Les microservices NeMo de Nvidia ont récemment été dévoilés, une suite d’outils conçue pour intégrer de manière transparente les agents d’IA dans les flux de travail des entreprises. Ce lancement arrive à un moment crucial, car des études indiquent qu’une part importante d’entreprises ont du mal à obtenir des rendements substantiels sur leurs investissements en IA. Les microservices NeMo visent à relever ce défi en fournissant aux développeurs les ressources dont ils ont besoin pour construire et gérer des agents d’IA capables d’automatiser les tâches, de s’intégrer aux applications existantes et de rester à jour avec les dernières informations.
La promesse des agents d’IA dans l’entreprise
Le potentiel des agents d’IA pour transformer la façon dont les entreprises fonctionnent est immense. Selon Joey Conway, directeur principal des logiciels d’IA générative pour entreprises chez Nvidia, ‘Il y a plus d’un milliard de travailleurs du savoir dans de nombreux secteurs, zones géographiques et emplacements, et nous pensons que les employés numériques ou les agents d’IA seront en mesure d’aider les entreprises à effectuer davantage de travail dans cette variété de domaines et de scénarios.’
Les microservices NeMo sont conçus pour faire de cette vision une réalité en fournissant un ensemble complet d’outils pour la construction, le déploiement et la gestion des agents d’IA. Ces microservices sont également inclus dans la suite plus large d’outils de développement Nvidia AI Enterprise, ce qui améliore encore leur accessibilité et leurs capacités d’intégration.
Déballage de la suite de microservices NeMo
La suite de microservices NeMo comprend plusieurs éléments clés, chacun conçu pour traiter un aspect spécifique du cycle de vie de l’agent d’IA :
- NeMo Curator : Ce microservice est responsable de la collecte des données d’entreprise, garantissant que les agents d’IA ont accès aux informations dont ils ont besoin pour effectuer efficacement leurs tâches.
- NeMo Customizer : Décrit par Conway comme un microservice qui ‘utilise les dernières techniques de formation de pointe et enseigne aux modèles de nouvelles compétences et de nouvelles connaissances afin que nous puissions garantir que les modèles qui alimentent les agents restent à jour’, NeMo Customizer est essentiel pour maintenir les agents d’IA à jour et pertinents.
- NeMo Evaluator : Ce microservice est conçu pour vérifier que le modèle d’IA qui alimente l’agent s’est réellement amélioré et n’a pas régressé, garantissant ainsi que les performances restent cohérentes ou s’améliorent au fil du temps.
- NeMo Guardrails : NeMo Guardrails sont destinés à maintenir l’agent d’IA concentré sur son objectif prévu, l’empêchant de s’écarter du sujet et atténuant les risques potentiels en matière de sécurité et de sûreté.
Le concept de ‘Data Flywheel’
Nvidia envisage ces microservices fonctionnant dans un pipeline continu et cyclique, qu’ils appellent un ‘data flywheel’. Ce processus implique la prise de nouvelles données et de commentaires des utilisateurs, l’utilisation de ces informations pour améliorer le modèle d’IA, puis le redéploiement du modèle mis à jour. Cette approche itérative garantit que les agents d’IA apprennent et s’adaptent continuellement, devenant plus efficaces avec le temps.
Conway compare les microservices NeMo à ‘essentiellement comme un conteneur Docker’, soulignant leur modularité et leur facilité de déploiement. L’orchestration de ces microservices repose sur Kubernetes, avec des fonctionnalités supplémentaires telles que Kubernetes Operators pour rationaliser le processus.
Nvidia se concentre également sur l’amélioration de la préparation et de la conservation des données, reconnaissant l’importance des données de haute qualité pour une IA efficace. ‘Nous avons aujourd’hui des logiciels pour aider à la préparation et à la conservation des données. Il y aura beaucoup plus de choses à venir dans ce domaine’, a noté Conway.
