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En AI et Développement Dernière mise à jour : 24 septembre 2023
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Les plateformes d'IA ont complètement changé la façon dont les entreprises créent et développent le déploiement de nouvelles applications. Une nouvelle catégorie de logiciels d'entreprise - les plateformes d'IA - permet de résoudre les difficultés liées à la création et à l'exploitation rapide et réussie de systèmes d'IA tout en minimisant les frais généraux.

Les plateformes d'IA permettent aux entreprises de créer et de maintenir des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, ce qui rend la technologie plus abordable que jamais. Pour les entreprises, cette nouvelle perspective a des ramifications plus larges pour s'aventurer dans plusieurs industries.

Dans cet article, nous examinons donc les avantages des plateformes d'IA et expliquons pourquoi elles sont si importantes pour les entreprises qui veulent rester compétitives à l'ère numérique.

Plateformes d'IA

Avantages des plateformes d'IA pour les entreprises

Les plateformes d'IA rendent possible la conception, le développement, le déploiement et la gestion de modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond évolutifs. Les plateformes d'IA réduisent le coût de développement des logiciels d'entreprise en minimisant les tâches spécifiques aux logiciels telles que la manipulation, la gestion et le déploiement des données pour différents cas d'utilisation.

En fonction de la forme du contenu produit par la technologie de l'IA - visuel, audio, texte ou codes - les cas d'utilisation peuvent être divisés en plusieurs catégories. Voici un bref résumé des cas d'application de la technologie de l'IA dans plusieurs secteurs d'activité :

  • Conception de réseaux neuronaux pour effectuer des tâches spécifiques à l'entreprise
  • Génération de code : Génération de code : génération de code, compilation et correction de bogues
  • Génération de texte : Services de traduction, chatbots, production de contenu
  • Génération audio : Composition musicale, synthèse vocale (TTS), génération de voix off
  • Génération de sorties visuelles : Génération d'images, génération de formes en 3D, production vidéo
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Architecture de la plateforme d'IA

La perception, le raisonnement et l'apprentissage, qui sont considérés comme des caractéristiques de l'intelligence humaine, sont remis en question par la technologie de l'IA. Dans le but d'atteindre les capacités de l'intelligence humaine, les plateformes d'IA effectuent des tâches traditionnellement gérées par l'homme en utilisant des modèles d'apprentissage automatique.

Les ingénieurs qui travaillent sur les plateformes d'IA peuvent modifier le modèle pour l'entraîner à une variété de spécialisations. Les couches des plateformes d'IA permettent le déploiement de ces modèles par les entreprises à l'aide d'une variété de cadres, de langages et d'outils. En général, on distingue trois catégories :

  • Couche de données et d'intégration : Cette couche rassemble des données provenant de sources multiples pour alimenter les algorithmes d'IA. Elle rassemble des données provenant de nombreux systèmes, les traite et les stocke dans un référentiel de données pour l'entraînement et le test des modèles d'IA. Pour ce faire, elle utilise des outils d'intégration de données.
  • Couche de développement de modèles : Elle propose des outils et des cadres pour créer et tester des modèles d'apprentissage automatique. Outre les bibliothèques et les cadres pour la construction et l'entraînement des modèles, elle contient également des outils pour la mise au point et l'optimisation des modèles en vue d'une plus grande précision.
  • Couche de déploiement et de gestion: Cette couche permet de déployer les modèles formés en production et de les gérer. Afin de s'assurer que ces modèles fonctionnent comme prévu dans le monde réel, des outils de gestion sont intégrés pour la mise à l'échelle, la maintenance, la surveillance et la gestion des versions des modèles.

Différences entre les plateformes d'IA et les plateformes logicielles d'entreprise traditionnelles

Différences entre les plates-formes d'IA et les plates-formes logicielles traditionnelles d'entreprise

Les plateformes d'IA se distinguent des plateformes logicielles commerciales classiques à plusieurs égards, notamment par l'accent mis sur les technologies spécifiques à l'IA, les modèles et les cadres préétablis, et la nécessité de disposer de compétences spécialisées. Nous examinons ici quelques-unes des principales différences entre un logiciel d'entreprise standard et une plateforme d'IA.

