Générez n’importe quelle image que vous pouvez imaginer à l’aide de l’IA.
Exemple avec ChatGPT (version gratuite) :
Me concevoir une image sur ce thème : La généalogie assistée par l’intelligence artificielle et ses outils.
Ce sera la couverture de mon Guide Généalogique
Explications :
Voici une illustration symbolique représentant la généalogie assistée par l'intelligence artificielle et ses outils. Elle combine des éléments historiques et futuristes pour évoquer ce thème.
L’image représente une vision symbolique de la généalogie assistée par l’intelligence artificielle.
Description des éléments :
L’arbre généalogique lumineux : Au centre, un arbre majestueux s’élève, ses branches s’étendant en un réseau complexe. Il symbolise les connexions familiales, éclairées pour indiquer leur découverte grâce à des outils technologiques.
Le ciel numérique : En arrière-plan, un ciel parsemé de circuits et de motifs technologiques (puces électroniques, graphiques et lignes de données), illustrant l’utilisation de l’IA et de bases de données pour explorer les liens familiaux.
Le sol historique : L’arbre est enraciné dans un sol composé de documents anciens : parchemins, vieilles photos, et écrits manuscrits. Cela rappelle l’importance des archives historiques dans la recherche généalogique.
La figure de l’intelligence artificielle : Une forme abstraite, évoquant un visage ou une présence numérique, est intégrée discrètement à l’arrière-plan. Composée de circuits et de lumières, cette figure semble superviser les connexions et les découvertes.
Ambiance visuelle : L’ensemble de l’image mêle des tons lumineux modernes (bleus, verts et violets pour la technologie) avec des teintes sépia et dorées pour les éléments historiques, créant un contraste harmonieux entre passé et futur.
C’est une représentation artistique de la façon dont l’intelligence artificielle transforme la recherche généalogique en reliant les traces du passé aux technologies modernes.
Designer générera une image originale et personnalisable pour vous en quelques secondes.
Cette technologie d’IA de pointe booste vos idées et facilite l’expression de votre créativité, sans aucune compétence en conception. Commencez simplement par votre idée ou votre titre et le concepteur vous proposera un modèle que vous pouvez utiliser. Si vous avez besoin d’une image, tapez une description rapide de l’image que vous souhaitez voir, et Microsoft Designer générera une image unique pour vous à l’aide de la dernière technologie d’IA. Au fur et à mesure que vous travaillez, les fonctionnalités alimentées par l’IA de Designer vous donnent des suggestions pour vous aider à créer des designs cohérents, alignés, correctement mis à l’échelle et magnifiques. Une fois que votre design est prêt à être publié, vous pouvez le partager avec le monde entier comme vous le souhaitez, notamment en le publiant sur les réseaux sociaux depuis l’application Designer, en le téléchargeant pour une utilisation ultérieure ou en utilisant un code QR à envoyer sur votre téléphone.
Mon prompt : Imaginez un lama. Maintenant, imaginez ce lama en train de coder derrière un PC avec des fleurs.
Meilleurs vœux pour 2024
L'intérêt pour la généalogie, création d'mages et de couverture d'article et de livres de plus la version est gratuite.
Free templates for social media, documents & designs | Microsoft Create :
Boostez la productivité : automatisez les e-mails, les documents et les images avec Microsoft AI Builder
Par Gwenaël Bego
Dans l’environnement commercial d’aujourd’hui, il est essentiel de rationaliser les flux de travail et de réduire les tâches manuelles. Microsoft AI Builder apporte la puissance de l’automatisation avancée aux processus de routine tels que le traitement des e-mails, le traitement des documents et la gestion des images, aidant ainsi les entreprises à fonctionner plus intelligemment et plus efficacement. Grâce à de nouvelles fonctionnalités, notamment le traitement de contenu multimodal, les sorties JSON structurées, la sélection flexible de modèles, l’ancrage Dataverse et une vaste bibliothèque d’invites, AI Builder élève les agents, les applications et l’automatisation à un niveau supérieur d’impact commercial.
Traitement de documents et d’images de nouvelle génération avec GPT
L’une des mises à jour les plus révolutionnaires d’AI Builder est la nouvelle capacité de traitement de contenu multimodal, qui permet aux entreprises de gérer différents types de données, y compris du texte, des documents et des images, dans le cadre d’une seule instruction en langage naturel. Cette intégration simplifie considérablement le processus d’élaboration d’actions d’IA pour un traitement intelligent des documents. Contrairement aux modèles d’apprentissage automatique traditionnels qui nécessitent une formation et une expertise approfondies, le traitement multimodal d’AI Builder peut être configuré à l’aide du langage naturel et sans données d’entraînement.
