EnConvo 3

Utiliser EnConvo avec vos propres documents et connaissances

La fonctionnalité Base de Connaissances permet d’exploiter des ensembles de données personnelles avec des modèles distants ou locaux. Une base de connaissances peut contenir des éléments tels que des PDF et des fichiers DOC, XLS, PPT, TXT, JSON, MD et EPUB, sans limitation de taille de fichier, mais encore des pages web et même des sites pour interroger leur contenu. Comme EnConvo est aussi un outil audio et vocal, les bases de connaissances peuvent intégrer les transcriptions d’enregistrements de réunions, de cours et de conférences.
EnConvo utilise la technique de la vectorisation pour indexer les documents de la base de connaissances et retrouver instantanément les segments d’informations les plus pertinents par rapport à une requête, éléments qui sont transmis à l’IA sélectionnée. Pour les PDF, EnConvo utilise par défaut le moteur Mistral OCR, capable de reconnaître le texte au sein d’images, ce qui améliore la qualité du contenu extrait.  Cette fonctionnalité est une application concrète de l’IA.
Un conseil, il faut travailler avec de petites bases bien préparées et ciblées plutôt que de créer une base ou deux contenant des centaines voire des milliers d’éléments – c’est valable avec EnConvo mais aussi avec tous les autres assistants qui proposent une fonction similaire – je pense à Fluent, Alter ou Elephas.

Ce système est au cœur d’une autre fonction de la plateforme EnConvo que je ne détaillerai pas ici : le Mode Agent. L’application est fournie de base avec l’Agent Mavis qui peut puiser, entre autres, dans une ou plusieurs bases de connaissances pour répondre à des questions complexes ou exécuter des tâches automatisées. Au lieu d’aller interroger dans le vague un grand modèle d’IA ou un petit modèle local pas toujours performant, Mavis s’appuie alors principalement (voire uniquement selon vos choix) sur les documents intégrés à la base de connaissances. Vous demandez des analyses et des synthèses basées spécifiquement sur vos propres documents…

Si une base contient des documents « sensibles », la sécurité des données personnelles ou professionnelles est essentielle. EnConvo peut alors tirer parti de modèles locaux via Ollama ou LM Studio si vous avez mis en place de tels systèmes. Toutes les données restent sur le Mac et les processus d’inférence y sont également contraints.
Même si EnConvo fonctionne sur les Mac Intel, pour faire tourner un modèle d’IA en local de manière décente, utilisez un Mac Apple Silicon. La mémoire unifiée des SoC M est essentielle pour tout ce qui touche à l’IA, et son volume est le facteur le plus critique puisque le modèle local doit forcément se charger entièrement en mémoire pour travailler. Comme il faut évidemment de la place pour macOS et d’autres applications ouvertes… à moins de 16 Go de mémoire, ce n’est pas raisonnable, sauf à choisir des petits modèles. Même si les modèles « compacts » progressent rapidement, pas sûr que les résultats vous satisferont. Pour exploiter EnConvo, et spécifiquement cette fonction, en local, dans un cadre professionnel, une configuration SoC M 3, 4 ou 5, avec 24 ou 32 Go de mémoire sera bien adaptée. Si vous utilisez des fournisseurs d’IA en ligne, même un Mac Intel avec 8 Go fera l’affaire. Toutefois, ce devra être une machine tournant sous au moins macOS 14.

Vous pouvez voir ce que cette fonctionnalité peut vous apporter même avec la version gratuite d’EnConvo, dans le cadre des limites que cela impose, notamment un maximum de dix requêtes par jour. Si vous vous préparez bien, c’est suffisant pour vous rendre compte de son intérêt.

Une découverte ardue, mais satisfaisante

J’espère que vous avez déjà une bonne idée de ce qu’est EnConvo et de la façon de l’aborder, d’effectuer les principaux réglages, d’utiliser trois widgets principaux, et d’en tirer parti avec vos propres documents.
Réglages et options à foison et multiples facettes d’EnConvo… aborder EnConvo est nettement plus exigeant qu’Apple Intelligence ! Mais ce n’est pas non plus le même usage. Exigeants, de nombreux autres logiciels le sont. Vous êtes-vous jamais vraiment plongé dans les réglages de GraphicConverter, d’Obsidian, d’Affinity ou de Pixelmator Pro ? les réglage set options de Word et d’Excel sont bien plus profonds et complexes que la plupart des gens ne le pensent et ne l’expérimentent. Apprendre à vraiment s’en servir demande des efforts, une volonté.
EnConvo n’est peut-être pas l’outil le mieux adapté à vos besoins ou au niveau d’intérêt que vous entendez accorder ? Il existe d’autres assistants excellents, moins polyvalents, mais plus aisés à aborder. Par exemple, Fluent (riche de nombreuses possibilités et doté d’une fonction de base de connaissances), Kerlig… ou encore vraiment très simples, comme Echoo. Et ce ne sont là que quelques-uns des assistants que je connais bien ; on en compte aujourd’hui des dizaines, peut-être plus encore.

Puisque vous avez déjà fait l’effort de me lire jusqu’ici, pourquoi ne pas simplement télécharger la version gratuite d’EnConvo et la paramétrer patiemment. Si vous vous accrochez, tant mieux, vous pourrez à loisir passer à une version supérieure vous permettant d’utiliser vos propres clés API et poursuivre encore plus avant votre découverte. Si vous abandonnez après quelque temps, tant pis. Ce que vous aurez appris à cette occasion vous servira de toute manière si vous changez d’avis et revenez, ou bien si vous optez pour un autre outil. Tous fonctionnent grosso modo sur les mêmes bases, donc vous n’aurez en aucun cas « perdu » votre temps ! N’oubliez pas enfin que la valeur de l’IA tient autant au choix et à la qualité des données que vous apportez qu’aux fonctionnalités de l’outil et la puissance des modèles que vous utilisez. ✿