Qu'est-ce que l'IA en tant que service (AIaaS) et comment ça marche ?

L'intelligence artificielle en tant que service (IAaaS) représente une opportunité pour les organisations d'exploiter la puissance de l'IA, ses avantages, ses outils et ses technologies, en évitant les complexités et les dépenses liées au développement de solutions en interne.

En utilisant des outils et des technologies d'IA, vous pouvez optimiser vos produits et services, automatiser des tâches chronophages et améliorer l'expérience client.

Le développement de solutions internes à l'aide de systèmes traditionnels peut engendrer des coûts initiaux importants, en plus d'être un processus complexe et long. C'est pour cette raison que de nombreuses entreprises évitent de développer des logiciels en interne.

Dans ce contexte, l'IAaaS peut se présenter comme une solution idéale. Elle aide à surmonter ces défis et à créer des applications d'IA sophistiquées, des chatbots, des outils de surveillance ou des logiciels d'analyse complexes, de manière efficace et sans nécessiter de compétences en codage.

Cet article explorera l'IAaaS, son fonctionnement, ses bénéfices et les principaux fournisseurs disponibles.

Commençons !

Qu'est-ce que l'IAaaS ?

L'intelligence artificielle en tant que service (IAaaS) est un modèle de type « tout en tant que service » (XaaS) qui permet à des entreprises tierces et des fournisseurs de services cloud de développer des solutions basées sur l'IA et de les proposer aux entreprises.

Les entreprises peuvent utiliser ces solutions IAaaS pour intégrer des technologies d'IA et créer des applications sophistiquées sans codage manuel ni investissements considérables.

L'IAaaS fonctionne de la même manière que d'autres services cloud, en fournissant des outils et des services d'IA via un modèle "en tant que service". Elle facilite la collecte et le stockage de grandes quantités de données. De mise en œuvre aisée, l'IAaaS permet aux entreprises et aux particuliers d'expérimenter avec diverses plateformes de cloud public, algorithmes d'apprentissage automatique et autres services.

Grâce à des outils et des API intuitifs, souvent low-code, les utilisateurs peuvent exploiter l'intelligence artificielle sans compétences en codage.

L'IAaaS est une option intéressante pour les organisations souhaitant développer, tester et utiliser leurs propres systèmes d'IA. Elle permet ainsi d'obtenir des informations précieuses et de nouvelles perspectives de développement, sans investissement massif en ressources et en talents.

Types de solutions IAaaS

Voici les différents types de services d'IA disponibles :

Robots

Un chatbot performant peut simuler des conversations humaines grâce à des algorithmes d'IA. Il utilise les principes d'apprentissage automatique (ML) et de traitement du langage naturel (PNL) pour comprendre les requêtes des utilisateurs et fournir des réponses pertinentes.

La création de chatbots efficaces requiert un travail important et un codage avancé de la part des développeurs.

Les solutions IAaaS permettent de développer des chatbots puissants pour interagir intelligemment avec les clients et offrir une résolution des problèmes plus rapide et efficace. Cela permet aussi d'améliorer les temps de réponse et la satisfaction de la clientèle.

Interface de programmation d'applications (API)

Les solutions IAaaS fournissent des API performantes. Les API servent de pont ou d'intermédiaire permettant à deux applications de communiquer et d'échanger des données.

Par exemple, un site de réservation d'hôtels comme Airbnb collecte des données de divers hôtels afin d'afficher les meilleures offres et les meilleurs prix au même endroit.

Les API sont aujourd'hui utilisées dans de nombreuses applications : voyages, PNL, parole assistée par ordinateur, vision artificielle, cartographie des connaissances, traduction, recherche, détection des émotions, etc.

Ainsi, si vous souhaitez créer des API, vous pouvez utiliser l'IAaaS sans avoir à coder. L'ensemble du processus est automatisé et simplifié, ce qui accélère le développement des applications.

Apprentissage automatique

Grâce aux modèles d'IA et d'apprentissage automatique, les développeurs peuvent créer des logiciels utiles, identifier des schémas dans les données, rationaliser les processus et faire des prédictions.

L'IAaaS facilite l'adoption du ML et de l'IA pour les entreprises. Il est possible de créer des modèles pré-entraînés pour une utilisation générale ou des modèles adaptés à des cas d'utilisation spécifiques. Tout ceci sans expertise en ML, ce qui représente un avantage important pour de nombreuses entreprises.

Étiquetage des données

L'étiquetage des données consiste à annoter un grand volume de données afin de les organiser. Il a de nombreuses applications, notamment la catégorisation des données par taille, l'assurance de la qualité des données et la formation de l'IA.

