L’IA passe des chatbots à l’IA multimodale et agentique
Les chatbots, aussi utiles soient-ils, restent un simple outil pour gérer les interactions de base. La véritable évolution se produit avec les agents d’IA, des systèmes qui ne se contentent pas de répondre, mais qui pensent, agissent et gèrent des tâches complexes. Ces agents exploitent des capacités multimodales, combinant la puissance des grands modèles de langage (LLM) avec des outils d’IA avancés pour relever des défis commerciaux dynamiques et stratifiés.
Le fait est que la mise en place de ces systèmes n’est pas aussi simple que le codage d’un chatbot. Elle nécessite des niveaux de sophistication plus élevés, tels qu’un codage rigoureux, des tests exhaustifs et des garde-fous pour maintenir les opérations sur la bonne voie. Pourquoi ? Parce que lorsque vous déployez l’IA pour gérer des flux de travail critiques, elle doit fonctionner avec précision, adaptabilité et sécurité.
Azure AI Foundry présente des outils complets de développement de l’IA
Azure AI Foundry met à la disposition des développeurs tous les outils dont ils ont besoin pour le développement de l’IA, directement entre leurs mains. Lancé à Ignite 2024, il couvre chaque étape du cycle de vie de l’IA : construction, évaluation et déploiement d’applications évolutives et efficaces.
Cette boîte à outils s’intègre parfaitement aux environnements déjà utilisés par les développeurs, tels que Visual Studio, Visual Studio Code et GitHub. Il n’est pas nécessaire de réapprendre tout un nouveau système. Azure AI Studio devient également un centre de collaboration, où les équipes peuvent gérer les modèles et les mesures sans perdre de temps. Voyez-le comme une tour de contrôle, offrant une vue claire des systèmes d’IA en jeu tout en maintenant à distance les risques tels que les failles de sécurité et la mauvaise gestion des ressources.
« Lorsque Microsoft parle d’une « plateforme complète », elle est tout à fait sérieuse. Tout ce dont vous avez besoin est là, des outils avancés pour l’évaluation comparative des modèles à la gestion centralisée des ressources ».
Collaboration simplifiée entre les développeurs et les acteurs de l’entreprise
C’est là que la magie opère : mettre les développeurs et les équipes commerciales sur la même longueur d’onde. Azure AI Foundry rend cela possible en créant un espace de travail partagé avec des mesures que les deux groupes peuvent comprendre et utiliser. Ce langage commun garantit que les projets d’IA atteignent les objectifs techniques et stratégiques.
Les développeurs peuvent comparer les modèles sur la base de paramètres clés tels que l’efficacité, la cohérence et le coût. Il ne s’agit pas de conjectures, mais d’une prise de décision fondée sur des données, qui garantit que chaque modèle répond exactement aux besoins de l’entreprise. Les quelque 2 000 modèles d’IA disponibles sur Azure rendent la tâche encore plus facile, en offrant des options de réglage fin soutenues par des leaders de l’industrie tels que Bayer et Rockwell Automation. Il s’agit d’une collaboration qui permet d’obtenir des résultats, et non des goulets d’étranglement.
AutoGen et Semantic Kernel fusionnent
Microsoft associe sa plateforme de recherche de pointe AutoGen au cadre robuste Semantic Kernel, créant ainsi une centrale unifiée pour l’IA agentique. Cette fusion vise à donner aux entreprises les outils nécessaires pour gérer de manière transparente des processus complexes et de longue durée.
Le fonctionnement est simple : AutoGen est idéal pour expérimenter des projets d’IA avancés, tandis que Semantic Kernel fournit un environnement stable pour la production. Désormais, en combinant ces deux éléments, les équipes peuvent développer, tester et déployer plus intelligemment, plus rapidement et sans friction inutile. Cette transition est prévue pour le début de l’année 2025, ce qui laisse aux entreprises suffisamment de temps pour se préparer à un flux de travail plus fluide au moment où cela compte le plus.
Le service d’agent Azure AI simplifie l’intégration avec les systèmes d’entreprise
L’IA ne vaut pas grand-chose si elle ne peut pas se connecter à vos données. Azure AI Agent Service s’en charge, en offrant des liens directs et sécurisés entre les systèmes d’IA et les plateformes déjà utilisées par les entreprises (Microsoft Fabric, SharePoint et autres outils d’entreprise). Cette intégration apporte l’intelligence là où elle est le plus nécessaire, rendant les flux de travail plus intelligents et plus efficaces.
S’appuyant sur l’infrastructure d’Azure, le service assure également la sécurité et la conformité des données. Qu’il s’agisse de réseaux privés ou de solutions de stockage sur mesure, cette configuration permet aux entreprises de garder le contrôle sur les informations sensibles tout en répondant aux exigences réglementaires. Elle est pratique, évolutive et, surtout, conçue pour répondre aux besoins réels des entreprises.
Amélioration de l’évolutivité et de la sécurité de l’IA
Les mises à niveau de l’infrastructure Azure sont un jeu d’efficacité et de sécurité. Avec les GPU sans serveur dans Azure Container Apps, les systèmes d’IA peuvent utiliser le matériel Nvidia pour l’inférence en cas de besoin et se réduire à zéro lorsqu’ils sont inactifs. Le résultat ? Les entreprises réduisent leurs coûts sans compromettre les performances.
Parallèlement, la sécurité des conteneurs a été renforcée pour protéger les données sensibles, qu’il s’agisse d’informations personnelles identifiables ou d’informations commerciales critiques. Ce double objectif de gestion des coûts et de protection des données fait d’Azure un choix évident pour les entreprises qui souhaitent déployer des systèmes d’IA en toute confiance.
