Configuration du Modèle IA

mindzieStudio offre désormais une intégration grandement améliorée des grands modèles de langage (LLM), vous offrant des options flexibles pour alimenter vos copilotes et assistants IA. Vous pouvez utiliser les modèles proxy intégrés de mindzie, vous connecter à des fournisseurs cloud populaires avec vos propres clés API, ou déployer des modèles sur site pour un contrôle complet.

Vue d’ensemble

Le système de configuration des modèles IA vous permet de :

• Utiliser les Modèles Proxy mindzie : Accéder aux modèles rapides et reflexifs fournis par mindzieStudio dès la sortie de la boîte
• Apporter Vos Propres Modèles : Connectez-vous à n’importe quelle API compatible OpenAI avec vos propres identifiants
• Fournisseurs Cloud : Utilisez OpenAI, OpenRouter, Grok, Gemini et d’autres fournisseurs IA majeurs
• Déploiement sur Site : Déployez des modèles locaux avec LM Studio, Ollama ou des plateformes similaires
• Détection Automatique : Laissez mindzieStudio détecter automatiquement les capacités du modèle, les limites de tokens et les fonctionnalités
• Modèles Multiples : Configurez autant de modèles que nécessaire pour différents cas d’utilisation

Quand Utiliser la Configuration du Modèle IA

Configurez les modèles IA lorsque vous devez :

• Mettre en place des assistants copilotes pour la première fois
• Basculer entre différents fournisseurs IA selon le coût ou la performance
• Déployer des modèles sur site pour la confidentialité et la sécurité des données
• Utiliser des modèles spécialisés pour des tâches spécifiques (modèles rapides pour des réponses rapides, modèles reflexifs pour une analyse complexe)
• Faire pivoter les clés API pour la conformité à la sécurité
• Tester de nouveaux modèles avant de les définir par défaut

Prérequis

Avant de configurer les modèles IA :

• Accès Administrateur : Vous devez avoir un accès administratif aux paramètres de mindzieStudio
• Clés API : Obtenez des clés API auprès du fournisseur choisi (OpenAI, OpenRouter, etc.)
• Compte Fournisseur : Créez un compte auprès de votre fournisseur IA si vous utilisez des services externes
• Configuration sur Site : Si vous utilisez des modèles locaux, installez et configurez LM Studio, Ollama ou un logiciel équivalent

Accéder aux Paramètres du Copilote

Accédez aux paramètres du copilote via le panneau d’administration.

1. Cliquez sur votre icône de profil en haut à droite
2. Sélectionnez Paramètres dans le menu déroulant
3. Dans la barre latérale gauche, cliquez sur Copilot

Vous verrez la page Paramètres du Copilote mindzie avec deux sections principales :

• Fournisseurs LLM : Gérez vos fournisseurs de services IA
• Modèles LLM : Configurez des modèles spécifiques de vos fournisseurs

Ajouter un Fournisseur IA

Les fournisseurs sont les services IA qui hébergent les modèles. Vous pouvez ajouter plusieurs fournisseurs et basculer entre eux.

Étape 1 : Ouvrir la Boîte de Dialogue Ajouter Fournisseur

1. Cliquez sur le bouton Ajouter un Fournisseur dans la section Fournisseurs LLM
2. La boîte de dialogue Ajouter Fournisseur s’ouvrira

Étape 2 : Sélectionner le Type de Fournisseur

Choisissez dans le menu déroulant Type de Fournisseur :

• OpenAI : API officielle OpenAI (GPT-4, GPT-3.5, etc.)
• AzureOpenAI : Modèles OpenAI hébergés sur Microsoft Azure
• Anthropic : Modèles Claude d’Anthropic
• Google : Modèles Gemini de Google
• OpenRouter : Accès à plusieurs modèles via OpenRouter
• LMStudio : Déploiement local avec LM Studio
• Autre : Toute autre API compatible OpenAI (à utiliser pour Ollama, xAI Grok et similaires — fournissez l’URL de base)

Remarque : Pour les fournisseurs connus, mindzieStudio connaît automatiquement l’URL de base. Pour les déploiements locaux ou fournisseurs personnalisés, choisissez Autre et renseignez l’URL de base.

