Cette approche est visible à travers les récentes annonces, qui privilégient les domaines les plus concurrentiels actuellement, le machine learning, l’IA, et la gestion de données. Dans un paysage où Google Cloud, Microsoft Azure, et d’autres acteurs se disputent les segments les plus prometteurs, AWS mise sur des solutions complètes et intégrées, et un écosystème interconnecté.
AWS a ainsi introduit AWS App Studio, une solution basée sur l’intelligence artificielle générative, permettant de créer des applications métiers sans nécessiter une expertise approfondie du cloud. Cette initiative vise particulièrement les PME qui n’ont pas toujours les ressources nécessaires pour embaucher des développeurs cloud expérimentés. La plateforme s’adresse aux professionnels techniques sans compétences en développement logiciel, tels que les chefs de projet informatique, les ingénieurs de données et les architectes d’entreprise.
App Studio vise à simplifier le développement d’applications en proposant des outils et des intégrations transparentes avec d’autres services AWS. App Studio permet aux utilisateurs de prototyper, de tester et de déployer des applications. AWS App Studio est encore en phase de préversion publique.
Optimiser les flux de travail en Machine Learning
L’intégration de Amazon Q Developer dans SageMaker Studio est une réponse directe aux outils similaires proposés par Google Cloud (comme Vertex AI) et Azure Machine Learning. En simplifiant les flux de travail de ML et en offrant des fonctionnalités avancées, AWS cherche à capturer une part plus importante du marché en croissance rapide du machine learning.Q Developer dans SageMaker Studio permet aux développeurs de créer, de tester et de déployer des modèles de ML en automatisant des tâches et en fournissant des fonctionnalités avancées de gestion de modèles. En outre, SageMaker Studio offre un environnement unifié qui facilite la collaboration entre les data scientistes et
les ingénieurs ML.
Amazon a étendu les capacités de Bedrock en prenant en charge davantage de connecteurs de données, permettant ainsi une intégration plus diversifiée des sources de données. Mais les nouveautés les plus notables concernant Bedrock sont les fonctionnalités de sécurité. Elles permettent désormais de détecter les hallucinations, c’est-à-dire les erreurs factuelles générées par les modèles de langage. Cela assure une plus grande fiabilité des applications utilisant des modèles fondamentaux (FM), qu’ils soient personnalisés ou tiers, et protège les utilisateurs contre les biais et les informations erronées.
Q Apps : création d’applications d’IA générative
Par ailleurs, les agents d’Amazon Bedrock bénéficient maintenant de capacités de rétention de mémoire et d’interprétation de code. Ces fonctionnalités permettent aux agents de conserver des informations contextuelles sur de longues périodes et de traiter des segments de code, améliorant ainsi leur capacité à fournir des réponses plus précises et pertinentes. Cette fonction est cruciale pour les applications nécessitant une continuité contextuelle et une compréhension approfondie des interactions avec les utilisateurs.Amazon Q Apps est maintenant disponible en général, permettant aux utilisateurs de créer leurs propres applications basées sur l’intelligence artificielle générative. Cette plateforme permet aux entreprises de concevoir des applications personnalisées en utilisant des modèles de langage avancés, ouvrant de nouvelles possibilités dans divers secteurs tels que le service client, le marketing, et la création de contenu. La facilité de création et de déploiement de ces applications permet aux entreprises de rester compétitives et innovantes.
Vector Search for Amazon
Vector Search est désormais disponible pour Amazon MemoryDB, offrant des capacités de recherche avancées basées sur des vecteurs. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les applications nécessitant des recherches rapides et précises sur des données non structurées, telles que des images, des textes et d’autres types de contenus.Elle permet d’améliorer la précision des résultats de recherche et d’accélérer le traitement des requêtes, ce qui est essentiel pour les applications à forte demande en termes de performance. Un domaine où la demande est en forte croissance.
AWS Glue Studio bénéficie de nouvelles fonctionnalités visant à améliorer l’intégration des données et la collaboration entre les équipes. Cette mise à jour permet une préparation des données plus intuitive et plus rapide, facilitant le travail des data scientistes et des ingénieurs en données.
Les nouvelles fonctionnalités de collaboration permettent aux équipes de partager des transformations de données et des flux de travail, ce qui améliore la productivité globale et la qualité des analyses. Cette approche favorise la rétention des clients en offrant une suite complète et intégrée de services cloud, réduisant ainsi le besoin pour les entreprises de chercher des solutions ailleurs.
