Qu’est-ce que l’IA générative ?

L’intelligence artificielle générative (IA générative) est un type d’IA capable de créer de nouveaux contenus et idées, notamment des conversations, des histoires, des images, des vidéos et de la musique. Elle peut apprendre le langage humain, les langages de programmation, l’art, la chimie, la biologie ou tout autre sujet complexe. Elle réutilise ce qu’elle sait pour résoudre de nouveaux problèmes. Par exemple, elle peut apprendre le vocabulaire anglais et créer un poème à partir des mots qu’elle traite. Votre entreprise peut utiliser l’IA générative à diverses fins, telles que les chatbots, la création multimédia, le développement et la conception de produits.

Quelle est la différence entre l’IA conversationnelle et l’IA générative ?

L’intelligence artificielle est le concept plus large qui consiste à rendre les machines plus semblables à des humains. L’IA englobe tout, des assistants intelligents comme Alexa, des chatbots et des générateurs d’images aux aspirateurs robotisés en passant par les voitures à conduite autonome. L’IA générative est un sous-ensemble qui génère de nouveaux contenus de manière significative et intelligente.

Quand l’IA générative a-t-elle été créée ?

L’IA générative est apparue à la fin des années 2010 avec les progrès du deep learning, en particulier avec des modèles tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les transformateurs. Les progrès du cloud computing ont rendu l’IA générative commercialement viable et disponible depuis 2022.

Que sont les modèles de fondation de l’IA générative ?

Les modèles de fondation sont de grands modèles d’IA générative entraînés à partir d’un large éventail de données textuelles et d’images. Ils sont capables d’effectuer une grande variété de tâches générales, comme répondre à des questions, rédiger des essais et sous-titrer des images.

Quels sont les exemples d’IA générative ?

L’IA générative offre de nombreux cas d’utilisation dans tous les secteurs

Services financiers

Les sociétés de services financiers exploitent la puissance des outils d’IA générative pour mieux servir leurs clients tout en réduisant les coûts :

les institutions financières utilisent des chatbots pour générer des recommandations de produits et répondre aux demandes des clients, améliorant ainsi le service client global.
Les établissements de crédit accélèrent l’approbation des prêts pour les marchés financièrement mal desservis, en particulier dans les pays en développement.
Les banques détectent rapidement les fraudes liées aux réclamations, aux cartes de crédit et aux prêts.
Les entreprises d’investissement exploitent l’IA générative pour fournir des conseils financiers sûrs et personnalisés à leurs clients à faible coût.

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Santé et sciences de la vie

Un des cas d’utilisation les plus prometteurs de l’IA générative est l’accélération de la découverte et de la recherche de médicaments. L’IA générative peut créer de nouvelles séquences protéiques dotées de propriétés spécifiques pour la conception d’anticorps, d’enzymes et de vaccins, ainsi que pour la thérapie génique.

Les entreprises du secteur de la santé et des sciences de la vie utilisent des outils d’IA générative pour concevoir des séquences géniques synthétiques destinées à des applications en biologie synthétique et en ingénierie métabolique, telles que la création de nouvelles voies biosynthétique ou l’optimisation de l’expression génique à des fins de biofabrication.

Les outils d’IA générative créent également des données synthétiques sur les patients et les soins de santé. Ces données peuvent être utiles pour entraîner des modèles d’IA, simuler des essais cliniques ou étudier des maladies rares sans avoir accès à de grands jeux de données réelles.

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Industrie et construction automobile

Les constructeurs automobiles utilisent la technologie d’IA générative pour une multitude de cas d’utilisation, de l’ingénierie aux expériences embarquées en passant par le service client. Par exemple, ils optimisent la conception des pièces mécaniques afin de réduire la pénétration dans l’air dans la conception des véhicules ou adapter la conception des assistants personnels.

Les constructeurs automobiles utilisent des outils d’IA générative pour offrir un meilleur service client en fournissant des réponses rapides aux questions les plus courantes des clients. L’IA générative crée de nouvelles conceptions de matériaux, puces et pièces pour optimiser les processus de fabrication et réduire les coûts.

Un autre cas d’utilisation de l’IA générative est la synthèse de données pour tester des applications. en particulier pour des données qui ne sont pas souvent incluses dans les jeux de données de test (comme les défauts ou les cas périphériques).