Étape 3 : Configurer les Détails du Fournisseur

Nom du Fournisseur : Entrez un nom descriptif pour ce fournisseur (ex. : « OpenAI Production », « LM Studio Local »)

Clé API : Entrez votre clé API fournie par le fournisseur

• Pour les fournisseurs cloud, obtenez-la depuis le tableau de bord du fournisseur
• Pour un déploiement local, ce champ peut ne pas être requis ou peut être laissé vide

ID Organisation (Optionnel) : Certains fournisseurs comme OpenAI supportent des IDs d’organisation pour la facturation et le contrôle d’accès

URL de Base (Optionnel) : Pour les déploiements personnalisés ou locaux

• Exemple LM Studio : http://localhost:1234/v1
• Exemple Ollama : http://localhost:11434/v1
• API personnalisée : Point de terminaison API de votre serveur

Étape 4 : Définir le Statut du Fournisseur

Actif : Cochez cette case pour activer le fournisseur

• Décochez pour désactiver temporairement sans supprimer la configuration
• Utile lorsque vous souhaitez suspendre l’utilisation tout en conservant vos clés API

Définir comme Fournisseur Par Défaut : Cochez pour faire de ce fournisseur le fournisseur par défaut

• Le fournisseur par défaut est utilisé lors de l’ajout de nouveaux modèles
• Simplifie la configuration si vous utilisez principalement un fournisseur

Étape 5 : Tester la Connexion

Avant de sauvegarder, testez que le fournisseur est correctement configuré.

1. Cliquez sur le bouton Tester la Connexion
2. mindzieStudio tentera de se connecter au fournisseur avec vos identifiants
3. Un message de succès ou d’erreur s’affichera

Remarque : Si vous voyez « Échec d’authentification : Clé API invalide », vérifiez que votre clé API est correcte et non expirée.

Étape 6 : Enregistrer le Fournisseur

Cliquez sur Créer pour sauvegarder la configuration du fournisseur.

Votre fournisseur apparaîtra désormais dans le tableau Fournisseurs LLM.

Gestion des Fournisseurs Existants

Modifier un Fournisseur

Pour mettre à jour les paramètres d’un fournisseur (par exemple, faire pivoter une clé API) :

1. Cliquez sur l’icône de modification (crayon) dans la colonne Actions
2. La boîte de dialogue Modifier Fournisseur s’ouvre avec les paramètres actuels
3. Apportez vos modifications (ex. : mettre à jour la clé API)
4. Cliquez sur Tester la Connexion pour vérifier les nouvelles identifiants
5. Cliquez sur Mettre à jour pour sauvegarder

Cas d’usage courant : Les clés API doivent parfois être mises à jour en fonction des politiques de sécurité de votre département IT. Utilisez la fonction Modifier Fournisseur pour mettre à jour sans recréer toute la configuration.

Supprimer un Fournisseur

Pour supprimer un fournisseur :

1. Cliquez sur l’icône de suppression (poubelle) dans la colonne Actions
2. Confirmez la suppression

Attention : Supprimer un fournisseur ne supprime pas les modèles associés, mais ces modèles ne fonctionneront plus sans un fournisseur valide.

Ajouter un Modèle

Une fois qu’au moins un fournisseur est configuré, vous pouvez ajouter des modèles IA.

Étape 1 : Ouvrir la Boîte de Dialogue Ajouter Modèle

1. Cliquez sur le bouton Ajouter un Modèle dans la section Modèles LLM
2. La boîte de dialogue Ajouter Modèle s’ouvrira

La boîte de dialogue comporte deux sections principales :

• Configuration du Modèle (à gauche) : Paramètres basiques du modèle
• Tests & Validation (à droite) : Détection automatique des capacités

Étape 2 : Sélectionner le Fournisseur

Choisissez le Fournisseur dans le menu déroulant.

Ce menu liste tous les fournisseurs actifs que vous avez configurés.

Étape 3 : Sélectionner ou Saisir le Nom du Modèle

Vous avez deux options pour spécifier le modèle :

Option A : Sélection dans la Liste (Recommandé)

1. Cliquez sur le bouton Sélectionner Modèle à côté du champ Nom du Modèle Fournisseur
2. Une boîte de dialogue Sélectionner Modèle apparaîtra avec une zone de recherche
3. mindzieStudio interrogera l’API du fournisseur pour obtenir les modèles disponibles

4. Une fois chargée, vous verrez la liste des modèles disponibles

5. Cliquez sur un modèle pour le sélectionner (ex. : gpt-5-search-api-2025-10-14)

Remarque : Tous les modèles d’un fournisseur ne sont pas forcément adaptés au chat. Par exemple, OpenAI propose des modèles audio et d’embarquement qui ne fonctionnent pas avec les copilotes mindzieStudio. Sélectionner un modèle incompatible entraînera des erreurs à l’utilisation.