Sorties JSON structurées désormais disponibles pour tous
Grâce à la nouvelle fonctionnalité de sortie JSON structurée d’AI Builder, les entreprises disposent d’un moyen plus déterministe et plus fiable de gérer le contenu généré. Contrairement aux sorties traditionnelles dont le format et la structure peuvent varier, les sorties JSON sont désormais générées avec un schéma prédéfini cohérent que vous définissez au moment de la conception, ce qui garantit que chaque résultat s’aligne précisément sur les formats de données attendus. Ce déterminisme dans la génération de contenu signifie que vos flux de travail automatisés produiront à chaque fois des données prévisibles et structurées, et que ces résultats seront facilement intégrés en tant que variables dans votre flux de travail Power Automate pour le traitement en aval. Cette fonctionnalité est particulièrement bénéfique lors de l’intégration des sorties d’AI Builder dans d’autres systèmes, car elle réduit le besoin de nettoyage ou de transformation de données supplémentaires. Qu’il s’agisse d’alimenter un CRM, une base de données ou une application personnalisée, vous pouvez vous assurer que les données sont générées de manière structurée et prévisible.
La mise à la terre de Dataverse est maintenant disponible pour tous
La nouvelle fonctionnalité d’ancrage Dataverse permet aux modèles d’IA générative d’obtenir des informations actualisées et contextuellement pertinentes à partir des données de votre organisation. En utilisant la génération augmentée par récupération (RAG), AI Builder s’intègre directement à Dataverse pour extraire des connaissances en temps réel et spécifiques à l’entreprise, donnant aux modèles une compréhension plus approfondie de votre contexte unique.
Cette approche améliorée par RAG permet aux modèles d’IA de récupérer et d’incorporer dynamiquement des données pertinentes de Dataverse pendant le traitement, ce qui permet d’obtenir des scénarios de questions-réponses avec des réponses précises qui sont également hautement contextualisées pour votre organisation. Par exemple, les modèles peuvent accéder instantanément aux historiques des clients, aux informations sur les produits et aux données opérationnelles les plus récentes, enrichissant ainsi les résultats avec des connaissances directement ancrées dans votre réalité commerciale.
Dans le cadre de la mise à disposition générale de cette fonctionnalité, elle a été améliorée pour prendre en charge plusieurs tables, y compris les tables contenant de grandes quantités d’enregistrements de données.
Sélection du modèle : GPT-4o et GPT-4o Mini
AI Builder offre une flexibilité dans la sélection des modèles, permettant aux utilisateurs de choisir entre le puissant GPT-4o et le GPT-4o Mini économique. Cette adaptabilité permet une personnalisation en fonction des exigences spécifiques du projet et des considérations relatives aux ressources.
Bibliothèque d’invites
La fonctionnalité de bibliothèque d’invites fournit une collection d’invites prédéfinies, servant de modèles pour accélérer la création de modèles d’IA. Cette ressource accélère le développement et garantit que les meilleures pratiques sont suivies dans l’ingénierie rapide. Les utilisateurs peuvent modifier les modèles en fonction de leurs besoins spécifiques, en ajustant le langage, le ton et les détails pour correspondre aux normes et aux exigences de l’organisation. Les modèles couvrent des domaines clés tels que l’extraction de documents, la transformation des données et la génération de contenu, ce qui permet aux utilisateurs de trouver facilement le bon point de départ pour leurs objectifs d’automatisation intelligente.
Cas d’utilisation pour commencer
Avec AI Builder, vous n’avez pas besoin d’être un expert en codage pour tirer parti de la puissance de l’IA dans vos opérations quotidiennes. En créant des invites capables d’extraire des informations de documents, de classer des e-mails et même d’analyser des images, vous pouvez donner à votre équipe les moyens de travailler plus intelligemment, et non plus durement. AI Builder fonctionne main dans la main avec d’autres outils Power Platform tels que Power Automate, Copilot Studio et Power Apps, ce qui permet aux utilisateurs de créer des flux de travail intelligents et des applications personnalisées pour répondre aux besoins de toute entreprise.
