Nvidia NeMo : Nouvelle Ère Agents IA

L’essor des agents d’IA : Des coéquipiers numériques dans la main-d’œuvre moderne

Les agents d’IA émergent rapidement comme des atouts indispensables dans la main-d’œuvre moderne, prêts à révolutionner la façon dont les travailleurs du savoir et des services fonctionnent. Ces coéquipiers numériques sont conçus pour s’intégrer de manière transparente aux flux de travail existants, capables d’exécuter un large éventail de tâches, notamment :

• Traitement des commandes : Gestion et traitement efficaces des commandes des clients, rationalisation des opérations et réduction de l’intervention manuelle.
• Découverte d’informations : Identification et récupération rapides d’informations pertinentes à partir de vastes ensembles de données, permettant une prise de décision et des connaissances basées sur les données.
• Exécution proactive des tâches : Anticipation et résolution proactive des problèmes ou opportunités potentiels, améliorant ainsi l’efficacité opérationnelle et l’agilité globales.

Contrairement aux chatbots d’IA traditionnels, les agents d’IA possèdent la capacité unique d’effectuer des actions autonomes avec une supervision humaine minimale. Ce niveau d’autonomie nécessite de solides capacités de traitement des données pour garantir une prise de décision précise et efficace. Les agents s’appuient sur un flux constant de données pour éclairer leur raisonnement, ce qui peut être particulièrement difficile lorsqu’il s’agit de connaissances exclusives ou d’informations en temps réel en évolution rapide.

Relever le défi des données : Garantir l’exactitude et la fiabilité des agents

L’un des défis essentiels liés au développement et au déploiement d’agents d’IA consiste à garantir un flux constant de données de haute qualité. Sans accès à des informations pertinentes et à jour provenant de diverses sources, la compréhension d’un agent peut se détériorer, entraînant des réponses peu fiables et une productivité réduite. Cela est particulièrement vrai lorsque les agents doivent accéder à des connaissances exclusives stockées derrière les pare-feu de l’entreprise ou utiliser des informations en temps réel en évolution rapide.

Joey Conway, directeur principal des logiciels d’IA générative pour l’entreprise chez Nvidia, a souligné l’importance de la qualité des données, déclarant : ‘Sans un flux constant d’entrées de haute qualité - provenant de bases de données, d’interactions avec les utilisateurs ou de signaux du monde réel - la compréhension d’un agent peut s’affaiblir, ce qui rend les réponses moins fiables, ce qui rend les agents moins productifs.’

NeMo Microservices : Une boîte à outils complète pour le développement d’agents d’IA

Pour relever ces défis et accélérer le développement et le déploiement d’agents d’IA, Nvidia présente NeMo Microservices. Cette suite d’outils comprend cinq composants clés :

1. Customizer : Facilite le réglage fin des grands modèles de langage (LLM), offrant un débit d’entraînement jusqu’à 1,8 fois supérieur. Cela permet aux développeurs d’adapter rapidement les modèles à des ensembles de données spécifiques, en optimisant les performances et la précision. Le Customizer offre une interface de programmation d’application (API) qui permet aux développeurs de gérer efficacement les modèles avant le déploiement.

2. Evaluator : Simplifie l’évaluation des modèles et des flux de travail d’IA en fonction de références personnalisées et sectorielles. Avec seulement cinq appels d’API, les développeurs peuvent évaluer de manière exhaustive les performances de leurs solutions d’IA, en s’assurant qu’elles répondent aux normes requises.

3. Guardrails : Agit comme un filet de sécurité, empêchant les modèles ou les agents d’IA de se comporter d’une manière qui soit dangereuse ou hors limites. Cela garantit la conformité et le comportement éthique, n’ajoutant qu’une demi-seconde de latence tout en offrant une efficacité 1,4 fois supérieure.

4. Retriever : Permet aux développeurs de créer des agents capables d’extraire des données de divers systèmes et de les traiter avec précision. Cela permet la création de pipelines de données d’IA complexes, tels que la génération augmentée de récupération (RAG), améliorant la capacité de l’agent à accéder et à utiliser des informations pertinentes.

5. Curator : Permet aux développeurs de filtrer et d’affiner les données utilisées pour entraîner les modèles d’IA, améliorant ainsi la précision du modèle et réduisant les biais. En s’assurant que seules des données de haute qualité sont utilisées, le Curator aide à créer des agents d’IA plus fiables et efficaces.

Selon Conway, ‘NeMo Microservices sont faciles à utiliser et peuvent fonctionner sur n’importe quelle infrastructure informatique accélérée, à la fois sur site et dans le cloud, tout en offrant une sécurité, une stabilité et une assistance de niveau entreprise.’

