Genie Code vient enrichir Genie, qui permet à tout salarié de pouvoir interagir avec ses données et d'obtenir instantanément des réponses fiables grâce au contexte métier capturé par Unity Catalog.
Genie Code étend cette approche aux professionnels de la donnée, en prenant en charge l'ingénierie complexe requise pour passer de l'idée à la production sur l'ensemble des données de l'entreprise. De plus, Databricks a annoncé aujourd'hui l'acquisition de Quotient AI, spécialiste de l'évaluation et de l'apprentissage par renforcement pour les agents d'IA, afin d'intégrer l'évaluation continue directement dans Genie et Genie Code.
Concrètement Genie Code gère l'intégralité des workflows ML de bout en bout. Il raisonne sur des problèmes complexes pour planifier, écrire et déployer des modèles, tout en enregistrant les expérimentations dans MLflow et en ajustant les serving endpoints pour une performance optimale. De plus l’agent conçoit comme un architecte senior. Il prend en compte les différences entre les environnements de staging et de production, construit des workflows pour le change data capture et applique des attentes de qualité de données. En arrière plan, Genie Code surveille les pipelines Lakeflow et les modèles d'IA pour diagnostiquer les défaillances et enquêter sur les anomalies. Il analyse de manière autonome les traces des agents pour corriger les hallucinations et ajuste l'allocation des ressources avant qu'un humain n'intervienne. Il applique les politiques de gouvernance et les contrôles d'accès existants. Il comprend la sémantique métier ainsi que les exigences d'audit et fédère les données de l'entreprise, y compris les données provenant de plateformes externes. Grâce à une mémoire persistante, il met à jour automatiquement les instructions internes en fonction des interactions passées et des préférences de codage.