Large support logiciel et intégration
Nvidia s’engage à garantir que les microservices NeMo sont compatibles avec une large gamme de plateformes et d’outils logiciels. L’entreprise revendique un large support logiciel pour sa nouvelle boîte à outils d’IA, y compris des plateformes d’entreprise telles que SAP, ServiceNow et Amdocs ; des piles de logiciels d’IA comme DataRobot et Dataiku ; ainsi que d’autres outils tels que DataStax et Cloudera. De plus, les microservices NeMo prennent en charge les modèles de diverses sources, notamment Google, Meta, Microsoft, Mistral AI et Nvidia elle-même.
Ce large support garantit que les entreprises peuvent intégrer de manière transparente les microservices NeMo dans leur infrastructure informatique existante, quel que soit leur choix de pile technologique.
Applications concrètes des microservices NeMo
Les microservices NeMo sont déjà déployés dans divers secteurs, démontrant leur polyvalence et leur impact potentiel. Par exemple, Amdocs, l’un des principaux fournisseurs de logiciels et de services aux entreprises de communication et de médias, utilise les microservices NeMo pour développer trois types d’agents pour ses clients opérateurs de télécommunications :
- Agent de facturation : Cet agent se concentre sur la résolution des requêtes liées à la facturation, fournissant aux clients des informations précises et opportunes sur leurs comptes.
- Agent de vente : L’agent de vente travaille à la fourniture d’offres personnalisées et à l’amélioration de l’engagement client dans le cadre du processus de vente, contribuant ainsi à conclure des affaires plus efficacement.
- Agent de réseau : Cet agent analyse les journaux et les informations de réseau dans différentes régions géographiques et pays afin d’identifier et de résoudre de manière proactive les problèmes de service, garantissant ainsi la fiabilité et les performances du réseau.
Ces exemples illustrent le potentiel des microservices NeMo pour automatiser les tâches, améliorer le service client et améliorer l’efficacité opérationnelle dans divers secteurs.
Disponibilité et déploiement
Les développeurs peuvent accéder aux microservices NeMo via le catalogue Nvidia NGC, une plateforme pour les logiciels optimisés pour les GPU. Alternativement, ils peuvent déployer les microservices dans le cadre de la suite Nvidia AI Enterprise, qui fournit un ensemble complet d’outils pour le développement et le déploiement d’applications d’IA.
Le défi de la preuve du ROI
Bien que le potentiel de l’IA soit indéniable, de nombreuses entreprises ont du mal à démontrer un retour sur investissement clair sur leurs investissements en IA. Une étude récente menée au Royaume-Uni a révélé que les entreprises dépensent en moyenne 321 000 £ (427 000 $) en IA dans le but d’améliorer l’expérience client, mais un pourcentage important ne constate que des améliorations marginales. Selon l’étude, 44 % des chefs d’entreprise ont indiqué que l’IA n’avait, jusqu’à présent, apporté qu’une légère amélioration.
Malgré ces défis, la grande majorité des répondants (93 %) ont affirmé que leur investissement en IA avait généré un bon retour sur investissement (ROI). Cet écart souligne la nécessité pour les entreprises d’évaluer attentivement leurs stratégies d’IA et de s’assurer qu’elles sont alignées sur leurs objectifs commerciaux globaux.
L’importance d’une intégration significative
La recherche commandée par Storyblok, un fournisseur de logiciels CMS pour les spécialistes du marketing et les développeurs, suggère que les entreprises doivent aller au-delà des implémentations superficielles de l’IA et l’intégrer d’une manière qui entraîne une transformation significative. Cela nécessite une approche stratégique qui prend en compte les besoins et les défis spécifiques de l’entreprise, ainsi que les capacités de la technologie d’IA déployée.
L’étude a identifié les cas d’utilisation les plus populaires de l’IA parmi les chefs d’entreprise britanniques comme étant :
- Création de contenu de site Web
- Service à la clientèle
- Analyse marketing
- Services de traduction
- Création de contenu marketing
Ces cas d’utilisation démontrent le potentiel de l’IA pour automatiser les tâches, améliorer l’efficacité et améliorer l’expérience client. Cependant, pour réaliser pleinement le potentiel de l’IA, les entreprises doivent planifier et exécuter soigneusement leurs initiatives d’IA, en s’assurant qu’elles sont alignées sur leur stratégie commerciale globale.
