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Démarrer avec l’IA dans Dynamics 365

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Microsoft Copilot et les expériences connexes avec l’intelligence artificielle (IA) sont passionnantes et ouvrent de nouvelles possibilités. Mais avec une solution Copilot pour presque tous les produits Microsoft, y compris les applications Dynamics 365, et avec des informations sur la façon d’obtenir et d’utiliser les fonctionnalités d’IA dans votre entreprise réparties dans diverses bibliothèques de documentation, il peut être difficile de savoir par où commencer.

Dans cet article, nous clarifions certains aspects de Copilot qui prêtent à confusion pour de nombreux utilisateurs. Nous fournissons également des liens vers des ressources pour approfondir vos recherches si vous souhaitez plus de détails.

Important

Cet article évoluera avec le temps. Si vous pensez qu’il manque quelque chose ou si vous remarquez quelque chose qui a changé, faites-nous en part. Ou, mieux encore, contribuez à cet article. Découvrez en davantage dans la section Contribuer à la documentation de Dynamics 365.

Je suis un débutant en matière d’IA. Par où dois-je commencer ?

Commencez par un aperçu de la vidéo haut niveau du fonctionnement de Copilot dans Dynamics 365 et Power Platform. Vous allez découvrir la manière dont Copilot assure la sécurité des données de votre entreprise et respecte les exigences en matière de confidentialité, et dont il utilise l’IA générative de façon responsable.

Miniature des playlists sur la chaîne Dynamics 365 sur YouTube.

Comment les applications Dynamics 365 ont-elles recours à l’IA ?

Les fonctionnalités de l’IA de Dynamics 365 utilisent exclusivement les services Microsoft Azure. Nous avons choisi le nuage Azure, car les services Azure sont conçus selon les normes IA responsable de Microsoft et avec les contrôles de sécurité, de confidentialité et de conformité d’entreprise qu’attendent nos clients.

Quel est le lien entre l’IA générative et ce que Microsoft propose dans Azure ?

L’IA générative est un type d’intelligence artificielle à même de créer du contenu ou des données pour l’utilisateur en fonction de sa saisie ou de son invite. Par exemple, l’IA générative peut écrire du texte, générer des images, composer de la musique ou synthétiser la parole. Microsoft propose une gamme de modèles et de services d’IA dans Azure, tels que les services cognitifs d’Azure, Azure Machine Learning et le service Azure OpenAI. Azure OpenAI Service est une version de l’IA générative qui vous permet d’accéder et d’utiliser les modèles OpenAI, tels que GPT-4 et DALL-E, pour diverses tâches et différents scénarios. Les applications Dynamics 365 utilisent le service Azure OpenAI pour fournir des fonctionnalités d’IA générative afin d’aider les utilisateurs professionnels dans leur travail. Nos partenaires peuvent également intégrer le service Azure OpenAI dans leurs solutions.

Apprenez-en davantage dans le billet de blog dans la section Innover plus rapidement grâce à l’IA générative sur le service Azure OpenAI.

Comment l’IA générative peut-elle aider les entreprises ?

Certes le terme IA générative peut sembler intrigant. Malgré tout, comment les entreprises peuvent-elles y recourir pour aller de l’avant ? Voici un article de blog qui fournit quelques exemples intéressants susceptibles de vous inspirer : Service Azure OpenAI : dix façons dont l’IA générative transforme les entreprises.

Vous pouvez également obtenir un aperçu rapide des fonctionnalités d’IA générative dans les applications Dynamics 365 sur Microsoft Copilot dans Dynamics 365.

Conseil

Les deux sections suivantes sont destinées aux organisations qui souhaitent proposer elles-mêmes l’IA générative, c’est-à-dire pas aux personnes souhaitant utiliser les fonctionnalités d’IA générative intégrées aux applications Dynamics 365. Si vous êtes un utilisateur métier, accédez à l’une des autres sections. Utilisez les liens dans la section Dans cet article en haut pour trouver le sujet qui vous convient.

Comment puis-je accéder au service Azure OpenAI, puis choisir et déployer des modèles d’IA ?

Pour accéder au service Azure OpenAI, vous devez disposer d’un abonnement Azure et d’un compte de service Azure OpenAI. Vous pouvez vous inscrire aux deux sur le portail Azure. Votre compte vous permet de créer une ressource de service Azure OpenAI et d’obtenir une clé API que vous pouvez utiliser pour accéder aux modèles de service Azure OpenAI. Vous pouvez choisir parmi différents modèles pour différents domaines et objectifs. Par exemple, la génération de texte, l’analyse de texte, la génération d’images, l’analyse d’images et l’IA conversationnelle.

Vous pouvez personnaliser, entraîner et déployer des modèles en fournissant vos propres données et paramètres. Cependant, vous pouvez généralement ignorer ce processus coûteux et long. Le modèle de service Azure OpenAI est déjà formé sur d’importants volumes de données.

Le tableau suivant donne une vue d’ensemble des tâches et des ressources.

Quoi Où En savoir plus
Obtenez un abonnement Azure. Inscrivez-vous à un plan payant ou optez pour une version gratuite. azure.microsoft.com
Demandez l’accès au service Azure OpenAI pour votre abonnement. Actuellement, l’accès à ce service n’est accordé que sur demande d’accès. https://aka.ms/OAIapply Qu’est-ce que Azure OpenAI Service?
Obtenez des autorisations sur votre compte pour créer des ressources Azure OpenAI et déployer des modèles. Portail Azure Contrôle d’accès en fonction du rôle pour Azure OpenAI Service
Créez une ressource de service Azure OpenAI et déployez un modèle. Portail Azure/ et Azure AI Studio Créer et déployer une ressource Azure OpenAI Service

Une fois cette étape franchie, commencez à développer votre expérience Copilot, qui exige les informations suivantes sur la ressource et le modèle déployé :

Quoi Où ?
Clé API Azure OpenAI et point limite (URL) Page Clés et point limite de la ressource dans le portail Azure.
Nom de déploiement du modèle Page Déploiements dans Azure AI Studio.

