GitHub Models offre aux développeurs une nouvelle puissance d’expérimentation avec l’IA générative

GitHub est familier du monde de l'IA pour le développement, mais jusqu'à présent, il n'était pas aussi facile pour les développeurs de tester de nouveaux modèles d'IA. Cependant, cela commence à changer aujourd'hui. GitHub Models vise également à réduire les frictions lors de l'expérimentation des modèles d'IA. Quels pourraient être les avantages de cette évolution ?

GitHub Models, une nouvelle ère pour l’intégration de l’IA

GitHub lance une nouvelle initiative nommée GitHub Models. Cette initiative vise à faciliter l’expérimentation et l’intégration de l’intelligence artificielle dans les applications des développeurs. Selon Mario Rodriguez, vice-président senior du produit chez GitHub, chaque nouvelle application créée à partir de maintenant aura probablement de l’intelligence intégrée. Le but principal de GitHub Models est de réduire la friction que les développeurs rencontrent lorsqu’ils tentent d’expérimenter et d’intégrer des modèles d’IA dans leurs applications. Pour Rodriguez, il est impératif que le processus soit simplifié, étant donné que l’IA est là pour durer.

L’initiative GitHub Models vise à atteindre cet objectif en fournissant un catalogue centralisé de modèles d’IA que les développeurs peuvent explorer et expérimenter directement depuis la plateforme GitHub, avec leur identité existante sur GitHub. GitHub Copilot modifie fondamentalement la vitesse de production des logiciels, écrivant déjà près de 50% du code dans les fichiers où il est activé. Avec GitHub Models c’est plus de 100 millions de développeurs peuvent accéder et expérimenter de nouveaux modèles d’IA où ils gèrent déjà leur code source, leurs problèmes, leurs demandes d’extraction, leurs workflows, etc, et les dépôts – directement sur GitHub.

De l’expérimentation au déploiement d’entreprises

Au-delà de sa volonté de réduire les frictions, GitHub Models vise également à fournir un chemin pour les utilisateurs de passer de l’expérimentation à la mise en production d’applications alimentées par l’IA. C’est ici que le rôle de Azure, la plateforme de Microsoft, devient pertinent.

En effet, c’est Azure qui facilite la transition d’un utilisateur de GitHub de l’expérimentation avec les modèles IA dans le GitHub Models playground à leur déploiement. Il fournit les jetons et les clés API nécessaires pour se connecter à la plateforme Azure.

Surmonter les défis de l’entreprise IA

Selon Mario Rodriguez,, les développeurs sont confrontés à trois défis majeurs lorsqu’ils travaillent avec des modèles d’IA : latence, qualité des réponses et coût. L’initiative GitHub Models a pour ambition d’aider les développeurs à surmonter ces défis en fournissant un environnement de test et de comparaison. D’autant que chaque logiciel est unique. De même, chaque modèle est unique dans ses capacités, ses performances et ses coûts. Mistral offre une faible latence, tandis que GPT-4o est excellent pour créer des applications multimodales qui peuvent exiger de l’audio, de la vision et du texte en temps réel.

Ainsi, « il faut vraiment s’appuyer sur l’évaluation hors ligne et en ligne pour prendre la meilleure décision », conclut-il.