Confidentialité, sécurité et utilisation responsable de Copilot pour la science des données
Dans cet article, découvrez comment fonctionne Microsoft Copilot pour la science des données fonctionne, comment vos données métier sont sécurisées et conformes aux exigences de confidentialité et comment utiliser l’IA générative de manière responsable. Pour obtenir une vue d’ensemble de ces rubriques pour Copilot dans Fabric, voir Confidentialité, sécurité et utilisation responsable de Copilot (préversion).
Avec Copilot pour la science des données dans Microsoft Fabric et d’autres fonctionnalités d’IA générative en préversion, Microsoft Fabric offre un nouveau moyen de transformer et d’analyser des données, de générer des insights et de créer des visualisations et des rapports dans La science des données et les autres charges de travail.
Pour les considérations et limitations, consultez Limitations.
Utilisation des données de Copilot pour la science des données
Dans les notebooks, Copilot peut uniquement accéder aux données accessibles au notebook actuel de l’utilisateur, soit dans un lakehouse attaché, soit directement chargé ou importé dans ce notebook par l’utilisateur. Dans les blocs-notes, Copilot ne peut accéder à aucune donnée qui n’est pas accessible au bloc-notes.
Par défaut, Copilot a accès aux types de données suivants :
- Messages précédents envoyés et réponses de Copilot pour cet utilisateur dans cette session.
- Contenu des cellules exécutées par l’utilisateur.
- Sorties des cellules que l’utilisateur a exécutées.
- Schémas de sources de données dans le notebook.
- Exemples de données issus de sources de données dans le carnet de notes.
- Schémas provenant de sources de données externes dans un lakehouse attaché.
Évaluation de Copilot pour la science des données
- L’équipe produit a testé Copilot pour voir comment le système fonctionne dans le contexte des notebooks, et si les réponses IA sont pertinentes et utiles.
- L’équipe a également investi dans des mesures d’atténuation des préjudices supplémentaires, y compris des approches technologiques visant à concentrer Copilotsur les sujets liés à la science des données.
Conseils pour l’utilisation de Copilot pour la science des données
- Copilot est mieux équipé pour gérer les sujets de science des données, donc limitez vos questions à ce domaine.
- Soyez explicite sur les données que vous souhaitez Copilot examiner. Si vous décrivez la ressource de données, telle que l’affectation de noms de fichiers, de tables ou de colonnes, Copilot est plus susceptible de récupérer des données pertinentes et de générer des sorties utiles.
- Si vous souhaitez obtenir des réponses plus précises, essayez de charger des données dans le notebook en tant que DataFrames ou d’épingler les données dans votre lakehouse. Cela donne Copilot plus de contexte avec lequel effectuer l’analyse. Si une ressource est trop volumineuse à charger, l’épinglage est une alternative utile.
Compétence IA : FAQ sur l’IA responsable
Qu’est-ce que la compétence IA ?
AI Skill est un nouvel outil dans Fabric qui permet d’obtenir des réponses à partir de vos données tabulaires en langage naturel.
Que peut faire la compétence IA ?
Un analyste de données ou un ingénieur peut préparer la compétence IA à utiliser par les utilisateurs professionnels non techniques. Ils doivent configurer la source de données Fabric et peuvent éventuellement fournir des informations de contexte supplémentaires qui ne sont pas évidentes à partir du schéma.
Les utilisateurs non techniques peuvent ensuite taper des questions et recevoir les résultats de l’exécution d’une requête SQL générée par l’IA.
Quelle est/sont l'utilisation ou les utilisations prévues de l'IA ?
Les utilisateurs professionnels qui ne connaissent pas la façon dont les données sont structurées peuvent poser des questions descriptives telles que « quels sont les 10 principaux produits par volume de ventes le mois dernier ? » en plus des données tabulaires stockées dans Fabric Lakehouses et Fabric Warehouses.
La compétence IA n’est pas destinée à être utilisée dans les cas où des résultats déterministes et 100 % exacts sont requis, ce qui reflète les limitations LLM actuelles.
La compétence IA n’est pas destinée aux cas d’utilisation qui nécessitent une analyse approfondie ou une analytique causale. Par exemple, demander « pourquoi nos chiffres de vente ont chuté le mois dernier ? » est hors propos.
Comment la compétence IA a-t-elle été évaluée ? Quelles métriques sont utilisées pour mesurer les performances ?
L’équipe produit a testé la compétence IA sur divers benchmarks publics et privés pour les tâches SQL afin de déterminer la qualité des requêtes SQL.
L’équipe a également investi dans des atténuations de dommages supplémentaires, y compris des approches technologiques pour concentrer la sortie de la compétence IA sur le contexte des sources de données choisies.
Quelles sont les limitations de la compétence IA ? Comment les utilisateurs peuvent-ils réduire l’impact des limitations de l’IA Skill lors de l’utilisation du système ?
Assurez-vous que vos noms de colonnes sont descriptifs. Au lieu d’utiliser des noms de colonnes tels que « C1 » ou « ActCu », utilisez « ActiveCustomer » ou « IsCustomerActive ». Il s’agit du moyen le plus efficace d’obtenir des requêtes plus fiables à partir de l’IA.
Utilisez les notes du modèle dans le panneau de configuration de l’interface utilisateur. Si les requêtes SQL générées par la compétence IA sont incorrectes, vous pouvez fournir des instructions au modèle en anglais brut pour améliorer les futures requêtes. Le système utilisera ces instructions avec chaque requête. Les instructions courtes et directes sont les meilleures.
Fournissez des exemples dans le panneau de configuration du modèle dans l’interface utilisateur. Le système tire parti des exemples les plus pertinents lors de la fourniture de ses réponses.
Quels sont les facteurs opérationnels et les paramètres qui permettent d’utiliser efficacement et responsable la compétence IA ?
La compétence IA a uniquement accès aux données que vous fournissez. Il utilise le schéma (nom de table et nom de colonne), ainsi que les notes du modèle et des exemples que vous fournissez dans l’interface utilisateur.
La compétence IA a uniquement accès aux données auxquelles l’questionneur a accès. Si vous utilisez la compétence IA, vos informations d’identification sont utilisées pour accéder à la base de données sous-jacente. Si vous n’avez pas accès aux données sous-jacentes, la compétence IA ne l’a pas non plus. Cela est vrai lorsque vous publiez la fonctionnalité IA sur d'autres destinations, telles que Copilot pour Microsoft 365 ou Microsoft Copilot Studio, où la fonctionnalité IA peut être utilisée par d'autres utilisateurs.