Databricks lance Genie Code, un agent dIA autonome pour lingénierie des données et lanalyse. Lagent peut effectuer des tâches complexes telles que la construction de pipelines de données et le débogage de code.
Databricks a introduit Genie Code. Cet agent d’IA autonome transforme la manière dont les organisations travaillent avec les données. Genie Code peut accomplir des tâches complexes, telles que la construction de pipelines de données, le débogage de code, la livraison de tableaux de bord et la gestion de systèmes de production. Lors de tests pratiques, Genie Code a atteint un taux de réussite plus de deux fois supérieur à celui d’autres agents de codage, se félicite Databricks.
Genie Code est un complément à Genie, un outil permettant aux travailleurs du savoir de dialoguer avec leurs données et dobtenir instantanément des réponses fiables. Tout comme Genie, lagent de codage prend en charge le travail dingénierie pour mettre plus rapidement de nouvelles idées en production.
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Ingénieur ML expérimenté
Selon Databricks, Genie Code se situe au niveau dun ingénieur en machine learning expérimenté. Lagent prend en charge des flux de travail ML complets. Genie Code analyse des problèmes complexes pour planifier, construire et déployer des modèles. Les expériences sont consignées dans MLflow et les points de terminaison de service sont ajustés pour des performances maximales.
Lagent tient compte des différences entre les environnements de staging et de production, construit des flux de travail pour la capture de données modifiées (change data capture) et applique des règles de qualité des données. En arrière-plan, il surveille les pipelines Lakeflow et les modèles dIA pour évaluer les pannes et enquêter sur les anomalies. Lagent analyse de manière autonome les traces dagent pour corriger les hallucinations et ajuste le déploiement des ressources avant quune intervention humaine ne soit nécessaire.
Acquisition de Quotient AI
Databricks annonce également l’acquisition de Quotient AI. Quotient surveille automatiquement les performances des agents. Il mesure la qualité des réponses, signale les régressions à un stade précoce et localise les points de défaillance. Ces informations alimentent ensuite un cycle d’apprentissage par renforcement qui permet aux agents de s’améliorer continuellement.
Les fondateurs de Quotient apportent leur expertise dans lévaluation des systèmes de codage par IA. Auparavant, ils ont dirigé lamélioration de la qualité de GitHub Copilot. En intégrant ces capacités dans Genie Code, Databricks veille à ce que les systèmes de données et dIA continuent de se développer une fois quils sont en production.