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Merci à nos
sponsors
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L’IA DANS
SHAREPOINT :
AU SERVICE DES USAGERS
Présenté par Jonathan LE GUELLEC
Expert SharePoint –
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Speaker
Jonathan LE GUELLEC
Expert SharePoint & Office 365
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CONCEPTS
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Concepts
■ Microsoft SharePoint
– Jusque-là, rien d’extraordinaire…
■ Syntex
– Un gros boost d’IA pour classifier vos données
■ Copilot
– Un coup de pouce pour générer vos contenus
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Concepts – Focus Syntex
■ La classification facile !
– Analyse des contenus
– Extraction des métadonnées
– Classification assistée et automatisée
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Concepts – Focus Syntex
■ Documents prédéfinis
– Contrats, Factures, Reçus
■ Documents structurés et de forme libre
– Formats libres répondant à une structure commune logique
■ Documents non structurés
– Formats totalement libres
Types de documents exploitables
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Concepts – Focus Syntex
■ Documents prédéfinis
– Contrats, Factures, Reçus
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COPILOT
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Concepts – Focus Copilot
■ L’assistant du quotidien
Microsoft 365 Copilot, est un nouvel assistant personnel intégré dans toutes les applications
Microsoft 365 (Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams, etc.).
Il combine la puissance des grands modèles de langage (Large Language Models) aux données
issues de Microsoft Graph et des applications Microsoft 365 pour faire du langage naturel l’outil
de productivité.
Disponibilité globale à partir du 01/11/23, selon licences utilisateurs.
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Copilot pour SharePoint
Le Futur, c’est pour bientôt !
■ Copilot pour Office 365 est annoncé pour le 01/10/23
– Peu d’infos sur la présence de Copilot pour SharePoint à cette date
■ Fonctions de création assistée de page, à partir de contenus existant dans
l’organisation
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Questions / Réponses
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DEMO SYNTEX
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Syntex – Scénario
■ Automatisation du traitement des CV
– Réception des documents
– Classification des CV
– Extraction de données clés
– Traitement POST réception
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Syntex – Conception du modèle
■ Etape indispensable, la configuration du modèle d’apprentissage
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Syntex – Conception du modèle
■ Apprentissage par l’exemple
1
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Syntex – Conception du modèle
■ Le Classifieur
2
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Syntex – Conception du modèle
■ Extraction des métadonnées
3
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Syntex – Conception du modèle
■ Définition libre des données
exploitables
■ Extraction sujette à la qualité du
document et de la précision des
règles
– Même une extraction partielle
est un gain de temps !
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Syntex – Conception du modèle
■ Bases de l’apprentissage :
– Liste de termes identifiés dans les exemples
– Termes précédents/suivants ceux qu’on veut retenir
– Proximité entre 2 éléments identifiables
– Regex
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Syntex – Exploitation du modèle
■ Appliquer le modèle « dans le grand bain »
4
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Questions / Réponses
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PERCEPTION
CLIENT
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Perception client
■ Un potentiel certain, pour un usage à cadrer
■ Coût de licence trop élevé ou difficile à maitriser
– Note : Le modèle de licence par utilisateur n’existe plus
– Seul le Paiement à l’usage à partir d’une souscription Azure est disponible
■ Public pas assez mature
=> Expérimentation non retenue
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Merci
Des questions ?
Notes de l'éditeur
Document « Structuré »
Un formulaire quelconque (coucou les déclarations d’impôts !), un listing métier, une fiche de déclaration particulière
Un champ – zone de texte d’information
Une case à cocher, information binaire
Un tableau /listing – Récupération de l’ensemble des données du bloc sous forme de tableau
Document « Non Structuré »
Un document générique, contenant des informations identifiables.
Tarifs publics annoncés : 30$/mois/utilisateur, avec un minimum de 300 licences à la commande.
Un nouveau modèle est créé, selon une structure personnalisée. Un nouveau type de contenu est associé au modèle : le CV. On peut également créer un modèle lié à un type de contenu existant.
Cette étape permet également de définir une étiquette de confidentialité et de rétention qui seront appliquées chaque fois qu'un contenu de ce type est identifié. Cela simplifiera grandement la sécurité et la conformité.
Syntex utilise l'IA, formée sur des documents existants, pour classer et reconnaître des documents similaires à l'avenir.
Pour commencer ce processus, on va télécharger plusieurs exemples de documents à des fins de formation. Les documents de formation comprennent plusieurs exemples de CV, ainsi que des fichiers qui ne sont pas des CV, afin de fournir un contraste.
On crée maintenant un classificateur pour identifier si un document entier appartient ou non à un type de contenu spécifique.
Cela permet à Syntex de reconnaître automatiquement les lettres de réponse aux appels d'offres à l'avenir.
On commence par identifier, parmi au moins 5 documents de ses exemples de dossiers, ceux qui sont ou ne sont pas des CV. Lorsqu’on accepte ou rejette un document, le tableau de gauche indique une étiquette positive ou négative.
On souhaite que le modèle identifie tous les CV ajoutés à sa bibliothèque de documents, mais aussi qu'il affiche le nom et les coordonnées pour chaque document en tant que valeur de colonne dans la bibliothèque de documents.
On peut ajouter manuellement diverses valeurs de liste de phrases pour son explication, il est plus facile pour elle d'utiliser les modèles fournis dans la bibliothèque d'explications
Pour certaines informations, au lieu d'ajouter manuellement toutes les variations du texte qu’on souhaite extraire, on peut utiliser le modèle de liste de phrases pour Avant et Après, car il inclut déjà de nombreuses valeurs de listes de phrases
Ce processus simplifie grandement la tâche de formation de l’IA.
Apprès un premier entrainement, on peut ajouter des explications supplémentaires pour détecter les cas inhabituels où l'IA a besoin de plus d'explications.
Pas de démo possible en raison d’une restriction de licence sur compte démo.
Une fois le modèle appliqué à la bibliothèque, une nouvelle vue est créée sur la base du classificateur.
Lorsqu'il est appliqué à une bibliothèque, le modèle traite automatiquement chaque document nouvellement ajouté à la bibliothèque.
Pour le contenu existant dans la bibliothèque de documents, on devra sélectionner le contenu et appliquer le modèle.
-> Si un document correspond à la classification, les informations pertinentes sont extraites et stockées dans une colonne SharePoint.