Snowflake a annoncé lors du Snowflake Summit 2024 de nouvelles innovations et améliorations de Snowflake Cortex AI qui débloquent la prochaine vague d’intelligence artificielle (IA) d’entreprise comprenant des moyens faciles, efficaces et fiables de créer des applications alimentées par l’intelligence artificielle. Celles-ci comprennent de nouvelles expériences de chat, qui permettent aux organisations de développer des chatbots en quelques minutes pour pouvoir plus rapidement parler directement aux données d’entreprise et obtenir les réponses requises. En outre, Snowflake démocratise davantage la façon dont les utilisateurs peuvent personnaliser l’IA pour des cas d’utilisation sectoriels spécifiques grâce à une nouvelle interface interactive sans code, à l’accès à des modèles de langage de grande taille (LLM) de premier plan et à des réglages minutieux sans serveur. Snowflake accélère également l’opérationnalisation des modèles avec une expérience intégrée pour le machine learning grâce à Snowflake ML, permettant aux développeurs de construire, découvrir et gouverner les modèles et les fonctionnalités tout au long du cycle de vie du machine learning.
” Snowflake est à l’épicentre de l’intelligence artificielle d’entreprise, mettant entre les mains de chaque utilisateur une IA facile, efficace et fiable qui permet de résoudre les défis commerciaux les plus complexes, sans compromettre la sécurité ou la gouvernance”, déclare Baris Gultekin, Head of AI, Snowflake. “Nos dernières avancées pour Snowflake Cortex AI éliminent les barrières à l’entrée afin que toutes les organisations puissent exploiter l’IA pour créer de puissantes applications d’intelligence artificielle à l’échelle et débloquer une différenciation unique avec leurs données d’entreprise dans le Data Cloud IA.”
Snowflake dévoile deux nouvelles fonctionnalités de chat dont la disponibilité est annoncée prochainement en avant-première publique. Ces nouveautés permettent aux utilisateurs de développer des chatbots en quelques minutes à partir de leurs données structurées et non structurées, sans complexité opérationnelle.
Snowflake Cortex Analyst
Cortex Analyst, construit avec les modèles Llama 3 et Mistral Large de Meta, permet aux entreprises de construire en toute sécurité des applications au-dessus de leurs données analytiques dans Snowflake.
Snowflake Cortex Search
Cortex Search exploite la technologie de pointe de Neeva, acquise par Snowflake en mai 2023, en matière d’extraction et de classement, ainsi que Snowflake Arctic embed, afin que les utilisateurs puissent créer des applications à partir de documents et d’autres ensembles de données textuelles par le biais d’une recherche hybride de qualité professionnelle et une combinaison de vecteur et de texte, en tant que service.
Snowflake dévoile Snowflake Cortex Guard, bientôt disponible, qui s’appuie sur Llama Guard de Meta, une protection des entrées-sorties basée sur LLM qui filtre et signale les contenus nuisibles dans les données et les actifs de l’organisation, tels que la violence et la haine ou encore les activités criminelles. Avec Cortex Guard, Snowflake débloque davantage l’IA de confiance pour les entreprises, en aidant les clients à s’assurer que les modèles disponibles sont sûrs et utilisables.
En plus de faciliter le développement d’expériences de chat personnalisées, Snowflake propose des expériences prédéfinies basées sur l’IA, qui s’appuient sur les modèles de classe mondiale de Snowflake. Avec Document AI, bientôt disponible, les utilisateurs peuvent facilement extraire du contenu comme les montants des factures ou les termes des contrats à partir de documents en utilisant le LLM multimodal de Snowflake, Snowflake Arctic-TILT. Snowflake fait également progresser son assistant text-to-SQL, Snowflake Copilot, bientôt disponible, qui combine les forces de Mistral Large avec le modèle de génération SQL propriétaire de Snowflake pour accélérer la productivité de tous les utilisateurs SQL.
Snowflake Cortex AI fournit un ensemble robuste de modèles de pointe provenant de fournisseurs tels que Google, Meta, Mistral AI et Reka, en plus du LLM open source de premier plan de Snowflake, Snowflake Arctic, afin d’accélérer le développement de l’IA. Snowflake démocratise encore davantage la manière dont tout utilisateur peut apporter ces puissants modèles aux données de son entreprise grâce au nouveau Snowflake AI & ML Studio, en aperçu privé, une interface interactive sans code permettant aux équipes de démarrer le développement de l’IA et de produire plus rapidement leurs applications d’IA. En outre, les utilisateurs peuvent facilement tester et évaluer ces modèles, pour trouver le meilleur et le plus rentable pour leurs cas d’utilisation spécifiques, ce qui accélère finalement le chemin vers la production tout en optimisant les coûts d’exploitation.
Pour aider à améliorer les performances du LLM et à offrir des expériences plus personnalisées, Snowflake introduit le Cortex Fine-Tuning, désormais en avant-première publique, accessible via AI & ML Studio ou une simple fonction SQL. Cette personnalisation sans serveur est disponible pour un sous-ensemble de modèles d’IA Meta et Mistral. Ces modèles affinés peuvent ensuite être facilement utilisés par le biais d’une fonction Cortex AI, dont l’accès est géré à l’aide des contrôles d’accès basés sur les rôles de Snowflake.
Snowflake ML apporte des fonctionnalités MLOps au Data Cloud IA, afin que les équipes puissent découvrir, gérer et gouverner de manière transparente leurs fonctionnalités, modèles et métadonnées tout au long du cycle de vie du machine learning, du prétraitement des données à la gestion des modèles. Ces fonctionnalités MLOps centralisées s’intègrent également au reste de la plateforme Snowflake, y compris Snowflake Notebooks et Snowpark ML, pour une expérience simple de bout en bout.
La suite de capacités MLOps de Snowflake comprend le Snowflake Model Registry , maintenant disponible, qui permet aux utilisateurs de régir l’accès et l’utilisation de tous les types de modèles d’IA afin qu’ils puissent fournir des expériences plus personnalisées et des automatisations de réduction des coûts avec confiance et efficacité. En outre, Snowflake annonce le Snowflake Feature Store, en avant-première publique, une solution intégrée permettant aux data scientists et aux ingénieurs Machine Learnings de créer, stocker, gérer et servir des fonctionnalités d’apprentissage automatique cohérentes pour l’entraînement et l’inférence des modèles, et le ML Lineage, en avant-première privée, afin que les équipes puissent tracer l’utilisation des fonctionnalités, des ensembles de données et des modèles tout au long du cycle de vie ML de bout en bout.