L'étiquetage des données s'appuie sur le ML "human-in-the-loop" (avec intervention humaine) pour permettre aux machines et aux humains d'interagir en continu. Ainsi, l'IA peut évaluer les données efficacement et améliorer ses performances futures.

Classement des données

Le classement des données est utilisé pour catégoriser différents ensembles de données. Il comprend généralement un classement basé sur l'utilisateur, le contexte et le contenu.

Le classement de données peut être réalisé facilement grâce à l'IA, à condition que les critères de classification soient clairement définis. L'IAaaS peut vous aider dans cette démarche.

Comment fonctionne l'IAaaS ?

Contrairement à d'autres modèles "en tant que service" comme IaaS, PaaS ou SaaS, l'IAaaS fournit des solutions basées sur l'IA via un fournisseur tiers.

L'architecture est simple et inclut du matériel, des logiciels et des systèmes d'IA sophistiqués conçus pour fonctionner avec l'apprentissage automatique, la PNL, la vision artificielle, la robotique, etc. Elle englobe également des modèles ML, des frameworks, des bots, etc.

De plus, l'IAaaS s'appuie sur des plateformes de cloud computing qui permettent aux entreprises d'offrir de meilleurs services à leurs clients. Elle donne accès aux fonctionnalités d'IA sans avoir besoin de maintenir une infrastructure coûteuse.

Les algorithmes d'IA peuvent être classés en deux catégories :

• Algorithmes d'apprentissage automatique (ML) qui comprennent la régression et la classification
• Algorithmes d'apprentissage profond (DL) qui utilisent des réseaux neuronaux

Lorsqu'ils sont appliqués à un système informatique, ces algorithmes permettent d'imiter les actions humaines, comme identifier des objets, converser, réagir à des événements, etc.

Les entreprises utilisent l'IAaaS pour extraire des informations pertinentes des données collectées et analysées. L'IAaaS aide les entreprises à :

• Mieux comprendre leurs clients
• Identifier les points critiques dans la prestation de services et la production
• Comprendre les raisons pour lesquelles certains achètent un produit/service et d'autres non

Composants de l'IAaaS

#1. Infrastructure IA

L'infrastructure d'IA repose sur les modèles d'IA et d'apprentissage automatique. Le calcul et les données sont les piliers de ces modèles.

• Calcul de l'IA : il comprend le traitement sans serveur, le traitement par lots et les machines virtuelles. Ces méthodes sont utilisées pour automatiser les tâches de ML et améliorer le traitement parallèle. Par exemple, un logiciel XYZ peut posséder un moteur de traitement de données en temps réel qui contient une bibliothèque ML. Lors de l'entraînement des modèles ML, ils peuvent être utilisés dans des conteneurs et des machines virtuelles pour effectuer des calculs.
• Données d'IA : Un modèle ML fonctionnel est obtenu en appliquant un ensemble de données à des algorithmes statistiques. Ces modèles sont conçus pour identifier les schémas dans les données existantes. Le volume de données détermine la précision des prédictions. Par exemple, l'analyse de plusieurs rapports médicaux permet de former des réseaux d'apprentissage profond (DL) pour la détection d'urgences médicales telles que des tumeurs ou des cancers.

L'apprentissage automatique s'appuie sur des données d'entrée qui peuvent provenir de sources diverses : données non structurées, bases de données relationnelles, données brutes, annotations stockées, etc. Ces données servent de base aux modèles d'IA et de ML.

Les techniques d'apprentissage automatique nécessitent des calculs complexes qui requièrent une combinaison de CPU et de GPU, ainsi que des réseaux neuronaux. Les CPU et les GPU se complètent pour assurer un traitement plus rapide.

Les fournisseurs de services cloud proposent un ensemble de combinaisons CPU-GPU soutenues par des machines virtuelles et des conteneurs dans la configuration IAaaS. Les utilisateurs peuvent utiliser cette configuration pour former des modèles.

#2. Services d'IA

Les fournisseurs de cloud public proposent des API qui ne nécessitent pas de modèles ML personnalisés. Ces services bénéficient de l'infrastructure existante chez les fournisseurs.

• Calcul personnalisé : Bien que les API répondent à des cas d'utilisation généraux, les fournisseurs de cloud proposent des méthodes de calcul personnalisé, permettant aux utilisateurs de profiter du calcul cognitif à travers des ensembles de données personnalisés. Dans ce cas, les utilisateurs entraînent des services cognitifs avec leurs propres données. Cette approche personnalisée minimise le stress lié au choix des algorithmes appropriés et à la formation de modèles personnalisés.
• Calcul cognitif : Il comprend l'analyse de texte, l'analyse de la parole, la recherche et la traduction vocale. Ces services sont utilisés comme points d'extrémité REST et intégrés à différentes applications grâce à des appels d'API.
• IA conversationnelle : Les fournisseurs de cloud aident les développeurs à intégrer des bots sur différentes plateformes. Les développeurs web et mobiles peuvent facilement ajouter des assistants numériques à leurs applications.

