Optimisez vos modèles d’IA avec le nouveau service d’AWS

AWS lance nova forge pour des modèles d’IA sur mesure

L’IA d’entreprise est en train de changer, et cela n’a que trop tardé. La plupart des grands modèles de langage (LLM) sont formés sur des ensembles de données publiques qui ne s’inscrivent pas dans le contexte de l’entreprise. C’est un problème. Ces modèles sont intelligents, mais ils ne connaissent pas votre entreprise. Ils ne comprennent pas vos processus, vos mesures ou vos clients. Et les « solutions » typiques, telles que l’ingénierie rapide, le réglage fin et la génération augmentée par récupération (RAG), sont bonnes pour des correctifs rapides, mais pas pour des performances profondes et durables. Elles restent des bidouillages de surface, qui fonctionnent sur les fondations de quelqu’un d’autre.

AWS change cette dynamique avec Nova Forge. Il donne aux entreprises les outils pour construire des modèles profondément personnalisés en intégrant des données propriétaires directement dans l’apprentissage du modèle, non pas après coup, mais en tant que partie intégrante du processus de base. Cette distinction est importante. Lorsque votre IA apprend la logique métier au cours de la formation, vous n’avez pas besoin de lui fournir continuellement un contexte externe au moment de l’exécution. Les connaissances font déjà partie du système.

Au lieu d’entraîner un nouveau modèle à partir de zéro, Nova Forge utilise ce qu’AWS appelle des « training checkpoints » – des snapshots de modèles pré-entraînés à différentes étapes. Vous pouvez injecter vos données spécifiques au domaine pendant la phase initiale de formation, à mi-parcours, ou même juste avant le déploiement. Vous gardez le contrôle sur la profondeur avec laquelle vos données façonnent votre modèle, en fonction de vos besoins. Ce processus permet non seulement d’économiser énormément de temps et d’argent, mais aussi d’obtenir un modèle fondamentalement plus aligné sur les opérations de l’entreprise.

Du point de vue du leadership, c’est essentiel. Construire votre propre LLM était autrefois une affaire d’un milliard de dollars. Cette barrière des coûts empêchait la majorité des entreprises d’accéder à l’IA personnalisée. Avec Nova Forge, la porte est désormais ouverte. Vous obtenez une autonomie stratégique pour une fraction du coût et sans attendre des années.

Stephanie Walter, responsable de la pratique de l’IA chez HyperFRAME Research, a souligné les raisons pour lesquelles les solutions actuelles sont insuffisantes : « L’ingénierie rapide, le RAG et même l’ajustement supervisé standard sont puissants, mais ils s’appuient sur un modèle entièrement formé et sont intrinsèquement limités ». Elle a raison. Ces méthodes introduisent de la complexité avec trop de pièces mobiles, des limites de fenêtre contextuelle, des problèmes d’orchestration et un risque d’erreur élevé. C’est pourquoi il est plus judicieux d’intégrer le contexte directement dans la fondation.

David Menninger, directeur exécutif de l’ISG, s’est fait l’écho de cette idée en déclarant que l’approche de Nova Forge rend l’inférence plus facile à gérer et à maintenir à long terme. Les modèles ne retournent pas constamment aux bases de données sources pour obtenir des clarifications, ils en savent déjà assez pour prendre de bonnes décisions, plus rapidement.

Nous allons assister à de nombreux mouvements dans ce domaine. L’IA d’entreprise ne consiste plus à adapter le modèle de quelqu’un d’autre. Il s’agit de posséder une intelligence spécifique à votre entreprise. Nova Forge rend cela réel.

La stratégie d’IA centrée sur l’infrastructure différencie AWS de Microsoft

Il existe une nette divergence de stratégie en matière d’IA entre les principaux acteurs. AWS et Microsoft ne s’attaquent pas à la même couche de la pile IA, et c’est intentionnel. Microsoft se concentre sur la maîtrise de l’expérience utilisateur. Tout ce qu’elle construit, de Fabric IQ à Work IQ, est conçu pour fournir des modèles d’IA compacts et pré-intégrés qui fonctionnent au sein de son écosystème de productivité. Microsoft veut que les entreprises dépendent de ses outils pour obtenir des résultats plus rapides, sans trop se soucier de ce qu’il y a en dessous.

AWS adopte une approche différente. Sa proposition de valeur n’est pas de posséder l’expérience de l’utilisateur final. Il s’agit de donner aux entreprises le contrôle de la fondation. Nova Forge est conçu pour les entreprises qui veulent construire une intelligence qui leur est propre, une logique personnalisée, des données propriétaires, une infrastructure privée. AWS permet cela en se concentrant sur l’infrastructure évolutive et l’autonomie des développeurs. C’est un facteur de différenciation important pour les entreprises qui recherchent une flexibilité à long terme.

