la solution avant son déploiement
- [ ] c) Il doit être informé et consulté sur l'introduction de nouvelles technologies
- [ ] d) Il doit uniquement être consulté si l'IA remplace des postes de travail

Corrigé

1. b) Réduction des risques d'erreurs (81%), amélioration des performances (75%) et réduction des tâches fastidieuses (74%)
2. c) La conciliation entre l'approche gestionnaire axée sur l'efficacité et la réalité quotidienne des travailleurs
3. b) L'excès de confiance dans la machine
4. b) Le dialogue qui prend comme objets les transformations numériques du travail et articule dialogue social et dialogue professionnel
5. b) Autonomie, reconnaissance, savoir-faire, surveillance, relations humaines, responsabilité
6. c) Identifier les risques liés aux technologies et garantir des conditions de travail conformes
7. c) L'augmentation-coopération
8. c) Les clients
9. c) Quand le travail crucial de maintenance, d'amélioration et de supervision effectué par les salariés n'est pas reconnu
10. c) Il doit être informé et consulté sur l'introduction de nouvelles technologies

--- 
 Pierre Erol GIRAUDY 


Intégration T2BI-MCP pour une gouvernance IA.

Intégration T2BI-MCP pour une gouvernance IA.


Basé sur mes documents et besoins, j'ai élaboré une proposition de projet de DashBoard complète pour connecter notre tableau de bord T2BI avec le protocole MCP afin de créer un système de gouvernance IA robuste. Voir dans ce document le POC et sa vidéo.

Sources du projet :

https://lecercle.guild4ai.ai/c/espace-technique/model-context-protocol-mcp

https://lecercle.guild4ai.ai/c/espace-technique/projet-de-mise-en-preproduction-du-t2bi-ia-cotations

Architecture - Projet :


Récapitulatif de la solution

La solution proposée intègre :

  1. Un tableau de bord T2BI interactif qui sert d'interface centrale pour visualiser et gérer tous les aspects de la gouvernance IA

  2. Plusieurs serveurs MCP spécialisés qui collectent, analysent et transmettent les données depuis diverses sources vers le tableau de bord

  3. Un système de KPIs complet pour surveiller la conformité, la sécurité, les performances et d'autres aspects critiques de vos initiatives IA

  4. Un mécanisme d'alertes pour vous avertir proactivement des problèmes potentiels

Points forts de la solution

  • Centralisation : Un point unique pour la gouvernance de toutes vos initiatives IA

  • Automatisation : Réduction significative du travail manuel grâce aux agents MCP

  • Adaptabilité : Architecture modulaire qui s'adapte à vos besoins spécifiques

  • Traçabilité : Historique complet et documentation des actions et décisions

Mise en œuvre :

La solution peut être déployée progressivement, en commençant par un POC ciblé et en évoluant vers un déploiement complet. Les guides fournis vous aideront à chaque étape du processus.

Cette intégration renforcera considérablement votre Centre d'Excellence IA (AI CoE), en lui fournissant les outils nécessaires pour assurer une gouvernance efficace et conforme de vos solutions d'IA.

Pour démarrer, je vous recommande de commencer par le POC du tableau de bord et d'implémenter progressivement les serveurs MCP pour chaque domaine de gouvernance (conformité, sécurité, performance).

Liste des tâches pour le projet d'intégration T2BI et MCP

Analyse des documents

  • Analyser le document sur le tableau de bord T2BI

  • Analyser le document sur le Model Context Protocol (MCP)

