Microsoft unifie sa plateforme cloud d'intelligence artificielle

Microsoft unifie sa plateforme cloud d'intelligence artificielle L'éditeur en profite pour compléter son offre d'un catalogue de modèles, mais également d'un service de feature store. Des annonces réalisées lors de son événement Ignite.

A l'occasion de son événement Ignite qui se tient les 15 et 16 novembre 2023 à Seattle, Microsoft annonce toute une série de nouveautés liées à son offre Azure Machine Learning. Parmi ces principales annonces, l'éditeur lance Azure AI Studio en préversion. Objectif affiché par le groupe : unifier ses services cloud d'IA au sein d'une plateforme unifiée.

"Azure AI Studio se présente sous la forme d'un guichet unique conçu pour explorer, créer, tester et déployer des solutions d'intelligence artificielle", explique-t-on chez Microsoft. "Par ce biais, les développeurs auront notamment la possibilité de mettre en œuvre des applications d'IA générative, y compris des expériences de copilote, à l'aide d'outils et de modèles personnalisables prêts à l'emploi."

Gérer le cycle de vie des LLM

Pour compléter l'édifice, Microsoft lance un outil taillé pour piloter l'intégralité du cycle de développement d'un large language model (LLM). Baptisé Prompt flow, il orchestre les différentes étapes du process : choix du modèle, vectorisation des données, fine-tuning, entrainement, conception des prompts, monitoring... L'ensemble est accessible par le biais d'une interface graphique en mode no code.

Autre annonce, un catalogue de modèles est lancé en préversion. Il donne accès à toute une série de modèles de fondation. Au programme : ceux de Meta, d'OpenAI, ou encore les LLM référencés par Hugging Face. La solution propose une matrice taillée pour benchmarker les différentes offres et les évaluer en fonction de tel ou tel cas d'usage.

Plus intéressant, Microsoft dévoile un data store : OneLake. Disponible lui-aussi en préversion, il est taillé pour gérer la transition entre le service de data lake d'Azure, Microsoft Fabric, et Azure Machine Learning. Une intégration qui permet de partager dans Azure Machine Learning des data sets d'entrainement développés initialement dans Fabric, et réciproquement. Ce service s'apparente à un feature store. Une solution dessinée pour manager les caractéristiques exploitées lors de l'entrainement des modèles. Cet outil manquait jusqu'ici à l'arsenal de Microsoft.

Azure AI Search se met à la vectorisation

Enfin, Microsoft met à jour Azure AI Search pour prendre en charge la recherche vectorielle. Une technologie de plus en plus prisée dans l'IA générative. Elle permet d'injecter de nouveaux contenus dans la base de données d'un LLM. Ce qui évite d'avoir à le réentraîner. Une fois cette tâche réalisée, le modèle peut ensuite glaner directement ses réponses au sein des contenus ainsi injectés tout en sourçant les résultats.

De Prompt flow à Azure AI Search en passant par OneLake, tous ces outils sont intégrés à la plateforme Azure AI Studio. C'est aussi le cas de Copilot Studio, le créateur d'assistants intelligents personnalisés lancé également à l'occasion de l'événement Ignite (à lire sur le sujet Copilot Studio : après OpenAI, Microsoft lance son configurateur de copilot).

Autres annonces :

  • Intégration d'Azure AI Video Indexer avec Azure AI Search et Azure OpenAI Service dans l'optique de gérer la recherche de contenu vidéo et la synthèse textuelle de vidéo,
  • Sortie d'Azure AI Content Safety : un outil pour contrôler les contenus utilisés dans le cadre des modèles de langue (version finale),
  • Sortie de Liveness : une solution conçue pour prévenir les usurpations d'identité par reconnaissance faciale (en préversion),
  • Mise à jour d'Azure OpenAI Service : support de Dall-2 3, GPT-4, de GPT-3.5 Turbo et GPT-4 Turbo, et de GPT-4 Turbo avec Vision (en préversion),
  • Support du modèle de computer vision Florence.