Découverte des modèles IA
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Expliquer ce qu’est AI Models
- Décrire les types de modèles disponibles dans AI Models
Avant de commencer
Avant de commencer ce module, pensez à lire jusqu’au bout le contenu recommandé suivant.
Qu’est-ce que AI Models ?
L’IA étant aujourd’hui omniprésente, vous avez très certainement déjà vu des articles sur ses capacités. Mais vous êtes-vous déjà demandé comment tout cela fonctionne ? Le secret réside dans les modèles d’IA. Un modèle d’IA est un peu comme un moteur qui permet aux ordinateurs d’accomplir aujourd’hui des tâches impressionnantes qui nécessitaient autrefois une intervention humaine.
Nous simplifions à l’extrême, certes, mais il est difficile d’expliquer le fonctionnement des modèles d’IA sans approfondir la science des données, les statistiques et l’informatique.
Elles sont comparables : Vous donnez au modèle un grand nombre d’exemples dont il peut se servir pour apprendre. Il les intègre, découvre des modèles et améliore son travail au fur et à mesure. Ensuite, lorsque vous lui fournissez de nouvelles données, il utilise ce qu’il a appris précédemment pour faire des prédictions ou prendre des décisions. Ces modèles d’IA sont la base de toutes sortes de technologies intéressantes, de la reconnaissance des visages sur les photos à la conduite autonome de voitures. Ils constituent le différenciateur qui alimente la révolution de l’IA, rendant les ordinateurs plus intelligents et plus performants que jamais.
Vous voulez profiter de toutes les possibilités offertes par l’IA prédictive ? Découvrez AI Models (anciennement Einstein Studio) dans Data 360 !
AI Models
L’onglet AI (IA) de Data 360 constitue une plate-forme centralisée qui fait office de centre de commande pour les fonctionnalités prédictives et génératives intégrées à l’outil.
De plus, vous n’avez pas besoin d’avoir des notions de codage, de science des données, de statistiques ou d’informatique pour utiliser les modèles. Dans AI Models, vous pouvez :
- Utiliser le générateur de modèles pour créer un modèle d’IA en quelques clics et sans code
- Vous connecter à un modèle d’IA existant sur une plate-forme externe telle qu’AWS SageMaker, Google Vertex AI ou Databricks. Notez que ces modèles ne sont ni téléchargés ni hébergés dans Salesforce. Salesforce y accède via une API.
- Connectez-vous à un LLM (grand modèle de langage) tiers existant comme OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic et Vertex AI (Google Gemini).
- Gérer tous ces modèles en un seul endroit.
Comment accéder aux modèles dans AI Models
AI Models est un onglet de Data 360 dans lequel vous accédez aux modèles prédictifs et génératifs de votre organisation pour les gérer. Vous pouvez trier les modèles, y faire des recherches ou encore les ouvrir pour voir plus de détails, modifier les paramètres ou consulter des métriques.
Plusieurs types de modèles sont disponibles pour répondre à différents cas d’utilisation. Ces modèles comprennent :
- Les modèles prédictifs, qui utilisent l’apprentissage automatique afin de prédire les résultats futurs de cas d’utilisation tels que l’estimation de la probabilité d’attrition ou de conversion
- L’IA générative, qui utilise les LLM pour des cas d’utilisation tels que la fin du chat
[Texte Alt : page AI Models]
Les modèles sont présentés avec leurs caractéristiques principales afin que vous puissiez les trouver et les gérer facilement.
Type de modèle
Les modèles dans AI Models peuvent être créés à partir de zéro, connectés à des modèles développés en externe, et créés à partir d’un modèle prêt à l’emploi ou de modèles globaux mis à votre disposition.
- Les modèles personnalisés sont entièrement conçus à partir de zéro.
- Les modèles connectés utilisent les sorties d’un modèle hébergé ailleurs, tel qu’AWS SageMaker, Vertex AI ou Databricks.
- Des modèles compatibles avec Salesforce ont été configurés pour vous.
Capacité du modèle
Les différentes capacités des modèles prennent en charge ces cas d’utilisation courants pour les résultats commerciaux.
- Les modèles de régression prédisent un résultat numérique tel qu’un montant en devise, un nombre ou un pourcentage de probabilité. Exemples de cas d’utilisation pour les prédictions numériques :
- Montant d’une opportunité
- Délai de conclusion d’une opportunité
- Valeur vie client d’un compte
- Satisfaction client pour une requête
- Montant d’une opportunité
- Les modèles de classification binaire prédisent un groupe de résultats avec deux options possibles, telles que vrai/faux, oui/non ou gagné/perdu. Exemples de cas d’utilisation des résultats de classification binaire :
- Compte perdu ou non
- Opportunité gagnée ou perdue
- Requête escaladée ou non
- Compte perdu ou non
Statut du modèle
L’état du modèle peut être actif ou inactif.
- Les modèles actifs peuvent être utilisés dans des flux ou des transformations par lots.
- Les modèles inactifs n’ont pas été activés.
Dans cette unité, vous avez appris que c’est dans AI Models que vous accédez à vos modèles IA créés sur Data 360. Dans l’unité suivante, vous découvrez la création d’un modèle d’IA prédictif.