  • Analyser le document sur le concept GAI AI CoE

  • Identifier les points d'intégration possibles entre T2BI et MCP

  • Résumer les concepts clés et les fonctionnalités

Recherche d'informations complémentaires

  • Rechercher des informations supplémentaires sur T2BI

  • Rechercher des informations supplémentaires sur MCP

  • Rechercher des exemples de gouvernance IA existants

  • Identifier les meilleures pratiques pour les KPI de gouvernance IA

Conception de l'architecture

  • Définir l'architecture globale du système

  • Concevoir le flux de données entre T2BI et MCP

  • Définir les API et interfaces nécessaires

  • Identifier les composants techniques requis

  • Créer un schéma d'architecture

Développement du POC

  • Mettre en place l'environnement de développement

  • Développer le backend pour la connexion T2BI-MCP

  • Implémenter les API nécessaires

  • Créer les scripts de traitement des données

  • Tester les fonctionnalités de base

Création de la maquette

  • Concevoir la structure du tableau de bord

  • Créer les maquettes des écrans principaux

  • Intégrer les KPI de gouvernance IA

  • Concevoir les visualisations de données

  • Finaliser le design de l'interface utilisateur

Documentation

  • Documenter l'architecture technique

  • Créer un guide d'utilisation

  • Documenter les API et interfaces

  • Préparer une présentation de la solution

  • Rédiger un rapport final

Synthèse des documents et points d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance IA.

Résumé des technologies :

T2BI (Tableau de Bord Intelligent)

Le T2BI est une solution de tableau de bord conçue pour la gouvernance et le pilotage. Il offre une interface utilisateur intuitive permettant de visualiser et de gérer des indicateurs clés de performance (KPI). Sa structure modulaire permet d'intégrer différentes sources de données et d'adapter les KPI selon les besoins spécifiques de l'organisation.

MCP (Model Context Protocol)

Le MCP est un protocole ouvert qui standardise la façon dont les applications fournissent du contexte aux modèles de langage (LLM). Il peut être comparé à un "port USB-C pour les applications d'IA", offrant un moyen standardisé de connecter des modèles d'IA à différentes sources de données et outils. Le MCP fonctionne via des serveurs qui exposent des fonctionnalités spécifiques et peut être étendu pour créer des serveurs personnalisés.

AI CoE (Centre d'Excellence en IA)

Un AI CoE est une structure organisationnelle centralisant l'expertise, les ressources et la gouvernance de l'IA. Il sert de centre névralgique pour les initiatives d'IA dans une organisation, facilitant l'adoption de l'IA, réduisant les duplications d'efforts, et établissant des structures de gouvernance pour gérer les questions éthiques et de conformité.

Points d'intégration entre T2BI et MCP pour la gouvernance IA

Architecture d'intégration

  1. Serveur MCP personnalisé pour la gouvernance IA : Développer un serveur MCP spécifique qui collecte des métriques et KPI liés à l'utilisation de l'IA dans l'organisation.

  2. API de connexion : Créer une API qui permet au T2BI de communiquer avec le serveur MCP pour récupérer les données de gouvernance.

  3. Backend T2BI adapté : Modifier le backend du T2BI pour intégrer les données provenant du serveur MCP et les transformer en KPI visualisables.

  4. Domaines et KPI personnalisés : Définir des domaines et KPI spécifiques à la gouvernance IA dans le T2BI.

Flux de données

  1. Le serveur MCP collecte des données auprès de différentes sources (modèles d'IA, applications, logs d'utilisation)

  2. Ces données sont traitées et structurées selon un format compatible avec l'API du T2BI

  3. Le backend du T2BI interroge régulièrement le serveur MCP pour obtenir les données actualisées

  4. Les données sont transformées en KPI et affichées dans le tableau de bord T2BI

KPI potentiels pour la gouvernance IA

  1. Utilisation des modèles : Fréquence d'utilisation, temps de réponse, coûts associés

  2. Conformité : Respect des politiques de gouvernance, détection d'utilisations non conformes

  3. Performance : Précision des modèles, taux d'erreur, satisfaction utilisateur

  4. Risques : Identification des risques potentiels, alertes de sécurité

  5. Éthique : Mesures de biais, équité algorithmique, transparence

Bénéfices de l'intégration

  1. Centralisation de la gouvernance : Un point unique pour surveiller et gérer l'utilisation de l'IA

  2. Visibilité en temps réel : Suivi des KPI et alertes en cas de problèmes

  3. Prise de décision facilitée : Données structurées et visualisées pour aider à la prise de décision

  4. Conformité améliorée : Suivi automatisé du respect des politiques de gouvernance

  5. Adaptabilité : Possibilité d'ajouter de nouveaux KPI et sources de données selon l'évolution des besoins

Analyse du document sur le Concept GAI AI CoE

Concept général

Le document présente le concept d'un Centre d'Excellence en IA (AI CoE), qui est une structure organisationnelle centralisant l'expertise, les ressources et la gouvernance de l'IA. Il sert de centre névralgique pour les initiatives d'IA dans une organisation.

