Configuration du Modèle IA

mindzieStudio offre désormais une intégration nettement améliorée des grands modèles de langage (LLM), vous proposant 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.

Aperçu

Le système de configuration des modèles IA vous permet de :

• Utiliser les Modèles Proxy mindzie : Accéder aux modèles rapides et « pensants » fournis par mindzieStudio directement
• Apporter Vos Propres Modèles : Vous connecter à toute API compatible OpenAI avec vos propres identifiants
• Fournisseurs Cloud : Utiliser OpenAI, OpenRouter, Grok, Gemini et d'autres grands fournisseurs IA
• Déploiement On-Premise : Déployer des modèles locaux via LM Studio, Ollama ou plateformes similaires
• Détection Automatique : Laisser mindzieStudio détecter automatiquement les capacités des modèles, les limites de tokens et les fonctionnalités
• Modèles Multiples : Configurer autant de modèles que nécessaire pour différents cas d’usage

Quand Utiliser la Configuration des Modèles IA

Configurez les modèles IA quand vous devez :

• Mettre en place des assistants copilotes pour la première fois
• Alterner entre différents fournisseurs IA selon le coût ou les performances
• Déployer des modèles sur site pour la confidentialité et la sécurité des données
• Utiliser des modèles spécialisés pour des tâches précises (modèles rapides pour des réponses instantanées, modèles « pensants » pour des analyses complexes)
• Faire tourner les clés API pour se conformer à la sécurité
• Tester de nouveaux modèles avant de les définir par défaut

Prérequis

Avant de configurer les modèles IA :

• Accès Administrateur : Vous devez disposer d’un accès administratif aux paramètres de mindzieStudio
• Clés API : Obtenir les clés API auprès de votre fournisseur choisi (OpenAI, OpenRouter, etc.)
• Compte Fournisseur : Créer un compte chez votre fournisseur IA si vous utilisez des services externes
• Installation On-Premise : En cas d’utilisation de modèles locaux, installez et configurez LM Studio, Ollama ou un logiciel équivalent

Accéder aux Paramètres du Copilote

Naviguez vers les paramètres du copilote via le panneau d’administration.

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

Vous verrez la page Paramètres mindzie Copilot avec deux sections principales :

• Fournisseurs LLM : Gérer vos fournisseurs de services IA
• Modèles LLM : Configurer des modèles spécifiques chez vos fournisseurs

Ajouter un Fournisseur IA

Les fournisseurs sont les services IA qui hébergent les modèles. Vous pouvez en ajouter plusieurs et les alterner.

Étape 1 : Ouvrir la boîte de dialogue Ajouter un Fournisseur

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

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.)
• OpenRouter : Accès à plusieurs modèles via OpenRouter
• Grok : Modèles Grok de xAI
• Gemini : Modèles Gemini de Google
• LM Studio : Déploiement local via LM Studio
• Ollama : Déploiement local via Ollama
• Autre : Toute autre API compatible OpenAI

Remarque : Pour les fournisseurs connus, mindzieStudio connaît automatiquement l’URL de base. Pour les déploiements locaux ou fournisseurs personnalisés, vous devez fournir 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 : Saisissez votre clé API fournie par le fournisseur

• Pour les fournisseurs cloud, obtenez-la depuis le tableau de bord du fournisseur
• Pour les déploiements locaux, elle peut ne pas être requise ou rester vide

ID Organisation (Optionnel) : Certains fournisseurs comme OpenAI prennent en charge des ID organisationnels 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 d’accès 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 pour mettre en pause l’utilisation tout en conservant les clés API

Définir comme Fournisseur Par Défaut : Cochez pour que ce fournisseur devienne 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 d’enregistrer, testez que votre 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 apparaîtra

Remarque : Si le message « Échec d’authentification : Clé API invalide » s’affiche, vérifiez que votre clé API est correcte et valide.

Étape 6 : Sauvegarder le Fournisseur

Cliquez sur Créer pour enregistrer 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 du fournisseur (p.ex. rotation de clé API) :

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

Cas d’usage courant : Les clés API doivent parfois être renouvelées selon la politique sécurité IT. Utilisez la fonction Modifier Fournisseur pour mettre à jour les clés sans recréer toute la configuration.

