Snowflake s'apprête à révolutionner l'analyse de données complexes avec le lancement de Cortex Analyst, un système d'IA avancé actuellement en aperçu public. Annoncé lors du Data Cloud Summit de la société en juin, Cortex Analyst propose une interface conversationnelle qui permet aux utilisateurs d'interagir avec leurs données en langage courant, simplifiant ainsi le processus d'analyse.
Cortex Analyst facilite l'analyse en libre-service en transformant les requêtes des utilisateurs en SQL, en interrogeant les données et en validant les réponses, tout cela effectué sans effort par l'IA. Selon Baris Gultekin, responsable de l'IA chez Snowflake, Cortex Analyst adopte une approche collaborative impliquant plusieurs modèles de langage de grande taille (LLMs), atteignant un taux de précision impressionnant d'environ 90%. Ce niveau de précision dépasse largement celui des solutions text-to-SQL existantes, y compris celles proposées par Databricks, facilitant ainsi des flux de travail analytiques plus rapides et permettant aux utilisateurs de prendre des décisions éclairées et en temps voulu.
Transformer l'Analyse avec Cortex Analyst
Alors que les entreprises investissent de plus en plus dans la prévision et la génération basées sur l'IA, l'analyse des données reste essentielle pour le succès des affaires. Les organisations exploitent les insights issus des données historiques structurées pour éclairer leurs décisions dans des domaines tels que le marketing et les ventes. Cependant, l'analyse traditionnelle repose souvent sur des tableaux de bord de business intelligence (BI) qui visualisent les données à travers des graphiques et des diagrammes, créant ainsi une certaine rigidité. Cela peut freiner les utilisateurs qui cherchent à analyser des indicateurs spécifiques et nécessitent souvent l'aide d'analystes, ce qui peut ralentir l'ensemble du processus décisionnel.
Gultekin a illustré ce défi : « Lorsque qu'un tableau de bord révèle quelque chose d'inattendu, les utilisateurs ont généralement des questions de suivi immédiates. Les analystes peuvent mettre du temps à rassembler et à fournir des réponses, ce qui prolonge les cycles décisionnels. »
En réponse à ce défi, Snowflake a reconnu les limitations des premières offres de LLM, qui peinaient à assurer une précision adéquate. Leurs évaluations internes ont révélé que des modèles de pointe comme GPT-4 ne fournissaient qu'environ 51% de précision dans les insights analytiques. En revanche, des modèles spécialisés comme Genie de Databricks atteignaient 79%. Gultekin a noté : « La précision est cruciale lors de la formulation de questions commerciales. Nous avons visé à doubler cette précision pour atteindre environ 90% en intégrant plusieurs modèles de langage de grande taille dans Cortex Analyst. »
Comment Fonctionne Cortex Analyst
Cortex Analyst redéfinit le paysage analytique en permettant des requêtes en langage naturel qui sont soigneusement traitées par divers agents LLM. Ces agents évaluent l'intention de l'utilisateur, exécutent la requête SQL et garantissent l'exactitude des données retournées, ancrant les réponses dans le cloud de données de Snowflake.
Snowflake met l'accent sur la fourniture de descriptions sémantiques des actifs de données lors de la configuration, ce qui améliore considérablement la compréhension et contextualise les requêtes des utilisateurs. Gultekin a expliqué : « Dans des scénarios réels, les données peuvent impliquer des milliers de tables avec des conventions de nommage complexes. En spécifiant des métriques telles que ‘Rev 1’ et ‘Rev 2’ dans les descriptions sémantiques, notre système en comprend les significations. »
Cortex Analyst est accessible via une API REST pour une intégration facile dans les applications, permettant aux développeurs de personnaliser l'expérience utilisateur. De plus, les entreprises peuvent utiliser Streamlit pour développer des applications sur mesure alimentées par Cortex Analyst.
Actuellement, environ 40 à 50 entreprises, dont le leader pharmaceutique Bayer, testent Cortex Analyst, et l'aperçu public devrait élargir l'accessibilité à mesure que les entreprises adoptent les LLM de manière rentable. Snowflake prévoit d'introduire de nouvelles fonctionnalités, notamment un support pour des conversations multi-tours afin d'améliorer l'interactivité de l'expérience utilisateur et une compatibilité renforcée avec des tables complexes et des schémas de données.
Avec Cortex Analyst, les entreprises peuvent tirer parti de la puissance des modèles de langage pour l'analyse sans les coûts d'implémentation élevés généralement associés à ces technologies avancées.
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