Objectifs et importance

  • Faciliter l'adoption de l'IA en rationalisant les initiatives

  • Réduire les duplications d'efforts

  • Se concentrer sur les projets ayant des résultats commerciaux significatifs

  • Établir des structures de gouvernance pour gérer les questions éthiques et de conformité

  • Favoriser la collaboration et le partage des connaissances

Structure et composants

Le document présente plusieurs aspects de la mise en place d'un AI CoE :

KITs (3 mentionnés)

  • IA, Chatbot, Copilot, Teams

  • Sécurité

  • Gouvernance

Processus d'audit

  • Évaluation des risques organisationnels liés à l'IA

  • Documentation des stratégies de gouvernance en IA

  • Application des stratégies de gouvernance

  • Surveillance des risques organisationnels associés

  • Aspects liés à l'IA, la sécurité, les réseaux et la gouvernance

Bilan et administration

  • Administration des solutions

  • Plan de reprise d'activités

  • Sauvegardes

Adaptation et mise en œuvre

  • Adaptation de l'IA dans l'organisation

  • Outils et matériels nécessaires

  • Plans de formation

  • Plan de gouvernance adapté à la taille de l'entreprise

Services et maintenance

  • Abonnements aux services, outils et matériels

  • Mise à jour à distance

  • Accompagnement à distance

  • Plan de visites et maintenance

  • Services connexes

Points d'intégration potentiels avec T2BI et MCP

  • Le AI CoE nécessite des outils de gouvernance pour surveiller et gérer les initiatives d'IA

  • Les KPI de gouvernance IA pourraient être visualisés via un tableau de bord T2BI

  • Le MCP pourrait servir à collecter des données sur l'utilisation de l'IA dans l'organisation

  • L'audit et la surveillance des risques pourraient être automatisés via l'intégration T2BI-MCP

Proposition de POC

Je vous propose un POC (Proof of Concept) qui démontre comment le T2BI peut utiliser MCP pour collecter et visualiser des KPIs de gouvernance IA. Voici comment nous pourrions structurer cette solution:

Vidéo du POC :


Architecture d'intégration T2BI-MCP pour la gouvernance IA :

Points forts

  1. Approche modulaire - La séparation en trois serveurs MCP spécialisés (Governance, Security, Performance) permet une division claire des responsabilités et facilite la maintenance.

  2. Couverture complète des KPIs - Le tableau des KPIs proposés couvre les aspects essentiels de la gouvernance IA: conformité, sécurité, éthique, performance et opérations.

  3. Architecture évolutive - Le design basé sur des conteneurs Docker avec orchestration Kubernetes offre une excellente scalabilité.

  4. Sécurité robuste - L'implémentation d'OAuth2, JWT, HTTPS et RBAC forme une solide couche de sécurité.

  5. Flux de données bien défini - Le processus de collecte → traitement → analyse → visualisation → action est logique et complet.

Points d'amélioration

  1. Détails d'implémentation - Le document manque de précisions sur l'implémentation concrète de l'API entre T2BI et MCP, notamment les structures de données échangées.

  2. Gestion des données historiques - Peu d'informations sur les politiques de rétention des données ou la gestion du cycle de vie des informations.

  3. Stratégie de sauvegarde - Aucune mention d'une stratégie de backup ou de reprise après sinistre.

  4. Intégration avec l'existant - Le document ne précise pas comment cette architecture s'intègre aux systèmes existants de l'organisation.

  5. Monitoring de l'infrastructure - Il serait utile d'ajouter un composant dédié à la surveillance de l'infrastructure elle-même.

