Snowflake Cortex & Arctic

Article rédigé par Makhtar Dioum & Orphée Ahanmada – Consultants BI Actinvision

Dans un monde où les données sont devenues l’or noir du 21e siècle, la capacité à gérer, analyser et exploiter efficacement ces données est cruciale pour toute entreprise cherchant à évoluer.

C’est dans ce contexte que Snowflake Cortex et Snowflake Arctic se démarquent comme des services innovantes, transformant efficacement avec des analyses poussées la manière dont les entreprises peuvent aborder la gestion des données.

Snowflake Cortex : qu’est-ce que c’est ?

Snowflake Cortex est un moteur d’analyse et de traitement de données directement intégré à la plateforme snowflake. Les capacités de Cortex comprennent des fonctions LLM et ML qui vont permettre de faire distinctes analyses telles que : comprendre et prédire à l’aide des algorithmes de machine learning avancés, traduire, résumer, générer du texte et analyser des sentiments.

Fonctions basées sur de grands modèles de langage (LLM)
Analyse du sentiment (SENTIMENT)
Résumé de texte (SUMMARIZE)
Traduction (TRANSLATE)
Complete (COMPLETE)
Text2SQL (snowflake copilot)

Comment ça fonctionne ?

Un avantage majeur de Cortex est d’avoir toutes les fonctionnalités intégrées directement dans la plateforme Snowflake, éliminant ainsi le besoin de déplacer les données vers des systèmes externes pour l’analyse.

Pour avoir une interprétation exhaustive, il faudrait que l’analyse porte sur les informations traduites en anglais. A date snowflake n’a pas encore communiqué sur la disponibilité des autres langages. Cependant, il est toujours possible d’utiliser la fonction TRANSLATE pour traduire sur d’autres langages.

TRANSLATE

Pour illustré cette fonctionnalité nous allons récupérer un commentaire fait dans le contexte d’un séminaire d’entreprise par un collaborateur.

Résultat

ANALYSE DE SENTIMENTS

Cette fonctionnalité nous permettra d’analyser les sentiments des commentaires et de leur attribuer un score, offrant ainsi aux entreprises la possibilité de créer des notes ou des NPS détaillés pour valoriser leurs services.

À la suite de l’analyse, nous obtenons un score de 86 %, indiquant un commentaire positif. Grâce à ce fonctionnement, nous pouvons analyser l’ensemble de nos commentaires, leur attribuer un score et les utiliser pour améliorer efficacement nos services.

SUMMARIZE

Cette fonction permet de faire un résumé des données textes.

COMPLETE

Cette fonction peut être utilisée pour des tâches comme la complétion automatique de textes, la prévision de données manquantes, ou l’exécution de modèles de machine learning.

Quels sont les coûts associés ?

Pas de coût supplémentaire pour Cortex lui-même. Le coût est basé sur la consommation de crédits, bien que certaines fonctions de Cortex soient plus coûteuses à utiliser que d’autres.

Conclusion partielle

Snowflake Cortex intègre des capacités avancées de traitement du langage naturel et de machine learning directement dans la plateforme Snowflake. Grâce à des fonctions telles que l’analyse de sentiment, la traduction, le résumé de texte et la complétion automatique, les entreprises peuvent désormais exploiter pleinement leurs données textuelles pour obtenir des insights précieux. En traduisant les informations en anglais avec la fonction TRANSLATE, puis en utilisant les autres fonctionnalités de Cortex, il est possible d’obtenir des analyses exhaustives et précises. Ces analyses permettent non seulement d’attribuer des scores aux commentaires clients, mais aussi d’améliorer les services offerts, renforçant ainsi la satisfaction et la fidélité des clients.

Snowflake Arctic : qu’est-ce que c’est ?

Arctic est un langage de programmation de modèles de machine learning créé par Snowflake AI Research. Il a été conçu pour faciliter le développement, la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Arctic est un langage de programmation qui permet aux développeurs de créer des modèles d’apprentissage automatique en utilisant des programmations familières, telles que les boucles, les conditions et les fonctions.

Arctic a été créé pour répondre à plusieurs défis dans le développement de modèles d’apprentissage automatique.

Tout d’abord, il a été conçu pour être efficace, permettant aux développeurs de créer des modèles complexes sans compromettre les performances.

Deuxièmement, il a été conçu pour être intelligent, en incorporant des techniques d’apprentissage automatique avancées pour améliorer la précision et la rapidité de la formation des modèles.

Enfin, Arctic est un langage ouvert, ce qui signifie que les développeurs peuvent facilement partager et réutiliser du code pour accélérer le développement et améliorer la collaboration.

Grâce à Arctic, les développeurs peuvent se concentrer sur la création de modèles innovants et performants, plutôt que sur la résolution de problèmes techniques liés à la programmation.