Démocratiser le développement d’agents d’IA : Accessibilité pour tous

Nvidia a conçu les outils NeMo en tenant compte de l’accessibilité, en s’assurant que les développeurs ayant des connaissances générales en IA peuvent les exploiter grâce à de simples appels d’API. Cette démocratisation du développement d’agents d’IA permet aux entreprises de créer des systèmes multi-agents complexes, où des centaines d’agents spécialisés collaborent pour atteindre des objectifs unifiés tout en travaillant aux côtés de coéquipiers humains.

Prise en charge étendue des modèles : Adopter l’écosystème d’IA ouverte

NeMo Microservices bénéficie d’une prise en charge étendue d’un large éventail de modèles d’IA ouverte populaires, notamment :

• La famille de modèles Llama de Meta Platforms Inc.
• La famille de petits modèles de langage Phi de Microsoft
• Les modèles Gemma de Google LLC
• Les modèles Mistral

De plus, Llama Nemotron Ultra de Nvidia, reconnu comme un modèle ouvert de premier plan pour le raisonnement scientifique, le codage et les références mathématiques complexes, est également accessible via les microservices.

Adoption par l’industrie : Un écosystème croissant de partenaires

De nombreux fournisseurs de services d’IA de premier plan ont déjà intégré NeMo Microservices à leurs plateformes, notamment :

• Cloudera Inc.
• Datadog Inc.
• Dataiku
• DataRobot Inc.
• DataStax Inc.
• SuperAnnotate AI Inc.
• Weights & Biases Inc.

Cette adoption généralisée souligne la valeur et la polyvalence de NeMo Microservices dans l’écosystème de l’IA. Les développeurs peuvent immédiatement commencer à utiliser ces microservices via des frameworks d’IA populaires tels que CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex et Llamastack.

Applications concrètes : Créer de la valeur commerciale

Les partenaires et les entreprises technologiques de Nvidia exploitent déjà les nouveaux NeMo Microservices pour créer des plateformes d’agents d’IA innovantes et intégrer des coéquipiers numériques, générant ainsi une valeur commerciale tangible.

• AT&T Inc. : A utilisé NeMo Customizer et Evaluator pour affiner un modèle Mistral 7B pour les services personnalisés, la prévention de la fraude et l’optimisation des performances du réseau, ce qui a entraîné une augmentation de la précision de l’agent d’IA.

• BlackRock Inc. : Intègre les microservices à sa plateforme technologique Aladdin pour unifier la gestion des investissements grâce à un langage de données commun, améliorant ainsi l’efficacité et les capacités de prise de décision.

Analyse approfondie des composants NeMo Microservices

Pour bien comprendre le potentiel de transformation de NeMo Microservices, il est essentiel d’approfondir chaque composant :

Customizer : Adapter les LLM à des tâches spécifiques

Le microservice Customizer change la donne pour les organisations qui cherchent à adapter les grands modèles de langage (LLM) à leurs besoins spécifiques. Il répond au défi que les LLM à usage général ne sont pas toujours idéalement adaptés aux applications de niche ou aux ensembles de données propriétaires.

Principales caractéristiques :

• Capacités de réglage fin : Permet aux développeurs de régler finement les LLM en utilisant leurs propres données, en adaptant les connaissances et le comportement du modèle à des tâches spécifiques.
• Débit d’entraînement accru : Offre un débit d’entraînement jusqu’à 1,8 fois supérieur par rapport aux méthodes de réglage fin traditionnelles, accélérant ainsi le processus de personnalisation du modèle.
• Interface basée sur l’API : Offre une API conviviale qui permet aux développeurs de gérer rapidement les modèles, en s’assurant qu’ils sont optimisés pour le déploiement.

Avantages :

• Précision améliorée : Le réglage fin des LLM avec des données pertinentes améliore considérablement la précision et les performances dans des applications spécifiques.
• Temps de développement réduit : Le débit d’entraînement accéléré et une API rationalisée réduisent le temps nécessaire à la personnalisation des modèles.
• Efficacité accrue : Les modèles optimisés conduisent à des agents d’IA plus efficaces, capables de fournir de meilleurs résultats avec moins de ressources.

Evaluator : Évaluer les performances du modèle en toute confiance

Le microservice Evaluator est conçu pour simplifier le processus souvent complexe d’évaluation des performances du modèle d’IA. Il fournit un cadre standardisé pour évaluer les modèles par rapport à des références personnalisées et sectorielles, en s’assurant qu’ils répondent aux normes requises.

Principales caractéristiques :

• Évaluation simplifiée : Permet aux développeurs d’évaluer les modèles et les flux de travail d’IA avec seulement cinq appels d’API, rationalisant ainsi le processus d’évaluation.
• Références personnalisées et sectorielles : Prend en charge à la fois les références personnalisées adaptées à des applications spécifiques et les références standard du secteur pour des comparaisons plus larges.
• Rapports complets : Génère des rapports détaillés sur les performances du modèle, fournissant des informations sur les domaines à améliorer.

