- Microsoft Discovery AI transforme la R&D avec des agents intelligents et des plateformes ouvertes.
- Azure AI Foundry, NLWeb et GitHub Copilot évoluent, intégrant de nouveaux modèles et protocoles.
- La sécurité, la mémoire et l’ouverture sont les clés de la nouvelle stratégie de Microsoft.
Microsoft Discovery AI est devenu l'épicentre de la transformation numérique pour les institutions scientifiques, les entreprises et les développeurs souhaitant dynamiser leurs projets de recherche et développement. Lors de ses récentes conférences et événements mondiaux, le cabinet a présenté une vision qui va au-delà des simples assistants virtuels, en misant sur des réseaux ouverts de agents intelligents capables de collaborer, d'apprendre et d'exécuter des tâches complexes à la fois dans des environnements locaux et cloud.
L’avancement de ces technologies représente une opportunité pour accélérer la création de nouveaux produits, faciliter la prise de décision ou raccourcir les délais des découvertes scientifiques. L'accent est mis sur le développement de plateformes ouvertes, interopérables et sécurisées, qui permettre aux entreprises de toutes tailles et aux laboratoires de recherche d'accéder aux dernières innovations en matière d'intelligence artificielle agentique.
Écosystème ouvert : d'Azure AI Foundry à NLWeb
L’un des piliers de cette évolution est Fonderie Azure AI, un environnement dans lequel les développeurs peuvent créer, former et déployer des agents intelligents de manière unifiée. De nouvelles intégrations de modèles de langage se démarquent, telles que Grok 3 y Grok 3 mini (développé par xAI, la société d'Elon Musk), en plus de la compatibilité avec des modèles tiers tels que Mistral et Lama, et une collaboration renforcée avec Étreindre le visage qui étend l'accès à plus de 11.000 XNUMX modèles directement dans le cloud Microsoft. Bien que vous puissiez également explorer comment transformez votre PC en un hub d'IA local.
La plateforme introduit des outils tels que Classement des modèles pour comparer les modèles en fonction de leurs performances et Modèle de routeur pour sélectionner automatiquement le modèle le plus approprié à chaque besoin ou requête. Cette flexibilité fait d'Azure AI Foundry un une infrastructure capable de prendre en charge plus de 1.900 XNUMX modèles, améliorant la diversité et la profondeur des applications dans la R&D, la santé, l’éducation et d’autres secteurs clés.
Pour compléter cette approche, Microsoft a lancé NLWeb, une nouvelle norme conçue pour transformer n'importe quel site Web en un espace conversationnel accessible par les agents IA. Son objectif est de faciliter l’interaction entre les utilisateurs, les agents et le contenu Web, jouant un rôle similaire à celui joué par HTML à l’ère du Web visuel. Avec NLWeb, les chercheurs peuvent utiliser des assistants intelligents personnalisés pour explorer des bases de données ou extraire des informations spécialisées en temps réel.
Windows AI Foundry et agents locaux
En plus des services cloud, Windows AI Foundry Il apparaît comme une solution permettant d’intégrer et d’exécuter des modèles d’intelligence artificielle directement sur des appareils locaux. Les développeurs et les scientifiques peuvent profiter de API prêtes pour les tâches de vision et de langage, travaillez avec des modèles open source et ajustez et déployez des modèles sur site et dans des environnements cloud.
En parallèle, la sortie officielle du Sous-système Windows pour Linux (WSL) en tant que projet open source, encourageant la collaboration avec la communauté et la création de nouvelles fonctionnalités au sein de l'écosystème de développement Microsoft.
Protocoles ouverts et collaboration entre agents
L’architecture proposée par Microsoft est basée sur l’interopérabilité. Il Protocole de contexte de modèle (MCP), appelé par l'entreprise elle-même « l'USB-C de l'IA », permet aux assistants et agents intelligents de différentes plateformes de communiquer et collaborer les uns avec les autres. Il intègre des mécanismes de journalisation et des serveurs MCP, garantissant que les interactions entre les systèmes préservent le contexte et sont sécurisées.
Cette approche ouverte s’étend à des plateformes telles que GitHub, Dynamics 365, Copilot Studio et Windows 11. Grâce à MCP et à la nouvelle génération de services d'agent, différentes applications peuvent échanger des informations, déléguer des tâches et maintenir une expérience contextualisée adaptée aux utilisateurs individuels et aux grandes organisations.
Applications pratiques de Discovery AI dans les domaines de la science, de la santé et de l'éducation
Microsoft Discovery AI a été présenté comme une plate-forme clé pour accélérer les processus de R&D dans les hôpitaux, les universités et les centres de recherche. Lors d'événements récents, l'entreprise a présenté des exemples tels que le développement accéléré de nouveaux médicaments, l'identification rapide de matériaux durables (tels que les réfrigérants sans PFAS pour les centres de données) et l'optimisation des opérations cliniques grâce à des orchestrateurs multi-agents.
Dans le domaine de l’éducation, des institutions telles que Banque mondiale ont exploité l'intelligence artificielle personnalisée pour améliorer l'apprentissage dans les écoles de différents pays, adapter les outils aux besoins des étudiants neurodivergents et faciliter la création de ressources éducatives à grande échelle.
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