Autonomiser les développeurs avec Windows AI Foundry
Pavan Davuluri, Corporate Vice President de Windows + Devices chez Microsoft, a exprimé la vision de l’entreprise dans un article de blog, soulignant l’objectif de faire de Windows une plateforme de premier plan pour les développeurs. Cette vision est axée sur l’intégration homogène de l’IA dans les couches logicielles, matérielles et silicium du système d’exploitation.
Le dévoilement de Windows AI Foundry a marqué une étape importante dans cette direction. La plateforme vise à fournir un environnement unifié et fiable qui prend en charge l’ensemble du cycle de vie des développeurs d’IA, de la sélection et de l’optimisation des modèles à l’ajustement fin et au déploiement dans les environnements client et cloud.
Windows AI Foundry donne accès à Windows ML, le moteur d’inférence d’IA au sein de Windows, via une série d’interfaces de programmation d’applications (API). Ces API facilitent les tâches de langage et de vision, notamment :
- Intelligence textuelle : Permettre aux applications de comprendre et de traiter les données textuelles.
- Description d’image : Générer automatiquement des descriptions pour les images.
- Reconnaissance de texte : Extraire le texte des images et des documents.
- Invite personnalisée : Adapter les invites d’IA aux besoins spécifiques de l’application.
- Effacement d’objet : Supprimer les objets indésirables des images.
Windows ML fonctionne comme une interface indépendante du matériel vers les chipsets d’accélération d’IA présents dans les PC, en tirant parti du moteur d’exécution Onnx. Microsoft collabore avec des partenaires matériels pour garantir la conformité et la compatibilité, établissant des parallèles avec le rôle de l’API DirectX pour les développeurs de jeux accédant aux unités de traitement graphique.
Adobe adopte Windows ML pour des performances améliorées
Adobe est l’une des principales sociétés de logiciels explorant le potentiel des nouvelles API d’IA dans Windows. Volker Rölke, scientifique principal en informatique d’apprentissage automatique chez Adobe, a souligné les défis liés à la gestion de téraoctets de séquences et de lourdes charges de travail d’apprentissage automatique dans des applications telles qu’Adobe Premiere Pro et After Effects.
Rölke a noté qu’une API Windows ML fiable offrant des performances cohérentes sur divers appareils éliminerait des obstacles importants, permettant à Adobe de fournir des fonctionnalités exceptionnelles plus rapidement. Il a souligné que Windows ML peut faciliter une approche indépendante du matériel, réduisant ainsi le besoin de contrôles système approfondis et de prises de décision de bas niveau.
Ajustement et personnalisation : Adaptation de faible rang et recherche sémantique
Microsoft propose également une fonctionnalité d’adaptation de faible rang qui, selon Davuluri, peut être utilisée avec des données personnalisées pour affiner le modèle de langage local Phi Silica de Microsoft, intégré aux PC Copilot+. Cela permet aux développeurs de personnaliser le moteur d’IA afin de mieux répondre aux besoins spécifiques de leurs applications.
De plus, Microsoft fournit des API pour la recherche sémantique et la récupération des connaissances. Ces API permettent aux développeurs d’incorporer des capacités de recherche en langage naturel et de génération augmentée de récupération dans leurs applications Windows, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et offrant des fonctionnalités de recherche plus intelligentes.
Davuluri a souligné que Windows AI Foundry permet aux développeurs d’utiliser leurs propres modèles et de les déployer sur une gamme de chipsets d’AMD, d’Intel, de Nvidia et de Qualcomm, offrant ainsi flexibilité et choix dans la sélection du matériel.
L’essor des agents d’IA : Protocole de contexte de modèle et interactions multi-agents
En ouvrant l’IA intégrée aux développeurs Windows, Microsoft intègre également le protocole de contexte de modèle (MCP) à Windows. Cette intégration fournit un cadre standard aux agents d’IA pour se connecter aux applications Windows natives, favorisant ainsi un écosystème plus interconnecté et intelligent.
Davuluri a expliqué que le MCP permet aux applications de participer de manière transparente aux interactions entre agents, exposant des fonctionnalités spécifiques pour augmenter les compétences et les capacités des agents installés localement sur un PC Windows. Cela ouvre de nouvelles possibilités d’automatisation et d’assistance intelligente dans l’environnement Windows.
La vision de Satya Nadella : Orchestrer les flux d’entreprise avec les agents d’IA
Lors du discours d’ouverture de Build 2025, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, a discuté du potentiel de transformation du MCP pour permettre aux agents de coordonner les flux d’entreprise. Il a envisagé un avenir où les agents et les cadres multi-agents orchestreront les flux de travail de manière agentique pour chaque rôle et processus d’entreprise, chaque application d’entreprise fonctionnant comme un serveur MCP.