  • Les logiciels d'entreprise traditionnels sont plus adaptables, tandis que les plateformes d'IA sont créées pour le développement, la mise en œuvre et la gestion d'applications d'IA.
  • Les technologies intelligentes telles que le PNL sont souvent déployées sur des plateformes d'IA qui ne sont pas disponibles dans les plateformes de logiciels d'entreprise classiques.
  • Les plateformes d'IA requièrent des spécialistes pour créer et déployer des applications d'IA, alors que les plateformes logicielles d'entreprise classiques peuvent être conçues et exécutées par des développeurs de logiciels plus généralistes.
  • Pour être efficaces, les plateformes d'IA ont besoin d'ensembles de données massives pour entraîner leurs modèles, alors que les plateformes logicielles commerciales ordinaires peuvent être produites avec moins de données.

Piles technologiques populaires

Examinons maintenant quelques-unes des piles technologiques les plus populaires et les plus utilisées dans la technologie de l'IA pour développer des plateformes d'IA.

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La pile technologique pour le développement de plateformes d'IA varie en fonction des exigences et des cas d'utilisation spécifiques. Toutefois, voici quelques-unes des technologies et des cadres couramment utilisés :

  • Les langages de programmation : Python, Java, C et R
  • Cadres d'apprentissage automatique : TensorFlowKeras, PyTorch, Scikit-learn et Apache MXNet
  • Traitement et gestion des données : Apache Spark, Apache Hadoop et Apache Kafka
  • Plateformes cloud : Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP)
  • Gestion de bases de données : MySQL, PostgreSQL, MongoDB et Cassandra
  • Conteneurisation : Docker et Kubernetes

Il convient de noter que le choix de la pile technologique pour le développement d'une plateforme d'IA dépend de facteurs tels que l'évolutivité, les performances, le coût et les besoins des utilisateurs. Examinons maintenant chacune d'entre elles en détail :

Amazon AI Services

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Amazon Web Services (AWS) a fait d'énormes progrès dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage machine (ML), en fournissant une gamme complète de services, d'infrastructures et de ressources pour aider les clients à chaque étape de leur parcours d'adoption de la ML.

La plateforme d'IA d'AWS a été essentielle pour faire des prédictions basées sur de nouvelles données, héberger des modèles formés dans le nuage et former des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle.

Les utilisateurs du service de formation de la plateforme d'IA d'AWS peuvent choisir parmi une variété de types de machines pour les tâches de formation, activer la formation distribuée, utiliser l'ajustement des hyperparamètres et accélérer les opérations à l'aide de GPU et de TPU, entre autres possibilités de personnalisation.

Toutefois, que le modèle ait été formé ou non sur la plateforme AWS AI, le service de prédiction offert par la plateforme AWS AI permet aux utilisateurs de fournir des prédictions basées sur les modèles formés.

Parmi les dernières nouvelles d'Amazon, citons le lancement de"Bedrock", un ensemble d'outils d'IA générative. Bedrock est une collection d'outils d'IA générative qui peut aider les utilisateurs d'AWS à créer des chatbots, à créer et à classer des images sur la base d'invites, ainsi qu'à générer et à résumer du texte.

Services d'IA disponibles sur AWS :

TensorFlow

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TensorFlow est devenu un cadre exhaustif pour l'apprentissage automatique qui peut gérer chaque étape du flux de travail. Outre des modèles pré-entraînés et des outils permettant de simplifier la construction de modèles et de produire des solutions évolutives, TensorFlow propose également des modèles d'apprentissage automatique prêts à être mis en production.

La version la plus récente, TensorFlow 2, prend en charge l'apprentissage distribué et Python 3.7, tout en rationalisant plusieurs API de TensorFlow 1.

TensorFlow Enterprise offre des performances et une fiabilité supérieures pour les applications d'IA, ainsi que des services gérés et une assistance professionnelle pour les entreprises.

Une variété de systèmes de fichiers et de types de fichiers sont également ajoutés à la fonctionnalité intégrée de la plateforme par TensorFlow I/O. Pour les problèmes d'apprentissage automatique utilisant des extensions de jeux de données, de flux et de systèmes de fichiers qui ne sont pas couverts par la prise en charge intégrée de TensorFlow, la collection est un complément utile.

Les services d'IA disponibles sur TensorFlow sont accessibles via TensorFlow Hub, qui sert de référentiel pour des centaines de modèles d'apprentissage automatique prêts à être déployés.

Services d'IA de Google

Google Cloud Platform propose Services d'IA de Google, un ensemble complet d'outils pour les activités d'apprentissage automatique. Les utilisateurs peuvent créer des prédictions à l'aide de modèles hébergés sur Google Cloud et gérer les tâches, les modèles et les versions à l'aide de l'API REST de la plateforme d'IA.