Par exemple, supposons que votre équipe traite fréquemment les demandes des clients. À l’aide d’AI Builder et de Power Automate, vous pouvez concevoir un flux de travail qui analyse le contenu des e-mails entrants, les catégorise par urgence ou par sujet, et suggère même des réponses. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi de maintenir une communication cohérente et efficace. En mettant en place ce flux automatisé, les entreprises peuvent garder le contrôle des interactions avec les clients et garantir des réponses rapides.
Êtes-vous prêt à intégrer l’IA dans votre organisation ?
La documentation d’AI Builder fournit un guide complet sur la configuration d’AI Builder, la configuration des modèles et son intégration à des outils tels que Power Automate et Power Apps.
Pour des didacticiels étape par étape, le parcours d’apprentissage Microsoft Learn AI Builder est un excellent point de départ. Il couvre tout, des concepts fondamentaux aux cas d’utilisation avancés, aidant les utilisateurs de tous niveaux à maîtriser l’utilisation d’AI Builder pour automatiser et optimiser les flux de travail.
Pour obtenir des conseils et des exemples sur l’utilisation du traitement de contenu multimodal et d’autres invites avec Power Apps, vous pouvez utiliser le Creative AI Kit dans App Source ou GitHub. Les nouveaux exemples qui utilisent des invites multimodales incluent AI Image Diff, AI Describe Image, AI Fields from Image et AI Generate QnA.
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
Les agents dans SharePoint sont désormais en disponibilité générale
Une expertise débloquée pour chaque utilisateur
Aujourd’hui, à l’occasion de Microsoft Ignite, nous avons présenté des agents dans Microsoft 365 pour générer le prochain niveau de valeur commerciale pour les organisations. Ces agents sont prêts à l’emploi, chacun possédant des compétences et des connaissances spécialisées pour prendre en charge des rôles uniques. Ils travaillent aux côtés ou au nom d’une personne, d’une équipe ou d’une organisation pour gérer des tâches simples et des processus commerciaux plus complexes.
Dans le cadre des agents dans Microsoft 365, nous sommes ravis d’annoncer la disponibilité générale des agents dans SharePoint aujourd’hui, permettant aux utilisateurs de transformer des sites et des documents SharePoint en agents étendus qui sont des experts en la matière pour les besoins de votre entreprise. Ces agents permettent à chacun de faire rapidement apparaître des informations, d’étendre l’expertise et de prendre des décisions éclairées. Les agents dans SharePoint commenceront à être déployés cette semaine et devraient être terminés d’ici la fin de l’année civile.
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.
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
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)
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.
Copilot in Microsoft Clarity is an advanced feature that leverages generative AI to provide actionable insights and summaries from your data. It simplifies the process of analyzing large amounts of data by transforming it into easy-to-understand, actionable insights. Discover how to:
-Get automatic summaries of session recordings with key events and traffic sources.
-Review grouped session insights for an overview of user actions.
-Summarize heatmap data across different devices effortlessly.
-Use Copilot Chat to ask questions and get instant recommendations.
-Watch now to see how Copilot simplifies data analysis and helps you make smarter decisions faster!
For more details visit: https://aka.ms/clarity-copilotvideo
(00:04) Introduction par un ingénieur logiciel senior de Microsoft, expliquant les fonctionnalités de Copilot dans Clarity, un outil qui utilise l'IA générative pour transformer de grands ensembles de données en insights en langage naturel pour des sites web ou applications.
Fonctionnalités principales :
Session Insights : Résume les enregistrements de sessions utilisateur, en mettant en évidence les événements, les sources de trafic et l'intention des utilisateurs. Permet de sauter aux moments importants grâce à des horodatages.
Group Session Insights : Fournit une vue d'ensemble des actions des utilisateurs sur plusieurs enregistrements, en indiquant les succès ou les échecs avec des liens vers des sessions spécifiques.
Accès aux Session Insights : Accessible via l'onglet "enregistrements" ; options pour un résumé d'une seule session ou de plusieurs sessions (top 10 ou sélection personnalisée).
Heat Map Insights : Résume les cartes de chaleur des clics et défilements pour chaque type d'appareil, permettant un gain de temps en consolidant les insights au lieu d'une analyse manuelle.
Copilot Chat : Permet aux utilisateurs de poser des questions, d'obtenir des recommandations et de générer des tableaux ou rapports directement sur le tableau de bord. Les filtres et prompts peuvent ajuster les réponses pour des vues de données spécifiques.
