Dans le contexte: Avec la vague de nouvelles et d’excitation entourant l’IA, il semble que pratiquement toutes les grandes entreprises technologiques ont publié ou sont sur le point d’annoncer leurs efforts dans ce nouveau domaine en plein essor. Alors que ces débuts commencent à se déployer, il est intéressant de noter comment chaque entreprise adopte un angle unique lié à l’historique des produits de son organisation et à sa vision globale et son approche du monde de la technologie. Bien sûr, ce n’est pas très surprenant dans un sens, mais cela semble également refléter le fait que bon nombre de ces efforts d’IA générative représentent des changements substantiels émanant du cœur de l’éthique et de la philosophie globale de chaque entreprise.

C’est le cas d’IBM, l’entrant le plus récent dans le monde des produits et services d’IA générative. Lors de leur conférence annuelle Think à Orlando, ils ont dévoilé une gamme de nouvelles offres d’IA qui ont un sens clair de « IBM-ness » pour eux sous le nouveau surnom watsonx. Ils reflètent l’héritage technique ouvert et axé sur les outils de l’entreprise ainsi que l’important travail effectué par IBM Research.

IBM n’est certainement pas nouveau dans le monde de l’IA. Le système Watson original était sans doute une grande partie de l’introduction mondiale à l’intelligence artificielle. Avec watsonx, IBM insère une nouvelle couche critique de fonctionnalités au cœur de sa pile logicielle et de sa plate-forme de cloud hybride. Dans le processus, ils espèrent également revigorer toute l’histoire du logiciel IBM.

L’itération initiale de watsonx se compose de trois composants clés – watsonx.ai, watsonx.data et watsonx.governance – qui sont conçus pour fonctionner ensemble, mais dans l’esprit d’ouverture et d’interopérabilité d’IBM, peuvent également fonctionner avec des composants similaires d’autres vendeurs.

Watsonx.ai est l’ensemble d’outils d’IA de base grâce auquel les entreprises peuvent créer, former, valider et déployer des modèles de base. Les entreprises peuvent notamment l’utiliser pour créer des modèles originaux ou personnaliser des modèles de fondation existants. Watsonx.data est une banque de données optimisée pour les charges de travail d’IA qui est utilisée pour collecter, organiser, nettoyer et alimenter les sources de données qui entrent dans ces modèles. Enfin, watsonx.governance est un outil de suivi du processus de création du modèle, fournissant un enregistrement vérifiable de toutes les données entrant dans le modèle, de la manière dont il est créé et plus encore.

Une autre partie de l’annonce d’IBM était le lancement de plusieurs de ses propres modèles de base qui peuvent être utilisés avec l’ensemble d’outils watsonx ou seuls. Comme d’autres, IBM dévoile initialement une offre basée sur LLM pour les applications textuelles, ainsi qu’un outil de génération et de révision de code. En outre, la société a annoncé son intention de créer des modèles supplémentaires spécifiques à l’industrie et aux applications, notamment des modèles pour les applications géospatiales, chimiques et informatiques, entre autres.

Surtout, IBM a déclaré que les entreprises peuvent exécuter ces modèles dans le cloud en tant que service, dans le propre centre de données d’un client ou dans un modèle hybride qui exploite les deux. Il s’agit d’une différenciation intéressante car, pour le moment, la plupart des fournisseurs de modèles ne permettent pas encore aux organisations d’exécuter leurs modèles sur site.

IBM a également décrit avoir initialement trois architectures de modèles différentes pour chacune de ces applications, toutes avec des noms basés sur la pierre. L’idée derrière les différentes architectures est d’offrir différents niveaux de compromis entre les coûts et les performances. Comme de nombreuses organisations commencent à apprendre, l’exécution de modèles de base nécessite d’énormes quantités de puissance informatique et électrique, de sorte que les entreprises ont exprimé leur intérêt à voir différentes options dans ce domaine.

Slate est ce qu’IBM appelle un modèle d’IA de décodage uniquement qui nécessite des données étiquetées spécifiques à une tâche à des fins de formation, mais n’offre pas de capacités génératives. Sandstone est un modèle d’encodeur-décodeur qui offre un mélange d’applications non génératives et génératives et est le mieux adapté aux applications où la sortie générée est faible. Enfin, Granite est un modèle de type encodeur optimisé pour les applications d’IA entièrement génératives. En théorie, vous pouvez construire ou utiliser n’importe quel type de modèle avec n’importe quel type d’architecture. Ainsi, par exemple, alors que la plupart des organisations peuvent souhaiter disposer d’un modèle de base compatible avec le texte génératif, elles peuvent souhaiter disposer d’un modèle axé sur le code qui examine intelligemment le code qui lui est soumis mais ne génère pas de nouveau code.

