Microsoft met l'IA au service du développement no code
A l'occasion de son événement Build qui se tient du 24 au 26 mai, Microsoft annonce le lancement d'Azure OpenAI Service. Accessible via l'offre d'API Azure Cognitive Service du cloud américain, cette nouvelle offre donne accès à la technologie GPT-3 développée par OpenAI. Comptant 175 milliards de paramètres, ce réseau de neurones géant centré sur le traitement automatique du langage (NLP) est l'un des modèles de deep learning du domaine les plus avancés à l'heure actuelle. Parmi les principaux objectifs du groupe de Redmond : mettre cette technologie au service du développement sans code.
Comme on pouvait s'y attendre, Microsoft ne donne pas directement accès à GPT-3. Ce modèle, même s'il est très performant, est en effet peu opérationnel. Pourquoi ? Parce qu'il est volumineux. L'entraîner pour un cas d'usage précis serait beaucoup trop consommateur en temps et en ressources machines. On estime sa durée d'apprentissage à 34 jours sur une infrastructure de 1 024 GPU (type NVidia Tesla V100). Résultat : Microsoft en propose des déclinaisons, moins lourdes et plus spécialisées, toutes créées par OpenIA.
Coder vocalement une application
Parmi les déclinaisons de GPT-3 intégrées par Microsoft figure Codex. Un réseau de neurones notamment taillé pour traduire des commandes vocales (en anglais) en code source d'application. Il prend en charge une douzaine de langages de programmation. Un bon moyen pour l'éditeur américain d'imprimer un peu plus sa marque sur le segment du développement no code. "Le principal avantage est de rendre le travail des programmeurs plus productif", indique Peter Welinder, vice-président des produits et des partenariats pour OpenAI chez Microsoft.
"Par reconnaissance d'images et cartographie, nous générons l'ensemble de l'interface graphique d'une application"
Microsoft en profite pour annoncer le lancement de GitHub Copilot en version finale. Basée sur Codex, cette application est présentée comme un assistant intelligent de programmation. Aux côtés de la traduction de commandes vocales en ligne de code, elle est conçue pour faire des suggestions d'amélioration en fonction de l'analyse des sources déjà implémentées.
Dans la même logique, Microsoft étend encore un peu plus les capacités d'IA de son environnement de développement sans code Power App. En 2021, le groupe avait dévoilé Power App Ideas. Objectif : donner la possibilité, en tirant là encore parti de GPT-3, de créer des applications via Power Fx, un langage déclaratif issu de la grammaire d'Excel, et donc connu par de très nombreux utilisateurs. Lors de la Build, Microsoft ajoute Power Apps Express Design à l'édifice. Une brique taillée pour convertir un design d'écran (au format image, PDF, Figma…) en logiciel. "Par reconnaissance d'images et cartographie, nous générons l'ensemble de l'interface graphique : bouton, fenêtre, champ de saisie...", explique Charles Lamanna, vice-président corporate plateforme et applications business chez Microsoft.
Au-delà du no code
Aux côtés du no code, l'éditeur implémente la technologie GPT-3 pour d'autres cas d'usage. En plus de Codex, il enrichit Azure Cognitive Service des quatre autres déclinaisons les plus populaires du célèbre modèle d'OpenAI. Considérée comme la plus rapide et la moins coûteuse en ressources, Ada est celle qui permet les tâches les plus basiques : l'analyse, le reformatage ou la classification de texte. Ensuite vient Babbage, qui est notamment taillée pour la recherche documentaire. Puis Curie qui s'étend à l'analyse de sentiment, aux interactions vocales ou écrites, ou encore à la génération de résumés. Enfin, Davinci, la plus avancée des quatre, qui permet, entre autres, de résoudre des problèmes logiques, saisir l'intention d'un texte, produire du contenu créatif ou encore gérer des tâches de résumé plus complexes.
La collaboration entre Microsoft et OpenAI ne date pas d'hier. L'entreprise de Redmond a signé un partenariat avec le spécialiste de l'IA dès 2019. Prévoyant un investissement d'un milliard de dollars de la part de Microsoft, cet accord s'est concrétisé dans un premier temps par la mise en œuvre sur le cloud Azure du groupe d'une infrastructure de calcul intensif visant à entraîner les modèles de machine learning de la start-up. On en voit le résultat aujourd'hui.