25 mai 2026
AI Chat dans Kibana prend désormais en charge l'affichage natif des tableaux de bord
Elastic AI Chat dans Kibana permet désormais de créer des tableaux de bord à partir du langage naturel. Vos visualisations et analyses sont conservées dans un seul fil de discussion et vous pouvez les enregistrer en tant qu'objets Kibana réutilisables.
22 mai 2026
Kibana réduit le temps de chargement des tableaux de bord jusqu'à 25 %. Voici la stratégie d'interrogation qui se cache derrière
Découvrez comment Kibana utilise l'interrogation continue et la détection HTTP/2 côté navigateur pour réduire les temps de chargement des tableaux de bord jusqu'à 25 %, avec repli automatique sur HTTP/1.
Décrivez, ne dessinez pas : tableaux de bord Kibana IA natifs via MCP et ES|QL
Du prompt au tableau de bord. Apprenez à créer des tableaux de bord Kibana en langage naturel grâce à example-mcp-dashbuilder : une application MCP open source qui écrit des requêtes ES|QL, crée des graphiques interactifs et exporte des tableaux de bord entièrement fonctionnels directement vers Kibana.
4 décembre 2025
Améliorer l'interactivité des tableaux de bord Kibana grâce aux contrôles variables
Découvrez comment utiliser les contrôles variables dans Kibana 8.18+ pour filtrer les visualisations individuelles, ajuster les intervalles de temps et regrouper les données par champs dans les tableaux de bord Kibana.
Tableaux de bord alimentés par l'IA : D'une vision à Kibana
Générer un tableau de bord en utilisant un LLM pour traiter une image et la transformer en tableau de bord Kibana.
25 février 2025
Spotify Wrapped partie 2 : Analyse et visualisation des données
Nous allons plonger plus profondément que jamais dans vos données Spotify et explorer des connexions dont vous ne soupçonniez même pas l'existence.
Tester DeepSeek R1 localement pour RAG avec Ollama et Kibana
Apprenez à exécuter une instance locale de DeepSeek et à vous y connecter depuis Kibana.
Ingérer des données géospatiales dans Elasticsearch avec Kibana pour les utiliser dans ES|QL
Comment utiliser Kibana et le processeur d'ingestion csv pour ingérer des données géospatiales dans Elasticsearch afin de les utiliser pour la recherche dans Elasticsearch Query Language (ES|QL). Elasticsearch possède de puissantes fonctionnalités de recherche géospatiale, qui sont désormais intégrées à ES|QL pour une facilité d'utilisation et une familiarité avec l'OGC considérablement améliorées. Mais pour utiliser ces fonctionnalités, nous avons besoin de données géospatiales.