Non classé

Windows Search bénéficie d'un boost majeur en matière d'IA grâce à la puissance NPU

Windows

Microsoft prend Windows Passez au niveau supérieur en intégrant des capacités d'intelligence artificielle alimentées par l'unité de traitement neuronal (NPU) de l'appareil. Ce développement passionnant signifie que vous n'avez pas besoin d'une connexion Internet pour profiter d'une expérience de navigation améliorée. Explorons ce que cela signifie pour vous et votre expérience Windows. Cela fait partie du deal. 

De nombreux fabricants d'ordinateurs portables ont commencé à utiliser des NPU dans leurs produits, soulignant leur capacité à améliorer les capacités basées sur l'IA telles que la reconnaissance d'images, la voix, etc. Ils sont généralement limités. La plupart des projets d'IA, en particulier ceux qui nécessitent beaucoup de calcul, reposent toujours sur des serveurs basés sur le cloud plutôt que sur du matériel intégré aux ordinateurs portables. En effet, les centres de données cloud sont optimisés pour l’énorme puissance de traitement requise par les modèles d’IA modernes, tandis que le matériel sur site est plus limité.

 Cela fait partie d’un effort plus vaste. Microsoft semble être à l'origine de ce changement en intégrant les NPU au fonctionnement quotidien des appareils. Un facteur clé de ce changement sera l’avancement du modèle de renseignement, qui optimise les opérations locales et réduit le besoin de communication constante de données avec la gestion des sites distants.

 De nombreuses fonctionnalités centrées sur l’IA ne sont pas adaptées aux opérations sur site. Ceux-ci pourraient inclure un traitement d’image à la volée plus rapide, une conversion parole-texte, des assistants personnels IA et d’autres outils qui reposaient auparavant sur le cloud. Cela représentera une avancée significative dans les capacités des appareils modernes, les rendant plus intelligents et capables de répondre plus rapidement aux besoins personnels, sans avoir besoin d’indépendance ni de précipitation. Cela pourrait indiquer un changement important pour continuer à travailler.

Qu'est-ce qu'un UNP ? Il peut effectuer des tâches complexes à grande vitesse et est idéal pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres tâches cognitives. Intuitif, plus puissant. 

Voici quelques améliorations clés :

Recherche de contenu :

 Même si vous ne vous souvenez pas du nom du fichier, vous pouvez le trouver en décrivant son contenu ou en utilisant des mots associés. et permet de rechercher des informations et des images en fonction de leur contenu visuel en reconnaissant le texte qu'elles contiennent. Cela signifie des connexions Internet plus rapides et plus fiables.

L'annonce faite par Microsoft lors de la conférence des développeurs Ignite de cette année semble être un grand pas en avant pour la recherche native dans Windows 11, qui exploite la puissance des NPU (unités de traitement neuronal) des ordinateurs portables Copilot+ et du matériel de support supplémentaire. Avec cette mise à jour, Windows 11 utilisera NPU pour la recherche, ce qui pourrait améliorer la façon dont les utilisateurs trouvent des informations et du contenu sur leurs appareils.

Windows
Windows

Recherche basée sur les images :

La fonctionnalité la plus intéressante est peut-être la possibilité de rechercher des images, en particulier des images contenant du texte. Par exemple, vous pouvez numériser des lettres, des documents ou des images photographiques à la recherche de texte, ce qui permet de voir facilement que la lettre de paternité que vous avez enregistrée a été enregistrée la semaine dernière.

Quoi qu’il en soit, comme vous l’avez souligné, la déclaration était suffisamment douteuse pour apaiser certaines inquiétudes quant à l’exécution, notamment en termes de rapidité et de compétence. Si Windows 11 doit analyser chaque image de sa propre collection d'organisateurs pour extraire à la fois le contenu et les paramètres d'apparence, cela pourrait exercer une pression considérable sur les ressources système, en particulier sur les appareils sans NPU.

Le NPU semble contribuer à accélérer ce processus, mais il sera essentiel pour le système d'éviter de surcharger les ressources de l'appareil, notamment lors du filtrage de grandes bibliothèques d'images ou de documents.

S'il est clair que cette révision garantit une avancée majeure en matière d'utilisabilité, de nombreuses questions demeurent. Je serai curieux de voir à quelle vitesse Microsoft déploie ces points forts, comment ils fonctionnent réellement dans le monde réel et si le skin piloté par NPU s'avère aussi précieux et rapide que prévu.

Comment l’IA rend-elle la recherche Windows plus rapide et plus intelligente ?

L'IA peut rendre Windows Search plus rapide et plus intelligent en améliorant la façon dont il traite et comprend les données stockées sur votre appareil, notamment en tirant parti de modèles d'apprentissage automatique avancés et d'accélérateurs matériels tels que l'unité de traitement neuronal (NPU).

Qu'est-ce qu'un NPU et en quoi est-il différent d'un CPU ou d'un GPU ?

Un NPU, ou unité de traitement neuronal, est un processeur spécialisé conçu pour gérer les tâches d'IA plus efficacement que les CPU (Central Processing Units) ou GPU (Graphics Processing Units) traditionnels. Alors que les CPU sont des processeurs à usage général et que les GPU sont optimisés pour les tâches de traitement parallèle telles que le rendu graphique, les NPU sont spécifiquement conçus pour accélérer les calculs des réseaux neuronaux, ce qui les rend idéaux pour les applications d'intelligence artificielle.

Comment l’IA améliore-t-elle la fonctionnalité de recherche Windows ?

L'IA améliore Windows Search en permettant la recherche basée sur le contenu, la reconnaissance du contenu des images et le traitement du langage naturel. Cela signifie que les utilisateurs peuvent rechercher des fichiers en fonction de leur contenu, trouver des documents en les décrivant et même rechercher du texte dans des images. L’IA améliore également l’exactitude et la pertinence des résultats de recherche en apprenant du comportement et des préférences des utilisateurs.