Nadella estime que ces capacités changeront la donne pour les développeurs qui créent des solutions d’automatisation des flux de travail et des processus d’entreprise de nouvelle génération. La possibilité d’intégrer de manière transparente les agents d’IA dans les applications et les processus d’entreprise existants promet de débloquer de nouveaux niveaux d’efficacité et d’innovation.
Approfondir Windows ML : Une approche indépendante du matériel
La conception indépendante du matériel de Windows ML est un différenciateur clé, permettant aux développeurs de cibler une large gamme d’appareils sans avoir à écrire de codedistinct pour chaque configuration matérielle. Ceci est réalisé grâce à l’utilisation de ONNX Runtime, un moteur d’inférence open source qui optimise et exécute des modèles d’apprentissage automatique sur différentes plateformes matérielles.
En masquant les complexités du matériel sous-jacent, Windows ML simplifie le processus de développement et permet aux développeurs de se concentrer sur la création de fonctionnalités innovantes basées sur l’IA. La collaboration avec les partenaires matériels garantit que Windows ML est optimisé pour les derniers chipsets, offrant les meilleures performances possibles sur chaque plateforme.
Adaptation de faible rang : Adaptation des modèles d’IA aux besoins spécifiques
L’adaptation de faible rang (LoRA) est une technique qui permet aux développeurs d’affiner les modèles d’apprentissage automatique pré-entraînés avec une quantité relativement faible de données. Ceci est particulièrement utile lorsqu’il s’agit de tâches ou d’ensembles de données spécifiques qui diffèrent des données utilisées pour former le modèle original.
En utilisant LoRA, les développeurs peuvent adapter le modèle de langage local Phi Silica de Microsoft à leurs besoins spécifiques, améliorant ainsi sa précision et ses performances sur leurs tâches cibles. Cette capacité de personnalisation permet aux développeurs de créer des applications basées sur l’IA plus spécialisées et plus efficaces.
Recherche sémantique et récupération de connaissances : Améliorer l’accès à l’information
Les API de recherche sémantique et de récupération de connaissances fournissent aux développeurs des outils puissants pour intégrer des capacités de recherche intelligentes dans leurs applications. Ces API permettent aux applications de comprendre la signification et le contexte des requêtes des utilisateurs, plutôt que de simplement faire correspondre des mots-clés.
Cela permet aux applications de fournir des résultats de recherche plus pertinents et plus précis, améliorant ainsi l’expérience utilisateur et facilitant la recherche d’informations dont les utilisateurs ont besoin. Les capacités de génération augmentée de récupération améliorent encore cette fonctionnalité en permettant aux applications de générer du nouveau contenu basé sur les résultats de la recherche, créant ainsi une expérience utilisateur plus interactive et plus attrayante.
Protocole de contexte de modèle : Faciliter les interactions entre agents
Model Context Protocol (MCP) est un cadre standard qui permet aux agents d’IA de communiquer et d’interagir avec les applications Windows natives. Ce protocole fournit un moyen standardisé pour les agents de découvrir et d’accéder aux fonctionnalités des applications, leur permettant d’effectuer des tâches au nom de l’utilisateur.
En utilisant MCP, les développeurs peuvent créer des applications qui s’intègrent de manière transparente aux agents d’IA, permettant aux utilisateurs d’automatiser les tâches et d’accéder aux informations de manière plus naturelle et intuitive. Cela ouvre de nouvelles possibilités d’assistance intelligente et d’automatisation dans l’environnement Windows.
L’avenir de Windows AI : Un écosystème axé sur les développeurs
Microsoft Build 2025 a présenté une vision claire de l’avenir de Windows AI : un écosystème axé sur les développeurs où l’IA est intégrée de manière transparente dans le système d’exploitation et facilement accessible aux développeurs. L’entreprise permet aux développeurs de disposer d’un ensemble complet d’outils et d’API, ce qui facilite plus que jamais la création d’applications innovantes basées sur l’IA.
En ouvrant les capacités d’IA intégrées de Windows et en fournissant aux développeurs les ressources dont ils ont besoin pour réussir, Microsoft favorise une nouvelle ère d’innovation en matière d’IA sur la plateforme Windows. Cela promet de transformer la façon dont nous interagissons avec les ordinateurs et de créer de nouvelles opportunités pour les entreprises et les particuliers.
Applications concrètes : Transformer les secteurs avec Windows AI Foundry
Les capacités offertes par Windows AI Foundry sont sur le point de révolutionner divers secteurs, en ayant un impact profond sur les flux de travail et les processus. Considérez quelques applications potentielles :
- Soins de santé : Analyser les images médicales avec une plus grande précision pour détecter les maladies plus tôt, personnaliser les plans de traitement en fonction des données des patients et automatiser les tâches administratives pour libérer les professionnels de la santé.
