Le Data Cloud IA Snowflake (NYSE : SNOW), a annoncé lors de la conférence BUILD 2024 de nouvelles fonctionnalités pour simplifier la recherche, l’évaluation et le partage sécurisé de données, les modèles d’intelligence artificielle et applications, en interne ou avec des partenaires et clients extérieurs. Ces fonctionnalités exploitent les capacités de collaboration cross-cloud de Snowflake, permettant aux utilisateurs d’accélérer leurs initiatives en intelligence artificielle tout en bénéficiant d’un écosystème étendu de données et produits d’intelligence artificielle d’entreprise. Les solutions proposées respectent les exigences de sécurité et de gouvernance du Data Cloud IA de Snowflake.
« Les entreprises ont besoin d’un accès immédiat à leurs données, complété par celles de leurs partenaires et clients, pour développer des applications d’IA à l’échelle et prendre des décisions stratégiques. La collaboration cross-cloud de Snowflake permet aux organisations de partager et d’exploiter leurs données, applications et modèles d’IA en toute sécurité, » a déclaré Prasanna Krishnan, responsable de la collaboration chez Snowflake. « Les dernières fonctionnalités de Snowflake facilitent la mise en production de l’intelligence artificielle et des applications tout en répondant aux exigences de sécurité et de gouvernance. »
Un renforcement de la collaboration et de la gouvernance
Le développement d’applications d’intelligence artificielle et l’ajustement de modèles sont souvent des processus complexes et chronophages, avec des enjeux liés à la confidentialité des données. La Marketplace interne de Snowflake, désormais disponible, permet aux utilisateurs de découvrir des données, applications et produits d’IA des autres équipes tout en évitant la transmission non autorisée de données à des tiers.
Elle prend en charge le partage sécurisé de LLM ajustés en public preview, facilitant la collaboration sur des cas d’usage spécifiques d’IA générative et leur déploiement en production. Ces opérations s’effectuent directement dans le Data Cloud IA de Snowflake, sans copies ni transferts de données. Les utilisateurs peuvent évaluer rapidement les données grâce au Copilot pour les listes (en private preview), un assistant IA qui exécute des requêtes SQL en langage naturel pour juger de la pertinence des ensembles de données.
Développement, distribution et monétisation de produits d’intelligence artificielle et de données
Snowflake propose des outils pour simplifier le développement et la distribution d’applications avancées. L’intégration du cadre d’applications natives avec les services Snowpark Container (disponible sur AWS et en public preview sur Azure) permet de créer des applications personnalisées dans divers langages, avec un support pour des configurations GPU et CPU. Ces applications peuvent être distribuées entre clouds et régions avec une sécurité et une observabilité intégrées. Des entreprises comme LandingAI utilisent l'intégration pour fournir et monétiser des applications alimentées par l'intelligence artificielle aux clients de Snowflake via Snowflake Marketplace, débloquant ainsi de nouvelles sources de revenus.
En parallèle, Snowflake introduit l’API Snowpark ML Modeling, qui prend en charge des frameworks Python tels que scikit-learn et XGBoost pour prétraiter les données, créer des modèles et les partager de manière sécurisée grâce à la fonction partage sécurisé de modèles (en public preview).
Pour optimiser les coûts, la solution Egress Cost Optimizer (bientôt disponible) réduit les frais de transfert associés au partage de données entre régions.
Un accès sécurisé aux produits IA et données d’entreprise
Les utilisateurs peuvent explorer, acheter et déployer plus de 220 applications et 2 500 ensembles de données disponibles sur la Marketplace de Snowflake. Pour les organisations aux exigences de sécurité élevées, Snowflake propose désormais des déploiements sécurisés pour les applications natives (disponible dès maintenant) via Virtual Private Snowflake (VPS) ou AWS PrivateLink. Ces déploiements assurent une protection contre les menaces externes et garantissent la conformité aux normes industrielles.
Enfin, le Native App Compliance Badging (en private preview) permet d’identifier les applications conformes aux standards de sécurité internes, comme SOC 2.
« Les entreprises ont besoin d’un accès immédiat à leurs données, complété par celles de leurs partenaires et clients, pour développer des applications d’IA à l’échelle et prendre des décisions stratégiques. La collaboration cross-cloud de Snowflake permet aux organisations de partager et d’exploiter leurs données, applications et modèles d’IA en toute sécurité, » a déclaré Prasanna Krishnan, responsable de la collaboration chez Snowflake. « Les dernières fonctionnalités de Snowflake facilitent la mise en production de l’intelligence artificielle et des applications tout en répondant aux exigences de sécurité et de gouvernance. »
Un renforcement de la collaboration et de la gouvernance
Le développement d’applications d’intelligence artificielle et l’ajustement de modèles sont souvent des processus complexes et chronophages, avec des enjeux liés à la confidentialité des données. La Marketplace interne de Snowflake, désormais disponible, permet aux utilisateurs de découvrir des données, applications et produits d’IA des autres équipes tout en évitant la transmission non autorisée de données à des tiers.
Elle prend en charge le partage sécurisé de LLM ajustés en public preview, facilitant la collaboration sur des cas d’usage spécifiques d’IA générative et leur déploiement en production. Ces opérations s’effectuent directement dans le Data Cloud IA de Snowflake, sans copies ni transferts de données. Les utilisateurs peuvent évaluer rapidement les données grâce au Copilot pour les listes (en private preview), un assistant IA qui exécute des requêtes SQL en langage naturel pour juger de la pertinence des ensembles de données.
Développement, distribution et monétisation de produits d’intelligence artificielle et de données
Snowflake propose des outils pour simplifier le développement et la distribution d’applications avancées. L’intégration du cadre d’applications natives avec les services Snowpark Container (disponible sur AWS et en public preview sur Azure) permet de créer des applications personnalisées dans divers langages, avec un support pour des configurations GPU et CPU. Ces applications peuvent être distribuées entre clouds et régions avec une sécurité et une observabilité intégrées. Des entreprises comme LandingAI utilisent l'intégration pour fournir et monétiser des applications alimentées par l'intelligence artificielle aux clients de Snowflake via Snowflake Marketplace, débloquant ainsi de nouvelles sources de revenus.
En parallèle, Snowflake introduit l’API Snowpark ML Modeling, qui prend en charge des frameworks Python tels que scikit-learn et XGBoost pour prétraiter les données, créer des modèles et les partager de manière sécurisée grâce à la fonction partage sécurisé de modèles (en public preview).
Pour optimiser les coûts, la solution Egress Cost Optimizer (bientôt disponible) réduit les frais de transfert associés au partage de données entre régions.
Un accès sécurisé aux produits IA et données d’entreprise
Les utilisateurs peuvent explorer, acheter et déployer plus de 220 applications et 2 500 ensembles de données disponibles sur la Marketplace de Snowflake. Pour les organisations aux exigences de sécurité élevées, Snowflake propose désormais des déploiements sécurisés pour les applications natives (disponible dès maintenant) via Virtual Private Snowflake (VPS) ou AWS PrivateLink. Ces déploiements assurent une protection contre les menaces externes et garantissent la conformité aux normes industrielles.
Enfin, le Native App Compliance Badging (en private preview) permet d’identifier les applications conformes aux standards de sécurité internes, comme SOC 2.
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