AI Explorer est directement intégré à LDB et apparaît dans la barre de menu en haut à droite de chaque page. Dans la vue d’un échantillon, vous pouvez par exemple interroger l’IA sur cet échantillon précis : « Résume les résultats de cet échantillon et vérifie la plausibilité des mesures. » L’IA connaît le contexte de l’échantillon (données de base, paramètres, valeurs mesurées, valeurs cibles, commande, etc.) et fournit des réponses en quelques secondes, directement à côté de l’échantillon concerné.
Le fonctionnement est identique sur les autres pages de LDB. Pour un client, vous pouvez demander « Quelles commandes ce client a-t-il clôturées l’année dernière ? » et, pour un équipement de contrôle, « Quand le prochain étalonnage est-il prévu ? » Cette approche contextuelle fait de LDB votre assistant IA personnel, qui prend en charge les recherches répétitives et répond clairement aux questions complexes.
La qualité des réponses de l’IA dépend en grande partie du contexte qu’elle reçoit avec une question. Nous avons accordé une attention particulière à l’ingénierie du contexte : fournir automatiquement à l’IA les données et informations complémentaires pertinentes pour chaque type d’enregistrement. Ce principe consiste à concevoir un système d’IA qui reçoit « les bonnes informations dans le bon format » pour accomplir une tâche. Un contexte adapté est indispensable à une réponse fiable.
Nous avons donc intégré à LDB un ensemble de données contextuelles adapté à chaque type d’enregistrement. Pour une question sur un échantillon, l’IA reçoit notamment les paramètres, les valeurs mesurées, les valeurs limites, les notes et les données de la commande associée. Pour une question sur un client, le contexte peut comprendre l’historique des commandes, les interlocuteurs et les tâches en cours. Ce contexte est assemblé dynamiquement et automatiquement en arrière-plan pendant que vous formulez votre question. L’IA « sait » ainsi de quoi il s’agit et fournit des réponses précises et de qualité. Cette préparation approfondie du contexte distingue notre intégration de simples démonstrations d’IA : la différence entre un chatbot ordinaire et AI Explorer tient avant tout à la qualité du contexte fourni.
La transparence est un aspect essentiel d’AI Explorer. Nous souhaitons que vous puissiez avoir pleinement confiance dans l’intégration de l’IA à LDB. Avant leur envoi au modèle d’IA, les données contextuelles sont donc présentées sous forme de liste avec des cases à cocher pour autoriser leur transmission.
Les droits d’accès de l’utilisateur sont pris en compte : seules les données qu’il est autorisé à lire sont proposées. Les droits d’accès de LDB restent ainsi respectés lors de l’utilisation de l’IA, et vous gardez le contrôle de vos données.
Dans LDB, chaque conversation avec l’IA est sauvegardée avec son contexte, l’enregistrement concerné et l’utilisateur. Vous pouvez poser plusieurs questions successives sur un échantillon, par exemple « Quelles valeurs mesurées de cet échantillon se situent en dehors des valeurs cibles ? », puis « Quelles pourraient en être les causes ? » AI Explorer enregistre cet échange directement avec l’échantillon. Même plusieurs semaines plus tard, vous pouvez consulter l’historique, avec toutes les questions, les informations contextuelles et les réponses de l’IA. Vous pouvez poursuivre la conversation ou en commencer une nouvelle sur cet échantillon.
L’historique des conversations conservé pour chaque enregistrement présente de nombreux avantages. Il sert de documentation : vous et vos collègues pouvez vérifier à tout moment les informations fournies par l’IA sur un sujet. Il facilite aussi le travail en équipe. Si un responsable de laboratoire a analysé une commande avec l’IA, un collègue peut consulter et poursuivre cet échange sans devoir reformuler les mêmes questions. Les connaissances et les conclusions restent accessibles là où elles sont utiles : avec l’enregistrement concerné dans le système.
Nous proposons des exemples de questions concrets, notamment pour les personnes qui utilisent l’IA pour la première fois. Chaque page présente des questions prédéfinies adaptées au type d’enregistrement. Il suffit d’en sélectionner une pour qu’AI Explorer y réponde à partir des données contextuelles de l’enregistrement concerné.
Pour un matériau, un exemple pourrait être « Quels lots de ce matériau arrivent bientôt à expiration ? » Cela permet de voir comment l’IA extrait ces informations des données pour répondre. Pour un client, vous pourriez demander « Liste les dernières commandes clôturées de ce client. » Ces questions accessibles en un clic facilitent la prise en main et montrent rapidement ce qu’il est possible de demander à l’IA.
Les exemples de questions sont soigneusement sélectionnés et régulièrement enrichis pour apporter une aide concrète et couvrir les cas d’usage courants. Chaque utilisateur peut ainsi aborder facilement l’IA et obtenir immédiatement des résultats utiles.
