Snowflake et Nvidia aident les entreprises à créer des applications d’IA génératives personnalisées dans le Data Cloud

Cette technologie offre de nombreuses possibilités aux entreprises qui veulent innover et se différencier dans leur domaine. Mais comment créer des applications d’IA génératives personnalisées qui reflètent la voix et les besoins spécifiques de chaque entreprise ? C’est le défi que relèvent Snowflake et Nvidia, deux leaders dans le domaine du cloud et du calcul accéléré par GPU.

Qu’est-ce que le Data Cloud de Snowflake ?

Le Data Cloud de Snowflake est une plateforme qui permet aux entreprises d’accéder, de partager et d’analyser facilement leurs données dans le cloud, sans avoir à gérer d’infrastructure complexe ou à déplacer leurs données. Le Data Cloud de Snowflake offre une gouvernance, une sécurité et une performance optimales pour les données stockées dans le cloud.

Voici une vidéo en anglais relatant cette nouvelle :

Qu’est-ce que Nvidia NeMo ?

Nvidia NeMo est une plateforme open source pour développer des modèles de langage de grande taille (LLMs), qui sont des modèles d’IA capables de comprendre et de générer du langage naturel à partir de grandes quantités de données textuelles. Nvidia NeMo permet aux développeurs et aux chercheurs de créer, d’entraîner et d’optimiser facilement des LLMs pour des services d’IA génératives avancés, comme des chatbots, de la recherche ou du résumé.

Comment Snowflake et Nvidia s’associent-ils pour créer des applications d’IA génératives personnalisées ?

Grâce à l’intégration de Nvidia NeMo avec Snowflake, les entreprises pourront utiliser les données dans leurs comptes Snowflake pour créer des LLMs personnalisés pour leurs applications d’IA génératives spécifiques à leur domaine.

En intégrant la technologie d’IA de Snowflake et de Nvidia, les clients pourront rapidement et facilement construire, déployer et gérer des applications personnalisées qui apportent la puissance de l’IA générative à toutes les parties de leur entreprise, à travers une variété de cas d’usage.

Quels sont les avantages pour les entreprises ?

La collaboration entre Snowflake et Nvidia représente une nouvelle opportunité pour les entreprises. Elle leur permettra d’utiliser leurs données propriétaires, qui peuvent aller de centaines de téraoctets à des pétaoctets d’informations brutes et organisées, pour créer et affiner des LLMs personnalisés qui alimentent des applications et des services spécifiques à leur métier.

En créant leurs propres modèles d’IA génératives, les entreprises pourront tirer parti de la valeur de leurs propres actifs de données, qui peuvent contenir des informations uniques et stratégiques sur leur fonctionnement, leurs clients, leurs produits ou leurs concurrents. Elles pourront ainsi offrir des expériences plus personnalisées, plus pertinentes et plus engageantes à leurs utilisateurs finaux, tout en optimisant leurs processus internes et en augmentant leur efficacité et leur rentabilité.

Quels sont les exemples d’applications d’IA génératives personnalisées ?

Les applications d’IA génératives personnalisées sont nombreuses et variées, selon le secteur d’activité, le type de données et l’objectif visé. Voici quelques exemples :

• Un service de streaming vidéo peut utiliser ses données sur les préférences et le comportement des utilisateurs pour créer un modèle d’IA générative qui recommande des contenus adaptés à chaque profil, ou qui génère des synopsis ou des bandes-annonces personnalisés.
• Une banque peut utiliser ses données sur les transactions et les profils financiers de ses clients pour créer un modèle d’IA générative qui fournit des conseils personnalisés sur la gestion de l’argent, ou qui génère des rapports financiers ou des alertes de fraude.
• Une entreprise de commerce électronique peut utiliser ses données sur les produits et les avis des clients pour créer un modèle d’IA générative qui produit des descriptions de produits optimisées pour le référencement, ou qui génère des slogans ou des logos accrocheurs.
• Une entreprise de santé peut utiliser ses données sur les dossiers médicaux et les résultats des tests pour créer un modèle d’IA générative qui fournit des diagnostics ou des prescriptions personnalisés, ou qui génère des résumés ou des rapports médicaux.