L’AI as a Service (AIaas) : l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle en tant que service

Si vous souhaitez tra­vail­ler avec l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle sans créer votre propre in­fras­truc­ture d’IA, l’AI as a Service (AIaaS) vous permet d’accéder fa­ci­le­ment à des ap­pli­ca­tions d’IA sous forme d’abon­ne­ment auprès de pres­ta­taires de services via le Cloud.

AIaaS : qu’est-ce que c’est ?

L’AI as a Service (AIaaS) désigne la mise à dis­po­si­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle via des pla­te­formes basées sur le Cloud en tant que service. Les en­tre­prises peuvent ainsi accéder à l’IA dans le Cloud sans avoir à déployer leur propre matériel ou à dé­ve­lop­per des logiciels. Les four­nis­seurs d’AIaaS mettent à dis­po­si­tion dif­fé­rents modèles d’IA et al­go­rithmes qui peuvent être utilisés via Internet. Ce service permet aux en­tre­prises d’intégrer des fonctions d’IA dans leurs ap­pli­ca­tions sans devoir mettre en place leur propre in­fras­truc­ture. Cela permet d’au­to­ma­ti­ser des processus et d’analyser de grandes quantités de données.

L’AIaaS est similaire au concept d’autres modèles as a Service tels que le Software as a Service (SaaS) ou l’In­fras­truc­ture as a Service (IaaS). Il offre un moyen rentable et fa­ci­le­ment modulable de profiter des avantages de l’IA sans avoir besoin d’une expertise technique ap­pro­fon­die.

Types d’AIaaS

Il existe divers types d’AI as a Service, couvrant la majorité des domaines d’ap­pli­ca­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, en com­men­çant par le trai­te­ment au­to­ma­tique du langage naturel (TALN) (appelé NLP pour Natural Language Pro­ces­sing en anglais) jusqu’à l’IA gé­né­ra­tive. Le modèle qui vous convient, à vous et à votre en­tre­prise, dépend en­tiè­re­ment de vos besoins.

Machine Learning as a Service (MLaaS)

Le MLaaS comprend la mise à dis­po­si­tion de modèles d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique et d’al­go­rithmes via le Cloud. Des four­nis­seurs tels qu’Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure proposent des services MLaaS qui per­met­tent aux en­tre­prises de former, valider et déployer des modèles sans avoir à cons­truire des in­fras­truc­tures complexes.

Deep Learning as a Service (DLaaS)

Le DLaaS est une forme spé­cia­li­sée de MLaaS qui se concentre sur le Deep Learning. Il s’agit d’une sous-catégorie de l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs niveaux. Ces services sont par­ti­cu­liè­re­ment utiles pour les ap­pli­ca­tions telles que la re­con­nais­sance d’images et de la parole, le trai­te­ment du langage naturel et l’analyse de données complexes. Les bi­blio­thèques fré­quem­ment utilisées sont Ten­sor­Flow ou PyTorch.

Computer Vision as a Service (CVaaS)

Le CVaaS englobe la mise à dis­po­si­tion de services per­met­tant l’analyse et l’in­ter­pré­ta­tion de données visuelles. Les cas d’ap­pli­ca­tion vont de la re­con­nais­sance et de la clas­si­fi­ca­tion clas­siques d’images à la re­con­nais­sance d’objets et à l’analyse vidéo. Des services tels qu’Amazon Re­kog­ni­tion et Google Cloud Vision API entrent dans cette catégorie.

Natural Language Pro­ces­sing as a Service (NLPaaS)

Le NLPaaS fournit des outils et des modèles pour le trai­te­ment et l’analyse du langage naturel. Ces services sont utilisés pour com­prendre, générer et analyser du texte. Les cas d’ap­pli­ca­tion typiques sont les chatbots, l’analyse de texte et la tra­duc­tion au­to­ma­ti­sée.

Les avantages et in­con­vé­nients de l’AIaaS

En utilisant l’AI as a Service, les en­tre­prises bé­né­fi­cient de toute une série d’avantages. Toutefois, il existe des si­tua­tions dans les­quelles l’uti­li­sa­tion de l’AIaaS peut présenter des in­con­vé­nients.

