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type: archive
source: OneNote PA-Projets
periode: 2021-2026
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# IA - Notes OneNote

## Chat GPT (20 janvier 2024)

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

Cas d'usage

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## de l'IA (31 janvier 2024)

Tâche pouvant être
automatisée

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## Polaria IA (28 mai 2024)

Cyril de Sousas
Cardoso  : parcours datascience, ensai,
bigdata, chef de projet innovation

Cabinet odalob, chat
bot RH en 2016, 2020 open AI, certification centrale supelec

Polaria
:

- Chat bot
- Chat bot Rag :
- Impact de l'ia sur la recherche

IA
conversationnel et générative

IA
générative

Polaria : 25
personnes, dont 10 salariés

- Conseil formation 2
- Tech : 3 dev, 1 ML enginneur, UX - UI

Accompagnement :

- Développement sur mesure fond épopée,
- sopra steria => sensibilisation

Impact de l'IA sur
l'employabilité.

- Sensibilisation
- Prospective
- Accompagnement Expertise / Business

Faire face à la
croissance : grosse réflexion

- Assistance aux développement : github / avoir leur propre copilot

Comment on peut
accélérer la sensibilisation

Vers quoi la

Comment

Elastic -

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## Search et IA (20 juin 2024)

IA Générative :
modèle de machine learning capable de générer du contenu (plutôt du deep learning) à partir de données sur lesquelles ils ont été préaablement entraînées

Modèle CommandR+ => avec du RAG

Mistral : 3 modele opensource : 8X22

Ollama

Challenges :

- Hallucination, mauvaises réponses
- Accès aux données privées

  - Check des droits
  - Entrainement données privées

- Stack Technique

RAG :

Elastic search :

- Recherche Lexical : occurrence exact du mots ou phrases dans un corpus de textes ou document

  - Limite le sens n'est pas pris en compte, on ne peut pas poser la question en langage naturel

=>
recherche lexical non pertinente

- Recherche sémantique :

  - Recherche Vectorielle :
  - Les vecteurs portent le concept ou le sens du mot qu'on cherche à reprséenter
  - Mots sont strockés avec des chiffres
  - Modèle de machine learning entrainé, pour utiliser des vecteurs = représentation vectorielle = les embeddings

Exemple
modèle pour les MLP

Elastic
: basé sur le produit scalaire

- Représentation des données dans ElasticSearch

  - Pour la recherche vectorielle HNSW graphs

Elastic supporte
l'inférence pour générer les vecteurs à l'indexation et à la recherche

Recherche Hybride :
combiner les différentes techniques

RRF : Reciprocal
Rank Fusion : rrf

Nouveaau concept
Retrievers : abstraction de la stratégie search :

- Standard : recherche lexicale
- Knn : vecteur
- Rrf : fusionne les 2

=>
les 2 données une recherche hybride

Chunk : découper un
gros livres en plusieurs => va arriver très bientot

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## Polaria IA (1 juillet 2024)

  - Sensibilisation à l'IA sur la journée Tribu.net
  - Manque dans le parcours d'intérgation
  - Aldentech sur l'IA tous les 3 mois
  - Sondage

1 - Sensibilisation pour l'ensemble des collaborateurs

2 - Comment partager la veille
  - Cartographie de l'éco-system actuel, voir ce qui ressort comme Framework

3 - Comment mieux exploiter nos données (exemple site e-commercie commandes ), avec prédictif

Comment mieux s'appuyer sur d'autres opendata.

4 - Use case :
Fonctionnalités qui vont être impactés

Fiabilité du useCase concrêt en prod
  - Moteur de recherche
  - Tableau de bord
  - ….

5 - RAG  et ChatBot :

6 - Productivité des développeurs / Chef de projets
  - ChatGPT/ Copilot
  - Vitesse d'appropriation
  - Impact sur le métier dans 2 ans
  - Impact sur les juniors

7 - Impact sur notre façon de faire nos projets

Exemple Claude

Install lama

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## Polaria (27 août 2024)

Actus :

- 6tm :
- Polaria :

  - Actif
  - IA : accélération, capacité
  - Année dernière : Accultération - RAG
  - Cette année : déploiement opérationnelle :
  - Cas d'usage concret

  - Dimension humaine + relation
  - Investissement 900K chez Polaria avec perte de contrôle
  - Gestion des risques : toute l'activité
  - ArdWood ESN :  arrivée d'un CEO
  - ESN : KPMG, EXTIA,

  - Polaria : ( Melvin BizDev, Baptise : contenu, Martin : droit IA + freeLance)
  - Conférence / formation / Conseil Strat
  - Contenu : YouTube :
  - être à jour sur le contenu IA
  - Grand public +
  - 02/10 : prompt engeneering 3€
  - Management et IA

