Top 5 des annonces du AWS Summit

Le 26 juillet, le Javits Center, bondé, a accueilli des keynotes et des sessions présentées comme « l’événement cloud pour tout le monde ». J’ai assisté au AWS Summit et je vais vous livrer mes principaux enseignements — tous axés d’une manière ou d’une autre sur l’IA.

Swami Sivasubramanian, vice-président chargé des bases de données, de l’analytique et du machine learning chez AWS, a prononcé la keynote. Je pense qu’il est pertinent de citer l’article de blog qui l’accompagnait pour planter le décor.

« L’IA était autrefois le domaine réservé d’un petit groupe de chercheurs et de data scientists, a-t-il écrit. Aujourd’hui, il est impossible d’ouvrir un fil d’actualité sans y trouver une référence à l’IA, et plus particulièrement à l’IA générative. Cela peut surprendre, mais les concepts liés à l’IA existent depuis les années 1950. »

Swami s’est ensuite demandé pourquoi cette technologie — qui mûrit depuis des décennies — suscite autant d’intérêt aujourd’hui. « En termes simples, l’IA a atteint un point de bascule grâce à la convergence des progrès technologiques et à une meilleure compréhension de ce qu’elle peut accomplir, a-t-il poursuivi. Ajoutez à cela la prolifération massive des données, la disponibilité d’une capacité de calcul hautement évolutive et les progrès des technologies de ML au fil du temps, et l’intérêt pour l’IA générative prend enfin forme. »

Dans cette optique, voici mes cinq principaux enseignements du AWS Summit.

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1) Fonctionnalités de BI générative dans Amazon QuickSight

C’est bien de la BI générative. Ces fonctionnalités aideront les entreprises à trouver rapidement tous les enseignements et les déclics (« aha moments ») présents dans leurs données. Sans l’aide de cet outil AWS, il faudrait beaucoup de temps pour développer cette fonctionnalité en interne.

Selon Amazon, les principales fonctionnalités comprennent notamment :

• Création de visuels en quelques secondes grâce à la création visuelle alimentée par QuickSight Q.
• Possibilité d’affiner et de mettre en forme les visuels en langage naturel.
• Calculs en langage naturel, sans syntaxe spécifique.

Pour en savoir plus sur la BI générative avec QuickSight.

2) Présentation des agents pour Amazon Bedrock

Si vous entendez le mot « Bedrock », vous pensez peut-être à la ville natale de Fred Flintstone. Mais ce Bedrock est un peu différent.

Présentés par AWS comme « le moyen le plus simple de créer et de faire évoluer des applications d’IA générative avec des modèles de fondation (FM) », les services d’IA générative mis à jour de Bedrock permettront aux entreprises d’ingérer des données complexes et de produire des textes complexes.

Les FM permettent aux entreprises d’appliquer différents algorithmes à des ensembles de données sélectionnés. Les agents permettent de se connecter à d’autres ensembles de données. Lors de l’événement, j’ai interrogé Atul Deo, directeur général d’Amazon Bedrock, sur quelques-uns des premiers cas d’usage.

« Parmi les cas d’usage courants, beaucoup concernent actuellement l’amélioration des questions-réponses pour les employés des entreprises, a-t-il déclaré. Si l’on réfléchit à la manière traditionnelle de gérer les questions-réponses avec un bot, les échanges sont invariablement nombreux, car il est rare qu’une réponse exacte et toute faite corresponde à la demande, celle-ci dépendant largement de chaque personne. Avec les agents pour Bedrock, les informations contextuelles pertinentes peuvent être transmises à la volée et la bonne réponse formulée. »

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3) HealthScribe pour créer automatiquement la documentation clinique

Le nouveau service d’AWS, HealthScribe, utilise la reconnaissance vocale et l’IA générative pour créer automatiquement une première version de la documentation clinique à partir des échanges entre patients et cliniciens. Parmi ses premiers clients et partenaires figurent 3M Health Information Systems, Babylon Health et ScribeEMR.

L’objectif est de permettre aux cliniciens de consacrer moins de temps à la création, à la maintenance et à l’exploitation des données de santé fondamentales. Bratin Saha, vice-président chargé du machine learning et des services d’intelligence artificielle chez AWS, explique : « Les cliniciens peuvent passer davantage de temps avec les patients lors des consultations en présentiel ou de télésanté. La documentation est une tâche particulièrement chronophage pour les professionnels de santé, raison pour laquelle nous sommes ravis de tirer parti de la puissance de l’IA générative dans AWS HealthScribe et d’alléger cette charge. »

4) Carnet AWS Glue Studio propulsé par Amazon CodeWhisperer

AWS Glue, lancé en 2017, aide à intégrer des données provenant de plusieurs sources. Amazon CodeWhisperer est un assistant de programmation basé sur l’IA, doté de modèles de fondation qui favorisent la productivité des développeurs. Lors du sommet, AWS a annoncé que les carnets AWS Glue Studio prennent désormais en charge Amazon CodeWhisperer pour les utilisateurs d’AWS Glue.

AWS affirme que cela « améliorera votre expérience et contribuera à accroître la productivité des développeurs. Désormais, dans votre carnet Glue Studio, vous pouvez rédiger en langage naturel (en anglais) un commentaire décrivant une tâche précise, par exemple : ‘Create a Spark DataFrame from a json file.’ »

Tout ce qui permet d’accélérer le développement grâce au langage naturel sera gagnant.

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5) Aperçu du moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch Serverless

AWS a présenté un aperçu du moteur vectoriel pour Amazon OpenSearch Serverless. Ce nouvel outil promet d’améliorer la recherche et de la rendre plus précise.

Dans un article de blog, AWS a déclaré : « Le moteur vectoriel fournit une fonctionnalité de recherche de similarité simple, évolutive et performante dans Amazon OpenSearch Serverless. Il vous permet de créer facilement des expériences de recherche modernes enrichies par le machine learning (ML) ainsi que des applications d’intelligence artificielle (IA) générative, sans avoir à gérer l’infrastructure sous-jacente de base de données vectorielle. »

OpenSearch Serverless devrait offrir un moyen plus simple et plus évolutif de stocker et d’interroger rapidement des vecteurs. AWS affirme que les temps de réponse seront de l’ordre de la milliseconde.

Un engagement en faveur d’une IA générative responsable

Les gros titres consacrés à l’IA portent généralement sur ses dangers. Le AWS Summit a souligné l’engagement continu de l’entreprise en faveur d’une IA responsable, engagement qu’elle a étendu à l’IA générative. AWS a indiqué qu’il travaillerait dans six domaines : exactitude, équité, propriété intellectuelle et droit d’auteur, usage approprié, toxicité et confidentialité.

Par exemple, AWS a indiqué avoir conçu les FM Titan « pour détecter et supprimer les contenus nuisibles présents dans les données fournies par les clients à des fins de personnalisation, refuser les contenus inappropriés saisis par les utilisateurs et filtrer les sorties du modèle contenant des contenus inappropriés (tels que des discours haineux, des propos grossiers et de la violence). »

Il s’agit d’un engagement considérable et continu en faveur d’une IA responsable et d’une IA générative.

Ce sommet a été riche en annonces et en développements intrigants. J’ai hâte de voir comment ces points clés évolueront au fil du temps. AWS re:Invent n’est plus qu’à quelques mois et je suis certain que l’IA générative y occupera encore une place importante.

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