#3. Outils d'IA

En plus de l'infrastructure et des API, les fournisseurs de cloud proposent des outils pour aider les développeurs et les data scientists à gérer efficacement le stockage, les bases de données et les machines virtuelles, qui sont synchronisés avec les plateformes de calcul et de données.

• Assistants : Les spécialistes des données peuvent utiliser des assistants pour éliminer ou réduire la complexité de la formation.
• Outils de préparation des données : les performances des outils d'IA dépendent fortement de la qualité des données. Pour disposer de données et de modèles ML de qualité, il est nécessaire d'utiliser des outils de préparation des données proposés par les fournisseurs de cloud pour extraire, transformer et charger facilement les données. Les données traitées sont ensuite transmises au pipeline ML pour évaluation et formation.
• Frameworks : Les fournisseurs de cloud proposent des modèles prédéfinis avec divers frameworks comme Apache MXNet, Torch, TensorFlow, etc. La configuration de l'environnement de science des données peut être compliquée.

Caractéristiques de l'IAaaS

• Modèles pré-entraînés : L'IAaaS comprend un large éventail de modèles pré-entraînés, qui ont été formés sur de vastes ensembles de données et optimisés pour des tâches et des domaines spécifiques.
• Développement de modèles personnalisés : L'IAaaS offre des options pour le développement de modèles personnalisés qui simplifient le déploiement et l'intégration des fonctionnalités d'IA.

• Traitement et analyse des données : L'IAaaS permet de stocker et de traiter des données afin d'analyser de grands ensembles de données.
• Déploiement et hébergement de modèles : L'IAaaS facilite le développement et le déploiement de modèles d'IA et de ML sans expertise en codage.
• Intégration API : L'IAaaS s'intègre facilement aux systèmes, flux de travail et applications existants. Les fournisseurs proposent des API et des SDK pour faciliter l'intégration avec les langages de programmation et frameworks courants.
• Services de vision par ordinateur : L'IAaaS propose des services de vision par ordinateur pour aider l'IA à analyser des images et des vidéos.
• Analyse prédictive : L'analyse prédictive est une fonctionnalité importante pour chaque entreprise. L'IAaaS permet aux modèles d'IA de prévoir des résultats futurs à partir de grands ensembles de données.
• Apprentissage automatique automatisé : L'IAaaS offre des fonctionnalités de ML automatisé pour qu'un modèle d'IA puisse gérer des tâches répétitives et chronophages.
• Surveillance et gestion des modèles : L'IAaaS permet de surveiller et de gérer efficacement vos modèles d'IA et de ML, ainsi que de suivre leurs performances.

IAaaS contre AIPaaS

L'IAaaS et l'AIPaaS sont des solutions cloud utilisées pour le développement et le déploiement de solutions basées sur l'IA. Elles diffèrent toutefois en termes de portée et de fonctionnalités.

L'IA en tant que service (IAaaS) est une solution cloud qui propose des applications et des modèles d'IA pré-définis pouvant être facilement intégrés aux applications et processus métier existants.

Elle fournit des modèles pré-entraînés pour différentes opérations comme la reconnaissance d'images, l'analyse prédictive et le traitement du langage naturel. Ils sont accessibles via des API pour une intégration facile par les développeurs.

L'AIPaaS (AI Platform as a Service) est une solution cloud qui permet aux data scientists et aux développeurs d'utiliser des ressources et des outils pour concevoir, entraîner, analyser et déployer des modèles d'IA. Elle comprend des kits de développement logiciel, des frameworks d'apprentissage automatique, des API et d'autres outils de développement.

Avantages de l'IAaaS

• Infrastructure avancée : Une IA et un ML efficaces nécessitent des GPU et des machines parallèles. Sans IAaaS, une entreprise devrait réaliser des investissements initiaux importants. L'IAaaS permet de profiter de la puissance du ML avec un coût et un risque réduits.
• Facilité d'utilisation : L'implémentation de l'IAaaS est facile. Il est possible de créer des solutions prêtes à l'emploi pour bénéficier des capacités de l'IA sans compétences techniques approfondies.
• Nécessite peu ou pas de codage : L'IAaaS peut être utilisée même si votre entreprise ne possède pas d'équipe interne d'experts en codage. Une infrastructure sans code suffit pour la configuration et l'utilisation.
• Évolutivité : Avec l'IAaaS, vous pouvez commencer par des projets simples pour évaluer leur pertinence par rapport à vos besoins. Au fur et à mesure que votre expérience avec vos données grandit, vous pouvez faire évoluer vos projets en fonction de vos exigences.
• Rentabilité : L'implémentation de l'IAaaS est rentable. Vous ne payez que pour les fonctionnalités que vous utilisez, sans investissement initial ni frais cachés.

