AWS se positionne en leader du marché en renforçant ses capacités d’IA générative à re:Invent 2024. *Évoluer de l’inférence à l’entraînement* offre des potentiel illimités pour les entreprises. *Des outils avancés et des partenariats stratégiques* redéfinissent l’optimisation des coûts et l’efficacité opérationnelle. *La nouvelle ère d’innovation* commence ici, propulsant les capacités des entreprises vers de nouveaux sommets d’intelligence artificielle. Les outils déployés par AWS révolutionnent l’interaction entre le cloud et l’intelligence artificielle.
Nouvelles fonctionnalités pour l’IA générative avec AWS
Lors de la journée inaugurale de la conférence re:Invent 2024, Swami Sivasubramanian, Vice-Président AI et Data d’AWS, a dévoilé des fonctionnalités novatrices destinées à enrichir les outils d’IA générative d’Amazon. Ces nouvelles options visent non seulement à simplifier le processus d’entraînement des modèles, mais aussi à optimiser l’inférence, tout en réduisant les coûts opérationnels associés.
Améliorations sur Amazon Bedrock
Amazon Bedrock, la plateforme d’inférence de l’IA générative, reçoit un soutien accru avec l’introduction de plusieurs nouvelles fonctionnalités. Premièrement, le cache prompting permet aux utilisateurs de stocker les réponses précédentes liées à des prompts spécifiques. Ce système fortement inspiré par des méthodes concurrentes assure une diminution substantielle des coûts et une réactivité accrue.
Deuxièmement, AWS rend public un routing intelligent, inspiré d’Amazon Q. À chaque requête, le système achemine la demande vers le modèle le plus approprié en fonction de sa complexité. Cela permet non seulement d’économiser sur les coûts, mais aussi d’offrir des réponses plus pertinentes, par le biais d’une hiérarchisation des modèles en fonction des exigences de chaque requête.
Innovations techniques sur Bedrock
D’autres innovations techniques enrichissent également Bedrock. Le support des données structurées facilite les interrogations en langage naturel directement sur des bases de données. En intégrant le GraphRAG, AWS renforce également l’établissement de connexions entre les informations, contribuant ainsi à la réduction des hallucinations générées par l’IA.
Par ailleurs, Bedrock Data Automation propose une automatisation de la transformation des données non structurées en formats exploitables. Cette fonctionnalité vise à libérer le potentiel des 80 % de données d’entreprises souvent difficilement accessibles, générant ainsi des informations exploitables pour l’intelligence artificielle.
Partenariats élargis avec des start-ups
AWS ne se limite pas à ses propres développements. Elle se lance également dans des partenariats avec des start-ups prometteuses. La plateforme inclut désormais les solutions de Poolside, spécialisée dans la génération de code, ainsi que la technologie innovante Stable Diffusion 3.5 de Stability AI pour la création d’images. La collaboration avec Luma enrichit le paysage en y ajoutant des capacités avancées de génération vidéo.
Significativement, la vieille annonce de la Bedrock Marketplace s’accompagne d’un accès à plus d’une centaine de modèles spécialisés, y compris ceux développés par IBM, ce qui étoffe encore la suite d’outils disponibles pour les entreprises.
SageMaker se transforme en plateforme d’analyse
La plateforme SageMaker d’AWS, connue pour son héritage dans le machine learning, se dote également de nouveaux outils pour renforcer les capacités d’analyse. Les flexible training plans facilitent la gestion des ressources de calcul, permettant une allocation automatisée en fonction des besoins spécifiques de chaque projet d’entraînement. Cette avancée pourrait réduire le temps de planification jusqu’à 40 %.
La fonctionnalité de task governance optimise l’utilisation des clusters graphiques en réallouant leur usage entre inférence et entraînement, selon le flux de trafic. Enfin, les fine-tuning recipes autorisent la personnalisation des modèles grâce à des exemples concrets de réponses adaptées, permettant ainsi aux utilisateurs d’affiner ces outils selon leurs besoins précis.
