Libérer la puissance de l'IA générative d'AWS

Si vous envisagez de développer des applications d'IA générative, Amazon Bedrock pourrait bien devenir votre plateforme de choix, grâce à ses capacités impressionnantes et à la robustesse de l'infrastructure AWS.

Ce service se révèle également très pertinent pour les entreprises et les particuliers qui souhaitent intégrer l'IA et l'apprentissage automatique génératif dans leurs processus de travail, produire des contenus et des images de qualité, et améliorer l'expérience de leurs clients.

Selon les prévisions de Gartner, l'IA générative devrait automatiser 60% des efforts de conception d'applications web et mobiles d'ici 2026.

Les systèmes d'IA générative, tels qu'Amazon Bedrock, présentent donc un potentiel considérable dans de nombreux secteurs, et leur adoption devrait continuer à croître.

Dans cet article, nous allons explorer l'IA générative, Amazon Bedrock et leurs applications potentielles.

C'est parti !

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'intelligence artificielle générative (IA générative) est une branche de l'IA qui se concentre sur la création de contenus, comme des images ou du texte, à partir d'une instruction (ou "prompt").

Lorsqu'un système est entraîné sur un ensemble de données spécifique, il peut générer des images, des récits, de la musique, des vidéos ou encore des conversations d'apparence authentique. Les modèles d'IA générative analysent la structure et les schémas des données d'entraînement pour créer de nouvelles données présentant des caractéristiques similaires.

Ces processus s'appuient sur de vastes modèles d'apprentissage automatique pré-entraînés, souvent désignés comme "modèles de base" (FM), qui peuvent contenir des millions voire des milliards de paramètres ou variables.

Cette profusion de paramètres permet aux FM de comprendre des concepts complexes. En s'entraînant sur des jeux de données volumineux avec différentes formes et schémas, les FM peuvent appliquer leurs connaissances dans divers contextes.

Les FM sont capables d'effectuer une grande variété de tâches, allant de la rédaction d'articles de blog à la génération d'images, en passant par la résolution de problèmes mathématiques et les réponses aux questions. Contrairement aux modèles d'apprentissage automatique traditionnels, qui ne sont généralement dédiés qu'à des tâches spécifiques, les FM se distinguent par leur nature polyvalente et leur ampleur.

Parmi les systèmes d'IA générative les plus connus, on trouve ChatGPT d'Open AI, Bing Chat, Bard de Google, ainsi que des générateurs d'images tels que DALL-E, Stable Diffusion et Midjourney.

Applications de l'IA générative

Voici quelques exemples d'applications de l'IA générative :

• Développement logiciel : Création d'applications d'IA générative capables de réaliser diverses tâches, telles que la génération, la vérification et l'explication de code.
• Rédaction : Utilisation de systèmes d'IA générative pour rédiger des articles, des réponses à des e-mails, des CV, des profils de réseaux sociaux, ou encore pour créer des résumés de contenus. Il est également possible de décomposer un sujet en éléments clés et d'en structurer un plan détaillé.
• Art : Production d'images, de visuels artistiques et de scènes pour divers supports, allant des articles et des films aux jeux et aux vidéos. Il est également possible de générer de la musique dans différents styles et rythmes.
• Conception de produits : Création de modèles de produits en 2D et 3D, permettant des tests A/B efficaces pour sélectionner le design optimal en fonction du cas d'utilisation.
• Finance : Développement d'applications FinTech puissantes, évolutives, sécurisées et fiables.
• Santé : Génération d'images médicales simulant l'évolution d'une maladie dans le temps, permettant d'améliorer les traitements, les stratégies de prévention et la recherche pharmaceutique.
• Marketing : Création de communiqués de presse, d'articles, de campagnes publicitaires, d'e-mails, etc., à l'aide d'applications d'IA générative.
• Support client : Amélioration du support client grâce à des chatbots avancés.

