OutilsAWS ML Blog12h

Halliburton améliore la création de workflows sismiques avec Amazon Bedrock et l'IA générative

Résumé IASource uniqueImpact UE

Halliburton, l'un des plus grands groupes de services pétroliers au monde, a développé en partenariat avec l'AWS Generative AI Innovation Center un assistant intelligent intégré à son logiciel Seismic Engine, une application cloud dédiée au traitement des données sismiques. Concrètement, la configuration d'un workflow de traitement nécessitait jusqu'ici la sélection et le paramétrage manuel d'environ 100 outils spécialisés, un processus long et exigeant une expertise pointue. Désormais, les géoscientifiques et data scientists peuvent décrire leurs besoins en langage naturel, et le système génère automatiquement les workflows exécutables correspondants. La solution repose sur Amazon Bedrock, Amazon Bedrock Knowledge Bases, le modèle Amazon Nova et Amazon DynamoDB. Techniquement, une application FastAPI déployée sur AWS App Runner reçoit les requêtes utilisateurs via une interface en streaming ; un routeur d'intention alimenté par Amazon Nova Lite détermine si la demande concerne la génération d'un workflow ou une question documentaire, puis redirige vers l'agent approprié. Pour la création de workflows, le modèle Claude d'Anthropic, accessible via Amazon Bedrock, sélectionne parmi 82 outils disponibles et produit des fichiers YAML directement exploitables. Les résultats du proof-of-concept font état d'une accélération allant jusqu'à 95 % du temps de création des workflows.

Cet outil change fondamentalement le rapport des ingénieurs à un logiciel jusqu'ici réservé aux experts maîtrisant des dizaines de paramètres techniques. En rendant Seismic Engine accessible via une conversation, Halliburton élargit le cercle des utilisateurs capables de configurer des traitements sismiques complexes sans formation approfondie sur chaque outil. Pour l'industrie pétrolière et gazière, où l'interprétation des données de subsurface conditionne directement les décisions d'exploration et les investissements en milliards de dollars, réduire d'un ordre de grandeur le temps consacré à ces tâches représente un gain opérationnel considérable. La gestion du contexte conversationnel via DynamoDB permet en outre des échanges multi-tours, rendant possible l'ajustement itératif des workflows sans repartir de zéro à chaque interaction.

Cette initiative s'inscrit dans un mouvement plus large d'adoption de l'IA générative dans les industries à forte intensité de données techniques, où les workflows complexes freinent depuis longtemps la productivité. Halliburton, qui opère dans plus de 70 pays, dispose d'une base d'utilisateurs pour laquelle chaque gain de temps sur l'analyse sismique se traduit directement en avantage concurrentiel. Le choix d'AWS comme partenaire reflète la domination du cloud américain dans les déploiements d'IA en entreprise, Amazon Bedrock servant de couche d'abstraction pour accéder à plusieurs modèles fondateurs, dont ceux d'Anthropic. La prochaine étape probable est le passage de ce proof-of-concept à une intégration production dans la suite Landmark DS365, potentiellement étendue à d'autres modules d'analyse de subsurface.

Dans nos dossiers

Anthropic

Vu une erreur factuelle dans cet article ? Signalez-la. Toutes les corrections valides sont publiées sur /corrections.

À lire aussi

1AWS ML Blog

Génération SQL à partir de texte : une approche économique avec Amazon Nova Micro et Bedrock

Amazon Web Services propose une nouvelle approche pour déployer des modèles de langage spécialisés dans la génération de requêtes SQL à partir du langage naturel, en combinant l'optimisation LoRA (Low-Rank Adaptation) avec l'inférence serverless d'Amazon Bedrock. Le modèle ciblé est Amazon Nova Micro, un modèle fondation léger disponible sur Bedrock. La solution a été testée sur un volume de 22 000 requêtes mensuelles pour un coût de seulement 0,80 dollar par mois, contre des dépenses bien supérieures avec une infrastructure hébergée en permanence. Deux chemins d'implémentation distincts sont proposés : l'un via la personnalisation gérée d'Amazon Bedrock, l'autre via des jobs d'entraînement Amazon SageMaker AI pour un contrôle plus fin des hyperparamètres. Les deux options convergent vers le même pipeline de déploiement sur Bedrock en inférence à la demande. Le jeu de données utilisé pour la démonstration est sql-create-context, une combinaison des datasets WikiSQL et Spider comprenant plus de 78 000 exemples de questions en langage naturel associées à des requêtes SQL de complexité variable. L'enjeu principal est économique : les modèles fine-tunés nécessitent traditionnellement une infrastructure dédiée tournant en continu, même en l'absence de trafic, ce qui génère des coûts fixes importants. Le modèle pay-per-token d'Amazon Bedrock élimine ce gaspillage en ne facturant que les tokens réellement traités. Pour les entreprises avec des dialectes SQL maison ou des schémas métier très spécifiques, cette combinaison rend accessible la personnalisation des LLMs sans engager de budget infrastructure significatif. Les équipes techniques gagnent également en simplicité opérationnelle : pas de gestion de serveurs, pas de scaling manuel, pas de surveillance d'infrastructure GPU. La génération SQL par IA est un cas d'usage critique en entreprise, car elle permet à des utilisateurs non-techniques d'interroger des bases de données en langage naturel. Les modèles généralistes gèrent bien le SQL standard, mais échouent sur les dialectes propriétaires ou les schémas complexes propres à chaque organisation. Le fine-tuning résout ce problème, mais introduisait jusqu'ici un compromis coûteux. AWS positionne ici Bedrock comme une infrastructure mutualisée capable d'héberger des adaptateurs LoRA à la demande, une approche qui pourrait devenir un standard pour les déploiements d'IA spécialisée à faible volume. La maturité croissante des outils de personnalisation cloud laisse entrevoir une généralisation de ce modèle économique à d'autres tâches NLP d'entreprise.

