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Guide d'administration d'Automation Cloud
L’onglet Résumé de l’utilisation ( Usage Summary ) de la page AI Trust Layer fournit un aperçu de l’utilisation et des restrictions du modèle dans différentes régions. Il représente les données passées de votre journal d'audit et reflète les paramètres de vos politiques de gouvernance.
Vous pouvez afficher les données affichées selon les critères suivants :
- Nombre total d'actions LLM par statut (Total LLM Actions per Status) : permet de surveiller le statut de différents modèles dans toutes les régions. Pour personnaliser la visualisation des données, vous pouvez filtrer par région, modèle, statut et source.
- Nombre total d'actions LLM par produit ( Total LLM Actions per Product) : permet de surveiller l'adoption de la fonctionnalité d'IA au sein de votre organisation. Pour personnaliser la visualisation des données, vous pouvez filtrer par locataire et par produit.
L’onglet Audit de la page AI Trust Layer offre une vue complète des opérations liées à l’IA, avec des détails sur les demandes et les actions, les produits et fonctionnalités à l’origine des demandes, ainsi que les modèles utilisés et leur emplacement. Vous pouvez surveiller toutes les opérations liées à l'IA et garantir leur conformité aux directives et politiques établies. Les journaux d’audit offrent également une visibilité sur les entrées et les sorties pour les activités Gen AI, les agents, les fonctionnalités génératives Autopilot for Everyone et Document Understanding. Notez que vous pouvez afficher les entrées de journal créées au cours des 60 derniers jours.
Les données d'audit sont affichées sous forme de tableau, chacune de ses colonnes fournissant des informations spécifiques sur les opérations liées à l'IA :
- Date (UTC): affiche la date et l’heure exactes auxquelles chaque opération a été demandée. Il permet un suivi précis des demandes selon leur ordre chronologique, facilitant ainsi les audits en temps opportun.
- Produit(Product) : Produit spécifique qui a initié chaque opération. Cette visibilité permet de remonter toute opération vers son produit d'origine pour une meilleure compréhension et responsabilité.
- Fonctionnalité ( Feature) : fonctionnalité spécifique du produit qui a initié l'opération, facilitant la traçabilité des problèmes vers des fonctionnalités particulières, le cas échéant.
- Locataire(Tenant) : le locataire spécifique au sein de votre organisation qui a initié l'opération. Ces informations permettent d'obtenir une vue d'ensemble plus détaillée et aident à reconnaître les modèles ou les problèmes au niveau du locataire.
- Utilisateur: l’utilisateur individuel au sein du locataire qui a initié l’opération. Il permet de traçage des activités à un niveau granulaire de l'utilisateur, améliorant les capacités de surveillance. Pour les activités GenAI, l'utilisateur est représenté par la personne qui a créé la connexion. Une valeur N/A indique une communication de service à service où un utilisateur n'est pas disponible.
- Modèle utilisé: le modèle d'IA spécifique utilisé pour traiter chaque opération. Cet aperçu permet de mieux comprendre quels modèles gèrent quels types de requêtes.
- Emplacement du modèle: l’emplacement où le modèle utilisé est hébergé. Ces informations peuvent répondre aux exigences potentielles de dépannage ou d’audit qui pourraient découler des performances du modèle dans des emplacements spécifiques.
- Statut(Status) : le statut de chaque opération — indiquant si elle a réussi, échoué ou bloquée. Ce moyen rapide d'identifier les problèmes opérationnels est crucial pour maintenir un environnement fluide et efficace.
Par ailleurs, la capacité de filtrage vous permet d’affiner votre audit en fonction de critères tels que la date, le produit, le modèle utilisé, le statut ou la source. Le filtre Source vous permet de choisir entre afficher tous les appels, uniquement les appels gérés par UiPath, ou uniquement les appels de connexion personnalisés (à l'aide d'abonnements gérés par le client, comme défini dans Configuration des LLM (Configuring LLMs)).
En outre, lorsque vous sélectionnez une entrée dans la table Audit, vous pouvez accéder à une section Détails (Details) pour une révision plus approfondie, qui inclut toutes les données disponibles dans la table Audit, ainsi que la source de l’appel LLM et le déploiement exact associé à l’ appel.
Exportation des journaux d'audit
Cette fonctionnalité est disponible avec le plan de licence Enterprise.