Les avantages de l’AIaaS

• Économie de coûts : grâce à des modèles de prix flexibles et au paiement à l’uti­li­sa­tion (Pay-as-you-go), vous ne payez que pour les services et les res­sources dont vous avez réel­le­ment besoin.
• Évo­lu­ti­vité : les en­tre­prises peuvent faire évoluer les res­sources dont elles ont besoin en fonction de leurs besoins. Grâce à la dis­po­ni­bi­lité globale des services AIaaS, ceux-ci peuvent être utilisés pour des ap­pli­ca­tions in­ter­na­tio­nales. L’in­té­gra­tion de nouvelles fonctions est également possible sans problème grâce à la grande évo­lu­ti­vité de l’AI as a Service.
• Facilité d’uti­li­sa­tion : la plupart des services AIaaS proposent des in­ter­faces con­vi­viales qui peuvent être utilisées sans con­nais­sances tech­niques ap­pro­fon­dies. Pour les experts en pro­gram­ma­tion, des API sont gé­né­ra­le­ment dis­po­nibles.
• Vitesse : comme il n’est pas né­ces­saire de mettre en place une in­fras­truc­ture propre, ni de créer et d’entraîner un modèle spé­ci­fique, l’IA as a Service permet d’in­tro­duire et d’utiliser plus ra­pi­de­ment de nouvelles tech­no­lo­gies d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle.
• Dé­ve­lop­pe­ment : les four­nis­seurs d’AIaaS amé­lio­rent et mettent à jour leurs services en per­ma­nence. Les en­tre­prises bé­né­fi­cient ainsi d’une per­for­mance maximale à tout moment et n’ont pas à s’occuper eux-mêmes de la main­te­nance.

Les in­con­vé­nients de l’AIaaS

• Dé­pen­dance : en raison d’éventuels effets de ver­rouil­lage, il peut être difficile ou coûteux de changer de four­nis­seur de services AIaaS. Les en­tre­prises doivent s’en remettre à l’in­fras­truc­ture du service et ne peuvent, dans la plupart des cas, exercer aucune influence sur celle-ci.
• Coûts : à long terme, les coûts peuvent être plus élevés qu’avec une in­fras­truc­ture propre, si des frais sup­plé­men­taires sont facturés pour la trans­mis­sion ou le stockage des données.
• Sécurité : la sécurité de ses propres données et systèmes dépend des normes de sécurité du four­nis­seur de services.
• Pro­tec­tion des données : le transfert de données sensibles dans le Cloud peut comporter des risques en matière de pro­tec­tion des données. Les po­li­tiques de pro­tec­tion des données des four­nis­seurs in­ter­na­tio­naux ne sont souvent pas conformes au RGPD.
• Problèmes de per­for­mance : une connexion Internet in­suf­fi­sante peut entraîner des temps de latence pouvant limiter les per­for­mances des modèles d’IA.

AI as a Service : les domaines d’ap­pli­ca­tion im­por­tants de l’AIaaS

Il existe toute une série de champs d’ap­pli­ca­tion pour l’AIaaS. En principe, l’ AI as a Service peut être utilisé partout où l’uti­li­sa­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle en général est per­ti­nente. C’est notamment le cas lorsque de grandes quantités de données doivent être analysées et que des modèles doivent être re­cher­chés, mais que l’uti­li­sa­tion d’un serveur d’IA propre est trop com­pli­quée ou trop coûteuse, par exemple en raison de la taille de l’en­tre­prise. Voici quelques exemples d’uti­li­sa­tion de l’IA as a Service :

• Di­ver­tis­se­ment : dans l’industrie du di­ver­tis­se­ment, l’AIaaS peut être utilisée pour créer, re­com­man­der et per­son­na­li­ser des contenus. Les services de streaming utilisent des modèles d’IA pour faire des sug­ges­tions sur mesure aux uti­li­sa­teurs et améliorer l’ex­pé­rience uti­li­sa­teur. L’IA est également souvent utilisée pour le montage vidéo.
• Marketing : l’uti­li­sa­tion de l’AIaaS permet d’analyser ef­fi­ca­ce­ment les données et le com­por­te­ment des uti­li­sa­teurs afin de diffuser des annonces per­son­na­li­sées ou de mesurer l’ef­fi­ca­cité des stra­té­gies marketing.
• Finance : l’AIaaS joue un rôle central dans la détection des fraudes dans le secteur financier. L’analyse de grandes quantités de données permet de détecter des activités suspectes en temps réel. De plus, les systèmes basés sur l’IA con­tri­buent à l’au­to­ma­ti­sa­tion du service à la clientèle.