Les nouveaux agents de l’IA de Microsoft peuvent détailler comment ils raisonnent

Si vous vous demandez comment fonctionnent les agents de l’IA, les nouveaux agents de l’IA de Copilot de Microsoft fournissent des réponses en temps réel sur la façon dont les données sont analysées et provenant des résultats.

Le chercheur et les agents d’analystes, annoncé mardiexaminez plus en profondeur les sources de données telles que les e-mails, le chat ou les bases de données au sein d’une organisation pour produire des rapports de recherche, analyser les stratégies ou convertir des informations brutes en données significatives.

Dans le processus, les agents donnent aux utilisateurs une vue de l’œil d’oiseau à chaque étape de la façon dont ils pensent et analysent les données pour formuler des réponses. Les agents sont intégrés à Copilot Microsoft 365.

Les agents combinent Microsoft Tools avec les nouveaux modèles d’Openai, qui ne répondent pas immédiatement aux questions, mais peuvent mieux raisonner. Les modèles réfléchissent plus profondément en générant des jetons supplémentaires ou en dessinant plus d’informations à partir de sources extérieures avant de trouver une réponse.

L’agent du chercheur prend les modèles de raisonnement d’Openai, vérifie l’efficacité du modèle, se met en tirant des données à partir de sources via Microsoft Orchestraters, puis renforce le niveau de confiance dans les phases de récupération et de résultats, selon les informations fournies par Microsoft.

Une vidéo de démonstration fournie par Microsoft montre l’interface Copilot Chatbot publiant sa «chaîne de pensée» – par exemple, le processus étape par étape de recherche de données d’entreprise et de domaine, identifiant les gammes de produits, les opportunités et plus encore – la sortie ultime étant le document final.

L’approche est un avantage majeur pour Microsoft, car la plupart des modèles fonctionnent comme une boîte noire, a déclaré Jack Gold, analyste principal chez J. Gold Associates.

La responsabilité et la capacité de voir comment les modèles obtiennent leurs résultats sont importants pour garantir aux utilisateurs que la technologie est sûre, efficace et non hallucinante, a déclaré Gold.

« Une grande partie de l’IA aujourd’hui est un » trou noir « lorsqu’il s’agit de pouvoir comprendre comment il a obtenu ses résultats – la plupart citent les références, mais pas la logique sur la façon dont ils ont atteint le résultat final », a déclaré Gold. «Toute transparence que vous pouvez offrir consiste à rendre les utilisateurs plus à l’aise.»

L’agent de chercheur de copilote peut examiner de plus près les données internes pour développer des stratégies commerciales ou identifier les opportunités de marché inexplorées – les tâches typiques des chercheurs. Il fournit des travaux de recherche et de stratégie hautement techniques que vous vous attendez à payer un consultant, un chercheur ou un analyste hautement qualifié, a déclaré une porte-parole de Microsoft.

« Sa capacité à combiner les données de travail d’un utilisateur et les données Web signifie que ses réponses sont à jour, mais également contextuellement pertinentes pour les besoins personnels de chaque utilisateur », a déclaré la porte-parole.

Par exemple, au sein de l’agent du chercheur, un utilisateur peut interroger le chatbot sur l’exploration de nouvelles opportunités commerciales. Dans le processus d’analyse des données, l’agent explique comment le modèle approche de la requête. Il posera des questions de clarification, publiera un plan pour atteindre une réponse, montrera les sources de données à partir desquelles il tire des informations et expliquera comment les données sont rassemblées, classées et analysées.

L’agent d’analyste prend des données brutes et génère des informations – généralement le travail d’un scientifique des données. L’outil est conçu pour les travailleurs utilisant des données pour dériver des informations et prendre des décisions sans connaissance de l’analyse avancée des données comme le codage Python, a déclaré la porte-parole.

Par exemple, l’agent d’analyste peut prendre une feuille de calcul avec des graphiques de données non structurées et partager des informations. Semblable à l’agent du chercheur, l’agent d’analyste aborde une question via l’interface Copilot, crée un plan pour analyser les données et détermine les outils Python pour générer des informations. L’agent partage son processus étape par étape sur la façon dont il répond à la requête et partage même le code Python utilisé pour générer la réponse.

Microsoft a eu un certain nombre de «ratés» documentés liés aux outils problématiques de l’IA (Genai), tels que Rappel des fenêtresune fonction de copilote qui utilise des instantanés pour enregistrer l’historique de l’activité sur un PC, a déclaré Gold.

Donner aux utilisateurs un sentiment de sécurité est bénéfique pour que les utilisateurs essaient Copilot, a déclaré Gold. « Considérez-le comme ayant la voiture la plus sûre sur la route lorsque vous allez sélectionner une nouvelle voiture pour votre famille », a-t-il déclaré.