No-code et IA : pourquoi et comment créer des applications no-code en utilisant l'intelligence artificielle : exemple avec Bubble et OpenAi

L'univers technologique évolue à un rythme effréné, offrant des opportunités extraordinaires pour l'innovation. Depuis le lancement fulgurant de ChatGPT à la fin de 2022, le monde est en effervescence autour de l'IA générative - ces modèles informatiques capables de créer du contenu (textes, images, musiques, etc.) à partir de simples indications non techniques. La capacité de cette nouvelle technologie à lire, écrire et créer de manière humaine a déclenché des débats enflammés quant à son impact. Les optimistes y voient une opportunité immense, d'autres prédisent que l'IA éliminera des emplois, et les pessimistes appellent à un moratoire sur le développement pour éviter la destruction même de la civilisation.

Pendant que ce débat existentiel se poursuit, des entreprises de toutes tailles se précipitent pour intégrer l'IA générative dans leurs opérations afin d'analyser plus efficacement les données, d'interagir de façon plus immersive avec clients et employés, et d'automatiser des processus exigeants en ressources humaines. De plus, de nouvelles start-ups et produits propulsés par l'IA sont lancés chaque jour pour répondre à la demande croissante d'outils exploitant l'IA pour le monde des affaires.

L'une des synergies les plus excitantes qui a émergé ces dernières années, en parallèle de ChatGPT, est celle entre le no-code et l'intelligence artificielle (IA). Dans cet article, nous plongeons dans le mariage entre le no-code et l'IA, en mettant en lumière l'exemple de la plateforme Bubble, et explorons pourquoi et comment créer des applications no-code enrichies par l'intelligence artificielle.

L'intégration de l'IA dans les applications no-code est aujourd'hui plus facile que jamais

Grâce aux nouveaux outils d'IA, les applications peuvent désormais traiter des entrées plus ambigües et nuancées pour fournir des résultats plus élaborés. Après tout, les applications logicielles ont toujours été des machines d'entrée/sortie. Cependant, elles ont historiquement été limitées à une logique très stricte et formelle dans la manière dont elles traduisent les instructions en actions. Mais aujourd'hui, ces technologies permettent aux ordinateurs de traiter le langage humain réel pour en "comprendre" la signification complète, y compris l'intention et le sentiment de l'auteur ou du locuteur.

Voici quelques exemples d'applications construites et traitées par l'intelligence artificielle:

Jasper AI est un rédacteur de contenu social et SEO, construit sur l'intelligence artificielle ChatGPT. L'application peut vous aider dans tous les domaines, de la rédaction créative à la création d'un article de blog, en passant par la création de contenu en fonction des sujets et des informations que vous lui fournissez. Ses capacités ne s'arrêtent pas là, puisqu'il peut également vous aider pour la grammaire.

Legal Robot utilise des techniques d'apprentissage automatique telles que l'apprentissage profond pour comprendre le langage juridique, puis compare le langage avec d'autres contrats pour identifier les modèles standards par rapport aux modèles personnalisés, mesure la complexité et la lisibilité du langage, et identifie les responsabilités, les droits et les conditions d'un accord.

Hopper utilise des capacités prédictives pour aider les utilisateurs à obtenir des informations précises sur les coûts associés aux vols, aux chambres d'hôtel et aux locations de voiture. Il fournit ces informations jusqu'à un an à l'avance, ce qui laisse à ses utilisateurs beaucoup de temps pour préparer les bons plans de voyage à l'avance.

Pourquoi créer une application basée sur l'IA sans code ?

La question se pose : pourquoi associer le no-code et l'IA ? Les avantages sont multiples et significatifs. En créant une application basée sur l'IA sans avoir à coder, startups et grands groupes peuvent :

• Gagner du temps et de l'argent : le développement traditionnel d'applications IA nécessite une expertise technique considérable et des ressources financières importantes. Le no-code élimine ces barrières en offrant une alternative rapide et économique.
• Démocratiser l'IA : le no-code rend l'IA accessible à un public plus large. Les personnes sans compétences techniques approfondies peuvent désormais exploiter les avantages de l'IA dans leurs projets.
• Itérer plus rapidement : Le no-code permet des cycles de développement plus courts. Les concepteurs peuvent expérimenter rapidement avec les fonctionnalités d'IA, itérer sur les idées et affiner les applications en conséquence.
• Vous souhaitez en savoir plus sur le no-code ? Découvrez ses avantages avec des cas d'usages concrets.

Comment profiter des capacités d'IA sur une application no-code Bubble ?

