Comment les Services Cloud révolutionnent l’intégration de l’Intelligence Artificielle ?
Longtemps cantonnée à des expériences de laboratoires, parsemées d’exhibitions démontrant son aptitude aux jeux d’échecs et de Go, l’intelligence artificielle s’est spectaculairement émancipée ces dernières années. Grâce au Cloud Computing et à ses ressources quasi illimitées, les entreprises de toutes tailles peuvent aujourd’hui bénéficier de capacités de traitement qui rendent accessibles des services évolués, hier encore inimaginables. Les providers Cloud mettent à leur disposition d’extraordinaires volumes de stockage de données et une puissance de calcul phénoménale, toutes deux indispensables à l’essor du Deep Learning. Amazon, Microsoft et Google placent sur leurs étagères des packages prêts à l’emploi. L’enjeu stratégique pour les organisations est de saisir ces opportunités et de savoir pourquoi et comment les exploiter. ib Cegos vous propose de découvrir comment les services Cloud intègrent l’intelligence artificielle et démocratisent ses principaux usages professionnels.
Le rôle du Cloud dans l’expansion de l’Intelligence Artificielle
En 1997, Deep Blue, le supercalculateur d’IBM, bat pour la première fois un humain aux échecs, le champion du monde Garry Kasparov[i]. La machine, un cube de plus d’une tonne, est capable de stocker 600 000 parties et regroupe 256 microprocesseurs pour analyser 200 000 coups par seconde. Représentant plusieurs millions de dollars de recherches et d’entraînement, cette luxueuse vitrine démontre à l’époque des capacités devenues courantes. Aujourd’hui, une entreprise, quel que soit son domaine d’activité, peut expérimenter et déployer des modèles évolués d’intelligence artificielle, sans avoir besoin d’une infrastructure spécifique ni d’investissements lourds. En recourant à des ressources virtuelles, les équipes IT accèdent à des solutions pré-entraînées et sont en mesure de les intégrer dans leurs projets grâce à de simples APIs. Ces offres « sur étagères » permettent de concevoir et d’industrialiser plus rapidement des solutions performantes, facturées à l’utilisation. La modélisation allège, voire élimine, les phases de test par la simulation du comportement d’une solution dans son environnement. Les développeurs conçoivent avec agilité une infrastructure innovante et abordable, pour des services automatisés, améliorant leur productivité et celle des utilisateurs.
Les applications pratiques de l'IA pour les Entreprises
L’intelligence artificielle améliore le travail des développeurs informatiques, mais en combinaison avec les services Cloud, elle peut aussi transformer les opérations des entreprises dans de nombreux domaines :
- L’automatisation soulage les effectifs des tâches répétitives liées à la Data ou à l'apprentissage lui-même (AutoML)…
- Les chatbots et assistants virtuels répondent aux clients ou résolvent les problèmes en toute autonomie,
- Pour la maintenance ou les ventes, l’analyse prédictive anticipe les événements et les tendances,
- La génération de contenus suggère l’image ou optimise le marketing d’une entreprise commerciale,
- La surveillance en temps réel et l’étude continue des modèles de fraude renforcent la Cybersécurité,
- La prise de décision est guidée par l’examen de grandes quantités de données (Big Data et Business Intelligence),
- L’IA personnalise le parcours client et favorise les conversions,
- L’optimisation des stocks et des contraintes logistiques améliore la chaîne d’approvisionnement,
Les solutions IA des principaux fournisseurs de Services Cloud
Le Cloud a permis la démocratisation de la GenAI qui nécessite toujours plus de données hébergées pour son développement. Conscients de cette synergie croissante, les leaders du numérique virtuel rivalisent d’ingéniosité pour bien figurer dans les benchmarks comparatifs multi-cloud. Ainsi, les 3 plus grands fournisseurs que sont Amazon Cloud Services, Microsoft Azure IA et Google Cloud IA offrent des outils aux fonctions très proches. Dans un esprit conquérant, chacun propose même des possibilités d’évaluations, plus ou moins gratuites et « illimitées ». Tout commence par un environnement dédié au machine learning : Amazon Sagemaker, Azure Machine Learning ou Vertex AI Studio sont des suites logicielles pour créer, entraîner et déployer des schémas d’IA générative à grande échelle. Suivant la tendance du No Code, ces outils adaptent de larges modèles de fondation (GPT-3 ou 4, BERT, Dall-E…) pour une spécialisation fonctionnelle, bien ajustée aux besoins. Ce modèle, personnalisé et alimenté, pourra continuer son apprentissage par sa capacité à rechercher des informations actualisées. Cette technologie du Retrieval-Augmented Generation (RAG)[ii] permet d’affiner les réponses, mais peut se révéler grande consommatrice de ressources Cloud et génératrice… de coûts supplémentaires.
Pour profiter de la révolution de l’IA, une structure doit établir une stratégie claire et adaptée à son contexte opérationnel. Les changements qu’elle engage ne doivent pas être craints ou idéalisés. Une bonne connaissance des technologies disponibles offre à tous les métiers d’en saisir les opportunités. La formation garantit une implication bénéfique et une avance concurrentielle aux entreprises visionnaires. ib Cegos propose des cursus qui permettent de comprendre comment les services Cloud intègrent l’intelligence artificielle. Nous vous assistons dans l’élaboration des cas d’usage les plus pertinents pour votre organisation, dans une démarche IT rentable et durable.
[i] https://www.lesechos.fr/2017/08/1997-kasparov-sincline-face-a-deep-blue-1116687
[ii] https://www.younup.fr/blog/retrieval-augmented-generation-quand-lia-fusionne-recherche-et-generation-pour-des-reponses-plus-intelligentes