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Multimédia et divertissement

Qu’il s’agisse d’animations, de scripts ou de longs métrages, les modèles d’IA générative produisent du contenu novateur à une fraction du coût et du temps habituellement nécessaires.

Parmi les autres cas d’utilisation de l’IA générative dans le secteur, citons :

les artistes peuvent compléter et améliorer leurs albums avec de la musique générée par l’IA afin de créer de nouvelles expériences ;
Les entreprises de médias utilisent l’IA générative pour améliorer l’expérience de leur public en proposant du contenu et des publicités personnalisés afin d’augmenter leurs revenus.
Les sociétés de jeux utilisent l’IA générative pour créer de nouveaux jeux et permettre aux joueurs de créer des avatars.

Télécommunications

Les cas d’utilisation de l’IA générative dans les télécommunications visent à réinventer l’expérience client définie par les interactions cumulées des abonnés sur tous les points de contact du parcours client.

Par exemple, les organismes de télécommunications appliquent l’IA générative pour améliorer le service client grâce à des agents conversationnels en temps réel. Ils réinventent ainsi les relations avec les clients grâce à des assistants commerciaux hyperpersonnalisés. Ils optimisent également les performances du réseau en analysant les données du réseau pour recommander des solutions.

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Énergie

L’IA générative convient aux tâches du secteur de l’énergie qui impliquent l’analyse de données brutes complexes, la reconnaissance de modèles, les prévisions et l’optimisation. Les entreprises du secteur de l’énergie améliorent le service client en analysant les données des clients afin d’identifier les modèles d’utilisation et de développer des offres de produits ciblées, des programmes d’efficacité énergétique ou des initiatives de réponse à la demande.

L’IA générative contribue également à la gestion du réseau, à accroître la sécurité opérationnelle des sites et à optimiser la production d’énergie grâce à la simulation de réservoirs.

Quels sont les avantages de l’IA générative ?

Selon Goldman Sachs, l’IA générative pourrait entraîner une augmentation de 7 % (soit près de 7 000 milliards USD) du PIB mondial et augmenter la croissance de la productivité de 1,5 point de pourcentage sur une période de 10 ans.

Nous allons maintenant voir les autres avantages de l’IA générative.

Accélération de la recherche

Les algorithmes d’IA générative peuvent explorer et analyser des données complexes de nouvelles manières, permettant aux chercheurs de découvrir de nouvelles tendances et de nouveaux modèles qui ne seraient peut-être pas apparents autrement. Ces algorithmes peuvent résumer du contenu, définir des solutions multiples, réfléchir à des idées et créer une documentation détaillée à partir de notes de recherche. C’est pourquoi l’IA générative améliore considérablement la recherche et l’innovation.

Par exemple, les systèmes d’IA générative sont utilisés dans l’industrie pharmaceutique pour générer et optimiser des séquences protéiques et accélérer considérablement la découverte de médicaments.

Amélioration de l’expérience client

L’IA générative peut répondre naturellement aux conversations humaines et servir d’outil pour le service client et la personnalisation des flux de travail clients.

Par exemple, vous pouvez utiliser des chatbots, des bots vocaux et des assistants virtuels alimentés par l’IA qui répondent plus précisément aux clients avec la résolution au premier contact. Ceux-ci peuvent accroître l’engagement des clients en présentant des offres et en communiquant de manière personnalisée.

Optimisation des processus métier

Grâce à l’IA générative, votre entreprise peut optimiser ses processus métier à l’aide d’applications de machine learning (ML) et d’IA dans tous les secteurs d’activité. Vous pouvez appliquer cette technologie à toutes les branches d’activité, notamment l’ingénierie, le marketing, le service client, la finance et les ventes.

Par exemple, voici ce que l’IA générative peut faire pour l’optimisation :

extraire et synthétiser les données de n’importe quelle source pour les fonctions de recherche de connaissances ;
évaluer et optimiser différents scénarios de réduction des coûts dans des domaines tels que le marketing, la publicité, les finances et la logistique ;
générer des données synthétiques pour créer des données étiquetées pour l’apprentissage supervisé et d’autres processus de ML.

Augmentation de la productivité des employés

Les modèles d’IA générative peuvent améliorer les flux de travail des employés et servir d’assistants efficaces pour tous les membres de votre entreprise. Ils peuvent tout faire comme des humains, de la recherche à la création.

