L’intelligence artificielle façonne les écosystèmes numériques modernes avec une puissance inégalée. Trois services distincts d’AWS illustrent cette évolution technologique. Chaque service, spécialement conçu, remplit une fonction spécifique, allant de la création à l’implémentation. SageMaker, Bedrock, et PartyRock offrent des solutions adaptées aux besoins variés des entreprises. Que l’on cherche à développer des modèles robustes ou à implémenter des assistants intelligents, ces services transcendent les attentes. Préparez-vous à maîtriser les innovations de l’IA chez AWS, un enjeu stratégique pour les entreprises à l’ère numérique.
Services d’Intelligence Artificielle d’AWS
L’offre d’Amazon Web Services en matière d’intelligence artificielle se déploie à travers divers services tels que Bedrock, PartyRock et SageMaker, chacun destiné à remplir des rôles distincts dans le domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning.
SageMaker : Création de Modèles de Machine Learning
Lancé en 2017, SageMaker constitue le premier service d’intelligence artificielle proposé par AWS. Ce service managé permet la création de modèles de machine learning à grande échelle. Il repose sur un environnement de développement intégré, Amazon SageMaker Studio, qui fournit une interface visuelle pour faciliter chaque étape, de la préparation des données brutes à leur déploiement en production.
Destiné aux data scientists, SageMaker simplifie le processus de chargement de données, la création de blocs-notes et l’entraînement de modèles. Les utilisateurs peuvent passer d’une étape à l’autre avec aisance. Ce service intègre également un model store et un feature store, permettant une gestion efficace des caractéristiques des modèles. Il est surtout conçu pour élaborer des modèles de fondation utilisables dans des contextes d’IA générative.
Bedrock : Utilisation et Déploiement de Modèles
Bedrock, lancé en septembre 2023, se distingue par sa fonctionnalité dédiée à l’utilisation et au déploiement de modèles en production. Contrairement à SageMaker, ce service ne permet pas de créer des modèles, mais offre un accès à divers modèles de fondation tels qu’Anthropic Claude, Cohere Command & Embed et Meta Llama.
Bedrock fonctionne via une API unique qui permet d’accéder aux modèles supportés et de les combiner. Un des atouts majeurs de ce service réside dans sa capacité à donner accès aux versions les plus récentes des modèles sans nécessiter de modifications importantes du code source. Les utilisateurs peuvent affiner leurs modèles et les pré-entraîner continuellement sur des domaines spécifiques, permettant ainsi une personnalisation accrue.
« Amazon Bedrock Studio est composé pour prototyper des applications d’IA générative. »
Parallèlement, Bedrock bénéficie d’un environnement de développement visuel baptisé Amazon Bedrock Studio. En version préliminaire, il permet de prototyper des applications d’IA générative et favorise la collaboration autour d’un projet, rendant ce service encore plus accessible.
PartyRock : Création d’Assistants Intelligents sans Code
Le service PartyRock vient compléter l’écosystème d’AWS. D’un format sans code, il permet de créer facilement des assistants intelligents. Ce service s’adresse aux utilisateurs qui ne possèdent pas de compétences en programmation, rendant l’intelligence artificielle accessible à un plus large public.
PartyRock autorise la conception de bots capables d’assister les utilisateurs dans des tâches variées. Qu’il s’agisse d’écrire une lettre de candidature ou de fournir un support technique pour Salesforce, le service démontre un potentiel considérable. La thématique du bot doit toutefois être suffisamment universelle pour garantir son efficacité. Ce service agrandit le champ des possibles en matière d’interaction utilisateur.
Une mise à jour attendue lors de l’événement mondial d’AWS, se déroulant du 2 au 6 décembre prochain à Las Vegas, promet d’enrichir davantage les capacités de PartyRock, renforçant ainsi l’offre d’AWS dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Foire aux questions courantes sur l’Intelligence Artificielle d’AWS
Qu’est-ce que SageMaker et à quoi sert-il ?
SageMaker est un service d’AWS permettant de créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning à grande échelle. Il offre un environnement de développement intégré pour faciliter toutes les étapes, de la préparation des données à la mise en production.
Comment fonctionne Bedrock et quels modèles de fondation peut-on y utiliser ?
Bedrock est conçu pour utiliser et déployer des modèles de d’IA générative. Il supporte plusieurs modèles de fondation comme Anthropic Claude, AI21 Labs Jurassic ou Stable Diffusion XL, facilitant la création d’applications basées sur l’intelligence artificielle.
Quelles sont les principales caractéristiques de PartyRock ?
PartyRock est un service sans code permettant aux utilisateurs de créer des assistants intelligents facilement. Il est accessible à tous, même à ceux qui n’ont pas de compétences en programmation, et permet de développer des bots pour des tâches variées, comme la rédaction ou le support technique.
Quels avantages propose SageMaker pour l’entraînement des modèles ?
SageMaker offre des outils pour entraîner et affiner les modèles en intégrant des fonctionnalités de MLOps, telles qu’un model store et un feature store, facilitant ainsi la gestion et la réutilisation des modèles entraînés.
Comment Bedrock permet-il de personnaliser les modèles pour des besoins spécifiques ?
Bedrock offre la possibilité de fine tuner les modèles grâce à son API unique, permettant d’adapter les modèles à des besoins spécifiques, comme l’utilisation de données d’entreprise privées pour des applications ciblées.
Quel est le coût de l’utilisation de SageMaker et Bedrock sur AWS ?
Les services SageMaker et Bedrock sont facturés en fonction du temps d’utilisation et du type d’instance exécutée, avec des options variées adaptées aux besoins en puissance de calcul pour l’entraînement et l’inférence.
En quoi PartyRock se distingue-t-il des autres services d’AWS en matière d’IA ?
PartyRock se distingue par sa nature sans code, permettant à tout utilisateur, indépendamment de ses compétences techniques, de créer facilement des applications d’IA, en simplifiant le processus de développement.
