En supplément de la fonctionnalité Make AI Agents encore en beta à l’heure actuelle, Make a mis à la disposition du grand public les Make AI Tools (également en beta), des outils IA sous forme de modules simples permettant de réaliser des tâches basiques de traitement du langage, sans dépendre d’une intégration externe à un modèle de langage. Voyons en détail le fonctionnement des modules et les cas d’usages possibles.
Les différents outils disponibles
Request Anything
Envoie une requête aux outils IA de Make pour obtenir une réponse. C'est ce qu'on appelle un prompt. Ce module fonctionne comme une interface directe avec l'IA de Make, permettant d'envoyer des instructions sous forme de texte et de recevoir des réponses générées. Vous pouvez l'utiliser pour poser des questions, demander des analyses, ou générer du contenu basé sur vos directives. Les prompts bien structurés produisent généralement des résultats plus précis.
Extract Information from Text
Extrait des informations spécifiques que vous définissez à partir d'un texte. Ce module analyse le contenu textuel et en extrait des données précises selon vos critères. Par exemple, vous pouvez l'utiliser pour identifier automatiquement des noms, dates, adresses, montants ou toute autre information structurée dans un document. Le module est particulièrement utile pour traiter des volumes importants de textes non structurés et en extraire des données exploitables pour vos automatisations.
Categorize Text
Analyse un texte et l'assigne à des catégories à partir d'une liste que vous définissez. Ce module permet de classer automatiquement du contenu textuel selon des catégories personnalisées. Vous devez d'abord définir vos catégories (par exemple : "réclamation", "demande d'information", "suggestion"), puis le module analysera le texte fourni et déterminera à quelle(s) catégorie(s) il appartient. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour trier automatiquement des messages entrants, organiser des documents, ou filtrer du contenu selon sa nature sans intervention manuelle.
Translate Text
Traduit un texte d'une langue vers une autre. Ce module permet de traduire automatiquement du contenu textuel entre différentes langues sans avoir besoin d'un service de traduction externe. Vous pouvez spécifier la langue source et la langue cible, et l'outil s'occupe de la traduction en utilisant les capacités d'IA intégrées de Make. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour traiter des communications internationales, traduire des contenus pour différents marchés, ou comprendre des documents dans des langues étrangères.
Identify Language
Ce module analyse un texte fourni et identifie automatiquement la langue utilisée. Il fonctionne en examinant les caractéristiques linguistiques du texte (vocabulaire, structures grammaticales, caractères spécifiques) pour déterminer avec précision la langue d'origine.
Summarize Text
Résume un texte long en une version plus courte et concise. Ce module analyse le contenu d'un texte pour en extraire les informations essentielles et créer un résumé qui conserve les points clés tout en réduisant significativement la longueur. Il est particulièrement utile pour traiter des documents volumineux, des rapports ou des articles et en extraire rapidement l'essentiel sans avoir à lire l'intégralité du contenu.
Analyze Sentiment
Évalue le ton d'un texte et détermine s'il est positif, neutre, ou négatif. C'est ce qu'on appelle le sentiment. Ce module analyse le contenu textuel pour identifier l'émotion ou l'attitude exprimée. Il utilise des techniques d'analyse linguistique pour évaluer les mots, expressions et structures qui indiquent une opinion positive (satisfaction, joie), négative (frustration, colère) ou neutre. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour évaluer les avis clients, surveiller les réactions sur les réseaux sociaux ou analyser les retours d'utilisateurs sans avoir à les lire individuellement.
Standardize Text
Ajuste le style et le format d'un texte pour en assurer la cohérence. Ce module standardise la présentation textuelle en harmonisant les aspects comme la ponctuation, la casse (majuscules/minuscules), les formats de date et de nombres, et autres éléments stylistiques. Il est particulièrement utile pour normaliser des données provenant de sources diverses avant leur traitement ou leur affichage, garantissant ainsi une présentation uniforme dans vos automatisations et rapports.
Chunk Text
Ce module est un module d’IA avancé. Il permet de découper le texte d’entrée en plusieurs parties. Chaque partie aura un nombre de chunk (l’équivalent de syllabes pour les LLM) et cela permet de traiter des longs corpus de texte que certains LLM ne pourrait pas forcément traiter à la base. Un autre cas d’usage provient de la recherche vectorielle (ou RAG, pour retrived augmented generation). Dans ce cas, le module permet toujours de découper l’entrée, mais cette fois-ci dans le but de générer ce que l’on appelle des embeddings. Cela permet de faciliter la récupération d’informations de la part de l’IA, qui aura une façon “native” de récupérer l’information. Par ailleurs l’IA peut s’entrainer sur des embeddings, ce qui permet d’améliorer les performances de la solution. En général, la méthode des embeddings est utilisé quand un LLM à affaire à un large corpus de documents dans lesquelles il faut récupérer l’information, et que les méthode traditionnelles (inclure les données des documents dans les prompts) ne fonctionnent plus.
Comment utiliser ces différents outils ?
Les Make AI Tools peuvent être utilisés ensemble pour encore plus de puissance. Citons par exemple une fonctionnalité de résumé de transcript de visio-conférence. Dans le cadre de cette automatisation, le but est de détecter le type de réunion, pour en extraire des principaux points, sachant que les éléments importants du point dépendent du type de réunion.
Il est par exemple possible de tout d’abord détecter le type de réunion avec le module Categorize text . Ensuite, dans le cas où les visios sont dans plusieurs langues, décider de détecter le langage avec Identify Language puis de le traduire dans la foulée avec le module Translate Language. Afin d’extraire plusieurs éléments importants, il est tout d’abord possible d’extraire la tonalité globale de la visio avec Analyse Sentiment . Ensuite il est possible de générer un résumé de la discussion avec le module Summarize Text (éventuellement accompagné d’un module Chunk text si le transcript est trop long). Enfin l’utilisation du module Extract from text permettra de parfaire l’intégration pour trouver les informations détaillées selon la structure fournie.
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