L’IA générative peut améliorer la productivité de différents types d’employés :

elle soutient les tâches créatives en générant plusieurs prototypes en fonction d’entrées et de contraintes ; elle peut également optimiser les conceptions existantes en fonction des commentaires humains et des contraintes spécifiées ;
elle génère des suggestions de code logiciel pour les tâches de développement d’applications ;
elle participe à la gestion en générant des rapports, des résumés et des projections ;
elle génère des scripts de vente, du contenu d’e-mails et des articles de blog pour les équipes marketing.

Vous pouvez gagner du temps, réduire les coûts et améliorer l’efficacité au sein de votre entreprise.

Comment a évolué la technologie d’IA générative ?

Les modèles génératifs primitifs sont utilisés depuis plusieurs décennies dans les statistiques pour faciliter l’analyse numérique des données. Les réseaux neuronaux et le deep learning sont les précurseurs récents de l’IA générative moderne. Les autoencodeurs variationnels (VAE), développés en 2013, ont été les premiers modèles génératifs de deep learning capables de générer des images et des discours réalistes.

VAE

Les VAE ont été les premiers à créer de nouvelles variantes de plusieurs types de données. Cela a conduit à l’émergence rapide d’autres modèles d’IA générative tels que les réseaux antagonistes génératifs et les modèles de diffusion. Ces innovations visaient à générer des données qui ressemblaient de plus en plus à des données réelles, bien qu’elles aient été créées artificiellement.

Transformateurs

En 2017, un nouveau tournant dans la recherche sur l’IA s’est produit avec l’introduction des transformateurs. Les transformateurs ont parfaitement intégré l’architecture encodeur-décodeur grâce à un mécanisme d’attention. Ils ont rationalisé le processus d’entraînement des modèles de langage avec une efficacité et une polyvalence exceptionnelles. Des modèles remarquables tels que GPT se sont imposés comme des modèles incontournables capables de se pré-entraîner sur de vastes corpus de texte brut et de les affiner pour des tâches variées.

Les transformateurs ont repoussé les limites du traitement du langage naturel. Ils ont renforcé les capacités génératives pour des tâches allant de la traduction et de la synthèse à la réponse aux questions.

L’avenir

De nombreux modèles d’IA générative continuent de progresser de manière significative et ont maintenant des applications intersectorielles. Les innovations récentes visent à affiner les modèles afin qu’ils puissent utiliser des données propriétaires. Les chercheurs souhaitent également créer du texte, des images, des vidéos et des discours de plus en plus humains.

Comment fonctionne l’IA générative ?

Comme toutes les intelligences artificielles, l’IA générative fonctionne en utilisant des modèles de machine learning, de très grands modèles pré-entraînés sur de vastes quantités de données.

Modèles de fondation

Les modèles de fondation (FM) sont des modèles de ML entraînés sur un large éventail de données généralisées et non étiquetées. Ils sont capables d’effectuer une grande variété de tâches générales.

Les FM sont le résultat des dernières avancées d'une technologie qui évolue depuis des décennies. En général, un FM utilise des modèles et des relations appris pour prédire le prochain élément d'une séquence.

Par exemple, lors de la génération d'images, le modèle analyse l'image et crée une version plus nette et plus clairement définie de l'image. De même, dans le cas du texte, le modèle prédit le mot suivant dans une chaîne de texte en fonction des mots précédents et de leur contexte. Il sélectionne ensuite le mot suivant à l’aide de techniques de distribution de probabilité.

Grands modèles de langage

Les grands modèles de langage (LLM) constituent une classe de FM. Par exemple, les modèles transformeurs génératifs pré-entraînés (GPT) d’OpenAI sont des LLM. Les LLM sont spécifiquement axés sur les tâches basées sur le langage, telles que le résumé, la génération de texte, la classification, la conversation ouverte et l’extraction d’informations.

En savoir plus sur le GPT

Ce qui rend les LLM spéciaux, c’est leur capacité à effectuer de multiples tâches. Ils peuvent le faire car ils contiennent de nombreux paramètres qui les rendent capables d'apprendre des concepts avancés.

Un LLM comme GPT-3 peut prendre en compte des milliards de paramètres et générer du contenu à partir de très peu d'entrées. Grâce à leur exposition, avant l’entraînement, à des données à l’échelle de l’Internet sous toutes leurs formes et dans une myriade de modèles, les LLM apprennent à appliquer leurs connaissances dans un large éventail de contextes.