  - Polaria Tech :
  - SAAS + mission ESN
  - Fusion avec XENO APP : 40 à 49% des parts, installer à Vannes
  - 2016 et 2017 : beaucoup top de solutions :
  - 2 dev Full Stack :
  - Financierement : 100k de perte
  - Armée de Terre :
  - SAAS ChatBot

  - Managia : Etude ou Recherche : statut de chair de recherche, CPF
  - Etude de l'impact sur l'IA,
  - Chair
  - Peut vendre des études prospectives, des formations mais pas d'accompagnements

  - Kairos Partner : Guillaume Baudoin :51 % => 100K de rachat
  - ESN : Pierre
  - 1 ML Engeniring
  - Fond épopée gestion :
  - allo voisins :
  - Développement de langage de modele existant
  - Modèle Yolo : détection d'image
  - Télégramme : Veille avec scrapping auto
  - Arrivée via des formations :
  - Audit / diagnostic
  - Low Code
  - No Code : go to market

ML
Engeniring, ML Ops,

- Profil : ML Engenier / Chef de projet

  - ETI : sujet à
  - CP IA  + ML Enginner
  - Dev IA :

  - Data Scientist : pas mal => restructuration Data
  - Déploiement avec gemini et copilot :

  - Refonte de l'interface avec le conversationnel
  - IA et CyberSécurité : conformité de l'IA Act

- Participer à une diffusion intelligente de l'IA : Ethique, RSE, Souverain
- Business : 10 Millions d'euros, être l'acteur de référence

- Vos solutions IA sur mesure.
- Facteurs clés :

  - Se focaliser sur un sujet important

Seenaps et useCase

20240911 -

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## Mentec (13 février 2025)

- 7 ans à Alten :

  - + d'impact
  - + réduite

- Ce qui me fait vibrer : imprimante 3D, space, être dans le monde des technos
- Alten :

  - Encadre exclusivement en intercontrat, des stagiaires

=>
profil  temporaire, embarquer des
nouvelles personnes

- De l'ambition mais de l'inertie

Poste
avec plus

On
avance plus rapidement, encadrement

Projet
de recherche pour aller chercher le SIR :

3
projets en production : MVP -

- Plateforme de recommandation
- La moitié du temps

- On n'avance pas assez vite

1 -Factory :
Accompagner l’impact de l’ia

2 – Les Copilot IA
dans nos applications

3 - Participer à
l’analyse et conseil sur Goria

- Cocher les cases :

  - Travailler avec des profil expérimentés

- Ou on coche mois

  - La R&D
  - Les moyens

Dernière question :

Besoin :

- Compétences sur les gros volumes données :
- Affiner les promptings
- Héberger notre propre model

Est-ce que

- Plateforme

  - Nov 2023  :
  - Pour

- Pilote innovation

  - Différents projet de recherche : traitement du langage

- Perspective 55K

  - Stagiaire

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## Exemple  Productivité IA (30 août 2025)

génére moi un update
pour mettre à jour la colonne clé sous forme de masque de bit, le masque
s'incrémente pour chaque projetid différent

SELECT TOP (1000)
[Id]

      ,[ReferentielId]

      ,[AuditId]

      ,[Label]

      ,[Color]

      ,[DateCreation]

      ,[DateMaj]

      ,[UtilisateurMaj]

      ,[ProjetId]

      ,[ScrumEquipeId]

      ,[DemandeprojetId]

  , cle

  FROM [6tm_Prod].[dbo].[Tags]

-- ⚠️
Assurez-vous que [cle] est au moins BIGINT si vous avez beaucoup de projets.

-- INT permet ~31
projets (bits), BIGINT ~63.

BEGIN TRAN;

;WITH Projets AS (

    SELECT

        ProjetId,

        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ProjetId) -
1 AS bit_index

    FROM (

        SELECT DISTINCT ProjetId

        FROM [6tm_Prod].[dbo].[Tags]

        WHERE ProjetId IS NOT NULL

    ) d

),

Masques AS (

    SELECT

        ProjetId,

        CAST(POWER(CAST(2 AS BIGINT),
bit_index) AS BIGINT) AS mask_value

    FROM Projets

)

UPDATE t

SET t.cle =
m.mask_value

FROM
[6tm_Prod].[dbo].[Tags] AS t

JOIN Masques AS m

  ON m.ProjetId = t.ProjetId;

-- Vérification
rapide (optionnel)

SELECT TOP (1000)
Id, ProjetId, cle

FROM
[6tm_Prod].[dbo].[Tags]

ORDER BY ProjetId,
Id;

COMMIT;

Dev et

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## PAI (13 janvier 2026)

Excalidraw

Agilité et

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## Assistant QA (12 mai 2025)

Descriptif :

- Programme pour assister le Chef de projet / Développeur dans les tests basiques

  - Il se connecte à l'application sous différent profils et parcours tous les liens, pour une datatable n'en prends qu'un ?