Recommandations

  1. Ajouter un composant pour la gestion du cycle de vie des données (archivage, purge).

  2. Spécifier les formats d'échange de données entre les composants (JSON, Protobuf, etc.).

  3. Intégrer un système de monitoring d'infrastructure (Prometheus/Grafana).

  4. Ajouter des détails sur le plan de déploiement progressif et les tests.

  5. Prévoir une documentation détaillée sur l'intégration avec les systèmes existants.

Cette architecture constitue une base solide pour une gouvernance IA complète, avec une bonne vision des extensions futures possibles. L'approche par conteneurs facilitera l'évolution et l'adaptation aux nouveaux besoins réglementaires.

Voici un projet de diagramme qui illustre l'architecture d'intégration T2BI-MCP pour la Gouvernance IA. J'ai représenté:



  1. kubernetes/dashboard: General-purpose web UI for Kubernetes clusters

    1. https://github.com/kubernetes/dashboard

  2. En haut: L'Interface Utilisateur T2BI qui sert de point d'accès principal aux utilisateurs

  3. Au milieu: Les trois Serveurs MCP spécialisés :

    • MCP-Governance (en vert)

    • MCP-Security (en rouge)

    • MCP-Performance (en orange)

      • d’autres pourrons y être adjoints.

  4. En dessous: La Couche de stockage et d'analyse avec:

    • Base de données de métriques

    • Entrepôt de données

    • Système de journalisation

  5. Plus bas: Le Système d'alerte et de notification qui communique avec les composants ci-dessus

  6. Sur les côtés:

    • À gauche: Les sources de données externes

    • À droite: Les composants de sécurité (OAuth2, JWT, HTTPS, RBAC)

  7. En bas: Les informations sur le déploiement (Docker, Kubernetes) et les technologies utilisées (Node.js, React, MongoDB, Redis)

    1. https://github.com/ckreiling/mcp-server-docker

    2. https://github.com/kubernetes/dashboard

Les flèches représentent les flux de données et d'API entre les différents composants, illustrant le cycle complet de collecte, traitement, analyse, visualisation et action mentionné dans le document.

MCP : comment automatiser l'IA en quelques clics (ou presque)

modelcontextprotocol/servers: Model Context Protocol Servers

honeycombio/honeycomb-mcp: Allows Honeycomb Enterprise customers to query and analyze their data, alerts, dashboards, and more; and cross-reference production behavior with the codebase.

grafana/mcp-grafana: MCP server for Grafana

Service accounts | Grafana documentation

Docker monitoring made easy | Grafana Labs


Erol GIRAUDY

YouTube mes vidéos et PowerPoint :

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

https://www.ugaia.eu



Phi-4 : Microsoft décline son modèle d'IA de petite taille pour affronter la concurrence

Phi-4 : Microsoft décline son modèle d'IA de petite taille pour affronter la concurrence.

Microsoft vient de dévoiler deux déclinaisons de son petit modèle de langage Phi-4, et ils revendiquent des performances impressionnantes malgré leur taille.

De quoi changer la donne dans le paysage de l'intelligence artificielle (IA) ?

Il y a près d'un an, le géant de Redmond présentait Phi-3, un modèle d'intelligence artificielle puissant, mais de petite taille, conçu pour être plus économe en ressources.

En décembre, la société réitérait avec Phi-4, qui possède désormais deux nouvelles versions : Phi-4-multimodal et Phi-4-Mini.

phi4

Readme

Phi-4 is a 14B parameter, state-of-the-art open model built upon a blend of synthetic datasets, data from filtered public domain websites, and acquired academic books and Q&A datasets.

The model underwent a rigorous enhancement and alignment process, incorporating both supervised fine-tuning and direct preference optimization to ensure precise instruction adherence and robust safety measures.

Context length: 16k tokens

Primary use cases

The model is designed to accelerate research on language models, for use as a building block for generative AI powered features. It provides uses for general purpose AI systems and applications (primarily in English) which require:

  1. Memory/compute constrained environments.

  2. Latency bound scenarios.

  3. Reasoning and logic.

Out-of-scope use cases

The models are not specifically designed or evaluated for all downstream purposes, thus:

  1. Developers should consider common limitations of language models as they select use cases, and evaluate and mitigate for accuracy, safety, and fairness before using within a specific downstream use case, particularly for high-risk scenarios.