Fonctionnement des modèles d’IA générative

Les modèles de machine learning traditionnels étaient discriminants ou centrés sur la classification des points de données. Ils tentent de déterminer la relation entre les facteurs connus et inconnus. Par exemple, ils examinent des images (des données connues telles que la disposition des pixels, les lignes, les couleurs et les formes) et les mappent avec des mots, le facteur inconnu. Mathématiquement parlant, ces modèles identifient des équations qui peuvent mapper numériquement des facteurs inconnus et connus sous forme de variables x et y.

Les modèles génératifs vont un peu plus loin. Au lieu de prédire une étiquette en fonction de fonctionnalités, ils essaient de prédire les caractéristiques associées à une étiquette donnée. Mathématiquement parlant, la modélisation générative calcule la probabilité que x et y apparaissent ensemble. Elle apprend la distribution des différentes fonctionnalités des données et leurs relations.

Par exemple, les modèles génératifs analysent des images d’animaux pour enregistrer des variables telles que différentes formes d’oreilles, d’yeux, de queue et de peau. Ils apprennent leurs fonctionnalités et leurs relations pour comprendre à quoi ressemblent les différents animaux en général. Ils peuvent ensuite reconstituer des images d’animaux qui ne figuraient pas dans le jeu de données d’entraînement.

Nous allons maintenant nous pencher sur les principales catégories de modèles d’IA générative.

Modèles de diffusion

Les modèles de diffusion créent des données en apportant de manière itérative des modifications aléatoires contrôlées à un échantillon de données initial. Ils commencent par ajouter des modifications subtiles (bruit) et progressives aux données d’origine. Ce bruit est soigneusement contrôlé pour garantir que les données générées restent cohérentes et réalistes.

Après avoir ajouté du bruit sur plusieurs itérations, le modèle de diffusion répète le processus dans le sens inverse. Le débruitage inversé supprime progressivement le bruit pour produire un nouvel échantillon de données qui ressemble à l’original.

Réseaux antagonistes génératifs

Le réseau antagoniste génératif (GAN) est un autre modèle d’IA générative qui s’appuie sur le concept du modèle de diffusion.

Les GAN fonctionnent en entraînant deux réseaux neuronaux de manière compétitive. Le premier réseau, appelé générateur, génère de faux échantillons de données en ajoutant du bruit aléatoire. Le second réseau, appelé discriminateur, essaie de faire la distinction entre les données réelles et les fausses données produites par le générateur.

Pendant l’entraînement, le générateur améliore continuellement sa capacité à créer des données réalistes, tandis que le discriminateur sait de mieux en mieux distinguer le vrai du faux. Ce processus contradictoire se poursuit jusqu’à ce que le générateur produise des données si convaincantes que le discriminateur ne peut pas les différencier des données réelles.

Les GAN sont largement utilisés pour la génération d’images réalistes, le transfert de style et les tâches d’augmentation des données.

Autoencodeurs variationnels

Les autoencodeurs variationnels (VAE) apprennent une représentation compacte des données appelée espace latent. L’espace latent est une représentation mathématique des données. Vous pouvez le voir comme un code unique représentant les données en fonction de tous leurs attributs. Par exemple, si vous étudiez des visages, l’espace latent contient des nombres représentant la forme des yeux, du nez, des pommettes et des oreilles.

Les VAE utilisent deux réseaux neuronaux : l’encodeur et le décodeur. Le codeur mappe les données d’entrée selon une moyenne et une variance pour chaque dimension de l’espace latent. Il génère un échantillon aléatoire à partir d’une distribution gaussienne (normale). Cet échantillon est un point dans l’espace latent et représente une version compressée et simplifiée des données d’entrée.

Le décodeur extrait ce point échantillonné de l’espace latent et le reconstruit en données qui ressemblent à l’entrée d’origine. Les fonctions mathématiques sont utilisées pour mesurer à quel point les données reconstruites correspondent aux données d’origine.

Modèles basés sur des transformateurs

Les modèles d’IA générative basés sur des transformateurs s’appuient sur les concepts d’encodeur et de décodeur des VAE. Les modèles basés sur des transformateurs ajoutent des couches supplémentaires à l’encodeur afin d’améliorer les performances des tâches basées sur du texte telles que la compréhension, la traduction et l’écriture créative.