Avantages de l'IA générative

• Automatisation : Les modèles d'IA générative permettent d'automatiser des tâches fastidieuses et chronophages, comme répondre aux e-mails ou surveiller des systèmes.
• Amélioration des réponses : Par rapport aux systèmes d'IA traditionnels, les systèmes d'IA générative fournissent des réponses plus pertinentes, précises et correctes, ce qui permet d'améliorer l'expérience client.
• Expériences réalistes : La création d'images et de graphiques photoréalistes offre des possibilités d'application dans divers domaines de l'entreprise.
• Création de contenu simplifiée : L'IA générative accélère et simplifie la production de contenu.
• Développement de produits plus rapide : L'automatisation des tâches et l'utilisation d'applications performantes permettent d'accélérer le développement de produits.

Préparer les données pour l'IA générative

La préparation des données pour l'IA générative exige une planification minutieuse et la collecte d'un volume important de données de qualité. Il est essentiel de s'assurer que :

• Les données sont pertinentes, complètes, exactes, impartiales et de haute qualité.
• Les données sont collectées à partir de diverses sources structurées (bases de données) et non structurées (e-mails, documents).
• Les données sont étiquetées et stockées dans des formats tels que CSV, JSON ou TFRecord.
• Les données sont nettoyées pour supprimer les éléments inexacts, incomplets ou corrompus.
• Les données sont prétraitées avec des techniques de normalisation et de formatage.

Meilleures pratiques pour la mise en œuvre de l'IA générative

Pour garantir la transparence et la fiabilité de l'IA, il est important de suivre ces bonnes pratiques :

• Effectuer des tests approfondis en interne avec différents cas d'utilisation avant de diffuser du contenu généré par l'IA auprès des utilisateurs finaux.
• Maintenir la transparence avec les clients et les employés en indiquant clairement lorsqu'ils interagissent avec une machine.
• Mettre en place des directives et des processus pour détecter et éliminer les biais. Valider les résultats et effectuer des tests en continu.
• Assurer la sécurité et la confidentialité des données en protégeant les informations sensibles.
• Lancer l'IA générative en version bêta afin d'évaluer l'expérience utilisateur et de recueillir des commentaires pour l'améliorer.

Défis de la mise en œuvre de l'IA générative

• Il est difficile de trouver et d'accéder à des modèles de base performants, adaptés à des cas d'utilisation spécifiques et capables de fournir d'excellents résultats.
• L'intégration dans les applications est complexe, en raison des coûts élevés et de la nécessité de gérer une infrastructure importante.
• Il est difficile d'utiliser les modèles de base pour développer diverses applications avec des données spécifiques.
• La personnalisation peut également représenter un défi.
• Les questions de confidentialité et de sécurité des données sont également importantes.

Amazon a pris en compte ces défis et propose Bedrock comme solution. Voici comment.

Qu'est-ce qu'Amazon Bedrock ?

Amazon Bedrock est un service entièrement géré qui facilite le développement et la mise à l'échelle d'applications d'IA générative, grâce à des modèles de base (FM).

Cet outil donne accès aux FM d'Amazon et de start-ups d'IA de pointe via une API. Les utilisateurs peuvent ainsi choisir parmi une variété de FM pour trouver le modèle le plus adapté à leurs besoins. Ces options incluent les FM d'Amazon, d'Anthropic, de Stability AI et d'AI21 Labs.

Bedrock offre une expérience sans serveur qui permet de démarrer rapidement et de personnaliser les FM avec des données privées. Il est ainsi plus facile d'intégrer et de déployer des FM sécurisés, fiables et évolutifs dans les applications, en utilisant les outils et les capacités AWS existants, sans avoir à gérer l'infrastructure. Cela permet d'accélérer le développement d'applications d'IA générative.

Caractéristiques et capacités d'Amazon Bedrock

#1. Une grande variété de FM

Amazon Bedrock met à disposition une variété de FM avancés, parmi lesquels :

• Claude : Un LLM d'Anthropic conçu pour réaliser de nombreuses tâches de traitement de texte et de conversation, issu des recherches approfondies d'Anthropic sur la conception de systèmes d'IA fiables et responsables.