L'option Exporter (Export) vous permet d'exporter les journaux d'audit.
Exportation des journaux
Déclenchement et téléchargement d’une exportation
- Accédez à Admin > AI Trust Layer et sélectionnez l'onglet Audit .
- Sélectionnez Exporter(Export) .
- Choisissez d’exporter avec ou sans entrées et sorties. Une seule exportation peut être traitée à la fois. Vous devez attendre la fin de l’exportation en cours avant d’en lancer une nouvelle.
Remarque : Le système traite les exportations de manière asynchrone, ce qui inclut les entrées et les sorties et nécessite un temps supplémentaire.
- Une fois l'exportation terminée, vous recevez des notifications par e-mail et dans le panneau Notifications .
- Les fichiers exportés sont accessibles via l'option Afficher les exportations (View Exports) dans l'onglet AI Trust Layer > Audit pendant une période de sept jours.
L'interface affiche le nombre d'exportations restantes avec entrées et sorties pour le mois en cours. Veuillez noter qu'une fois que vous atteignez la limite mensuelle, l'exportation avec des entrées et des sorties sera suspendue jusqu'au mois suivant.
Filtrage des données pour les exportations
Utilisez les options de filtre disponibles pour affiner les données que vous souhaitez exporter :
- Produit (Product ) : sélectionnez les produits à partir desquels vous souhaitez exporter des données.
- Modèle utilisé (Model Used ) : choisissez des modèles spécifiques pour filtrer l'exportation.
- Statut : filtrer par demandes Échec (Failed) ou Réussi (Successful). Un statut Échec (Failed) apparaît lorsqu'une politique Automation Ops bloque un modèle, un produit ou une fonctionnalité.
- Date : Sélectionnez une plage horaire (par exemple, Dernier jour (Last day), Dernière semaine (Last Week), 30 derniers jours (Last 30 days) et choisissez entre les fuseaux horaires locaux ou UTC.
Le filtrage vous permet de contourner la taille et le nombre maximal de lignes par limite d'exportation, en sélectionnant uniquement les données que vous souhaitez exporter.
Afficher les exportations
Le volet Afficher les exportations (View Exports) affiche les données exportées, l'utilisateur qui a généré la demande et le statut de l'exportation. Ce volet est également l'endroit où vous pouvez télécharger vos exportations en sélectionnant l'action Télécharger (Download) .
Si une erreur se produit, votre limite d'exportation mensuelle n'est pas affectée et vous pouvez générer une nouvelle exportation.
| État (Status) | Définition |
|---|---|
| En attente | La demande est en cours de traitement. Le statut passe à Terminé (Completed) ou Échec (Failed) une fois le traitement terminé. |
| Échec | Parfois, une demande peut échouer.
Une demande échouée n'est pas prise en compte dans votre autorisation d'exportation mensuelle si vous exportez avec des entrées et des sorties. |
| Terminé | Le traitement est terminé et le fichier est prêt à être téléchargé. |
| téléchargé | Le fichier a été téléchargé. |
| A expiré | Le fichier a atteint la fin de sa fenêtre de disponibilité de 7 jours et ne peut plus être téléchargé. |
Structure CSV
Les journaux d'audit se composent des colonnes suivantes :
| Nom de la colonne | Saisie de texte | Description |
|---|---|---|
| Date | DateTime | Lorsque l'action a été enregistrée. |
| Identifiant de l'action | Chaîne/UUID | Un identifiant unique pour l'action spécifique. Peut être utilisé pour tracer davantage d'informations sur la plate-forme UiPath et obtenir davantage d'informations. |
| Produit | Chaîne de caractères (string) | Nom du produit où l’action a eu lieu. |
| Fonctionnalités | Chaîne de caractères (string) | Nom de la fonctionnalité qui a déclenché l'action. |
| Utilisateur (User) | Chaîne de caractères (string) | L'utilisateur qui a déclenché l'action. |
| Locataire | Chaîne de caractères (string) | Le locataire où l'action a eu lieu. |
| Modèle | Chaîne de caractères (string) | Le modèle qui a traité l’entrée. |
| Localisation du modèle | Chaîne de caractères (string) | La région du modèle. |
| État (Status) | Chaîne de caractères (string) | Statut de l'action qui peut être échouée ou réussie. |
Limitations de l'exportation
Les entrées et les sorties de plus de 32 767 caractères sont tronquées à partir de la fin. Un message est automatiquement ajouté à la ligne tronquée pour vous informer que les informations ont été tronquées.
