Qui peut le faire : Membres de l'équipe
Quels forfaits : Free, Starter, Business, Enterprise
Quelles plateformes : Navigateur, Bureau, Mobile
Lorsque vous effectuez des actions d'IA avec les flux et partenaires d’IA de Miro, Choisissez votre propre modèle vous permet de spécifier le modèle de langage élaboré (LLM) le plus approprié pour la tâche.
Par exemple, pour la génération d'images, vous pouvez décider d'utiliser Stable Diffusion 3.5 Large ou Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana).
Votre choix peut dépendre de la complexité ou de la spécificité de votre tâche.
💡 Les flux et partenaires d’IA de Miro incluent un grand modèle de langage (LLM) par défaut déjà sélectionné pour chaque tâche. Quand vous ne savez pas quel modèle choisir, utiliser le modèle par défaut est le meilleur choix pour commencer. Le modèle par défaut est marqué par un badge Recommandé.
Le sélecteur de modèle est disponible seulement dans les flux et partenaires d’IA pour les éléments suivants :
- Documents Miro et formats d’images dans les partenaires d’IA et les flux
- Logique principale des partenaires d’IA
- Bloc d’instructions dans les flux
Cet article explique comment sélectionner votre propre modèle pour les flux et partenaires d’IA et fournit des informations pour vous aider à choisir un grand modèle de langage pour les tâches courantes.
Sélectionner votre propre modèle
Flux
Les documents, les images et les blocs d'instructions dans un flux possèdent chacun une boîte de prompt où vous pouvez sélectionner votre propre modèle.
Suivez les étapes suivantes :
- Ajoutez un document, une image ou un bloc d'instructions sur le canevas.
- Pour accéder à la liste des modèles disponibles, cliquez sur le nom du modèle par défaut situé en haut à droite de la boîte de prompt. Par exemple,
AWS | Claude 3.5. - Sélectionnez un modèle.
Pour en savoir plus sur la création de flux et l'expérience utilisateur des flux, consultez Flux.
Partenaires d’IA
Lors de la création ou de la modification des partenaires d’IA, vous voyez la section Modèle (avancé), et vous pouvez sélectionner le modèle que vous souhaitez utiliser pour le traitement des partenaires, la génération d’images et la génération de documents.
Pour en savoir plus sur les partenaires d’IA, voir (Sidekicks) [link-to-article].
Comment les modèles diffèrent
Un grand modèle linguistique (LLM) fait généralement partie d'une famille de modèles qui inclut des modèles performants mais intensifs en ressources, des modèles optimaux et les modèles les plus rapides mais moins performants.
Par exemple, la famille GPT-5 comprend GPT-5, GPT-5-mini et GPT-5-nano.
Les modèles les plus rapides mais les moins capables sont idéaux pour une latence plus faible.
Raisonnement et non-raisonnement
Une des principales différences entre les LLM est le modèle de raisonnement versus le modèle sans raisonnement.
Raisonnement signifie que le modèle prend plus de temps pour fournir une réponse de meilleure qualité.
✏️ Raisonnement ne signifie pas toujours le résultat le plus précis. Si vous avez besoin de nombreuses itérations de sortie, un raisonnement élevé peut ne pas être le plus efficace.
Pour les tâches complexes, comme la création de documents destinés aux clients, la hiérarchisation et les tâches nécessitant le traitement d'un grand volume d'informations, un modèle de raisonnement est le meilleur choix.
Pour les tâches simples, comme vérifier la grammaire, traduire ou reformater du texte, un modèle sans raisonnement est le choix le plus efficace.
Le tableau suivant montre des modèles de raisonnement et de non-raisonnement.
| Capacité de raisonnement | Modèles |
|---|---|
| Raisonnement | GPT-5, GPT-5-mini, GPT-5-nano, Claude Sonnet 4, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5, Gemini 2.5 Flash, o3, o4-mini |
| Non-raisonning | GPT 4o, GPT-4o-mini, GPT-4.1, GPT-4.1-mini, Claude Sonnet 3.7, Claude Sonnet 3.5, Gemini 2.5 Flash Lite |
Style
Chaque LLM possède un « style » unique. En expérimentant avec différents modèles, vous pourriez remarquer qu'un style de rendu particulier correspond à vos besoins, que ce soit pour l'image de marque, l'ambiance ou la préférence.
💡 Les anciens modèles ont un style plus distinct, en particulier pour les rendus créatifs et originaux.
Sélection de votre modèle d'IA par tâche
| Tâche | Modèles | Description |
|---|---|---|
| Brainstorming | GPT-4o, o3, o4-mini, Sonnet 3.7 | Idéal pour la pensée divergente, les poussées d'idées pour des fonctionnalités, un ton ludique et une "touche créative". Utilisé pour générer du texte, comme des titres alternatifs et des variantes de microcontenus, par exemple. |
| Priorisation & scoring | GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 | Les meilleurs modèles de raisonnement pour un scoring cohérent et des justifications claires. Par exemple, RICE/MoSCoW sur backlog, rédactions de compromis et niveaux de roadmap. |
| Synthèse & recherche | GPT-5, GPT-5-mini, Claude Sonnet 4.5, GPT-4.1, Claude Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash | À utiliser pour des tâches allant de moyennement à très complexes. Par exemple, générer des personas à partir de notes, et dériver des insights des bases de données et de connaissances. |
| Schéma et transformation | GPT-5-mini, GPT-5-nano, GPT-4.1, Sonnet 3.7, Gemini 2.5 Flash, Gemini 2.5 Flash Lite | Le changement de format ne nécessite généralement pas de raisonnement complexe, donc les versions optimisées donneront des résultats plus rapidement, mais restez sur les familles de modèles plus récentes pour assurer la cohérence lors du traitement de grands contextes. notes → documents, document → tables, spécification → diagramme) |
| Modifications rapides de texte | GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash Lite, GPT-5-nano, Claude 3.7 | Options les plus rapides. Idéal pour les modifications simples de texte, comme la grammaire, la traduction et les réécritures pour plus de clarté. |
Sélection des modèles pour la génération d'images
Tous les modèles de langage de grande envergure (LLM) que Miro prend en charge peuvent traiter du texte et des images. Cependant, la plupart ne peuvent pas générer d'images.
Pour la génération d'images, Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) est particulièrement performant pour convertir vos instructions générales en image.
La plupart des LLMs attendent une description d'image, pas des instructions précises. Par exemple, "un tableau d'un chien avec un chapeau drôle" comme description, contre "créer une image drôle d'un chien" comme instruction. Nano Banana est capable de générer des images à partir d'instructions spécifiques.
✏️ Utilisez Nano Banana pour des modifications ciblées sur une image existante. D'autres modèles peuvent utiliser une image existante comme référence de style.
En termes de rapidité ou de qualité de sortie, il y a peu de différence entre les LLM. Comme pour chaque cas d’utilisation, vous pouvez expérimenter avec différents modèles pour trouver celui qui convient le mieux à vos préférences.