Pla­te­formes IA : fonctions, types et cas d’uti­li­sa­tion

Les pla­te­formes d’IA per­met­tent de dé­ve­lop­per et d’optimiser des modèles de Machine Learning. Outre les MLOps et l’IA gé­né­ra­tive, leurs prin­ci­pales fonctions sont, entre autres, l’évo­lu­ti­vité et l’au­to­ma­ti­sa­tion. Elles fa­ci­li­tent la prise de décisions fondées sur les données, per­met­tent d’optimiser les processus et d’utiliser ef­fi­ca­ce­ment les outils d’IA.

Qu’est-ce qu’une pla­te­forme d’IA ?

Une pla­te­forme d’IA est un ensemble intégré de tech­no­lo­gies pour le dé­ve­lop­pe­ment, l’en­traî­ne­ment et la mise en œuvre de modèles de Machine Learning et de Deep Learning. De telles pla­te­formes four­nis­sent les outils et l’in­fras­truc­ture né­ces­saires pour dé­ve­lop­per et maintenir des ap­pli­ca­tions complexes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Les pla­te­formes d’IA peuvent con­tri­buer à cen­tra­li­ser l’analyse des données, à rendre les processus de dé­ve­lop­pe­ment et de pro­duc­tion plus efficaces et à améliorer la col­la­bo­ra­tion. Les équipes peuvent ainsi dé­ve­lop­per des solutions basées sur l’IA plus ra­pi­de­ment, tout en réduisant les coûts et les res­sources né­ces­saires.

Quels sont les dif­fé­rents types de pla­te­formes d’IA ?

Pour utiliser une pla­te­forme d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, les en­tre­prises ont es­sen­tiel­le­ment trois pos­si­bi­li­tés, chacune pré­sen­tant ses propres avantages. Alors que les pla­te­formes d’IA pré­con­fi­gu­rées per­met­tent une mise en œuvre rapide, les solutions dé­ve­lop­pées en interne ou per­son­na­li­sées offrent une adap­ta­bi­lité maximale. Une pla­te­forme IA open source offre quant à elle une base flexible qui convient aussi bien aux débutants qu’aux projets complexes.

Pla­te­formes IA pré­con­fi­gu­rées

Les pla­te­formes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle pré­con­fi­gu­rées sont idéales pour les en­tre­prises qui sou­hai­tent mettre en œuvre ra­pi­de­ment et fa­ci­le­ment des ap­pli­ca­tions, des modèles ou des al­go­rithmes d’IA. Les pla­te­formes IA de ce type offrent un large éventail d’outils prêts à l’emploi, d’in­ter­faces de pro­gram­ma­tion (API) et d’al­go­rithmes pré-testés. Parfois, elles com­pren­nent également des modèles pré-entraînés pour des cas d’uti­li­sa­tion spé­ci­fiques, qui s’intègrent par­fai­te­ment dans les flux de travail existants.

Pla­te­formes IA per­son­na­li­sées

Le dé­ve­lop­pe­ment d’une pla­te­forme d’IA per­son­na­li­sée est par­ti­cu­liè­re­ment re­com­mandé lorsque vous êtes confronté à des exigences spé­ci­fiques, comme des di­rec­tives strictes en matière de pro­tec­tion des données ou des cas d’usage par­ti­cu­liers. Dans le cas d’une pla­te­forme d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle per­son­na­li­sée, elle est con­fi­gu­rée de A à Z pour répondre à vos besoins. L’en­tre­prise de services Uber a par exemple développé sa propre pla­te­forme IA, qui utilise le trai­te­ment du langage naturel (NLP) et la vision ar­ti­fi­cielle pour améliorer le système GPS et les fonctions de détection des accidents.

La mise en place d’une pla­te­forme per­son­na­li­sée implique un in­ves­tis­se­ment en temps et en res­sources plus important, car la main­te­nance, l’as­sis­tance et la gestion doivent être en­tiè­re­ment réalisées en interne. En revanche, les en­tre­prises bé­né­fi­cient d’un contrôle et d’une flexi­bi­lité maximum avec cette solution.

Pla­te­formes d’IA en open source

Les solutions open source telles que Ten­sor­Flow ou PyTorch offrent une base peu coûteuse pour tirer profit de l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Souvent, les pla­te­formes d’IA en open source peuvent être utilisées gra­tui­te­ment. Grâce à des com­mu­nau­tés actives, elles sont con­ti­nuel­le­ment dé­ve­lop­pées, notamment à travers des outils et fra­me­works ré­gu­liè­re­ment mis à jour. Les pla­te­formes open source con­vien­nent par­ti­cu­liè­re­ment bien aux en­tre­prises qui re­cherchent une solution flexible et adaptable.

