AI Cloud : comment l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle est-elle intégrée dans le Cloud ?

L’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et l’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique per­met­tent d’accélérer les processus com­mer­ciaux. En combinant l’IA avec le Cloud, il est possible d’héberger et d’utiliser des ap­pli­ca­tions d’IA à grande échelle, sans in­fras­truc­ture locale propre.

Qu’est-ce qu’un AI Cloud ?

Un AI Cloud est une pla­te­forme qui permet de dé­ve­lop­per, d’entraîner et de mettre en œuvre des modèles d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle et d’ap­pren­tis­sage au­to­ma­tique dans un en­vi­ron­ne­ment de Cloud. L’AI Cloud combine les avantages de la tech­no­lo­gie du Cloud computing, tels que la flexi­bi­lité, l’évo­lu­ti­vité et la ren­ta­bi­lité, avec des capacités d’IA avancées. En offrant des res­sources in­for­ma­tiques évo­lu­tives et souvent des logiciels spé­cia­li­sés, les services Cloud per­met­tent aux en­tre­prises de créer et d’exploiter des ap­pli­ca­tions d’IA complexes de manière sim­pli­fiée.

Ap­pli­ca­tions possibles de l’IA dans le Cloud

Les pos­si­bi­li­tés d’uti­li­sa­tion de l’AI Cloud sont multiples. Le trai­te­ment et l’analyse d’énormes quantités de données ainsi que la re­con­nais­sance de modèles peuvent être nettement accélérés par l’uti­li­sa­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Le recours à l’IA gé­né­ra­tive dans le Cloud est également en­vi­sa­geable. De manière générale, les en­tre­prises de secteurs d’activité très divers profitent de la com­bi­nai­son de l’IA et du Cloud :

• Finances : en analysant de grands ensembles de données, les modèles d’IA peuvent détecter et prévenir les tran­sac­tions suspectes en temps réel, et con­tri­buer ainsi gran­de­ment à la détection des fraudes. L’AI Cloud permet aussi d’au­to­ma­ti­ser la pré­dic­tion des tendances du marché sur la base d’évé­ne­ments an­té­rieurs.
• Lo­gis­tique et transport : l’analyse des données de trafic et des con­di­tions mé­téo­ro­lo­giques par l’IA permet de prédire les iti­né­raires et peut ainsi con­tri­buer à réduire les délais de livraison et la con­som­ma­tion de carburant.
• Santé publique : l’AI Cloud peut être utilisé pour analyser des données médicales et iden­ti­fier des modèles utiles pour le diag­nos­tic et le trai­te­ment de maladies.
• Pro­duc­tion : dans l’industrie ma­nu­fac­tu­rière, l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle contribue à l’op­ti­mi­sa­tion des processus de pro­duc­tion et au contrôle qualité. En analysant les données des capteurs, les modèles d’IA peuvent prédire les erreurs des machines.

In­té­gra­tion de l’IA dans un Cloud privé

Bien que les services de Cloud public offrent de nombreux avantages, notamment en raison de leur large éventail de fonc­tion­na­li­tés, certaines en­tre­prises préfèrent avoir recours à un Cloud privé de manière à avoir plus de contrôle sur leurs données et leurs in­fras­truc­tures in­for­ma­tiques. Dans ces cas, l’in­té­gra­tion de l’IA dans un Cloud privé est une bonne solution, mais il faut tenir compte de certains facteurs.

In­fras­truc­ture et res­sources

La première étape consiste à s’assurer que le Cloud privé dispose de res­sources in­for­ma­tiques suf­fi­santes pour répondre aux exigences des charges de travail de l’IA. Le dé­ve­lop­pe­ment et le dé­ploie­ment d’ap­pli­ca­tions IA né­ces­si­tant de nom­breuses res­sources, des pro­ces­seurs puissants et des cartes gra­phiques, ainsi que des solutions de stockage suf­fi­santes, sont in­dis­pen­sables. Par ailleurs, les res­sources réseau et le stockage doivent évoluer en con­sé­quence afin de gérer ef­fi­ca­ce­ment le flux de données.

Logiciels

Le dé­ve­lop­pe­ment et l’im­plé­men­ta­tion d’ap­pli­ca­tions d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle né­ces­si­tent gé­né­ra­le­ment des outils spé­ci­fiques. Les fra­me­works open source comme Ten­sor­Flow ou PyTorch sont très répandus et peuvent donc être utilisés sans trop de problèmes dans un en­vi­ron­ne­ment de Cloud privé. Certains four­nis­seurs com­mer­ciaux proposent aussi des pla­te­formes spé­cia­li­sées pour la gestion et l’évo­lu­ti­vité de modèles d’IA dans des Clouds privés.

Gestion des données

Si vous souhaitez héberger un AI Cloud privé, il vous faudra aussi réfléchir à une bonne gestion des données. En effet, les données doivent être stockées, traitées et sau­ve­gar­dées de manière sûre et efficace. Les en­tre­prises doivent mettre en place des po­li­tiques de sécurité et de con­fi­den­tia­lité ri­gou­reuses pour protéger les in­for­ma­tions sensibles. Cela comprend, par exemple, le chif­fre­ment des données au repos et en cours de trans­mis­sion, ainsi que l’uti­li­sa­tion de contrôles d’accès et de systèmes de sur­veil­lance.

Col­la­bo­ra­tion

Le dé­ve­lop­pe­ment d’ap­pli­ca­tions d’IA nécessite souvent une col­la­bo­ra­tion entre dif­fé­rentes équipes et services. Un Cloud privé doit donc fournir les outils et les pla­te­formes qui fa­ci­li­tent la col­la­bo­ra­tion et per­met­tent une in­té­gra­tion souple et continue des en­vi­ron­ne­ments de dé­ve­lop­pe­ment, de test et de pro­duc­tion.

Évo­lu­ti­vité

Pour conserver les avantages du Cloud en com­bi­nai­son avec l’uti­li­sa­tion de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, une bonne évo­lu­ti­vité est es­sen­tielle : il faut veiller à être en mesure de fournir des res­sources sup­plé­men­taires en cas de besoin.

Al­ter­na­tives à l’AI Cloud

Bien que l’AI Cloud offre de nombreux avantages, des al­ter­na­tives peuvent être en­vi­sa­gées en fonction des besoins et des res­sources spé­ci­fiques de l’en­tre­prise. Il est ainsi possible d’exploiter des in­fras­truc­tures et des ap­pli­ca­tions IA au sein du propre data center d’une en­tre­prise avec des solutions On-Premises, ou encore avec des serveurs IA propres. Cette option offre un contrôle maximal sur les données et les systèmes et peut aussi garantir des normes de sécurité plus élevées.

Vous pouvez également utiliser AI-as-a-Service (AIaaS) pour obtenir des services d’IA de tiers via Internet. Les en­tre­prises peuvent ainsi accéder à des modèles et al­go­rithmes d’IA pré­dé­fi­nis et les intégrer dans leurs ap­pli­ca­tions via des API (interface de pro­gram­ma­tion d’ap­pli­ca­tion), sans devoir mettre en place leur propre in­fras­truc­ture d’IA. Les four­nis­seurs d’AIaaS prennent en charge la main­te­nance, la gestion et l’évo­lu­ti­vité, offrant ainsi une solution clé en main.