UELes entreprises européennes hébergées sur AWS peuvent adopter cette architecture serverless pour réduire leurs coûts de déploiement de modèles SQL spécialisés, Bedrock étant disponible dans les régions EU.

OutilsOutil

1 source

2AWS ML Blog

Les contrôles de raisonnement automatisé dans Amazon Bedrock au service de la conformité de l'IA générative

Amazon Web Services a intégré dans son service Bedrock Guardrails une fonctionnalité appelée Automated Reasoning checks, qui remplace la validation probabiliste des sorties d'IA par une vérification mathématique formelle. Contrairement à l'approche courante qui consiste à utiliser un second LLM pour évaluer les réponses d'un premier, cette technologie s'appuie sur des méthodes issues de la logique formelle, notamment les solveurs SAT et SMT, pour prouver qu'une réponse générée par une IA est cohérente avec un ensemble de règles définies. L'équipe Amazon Logistics figure parmi les premiers cas d'usage concrets, ayant réduit ses cycles de revue d'ingénierie grâce à ce système. Le dispositif se décompose en quatre étapes : encodage des règles métier, traduction des sorties de l'IA, moteur de vérification formelle, puis génération d'un résultat auditabl. L'enjeu est majeur pour les secteurs réglementés, où une réponse incorrecte d'un assistant IA peut avoir des conséquences juridiques ou financières directes. Dans le domaine de l'assurance, si un chatbot indique à un client qu'un sinistre est couvert, une validation par LLM-as-a-judge se contente de dire "ça semble correct". Les Automated Reasoning checks, elles, prouvent mathématiquement que la réponse respecte chaque clause de la police, et si ce n'est pas le cas, indiquent précisément quelle règle est violée et pourquoi. Pour les hôpitaux soumis aux normes de radioprotection, les institutions financières qui doivent se conformer à l'AI Act européen, ou les assureurs qui répondent à des questions de couverture, cette capacité à produire des preuves formelles et auditables représente un changement structurel : les équipes de conformité peuvent remplacer des semaines de revue manuelle et des consultants externes par des traces vérifiables automatiquement générées. Cette innovation s'inscrit dans des décennies de recherche en vérification formelle, une discipline qui sert déjà à valider des conceptions matérielles, des protocoles cryptographiques et des logiciels critiques pour la sécurité. AWS l'applique désormais à l'IA générative en combinant réseaux de neurones et raisonnement logique. L'outil fait partie d'un ensemble plus large de mécanismes d'IA responsable proposés dans Bedrock, aux côtés de garde-fous contre les hallucinations et les contenus inappropriés. Avec la montée en puissance des agents autonomes dans les environnements d'entreprise, et face à des régulateurs de plus en plus exigeants en matière de traçabilité des décisions algorithmiques, la capacité à produire des justifications mathématiquement fondées pourrait rapidement devenir une exigence standard dans les secteurs de la finance, de la santé et de l'énergie.

UELes entreprises européennes des secteurs financier et de la santé soumises à l'AI Act pourraient automatiser leur mise en conformité réglementaire grâce à cet outil, réduisant les coûts de revue manuelle et produisant des traces auditables exigibles par les régulateurs.

OutilsOpinion

1 source

3AWS ML Blog

Rede Mater Dei de Saúde surveille ses agents IA dans le circuit de facturation avec Amazon Bedrock AgentCore

