Qui peut le faire : Membres de l’équipe
Quels forfaits : Free, Starter, Business, Enterprise
Quelles plateformes : Navigateur, application de bureau, mobile
Lorsque vous effectuez des actions d’IA avec Miro Flows et partenaires d’IA, Select Your Own Model vous permet de préciser le LLM (grand modèle de langage) le plus adapté à 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 dépendra de la complexité ou du degré de précision de la tâche.
💡 Les flux de Miro et les partenaires d’IA incluent un LLM par défaut pré-sélectionné pour chaque tâche. Si vous n’êtes pas sûr du modèle à sélectionner, commencer par le modèle par défaut est la meilleure option. Le modèle par défaut est indiqué par un badge « Recommandé ».
Le sélecteur de modèle est disponible uniquement dans les flux et les partenaires d’IA pour les éléments suivants :
- Documents 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 les partenaires d’IA, et fournit des informations pour vous aider à choisir un LLM pour les tâches courantes.
Sélectionner votre propre modèle
Flux
Les Docs, les images et les blocs d’instruction d’un flux disposent chacun d’une zone de prompt où vous pouvez sélectionner votre propre modèle.
Suivez les étapes suivantes :
- Ajoutez un Doc, une image ou un bloc d’instruction sur le canevas.
- Pour accéder à la liste des modèles disponibles, cliquez sur le nom du modèle par défaut en haut à droite de la zone de prompt. Par exemple,
AWS | Claude 3.5. - Sélectionnez un modèle.
Pour en savoir plus sur la création de flux et sur l’UX 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 pouvez sélectionner le modèle que vous souhaitez utiliser pour le traitement par le partenaire d’IA, la génération d’images et la génération de Docs.
Pour en savoir plus sur les partenaires d’IA, consultez la documentation sur les partenaires d’IA.
Différences entre les modèles
Un grand modèle de langage (LLM) fait généralement partie d’une famille de modèles qui comprend des modèles performants mais gourmands en ressources, des modèles optimisés et des modèles très 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 performants sont idéaux pour réduire la latence.
Raisonnement et non-raisonnement
Un critère majeur qui distingue les LLM est le fait d’être des modèles à raisonnement ou des modèles sans raisonnement.
Raisonnement signifie que le modèle prend plus de temps pour fournir une réponse de meilleure qualité.
✏️ Le raisonnement n’entraîne 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 priorisation et les tâches qui nécessitent le traitement d’un grand volume d’informations, un modèle à raisonnement est le meilleur choix.
Pour les tâches simples, comme la vérification grammaticale, la traduction ou le reformatage du texte, un modèle sans raisonnement est le choix le plus efficace.
Le tableau suivant présente quelques modèles à raisonnement et sans raisonnement.
| Capacité de raisonnement | Modèles |
|---|---|
| Avec 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 |
| Sans raisonnement | 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 a un « style » unique. En testant différents modèles, vous constaterez peut-être qu’un style de sortie particulier correspond à vos besoins, que ce soit pour la marque, l’ambiance ou vos préférences.
💡 Les modèles plus anciens ont un style plus marqué, surtout pour des résultats créatifs et originaux.
Choisir votre modèle d’IA selon la tâche
| Tâche | Modèles | Description |
|---|---|---|
| Brainstorming | GPT-4o, o3, o4-mini, Sonnet 3.7 | Idéal pour la pensée divergente, les rafales d’idées autour des fonctionnalités, un ton ludique et une « touche créative ». À utiliser pour générer du texte, par exemple des titres alternatifs et des variantes de microtextes. |
| Priorisation et notation | GPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 | Les meilleurs modèles de raisonnement pour une notation cohérente et des justifications claires. Par exemple, RICE/MoSCoW sur le backlog, des analyses de compromis et des niveaux de roadmap. |
| Synthèse et 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 de complexité moyenne à élevée. Par exemple, générer des personas à partir de notes et dégager des insights à partir de données et de bases 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 | La modification de format ne nécessite généralement pas de raisonnement complexe, donc les versions optimisées fourniront des résultats plus rapidement, mais préférez les familles de modèles récentes pour garantir la cohérence lors du traitement de contextes importants. notes → documents, document → datable, spec → diagramme) |
| Modifications rapides de texte | GPT-4o-mini, Gemini 2.5 Flash Lite, GPT-5-nano, Claude 3.7 | Options les plus rapides. Idéales pour des modifications simples de texte, comme la correction grammaticale, la traduction et la reformulation pour plus de clarté. |
Sélection des modèles pour la génération d’images
Tous les grands modèles de langage (LLM) pris en charge par Miro 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) excelle à convertir vos instructions générales en image.
La plupart des LLM attendent une description d’image, pas des instructions spécifiques. Par exemple, "une peinture d’un chien portant un chapeau drôle" comme description, contre "créez 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 d’une image existante. Les autres modèles peuvent utiliser une image existante comme référence de style.
En termes de rapidité ou de qualité du rendu, il y a peu de différences entre les LLM. Comme pour chaque cas d’utilisation, vous pouvez tester différents modèles pour trouver celui qui correspond le mieux à vos préférences.