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Le service de formation de la plateforme AI offre des options personnalisées pour les modèles de formation, notamment la sélection du type de machine, la prise en charge de la formation distribuée et la formation accélérée par le GPU et le TPU.

Sur la console Google Cloud, qui offre une interface conviviale pour interagir avec les ressources d'apprentissage automatique, les utilisateurs peuvent gérer leurs modèles, leurs versions et leurs tâches. Les ressources de la plateforme d'IA sont connectées aux outils Cloud Logging et Cloud Monitoring de Google Cloud, entre autres.

En outre, les clients peuvent utiliser le programme de ligne de commande Gcloud CLI pour gérer leurs modèles et leurs versions, soumettre des tâches et exécuter d'autres fonctions de la plateforme d'IA. Google AI s'engage à mettre les avantages de l'IA à la portée de tous, depuis la recherche de pointe jusqu'aux intégrations de produits qui facilitent les activités courantes.

Services d'IA disponibles sur Google Cloud :

H2O

Le fournisseur de logiciels H2O.ai permet aux entreprises d'accéder à une gamme de plateformes et de solutions d'apprentissage automatique. Pour l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive, H2O est une plateforme rapide, évolutive, en mémoire et open-source. Les utilisateurs peuvent simplement déployer des modèles d'apprentissage automatique en entreprise après les avoir développés sur Big Data.

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Les méthodes durables et efficaces trouvées dans H2O, telles que les modèles linéaires généralisés, l'apprentissage profond et les machines boostés par le gradient, sont bien reconnues. L'apprentissage et l'inférence des modèles peuvent être réalisés rapidement grâce aux capacités de calcul optimisées, rapides et distribuées des plateformes H2O.

H2O est une excellente option pour les applications d'entreprise en raison de son évolutivité, qui lui permet de gérer d'énormes ensembles de données et des tâches de modélisation difficiles. Pour créer le meilleur supermodèle possible, la fonction AutoML de H2O automatise tous les hyperparamètres et algorithmes.

Plus de 18 000 consortiums dans le monde utilisent H2O, qui est très apprécié des communautés R et Python. H2O propose trois niveaux de prix différents : Lite (gratuit), Plus (à partir de 140 $/mois) et Enterprise (sur mesure).

Services d'IA disponibles sur H2o.ai :

Petuum

Petuum est une plateforme d'IA qui fournit des solutions d'IA de pointe et permet une automatisation de l'IA de nouvelle génération pour les entreprises. La plateforme MLOps de Petuum, composable, ouverte et flexible, est conçue pour permettre aux équipes d'IA/ML de mettre à l'échelle et d'opérationnaliser leurs pipelines d'apprentissage automatique.

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Cette plateforme, qui est la première plateforme MLOps composable au monde, permet à quiconque d'automatiser des processus à l'aide des plus récents grands modèles de langage (LLM) sans avoir de connaissances en programmation ou en IA. Les clients de Petuum ont constaté une augmentation de plus de 50 % de la vitesse de création de valeur et de la productivité des équipes et des ressources de ML.

Petuum cherche actuellement à savoir comment rentabiliser sa plateforme, mais l'une des sources de revenus possibles est un système de licences dans lequel les clients paient en fonction du nombre de machines utilisées pour un certain système d'IA.

Petuum a reçu un financement généreux de la part d'investisseurs tels que SoftBank, Tencent, Advantech Capital, Northern Light Venture Capital et Oriza, pour un total de 108 millions de dollars. Les services d'IA proposés par Petuum sont accessibles en cliquant sur le privilège.

Polyaxon

Afin de gérer l'apprentissage profond et d'autres modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, les utilisateurs peuvent utiliser la plateforme open-source Polyaxon. Afin de gérer l'apprentissage profond et d'autres modèles d'apprentissage automatique, Polyaxon offre une plateforme qui permet aux utilisateurs de suivre automatiquement les métriques importantes du modèle, les hyperparamètres, les visualisations, les artefacts et les ressources, ainsi que le contrôle de la version du code et des données.

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En plus d'un moteur de workflow pour la planification et la gestion des interdépendances complexes entre les processus, Polyaxon offre un moteur d'optimisation pour automatiser le réglage des modèles. En outre, Polyaxon propose un registre avec contrôle d'accès basé sur les rôles, sécurité, analyse et gouvernance pour le stockage et le contrôle des versions des composants.

La reproductibilité et les pipelines sont basés sur des fichiers d'entrée et de sortie, et Polyaxon est agnostique en termes de langage et de cadre, prenant en charge un large éventail de langages de programmation et de bibliothèques.

