Les 5 principales annonces du AWS Summit

Le 26 juillet, le Javits Center, qui affichait complet, a accueilli les participants venus assister à des discours-programmes et à des sessions présentés comme « l’événement cloud pour tous ». J’ai assisté au AWS Summit et je vais vous faire part de mes principaux enseignements — tous liés d’une manière ou d’une autre à l’IA.

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

« L’IA était autrefois réservée à un petit groupe de chercheurs et de data scientists, écrit-il. Aujourd’hui, impossible d’ouvrir un fil d’actualité sans voir une référence à l’IA, et plus particulièrement à l’IA générative. Cela peut surprendre, mais les concepts de 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, poursuit-il. 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. »

À la lumière de ces éléments, voici mes cinq principaux enseignements du AWS Summit.

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1) Des capacités de BI générative dans Amazon QuickSight

Eh oui — ce n’est pas une faute de frappe : il s’agit bien de BI générative. Ces capacités aideront les entreprises à trouver rapidement tous les enseignements et les fameux déclics (« aha ») présents dans leurs données. Sans l’aide de cet outil AWS, il faudrait énormément de temps pour développer cette capacité en interne.

Selon Amazon, voici quelques-unes des principales fonctionnalités :

• 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 prononcez le mot « Bedrock », vous penserez peut-être à la ville natale de Fred Flintstone. Mais ce Bedrock-ci 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 jeux de données sélectionnés. Les agents permettent de se connecter à d’autres jeux de données. Lors de l’événement, j’ai interrogé Atul Deo, directeur général d’Amazon Bedrock, sur certains des premiers cas d’usage.

« Parmi les cas d’usage courants, on trouve actuellement l’amélioration des questions-réponses pour les employés des entreprises, a-t-il déclaré. Si l’on pense à la manière traditionnelle dont les questions-réponses sont généralement traitées avec un bot, il y a inévitablement beaucoup d’allers-retours, car il existe rarement une réponse exacte et prête à l’emploi à la question posée, beaucoup de choses dépendant de la personne. Avec les agents pour Bedrock, les informations contextuelles pertinentes peuvent être transmises à la volée et la bonne réponse élaborée. »

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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 documentation clinique préliminaire 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. À la place, comme l’explique Bratin Saha, vice-président chargé des services de machine learning et d’intelligence artificielle chez AWS, « les cliniciens peuvent passer plus 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 heureux de tirer parti de la puissance de l’IA générative dans AWS HealthScribe et d’alléger cette charge. »

4) AWS Glue Studio Notebook optimisé 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 sous-jacents qui contribuent à améliorer la productivité des développeurs. Lors du sommet, AWS a annoncé que les notebooks 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 du développement. Désormais, dans votre notebook Glue Studio, vous pouvez rédiger en langage naturel (en anglais) un commentaire décrivant une tâche précise, comme « Créer un DataFrame Spark à partir d’un fichier json ». »

Tout ce qui permet d’accélérer le développement grâce au langage naturel est promis à un bel avenir.

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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 offre dans Amazon OpenSearch Serverless une fonctionnalité de recherche de similarité simple, évolutive et performante, qui vous permet de créer facilement des expériences de recherche modernes enrichies par le machine learning (ML) et des applications d’intelligence artificielle (IA) générative, sans avoir à gérer l’infrastructure de base de données vectorielle sous-jacente. »

OpenSearch Serverless devrait constituer un moyen plus simple et plus évolutif de stocker et d’interroger rapidement des vecteurs. AWS indique que les temps de réponse seront de l’ordre de quelques millisecondes.

Un engagement en faveur d’une IA générative responsable

Les gros titres consacrés à l’IA mettent généralement l’accent sur ses dangers. Le AWS Summit a souligné l’engagement constant de l’entreprise en faveur d’une IA responsable, engagement qu’elle a étendu à l’IA générative. AWS a indiqué qu’elle travaillerait dans six domaines : l’exactitude, l’équité, les questions de propriété intellectuelle et de droits d’auteur, l’utilisation appropriée, la toxicité et la confidentialité.

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

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

Le sommet a été particulièrement riche, avec de nombreuses évolutions intéressantes. Je suis impatient 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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