Les modèles basés sur des transformateurs utilisent un mécanisme d’auto-attention. Ils évaluent l’importance des différentes parties d’une séquence d’entrée lors du traitement de chaque élément de la séquence.

Une autre fonctionnalité clé est que ces modèles d’IA implémentent des intégrations contextuelles. Le codage d’un élément de séquence dépend non seulement de l’élément lui-même, mais également de son contexte dans la séquence.

Fonctionnement des modèles basés sur des transformeurs

Pour comprendre le fonctionnement des modèles basés sur des transformeurs, imaginez une phrase sous la forme d’une séquence de mots.

L’auto-attention aide le modèle à se concentrer sur les mots pertinents lorsqu’il traite chaque mot. Pour capturer différents types de relations entre les mots, les modèles génératifs basés sur des transformeurs utilisent plusieurs couches d’encodeur appelées têtes d’attention. Chaque tête apprend à se concentrer sur différentes parties de la séquence d’entrée, ce qui permet au modèle de prendre en compte simultanément divers aspects des données.

Chaque couche affine également les intégrations contextuelles, les rendant plus informatives et capturant tout, de la syntaxe grammaticale aux significations sémantiques complexes.

Quelles sont les limites de l’IA générative ?

Malgré leurs avancées, les systèmes d’IA générative peuvent parfois produire des informations inexactes ou trompeuses. Ils s’appuient sur des modèles et des données sur lesquels ils ont été formés et peuvent refléter des biais ou des inexactitudes inhérents à ces données. Les autres préoccupations liées aux données d’entraînement incluent

Sécurité

Des problèmes de confidentialité et de sécurité des données se posent si des données propriétaires sont utilisées pour personnaliser des modèles d’IA générative. Des efforts doivent être déployés pour garantir que les outils d’IA générative génèrent des réponses qui limitent l’accès non autorisé à des données propriétaires. Des problèmes de sécurité se posent également en cas de manque de responsabilité et de transparence dans la manière dont les modèles d’IA prennent des décisions.

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Créativité

Bien que l’IA générative puisse produire du contenu créatif, elle manque souvent de véritable originalité. La créativité de l’IA est limitée par les données sur lesquelles elle a été entraînée, ce qui donne lieu à des résultats qui peuvent sembler répétitifs ou dérivés. La créativité humaine, qui implique une compréhension plus approfondie et une résonance émotionnelle, reste difficile à reproduire pleinement pour l’IA.

Coût

L’entraînement et l’exécution de modèles d’IA générative nécessitent des ressources de calcul importantes. Les modèles d’IA générative basés sur le cloud sont plus accessibles et plus abordables que la création de nouveaux modèles à partir de zéro.

Explicabilité

En raison de leur nature complexe et opaque, les modèles d’IA générative sont souvent considérés comme des boîtes noires. Il est difficile de comprendre comment ces modèles aboutissent à des résultats spécifiques. Il est essentiel d’améliorer l’interprétabilité et la transparence pour renforcer la confiance et l’adoption.

Quelles sont les bonnes pratiques en matière d’adoption de l’IA générative ?

Si votre entreprise souhaite implémenter des solutions d’IA générative, tenez compte des bonnes pratiques suivantes pour appuyer les efforts mis en œuvre.

Commencez par les applications internes

Il est préférable de commencer l’adoption de l’IA générative par le développement d’applications internes, en mettant l’accent sur l’optimisation des processus et la productivité des employés. Vous bénéficiez d’un environnement plus contrôlé pour tester les résultats tout en développant les compétences et la compréhension de la technologie. Vous pouvez tester les modèles de manière approfondie et même les personnaliser sur des sources de connaissances internes.

Ainsi, vos clients bénéficieront d’une bien meilleure expérience lorsque vous utiliserez les modèles pour des applications externes.

Améliorez la transparence

Expliquez clairement comment fonctionnent toutes les applications et tous les résultats de l’IA générative, afin que vos utilisateurs sachent qu’ils interagissent avec l’IA et non avec des humains. Par exemple, l’IA peut se présenter comme étant une IA, ou les résultats de recherche basés sur l’IA peuvent être marqués et mis en évidence.

Ainsi, vos utilisateurs peuvent prendre des décisions éclairées lorsqu’ils interagissent avec le contenu. Ils peuvent également être plus proactifs dans le traitement des inexactitudes ou des biais cachés que les modèles sous-jacents peuvent présenter en raison des limites de leurs données d’apprentissage.

