L'écosystème IA de Microsoft

Choisir, c’est renoncer

Voici un aperçu des « quelques » services IA représentant l’écosystème IA de Microsoft :

Comme vous pouvez le voir, un grand nombre de services couvrent de larges domaines de l’intelligence artificielle, du RAG, au machine learning en passant par la vision et la conception d’agents. Il peut donc être très difficile de s’y retrouver dans cette galaxie nébuleuse.

Dans ce chapitre, nous allons détailler ensemble les principaux services Microsoft utilisés par les entreprises.

Mais comment s’y retrouver ? Peut-être en partant de votre propre objectif…

Cherchez-vous à améliorer votre productivité, celle de vos salariés ? Par exemple en automatisant des tâches répétitives ?
Avez-vous pris en compte les commentaires de vos clients pour découvrir les cas d’usage qui amélioreront leur satisfaction ?
Que proposent vos concurrents pour résoudre les problèmes identiques aux vôtres ?

Pour chaque cas d’usage identifié, il convient ensuite de décrire précisément l’objectif, les métriques de réussite et les moyens pour y parvenir (formation, embauche, etc.).

Puis vient la phase du choix (choisir, c’est renoncer…).

L’arbre de décision ci-dessous...

Autopsie d’un projet IA

Un projet IA simple (agent qui vous permet d’interroger vos données) ressemble techniquement à cela :

Il peut être un peu plus complexe dès que l’objectif est d’effectuer un traitement d’images et de textes via la multimodalité :

Ce projet IA est souvent intégré plus largement au système d’information de l’entreprise via une zone d’atterrissage (ou Landing Zone), dans une topologie de type Hub and spoke, par exemple le schéma ci-dessous :

Ainsi, un projet IA n’est pas simplement représenté par un seul modèle déployé, mais bien par une multitude de services contenus dans trois piliers, chacun ayant une fonction précise : celui représentant la donnée (Data), la couche applicative (Application) et enfin l’IA.

Dans chacun d’entre eux, des services cloud de Microsoft sont déployés.

L’image suivante n’est pas exhaustive mais liste les principales ressources utilisées dans un projet IA déployé depuis le cloud public Azure :

Dans le pilier Data, nous retrouvons souvent la gestion des données depuis une base de données relationnelles ou non, ou encore depuis Fabric.

1. Microsoft Fabric : la plateforme unifiée de données pour l’IA

Microsoft Fabric est une plateforme de données unifiée conçue pour l’ère de l’IA. Proposée en mode SaaS, elle regroupe toutes les étapes du cycle de vie des données : ingestion, préparation, stockage, analyse, machine learning et visualisation.

Son ambition est de fournir une expérience unique englobant les fonctions auparavant dispersées entre plusieurs services (Azure Data Factory, Power BI, Synapse Analytics, etc.).

Le portail Fabric est accessible depuis le lien https://app.fabric.microsoft.com/

Grâce à Fabric, une entreprise peut consolider ses données dans un "lac unifié" (OneLake), les transformer, entraîner des modèles d’IA dessus et créer des tableaux de bord - le tout sans quitter la plateforme.

L’intégration native de Fabric avec Azure et Microsoft 365 facilite la collaboration et l’adoption : les utilisateurs de l’écosystème...