Akshat Tyagi, Associate Practice Leader chez HFS Research, explique clairement ce contraste : « Microsoft veut s’approprier l’expérience de l’IA. AWS veut posséder l’usine d’IA ». Microsoft rationalise l’accès à l’intelligence grâce à son environnement. AWS donne aux entreprises les moyens de développer l’intelligence selon leurs propres termes et de l’exploiter en privé, en toute sécurité et selon des modalités qui vont au-delà de l’interface fournie par le fournisseur.

Pour les dirigeants, cette distinction est importante. Alors que Microsoft optimise la rapidité de la productivité au sein de son écosystème, AWS investit dans la souveraineté et la personnalisation de l’entreprise. Les entreprises qui ont des besoins de conformité stricts, des modèles d’exploitation propriétaires ou des pipelines de services uniques ne seront pas entièrement prises en charge par l’IA de productivité prête à l’emploi. Elles ont besoin d’outils comme Nova Forge pour créer des capacités qui améliorent leurs propres systèmes, et non pour répliquer le flux de travail de quelqu’un d’autre.

AWS a également compris que sa force réside dans l’infrastructure. Elle ne se bat pas pour la couche des assistants ou de la productivité, où Microsoft est déjà bien implantée. Au contraire, elle redouble d’efforts dans ce qu’elle sait faire de mieux : des capacités de calcul évolutives, des plates-formes flexibles et des environnements de développement de qualité professionnelle. C’est ainsi qu’elle positionne Nova Forge, et c’est pourquoi elle trouve un écho auprès des chefs d’entreprise qui considèrent l’IA comme une infrastructure de base, et non comme une simple fonctionnalité.

L’industrie choisit son camp. L’un d’entre eux propose une intelligence packagée. L’autre offre les moyens de construire sa propre intelligence. Les dirigeants qui choisissent des plates-formes doivent savoir clairement ce qu’ils optimisent : le contrôle, la capacité ou la commodité. La réponse détermine quel partenaire est en phase avec vos ambitions.

Nova forge réduit les coûts et la complexité des formations LLM sur mesure

La formation d’un grand modèle linguistique à partir de zéro a toujours été hors de portée de la plupart des entreprises. Le coût à lui seul, temps, calcul, expertise, peut atteindre des centaines de millions, voire des milliards. Ajoutez à cela les frais d’ingénierie et les longs cycles de développement, et vous comprendrez pourquoi seuls quelques grands comptes s’y sont essayés. AWS le sait, et Nova Forge est conçu pour éliminer cette barrière.

Au lieu de demander aux entreprises de tout construire à partir de zéro, Nova Forge propose une solution plus intelligente : des points de contrôle des modèles pré-entraînés. Il s’agit d’instantanés capturés à différents stades de l’apprentissage du modèle, au début, au milieu ou à la fin du développement. Les entreprises peuvent intervenir au moment qui leur convient et injecter des données propriétaires. Il s’agit d’une manière ciblée de façonner le modèle avec des connaissances spécifiques à un domaine, sans avoir à supporter les coûts de R&D de l’ensemble de la pile.

La flexibilité qu’elle offre est essentielle. Certaines entreprises peuvent n’avoir besoin que d’un réglage minimal. D’autres souhaitent une intégration poussée du vocabulaire du domaine, des workflows ou de la logique réglementaire. Nova Forge prend en charge les deux. Les entreprises décident du niveau de profondeur dont elles ont besoin, et AWS fournit l’infrastructure nécessaire pour rendre cette intégration opérationnelle et reproductible.

Robert Kramer, analyste principal chez Moor Strategy and Insights, l’a clairement exprimé : « Les entreprises choisissent dans quelle mesure elles veulent que leur domaine façonne le modèle. C’est cela le contrôle. Il déplace la conversation de ce qui est possible à ce qui est optimal.

D’un point de vue commercial, la prévisibilité est tout aussi importante que la capacité. AWS fournira Nova Forge sous forme d’abonnement, évitant ainsi les escalades de coûts à durée indéterminée qui accompagnent les modèles de consommation de pure compute. Cela signifie que les entreprises savent à quoi elles s’engagent, à la fois en termes de budget et de portée technique. Selon CNBC, le prix commence à 100 000 dollars par an, ce qui représente un investissement important, mais comparé à des modules de formation complets, le coût est minime.

Il s’agit d’une voie directe vers une IA d’entreprise personnalisée et portable. Les modèles peuvent être formés via SageMaker Studio et déployés via Bedrock, l’environnement hébergé d’AWS pour une inférence évolutive. Ce flux minimise le changement d’outil et garantit que les modèles se déplacent en toute sécurité dans les pipelines de développement et de production.

Pour les dirigeants de C-suite soumis à la pression d’innover rapidement, cette configuration est importante. Vous n’êtes pas bloqué dans une construction d’IA sur plusieurs années juste pour commencer. Vous n’êtes pas exposé à des hausses de coûts imprévisibles. Et vous n’êtes pas obligé de faire des compromis sur la précision du domaine. Nova Forge vous permet de démarrer fort, d’évoluer rapidement et de garder le contrôle. C’est une meilleure façon d’avancer.