Combien cela coûte-t-il et existe-t-il des outils pour prévoir et mesurer les coûts ?

Le coût d’utilisation du service Azure OpenAI dépend du type et de la quantité de ressources que vous utilisez, qui dépendent à leur tour du modèle. Vous pouvez utiliser le Calculateur de prix Azure pour estimer le coût d’utilisation du service Azure OpenAI en fonction de votre utilisation et de la configuration prévues.

Vos fonctionnalités d’IA étant liées à votre clé de service Azure OpenAI, vous êtes responsable des coûts d’exploitation des ressources Azure OpenAI tout au long de la phase de développement et de tests. Vous restez responsable lorsque vos clients utilisent la fonctionnalité dans des environnements de production ou bac à sable. Par exemple, une fonctionnalité d’IA qui fournit une poignée de suggestions mensuelles aux propriétaires d’entreprise consomme probablement moins de ressources et coûte moins cher. En revanche, une fonctionnalité d’IA qui génère quotidiennement un résumé de projet de deux pages pour chaque employé consomme probablement plus de ressources et coûte plus cher.

Vous avez la possibilité, en option d’utiliser les outils Microsoft Cost Management et Facturation pour surveiller et contrôler vos dépenses sur le service Azure OpenAI. Vous pouvez définir des budgets, des alertes et des politiques pour suivre et optimiser vos coûts. Vous pouvez également consulter et télécharger des rapports et des factures détaillés indiquant votre utilisation et vos frais.

Découvrez-en davantage sur les coûts du service Azure OpenAI ainsi que sur les outils pour prévoir/mesurer les coûts dans la section Tarifs du service Azure OpenAI.

Les modèles populaires actuellement disponibles dans le service Azure OpenAI sont GPT-4 et DALL-E. GPT-4 est un modèle de langage à grande échelle qui peut générer un texte naturel et cohérent pour diverses tâches et domaines, tels que le résumé, la traduction, la réponse aux questions et la création de contenu. DALL-E est un modèle d’image à grande échelle capable de générer des images réalistes et variées à partir d’invites de texte ou d’images, telles que des dessins, des logos, des icônes et des scènes.

Les deux modèles sont efficaces pour produire des sorties pertinentes et de haute qualité qui peuvent améliorer vos applications et vos flux de travail. Cependant, les deux modèles présentent également certaines limites et défis dont vous devez être conscient. Par exemple, les modèles peuvent ne pas toujours générer des résultats précis ou factuels, respecter les normes éthiques et sociales, ou garantir la confidentialité et la sécurité des données.

Pour en savoir plus sur les domaines dans lesquels les modèles populaires sont plus ou moins efficaces, accédez à Modèles de service Azure OpenAI.

Quels sont les pièges et les meilleures pratiques en matière d’invites ?

Une invite est l’entrée que vous fournissez au modèle pour générer une sortie. Une invite peut être du texte, une image ou une combinaison des deux. La façon dont vous rédigez une invite peut affecter la qualité et la pertinence du résultat. Par conséquent, il est important de suivre quelques directives et meilleures pratiques lorsque vous rédigez des invites. Parmi les pièges et meilleures pratiques figurent :

  • Soyez clair et précis sur ce que vous voulez que le modèle fasse et sur le type de résultat que vous attendez.
  • Fournissez suffisamment de contexte et d’informations pour que le modèle comprenne la tâche et le domaine.
  • Utilisez des exemples, des mots-clés ainsi qu’une mise en forme pour guider le modèle et contraindre le résultat.
  • Évitez les invites ambiguës, vagues ou trompeuses qui pourraient confondre le modèle ou conduire à des résultats indésirables.
  • Testez et évaluez les résultats sur différentes invites et scénarios pour vérifier les performances et la fiabilité du modèle.
  • Examinez et vérifiez l’exactitude, la pertinence, la qualité et l’éthique des résultats avant de les utiliser dans vos applications ou flux de travail.

Apprenez-en davantage sur la façon de rédiger des invites efficaces, ainsi que sur les pièges et les meilleures pratiques, dans la section L’art de l’invite : Tirer le meilleur parti de l’IA générative.

Comment puis-je gérer les résultats rapides et l’incertitude ?

Les résultats générés par le modèle ne sont pas toujours parfaits ou prévisibles. Les modèles peuvent générer des résultats inexacts, non pertinents, incomplets, incohérents ou même inappropriés. Par conséquent, vous avez besoin d’une stratégie pour gérer les résultats et traiter l’incertitude.

  • Utilisez les paramètres du modèle pour contrôler le format de sortie, la longueur et la diversité.
  • Utilisez les mesures et les scores du modèle pour évaluer la qualité, la confiance et la similarité des résultats.
  • Utilisez les commentaires et les journaux du modèle pour surveiller et améliorer les performances et la fiabilité des résultats.
  • Utilisez les filtres et les protections du modèle pour prévenir et détecter les erreurs et les problèmes de résultat.
  • Optez pour la révision humain pour valider et corriger les résultats.

Pour en savoir plus sur la gestion des résultats et de l’incertitude, consultez Contrôler les modèles Azure OpenAI. Pour en savoir plus sur les invites Copilot, consultez En savoir plus sur les invites Copilot.