- Finance : Détecter les transactions frauduleuses en temps réel, fournir des conseils financiers personnalisés aux clients et automatiser les processus de conformité réglementaire.
- Fabrication : Optimiser les processus de production, identifier les défauts dans les produits grâce à l’inspection visuelle et prédire les défaillances des équipements afin de minimiser les temps d’arrêt.
- Commerce de détail : Personnaliser les expériences d’achat, optimiser la gestion des stocks et détecter le vol à l’étalage grâce à la technologie de vision par ordinateur.
- Éducation : Créer des expériences d’apprentissage personnalisées, automatiser la notation et la rétroaction, et donner aux étudiants accès à des tuteurs basés sur l’IA.
Ce ne sont là que quelques exemples des nombreuses façons dont Windows AI Foundry peut être utilisé pour transformer les secteurs et améliorer les vies. Au fur et à mesure que les développeurs continuent d’explorer les capacités de cette plateforme, nous pouvons nous attendre à voir émerger des applications encore plus innovantes et percutantes dans les années à venir.
La puissance de la collaboration : Un écosystème florissant pour l’innovation en IA
Le succès de Windows AI dépend non seulement de la technologie elle-même, mais également de la création d’un écosystème florissant de développeurs, de partenaires matériels et de chercheurs. Microsoft favorise activement cet écosystème grâce à :
- Initiatives Open Source : Contribuer à des projets open source liés à l’IA et à l’apprentissage automatique, en promouvant la collaboration et l’innovation au sein de la communauté.
- Programmes pour développeurs : Fournir aux développeurs un accès à des outils, des ressources et une formation pour les aider à créer des applications basées sur l’IA sur Windows.
- Partenariats matériels : Travailler en étroite collaboration avec les fabricants de matériel pour garantir que Windows ML soit optimisé pour les derniers chipsets, offrant ainsi des performances optimales.
- Collaborations de recherche : S’associer à des universités et à des institutions de recherche pour faire progresser l’état de l’art en matière d’IA et d’apprentissage automatique.
En favorisant un écosystème collaboratif et favorable, Microsoft crée un environnement où l’innovation en matière d’IA peut s’épanouir. Cela profitera non seulement aux développeurs, mais également aux entreprises et aux particuliers qui bénéficieront en fin de compte de la puissance transformatrice de l’IA.
Relever les défis : Développement responsable de l’IA
À mesure que l’IA devient plus omniprésente, il est essentiel de relever les défis potentiels et de s’assurer que l’IA est développée et utilisée de manière responsable. Microsoft s’engage en faveur d’un développement responsable de l’IA, en se concentrant sur :
- Équité : S’assurer que les systèmes d’IA sont équitables et ne discriminent aucun individu ou groupe.
- Fiabilité et sécurité : Construire des systèmes d’IA fiables et sûrs, en minimisant le risque d’erreurs ou de conséquences involontaires.
*Confidentialité et sécurité : Protéger la confidentialité et la sécurité des données utilisées par les systèmes d’IA. - Transparence : Rendre les systèmes d’IA plus transparents et compréhensibles, permettant aux utilisateurs de comprendre comment ils fonctionnent et pourquoi ils prennent certaines décisions.
- Responsabilité : Établir des chaînes de responsabilité claires pour l’utilisation des systèmes d’IA.
En relevant ces défis et en adhérant aux principes de l’IA responsable, nous pouvons garantir que l’IA est utilisée à bon escient et que ses avantages sont partagés par tous.
Principaux points à retenir de Build 2025 : Façonner l’avenir de l’IA sur Windows
Microsoft Build 2025 a donné un aperçu de l’avenir de l’IA sur Windows, soulignant l’engagement de l’entreprise à :
- Démocratiser l’IA : Rendre l’IA plus accessible aux développeurs de tous les niveaux de compétence.
- Autonomiser les développeurs : Fournir aux développeurs les outils et les ressources dont ils ont besoin pour créer des applications innovantes basées sur l’IA.
- Créer un écosystème florissant : Favoriser un écosystème collaboratif et favorable pour l’innovation en IA.
- Développement responsable de l’IA : S’assurer que l’IA est développée et utilisée de manière responsable.
En se concentrant sur ces domaines clés, Microsoft positionne Windows comme une plateforme de pointe pour l’innovation en matière d’IA, ouvrant la voie à un avenir où l’IA est intégrée de manière transparente dans nos vies et transforme la façon dont nous travaillons, apprenons et interagissons avec le monde. En fin de compte, l’approche de Microsoft à Build 2025 témoigne d’un passage vers un paysage de l’IA plus collaboratif et accessible, mettant la puissance de l’apprentissage automatique à la disposition d’un plus large éventail de développeurs et de secteurs.