- Intégrer sous forme de TU peux être intégrer à la CI et personnaliser avec des scénarios spécifiques par projet
- Evolutifs : un nouvelle exigence peut être intégrée facilement et diffuser sur l'ensemble des projets existants (exemple vérifier l'accessibilité)

Résultats attendus :

- 0 retour client en prod de page qui répondent en 500 contre XX actuellement
- La qualité s'est améliorée :

  - Les warnings on fait poper les pages ayant trop de requêtes http, des requêtes trop lourdes ou des requêtes SQL trop longues
  - La check visuel / responsive est facilité

- Le CP / dev a gagné XX minutes / jour

Pts de vigilance :

- Définir ce qui est du TU / TI du test selenium

Idées complémentaires :

- Fiabiliser les stats réseau, ne remonter que les pertinentes
- Ajouter les requêtes SQL en cas de pb
- Valoriser le rapport en l'envoyant au client

🎭 1️⃣️⃣ Tests classiques avec Playwright

👉 En mode "classique", tu écris du code de
test, typiquement avec la lib @playwright/test, en Typescript / JS / Python.

Exemple typique :

ts

CopierModifier

import { test,
expect } from '@playwright/test';

test('homepage has
title and sign-in button', async ({ page }) => {

  await
page.goto('https://example.com');

  await
expect(page).toHaveTitle(/Example/);

  await page.click('text=Sign in');

});

🔹 Avantages

✅ 100 % maîtrisé : tu écris précisément ce que tu
veux tester

✅ Rapide et fiable en CI/CD

✅ Facile à versionner (Git)

✅ Peut être optimisé (parallèle, retries, traces...)

✅ Support officiel de Playwright

🔹 Limites

⛔ Le test doit être "codé à la main" (même
si généré partiellement)

⛔ Difficile à adapter à une UI très dynamique sans
refactoring

⛔ Pas directement utilisable par un LLM (manque de
structure "sémantique" de la page)

🤖 2️⃣️⃣ Tests via Playwright-MCP (pilotés par LLM)

👉 Ici, le LLM (ex : Copilot)
pilote un navigateur Playwright via le serveur MCP :

- Le LLM reçoit un snapshot sémantique (accessibility tree, éléments référencés)
- Il décide quoi faire : cliquer, taper, attendre...
- Il génère éventuellement un script Playwright final "propre"

Le flux typique :

1️⃣ LLM analyse la page

2️⃣ envoie commande "click(ref=1234)"

3️⃣ page répond avec un nouveau snapshot

4️⃣ boucle jusqu’à atteindre le but

5️⃣ optionnel : génère le script final

🔹 Avantages

✅
Très rapide pour
explorer une UI inconnue

✅ Pas besoin de connaître les selectors
CSS/XPath/etc.

✅ Le LLM s’adapte dynamiquement aux changements de
la page

✅ Génère des scripts Playwright maintenables si
besoin

✅ Peut couvrir des cas "à la volée",
interactifs

🔹 Limites

⛔ Moins déterministe qu’un test écrit manuellement

⛔ Moins optimisé pour la vitesse brute (plus de
round-trips)

⛔ Nécessite un LLM compatible MCP (Copilot+, Claude,
etc.)

⛔ Moins adapté à une CI/CD pure (où tu cherches
stabilité et rapidité)

🔍 3️⃣️⃣ Comparaison synthétique

Critère

Playwright classique

Playwright MCP

Déclenchement

Dev ou CI/CD

LLM en interaction

Robustesse en CI/CD

Très forte

Moyenne (LLM)

Exploration UI dynamique

Complexe

Naturelle (LLM s’adapte)

Vitesse d’exécution

Optimisée, rapide

Plus lente (round-trips LLM)

Génération automatique

Possible mais limité

Natif avec MCP + LLM

Adapté au versioning

Oui (Git + code source)

Oui si on génère un script Playwright final

Facilité pour un non-dev

Complexe

Forte (Copilot-friendly)

🎯 Conclusion : complémentarité

👉
Playwright classique reste le standard pour :

- les tests automatisés CI/CD solides
- les tests critiques, réglementaires
- les suites maintenues sur le long terme

👉
Playwright MCP est excellent pour :

- la génération initiale de tests via IA
- l’exploration ad hoc de nouvelles versions d’une app
- le support aux non-développeurs (QA fonctionnels)
- les tests exploratoires en début de sprint

Si tu veux, je peux
aussi te montrer :

✅ un exemple de flux MCP + génération de test Playwright final

✅
comment combiner MCP
+ Playwright classique (c’est ce que
fait Copilot par ex.)

✅
l’impact sur ta stack
CI/CD si tu intègres MCP

Veux-tu
que je te prépare un exemple concret ? 🚀

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