Azure AI Studio : le nouveau studio de création d’IA générative

Ce qui frappe dès l’ouverture d’Azure AI Studio, c’est la façon dont le studio reprend des éléments existants dans le but de devenir une plaque tournante pour les projets autour des modèles de base.

Certaines fonctionnalités sont déjà implémentées dans Azure Machine Learning : une vitrine de modèles génératifs d’IA pour renforcer l’approche « MaaS » (Model-as-a-Service) déjà initiée par Microsoft, mais aussi des liens avec les services cognitifs d’Azure : Speech, Vision, Language… l’idée étant de faciliter le développement de solutions d’IA impliquant différents services Azure AI. Les équipes de Microsoft ont également commencé à intégrer un outil de benchmarking pour comparer les modèles d’IA générative entre eux sur différents critères et ensembles de données de référence. Pour l’instant, la fonctionnalité n’est pas très développée.

Le maître mot de ce nouveau studio est la multimodalité : OpenAI augmentée de speech-to-text ou de voix neuronale (Speech) ; ou encore d’analyse d’images et de vidéos (Vision).

L’une des nouvelles fonctionnalités d’Azure AI Cognitive Services qui illustre cette multimodalité est l’ajout d’un avatar de chat en direct au sein d’Azure Speech et intégré à OpenAI. L’idée est d’avoir une conversation avec un assistant IA doté de capacités de synthèse vocale et d’un avatar humanoïde capable de synchroniser les lèvres. On peut facilement imaginer des cas d’utilisation pour cet « Avatar boosté par OpenAI » : assistant d’entreprise, service client… Et Lisa (le seul avatar disponible pour l’instant) pourrait être d’une grande aide pour les questions d’inclusivité.

Azure AI Studio comporte une section sur l’IA responsable. Celle-ci est liée à Azure AI Content Safety, le studio dédié à la modération de contenu et à la sécurité des solutions d’IA générative : détection des risques de jailbreak, métapromptus de sécurité, personnalisation des niveaux de modération, création de listes de blocage… selon vos besoins.

Azure AI Studio vous permet de créer des projets d’IA générative. L’interface « Build » permet de gérer les différents composants d’un projet Gen-AI :

• Déploiement de modèles d’IA générative (OpenAI, Hugging Face, Meta, NVIDIA… curatés par Azure AI).
• Gestion des données utilisées par vos modèles (pour la mise au point, l’évaluation, le RAG…) à partir de sources multiples : fichiers locaux, Azure Blob Storage, Azure Datalake, Microsoft OneLake…
• Création d’index de recherche pour les besoins de recherche, en utilisant un service Azure AI Search.
• Modération de contenu (toujours liée à Azure AI Content Safety).

Mais surtout, le studio centralise différents outils :

• Un terrain de jeu : toujours pour expérimenter autour du Chat, de la Complétion, et de la génération d’images.
• Un accès à Prompt Flow ainsi qu’un outil d’évaluation pour des scénarios de questions-réponses avec ou sans RAG, en utilisant vos données de référence et différentes métriques (voir l’article suivant : Prompt Flow : Expérimentation avec LLM(s)). Il est également possible d’effectuer une évaluation manuelle sur vos données.
• La possibilité d’affiner vos modèles (actuellement limitée en fonction des régions et des modèles).

Le studio n’en est qu’à ses débuts et continue d’être alimenté par de nouvelles fonctionnalités. À suivre… En espérant que cet article vous a informé ou peut-être donné envie d’essayer Azure AI Studio par vous-même.

Écrit par Laurent Gagliardi, Ingénieur Data chez Expertime