Le réseau hospitalier brésilien Rede Mater Dei de Saúde déploie actuellement une suite de douze agents d'intelligence artificielle pour automatiser l'ensemble de son cycle de facturation médicale, en s'appuyant sur Amazon Bedrock AgentCore, le service d'infrastructure d'agents d'AWS. Cette initiative, développée en partenariat avec le cabinet de données A3Data et le AWS Generative AI Innovation Center, vise à réduire drastiquement le taux de refus de remboursement des assureurs, qui a bondi en 2024 de 11,89 % à 15,89 % dans le secteur hospitalier privé brésilien, selon l'association nationale Anahp, représentant jusqu'à 10 milliards de reais de revenus non perçus pour le secteur. Parmi les premiers agents déployés figurent un agent Contrats, qui centralise les règles contractuelles dispersées dans des documents hétérogènes, un agent Paramétrage, qui traduit automatiquement ces règles dans le système ERP de l'hôpital, et un agent Autorisation, qui automatise les échanges avec les compagnies d'assurance santé. L'enjeu est directement financier et opérationnel. Rede Mater Dei, qui gère des établissements à Belo Horizonte, Salvador, Goiânia, Uberlândia et plusieurs autres villes brésiliennes, faisait face à des centaines d'employés affectés à des tâches manuelles répétitives, à des données fragmentées et à un fort turnover sur ces postes. Chaque erreur dans le cycle de facturation, de l'accréditation des prestataires jusqu'à la facturation finale, se traduisait par des refus de remboursement coûteux et des corrections chronophages. Les agents IA fonctionnent désormais de manière orchestrée et continue, structurés en trois couches : une couche de données (DEL), une couche d'exécution des agents (AEL) et une couche de gouvernance et conformité (TCL), garantissant traçabilité et auditabilité de chaque décision automatisée. Ce projet s'inscrit dans un contexte de pression croissante sur la rentabilité des hôpitaux privés en Amérique latine, où les processus administratifs restent largement manuels et les systèmes d'information souvent morcelés. Rede Mater Dei, fort de 45 ans d'histoire, fait figure de pionnier continental en testant AgentCore Evaluation dans un environnement de production réel à haute criticité. Amazon Bedrock AgentCore, lancé comme service d'exécution serverless pour agents IA, offre nativement la gestion de la mémoire, l'intégration d'outils et l'observabilité en production, des capacités indispensables lorsque des agents autonomes prennent des décisions impactant directement les flux de trésorerie d'un réseau hospitalier. La suite complète de douze agents, une fois déployée intégralement, ambitionne de constituer une véritable "force de travail numérique" capable de percevoir, décider et agir sans intervention humaine sur l'ensemble du cycle de revenus.

OutilsActu

1 source

4AWS ML Blog

Amazon Bedrock Projects : gérer les coûts de l'IA

Amazon a lancé une nouvelle fonctionnalité appelée Amazon Bedrock Projects, qui permet aux équipes techniques d'attribuer précisément les coûts d'inférence IA à des charges de travail spécifiques. Concrètement, chaque "projet" dans Bedrock constitue une frontière logique représentant une application, un environnement ou une expérimentation. Les développeurs associent des tags de ressources à ces projets et transmettent un identifiant de projet dans leurs appels API. Ces données remontent ensuite dans AWS Cost Explorer et AWS Data Exports, les outils de suivi financier d'Amazon Web Services, permettant de filtrer, regrouper et analyser les dépenses par dimension métier : application, équipe, environnement ou centre de coûts. La fonctionnalité est compatible avec les API OpenAI (Responses API et Chat Completions API), ce qui facilite l'intégration pour les équipes déjà habituées à ces standards. Les requêtes envoyées sans identifiant de projet sont automatiquement rattachées à un projet par défaut dans le compte AWS concerné. L'enjeu est direct pour les grandes organisations qui font tourner plusieurs applications IA en parallèle : sans attribution précise, impossible de savoir quelle équipe consomme quoi, ni d'effectuer des refacturations internes (chargebacks) ou d'investiguer des pics de dépenses inexpliqués. Bedrock Projects répond à ce besoin en donnant une visibilité granulaire sur la facture IA, département par département. Une équipe "CustomerExperience" peut ainsi être distinguée d'une équipe "DataScience", chacune avec son propre centre de coûts. Cela permet également de guider les décisions d'optimisation : identifier quels workloads sont disproportionnément coûteux par rapport à leur valeur métier, et agir en conséquence. Cette annonce s'inscrit dans une tendance plus large de maturité de la FinOps appliquée à l'IA. À mesure que les déploiements LLM passent du stade expérimental à la production à grande échelle, la gestion financière devient un enjeu stratégique autant que technique. AWS rejoint ainsi des préoccupations déjà bien présentes chez les DSI et les directeurs financiers, qui voient les budgets cloud IA gonfler rapidement sans toujours disposer des outils pour les piloter. La stratégie de tags recommandée par Amazon -- Application, Environment, Team, CostCenter -- reflète les pratiques standard de gouvernance cloud, mais appliquées désormais spécifiquement à la couche inférence. Les prochaines étapes logiques pourraient inclure des alertes budgétaires par projet ou des quotas d'utilisation, des mécanismes déjà existants dans AWS pour d'autres services et qui manquent encore à Bedrock Projects dans sa forme actuelle.

UELes organisations européennes utilisant AWS Bedrock peuvent désormais mieux contrôler et attribuer leurs coûts d'inférence IA, un enjeu croissant pour les DSI soumis à des contraintes budgétaires strictes.

OutilsActu

1 source

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour

Une sélection éditoriale quotidienne, sans bruit. Directement dans votre boîte mail.

Recevez l'essentiel de l'IA chaque jour