  2. Developers should be aware of and adhere to applicable laws or regulations (including privacy, trade compliance laws, etc.) that are relevant to their use case, including the model’s focus on English.

  3. Nothing contained in this readme should be interpreted as or deemed a restriction or modification to the license the model is released under.

Exemple de Phi-4 sur OLLAMA

Le concept de "Retrieval-Augmented Generation" (RAG)

Il fait référence à une approche qui combine la récupération d'informations avec la génération de texte pour améliorer les performances des modèles de langage dans certaines tâches. Bien que je ne sois pas un modèle RAG moi-même, mais plutôt basé sur l'architecture Transformer développée par OpenAI, voici une explication générale de comment le RAG fonctionne :

Principes du RAG :

1. Récupération d'informations :

- Le processus commence par la récupération de morceaux pertinents d'information à partir d'une base de données ou d'un corpus large.

- Un moteur de recherche ou un système de bases de connaissances est utilisé pour identifier les segments textuels pertinents liés à l’entrée fournie.

2. Intégration des informations récupérées :

- Les morceaux de texte récupérés sont intégrés avec le contexte de la requête initiale.

- Ces informations servent d'input enrichi pour le modèle de génération.

3. Génération de réponse :

- Le modèle de langage utilise alors ces informations augmentées pour générer une réponse plus précise, informative et contextualisée.

- L’idée est que l’enrichissement du contexte permet au modèle d’éviter des réponses basées uniquement sur la mémoire interne limitée qu’il a été entraîné à utiliser.

Avantages du RAG :

- Augmentation de la précision : En récupérant des informations spécifiques, le système peut fournir des réponses plus exactes et détaillées.

- Adaptabilité aux nouvelles données : Le modèle peut continuellement intégrer de nouvelles connaissances à partir de corpus en ligne.

- Réduction de l'ambiguïté : Les informations contextuelles supplémentaires aident à réduire les ambiguïtés dans la génération du texte.

Le RAG est particulièrement utile pour des tâches nécessitant une connaissance actualisée ou très spécifique, comme l'assistance technique basée sur la documentation en temps réel, le support client avancé, etc. En combinant ces mécanismes de récupération et de génération, les systèmes RAG sont capables d’offrir des performances supérieures par rapport aux modèles classiques de langage qui ne disposent que de leur propre contexte d'entraînement.

« Ces modèles sont conçus pour offrir aux développeurs des capacités d'IA avancées. Phi-4-multimodal, avec sa capacité à traiter simultanément la parole, la vision et le texte, ouvre de nouvelles possibilités pour la création d'applications innovantes et sensibles au contexte », explique Weizhu Chen, vice-président de l'IA générative chez Microsoft, dans un billet de blog.

La question à Phi-4 et sa réponse ci-dessus

Phi-4 installé sur OLLAMA

La mise à jour d’OLLAMA

Le RAG

La question à Phi-4 sur le RAG :

Me donner des infos sur le RAG de Phi-4 ses avantages ?

Informations de génération

total_duration 146.89s

load_duration 18.24s

prompt_eval_count 26

prompt_eval_duration 5.08s

eval_count 474

eval_duration 123.52s

tokens_per_second 3.84

Phi-4 sur un simple PC

En conclusion :


Le "RAG" (Retrieval-Augmented Generation) est une technique utilisée dans les modèles de traitement du langage naturel pour améliorer la qualité et la précision des réponses générées par un modèle, comme Phi-4. Voici quelques avantages de cette approche :

1. Augmentation de la Précision : En intégrant une phase de récupération d'informations avant la génération, le modèle peut accéder à des bases de données ou des documents pertinents qui contiennent les informations nécessaires pour répondre avec précision aux questions complexes.