A quoi sert une pla­te­forme IA ?

Les pla­te­formes d’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle in­ter­vien­nent à plusieurs niveaux, de la gestion des données à l’en­traî­ne­ment des modèles. Leurs prin­ci­pales fonctions peuvent être classées en deux ca­té­go­ries, MLOps et IA gé­né­ra­tive :

• MLOps : les opé­ra­tions de Machine Learning, ou MLOps, visent à optimiser le dé­ploie­ment et la main­te­nance des modèles d’IA. Cela se fait via le Machine Learning, des outils de mo­dé­li­sa­tion visuelle, des tableaux de bord pour la pré­sen­ta­tion des résultats ou encore des solutions de dé­ve­lop­pe­ment au­to­ma­tisé (AutoAI). Il est également possible de générer des données syn­thé­tiques afin d’entraîner le modèle d’IA.
• IA gé­né­ra­tive : l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle gé­né­ra­tive est basée sur l’en­traî­ne­ment avec de grands ensembles de données (Big Data), analysés par des réseaux neuronaux et des modèles de Deep Learning. Les fonctions de l’IA gé­né­ra­tive vont de la gé­né­ra­tion de textes et d’images à la clas­si­fi­ca­tion au­to­ma­ti­sée, en passant par l’extension et l’ex­trac­tion de données, mais incluent également l’IA basée sur le dialogue, comme les chatbots.

Les fonc­tion­na­li­tés des pla­te­formes d’IA com­pren­nent également les aspects suivants :

• Au­to­ma­ti­sa­tion : le Machine Learning permet d’au­to­ma­ti­ser les processus, ce qui accélère les flux de travail.
• Évo­lu­ti­vité : les modèles d’IA peuvent être formés et utilisés dans dif­fé­rents en­vi­ron­ne­ments grâce à des flux de travail cen­tra­li­sés.
• In­té­gra­tion trans­pa­rente : les pla­te­formes d’IA modernes prennent en charge les langages et les cadres courants et s’intègrent à l’ensemble de la pile tech­no­lo­gique et aux logiciels open source.
• Sécurité accrue : les pla­te­formes pour les ap­pli­ca­tions d’IA disposent de plusieurs mesures de sécurité qui ga­ran­tis­sent que les données, les identités et les points finaux des ap­pli­ca­tions sont suf­fi­sam­ment protégés.
• Gou­ver­nance améliorée : les systèmes d’IA per­met­tent un contrôle cen­tra­lisé des données, des modèles et des processus, ce qui facilite le respect efficace des normes de sécurité, de con­for­mité et de qualité.
• As­sis­tance technique : de nombreux four­nis­seurs de pla­te­formes IA pré­con­fi­gu­rées proposent un support complet, incluant as­sis­tance, on­boar­ding et formation. Si vous optez pour un outil open source, les pla­te­formes qui four­nis­sent une as­sis­tance pour les fonctions et l’ar­chi­tec­ture de l’IA peuvent s’avérer avan­ta­geuses.

Cas d’uti­li­sa­tion pour les pla­te­formes d’IA

Un nombre croissant d’en­tre­prises a recours à des pla­te­formes d’IA pour rester com­pé­ti­tives ou créer un avantage con­cur­ren­tiel. Les domaines d’ap­pli­ca­tion les plus courants sont le dé­ve­lop­pe­ment de produits et les services. L’aperçu ci-dessous illustre des cas d’ap­pli­ca­tion typiques :

• Services fi­nan­ciers : les modèles IA sont utilisés par les éta­blis­se­ments de crédit, entre autres, pour au­to­ma­ti­ser les contrôles de sol­va­bi­lité, prévenir le blan­chi­ment d’argent et détecter les ten­ta­tives de fraude en temps réel. Des logiciels d’IA peuvent également servir pour le trai­te­ment des créances.
• Commerce élec­tro­nique : le e-commerce utilise des outils IA pour afficher des pro­po­si­tions de produits adaptées aux clients et optimiser la fixation des prix ainsi que la gestion des achats et de l’ap­pro­vi­sion­ne­ment.
• Santé : l’IA contribue à la trans­for­ma­tion du secteur de la santé, par exemple en ac­cé­lé­rant les diag­nos­tics et en élar­gis­sant l’accès des patients aux services de santé. Cela permet aux pro­fes­sion­nels de la santé d’établir des diag­nos­tics plus précis et d’adapter le trai­te­ment in­di­vi­duel­le­ment aux patients.
• Pro­duc­tion : dans le domaine de la fa­bri­ca­tion, les outils d’IA sont notamment utilisés pour optimiser les chaînes d’ap­pro­vi­sion­ne­ment (gestion de la supply chain) et améliorer le contrôle qualité.