Naviguer dans les complexités de la mise en œuvre de l’IA
L’intégration de l’IA dans les flux de travail d’entreprise présente un ensemble complexe de défis, allant de la préparation des données et de la formation des modèles au déploiement et à la maintenance. Les microservices NeMo sont conçus pour relever ces défis en fournissant aux développeurs un ensemble complet d’outils et de ressources.
Cependant, la mise en œuvre réussie de l’IA nécessite plus que de la simple technologie. Elle nécessite également une compréhension claire du problème commercial à résoudre, une stratégie bien définie pour le déploiement et la gestion des agents d’IA, et un engagement envers l’amélioration continue.
L’avenir de l’IA dans l’entreprise
À mesure que la technologie de l’IA continue d’évoluer, son rôle dans l’entreprise ne fera que devenir plus important. Les agents d’IA ont le potentiel de transformer la façon dont les entreprises fonctionnent, en automatisant les tâches, en améliorant l’efficacité et en améliorant l’expérience client.
Les microservices NeMo de Nvidia représentent une avancée significative pour faire de cette vision une réalité. En fournissant aux développeurs les outils dont ils ont besoin pour construire, déployer et gérer des agents d’IA, les microservices NeMo contribuent à démocratiser l’IA et à la rendre accessible à un plus large éventail d’entreprises.
Cependant, l’adoption réussie de l’IA nécessite une approche stratégique qui tient compte des besoins et des défis spécifiques de chaque entreprise. En planifiant et en exécutant soigneusement leurs initiatives d’IA, les entreprises peuvent libérer tout le potentiel de l’IA et stimuler une transformation significative.
Conclusion : Adopter la révolution de l’IA
Le lancement des microservices NeMo de Nvidia marque un développement passionnant dans le domaine de l’IA, offrant aux entreprises une boîte à outils puissante pour intégrer les agents d’IA dans leurs flux de travail. Alors que les entreprises naviguent dans les complexités de la mise en œuvre de l’IA, ces microservices fournissent une base solide pour la construction de systèmes intelligents et automatisés qui peuvent stimuler l’efficacité, améliorer les expériences client et débloquer de nouvelles opportunités de croissance. Bien que des défis subsistent pour démontrer le retour sur investissement et assurer une intégration significative, les avantages potentiels de l’IA sont indéniables, et les microservices NeMo sont sur le point de jouer un rôle clé dans la façon de l’avenir de l’IA dans l’entreprise.
L’évolution du paysage de l’intelligence artificielle (IA) dans le monde des affaires est en train de redéfinir les paradigmes traditionnels et d’ouvrir de nouvelles voies vers l’efficacité, l’innovation et l’engagement client. Nvidia, en tant que leader incontesté dans le domaine des technologies de calcul accéléré, a une fois de plus démontré son engagement envers l’avancement de l’IA en lançant ses microservices NeMo. Cette suite d’outils sophistiqués promet de révolutionner la manière dont les entreprises intègrent et exploitent l’IA dans leurs opérations quotidiennes.
Les microservices NeMo ne sont pas simplement des composants logiciels isolés ; ils représentent une approche holistique de l’IA, conçue pour répondre aux besoins spécifiques et aux défis uniques des entreprises modernes. L’un des principaux avantages de cette suite est sa capacité à s’intégrer de manière transparente aux flux de travail existants, permettant aux entreprises de tirer parti de l’IA sans perturber leurs processus établis.
L’importance de cette intégration ne peut être sous-estimée. Dans un environnement commercial en constante évolution, les entreprises doivent être agiles et réactives pour rester compétitives. Les microservices NeMo offrent cette agilité en permettant aux entreprises d’automatiser les tâches répétitives, d’améliorer la prise de décision et de personnaliser l’expérience client à une échelle sans précédent.
L’un des piliers de la suite NeMo est le microservice NeMo Curator, qui joue un rôle essentiel dans la collecte et la gestion des données d’entreprise. Dans l’ère de l’information, les données sont le nouveau pétrole, et les entreprises qui sont capables de collecter, de traiter et d’analyser efficacement leurs données sont celles qui prospèrent. NeMo Curator facilite ce processus en garantissant que les agents d’IA ont accès aux informations les plus pertinentes et les plus à jour, ce qui leur permet de prendre des décisions éclairées et de fournir des résultats précis.