Prompt Library : Propose des prompts courants pour guider les utilisateurs dans Copilot Chat, améliorant la facilité d'utilisation.
Conseils de navigation : Fonctions d'accès rapide incluant des liens hybrides pour les cartes de chaleur, des sélections spécifiques de sessions et des interactions avec le tableau de bord pour des insights simplifiés.
Présentation d’une nouvelle touche Copilot pour lancer l’année des PC Windows alimentés par l’IA
Aujourd’hui, nous sommes ravis de franchir une nouvelle étape importante et d’introduire une nouvelle clé Copilot pour les PC Windows 11. En cette nouvelle année, nous inaugurerons un changement significatif vers un avenir informatique plus personnel et intelligent où l’IA sera intégrée de manière transparente à Windows, du système au silicium en passant par le matériel. Cela simplifiera non seulement l’expérience informatique des gens, mais l’amplifiera également, faisant de 2024 l’année du PC IA.
Installation de Nemotron 70b sur un PC-AI sous Windows, et son plan de gouvernance :
Pour finir j’ai utilisé la solution nemotron-mini:latest car l’autres nemotron:latest me demande trop de ressources sur mon PC-AI.
Remarque : ce modèle est une démonstration de nos techniques visant à améliorer l'efficacité des instructions dans le domaine général. Il n'a pas été optimisé pour les performances dans des domaines spécialisés tels que les mathématiques.
Vous pouvez utiliser le modèle en utilisant la bibliothèque HuggingFace Transformers avec 2 ou plusieurs GPU de 80 Go (NVIDIA Ampere ou plus récent) avec au moins 150 Go d'espace disque libre pour permettre le téléchargement.
Ce code a été testé sur Transformers v4.44.0, torch v2.4.0 et 2 GPU A100 80 Go, mais toute configuration prenant en charge meta-llama/Llama-3.1-70B-Instructce modèle devrait également le prendre en charge. Si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez envisager de faire pip install -U transformers.
Vous pouvez déployer un modèle depuis Hugging Face sur un point de terminaison géré dans Vertex AI. Ce point de terminaison vous permet d'effectuer des prédictions en ligne ou par lots via la console Cloud ou l'API Vertex AI. Afficher tous les modèles sur Hugging Face
Ceci permet de tester la solution et ainsi préparer la gouvernance de l'installation de l'AI et les formations adéquates :
Si vous avez OLLAMA installé sur votre PC (avec de la mémoire et puissance) cliquez sur ce lien :
Cela devrait bien se passer.
Si vous avez des questions supplémentaires ou rencontrez des problèmes, n'hésitez pas à demander !
Pour installer Nemotron, suivez ces étapes générales basées sur la documentation de NVIDIA NeMo Framework :
Préparer l'environnement :
Assurez-vous d'avoir Docker installé sur votre système1.
Téléchargez et installez Docker si ce n'est pas déjà fait.
Une autre méthode pour installer Nemotron
Elle consiste à utiliser **GitHub** et les conteneurs Docker[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://github.com/NVIDIA/NeMo?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "1"). Voici les étapes :
1. **Cloner le dépôt GitHub** :
- Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour cloner le dépôt NeMo de NVIDIA :
```bash
git clone https://github.com/NVIDIA/NeMo.git
```
2. **Accéder au répertoire cloné** :
- Naviguez vers le répertoire cloné :
```bash
cd NeMo
```
3. **Lancer le conteneur Docker** :
- Construisez l'image Docker à partir du fichier Dockerfile fourni dans le dépôt :
```bash
docker build -t nvidia_nemo .
```
- Lancez le conteneur avec les données nécessaires montées :
```bash
docker run -it --name nemo --mount type=bind,source=<chemin_vers_vos_données>,target=/workspace/data nvidia_nemo
```
Remplacez `<chemin_vers_vos_données>` par le chemin vers le dossier où vous souhaitez stocker les données.
4. **Configurer Nemotron** :
- Suivez les instructions spécifiques fournies dans le dépôt GitHub pour configurer Nemotron selon vos besoins.
Pour plus de détails, vous pouvez consulter la documentation officielle de Nemotron sur le site de NVIDIA ou le dépôt GitHub de NeMo[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/llms/nemotron/index.html?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "2")[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://github.com/NVIDIA/NeMo?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "1").