Pour ajouter encore plus d’options – et, très honnêtement, plus de complexité – IBM a déclaré qu’il proposerait également différentes tailles de ces modèles avec différents nombres de paramètres (apparemment, il existe également différentes architectures de modèles développées par IBM Research pour une future version également ). Bien que la multitude d’options puisse prêter à confusion, cela donne aux entreprises plus de flexibilité car chacun des différents modèles et architectures aura des exigences informatiques différentes. Dans les situations où les clients peuvent vouloir exécuter leur propre version de ces modèles, cela peut s’avérer important car ils peuvent ne pas avoir (ou ne pas vouloir acheter) le nombre de serveurs équipés de GPU nécessaires pour exécuter les modèles plus grands.

Soulignant le lien entre les nouveaux outils et les offres de modèles de base, IBM a souligné qu’ils avaient utilisé les outils watsonx pour créer ces modèles en tant que client 0. Cela implique que les organisations peuvent tirer parti des nouveaux outils de la plate-forme d’IA pour créer une large gamme d’offres.

Un autre point important est que si une grande partie de l’attention autour de watsonx est axée sur la création de nouveaux modèles de fondation, il peut également être utilisé pour travailler avec et modifier des modèles open source existants d’entreprises comme Hugging Face. Ceci est important car peu d’organisations disposent de compétences en interne pour créer leurs propres modèles.

Pour compléter les annonces d’IA liées à Watson, IBM a également déclaré qu’ils utilisaient le nom Watson (majuscule « W » et pas de « x ») pour les outils d’IA axés sur les individus. La société a discuté des noms Watson Assistant, Watson Orchestrate, Watson Discovery et Watson Code Assistant pour sa gamme existante d’applications logicielles conçues pour aider les utilisateurs à être plus productifs dans certaines tâches.

Celles-ci font toutes partie de la stratégie logicielle de niveau supérieur d’IBM qui comprend cinq catégories principales différentes : la main-d’œuvre numérique (dont elles relèvent toutes), l’automatisation informatique, la sécurité, la durabilité et la modernisation des applications. L’idée est que les utilisateurs interagiront avec une invite Watson, et il fournira des réponses alimentées par l’IA pour aider à des choses comme la création de chatbots, la création de scripts d’automatisation, l’écriture de code et plus encore. La ligne watsonx, d’autre part, est un ensemble d’outils destinés aux développeurs d’IA au sein d’une organisation qui sont chargés de créer et de personnaliser des modèles de base.

Comme pour les autres grandes annonces d’IA ces derniers temps, il y a beaucoup à assimiler et à absorber dans toutes ces nouvelles d’IBM et il sera intéressant de voir comment les clients (et le marché) réagissent à ces offres. Ce que je trouve fascinant, cependant, c’est que ces annonces watsonx/Watson reflètent également certaines tendances de plus haut niveau qui commencent à apparaître dans le monde en évolution rapide de l’IA générative.

Tout d’abord, il est clair qu’il ne s’agit pas de simples modules complémentaires destinés à tirer parti de l’excitation et du battage médiatique actuels autour de la catégorie. Certes, le moment des annonces est sans aucun doute lié à cela, mais les changements apportés par IBM sont au cœur de l’approche logicielle de l’entreprise. Ces nouvelles fonctionnalités se situent au milieu de la pile logicielle et de la stratégie de plate-forme dont l’entreprise parle depuis des années. Ils représentent un point d’inflexion important qui finira par avoir un impact sur l’ensemble de leurs offres logicielles. Dans leur contexte, ces annonces servent également d’exclamation sur le sérieux et la profondeur avec laquelle l’IA générative façonne l’agenda du monde de la technologie. Pour le dire succinctement, c’est bien plus qu’une mode passagère.

Deuxièmement – et c’est plus propre à IBM – l’évolution de la marque Watson offre une perspective intéressante sur l’évolution de l’IA dans son ensemble. Après la première éclaboussure qu’IBM a faite avec un système Watson alimenté par l’IA, il y a eu plusieurs années de déceptions que l’on pourrait dire alignées sur ce qu’on a appelé un hiver de l’IA. Cependant, alors que ChatGPT et d’autres outils d’IA générative ont explosé sur la scène à la fin de l’année dernière, il y a eu une incroyable renaissance de l’attention sur ce transformateur de nouvelle génération et cette version fondamentale de l’intelligence artificielle basée sur des modèles, ainsi que sur l’efficacité et l’impact accrus qu’elle offre désormais. Il semble donc plutôt approprié de voir IBM refléter cette nouvelle perspective avec la version révisée de la marque watsonx/Watson dans le cadre de ses propres outils d’IA générative.

Certains diront peut-être qu’un autre hiver de l’IA pourrait bientôt arriver. Cependant, comme l’illustrent ces annonces d’IBM, il existe une gamme beaucoup plus large d’offres d’IA qui arrivent sur le marché que nous n’en avons jamais vues auparavant. De sérieux obstacles et préoccupations subsistent, mais pour les organisations curieuses des possibilités que l’IA générative peut offrir, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour commencer le processus d’exploration.

Bob O’Donnell est le fondateur et analyste en chef de TECHnalysis Research, LLC une société de conseil en technologie qui fournit des services de conseil stratégique et d’étude de marché à l’industrie technologique et à la communauté financière professionnelle. Vous pouvez le suivre sur Twitter @bobodtech