La demande croissante d’IA spécifique à un domaine stimule l’innovation au-delà de la mise au point traditionnelle.

Dans tous les secteurs, les entreprises poussent l’IA dans des domaines hautement spécialisés, tels que les soins de santé, les services financiers, la fabrication, les contrôles industriels et la génération de codes. Ces domaines exigent une grande précision et une conformité stricte. Les modèles à usage général ne peuvent pas répondre à ces exigences. Ils n’ont pas été conçus en tenant compte des données ou des règles spécifiques à l’industrie. Les méthodes traditionnelles de personnalisation, telles que l’affinage, l’ingénierie rapide et la génération augmentée par récupération, ne sont pas adaptées. génération augmentée par récupération (RAG), mais elles ne vont pas assez loin.

Ces améliorations superficielles se situent au-dessus du modèle. Elles réagissent aux requêtes mais ne modifient pas fondamentalement la façon dont le modèle comprend votre entreprise. C’est un problème lorsque vous traitez des processus sensibles qui nécessitent un contexte opérationnel détaillé ou qui doivent respecter des normes juridiques et réglementaires. La latence élevée, les limites de la fenêtre contextuelle et la complexité de l’orchestration sont autant d’éléments qui créent une marge d’erreur, et dans ces secteurs, l’erreur n’est pas acceptable.

Nova Forge répond à cette problématique avec une solution plus intégrée. En injectant de la connaissance du domaine lors des étapes clés de l’apprentissage du modèle, les entreprises peuvent façonner la façon dont le modèle pense, et pas seulement la façon dont il répond. Cela signifie que le modèle apprend les règles métier et la logique opérationnelle avant même de commencer à générer des sorties. Il devient un système de première partie qui comprend implicitement l’environnement dans lequel il opère.

Stephanie Walter, Practice Leader chez HyperFRAME Research, a souligné ce changement, en notant que l’intégration de l’expertise dans la fondation permet aux services AWS tels que Trainium (sa puce optimisée pour l’IA), SageMaker (sa plateforme de développement ML) et Bedrock (son environnement de déploiement) de travailler ensemble plus efficacement. Ces services AWS forment un pipeline unifié pour construire et déployer des modèles de langage de niveau entreprise à moindre coût et avec plus de précision.

Cette approche n’est pas seulement une question de technologie forte. Elle est stratégique. Les entreprises actives dans des domaines techniques ou réglementés peuvent désormais développer des modèles sans dépendre d’API externes susceptibles d’exposer des données ou de limiter le contrôle. Cela permet de renforcer l’alignement réglementaire, d’améliorer la sécurité des données et d’offrir aux dirigeants une flexibilité à long terme.

Pour les équipes dirigeantes qui planifient l’adoption de l’IA sur plusieurs années dans divers cas d’utilisation, l’implication est significative. Vous pouvez désormais construire des modèles qui ne se contentent pas de traiter les données, mais qui les comprennent dans vos termes. Et vous n’avez pas besoin de faire des compromis entre la vitesse, le coût et la conformité. Nova Forge vous offre un moyen de répondre à ces trois exigences. C’est le type de jeu d’IA d’entreprise qui s’adapte aux exigences du monde réel.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Nova forge permet une intégration plus intelligente de l’IA : Le nouveau service d’AWS permet aux entreprises d’intégrer des données propriétaires directement dans l’entraînement des modèles, ce qui leur permet d’internaliser leur logique au sein de l’IA. Les dirigeants devraient envisager cette approche pour réduire la dépendance à l’égard des invites externes et améliorer la précision à l’échelle.
• AWS double la propriété de l’infrastructure : Contrairement à la stratégie d’IA de Microsoft axée sur l’écosystème, AWS fournit aux entreprises les outils nécessaires à la création d’une intelligence personnalisée en privé. Les dirigeants qui privilégient le contrôle, la personnalisation et la confidentialité des données devraient s’aligner sur le modèle centré sur l’infrastructure d’AWS.
• L’IA personnalisée à moindre coût et complexité : Nova Forge propose des points de contrôle de modèles pré-entraînés pour réduire le temps, le coût et la demande en ingénierie, à partir de 100 000 $ par an. Les leaders qui souhaitent disposer d’une IA sur mesure sans avoir à gérer l’ensemble de la chaîne de traitement disposent désormais d’une solution commercialement viable.
• L’IA de précision pour les cas d’utilisation techniques et réglementés : Pour les industries exigeant la sécurité, la conformité ou la précision technique, Nova Forge permet une formation spécifique au domaine au-delà de la mise au point superficielle. Les décideurs devraient évaluer cette solution pour les environnements à fort enjeu comme la santé, la finance et les systèmes industriels.