Bubble, une plateforme populaire de développement no-code, offre des fonctionnalités d'IA qui peuvent être facilement intégrées dans les applications. Voici quelques exemples de ce que vous pouvez réaliser avec l'IA sur Bubble :

• Reconnaissance d'image : En utilisant des modèles pré-entraînés, vous pouvez créer des applications capables de reconnaître des objets, des visages et plus encore.
• Traitement du langage naturel (NLP) : Intégrez des fonctionnalités de compréhension du langage dans vos applications pour permettre des interactions plus naturelles avec les utilisateurs.
• Prédictions et recommandations : Utilisez l'IA pour analyser les données et fournir des prédictions et des recommandations personnalisées aux utilisateurs.
• Créer du contenu original : laissez votre application générer n'importe quoi, d'un article de blog à un rapport sectoriel, en passant par une proposition d'offre d'emploi. De nombreuses applications de marché de la décennie passée (qui vous mettent en relation avec des experts capables de créer des choses) seront probablement concurrencées par des applications d'IA qui créent ces éléments à leur place.
• Analyser beaucoup d'éléments : utilisez l'IA pour permettre à votre application d'absorber des informations sous diverses formes afin de donner du sens au monde, comme résumer des documents, examiner du texte, des images et des vidéos pour repérer et identifier des éléments spécifiques, réviser du texte pour l'améliorer ou le rendre plus cohérent, et bien plus encore.
• Prendre des décisions : l'IA peut aider votre application à prendre des décisions, que ce soit en fournissant aux utilisateurs des recommandations ou des correspondances personnalisées, en élaborant des plans et des stratégies, ou en prédisant les conditions futures.
• Interagir avec les gens : des chatbots peuvent être ajoutés à n'importe quelle application pour aider les gens à répondre directement aux questions sur la plateforme. Ils peuvent également être le service lui-même, proposant éventuellement des conseillers virtuels, des conseillers, des formateurs, des planificateurs, etc.

Quels sont les défis/limites de la création d'applications basées sur l'IA ?

Bien que la combinaison du no-code et de l'IA présente de nombreux avantages, il est important de reconnaître les défis et les limites potentiels. Certains points à considérer incluent :

• Complexité des modèles d'IA : Même avec le no-code, la création de modèles d'IA sophistiqués peut nécessiter une compréhension approfondie des concepts d'IA.
• Limitations de performance : Les modèles d'IA complexes peuvent nécessiter des ressources de calcul importantes. Les applications no-code pourraient avoir des limites en termes de performance.
• Intégration avec des données : Les modèles d'IA nécessitent des données de qualité pour fonctionner correctement. Assurer une intégration fluide avec des sources de données pertinentes peut être un défi.
• Qualité des "prompts" : Les résultats de l'IA dépendent fortement de l'"input" ou texte que vous rédigez pour obtenir un "outup", réponse de l'IA. Vous devez donc être certain que votre application contient le bon prompt pour générer des résultats significatifs. Heureusement, vous pouvez généralement effectuer des tests manuels avec des outils tels que ChatGPT, en essayant différentes formulations de prompt jusqu'à ce que vous obteniez systématiquement les résultats souhaités. Il suffit ensuite d'insérer le texte du prompt dans l'application.
• Coût : les outils tels que ChatGPT sont généralement très peu coûteux. Cependant, le coût de leur intégration dans une application peut s'élever rapidement si vous avez les éléments suivants : (1) de longs prompts (par exemple l'envoi de longs documents à comprendre et à synthétiser), (2) de longs résultats (par exemple la génération de longs documents), (3) des interactions multiples (par exemple un chatbot qui a de longues conversations), ou (4) un grand nombre d'utilisateurs. Il est important de modéliser soigneusement les coûts attendus et de s'assurer que votre modèle économique peut les couvrir.
• Réponses trompeuses/préjudiciables : les modèles d'IA étant une "boîte noire" dont on ne peut prédire les résultats, il y a toujours un risque à exposer les résultats de l'IA directement aux utilisateurs, sans contrôle humain et préalable. Le risque le plus important étant une réponse de qualité médiocre, voire préjudiciable dans certains cas.

Comment construire une application no-code basée sur l'IA en utilisant Bubble ?

Nous allons maintenant vous expliquer comment créer une application permettant à l'utilisateur de générer des brouillons d'articles de blog avec l'aide de l'IA (OpenAi) et de Bubble.

Bubble.io est notre solution préférée car elle peut intégrer à plusieurs fonctionnalités d'IA à l'aide d'API's ou de plugins.

Pour créer cette application, nous devons d'abord configurer un appel API dans le connecteur API pour permettre la communication avec OpenAI. Ensuite, nous créerons une page avec l'interface utilisateur et la logique nécessaire pour que les utilisateurs puissent saisir leur prompt et générer une ébauche de leur article de blog.

Se connecter à l'API

Tout d'abord, configurons le connecteur API pour OpenAI afin de pouvoir générer des réponses. Vous aurez besoin d'une clé API d'OpenAI pour effectuer cette configuration, alors ouvrez un compte si vous ne l'avez pas encore fait.

Authentification

Dans le connecteur API, sélectionnez "Ajouter une autre API" et nommez-la "OpenAI". Sélectionnez Private key in header comme méthode d'authentification et entrez votre clé API dans le champ Key value. Nous n'avons pas d'environnement de test pour cette API, nous pouvons donc laisser le champ Valeur de la clé de développement vide.

N'oubliez pas d'ajouter le mot Bearer suivi d'un espace avant votre clé API !

Configuration de l'appel

Développez l'appel API et renommez-le Create chat completion. Cet appel sera utilisé en tant qu'action, et le type de données est JSON.

