Microsoft étend son écosystème de plug-ins pour les développeurs

Microsoft a récemment annoncé une expansion majeure de l'écosystème des plug-ins d'IA et adoptera le même standard de plug-in ouvert qu'OpenAI ChatGPT.

Dans le même temps, Microsoft a également lancé une série de nouveaux outils Copilot. Ces applications utilisent l'IA générative pour aider les utilisateurs à accomplir des tâches cognitives, telles que rédiger des arguments de vente, prendre des notes ou générer des images.

Suite à ces annonces lors de la conférence Microsoft Build 2023, Microsoft a également procédé à une vague de mises à jour centrées sur l'IA de la plate-forme cloud Microsoft Azure, dans le but d'améliorer la productivité des développeurs et d'aider les entreprises à exploiter la puissance de l'IA pour atteindre leurs objectifs.

Écosystème de plugins étendu

Il y a deux ans, Microsoft a introduit le concept de « Copilot alimenté par l'IA » en lançant GitHub Copilot, un outil pour aider les développeurs à écrire du code. Depuis, Copilot est devenu un assistant supplémentaire pour Microsoft Bing, Microsoft 365, Dynamics 365, Viva et d'autres services. Aujourd'hui, Microsoft étend cet écosystème pour inclure Power BI, Power Pages, Microsoft Fabric et Windows. Il lance également des outils pour aider les développeurs à créer leur propre Copilot, y compris de nouveaux plug-ins qui permettent à Copilot de s'intégrer au Copilot de troisième génération. . Les interactions avec les logiciels et services tiers deviennent plus utiles.

Les plug-ins IA ne sont devenus une réalité que récemment après qu'OpenAI a lancé le plug-in ChatGPT et que Microsoft a introduit le plug-in Bing plus tôt ce mois-ci, qui permet à ChatGPT et Bing Chat d'aider les utilisateurs à effectuer diverses tâches, telles que rechercher et réservation de restaurants.

Microsoft a partagé dans un article de blog : « Fondamentalement, les plug-ins sont comme un pont entre ce qui pourrait être un grand modèle de langage, un modèle basé sur des données publiques provenant d'Internet, et ce dans quoi les entreprises pourraient avoir des intérêts. Toutes les données sont conservées. privé pour la formation. Ce plug-in est un pont qui permet à Copilot d'accéder à ces fichiers lorsqu'il répond aux questions des employés de l'entreprise. Désormais, tous les produits Copilot de Microsoft utilisent le même que celui créé par OpenAI pour les normes de plug-in Open. Microsoft explique que de cette façon, tout plug-in fonctionnant avec ChatGPT sera également compatible avec le Copilot de Microsoft.

Cela signifie également que les développeurs peuvent utiliser une plate-forme unique pour développer leurs propres plug-ins pour des services tels que ChatGPT, Bing Chat, Dynamics 365 Copilot, Windows Copilot, etc. Cela permettra aux développeurs de créer plus facilement une variété d'expériences qui permettre aux utilisateurs d'utiliser des langages naturels pour interagir avec leurs applications, a déclaré Microsoft.

Améliorer la productivité et la sécurité de l'IA

Il ne fait aucun doute que l'IA est l'un des thèmes importants de la conférence Build de cette année, et l'écosystème élargi de Copilot et de plug-ins est suivi d'une série d'améliorations de l'IA liées à Azure conçues pour aider les clients Cloud à améliorer leur productivité et la sécurité du contenu.

Par exemple, une mise à jour du service Azure OpenAI, désormais en préversion, permettra aux clients d'ajouter plus facilement leurs propres données aux modèles construits avec GPT-4 (le modèle de langage à grande échelle le plus avancé construit par Open AI), qui comprend un nouveau SKU de débit provisionné avec une capacité dédiée ou réservée et des plug-ins pour une intégration plus facile des sources de données externes.

Par ailleurs, Azure AI Content Safety est un nouveau service qui peut aider les entreprises à créer des environnements et des communautés en ligne plus sûrs, en fournissant du contenu conçu pour détecter les discours de haine et la violence, les comportements sexuels ou les intérêts personnels dans plusieurs langues, textes et images qui nuisent. contenu. Microsoft explique que tout contenu répréhensible sera signalé avec un score de gravité, permettant aux évaluateurs humains de voir quel contenu nécessite une attention urgente.

Azure AI Content Safety intégrera divers produits, notamment Azure OpenAI Service et Azure Machine Learning prompt flow. Microsoft a déclaré que le produit serait disponible le 1er juin.

Les autres mises à jour incluent Azure Cognitive Search, actuellement en préversion, qui apporte des fonctionnalités de recherche vectorielle, permettant aux applications de stocker, d'indexer et de rechercher par concepts et mots-clés. En outre, les développeurs peuvent créer des applications pour générer des réponses personnalisées en langage naturel, fournir des recommandations de produits, détecter la fraude et identifier des modèles de données, a déclaré Microsoft.

Azure Cognitive Search for Language, également désormais en préversion, aidera les développeurs à personnaliser de manière interactive les compétences linguistiques dans leurs applications, accélérant ainsi le délai de rentabilisation pour les organisations cherchant à utiliser de grands modèles linguistiques.

La traduction de documents dans Language Studio est désormais disponible, une nouvelle fonctionnalité qui permet de traduire des documents par lots, tandis que le connecteur Power Automate Translator, actuellement en préversion, fournit une automatisation simple du flux de travail pour traduire à partir de plusieurs cloud, d'un environnement sur site ou de texte et de documents. dans un stockage local.

Mettre l'IA générative en service

En termes d'IA, Microsoft a annoncé une série de mises à jour de sa plateforme d'exploitation d'apprentissage automatique Azure Machine Learning, qui seraient conçues pour permettre aux équipes d'intégrer plus facilement des modèles d'IA génératives responsables dans opération.

Azure Machine Learning inclut Les mises à jour de Prompt Flow incluent un aperçu à venir de Prompt Flow, offrant une expérience simplifiée pour inviter, évaluer et régler de grands modèles de langage qui permettront aux équipes de créer rapidement des flux de travail rapides et de connecter ces flux de travail à plusieurs modèles de langage et données. sources, en utilisant des outils pour mesurer leur qualité.

La prise en charge par Microsoft des modèles de base est désormais également disponible en version préliminaire, Microsoft fournissant des fonctionnalités natives pour affiner et déployer des modèles de base à partir de référentiels open source à l'aide de composants et de pipelines Azure Machine Learning. Les autres fonctionnalités en avant-première incluent la prise en charge des données texte et image dans les tableaux de bord d'IA responsable, permettant aux utilisateurs d'évaluer de grands modèles construits avec des données non structurées pendant les phases de formation et d'évaluation, et une fonctionnalité de « surveillance des modèles » qui fournit des outils de suivi des performances des modèles en production pour amélioration continue.

Enfin, Microsoft a annoncé diverses autres mises à jour pour prendre en charge la collaboration, la gouvernance et le développement rapide à grande échelle d'Azure Machine Learning, notamment les bibliothèques de fonctions gérées, le connecteur Microsoft Purview, l'isolation réseau gérée, la prise en charge de DataRobot 9.0, le registre Azure Machine Learning et Azure Container. pour PyTorch.

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