2. Réduction des Informations Erronées : En tirant parti des sources externes vérifiées lors du processus de récupération, le modèle a moins de chances d'incorporer des informations fausses ou obsolètes dans sa réponse.

3. Amélioration de la Cohérence Contextuelle : Grâce à l'accès à un large éventail de documents, le modèle peut mieux contextualiser ses réponses en tenant compte du contexte actuel et historique pertinent fourni par les sources récupérées.

4. Flexibilité et Évolutivité : Le RAG permet d'adapter facilement les modèles aux différents domaines ou spécialisations en intégrant des bases de données spécifiques à ces domaines, ce qui rend l'approche versatile pour diverses applications.

5. Amélioration du Résumé et Extraction d’Informations : En se basant sur des documents externes bien structurés, le modèle peut effectuer un résumé plus efficace ou extraire les informations pertinentes sans générer de contenu superflu.

6. Réponse aux Questions Ouvertes : Le RAG est particulièrement avantageux pour traiter des questions ouvertes où la réponse n’est pas immédiatement disponible dans le modèle lui-même, permettant ainsi une recherche active d'informations avant de générer une réponse.

En somme, l'utilisation du RAG peut considérablement améliorer les capacités d'un modèle comme Phi-4 en matière de fournir des réponses pertinentes, précises et fiables.

Mon prompte sur le RAG de mon PC :

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

Texte : Le plan RAG

Votre explication doit :

Clarifier tous les termes ou idées complexes

Fournir des informations contextuelles pertinentes

Discuter de l'importance ou des implications du contenu

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

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

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



Exemple de réponse de Phi-4 :

Explication du Plan RAG dans un Contexte Taxonomique et Sécurisé

Introduction au Concept de RAG

Le "RAG" fait généralement référence à "Retrieval Augmented Generation", une approche utilisée principalement en science des données, notamment dans les domaines de la recherche par langage naturel (NLP) et l'intelligence artificielle. Cette technique implique d'améliorer un modèle de génération de texte en récupérant d'abord des informations pertinentes à partir d'une base de données ou d'un corpus avant de générer une réponse.

Concepts Clés du Plan RAG

  1. Enrichissement Taxonomique :

    • Détection de concepts émergents : Identifier et intégrer de nouveaux termes ou idées dans la structure taxonomique existante pour garantir qu'elle reste pertinente.

    • Suggestions de relations : Proposer des connexions entre différents concepts, ce qui aide à créer une compréhension plus riche du corpus de données.

  2. Validation de Cohérence :

    • Vérifier que les contenus respectent la structure et l'intégrité de la taxonomie établie pour s'assurer qu'ils sont alignés correctement, évitant ainsi des informations contradictoires ou mal classées.

  3. Enrichissement des Métadonnées :

    • Extraction contextuelle de métadonnées supplémentaires qui aident à affiner et préciser la classification et l'accès aux documents dans le corpus.

  4. Sécurisation Intégrée :

    • Filtrage bidirectionnel : Assurer que les informations entrantes et sortantes respectent les protocoles de sécurité, empêchant ainsi toute fuite ou accès non autorisé.

    • Traces d'audit taxonomiques : Enregistrer tous les accès aux données pour assurer la traçabilité et l'intégrité des informations consultées.

Informations Contextuelles

Dans le cadre d'une architecture qui intègre des agents IA sécurisés, le RAG joue un rôle crucial en permettant de maintenir une taxonomie dynamique et sécurisée. Cela est particulièrement important dans les environnements où la sécurité des données (comme mentionné avec "Chiffrement de bout en bout" et "Tokenisation des données sensibles") et l'accessibilité contrôlée sont primordiales.

Importance et Implications

  1. Amélioration de la Recherche : En utilisant le RAG, les systèmes peuvent fournir des réponses plus précises et contextuellement pertinentes en intégrant une compréhension approfondie du corpus grâce à une taxonomie bien structurée.

  2. Sécurité Renforcée : Les techniques de filtrage bidirectionnel et de traçabilité garantissent que les données sensibles restent protégées, même lorsqu'elles sont manipulées par des agents IA.