Implémentez la sécurité

Mettez en place des barrières de protection permettant à vos applications d’IA générative de refuser l’accès non autorisé aux données sensibles. Impliquez les équipes de sécurité dès le départ afin que tous les aspects puissent être pris en compte immédiatement. Par exemple, vous devrez peut-être masquer des données et supprimer des données d’identification personnelle (PII) avant d’entraîner des modèles sur des données internes.

Effectuez des tests exhaustifs

Développez des processus de test automatisés et manuels pour valider les résultats et testez tous les types de scénarios auxquels le système d’IA générative peut être confronté. Formez plusieurs groupes de bêta-testeurs pour essayer les applications de différentes manières et documenter les résultats. Le modèle s’améliorera également en continu grâce aux tests, et vous aurez un meilleur contrôle sur les résultats attendus et les réponses.

Qu’est-ce que la formation en IA générative pour débutants ?

La formation en IA générative commence par la compréhension des concepts fondamentaux du machine learning. Les apprenants doivent également explorer les réseaux neuronaux et l’architecture de l’IA. Une expérience pratique des bibliothèques Python, comme TensorFlow ou PyTorch, est essentielle pour implémenter et expérimenter différents modèles. Vous devez également acquérir des compétences en matière d’évaluation des modèles, d’ajustement et d’ingénierie de requête.

Un diplôme en intelligence artificielle ou en machine learning permet une formation approfondie. Envisagez de suivre des programmes de courte durée et des certifications en ligne pour votre développement professionnel. La formation en IA générative sur AWS inclut des certifications délivrées par des experts AWS sur des sujets tels que :

Comment AWS peut-il aider l’IA générative ?

Amazon Web Services (AWS) facilite la création et la mise à l’échelle d’applications d’IA générative pour vos données, vos cas d’utilisation et vos clients. Avec l’IA générative sur AWS, vous bénéficiez d’une sécurité et d’une confidentialité de niveau professionnel, d’un accès à des modèles de fondation de pointe, d’applications alimentées par l’IA générative et d’une approche axée sur les données.

Choisissez parmi une gamme de services d’IA générative qui accompagnent des entreprises de tous les secteurs à chaque étape de l’adoption et de la maturité de l’IA générative :

La génération de code est l’une des applications les plus prometteuses de l’IA générative. Avec Amazon Q Developer, un assistant de développement de logiciels basé sur l’IA générative, vous pouvez obtenir d’excellents résultats en termes de productivité pour les développeurs.
Amazon Bedrock est un autre service entièrement géré qui propose un choix de FM très performants et un ensemble complet de fonctionnalités. Vous pouvez facilement expérimenter les meilleurs FM, les personnaliser en toute confidentialité à l’aide de vos données et créer des agents gérés qui exécutent des tâches commerciales complexes.
Vous pouvez également utiliser Amazon SageMaker JumpStart pour découvrir, explorer et déployer des FM open source, voire même créer le vôtre. SageMaker JumpStart fournit une infrastructure et des outils gérés pour accélérer la création, l’entraînement et le déploiement de modèles évolutifs, fiables et sécurisés.
AWS HealthScribe est un service éligible à la loi HIPAA qui permet aux fournisseurs de logiciels de soins de santé de créer des applications cliniques qui génèrent automatiquement des notes cliniques en analysant les conversations entre patients et professionnels de santé. AWS HealthScribe associe la reconnaissance vocale et l’intelligence artificielle (IA) générative pour réduire la charge de la documentation clinique en transcrivant les conversations entre patients et professionnels de santé et en générant des notes médicales plus faciles à consulter.
Amazon Q dans QuickSight permet aux analystes métier de créer et de personnaliser facilement des visuels à l’aide de commandes en langage naturel. Les nouvelles fonctionnalités de création de BI générative étendent les requêtes en langage naturel de QuickSight Q au-delà de la réponse à des questions bien structurées (telles que « quels sont les 10 produits les plus vendus en Californie ? ») pour aider les analystes à créer rapidement des visuels personnalisables à partir de fragments de questions (tels que les « les 10 meilleurs produits »), à clarifier le but d’une requête en posant des questions complémentaires, à affiner les visualisations et à effectuer des calculs complexes.

Commencez à utiliser l’IA générative sur AWS en créant un compte dès aujourd’hui.

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