Supprimer un Fournisseur

Pour supprimer un fournisseur :

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

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

Ajouter un Modèle

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

Étape 1 : Ouvrir la boîte de dialogue Ajouter un Modèle

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

La boîte contient deux sections principales :

• Configuration du Modèle (à gauche) : Paramètres basiques
• Test & 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 configurés.

Étape 3 : Sélectionner ou Entrer le Nom du Modèle

Vous avez deux options pour spécifier le modèle :

Option A : Sélection depuis la Liste (Recommandée)

1. Cliquez sur le bouton Sélectionner Modèle à côté du champ Nom Modèle Fournisseur
2. Une boîte de dialogue Sélectionner Modèle s’ouvre 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 compatibles chat. Par exemple, OpenAI propose des modèles audio et embeddings inutilisables avec les copilotes mindzieStudio. Sélectionner un modèle incompatible génèrera des erreurs à l’usage.

Option B : Saisie Manuelle

Si vous connaissez le nom exact du modèle, tapez-le directement dans le champ Nom 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 entre 0 et 2

• Valeurs basses (0-0,3) : Réponses plus déterministes et concentrées
• Valeurs moyennes (0,7-1,0) : Équilibre 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 cas

Étape 6 : Détection Automatique des Capacités

mindzieStudio peut détecter automatiquement les fonctionnalités supportées par le modèle.

1. Cliquez sur le bouton Configurer automatiquement les capacités dans la section Test & Validation
2. mindzieStudio se connectera au fournisseur et testera le modèle

3. En quelques secondes, le système détectera et configurera :
   • Limites de Tokens : Tokens maximum pour contexte et sortie
   • 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 le dialogue de succès
5. Les capacités seront remplies automatiquement dans le formulaire

Informations Auto-Remplies :

• Max Tokens Contexte : 128 000 (exemple)
• Max Tokens Sortie : 16 000 (exemple)
• Capacités du Modèle : Messages Système (coché), Température (non coché dans cet exemple)

Étape 7 : Surcharge Manuelle (Optionnel)

Vous pouvez modifier manuellement les capacités détectées si nécessaire.

Attention : Ne surchargez que si vous êtes certain que la détection automatique est erronée. Des paramètres incorrects entraînent des erreurs à l’utilisation.

Par exemple :

• Activer la Température sur un modèle qui ne la supporte pas fera échouer les appels API
• Définir des limites de tokens trop élevées peut provoquer des rejets de 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 faire de ce modèle le modèle par défaut pour tous les copilotes

• Un seul modèle peut être le modèle par défaut du locataire
• Définir un nouveau modèle par défaut active également son fournisseur en tant que fournisseur par défaut

Étape 9 : Créer le Modèle

1. Cliquez sur le bouton Créer
2. Une boîte d’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
Famille	Famille du modèle (ex. GPT4o, GPT5) si applicable
Statut	Actif ou Inactif
Défaut Locataire	Affiche "DEFAULT" si c’est le modèle défaut du 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 modifier dans la colonne Actions
2. Modifiez les paramètres dans la boîte de dialogue Modifier Modèle
3. Cliquez sur Mettre à jour pour enregistrer

Changer le Modèle Par Défaut

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 supprimer dans la colonne Actions
2. Confirmez la suppression

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

Tester Votre Configuration

Après avoir configuré fournisseurs et modèles, testez votre configuration :

1. Accédez à une fonctionnalité activée pour copilote (ex. Investigations, coéquipier IA)
2. Ouvrez l’interface copilote
3. Vérifiez que le modèle par défaut apparaît 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, notamment :

• OpenAI : GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5, GPT-5 (lorsqu’il sera 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 respectant la spécification API OpenAI

Solutions On-Premise

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

• LM Studio : Déploiement local simple de modèles
• Ollama : Service local léger de modèles
• vLLM : Serveur d’inférence très performant
• Text Generation Inference : Serveur d’inférence de Hugging Face
• LocalAI : Inférence locale compatible OpenAI

Exigences pour On-Premise :