Les Points Forts de Snowflake Arctic

1. Scalabilité Élastique : Snowflake Arctic permet aux entreprises de scaler leurs ressources de manière dynamique en fonction de leurs besoins.
Avec ses performances en codage, génération SQL et suivi d’instructions complexes. Il rivalise avec les meilleurs modèles disponibles, offrant de bons résultats en compréhension linguistique et en mathématiques.

2. Sécurité et Gouvernance des Données : Avec des fonctionnalités robustes de sécurité et de gouvernance, Snowflake Arctic assure que les données sont protégées et conformes aux réglementations.

3. Performances Optimisées : Avec une architecture optimisée pour le traitement des requêtes, Snowflake Arctic réduit les temps de latence, permettant des analyses en temps réel.

Comparatif de Snowflake-arctic avec les modèles open source DBRX, LIama et Mixtral sur des métriques diverses d’entreprise et académiques

Au-delà de cela, Arctic est disponible dans tous les principaux catalogues de modèles comme AWS, Microsoft Azure, NVIDIA ce qui le rend accessible à un large éventail d’utilisateurs et d’entreprises. Arctic peut être utilisé pour une variété de tâches liées au traitement du langage naturel, telles que la traduction automatique, la classification de texte, l’analyse de sentiment et la génération de texte. En utilisant Arctic, les développeurs peuvent créer des modèles d’apprentissage automatique qui sont capables de traiter et de comprendre du texte en français, ainsi que d’autres langues, avec précision.

Comment peut-on nous servir de ce modèle Snowflake Arctic ?

Arctic peut être utilisé dans une variété de cas en entreprise, tels que :

Analyse de données : Arctic permet aux entreprises de traiter de gros volumes de données rapidement et efficacement. Il peut être utilisé pour l’analyse de données en temps réel, ce qui est crucial pour les entreprises qui doivent prendre des décisions rapides en fonction des données.

Machine Learning : Les entreprises peuvent utiliser Arctic pour développer des modèles de machine learning et les déployer dans des applications en temps réel.

Développement de logiciels : Arctic peut être utilisé pour le développement de logiciels, en particulier pour les applications qui nécessitent une grande rapidité et efficacité. Les entreprises peuvent utiliser Arctic pour développer des applications de services, web et mobiles.

Automatisation des taches : Arctic peut être utilisé pour l’automatisation des taches ou créer des robots logiciels qui peuvent automatiser des tâches répétitives et chronophages, libérant ainsi du temps pour les employés pour se concentrer sur d’autres tâches plus importantes.

Amélioration du service client : Arctic peut être utilisé pour analyser les interactions avec les clients, comprendre les besoins et les préoccupations des clients et fournir des réponses personnalisées et pertinentes. En utilisant Arctic, une entreprise de services peut améliorer la qualité de ses services en fournissant des réponses rapides et précises aux questions des clients.

Chatbots : Arctic peut être utilisé pour créer des chatbots capables de comprendre et de répondre aux questions des clients de manière naturelle et fluide. Les chatbots peuvent être intégrés à divers canaux de communication tels que les sites web, les réseaux sociaux ou des applications mobiles. Ils permettent de traiter les demandes des clients 24/7 et de réduire le temps d’attente pour obtenir des réponses.

Comment mettre en place un Chatbots avec le modèle snowflake-arctic ?

Pour mettre en place un chatbot avec Arctic, il faut suivre les étapes suivantes :

a. Collecte de données : Rassemblez des données sur les questions fréquemment posées par les clients et les réponses appropriées.
b. Formation du modèle : Formez Arctic sur ces données pour qu’il puisse comprendre et répondre aux questions des clients.
c. Intégration : Intégrez le chatbot à votre site web, à vos réseaux sociaux ou à d’autres canaux de communication.
d. Test et amélioration : Testez le chatbot et améliorez-le en fonction des retours des clients et des performances.

Avec cet exemple, on voit l’intérêt d’utiliser Arctic pour améliorer le service client et créer des chatbots pour aider une entreprise à réduire les coûts et améliorer l’efficacité de ses offres.

Les entreprises devraient utiliser Arctic pour plusieurs raisons :
Efficacité, Rapidité, Open source et Accessibilité.

Conclusion

Snowflake Arctic et Cortex représentent une belle avancée dans la manière dont les entreprises peuvent gérer et exploiter leurs données. Ensemble, ils offrent une solution intégrée qui non seulement répond aux besoins actuels de gestion des données mais ouvre également la voie à des innovations futures. Pour toute entreprise cherchant à tirer le meilleur parti de ses données, l’adoption de ces technologies est une étape importante vers la transformation numérique et la compétitivité durable.

Pour aller plus loin : A Getting Started Guide With Snowflake Arctic and Snowflake Cortex