L'évolution de l'implémentation de l'IA

Nous assistons à un changement fondamental dans la manière dont les organisations déployent l'intelligence artificielle. L'accent se déplace des interfaces de discussion brutes et autonomes vers solutions d'affaires intégrées alimentées par des écosystèmes low-code et une connectivité API structurée.

1. Synthèse et contrôle des images

Les modèles modernes de génération d'images (comme DALL-E) combinent CLIP (pour comprendre les représentations textuelles) et l'attention diffusée (pour générer la sortie visuelle). Toutefois, pour une utilisation en entreprise, sécurité et gouvernance sont primordiales.

• Méta-prompts : Instructions au niveau du système qui définissent les limites du contenu avant même que la requête de l'utilisateur ne soit traitée.
• Listes d'interdiction : Filtres codés en dur garantissant que les sorties sont sûres pour le travail et adaptées à des publics spécifiques.

2. La révolution low-code

Des plateformes comme Microsoft Power Platform (Power Apps, Automate, BI) permettent le développement d'applications par langage naturel, ce qui valorise les « développeurs citoyens ».

• AI Builder : Fournit des modèles prédéfinis (par exemple, traitement de factures) ou des modèles personnalisés entraînés pour automatiser les tâches répétitives.
• Dataverse : Agit comme le cerveau central et sécurisé des données pour ces solutions intégrées.

3. Appel de fonctions et connectivité

Les grands modèles linguistiques peuvent désormais combler le fossé avec des outils externes en décrivant les fonctions comme des objets structurés objets JSON.

Le modèle linguistique identifie le besoin d'un outil externe, formate précisément la requête, puis l'application exécute l'appel API pour récupérer des données en temps réel, qu'elle renvoie ensuite au modèle pour synthèse.