Option B : Saisie Manuelle

Si vous connaissez le nom exact du modèle, saisissez-le directement dans le champ Nom du Modèle Fournisseur.

Exemples :

• gpt-4-turbo
• gpt-4o-mini
• claude-3-opus-20240229

Étape 4 : Configurer le Nom d’Affichage du Modèle

Nom d’Affichage du Modèle : Entrez un nom convivial que les utilisateurs verront

• Exemple : GPT-4 Turbo (rapide, économique)
• Ce nom apparaît dans l’interface copilote lors de la sélection des modèles

Étape 5 : Définir la Température par Défaut

Température par Défaut : Valeur comprise entre 0 et 2

• Valeurs basses (0-0,3) : Réponses plus déterministes et ciblées
• Valeurs moyennes (0,7-1,0) : Équilibre entre créativité et cohérence
• Valeurs élevées (1,0-2,0) : Réponses plus créatives et variées

Par défaut : 1 est un bon point de départ pour la plupart des usages

Étape 6 : Détection Automatique des Capacités

mindzieStudio peut détecter automatiquement les fonctionnalités supportées par le modèle.

1. Cliquez sur le bouton Auto-Configurer les Capacités dans la section Tests & Validation
2. mindzieStudio se connectera au fournisseur et testera le modèle

3. En quelques secondes, le système détectera et configurera :
   • Limites de Tokens : Contexte maximal et tokens de sortie maximum
   • Capacités du Modèle : Fonctionnalités supportées
   • Support de la Température : Si le paramètre température est disponible
   • Messages Système : Si le modèle supporte les messages système
   • Appel d’Outils : Si le modèle peut appeler des outils externes

4. Cliquez sur Fermer dans la boîte de dialogue de succès
5. Les capacités seront automatiquement remplies dans le formulaire

Informations Auto-Remplies :

• Max Tokens de Contexte : 128 000 (dans cet exemple)
• Max Tokens en Sortie : 16 000 (dans cet exemple)
• Niveau Détecté : Niveau suggéré pour ce modèle (Small, Agent, ou Thinking)
• Capacités du Modèle : Messages Système (coché), Température (non coché dans cet exemple)

Étape 7 : Surcharge Manuelle (Optionnel)

Vous pouvez modifier manuellement les capacités détectées automatiquement si nécessaire.

Attention : Ne surchargez que si vous êtes certain que la détection automatique est incorrecte. Des réglages erronés provoqueront des erreurs à l’utilisation du modèle.

Par exemple :

• Activer à tort la Température pour un modèle qui ne la supporte pas entraînera un échec d’appel API
• Définir des limites de tokens trop élevées peut faire rejeter les requêtes

Étape 8 : Définir le Statut du Modèle

Actif : Cochez pour activer le modèle à l’utilisation

• Décochez pour désactiver temporairement sans supprimer

Définir comme Modèle Par Défaut du Locataire : Cochez pour définir ce modèle comme modèle par défaut pour tous les assistants copilotes

• Un seul modèle peut être le modèle par défaut du locataire
• Définir un nouveau modèle par défaut définira aussi son fournisseur comme fournisseur par défaut

Étape 9 : Créer le Modèle

1. Cliquez sur le bouton Créer
2. Une boîte de dialogue Information confirmera l’ajout réussi du modèle

3. Cliquez sur Fermer
4. Le modèle apparaît désormais dans le tableau Modèles LLM

Comprendre le Tableau des Modèles

Le tableau Modèles LLM affiche :

Colonne	Description
Nom du Modèle	Nom d’affichage que vous avez configuré
Fournisseur	Fournisseur hébergeant ce modèle
Nom Modèle Fournisseur	Identifiant technique du modèle utilisé par l’API
Niveau	Niveau du modèle : Small (tâches rapides), Agent (raisonnement complexe), Thinking (raisonnement étendu), ou Disabled
Statut	Actif ou Inactif
Par défaut Locataire	Indique « DEFAULT » si c’est le modèle par défaut au niveau locataire
Actions	Modifier ou supprimer le modèle

Gestion des Modèles

Modifier un Modèle

Pour modifier la configuration d’un modèle :

1. Cliquez sur l’icône de modification dans la colonne Actions
2. Mettez à jour les paramètres dans la boîte de dialogue Modifier Modèle
3. Cliquez sur Mettre à jour pour enregistrer les modifications

Définir un Modèle Par Défaut Différent

Pour changer le modèle utilisé par défaut :

1. Modifiez le modèle que vous souhaitez définir par défaut
2. Cochez Définir comme Modèle Par Défaut du Locataire
3. Cliquez sur Mettre à jour

L’ancien modèle par défaut sera automatiquement désélectionné.