1. Installer votre logiciel d’inférence local choisi
2. Télécharger et charger votre modèle préféré
3. Démarrer le serveur local (typiquement localhost:1234 ou localhost:11434)
4. Dans mindzieStudio, ajouter un fournisseur avec l’URL de base locale
5. Ajouter les modèles via le fournisseur local

Bonnes Pratiques

Sécurité des Clés API

• Rotation Régulière : Changez les clés API périodiquement selon vos politiques sécurité
• Utiliser les IDs Organisationnels : Quand disponibles, pour suivre usages et coûts
• Limiter les Permissions : Utilisez des clés avec permissions minimales nécessaires
• Ne Pas Partager les Clés : Chaque utilisateur ou équipe doit avoir ses propres identifiants

Choix des Modèles

• Modèles Rapides pour le Temps Réel : Utilisez des modèles comme gpt-4o-mini pour des réponses rapides
• Modèles Pensants pour l’Analyse : Modèles plus volumineux comme gpt-5-search-api pour l’analyse complexe
• Tester Avant Définition par Défaut : Testez soigneusement les nouveaux modèles avant de les rendre défaut
• Suivre les Coûts : Surveillez usage et coûts par modèle, surtout pour les modèles coûteux

Gestion des Fournisseurs

• Garder les Fournisseurs Actifs : Désactivez seulement quand c’est nécessaire pour éviter la confusion
• Noms Descriptifs : Utilisez des noms clairs comme « OpenAI Production » ou « LM Studio Local Dev »
• Tester les Connexions : Toujours tester après ajout ou modification de fournisseurs
• Multi-Fournisseurs : Configurez des fournisseurs secondaires en sauvegarde en cas de problème avec le principal

Configuration des Capacités

• Faire Confiance à la Détection Automatique : Utilisez la configuration automatique autant que possible
• Ne Pas Deviner : En cas d’échec de la détection, consultez la documentation modèle
• Vérifier les Limites de Tokens : Des limites incorrectes peuvent entraîner truncation ou erreurs inattendues
• Mettre à Jour Régulièrement : Les capacités peuvent évoluer avec les mises à jour API

Dépannage

Test de Connexion Échoué

Si le test de connexion échoue :

1. Vérifiez la Clé API : Copiez directement depuis le tableau de bord 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 la connexion au fournisseur
4. Statut du Fournisseur : Vérifiez si l’API fournisseur est en panne
5. ID Organisation : Enlevez l’ID organisationnel si non requis

Modèle N’apparaît Pas dans le Copilote

Si un modèle n’apparaît pas :

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

Échec de la Détection Automatique

Si la configuration automatique échoue :

1. Testez d’Abord le Fournisseur : Vérifiez que la connexion fournisseur est valide
2. Vérifiez le Nom du Modèle : Assurez-vous que le nom du modèle est correct
3. Permissions API : Certaines API nécessitent des permissions spécifiques pour interroger les capacités
4. Configuration Manuelle : En dernier recours, configurez les capacités manuellement avec la doc du modèle

Erreurs du Modèle en Cours d’Utilisation

Si le modèle renvoie des erreurs :

1. Vérifiez les Capacités : Assurez-vous qu’elles correspondent au réel support
2. Vérifiez les Limites de Tokens : Ne pas dépasser les maxima contexte et sortie
3. Paramètre Température : Certains modèles ne le supportent pas - désactivez si nécessaire
4. Quota API : Vérifiez que vous n’avez pas dépassé vos quotas ou limites

Exemples de Configurations

Exemple 1 : OpenAI avec Plusieurs Modèles

Configuration 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 Instantanées

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

2. Modèle Pensant 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
   • Défaut Locataire : Non

Exemple 2 : On-Premise avec LM Studio

Configuration Fournisseur :

• Type de Fournisseur : LM Studio
• Nom Fournisseur : "LM Studio Local"
• Clé API : (laissez vide ou 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
• Défaut Locataire : Oui

Exemple 3 : Mixte Cloud et On-Premise

Utilisez plusieurs fournisseurs pour plus de souplesse :

Fournisseurs :

1. OpenAI (cloud) - pour la production
2. LM Studio (local) - pour développement et données sensibles

Modèles :

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

Documentation Associée

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

Support

En cas de problème lors de la configuration des modèles IA :

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