Les entrées et les sorties sont traitées pour supprimer les virgules (",") afin que vous puissiez facilement traiter les informations sans dysfonctionnement au format CSV.
Durée de la licence et période de grâce
Pendant cette période, les données précédemment stockées restent accessibles. Cependant, aucune nouvelle donnée n'est enregistrée dans le stockage au démarrage ou au démarrage pendant cette période. Il est important de noter que les données dans le stockage à la demande expireront. Le délai d'expiration est calculé en fonction de la durée de votre licence plus deux ou trois années supplémentaires, selon votre type de licence précédent. Cette approche vous permet de disposer de suffisamment de temps pour accéder à vos données historiques, même après l'expiration de votre licence.
Rétention et stockage des données
| Fonctionnalités | Norme Enterprise | Enterprise avancé |
|---|---|---|
| Stockage actif (IU visible) | 60 jours | 60 jours |
| Stockage activé (Exportation disponible) | 90 jours | 180 jours |
| Stockage à vide (archivé) | 2 ans | 3 ans |
| Nombre maximum de lignes par exportation | 200k | 200k |
| Taille d'exportation maximale | 1 Go | 1 Go |
| Exporte avec entrées et sorties | 4 par mois | 4 par mois |
| Exporte sans entrées et sorties | Illimité | Illimité |
Désactivation du stockage des entrées et des sorties
Vous pouvez désactiver l'enregistrement d'entrées et de sorties dans les exportations en déployant une politique Automation Ops applicable au niveau des locataires, des groupes ou des utilisateurs. Pour plus de détails, consultez Paramètres des politiques AI Trust Layer.
Une fois cette fonctionnalité désactivée, les entrées et les sorties ne sont plus enregistrées et ne peuvent pas être récupérées.
Gestion des données PII et PHI dans les journaux d’audit
Lorsque vous utilisez des fonctionnalités d'IA générative dans UiPath, il est important de comprendre que les journaux d'audit peuvent inclure des informations personnelles identifiables (PII) ou des informations médicales protégées (PHI). Ces informations peuvent apparaître à la fois dans les invites d’entrée envoyées aux modèles LLM et dans les réponses qu’ils génèrent. Cela s’applique aux interactions exécutées via des automatisations Attended et Unattended.
La section Détails de chaque entrée du journal d'audit affiche le contenu complet de l'entrée et de la sortie lorsque l'enregistrement des invites est activé. Cela inclut les métadonnées telles que :
- ID de l’action
- Locataire
- Produit
- Fonctionnalités
- Utilisateur (User)
- Horodatage
Masquer les données sensibles pour des raisons de conformité
Si vos règles de conformité nécessitent de masquer les données d’informations personnelles dans les journaux d’audit, vous pouvez configurer la politique AI Trust Layer pour contrôler la visibilité :
- Accédez à Automation Ops™ > Governance et sélectionnez ou créez une politique AI Trust Layer.
- Dans l'onglet Bascules des fonctionnalités , assurez-vous de définir l' option Activer l'enregistrement des invites pour l'audit ? sur Non.
Avec ce paramètre, ni les invites ni les sorties LLM ne sont conservées dans les journaux d’audit. Le journal affichera les métadonnées des entrées, mais le contenu d’entrée/de sortie apparaîtra comme « Bloqué par la politique ».
Cette configuration vous permet de masquer le contenu sensible des entrées de journal, de maintenir les exigences de conformité et de contrôler la visibilité des données sensibles tout en préservant les capacités d'audit. Une fois masquées, vous ne pouvez pas récupérer les invites pour une utilisation ultérieure.
Affichage des journaux de PII
Caviarder les informations personnelles
Vous pouvez choisir de conserver les journaux d'audit tout en masquant le contenu sensible en activant l'option de masquage des informations personnelles. Pour de plus amples informations, consultez la section Masquage des informations personnelles.
Le journal d’audit AI Trust Layer offre une visibilité complète sur la façon dont les informations permettant d’identifier une personne (PII) sont gérées lors des interactions avec les modèles LLM.
