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.