Supprimer un Modèle

Pour supprimer un modèle :

1. Cliquez sur l’icône de suppression dans la colonne Actions
2. Confirmez la suppression

Remarque : Vous ne pouvez pas supprimer un modèle défini comme modèle par défaut du locataire. Changez le modèle par défaut avant.

Tester votre Configuration

Après avoir configuré les fournisseurs et les modèles, testez votre installation :

1. Accédez à une fonctionnalité avec copilote activé (ex. : Investigations, AI Teammate)
2. Ouvrez l’interface copilote
3. Vérifiez que votre modèle par défaut s’affiche dans le sélecteur de modèles
4. Envoyez une requête test pour confirmer que le modèle répond correctement

Fournisseurs Supportés

Fournisseurs Cloud

mindzieStudio supporte toute API compatible OpenAI, y compris :

• OpenAI : GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-5 (quand disponible)
• OpenRouter : Accès multi-fournisseurs à des centaines de modèles
• Anthropic Claude (via OpenRouter ou proxy compatible)
• Grok (xAI)
• Google Gemini (via API compatible)
• Azure OpenAI Service
• APIs personnalisées : Tout service implémentant la spécification API OpenAI

Solutions sur Site

Pour la confidentialité et la sécurité des données, vous pouvez déployer des modèles localement :

• LM Studio : Déploiement local facile à utiliser
• Ollama : Serveur local léger de modèles
• vLLM : Serveur d’inférence haute performance
• Text Generation Inference : Serveur d’inférence Hugging Face
• LocalAI : Inférence locale compatible OpenAI

Exigences Configuration sur Site :

1. Installez le logiciel d'inférence locale choisi
2. Téléchargez et chargez votre modèle préféré
3. Lancez le serveur local (typiquement sur localhost:1234 ou localhost:11434)
4. Dans mindzieStudio, ajoutez un fournisseur avec l’URL de base locale
5. Ajoutez des modèles en utilisant le fournisseur local

Bonnes Pratiques

Sécurité des Clés API

• Faire Pivoter les Clés Régulièrement : Changez les clés API périodiquement selon les politiques de sécurité
• Utiliser les IDs d’Organisation : Quand disponibles, utilisez les IDs pour suivre la consommation et les coûts
• Limiter les Permissions des Clés : Utilisez des clés API avec un minimum de permissions nécessaires
• Ne Pas Partager les Clés : Chaque utilisateur ou équipe doit avoir ses propres identifiants API

Sélection du Modèle

• Modèles Rapides pour le Temps Réel : Utilisez des modèles comme gpt-4o-mini pour des réponses rapides du copilote
• Modèles Réflexifs pour l’Analyse : Utilisez des modèles plus grands comme gpt-5-search-api pour des tâches d’analyse complexes
• Tester Avant de Définir Par Défaut : Testez soigneusement les nouveaux modèles avant de les définir comme modèles par défaut
• Suivre les Coûts : Contrôlez la consommation et les coûts par modèle, en particulier pour les modèles coûteux

Gestion des Fournisseurs

• Maintenir les Fournisseurs Actifs : Désactivez les fournisseurs uniquement si nécessaire pour éviter la confusion
• Noms Descriptifs : Utilisez des noms clairs comme « OpenAI Production » ou « LM Studio Local Dev »
• Tester les Connexions : Testez toujours les connexions après l’ajout ou la modification des fournisseurs
• Plusieurs Fournisseurs : Configurez plusieurs fournisseurs de secours en cas de problème avec le principal

Configuration des Capacités

• Faire Confiance à l’Auto-Détection : Utilisez l’auto-configuration des capacités dès que possible
• Ne Pas Deviner : Si l’auto-détection échoue, consultez la documentation du modèle plutôt que de deviner
• Vérifier les Limites de Tokens : Des limites incorrectes peuvent entraîner des coupures inattendues ou erreurs
• Mettre à Jour Régulièrement : Les capacités des modèles peuvent évoluer avec les mises à jour API

Dépannage

Échec du Test de Connexion

Si le test de connexion à un fournisseur échoue :