Grâce au journal d’audit, vous pouvez :
- Vérifiez si des informations personnelles ont été détectées dans une invite donnée.
- Confirmez si le masquage (psonymisation) a été appliqué aux entités détectées.
- Examinez l'entrée réellement envoyée au LLM, afin de vous assurer qu'aucune information utilisateur brute n'a été exposée.
Ce niveau de transparence soutient les efforts de conformité, accroît la confiance avec les parties prenantes et fournit une piste d'audit détaillée pour chaque interaction pour laquelle le masquage des informations personnelles est activé.
L'onglet Gouvernance de l'IA (AI Governance ) sur la page AI Trust Layer vous permet de gérer l'utilisation de modèles d'IA tiers pour vos organisations, locataires ou groupes d'utilisateurs via les politiques AI Trust Layer. Cela vous aide à contrôler l'accès des utilisateurs aux fonctionnalités d'IA générative et garantit une gouvernance appropriée dans votre organisation.
Vous obtenez un aperçu de toutes les stratégies actives et de leurs statuts actuels. En plus de cela, vous pouvez afficher et gérer les politiques et leurs déploiements, comme suit :
- Lorsque vous sélectionnez le nom de la politique, vous êtes redirigé vers la politique AI Trust Layer correspondante dans Automation Ops™ > Gouvernance (Governance). Vous pouvez désormais afficher les détails de la politique et, si nécessaire, apporter des modifications. Pour plus de détails, consultez Paramètres des politiques AI Trust Layer. Vous pouvez également créer directement une politique AI Trust Layer en sélectionnant Ajouter une politique (Add policy).
- Lorsque vous sélectionnez Gérer les déploiements (Manage deployments), vous êtes redirigé vers Automation Ops™ > Gouvernance > Déploiement (Deployment), où vous pouvez passer en revue tous vos déploiements de politiques. Pour plus de détails, consultez la section Déployer les politiques au niveau du locataire.
À propos du masquage des informations personnelles
Le masquage en cours des informations personnelles améliore la couche de confiance AI Trust Layer en garantissant que les informations permettant d’identifier une personne (PII) sont pseudo-onymisées avant d’atteindre les modèles LLM utilisés dans les fonctionnalités d’IA générative. En interceptant et en masquant les entités sensibles pendant le runtime, cela permet de préserver la confidentialité des données et les exigences de conformité du support, sans interrompre les flux d’automatisation ou en dégradant les performances du LLM.
person_1, email_1) avant la transmission. Une fois que le LLM renvoie une réponse, le système réhydrate automatiquement les informations personnelles d’origine en sortie, garantissant une expérience fluide pour les utilisateurs et les systèmes en aval.
Le masquage en cours des informations personnelles est actuellement pris en charge dans :
- Agents autonomes : les entrées sont parcourues par des LLM pendant l'exécution de l'agent.
- Activités Gen AI : activités Réécrire le texte, Résumer, Correspondance sémantique.
Mode de fonctionnement
Le masquage des informations personnelles en cours est un processus en quatre étapes qui garantit que les données sensibles ne sont jamais exposées au LLM pendant le traitement :
- Détection : le système analyse les entrées de l’utilisateur et identifie les informations permettant d’identifier une personne (PII) à l’aide de modèles de reconnaissance d’entité spécifiques à une langue.
- Pseudonymisation : les entités PII détectées sont remplacées par des espaces réservés anonymisés et sensibles au contexte (par exemple,
John Doe→person_1,123-456-7890→phone_1). Cela permet au LLM de traiter l’entrée en toute sécurité, sans accéder aux véritables informations personnelles. - Interaction LLM : l'invite masquée est envoyée au LLM. Étant donné qu’aucune information utilisateur réelle n’est incluse, cette étape préserve la confidentialité tout en permettant des réponses précises et utiles.
- Réhydrater : une fois que le LLM a renvoyé une réponse, le système remplace automatiquement chaque espace réservé par les informations personnelles d’origine. Cela garantit que la sortie finale conserve le contexte et l’exactitude exacts, sans perte d’informations.
