Snowflake AI bénéficie d'une mise à niveau majeure : voici ce que les équipes d'entreprise doivent savoir

Snowflake vient de lancer une mise à jour importante de ses capacités d’IA d’entreprise, conçue pour simplifier considérablement la création d’applications d’IA pour les organisations de toutes tailles. Lors du Snowflake Summit 2024, la société a présenté des améliorations de Snowflake Cortex AI et lancé de nouvelles fonctionnalités de AI & ML Studio qui changent fondamentalement la façon dont les entreprises interagissent avec leurs données.

Parlez à vos données en quelques minutes, pas en plusieurs mois

La fonctionnalité phare ? Deux nouvelles capacités d’IA conversationnelle qui vous permettent de créer des chatbots contre vos données d’entreprise sans les tracas opérationnels habituels.

Cortex Analyst (bientôt en aperçu public) exploite Llama 3 de Meta et Mistral Large pour permettre aux équipes de développer rapidement des applications sur leurs données analytiques. Plutôt que de lutter avec des tableaux de bord et une surcharge d’informations, les utilisateurs peuvent poser des questions en langage naturel directement sur des ensembles de données structurés et obtenir des réponses instantanées avec des visualisations.

Cortex Search adopte une approche différente, combinant la technologie de récupération de Neeva (acquise par Snowflake en 2023) avec l’intégration Snowflake Arctic. Cela signifie que les entreprises peuvent rechercher dans des documents et du texte non structuré en utilisant une recherche hybride — mêlant recherche vectorielle et recherche textuelle traditionnelle en un seul service.

Zoom et Bayer utilisent déjà ces capacités pour accélérer la prise de décision. Les équipes de Zoom ont créé des applications d’IA en utilisant des grands modèles de langage pré-entraînés en seulement quelques jours. Bayer a remplacé le développement fastidieux de tableaux de bord par des requêtes directes sur les données, réduisant considérablement les cycles de développement.

Sécurité avant tout : Présentation de Cortex Guard

Construire une IA de niveau production à grande échelle nécessite des contrôles de sécurité sérieux. Voici Cortex Guard (bientôt disponible), qui utilise Llama Guard de Meta pour filtrer le contenu nuisible et protéger les données organisationnelles. Il signale tout, de la violence et du discours haineux à l’automutilation et à l’activité criminelle — garantissant que vos modèles d’IA restent fiables et conformes.

Outils d’IA préconstruits qui fonctionnent réellement

Au-delà des expériences de chat personnalisées, Snowflake propose des outils préconstruits :

Document AI (bientôt disponible) extrait des informations clés — montants de factures, termes de contrats, etc. — à partir de documents en utilisant le LLM multimodal Arctic-TILT de Snowflake, qui dépasse GPT-4 sur le benchmark DocVQA. Northern Trust l’utilise déjà pour traiter des documents à grande échelle avec une précision accrue.

Snowflake Copilot (bientôt disponible) combine Mistral Large avec le modèle SQL propriétaire de Snowflake, accélérant la productivité des utilisateurs SQL dans toute votre organisation.

Le développement d’IA sans code devient réalité

Le nouveau Snowflake AI & ML Studio (aperçu privé) supprime complètement les barrières techniques. Les équipes peuvent tester et comparer des modèles de Google, Meta, Mistral AI, Reka, et le propre Arctic LLM de Snowflake — puis choisir l’option la plus rentable pour leur cas d’utilisation.

Vous souhaitez personnaliser davantage les modèles ? Cortex Fine-Tuning (maintenant en aperçu public) vous permet d’affiner des modèles Meta et Mistral de manière serverless via de simples fonctions SQL. Les modèles affinés restent gouvernés par les contrôles d’accès basés sur les rôles de Snowflake.

Gérer l’IA à grande échelle : Snowflake ML en action

Une fois les modèles en production, le vrai défi commence — leur gestion à travers des ensembles de données en évolution. C’est là qu’intervient Snowflake ML, apportant MLOps au Cloud de Données IA.

Le Model Registry (maintenant en disponibilité générale) centralise la gouvernance de tous les modèles d’IA, permettant un accès sécurisé et des automatisations économes en coûts.

Les nouvelles fonctionnalités incluent le Feature Store (aperçu public) pour créer et servir des caractéristiques ML cohérentes, et ML Lineage (aperçu privé) pour tracer le flux des caractéristiques, des ensembles de données et des modèles tout au long du cycle de vie ML.

En résumé

L’IA d’entreprise devient plus accessible. La plateforme unifiée de Snowflake élimine les frictions dans la création, le déploiement et la gouvernance des applications d’IA — que vous soyez data scientists, utilisateurs SQL ou équipes métier. Moins de complexité, plus de contrôle, une IA fiable à grande échelle.