1. Vérifiez la Clé API : Copiez la clé directement depuis le tableau de bord du fournisseur
2. Vérifiez l’URL de Base : Assurez-vous que l’URL est correcte et inclut le protocole (http:// ou https://)
3. Accès Réseau : Confirmez que votre réseau autorise les connexions vers le fournisseur
4. Statut du Fournisseur : Vérifiez si l’API du fournisseur rencontre des interruptions
5. ID Organisation : Supprimez l’ID organisation s’il n’est pas requis

Modèle N’Apparaît Pas dans le Copilote

Si un modèle n’apparaît pas lors de l’utilisation des copilotes :

1. Vérifiez le Statut Actif : Assurez-vous que le fournisseur et le modèle sont marqués Actifs
2. Vérifiez le Fournisseur : Confirmez que le fournisseur du modèle est actif
3. Rechargez l’Interface : Rafraîchissez l’interface copilote
4. Vérifiez les Permissions : Assurez-vous d’avoir accès aux fonctionnalités IA

Échec de l’Auto-Détection

Si l’auto-configuration des capacités ne fonctionne pas :

1. Testez d’Abord le Fournisseur : Assurez-vous que la connexion au fournisseur est valide
2. Vérifiez le Nom du Modèle : Confirmez que le nom du modèle est correct
3. Permissions API : Certaines APIs nécessitent des permissions spéciales pour les requêtes de capacités
4. Configuration Manuelle : En dernier recours, configurez les capacités manuellement en consultant la documentation du modèle

Erreurs du Modèle Pendant l’Utilisation

Si un modèle retourne des erreurs à l’utilisation :

1. Vérifiez les Capacités : Assurez-vous que les capacités correspondent à ce que le modèle supporte réellement
2. Vérifiez les Limites de Tokens : Confirmez que les limites de contexte et de sortie ne sont pas définies trop hautes
3. Paramètre Température : Certains modèles ne supportent pas la température — désactivez-la si nécessaire
4. Quota API : Vérifiez si vous avez dépassé les limites ou quotas de votre fournisseur

Exemples de Configurations

Exemple 1 : OpenAI avec Plusieurs Modèles

Configuration du Fournisseur :

• Type de Fournisseur : OpenAI
• Nom Fournisseur : « OpenAI Production »
• Clé API : sk-... (votre clé réelle)
• Actif : Oui
• Fournisseur Par Défaut : Oui

Modèles :

1. Modèle Rapide pour Réponses Rapides

   • Nom Modèle : « GPT-4o Mini (Rapide & Économique) »
   • Nom Modèle Fournisseur : gpt-4o-mini
   • Température par Défaut : 0.7
   • Par Défaut Locataire : Oui

2. Modèle Réflexif pour Analyse Complexe

   • Nom Modèle : « GPT-5 Search API (Avancé) »
   • Nom Modèle Fournisseur : gpt-5-search-api-2025-10-14
   • Température par Défaut : 1.0
   • Par Défaut Locataire : Non

Exemple 2 : Sur Site avec LM Studio

Configuration du Fournisseur :

• Type de Fournisseur : LM Studio
• Nom Fournisseur : « LM Studio Local »
• Clé API : (laissez vide ou utilisez une valeur fictive)
• URL de Base : http://localhost:1234/v1
• Actif : Oui
• Fournisseur Par Défaut : Oui

Modèle :

• Nom Modèle : « Llama 3.1 70B (Local) »
• Nom Modèle Fournisseur : llama-3.1-70b-instruct
• Température par Défaut : 0.8
• Par Défaut Locataire : Oui

Exemple 3 : Mix Cloud et Sur Site

Utilisez plusieurs fournisseurs pour plus de flexibilité :

Fournisseurs :

1. OpenAI (cloud) - pour les charges de production
2. LM Studio (local) - pour le développement et les données sensibles

Modèles :

• Par Défaut : OpenAI GPT-4o Mini (production)
• Secondaire : Llama 3.1 local (développement/test)

Documentation Connexe

• Utiliser les Copilotes dans Investigations - Apprenez à utiliser les assistants IA pour l’analyse de processus
• AI Teammate - Configurer et travailler avec votre coéquipier IA
• Paramètres d’Administration - Autres options de configuration à l’échelle du locataire

Support

Si vous rencontrez des problèmes pour configurer les modèles IA :

• Email : support@mindzie.com
• Documentation : Consultez la documentation API de votre fournisseur IA pour les noms de modèles et les capacités
• Tests : Testez toujours les connexions aux fournisseurs et les réponses des modèles avant de définir comme par défaut