Cas d'utilisation de l'IAaaS

• Reconnaissance d'images : Les systèmes de reconnaissance d'images détectent des images et identifient des lieux, des objets et des personnes afin de tirer des conclusions. L'IAaaS permet de développer facilement des applications de reconnaissance d'images basées sur l'IA.
• Détection de la fraude : Les systèmes d'IA détectent les activités non autorisées et aident à prévenir la fraude.
• Véhicules autonomes : Les véhicules autonomes améliorent la sécurité. Cette technologie peut être intégrée aux véhicules pour leur permettre de voir, sentir et comprendre leur environnement.
• Traitement du langage naturel : Ce système utilise du texte et de la parole générés par ordinateur. Il peut être utilisé pour interagir avec les clients et améliorer l'expérience client en temps réel.
• Moteur de recommandation : Il suggère les articles pertinents en fonction des besoins des clients, en se basant sur leurs préférences et leurs habitudes.
• Analytique : L'IAaaS est très utile en analytique. Elle aide à analyser d'énormes volumes de données, à identifier des schémas, à faire des affirmations et à prédire l'avenir.

Fournisseurs d'IA en tant que service

#1. Apprentissage automatique Amazon Web Services (AWS)

Bénéficiez d'un ensemble complet de services ML avec AWS Machine Learning pour innover plus rapidement. Obtenez des informations à partir de vos données tout en réduisant les coûts. AWS ML vous accompagne dans votre parcours d'adoption du ML grâce à des ressources d'implémentation et d'infrastructure.

AWS ML permet de résoudre vos problèmes commerciaux, de créer de nouvelles applications d'IA générative, d'améliorer l'expérience client, d'accélérer l'innovation, d'optimiser les processus commerciaux, etc.

#2. Apprentissage automatique Microsoft Azure

Découvrez des services d'intelligence artificielle de niveau entreprise pour votre cycle de vie ML de bout en bout avec Microsoft Azure Machine Learning. Il permet de créer, déployer et gérer des modèles de ML à grande échelle en toute confiance. Il accélère le retour sur investissement grâce aux opérations de ML, aux outils intégrés et à l'interopérabilité open source.

Cette plateforme d'apprentissage de l'IA est spécialement conçue pour les applications d'IA responsables en ML. Microsoft Azure ML aide à déployer des modèles ML rapidement, à les gérer et à les partager pour les opérations de ML et les espaces de travail croisés. Elle intègre la sécurité, la conformité et la gouvernance. Elle offre également une orchestration de flux de travail IA, des performances de classe mondiale, des frameworks et des outils flexibles et une plateforme gérée de bout en bout.

#3. Plateforme d'IA Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud Platform propose des produits, des services et des solutions innovantes d'IA et de ML basés sur la technologie et la recherche de Google. Vous pouvez créer efficacement des applications d'IA génératives, générer des informations et découvrir des frameworks et des outils.

Avec la plateforme d'IA GCP, vous pouvez développer des applications d'IA de manière responsable et rapide. Vous pouvez aussi extraire des informations des données grâce à sa suite complète d'outils d'analyse de données, de gestion et d'apprentissage automatique. Elle permet également de comprendre et d'interpréter vos modèles ML.

#4. IBM Watson

Débloquez de nouveaux niveaux de réussite et de productivité avec IBM Watson et infusez l'automatisation et l'IA dans vos flux de travail d'entreprise. Il s'agit d'une plateforme d'IA de nouvelle génération, conçue pour améliorer l'efficacité de l'IA dans votre organisation.

Elle offre :

• watsonx.ai : Elle permet de former, régler, valider et déployer facilement des modèles ML.
• watsonx.data : Elle permet de faire évoluer les charges de travail de l'IA n'importe où pour toutes les données.
• watsonx.governance : Elle permet d'accélérer des workflows d'IA responsables, explicables et transparents.

Conclusion

L'IAaaS est une technologie en forte croissance qui offre de nombreux avantages aux utilisateurs précoces. Elle optimise les processus métier et permet de développer et déployer des modèles d'IA et de ML facilement, sans connaissances en codage.

Si vous souhaitez créer et déployer une solution cloud à faible coût, vous pouvez utiliser une solution IAaaS de qualité, comme celles mentionnées ci-dessus. Elle aidera à concevoir un modèle d'IA avancé pour accomplir diverses tâches et rationaliser l'ensemble du processus de manière efficace et rentable.

Vous pouvez également lire sur la sécurité en tant que service (SECaaS).