Exemple de transformation :
- Entrée : « Appelez John Doe à l’adresse 123-456-7890. »
- Envoyé au LLM : « Appeler person_1 phone_1 »
- Sortie : « Apprentissage de John Doe à l’adresse 123-456-7890. »
Licences
Le masquage des informations personnelles en cours est disponible avec les plans de licence suivants :
- Régime Flex : Enterprise – Niveaux Standard et Avancé.
- Régime Unified Pricing : Standard, Enterprise, App Test Platform Standard, App Test Platform Enterprise.
Si vous activez le masquage automatique des informations personnelles sans droit de niveau éligible, vos agents échoueront. Le mécanisme d’application des droits bloque le traitement des données, ce qui entraîne des échecs et des interruptions de workflow. Ce comportement est intentionnel : il vous empêche de supposer que le masquage des informations personnelles est actif alors que des données sensibles pourraient encore être envoyées à des modèles de langage.
Pour éviter les perturbations, assurez-vous que votre organisation dispose d’un niveau de prise en charge avant d’activer le masquage des informations personnelles.
Limitations
Pour maintenir la stabilité du service et garantir la cohérence des performances, chaque locataire est limité à 200 requêtes LLM avec informations d’identification par minute. Cela permet d’éviter qu’un trafic excessif n’affecte la disponibilité globale du service.
Si un locataire dépasse ce seuil, les requêtes supplémentaires seront temporairement limitées et recevront une erreur HTTP 429 pour le dépassement des limites de débit de masquage des données d’identification. Veuillez réessayer ultérieurement). La limite se réinitialise automatiquement au bout d’une minute, ce qui permet aux requêtes de reprendre une fois que l’utilisation a dépassé le débit autorisé.
Activer le masquage des informations personnelles
Pour activer le masquage des informations personnelles, procédez comme suit :
- Accédez à Admin > AI Trust Layer > Gouvernance de l'IA > Ajouter une politique.
- Créez une nouvelle politique AI Trust Layer ou modifiez une politique existante.
- Par défaut, le masquage des informations personnelles est désactivé pour les activités UiPath Gen AI et les agents. Vous devez l'activer explicitement pour un ou les deux types de produits à l'aide des bascules dédiées :
- Activer le masquage des informations personnelles pour les agents
- Activer le masquage des informations personnelles pour les activités UiPath GenAI
-
Une fois activée, la liste des entités PII prises en charge devient visible dans le panneau de configuration. Le masquage n'est appliqué qu'aux entités que vous avez explicitement configurées.
-
Pour chaque entité, vous pouvez :
- Choisissez la catégorie des PII (par exemple,
USSocialSecurityNumber,URL,IPAddress, etc.). - Activez ou désactivez le masquage pour cette entité.
- Définissez un seuil de confiance pour la détection. Seules les données détectées au-dessus de ce seuil seront masquées. Le seuil de confiance par défaut est défini sur 0,5. La modification de ce seuil affecte le comportement de détection comme suit :
- Augmenter le seuil : la détection est plus sélectionnée. Il est moins probable d'identifier par erreur des données non sensibles comme informations personnelles, mais il peut ignorer certaines entités valides.
- Diminuer le seuil : la détection est plus permise. Identifie davantage d’informations personnelles potentielles, mais peut également inclure du contenu qui n’est pas réellement sensible.
- Choisissez la catégorie des PII (par exemple,
- Enregistrez votre configuration après avoir modifié chaque entité. Vous pouvez ajuster ou supprimer des entités individuellement.
- Étenduez la stratégie par locataire, groupe ou utilisateur, en fonction de la précision ou de l’étendue de votre choix pour que les règles de masquage s’appliquent.
Entités prises en charge
Le tableau suivant répertorie les types d'entités d'informations personnelles actuellement pris en charge, ainsi que les langues dans lesquelles la détection et la description sont disponibles.