Un autre élément clé de la suite NeMo est le microservice NeMo Customizer, qui permet aux entreprises d’adapter les modèles d’IA à leurs besoins spécifiques. L’IA n’est pas une solution unique, et les entreprises qui tentent d’appliquer des modèles génériques à leurs problèmes spécifiques sont souvent déçues des résultats. NeMo Customizer permet aux entreprises de former des modèles d’IA qui sont adaptés à leurs données, à leurs processus et à leurs objectifs, ce qui se traduit par des performances améliorées et des résultats plus pertinents.
Le microservice NeMo Evaluator est également essentiel pour garantir la qualité et la fiabilité des modèles d’IA. L’IA n’est pas une science exacte, et les modèles peuvent parfois produire des résultats inattendus ou indésirables. NeMo Evaluator permet aux entreprises de surveiller et d’évaluer en permanence les performances de leurs modèles d’IA, ce qui leur permet d’identifier et de corriger rapidement tout problème potentiel.
Enfin, les microservices NeMo Guardrails jouent un rôle crucial dans la prévention des dérives et des biais dans les modèles d’IA. Les modèles d’IA sont formés sur des données, et si ces données sont biaisées ou incomplètes, les modèles peuvent perpétuer ces biais et produire des résultats injustes ou discriminatoires. NeMo Guardrails permet aux entreprises de mettre en œuvre des mesures de sécurité pour garantir que leurs modèles d’IA sont équitables, transparents et responsables.
En plus de ces microservices individuels, Nvidia a également mis en place un concept innovant appelé ‘data flywheel’, qui vise à créer un cycle continu d’amélioration et d’adaptation des modèles d’IA. Ce cycle implique la collecte de nouvelles données et de commentaires des utilisateurs, l’utilisation de ces informations pour améliorer les modèles d’IA, puis le redéploiement des modèles mis à jour. Cette approche itérative garantit que les modèles d’IA restent à jour, pertinents et efficaces au fil du temps.
L’engagement de Nvidia envers l’interopérabilité et l’intégration est également un facteur clé de la proposition de valeur des microservices NeMo. L’entreprise a pris des mesures pour garantir que les microservices sont compatibles avec une large gamme de plateformes et d’outils logiciels, y compris des plateformes d’entreprise telles que SAP, ServiceNow et Amdocs, ainsi que des piles de logiciels d’IA telles que DataRobot et Dataiku. Cette large compatibilité permet aux entreprises d’intégrer de manière transparente les microservices NeMo dans leur infrastructure informatique existante, quel que soit leur choix de pile technologique.
Les applications concrètes des microservices NeMo sont vastes et variées, allant de l’automatisation du service client à l’amélioration de la gestion des chaînes d’approvisionnement. Amdocs, par exemple, utilise les microservices NeMo pour développer des agents d’IA qui peuvent résoudre les requêtes liées à la facturation, fournir des offres personnalisées aux clients et analyser les données de réseau pour identifier et résoudre les problèmes de service. Ces exemples illustrent le potentiel des microservices NeMo pour transformer la façon dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec leurs clients.
Bien que le potentiel de l’IA soit indéniable, il est important de reconnaître que sa mise en œuvre réussie nécessite une approche stratégique et une planification minutieuse. Les entreprises qui tentent d’adopter l’IA sans une compréhension claire de leurs objectifs commerciaux et des capacités de la technologie risquent de gaspiller des ressources et de ne pas obtenir les résultats souhaités.
Les microservices NeMo de Nvidia offrent aux entreprises les outils et les ressources dont elles ont besoin pour relever ces défis et exploiter pleinement le potentiel de l’IA. En fournissant une suite complète d’outils pour la construction, le déploiement et la gestion des agents d’IA, Nvidia contribue à démocratiser l’IA et à la rendre accessible à un plus large éventail d’entreprises.