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AWS re:Invent Jour 2 : tout sur l’édition 2023

JOUR 2

Aujourd’hui on vous propose un « petit » résumé des annonces clés et des sessions auxquelles la team Micropole a participé !

GenAI à tous les étages

Commençons par la Keynote d’Adam Selipsky, CEO d’AWS hier matin, qui a annoncé de nombreuses nouveautés tant matérielles que logicielles destinées aux entreprises souhaitant exploiter les ressources du Cloud AWS au meilleur coût pour développer leurs projets d’IA et de GenIA.

Selipsky a ensuite rappelé qu’un socle d’IA moderne était selon lui constitué de 3 couches (Infrastructure / Tools / Apps), avant de rentrer dans le détail des annonces, dont les premières concernent la couche Infrastructure. AWS investit depuis un certain temps déjà dans la création de processeurs optimisés pour des tâches spécifiques et offrant un bon rapport coûts / performances ainsi qu’une empreinte Carbonne modérée.

Au menu donc, l’arrivée du processeur à usage général Graviton Gen4 (la première version datant de 2018), entre 30 et 40% plus rapide que le G3, disponible dans un nouveau type d’instance EC2 R8g annoncé dans la foulée. Ce type de machine est notamment utilisé par SAP pour exécuter des charges de travail importantes sur le Cloud AWS. Selipsky a également annoncé l’arrivée des puces Trainium 2, optimisées pour entraîner des réseaux neuronaux profonds (Deep Learning) et notamment les modèles LLM (Large Languages Models) générer des inférences et FM (Foundations Models), et a rappelé la disponibilité de la puce Inferencia 2 optimisée pour générer les inférences de modèles de Deep Learning.

Autre annonce destinée à améliorer significativement les performances, l’arrivée de Amazon S3 Express One Zone, une nouvelle classe de stockage S3 offrant les meilleures performances possibles combinées à une latence très basse, conçue pour accélérer les activités data très intensives, dont notamment l’entraînement des modèles de Machine / Deep Learning ou le requêtage analytiques ad-hoc de données stockées sur S3.

Côté outils, Amazon Bedrock (création d’application GenAI) voit ses fonctionnalités de personnalisation étendues : après le support du Fine Tuning, voici l’arrivée du RAG (Retrieval Augmented Generation) et du Continuous retraining. Bedrock est à présent intégré dans CloudWatch et CloudTrail et peut fournir des recommandations. A noter également la possibilité de créer des policies pour ses modèles d’IA Bedrock afin de répondre aux enjeux de l’IA étique…

Mais l’annonce qui a sans doute reçu le meilleur accueil est celle d’Amazon Q, un assistant GenAI conçu pour faciliter les tâches du quotidien au travail (plus ou moins l’équivalent du Copilot de Microsoft), entraîné sur 17 ans de base de connaissance AWS. Il peut indexer de nombreuses sources de données incluant Salesforce, Office 365, Box ou encore Onedrive, en plus évidemment des sources de données AWS, et consolide ces éléments dans une base vectorielle utilisée par l’agent pour répondre aux questions posées ou 

fournir des suggestions. Amazon Q est déjà intégré à QuickSight (en preiew) et permet d’obtenir des recommandations pour la conception de rapports & Dashbaords, d’obtenir des narratifs sur des graphes / KPIs, ou encore de créer des Stories pour rendre les présentations de rapports QuickSight plus percutantes. Ces fonctionnalités constituent à n’en pas douter une évolution majeure vers la démocratisation de la BI self-service.

Avec toutes ces annonces, AWS passe à la vitesse supérieure et affiche clairement vis-à-vis de ses compétiteurs ses ambitions sur le marché très prometteur de la GenAI. Mais également sa volonté de démocratiser son usage pour tout type de profils, et d’améliorer l’efficacité opérationnelle des utilisateurs dans leurs tâches du quotidien.

Un pas de plus vers un Entreprise Data Driven

Etre data-driven reste le graal pour de nombreuses entreprise. Ce n’est pas qu’un mot à la mode. Il s’agit de créer un écosystème où les données sont essentielles et omniprésentes, assurant facilité d’accès, collaboration fluide et conformité stricte.

Imaginez un monde où l’analyse en libre-service est intuitive. Vous trouvez, comprenez et exploitez facilement les données.

Voici AWS Datazone : un outil qui redéfinit la façon dont nous cataloguons, découvrons et gérons les données dans les organisations. Datazone se présente sous la forme d’un portail par domaine, un guichet unique avec des API permettant à vos solutions analytiques ou BI de s’y connecter facilement, soutenu par un catalogue de données et des projets qui facilitent la gouvernance et le contrôle d’accès.

Les ressources data (comme par exemple les tables Glue et Redshift) font partie d’un vaste catalogue consultable, enrichi d’un glossaires métier et de métadonnées techniques qui définissent la propriété et la signification des données.

Il ne s’agit pas seulement des outils mais aussi de la vision sous-jacente. Ainsi, Amazon Datazone se positionne comme une couche-clé pour une véritable approche Data Mesh.
Avec Datazone, créer, définir puis donner accès à des produits data d’un département à l’autre est un jeu d’enfant, permettant un accès direct aux données via des outils comme Athena, QuickSight ou Sagemaker, par exemple.

C’est un réel pas en avant vers la démocratisation des données.

Charles Moureau

Charles Moureau

Directeur Cloud4Data

Thomas Dallemagne

Thomas Dallemagne

Partner Advisory

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