Avantages :

• Prise de décision basée sur les données : Fournit des données objectives pour éclairer les décisions concernant la sélection, l’entraînement et le déploiement des modèles.
• Qualité améliorée du modèle : Identifie les domaines à améliorer, conduisant à des modèles d’IA de meilleure qualité et plus fiables.
• Risque réduit : S’assure que les modèles répondent aux exigences de performance avant le déploiement, réduisant ainsi le risque de problèmes inattendus.

Guardrails : Garantir un comportement d’IA sûr et éthique

Le microservice Guardrails est un composant essentiel pour garantir que les modèles d’IA se comportent d’une manière sûre, éthique et conforme. Il agit comme un système de surveillance en temps réel, empêchant les modèles de générer un contenu inapproprié ou nuisible.

Principales caractéristiques :

• Surveillance en temps réel : Surveille en permanence les sorties du modèle, identifiant et bloquant les contenus potentiellement nuisibles.
• Règles personnalisables : Permet aux développeurs de définir des règles et des politiques personnalisées pour s’aligner sur leurs exigences éthiques et de conformité spécifiques.
• Efficacité et faible latence : Offre une conformité supplémentaire avec une efficacité de 1,4x et seulement une demi-seconde de latence supplémentaire, minimisant ainsi l’impact sur les performances.

Avantages :

• Risque réduit de préjudice : Empêche les modèles de générer un contenu qui pourrait être nuisible, offensant ou discriminatoire.
• Conformité assurée : Aide les organisations à se conformer aux réglementations et aux directives éthiques pertinentes.
• Réputation améliorée : Démontre un engagement envers un développement d’IA responsable, améliorant ainsi la confiance et la réputation.

Retriever : Libérer la puissance de l’accès aux données

Le microservice Retriever permet aux agents d’IA d’accéder et de traiter les données provenant d’un large éventail de sources, leur permettant ainsi de prendre des décisions plus éclairées et de fournir des réponses plus précises.

Principales caractéristiques :

• Extraction de données : Permet aux agents d’extraire des données de divers systèmes, notamment des bases de données, des API et des documents non structurés.
• Traitement des données : Permet aux agents de traiter et de transformer les données dans un format approprié pour l’analyse et la prise de décision.
• Génération augmentée de récupération (RAG) : Prend en charge la création de pipelines de données d’IA complexes, tels que RAG, améliorant ainsi la capacité de l’agent à accéder et à utiliser des informations pertinentes.

Avantages :

• Précision améliorée : L’accès à un plus large éventail de sources de données conduit à des décisions plus précises et éclairées.
• Contexte amélioré : Fournit aux agents une compréhension plus approfondie du contexte entourant les requêtes des utilisateurs, permettant ainsi des réponses plus pertinentes.
• Efficacité accrue : Automatise le processus d’extraction et de traitement des données, libérant ainsi les ressources humaines pour des tâches plus stratégiques.

Curator : Affiner les données pour un entraînement optimal du modèle

Le microservice Curator joue un rôle essentiel en s’assurant que les modèles d’IA sont entraînés sur des données de haute qualité et non biaisées. Il permet aux développeurs de filtrer et d’affiner les données, en supprimant les informations non pertinentes ou nuisibles et en réduisant le risque de biais dans les modèles résultants.

Principales caractéristiques :

• Filtrage des données : Permet aux développeurs de filtrer les données en fonction de divers critères, tels que le contenu, la source et la pertinence.
• Détection des biais : Identifie et atténue les biais potentiels dans les données, assurant ainsi l’équité et l’égalité dans les résultats du modèle.
• Enrichissement des données : Permet aux développeurs d’enrichir les données avec des informations supplémentaires, améliorant ainsi la précision et l’exhaustivité de l’ensemble de données d’entraînement.

Avantages :

• Précision améliorée du modèle : L’entraînement sur des données de haute qualité conduit à des modèles d’IA plus précis et fiables.
• Biais réduit : L’atténuation des biais dans les données assure l’équité et l’égalité dans les résultats du modèle.
• Confiance accrue : La construction de modèles sur des données non biaisées améliore la confiance dans le système d’IA et ses décisions.

Conclusion : Une nouvelle ère d’automatisation alimentée par l’IA

NeMo Microservices de Nvidia représente une avancée significative dans le domaine du développement d’agents d’IA. En fournissant une suite complète d’outils qui répondent aux principaux défis de l’accès aux données, de la personnalisation des modèles et du comportement éthique, Nvidia permet aux développeurs de créer des solutions d’IA innovantes qui génèrent une valeur commerciale tangible. À mesure que de plus en plus d’organisations adoptent les agents d’IA, NeMo Microservices jouera sans aucun doute un rôle central dans la façonnement de l’avenir du travail et de l’automatisation.