  3. Évolution Continue : En détectant automatiquement les concepts émergents, le système reste à jour sans intervention humaine constante, ce qui est crucial pour des environnements en rapide évolution comme la technologie ou l'économie.

  4. Optimisation de l'Accès aux Données : La validation et l'enrichissement permettent d'améliorer la précision du classement des données, facilitant ainsi un accès plus efficace pour les utilisateurs autorisés.

Exemples Illustratifs

  • Bibliothèque Virtuelle : Imaginez une bibliothèque numérique qui utilise le RAG. Lorsqu'un utilisateur recherche "l'intelligence artificielle", le système récupère non seulement des documents pertinents mais aussi les dernières publications ou tendances sur l'IA, suggérant même comment ces idées sont liées à d'autres domaines comme la bio-ingénierie.

  • Sécurité dans les Banques : Dans un contexte bancaire, le RAG peut être utilisé pour surveiller et analyser les transactions. Il détecte des modèles de fraude en intégrant continuellement de nouvelles informations sur les techniques frauduleuses émergentes.

En conclusion, le plan RAG dans un contexte taxonomique sécurisé est une méthode avancée qui améliore à la fois l'efficacité et la sécurité d'un système informatique. Il permet non seulement de maintenir une base de données organisée et pertinente mais aussi de garantir que les informations sont accessibles en toute sécurité, alignées sur les besoins actuels et futurs des utilisateurs.

Citations

Le PLAN IA intégré à la stratégie..pdf



Introducing Phi-4: Microsoft’s Newest Small Language Model Specializing in Complex Reasoning | Microsoft Community Hub

Phi-4 : Microsoft décline son modèle d'IA de petite taille pour affronter la concurrence

Vous pouvez tester Phi-4 sur :

Phi-4 - a microsoft Collection

Start Exploring 

Phi-4 is currently available on Azure AI Foundry and Hugging Face, take a look today. 

Phi Silica, small but mighty on-device SLM | Windows Experience Blog


--- Pierre Erol GIRAUDY http://about.me/giraudyerol

samedi 22 février 2025

AUDITs et PLANs avec Tableau de bord pour un PLAN DE GOUVERNANCE.

AUDITs et PLANs avec Tableau de bord incluant les KPIs pour un PLAN de GOUVERNANCE.


 


AUDITs et PLANs avec Tableau de Bord incluant les KPIs pour un PLAN DE GOUVERNANCE. 

  • Contexte et Objectif
  • L’intelligence artificielle et ses agents pour offrir un tableau de bord IA.
  • Ces idées devraient aider à structurer et à mettre en place un tableau de bord et un plan de gouvernance de l'IA efficaces.
  • Tableau synthétique .
  • Plan de Gouvernance IA - Par Priorité.
  • Équipe de gouvernance.
diagramme de flux visuel basé sur la description fournie.

Voici un diagramme de flux illustrant la gouvernance de l'IA basé sur les informations fournies dans les documents (que j'ai rédigé).

Ce diagramme montre les étapes clés, de l'évaluation des besoins à l'amélioration continue, en passant par la mise en œuvre et la surveillance. Les flèches indiquent le flux entre les différentes étapes, et les boucles de rétroaction montrent le processus itératif d'amélioration.

Chaque étape peut être représentée par une boîte ou un nœud, avec des flèches indiquant le flux entre les étapes. Les boucles de rétroaction peuvent être représentées par des flèches revenant aux étapes précédentes pour montrer le processus itératif.

Feuille de Route

Phase 1 : Évaluation des besoins et des risques.
Phase 2 : Définition des politiques et procédures.
Phase 3 : Mise en place des outils et formations.
Phase 4 : Lancement des projets pilotes.
Phase 5 : Audit et amélioration continue.

Voici comment vous pouvez organiser les éléments :

  1. Début : Contexte et Objectif.
  2. Étapes intermédiaires : Évaluation des Besoins, Plan de Gouvernance, Mise en Œuvre.
  3. Boucles de rétroaction : Surveillance et Évaluation Continues, Amélioration Continue.
  4. Fin : Objectifs de gouvernance atteints.
diagramme pour Copilot.

