FAQ sur l’IA responsable pour le modèle copilote pour les opérations en magasin
Important
Tout ou partie de cette fonctionnalité est accessible dans le cadre d’une version préliminaire. Le contenu et la fonctionnalité sont susceptibles d’être modifiés.
Cet article répond aux questions fréquentes (FAQ) sur le modèle de copilote pour les opérations en magasin dans Store Operations Assist. Il explique également comment Microsoft utilise vos données de manière responsable.
Présentation de modèle de copilote pour les opérations en magasin
Le modèle de copilote pour les opérations en magasin fait partie de Store Operations Assist de Microsoft Cloud for Retail. Il s’agit d’une solution LLM générative basée sur l’IA qui permet des questions et réponses à partir de la documentation du magasin, comme les procédures opérationnelles du magasin et la création de tâches basées sur le langage naturel (remplissage de formulaires).
Grâce au modèle copilote pour les opérations en magasin, les associés peuvent utiliser le langage naturel pour accéder rapidement et facilement aux informations dont ils ont besoin dans le flux de travail, augmentant ainsi leur productivité et leur efficacité. Les employés du magasin peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions sur les procédures opérationnelles du magasin, les politiques RH et les avantages sociaux. De plus, le modèle copilote pour les opérations en magasin peut faire gagner du temps aux associés et à la direction grâce à la création et à l’attribution de tâches à commande vocale.
Quelles sont les capacités du système ?
Le modèle de copilote pour les opérations en magasin repose sur un modèle Machine Learning appelé GPT-3.5. GPT-3.5 est Entraîné à partir d’un grand nombre d’échantillons de texte issu de l’Internet et génère un nouveau texte qui ressemble à un texte écrit par un humain. Il peut réécrire le contenu pour masquer toutes les données personnelles dans les idées générées et n’afficher que les résultats suffisamment longs et uniques pour être utiles.
Utilisation du modèle de copilote pour les opérations en magasin
Les employés du magasin peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions sur les procédures opérationnelles du magasin, les politiques RH et les avantages sociaux en posant leurs questions au modèle de copilote pour les opérations du magasin. L’associé peut poser des questions par voix ou par SMS.
L’associé peut fournir une commande vocale ou un texte, ce qui aide à créer automatiquement une tâche, car les capacités Gen AI remplissent les détails en fonction de l’entrée fournie. Cette fonctionnalité simplifie et automatise la création de tâches et fait gagner du temps aux associés.
Quelles langues sont actuellement prises en charge par le modèle de copilote pour les opérations en magasin ?
Le modèle de copilote pour les opérations en magasin ne prend actuellement en charge que l’anglais. Nous prévoyons de localiser la solution dans d’autres langues dans lesquelles Azure OpenAI est présent et en fonction des demandes des clients. Pour discuter de la localisation, contactez mcfrcommunity@microsoft.com.
Quels services sont utilisés par le modèle de copilote pour les opérations en magasin ?
Le modèle de copilote pour les opérations en magasin utilises services suivants :
Power Platform comme Power Apps, Dataverse
Services Azure tels qu’Azure OpenAI, Recherche cognitive Azure, Recherche vectorielle Azure, intégrations dans Azure OpenAI et Stockage Blob Azure
Où sont traitées les données ?
Les données sont traitées au même emplacement où vous configurez l’environnement Dataverse et les ressources Azure pertinentes. Vous définissez les ressources Dataverse et Azure et déterminez les pays/régions où les données sont traitées pour le modèle de copilote pour les opérations en magasin. Le modèle ne contrôle ni n’applique ces paramètres. Vous devez les choisir en fonction de la disponibilité des ressources Azure dans chaque région.
Qu’est-ce que le diagramme architectural de haut niveau pour le modèle copilote pour les opérations en magasin ?
Le diagramme de flux de données pour le modèle copilote pour les opérations du magasin est le suivant :
Le diagramme architectural de haut niveau pour le scénario de questions-réponses dans modèle copilote pour les opérations en magasin est comme suit :
Le diagramme architectural de haut niveau pour le scénario de création de tâche activée par la parole dans modèle copilote pour les opérations en magasin est comme suit :
Quelles données d’utilisation sont stockées par Microsoft pour le modèle de copilote pour les opérations en magasin ?
Microsoft ne collecte ni ne stocke de données personnelles ou de données utilisateur. Microsoft collecte des données télémétriques agrégées (stockées pendant 30 jours) sur l’utilisation qui nous aident à améliorer la qualité du produit.
Tous les documents et toutes les informations d’utilisation sont stockés dans le Stockage Blob Azure et dans Dataverse, qui sont présents dans vos locataires. Microsoft n’a pas accès à ces informations. Pour plus d’informations la confidentialité des données et la sécurité du service Azure OpenAI, consultez Confidentialité des données.
Comment Microsoft a-t-il évalué le modèle de copilote pour les opérations en magasin ?
Microsoft comporte une étape d’évaluation dans le cadre de notre processus de conception et de développement. Nous utilisons un ensemble de méthodes d’évaluation qui incluent une collection d’exemples de questions, de réponses et de documents pertinents pour tester la qualité des réponses de l’IA par rapport à la référence des réponses humaines.
Nous évaluons la solution en suivant les directives de qualité de Microsoft. Nous recommandons d’effectuer un contrôle d’évaluation pour chaque nouvelle implémentation, car le produit est actuellement en version préliminaire, et nous apprécions chaleureusement vos commentaires. Notez que nous avons jusqu’à présent effectué l’évaluation uniquement pour l’anglais.
Dans le cadre de notre processus de développement, nous suivons également les directives de Microsoft en matière d’IA responsable et effectuons des révisions de la confidentialité, de la sécurité et des menaces avant de lancer les fonctionnalités auprès des clients.
Quels sont les limitations actuelles du modèle copilote pour les opérations en magasin ? Comment puis-je les réduire ?
Le modèle de copilote pour les opérations en magasin présente les limitations suivantes :
Il est basé sur les modèles GPT-3.5 dans Azure OpenAI. Les technologies sous-jacentes sont formées sur un large éventail de sources et certaines réponses peuvent ne pas sembler parfaites. Il est important de le tester auprès des utilisateurs internes et de fournir des commentaires.
Il subit un processus de lancement en trois étapes : version préliminaire privée, version préliminaire publique et disponibilité générale. Étant donné que le modèle copilote pour les opérations en magasin est en préversion publique, nous recommandons aux utilisateurs d’utiliser la solution uniquement dans des environnements de test.
Vous pouvez réduire l’impact de ces limitations de deux manières :
Utilisez le bouton Activer/Désactiver pour les fonctions de questions-réponses ou de gestion des tâches.
Attribuez le rôle d’utilisateur Assistant Retail AI à un ensemble limité d’utilisateurs pour accéder au modèle copilote pour les fonctionnalités des opérations en magasin. Les utilisateurs sans ce rôle ne peuvent pas accéder au modèle de copilote pour les fonctionnalités des opérations en magasin.
Puis-je utiliser la voix et le chat avec le modèle de copilote pour les opérations en magasin ? Puis-je utiliser la voix pendant la version préliminaire et, sinon, quand pouvons-nous la tester ?
Oui, vous pouvez la voix et le chat avec le modèle de copilote pour les opérations en magasin. Microsoft s’appuie sur le système d’exploitation des appareils mobiles pour la prise en charge vocale et les utilisateurs doivent autoriser les autorisations sur leur mobile. Vous devez tester les invites vocales dans un environnement d’acceptation utilisateur (UAT) avant de les utiliser en production, car le système d’exploitation du téléphone mobile pilote la capacité vocale.