| Catégorie | Entité | Langues |
|---|---|---|
| Général | Date
Peut être utilisé pour la date de naissance, la date d'admission, la date deadmission ou la date de naissance. | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi |
| Numéro de téléphone | en, es, fr, de, it, zh-hans, ja, ko, pt-pt pt-br | |
| Coordonnées GPS de l'UE | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| E-mail (Email) | en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, Tr, hi | |
| Personne | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi | |
| Address | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi | |
| URL | en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, Tr, hi | |
| Adresse IP | en, es, fr, de, it, zh, ja, ko, pt-pt, pt-br, nl, sv, Tr, hi | |
| Informations financières | IBAN | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi |
| Numéros de carte de crédit | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi | |
| Numéro de routage aba | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi | |
| Code express | en, es, br ss, les fichier manne, Ta, vous, ug, ouz, vi | |
| Spécifique au pays | Numéro de compte bancaire américain | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk |
| Numéro de sécurité sociale aux États-Unis | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| Numéro de permis de conduire américain | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| Numéro de passeport américain ou anglais | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| Numéro d’identification fiscale individuelle (ITIN) aux États-Unis | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| Numéro de permis de conduire du Royaume-Uni | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk | |
| Numéro de référence des contribuables uniques au Royaume-Uni | en, es, fr, de, it, pt-pt, pt-br, zh, ja, ko, nl, sv, true, da, nl, non, ro, ar, bg, hr, ms, ru, sl, cs, et, fi, he, hu, lv, sk, th, uk |
Cet onglet Autopilot for Everyone de la page AI Trust Layer vous permet de gérer l’utilisation d’Autopilot for Everyone dans votre organisation.
Vous pouvez effectuer les actions suivantes :
- Unified Pricing : Enterprise Platform, plate-forme standard, plate-forme Basic, App Test Platform Enterprise, App Test Platform Standard.
- Flex : Plate-forme avancée, Plate-forme Flex.
L'onglet Configurations LLM (LLM configurations) vous permet d'intégrer vos abonnements AI existants tout en conservant l'infrastructure de gouvernance fournie par UiPath. Vous pouvez :
- Remplacer l'abonnement LLM UiPath : remplacez les abonnements gérés par UiPath par les vôtres, à condition qu'ils correspondent à la même famille de modèles et à la même version déjà prise en charge par le produit UiPath. Cela permet d'échanger facilement des modèles gérés par UiPath avec vos modèles abonnés.
- Ajoutez votre propre LLM : utilisez n'importe quel LLM qui répond aux critères de compatibilité du produit. Pour garantir une intégration en douceur, le LLM choisi doit passer toute une série de tests initiés par un appel d'enquête avant de pouvoir être utilisé dans l'écosystème UiPath.
La configuration des LLM préserve la plupart des avantages de gouvernance de AI Trust Layer, y compris l’application des stratégies via Automation Ops et les journaux d’audit détaillés. Cependant, les politiques de gouvernance des modèles sont spécifiquement conçues pour les LLM gérées par UiPath. Cela signifie que si vous désactivez un modèle particulier via une politique AI Trust Layer, la restriction ne s’applique qu’à la version gérée par UiPath de ce modèle. Vos propres modèles configurés du même type restent inchangés.
Lorsque vous exploitez l'option pour utiliser votre propre LLM ou abonnement, gardez les points suivants à l'esprit :
- Exigences de compatibilité : le LLM ou l'abonnement choisi doit s'aligner sur la famille de modèles et la version actuellement prises en charge par le produit UiPath.
-
Configuration : assurez-vous de configurer et de gérer correctement tous les LLM requis dans la configuration personnalisée. Si un composant est manquant, obsolète ou configuré de manière incorrecte, votre configuration personnalisée peut cesser de fonctionner. Dans de tels cas, le système revient automatiquement à un LLM géré par UiPath pour assurer la continuité du service, à moins que les LLM UiPath ne soient désactivés par le biais d’une politique Automation Ops.
-
Économies (Cost-saving) : si votre configuration LLM personnalisée est complète, correcte et répond à toutes les exigences nécessaires, vous pouvez être éligible à un taux de consommation réduit.
Configuration d'une connexion LLM
Les connexions LLM reposent sur Integration Service pour établir la connexion à vos propres modèles.
Vous pouvez créer des connexions vers les fournisseurs suivants :
- Azure OpenAI
- OpenAI
- Amazon Bedrock
- Google Vertex
- Ouvrir le LLM conforme à AI V1 (Open AI V1 Compliant LLM) : utilisez cette option pour vous connecter à n'importe quel fournisseur LLM dont l'API suit la norme OpenAI V1. Pour plus de détails, consultez la documentation du connecteur LLM conforme à OpenAI V1.