• Jurassic-2 : Les LLM multilingues Jurassic-2 d'AI21 Labs utilisent des instructions en langage naturel pour générer du texte original en allemand, français, espagnol, italien, néerlandais et portugais.
• Stable Diffusion : Accès facile à de nombreux FM de transformation de texte en image de Stability AI, y compris Stable Diffusion, pour générer des illustrations, des logos et des images réalistes, de haute qualité et uniques.
• Amazon Titan : Accès à plusieurs FM puissants d'Amazon Titan pour créer du texte et des images, avec deux LLM conçus pour améliorer l'expérience utilisateur.

En choisissant parmi ces FM, il est possible de lancer rapidement des projets de développement d'applications ou de génération de contenu.

#2. Titan FM

Amazon a dévoilé ses derniers modèles Titan FM, d'abord auprès d'un groupe limité de clients, avant de les rendre largement accessibles. Les deux premiers Titan FM sont :

• LLM Génératif : Conçu pour des tâches de génération et de synthèse de texte, de questions-réponses ouvertes, d'extraction d'informations et de classification.
• LLM d'Incorporation : Capable de convertir des entrées textuelles (unités de texte, phrases, mots) en représentations numériques (incorporations) contenant la signification sémantique du texte.

Bien que le LLM d'incorporation ne génère pas de texte, il est utilisé dans de nombreuses applications telles que la recherche et la personnalisation. La comparaison des incorporations permet aux modèles de fournir des réponses plus contextuelles et pertinentes qu'une simple correspondance de mots, ce qui facilite la recherche de produits.

#3. Personnalisation

Amazon Bedrock offre un niveau élevé de personnalisation. Il est facile d'adapter un modèle d'IA donné avec des données spécifiques, afin de l'optimiser pour un projet particulier.

Il suffit d'indiquer à Bedrock quelques exemples étiquetés dans S3 pour qu'il affine le modèle en fonction du cas d'utilisation. Même 20 exemples étiquetés suffisent généralement pour obtenir des résultats significatifs, ce qui permet d'éviter d'annoter de gros volumes de données et de gagner du temps et des efforts.

Par exemple, si un spécialiste du marketing de contenu souhaite créer du contenu pour une marque de vêtements, il peut fournir à Bedrock des exemples étiquetés de descriptions et de textes de campagne performants. Bedrock créera alors une copie privée du modèle de base, accessible uniquement à l'utilisateur, et l'entraînera. Le modèle générera ensuite un contenu de campagne efficace pour les nouveaux produits.

#4. Sécurité et confidentialité

Amazon Bedrock n'utilise jamais les données client pour entraîner ses modèles de base. De plus, toutes les données sont chiffrées et ne quittent jamais le Virtual Private Cloud (VPC) du client. Amazon Bedrock s'engage ainsi à maintenir la confiance de ses clients, en garantissant la sécurité et la confidentialité de leurs données.

De plus, les Titan FM d'Amazon sont conçus pour détecter et supprimer rapidement les données potentiellement nuisibles. Ils peuvent également identifier et rejeter les contenus inappropriés en entrée. Enfin, ils peuvent filtrer la sortie du modèle d'IA pour éviter la diffusion de contenu inapproprié (violence, blasphème, discours de haine).

#5. Accessibilité

Amazon Bedrock rend les FM plus accessibles aux entreprises de toutes tailles (start-ups, PME et grandes entreprises), et permet à tous les collaborateurs de l'entreprise de profiter de la puissance des FM. Le service permet d'accélérer l'utilisation de l'apprentissage automatique et de faciliter le développement d'applications d'IA générative.

Des entreprises comme Infosys, Accenture ou Deloitte mettent en place des pratiques pour aider les entreprises à adopter l'IA générative plus rapidement.

#6. Évolutivité

Grâce à AWS, les utilisateurs bénéficient d'une expérience fiable et évolutive pour développer des applications d'IA modernes. Il est facile d'intégrer les FM choisis et personnalisés dans des applications évolutives, et de les déployer rapidement à l'aide des outils et des fonctionnalités proposés par AWS.

Il n'est plus nécessaire de gérer l'infrastructure, comme l'intégration avec les fonctionnalités de SageMaker ML (expériences, pipelines). Si les données sont déjà stockées sur AWS, il sera plus facile de les faire évoluer et d'utiliser l'IA générative avec Bedrock, en toute confidentialité et sécurité.