Un petit détail ces diagrammes sont fait avec MISTRAL :

Voici un diagramme de flux pour l'implantation de Copilot Microsoft 365, basé sur le document fourni. Ce diagramme illustre les différentes phases, de la phase préparatoire à la phase d'extension, en passant par la conception et le déploiement.
C'est un article dans l'article avec l'usage de Mistral.

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Le mode Canvas de MISTRAL est idéal lorsque vous souhaitez créer des contenus structurés tels que :

Présentations : Diapositives, pitch decks, plans d'affaires, etc.
Documents écrits : Essais, rapports, articles, etc.
Code : Snippets de code, scripts, etc.
Sites web : Pages HTML, CSS, JavaScript, etc.
Diagrammes : Diagrammes Mermaid, SVG, etc.
Composants React : Interfaces utilisateur, applications dynamiques, etc.


Mon approche de la gouvernance n'est pas nouvelles, j'ai publié de nombreux livres à ce propos depuis 2010 avec SharePoint de Microsoft et sur Copilot.


OpenAI et Microsoft des solutions et outils, pour une gouvernance de l'IA, 
par des experts Tome 2 (2023).


Ce Tome 2 :

OpenAI et Microsoft des solutions et outils, pour une gouvernance de l'IA par des experts. Il expose les dernières avancées de Microsoft et OpenAI tout en illustrant comment ces deux acteurs de l'intelligence artificielle collaborent de manière complémentaire. Notamment dans le vaste domaine de l'IA et d'Azure avec ChatGPT, DALL·E et Copilot.

La création de ce livre sur l'Intelligence Artificielle (IA) a été inspirée par la convergence entre des MVP, des anciens MVP et un MVP Alumni, ils sont à l'origine du tome1 : OpenAI© et Microsoft© des solutions, une gouvernance par des experts.
Il explore également en détail la gouvernance, l'audit et le contrôle de l'IA. Il présente les outils adaptés, notamment à travers un "tableau interactif" qui fournit des liens directs vers ces ressources et applications.

Il aborde les sujets de la gouvernance, l'audit, la sécurité et le pilotage de l'IA avec des outils spécifiques et des recommandations, ainsi que la formation à l'IA.
Ce livre détaille aussi ces solutions et montre comment les mettre œuvre. Notre Tome 1 était plus ciblé sur OpenAI et Microsoft et leurs solutions.

Des OUTILS pour l'IA : un tableau sur GOUVERNANCES ET DE PILOTAGES :


Les points clés du plan de gouvernance de l'IA


TABLEAU des OUTILS pour AI AESGPC :



Mon approche du T2B-IA :

Gouvernance de l’IA grâce à l’utilisation des multi systèmes d’agents pour un tableau de bord IA. Tableau de bord de surveillance de la performance d'un modèle de classification d'images : Ce tableau de bord pourrait inclure des KPI tels que la précision, le rappel, le F1-score, le temps de réponse et l'importance des caractéristiques.

3 PowerPoint :







A^MGOUV-IA.pptx AUDITs et PLANs.​ T2B et KPIs.​ PLAN DE GOUVERNANCE :



Voici un diagramme des actions à mener pour la mise en place de la gouvernance de l'IA, basé sur les informations des documents fournis. Ce diagramme illustre les étapes clés, de la préparation et planification à l'amélioration continue, en passant par le déploiement et la surveillance.







Automatisation éthique et évolutive : un cadre de gouvernance et de conformité pour les applications d’entreprise.









OUTILS :


Une matrice des risques est un outil d'analyse qui permet d'évaluer en amont la probabilité et la gravité des risques liés à un projet.



Intégration de l'intelligence artificielle dans l'évaluation à 360 degrés : une nouvelle dimension pour l'analyse des compétences.  :  


Fuzzing: Common Tools and Techniques : 


Une technique pour tester la sécurité des protocoles cryptographiques tels que TLS :
 





FÉLICITATIONS

Félicitations ! Vous avez terminé le plan Commencer à transformer votre entreprise avec l’IA !

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