Test d'Amazon Q Business : installation, personnalisation et performances
C'est l'une des premières réponses d'Amazon à Microsoft et Google dans l'IA générative. Lancée en disponibilité générale en mai 2024, Amazon Q se veut une offre polyvalente et pour les professionnels qui entendent exploiter rapidement les bénéfices de l'IA générative sur leurs données. Amazon Q se décline en plusieurs versions : Amazon Q Developer pour les développeurs, Amazon Q Connect, pour les centres d'appel, Amazon Q Supply Chain pour la logistique et enfin Amazon Q Business, pour la plupart des collaborateurs de l'entreprise. Interroger la donnée entreprise, aide à la rédaction, synthèse de document… Amazon Q Business adresse la majorité des cas d'usage traditionnels de l'IA générative en entreprise.
Comment configurer Amazon Q Business ?
Amazon Q Business se configure directement depuis la console de gestion AWS. Le paramétrage de l'outil est assez simple et permet de débuter rapidement. Pour l'heure, bien qu'Amazon Q Business soit déployé en disponibilité générale, le module ne semble disponible que depuis les régions us-east-1 (Virginie du Nord) et USA Ouest (Oregon). Les régions européennes ne semblent pas encore déployées. La création d'un module Q Business se déroule directement depuis le service "Amazon Q Business". L'outil permet de déployer plusieurs instances Q Business au sein de son entreprise. Une fois la configurateur lancé, AWS exige, à l'étape un sur quatre, un nom de projet, la configuration d'un rôle (SLR ou SR).
La seconde étape permet de configurer le retriever (moteur d'indexation) qui permettra l'indexation en live des données. Deux options sont proposées : l'utilisation d'un nouveau moteur natif et l'utilisation d'un retriever Amazon Kendra déjà existant. Dans la cadre d'une primo-configuration, le choix le plus courant reste la configuration d'un retriever natif. Deux offres sont ensuite proposées : Enterprise pour un déploiement multi-zone et l'indexation maximum de 1 million de documents et Starter disponible depuis une région unique et avec un maximum de 100 000 documents indexés. A noter que les retriever et l'offre associée ne peuvent être changés après le lancement.
L'étape trois permet de configurer le cœur du moteur : les données. AWS propose une quarantaine de connecteurs (Amazon S3, Google Drive, Gmail, MYSQL, OneDrive…). Il est également possible de configurer la récupération de données directement depuis un site web ou un ensemble de fichiers à uploader.
Enfin l'étape quatre permet de donner l'accès à vos utilisateurs. L'outil offre la possibilité de créer de nouveaux utilisateurs attachés à Amazon Q Business ou de donner des autorisations aux utilisateurs AWS déjà enregistrés. Il exige ensuite de souscrire un abonnement pour l'utilisateur. Deux options sont proposées : Q Business Lite et Q Business Pro. En résumé, avec Q Lite, l'utilisateur est restreint et ne peut dialoguer avec l'IA que pour des cas d'usage nécessitant une réponse appuyée sur les données de l'entreprise. Impossible également de créer ses propres applications web avec Amazon Q Apps. Pour plus de détails, lire notre dernier article sur les différences entre les offres Amazon Q.
Une interface ultra-personnalisable
L'interface de configuration d'Amazon Q offre une grande personnalisation de l'UX et de nombreux contrôles. Il est possible de paramétrer le nom de l'assistant, le message de bienvenue, le sous-titre, ou encore d'afficher ou non les exemples de prompt. Il est possible d'autoriser ou non les utilisateurs à utiliser le LLM sans les sources de données. De même il est possible de bloquer ou d'autoriser l'utilisation exclusive des données de l'entreprise pour fournir sa réponse. Cette option permet de limiter drastiquement les hallucinations de l'IA.
AWS offre également la possibilité de configurer la personnalisation des réponses (le modèle peut utiliser les données de l'utilisateur pour répondre), de bloquer / autoriser l'upload de fichier par l'utilisateur ou encore d'autoriser / bloquer la création de web app avec Amazon Q App (lire ci-après).
Enfin, Amazon Q offre également la possibilité de bloquer les réponses du modèle sur certains sujets. Deux techniques s'offrent à vous : bloquer un ou plusieurs mots ou bloquer des sujets entiers. La dernière option permet de bloquer plus facilement des sujets de discussion complets. Il suffit de décrire en langage naturel le sujet à bloquer et de donner 5 exemples de phrases connexes que l'utilisateur pourrait saisir. L'outil parvient ensuite à identifier l'ensemble des thématiques relatives à bloquer dans la conversation. La règle peut ensuite être appliquée à un (ou plusieurs) groupe d'utilisateurs ou à tous.
Amazon Q Business : le test
Nous avons déployé une version classique d'Amazon Q Businness pour tester les performances générales de l'outil. Première constatation : la génération augmentée de récupération (RAG) fonctionne parfaitement et limite fortement le risque d'hallucination de l'IA. Dans le mode "données de l'entreprise uniquement", lorsqu'il ne connait pas la réponse à une question, le modèle sait dire qu'il ne sait pas.
Dans le cadre d'une utilisation plus courante, en mode chat, Amazon Q se montre assez aléatoire. Le modèle répond dans un français parfois irréprochable et parfois… en anglais. Plusieurs modèles sont utilisés par AWS pour répondre aux demandes utilisateurs mais l'orchestration manque véritablement de fluidité. Lors de nos échanges, le modèle se présente régulièrement comme une IA créée par Anthropic. Il est ainsi fort à parier qu'Amazon s'appuie en partie sur Claude pour fournir Amazon Q.
De manière générale, la qualité du français est toutefois globalement assez bonne, supérieure à GPT-4o dans la majorité des cas. Amazon Q maitrise pleinement la nuance et dispose d'un champ lexical assez développé.
Amazon Q excelle également dans la synthèse de document. L'IA est capable d'identifier les points clefs d'un document complexe. L'outil permet de résumer très rapidement et de tirer de premières conclusions. Simple et efficace.
L'abonnement en version Pro permet offre l'accès à Amazon Q Apps, une interface dédiée à la création d'applications très simples basées sur le LLM. Il s'agit en réalité d'un agent (ou bot) plus ou moins évolué graphiquement. La création est très simple : il suffit de décrire la tâche à effectuer en langage naturel. L'IA génère ensuite un assistant et une interface graphique simplifiée. Il est ensuite possible d'éditer le prompt de l'assistant (pour le mettre en français par exemple). L'application peut ensuite être publiée et sera accessible à tous les utilisateurs de l'instance Amazon Q Business.
L'IA générative simple et efficace
Amazon Q Business s'impose comme une alternative crédible aux offres d'IA générative de Google (Gemini) et Microsoft (Copilot). Sa force réside principalement dans la diversité de ses connecteurs - une quarantaine au total - et sa rapidité de mise en place, permettant aux entreprises de déployer rapidement une solution d'IA générative adaptée à leurs besoins. La personnalisation poussée de l'interface et les contrôles de sécurité granulaires sont également des atouts majeurs.
Cependant, nos tests révèlent des performances parfois aléatoires, notamment en termes de cohérence linguistique. De plus, contrairement à ses concurrents Copilot et Gemini, Amazon Q ne permet pas aux utilisateurs de choisir spécifiquement le modèle de langage utilisé. En dépit de ces aspects perfectibles, Amazon Q Business demeure une solution robuste qui devrait séduire sa clientèle, notamment parmi les entreprises de taille intermédiaire ou celles désireuses de diversifier leurs fournisseurs technologiques au-delà de Microsoft et Google.