Intégrations

Amazon Bedrock s'intègre avec de nombreux outils logiciels et services :

• Amazon Web Services (AWS) pour le stockage de données, la puissance de calcul, la distribution de contenu, etc.
• L'IA Claude d'Anthropic pour la génération et le traitement de texte de type humain.
• Stability AI pour la conception et la mise en œuvre de solutions utilisant la technologie augmentée et l'intelligence collective.
• Stable Diffusion pour la génération d'images réalistes.
• Amazon Titan pour rendre les FM accessibles via une API.

Cas d'utilisation d'Amazon Bedrock

Chatbots

Amazon Bedrock permet de développer des interfaces utilisateur conversationnelles (assistants virtuels, chatbots), qui peuvent améliorer l'expérience client en répondant à leurs questions et en les aidant à trouver ce qu'ils cherchent sur un site web.

Génération de texte

Amazon Bedrock peut être utilisé pour générer du contenu original tel que des essais, des textes pour des pages web, des publications sur les réseaux sociaux et des articles. Il est ainsi possible de ne pas être limité par des questions de grammaire, de vocabulaire, etc. Il est possible de créer du contenu facilement et de le publier.

Personnalisation

Les clients d'aujourd'hui préfèrent les services personnalisés, plutôt que les produits génériques qui leur font perdre du temps et de la patience.

Amazon Bedrock permet de proposer des produits et des services personnalisés. Il aide les clients à trouver ce qu'ils cherchent, ce qui améliore leur expérience sur un site web. Les recommandations sont plus contextuelles et pertinentes, plutôt que basées sur une simple correspondance de mots.

Résumé de texte

AWS Bedrock permet de générer des résumés de textes (blogs, articles, livres, etc.), afin de comprendre rapidement l'essentiel d'un contenu, sans avoir à y consacrer de longues heures de lecture.

Recherche

Lorsqu'un client pose une question, il est important de lui donner une réponse rapide à partir des données disponibles. Au lieu de faire attendre les clients, Amazon Bedrock permet de fournir des réponses pertinentes et précises en recherchant, synthétisant et extrayant les informations nécessaires dans un grand ensemble de données.

Génération d'images

La plateforme d'IA générative Amazon Bedrock permet de créer des images artistiques et réalistes d'objets, de sujets, de scènes et d'environnements, à partir d'instructions textuelles.

Il est possible d'intégrer ces images à des produits, des services, des blogs et des articles, des catalogues, afin d'améliorer l'engagement du public et de développer l'activité.

Assistance et formation

Bedrock fournit une assistance en ligne à ses utilisateurs. En tant que service d'Amazon, il est possible de bénéficier d'un support de qualité et d'une résolution rapide des questions. Le service est accessible aux entreprises de toutes tailles, ainsi qu'aux organisations indépendantes, gouvernementales et à but non lucratif.

De plus, Bedrock fournit de la documentation pour former les utilisateurs.

L'avenir d'Amazon Bedrock

Amazon Bedrock présente un potentiel important, et peut améliorer les performances, l'évolutivité et la qualité des applications. Amazon a annoncé Bedrock le 13 avril 2023. Bien que ce service d'IA générative ne soit qu'en aperçu limité, certains clients ont accès à un programme de test anticipé pour essayer le service et donner leur avis.

Initialement, deux modèles Titan FM seront proposés : le LLM génératif et le LLM d'incorporation, tous deux capables d'effectuer diverses tâches, allant de la génération de textes et d'images à la recherche et à la personnalisation.

Bedrock représente une étape importante vers la démocratisation des FM, en aidant les entreprises à accélérer l'utilisation de l'apprentissage automatique, avec une meilleure fiabilité, évolutivité et des performances accrues. Bedrock devrait être largement disponible dans les prochains mois. D'ici là, il est important de se tenir informé des dernières nouvelles.

Vous pouvez également consulter un article sur la façon dont la recherche générative par IA transforme les moteurs de recherche.