Utiliser l’action de prédiction dans Power Automate

Vous pouvez utiliser des actions dédiées pour chaque modèle AI Builder dans Power Automate. Toutefois, l’action predict vous permet d’utiliser de nombreux types de modèles AI Builder.

Utiliser un modèle prédéfini ou personnalisé

  1. Connectez-vous à Power Automate.

  2. Dans le volet de navigation à gauche, sélectionnez Mes flux, puis sélectionnez Nouveau flux>Flux de cloud instantané.

  3. Nommez votre flux de cloud.

  4. Sous Choisir comment déclencher ce flux, sélectionnez Déclencher manuellement un flux, puis sélectionnez Créer.

  5. Sélectionnez + Nouvelle étape, puis entrez prédire dans la barre de recherche.

  6. Sélectionnez Predict dans AI Builder ou Predict à l’aide de modèles AI Builder à partir de Microsoft Dataverse. Les deux actions offrent les mêmes fonctionnalités.

    Capture d’écran de l’action Prédire.

  7. Dans l’entrée Modèle, sélectionnez un modèle personnalisé que vous avez créé ou choisissez un modèle prédéfini.

Note

En savoir plus sur les paramètres d’entrée et de sortie de chaque modèle dans les sections suivantes de AI Builder dans Power Automate vue d’ensemble :

Utiliser un identifiant de modèle dynamique (avancé)

Dans certains cas d’utilisation complexes, vous devrez peut-être transmettre dynamiquement un ID de modèle à l’action de prédiction. Par exemple, si vous souhaitez traiter différents types de factures à l’aide de différents modèles, vous pouvez choisir automatiquement un modèle en fonction du type de facture.

Dans cette section, vous allez apprendre à configurer l’action de prédiction AI Builder à cet effet spécifique en fonction du type de modèle.

  1. Connectez-vous à Power Automate.

  2. Sélectionnez Mes flux dans le volet de gauche, puis sélectionnez Nouveau flux>Flux cloud instantané.

  3. Nommez votre flux de cloud, sélectionnez Déclencher manuellement un flux sous Choisir comment déclencher ce flux, puis sélectionnez Créer.

  4. Sélectionnez + Nouvelle étape.

  5. Entrez Initialiser la variable dans la barre de recherche, puis sélectionnez-la dans l’onglet Actions.

  6. Entrez Identifiant du modèle dans l’entrée Nom, Chaîne dans l’entrée Type et l’ID de modèle actuel dans l’entrée Valeur.

    Vous trouverez l'ID de modèle dans l'URL de la page de détails du modèle dans Power Apps : make.powerapps.com/environment/[id d'environnement]/aibuilder/models/[id de modèle]

  7. Sélectionnez + Nouvelle étape, recherchez predict, puis sélectionnez Predict dans AI Builder.

  8. Sélectionnez l’entrée >Entrer une valeur personnalisée, puis entrez l’ID du modèle provenant de l’étape 6.

    La valeur de la colonne Requête d'inférence dépend du type de modèle.

Note

L'identifiant de modèle dynamique est pris en charge uniquement pour le traitement des documents ; il n’est pas pris en charge pour les requêtes.

Modèle de traitement de documents

  1. Dans l’étape Déclencher manuellement un flux, ajoutez une entrée Fichier et définissez son nom sur Contenu du fichier.

  2. Dans l’étape Déclencher manuellement un flux, ajoutez une entrée Texte et définissez son nom sur Type Mime.

  3. À l’étape Initialiser la variable, entrez un ID de modèle de traitement de documents.

  4. Dans l’étape Prédire, entrez la valeur suivante dans la colonne Déduire la demande :

    {
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
    "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
    "mimeType": "@{triggerBody()['text']}",
    "base64Encoded": "@{string(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])}",
    "pages": "@{base64('1-2')}"
    }
}

    Le paramètre pages est facultatif et peut se présenter au format « 2 » ou en tant que plage comme « 1-10 ».

    Capture d’écran de l’action Prévoir avec ID de modèle dynamique.

  5. Sélectionnez Enregistrer dans le coin supérieur droit, puis sélectionnez Tester pour tester votre flux de cloud :

    Capture d’écran du test de l’action de prédiction.

  6. Dans les détails de l'exécution du flux cloud, récupérez la sortie JSON du modèle dans la section RÉSULTATS de l'action prédictive. Ce résultat est utile pour créer des actions en aval à l’aide des valeurs du modèle.

    Capture d’écran de l’obtention de la sortie des résultats d’exécution.

  7. Revenez à votre flux de cloud en mode d’édition.

  8. Sélectionnez + Nouvelle étape et sélectionnez l’action Composer (ou toute autre action pour traiter le résultat de votre modèle). Disons que la sortie de votre modèle comporte la colonne Total. Vous pouvez l’obtenir avec la formule suivante :

    @{outputs('Predict')?['body/responsev2/predictionOutput/labels/Total/value']}

    Capture d’écran de l’utilisation de la sortie de prédiction.

Modèle de détection d’objet

Ce processus est similaire à la demande de déduction de l’étape 4 de la section Modèle de traitement de documents :

{
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
        "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "base64Encoded": "@{string(triggerBody()?['file']?['contentBytes'])}"
    }
}

Modèle de classification par catégorie

Ce processus est similaire à la demande de déduction de l’étape 4 de la section Modèle de traitement de documents :

{
    "version": "2.0",
    "requestv2": {
        "@@odata.type": "Microsoft.Dynamics.CRM.expando",
        "language": "Detect automatically",
        "text": "The text to categorize"
    }
}
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