Exécutez vos modèles distribués et vos expériences concurrentes à l'aide de Polyaxon, qui est disponible pour un déploiement sur site ou dans le cloud, afin de tirer le meilleur parti des ressources des clusters. Pour les entreprises qui souhaitent gérer l'apprentissage profond et d'autres modèles d'apprentissage automatique à grande échelle, Polyaxon offre une plateforme d'apprentissage automatique solide et adaptable qui mérite d'être explorée.

Services d'IA disponibles sur Polyaxon :

DataRobot

DataRobot est une plateforme d'IA complète qui offre un large éventail d'interopérabilité des systèmes et une équipe de spécialistes de l'IA pour aider les entreprises à maximiser les avantages de l'IA.

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Avec une plateforme de cycle de vie de l'IA ouverte et complète, les capacités de la plateforme, telles que la valeur à l'échelle de production, les plateformes de données et l'infrastructure de déploiement, permettent aux entreprises de tirer le meilleur parti de leurs investissements technologiques actuels.

Les utilisateurs peuvent créer, déployer et gérer des modèles d'apprentissage automatique dans le nuage à l'aide de DataRobot AI Cloud, la version de la plateforme de l'entreprise basée sur le nuage. Avec DataRobot, vous pouvez automatiser toute une série d'activités sans avoir besoin de connaissances spécialisées.

Concepteur neuronal

Concepteur de neurones est un outil convivial de science des données et d'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux neuronaux, une technique avancée dans ce domaine. Grâce à Neural Designer, les utilisateurs n'ont pas besoin d'écrire du code ou de créer des schémas fonctionnels pour créer des applications basées sur l'IA.

La plateforme offre un large éventail de fonctionnalités, telles que l'apprentissage automatique, la maintenance et le déploiement de modèles, ainsi que des connexions transparentes avec d'autres programmes et plateformes.

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Neural Designer présente plusieurs avantages, dont le plus notable est qu'il consomme moins d'énergie que toutes les plateformes d'apprentissage automatique concurrentes. Lors de la formation de réseaux neuronaux, cela permet d'économiser beaucoup d'argent.

La quantité de données utilisées, l'utilisation des GPU, le type d'assistance technique et la durée de l'abonnement sont autant de facteurs qui déterminent le coût de Neural Designer pour l'entreprise. Neural Designer offre une assistance complète, ventilée par type de licence, avec tous les avantages d'un service technique interne.

IBM Watson

Watson est un superordinateur développé par IBM qui fournit des réponses intelligentes aux requêtes en combinant des logiciels analytiques et l'IA, connue sous le nom d'"intelligence cognitive", en associant des technologies et des logiciels de pointe à des taux de calcul pouvant atteindre 80 téraflops.

IBM Watson utilise le NLP pour comprendre la syntaxe et le sens du langage humain. Watson répond aux questions des humains en quelques secondes en digérant et en analysant d'énormes volumes de données.

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De nombreuses entreprises disposent désormais d'un avantage concurrentiel en matière d'analyse prédictive et de résolution de problèmes grâce à la technologie d'IBM Watson, ce qui accroît la valeur pour les parties prenantes et les consommateurs. En raison de son accessibilité sur le cloud, IBM Watson est devenu un choix populaire pour les petites et moyennes entreprises dans une variété de secteurs.

IBM Watson est devenu un système d'IA fiable et redoutable, capable de fournir des analyses perspicaces et des solutions pratiques dans divers secteurs.

Produits d'IA disponibles sur IBM Watson :

Conclusion

Pour conclure, l'utilisation de plateformes d'IA a considérablement révolutionné la manière dont les entreprises abordent les applications basées sur l'IA. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent désormais être construits et maintenus à l'échelle, ce qui rend la technologie plus économique que jamais.

La conception de la plateforme d'IA permet aux développeurs de modifier le modèle pour l'entraîner sur une gamme de spécialisations, et les couches de la plateforme d'IA permettent aux entreprises de déployer ces modèles à l'aide d'une variété de cadres, de langages et d'outils.

Bien que les plateformes d'IA aient besoin de compétences spécialisées et de vastes ensembles de données pour former leurs modèles, elles sont essentielles pour les entreprises qui se battent pour avoir une longueur d'avance dans l'économie numérique. Au fur et à mesure que la technologie de l'IA progresse, nous pouvons nous attendre à d'autres développements dans les plateformes d'IA qui transforment la façon dont nous abordons les modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond et leur impact sur la société.

  • Varghese Sony
    Auteur
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