La méthode pour cet appel sera POST vers le point de terminaison https://api.openai.com/v1/chat/completions. Vous devrez spécifier un paramètre d'en-tête, en définissant le type de contenu comme application/json pour que l'appel fonctionne.

Mise en place du body de la demande

Le corps de la demande comporte 4 clés :

- model (chaîne) : Le modèle de chat à utiliser

• model (chaîne) : Le modèle de chat à utiliser
• max_tokens (entier) : Le nombre de jetons à utiliser pour la réponse. Plus d'informations sur les jetons ici.
• user (string) : L'identifiant unique de l'utilisateur qui fait la demande
• messages (array) : Contient une liste de messages décrivant la conversation.

Initialisation de l'appel

La dernière chose à faire est d'initialiser l'appel. Configurons les paramètres et entrons quelques valeurs de test. Le seul paramètre qui doit être marqué comme privé est le model, qui doit être défini sur gpt-3.5-turbo. Les paramètres Additional, Assistant-prompt et Feedback doivent être laissés vierges, car ils ne sont pas nécessaires pour chaque demande. Saisissez des valeurs dans les champs Ton, Audience, Max-tokens, Topic, System-prompt et User-id.  Sélectionnez les deux options Inclure les erreurs dans la réponse... et Capturer les en-têtes de réponse, puis sélectionnez Initialiser l'appel.

Une fois l'appel terminé et le corps de la réponse reçu, sélectionnez Enregistrer.

Créer la page

Nous devons maintenant créer une page pour notre application où l'utilisateur pourra créer des messages avec l'aide de l'IA.

Interface utilisateur

L'interface utilisateur permet de générer et d'enregistrer les articles de blog et comporte trois parties principales :

Nouveau projet : Un formulaire de saisie pour générer un nouvel article

Résultats du brouillon : Une section qui affiche l'article généré avec l'option de modifier et de régénérer le contenu.

Brouillons sauvegardés : Une liste des brouillons que l'utilisateur a sauvegardés dans la base de données

Le formulaire de saisie offre aux utilisateurs une interface simple pour générer rapidement du contenu en limitant la saisie, mais nous devons toujours fournir des messages descriptifs dans l'appel à l'API pour nous assurer que nous obtenons le résultat souhaité. Nous allons mettre en place deux ensembles d'options pour gérer cela.

L'entrée Tone est une liste déroulante permettant de sélectionner soit Professional, soit Quirky, soit Academic : Professionnel, Excentrique ou Académique - nous allons donc créer des options pour contenir ces valeurs.

Nous ajouterons un attribut texte supplémentaire appelé Content pour contenir la valeur plus longue que nous fournissons à l'appel API. (ex. "Le ton doit être professionnel").

Nous avons besoin d'un autre jeu d'options pour contenir des invites et des préfixes supplémentaires - nous appellerons ce jeu d'options "Invite", et il possède également un attribut de texte supplémentaire appelé "Contenu".

Le champ Contenu pour ces options devrait ressembler à ceci :

• Préfixe du sujet : Le sujet de l'article
• Préfixe de la cible : L'audience préférée de l'article
• Préfixe de régénération : Réécrivez l'article avec les mises à jour suivantes :
• Prompt du système : Vous êtes un expert en rédaction et vous avez une grande expérience de la rédaction d'articles de blog réussis sur une variété de sujets. Rédigez un article de blog en utilisant les informations fournies.

Génération de l'ébauche de l'article de blog à l'aide de l'IA

Lorsque l'utilisateur appuie sur le bouton Générer, nous déclenchons l'appel à l'API. Le processus de régénération utilise le même appel, il est donc préférable de placer cette logique dans un événement personnalisé.

• Audience : Incluez le contenu du préfixe Audience de l'option Prompt avant la valeur de l'entrée, de sorte que lorsqu'un utilisateur saisit "Développeurs low-code" dans le champ de saisie Audience, la valeur que nous fournissons dans l'appel API devient "L'audience de préférence pour cet article doit être : Développeurs low-code"
• Ton : la sélection du ton étant une liste déroulante, nous ferons référence au contenu de la valeur sélectionnée pour fournir une phrase complète sur le ton de l'article.
• Supplémentaire : Le champ de saisie supplémentaire est facultatif et il suffit d'utiliser la valeur de la saisie multiligne.
• Sujet : Comme pour Audience, il faut inclure le contenu du préfixe Topic avant d'utiliser la valeur du champ de saisie Topic.
• Assistant-prompt : Ce champ n'est utile que lors de la régénération d'une réponse et doit être défini sur le contenu renvoyé lors de la dernière génération.
• Feedback : Le champ feedback est également utilisé lors de la régénération de la réponse, et lorsque l'entrée n'est pas vide, nous utilisons le préfixe Régénérer le contenu avant la valeur de l'entrée multiligne afin que l'article complet soit régénéré avec le feedback.
• System-prompt : Défini avec le contenu de l'invite du système à partir du jeu d'options de l'invite
• User-id : L'identifiant unique de l'utilisateur actuel

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