Amazon Q intégré dans SageMaker Canvas et QuickSight
Amazon Q, l’assistant IA d’AWS, s’intègre à SageMaker Canvas et QuickSight, optimisant ainsi les processus d’interaction avec les utilisateurs. Dans SageMaker Canvas, Q permet de créer des modèles de machine learning via un dialogue naturel, simplifiant la décomposition des projets en tâches définies des étapes d’analyse.
Dans QuickSight, cet assistant joue le rôle d’analyste, facilitant la compréhension de scénarios complexes pour les utilisateurs. Les requêtes formulées en langage naturel permettent à Q d’identifier les données pertinentes et d’analyser ces informations de manière méthodique.
Ces développements positionnent AWS en tant que concurrent sérieux dans le secteur de l’IA générative. La plateforme émerge comme une solution robuste, capable de rivaliser avec les leaders du marché grâce à ses outils optimisés et à ses innovations stratégiques.
Foire aux questions sur l’amélioration des outils d’IA générative par AWS lors de re:Invent 2024
Quelles sont les nouvelles fonctionnalités d’AWS pour l’IA générative présentées lors de re:Invent 2024 ?
AWS a introduit plusieurs nouvelles fonctionnalités, notamment le support du cache prompting, l’intelligent routing, ainsi que des outils pour interroger les bases de données en langage naturel et un système d’automatisation des données non structurées.
Comment le cache prompting permet-il de réduire les coûts ?
Le cache prompting permet à l’IA de stocker les réponses précédentes en association avec leurs prompts. Ainsi, si une requête similaire est faite, l’IA peut renvoyer directement la réponse stockée au lieu de recalculer, ce qui accélère les temps de réponse et réduit les coûts d’inférence.
Qu’est-ce que l’intelligent routing et comment cela fonctionne-t-il ?
L’intelligent routing dirige une requête vers le modèle de langage le plus adapté en fonction de sa complexité. Les requêtes simples sont traitées par des modèles plus petits, tandis que les requêtes complexes utilisent des modèles plus avancés, permettant ainsi une meilleure précision et une réduction de coûts.
Comment AWS facilite-t-il l’accès aux données non structurées avec les nouveautés de Bedrock ?
AWS propose la Bedrock Data Automation, qui transforme automatiquement les données non structurées (comme les documents, images et vidéos) en formats exploitables par les applications d’IA, simplifiant ainsi l’accès à une grande partie des données d’entreprise.
Quel impact peuvent avoir les nouvelles fonctionnalités de Amazon SageMaker sur l’apprentissage machine ?
Les nouvelles fonctionnalités de AWS SageMaker permettent une meilleure gestion des ressources de calcul avec des flexible training plans, optimisent l’utilisation des GPU pour des tâches d’entraînement pendant les heures creuses grâce à la task governance, et offrent des fine-tuning recipes pour personnaliser les modèles en fonction des besoins spécifiques.
Comment Amazon Q améliore-t-il l’expérience utilisateur dans les services d’AWS ?
Amazon Q facilite la création de modèles de machine learning dans SageMaker Canvas grâce à un dialogue en langage naturel, et dans QuickSight, il agit comme un analyste virtuel capable d’exécuter des analyses complexes en interprétant les demandes des utilisateurs en langage courant.
Quelles entreprises ont formé des partenariats avec AWS dans le cadre de ces nouvelles fonctionnalités ?
AWS a intégré les solutions de Poolside, une start-up française spécialisée dans la génération de code, le modèle d’images de Stability AI (Stable Diffusion 3.5), et la technologie de Luma pour la génération vidéo, afin d’enrichir son offre sur la plateforme Bedrock.
Quel est l’objectif principal d’AWS avec ces innovations en IA générative ?
AWS vise à fournir aux entreprises une suite d’outils complète et performante pour développer des capacités en intelligence artificielle générative tout en réduisant les coûts et en optimisant les processus, afin de rivaliser efficacement avec les leaders du marché.