Pour configurer une nouvelle connexion, procédez comme suit :
Gestion des connexions LLM existantes
Vous pouvez effectuer les actions suivantes sur vos connexions existantes :
- Vérifier le statut : vérifiez le statut de votre connexion Integration Service. Cette action garantit que la connexion est active et fonctionne correctement.
- Modifier (Edit ) : modifiez les paramètres de votre connexion existante.
- Désactiver (Disable ) : suspend temporairement la connexion. Lorsqu'elle est désactivée, la connexion reste visible dans votre liste mais n'achemine aucun appel. Vous pouvez réactiver la connexion si nécessaire.
- Supprimer (Delete ) : supprimez définitivement la connexion de votre système. Cette action désactive la connexion et la supprime de votre liste.
Configurer des LLM pour votre produit
Chaque produit prend en charge des modèles LLM et des versions spécifiques. Utilisez le tableau ci-dessous pour identifier les modèles et les versions pris en charge pour votre produit.
Vous pouvez connecter votre propre LLM à l’aide de l’un des fournisseurs suivants : Amazon Web Services, Google Vertex, Microsoft Azure OpenAI ou OpenAI V1 Conliant. Suivez les étapes décrites dans la section précédente pour créer une connexion.
| Produit | Fonctionnalités | LLM | Version |
|---|---|---|---|
| Agents1 | Concevoir, évaluer et déployer | Anthropic |
anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 Anthropic.Claude-3.5-sonnet-20241022-v2:0 Anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 anthropic.Claude-3-haikou-20240307-v1:0 |
| OpenAI |
gpt-4o-2024-05-13 gpt-4o-2024-08-06 gpt-4o-2024-11-20 gpt-4o-mini-2025-04-14 gpt-4o-mini-2024-07-18 | ||
| Autopilot pour tout le monde | Messagerie | Anthropic |
anthropic.Claude-3.5-sonnet-20240620-v1:0 Anthropic.Claude-3.7-sonnet-20250219-v1:0 |
| OpenAI | gpt-4o-mini-2024-07-18 | ||
| Gemini |
Gemini-intégration-001 | ||
| Automatisation de l'interface utilisateur | ScreenPlay | Anthropic | anthropic.Claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0 |
| Gemini-2.0-ffla-001 | |||
| OpenAI |
gpt-4.1-mini-2025-04-14 gpt-4.1-2025-04-14 gpt-5-2025-08-07 gpt-5-mini-2025-08-07 ordinateur-utilisation-aperçu-2025-03-11 | ||
| Healing Agent | Gemini-2.0-ffla-001 |
- Appel d'outil (fonction) : votre modèle doit être capable d'appeler des outils ou des fonctions lors de l'exécution.
- Désactivation des appels d’outils parallèles : si votre fournisseur LLM le prend en charge, le modèle doit offrir la possibilité de désactiver les appels d’outils parallèles.
Remarque : lors de l’utilisation de modèles personnalisés, le système ne peut pas déterminer la véritable capacité de jetons du modèle. Les agents utilisent par défaut une limite de jetons de 4 096, même si le modèle sous-jacent prend en charge une valeur plus élevée. Ce comportement est intentionnel, car UiPath ne peut pas déduire les limites de jeton pour les déploiements définis par le client.
La création d'index est déplacée depuis AI Trust Layer vers Orchestrator. Pour plus de détails, consultez la section Index dans Orchestrator.
L’onglet Ancrage dans le contexte (Context donné en champ) dans AI Trust Layer restera disponible temporairement. Son seul objectif consiste désormais à vous rediriger vers la nouvelle expérience de création d'index Orchestrator. L'onglet sera entièrement supprimé lors d'une prochaine mise à jour.
- Vérification du résumé de l'utilisation
- Affichage des journaux d'audit
- Exportation des journaux d'audit
- Gestion des données PII et PHI dans les journaux d’audit
- Gestion des politiques AI Trust Layer
- Masquage PII
- À propos du masquage des informations personnelles
- Mode de fonctionnement
- Licences
- Limitations
- Activer le masquage des informations personnelles
- Entités prises en charge
- Gestion d’Autopilot for Everyone
- Configuration des LLM
- Configuration d'une connexion LLM
- Gestion des connexions LLM existantes
- Configurer des LLM pour votre produit
- Gouvernance des données contextuelles pour les fonctionnalités GenAI
