L’environnement numérique et les entreprises n’ont jamais été aussi exigeants qu’aujourd’hui. Une concurrence toujours plus forte crée un besoin de nouvelles solutions et de nouveaux outils pour élever l’efficacité des performances et maximiser le rendement des entreprises et des sociétés concernées.
L’apprentissage automatique est l’une des caractéristiques essentielles du fonctionnement des entreprises modernes. Bien qu’il ait été introduit il y a longtemps, c’est maintenant qu’il libère son véritable potentiel, en optimisant le flux de travail de chaque entreprise qui le met en œuvre.
Malgré tous les avantages que l’apprentissage automatique offre aujourd’hui, il y a encore beaucoup de place pour l’amélioration. Le développement récent de la sphère numérique se caractérise par une combinaison puissante de l’apprentissage automatique et des services d’IA en nuage. L’infrastructure cloud d’IA de Gcore illustre cette tendance, en offrant une plateforme robuste qui élève les capacités d’apprentissage automatique à de nouveaux sommets. Quelles sont les attentes d’une telle fusion et comment la mettre en œuvre ? Suivons le guide.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une sous-catégorie de l’intelligence artificielle qui vise à imiter les modèles comportementaux et mentaux des humains. Selon Gcore, les algorithmes d’apprentissage automatique apprennent à partir de volumes massifs de données historiques et de modèles statistiques, ce qui leur permet de faire des prédictions, de créer des groupes de données, de générer de nouveaux contenus, d’automatiser des tâches routinières, etc. Ils le font sans programmation explicite.
Qu’est-ce que l’infrastructure d’IA en nuage ?
L’informatique en nuage a ouvert une nouvelle ère dans la fourniture de services informatiques. Il a introduit un nouveau niveau de commodité, car les utilisateurs peuvent accéder aux services, au stockage, aux bases de données, aux logiciels et à l’analyse via le nuage (Internet), sans avoir besoin de construire une infrastructure matérielle sur site.
Selon Google, l’informatique en nuage se présente généralement sous trois formes : Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Plate-forme-as-a-Service (PaaS) et Logiciel-as-a-Service (SaaS).
L’informatique en nuage est à elle seule l’une des pierres angulaires d’une présence numérique durable ; toutefois, sa nature bénéfique a été améliorée par l’introduction d’outils d’IA.
Lorsque l’IA et l’informatique en nuage fusionnent, les capacités de l’une et de l’autre doublent. L’informatique en nuage fournit les ressources et l’infrastructure nécessaires pour former des modèles d’IA et les déployer avec succès dans le nuage, tandis que l’IA est utilisée pour automatiser des tâches routinières ou complexes dans le nuage, optimisant ainsi les performances globales du système.
Les avantages de l’informatique dématérialisée en matière d’IA
- Efficacité maximale – tant que les algorithmes d’IA automatisent de nombreux processus de fonctionnement du système, cela conduit à une amélioration de l’efficacité du système et à une réduction des temps d’arrêt.
- Amélioration de la sécurité – L’IA est formée pour détecter les violations de données et les dysfonctionnements du système, afin de prévenir toutes les menaces potentielles. Elle peut également analyser les schémas comportementaux des utilisateurs, repérer les anomalies et ainsi empêcher l’accès à un trafic potentiellement dangereux.
- Analyse prédictive – L’analyse de l’IA fournit des informations précieuses sur le comportement de l’utilisateur, les tendances actuelles, les demandes, etc. Ces données permettent aux organisations et aux entreprises de prendre des décisions éclairées et opportunes concernant la mise à jour et l’optimisation des services.
- Personnalisation – Les algorithmes d’IA peuvent entièrement personnaliser le parcours de l’utilisateur, ce qui améliore l’expérience de l’utilisateur et élève le niveau de satisfaction du client.
- Évolutivité – En mettant en œuvre l’IA, les systèmes en nuage peuvent augmenter ou réduire leurs ressources et leurs performances en fonction du nombre d’applications, de la variabilité des données, des emplacements, etc.
- Réduction des coûts – Avec l’aide de l’analyse de l’IA et de ses informations opportunes, les entreprises peuvent optimiser l’utilisation de leurs stocks et de leurs ressources financières, en évitant le surstockage ou le sous-stockage.
Avantages de l’apprentissage automatique dans l’infrastructure cloud d’IA
L’infrastructure cloud d’IA améliore les capacités d’apprentissage automatique. Une fois les algorithmes élaborés, les modèles sont déployés dans les clusters d’informatique en nuage. Les principaux avantages sont les suivants :
- Pas besoin d’investissements financiers importants. Les entreprises peuvent opter pour des modèles de tarification à la demande et mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique.
- Les entreprises peuvent adapter leur production et leurs services en fonction de la demande, en augmentant les capacités de l’apprentissage automatique. En outre, elles peuvent expérimenter une variété d’algorithmes sans avoir à investir dans du matériel.
- L’environnement cloud d’IA permet aux entreprises d’accéder aux capacités d’apprentissage automatique sans avoir besoin de compétences avancées en science des données et en intelligence artificielle.
- L’environnement cloud d’IA améliore les performances des GPU sans investissement supplémentaire dans le matériel.
Comment accélérer l’apprentissage automatique à l’aide de l’infrastructure cloud d’IA ?
Choisir la plateforme cloud
Les capacités d’apprentissage automatique ne peuvent être pleinement exploitées qu’avec la bonne plateforme. Il existe de nombreux fournisseurs de services cloud, chacun promettant des services spécifiques, des fonctionnalités pour le ML et des politiques tarifaires.
Parmi les plateformes les plus reconnues figurent Google Cloud AI Platform, Amazon SageMaker, Microsoft Azure Machine Learning, IBM Watson Studio, AI IPU Cloud Infrastructure by GCore, etc.
Lors de la comparaison des plateformes, il est important de vérifier les caractéristiques et les aspects clés – sécurité, possibilités d’évolutivité, modèles préconstruits, bibliothèques, possibilités d’intégration, flexibilité, personnalisation et options tarifaires.
Exploiter les GPU et les TPU
Le principal avantage des services en nuage est la possibilité d’utiliser du matériel puissant pour accélérer l’apprentissage automatique sans avoir à développer l’infrastructure sur site.
Les GPU (unités de traitement graphique) et les TPU (unités de traitement tensoriel) sont les deux dispositifs qui permettent le traitement de grandes quantités de données et d’opérations complexes beaucoup plus rapidement que les CPU (unités centrales de traitement). Cette efficacité temporelle réduit le temps et le coût de la construction des algorithmes et de l’entraînement des modèles.
Optimiser l’architecture du modèle et les hyperparamètres
L’architecture du modèle fait référence à sa structure et à sa conception ; les hyperparamètres sont l’ensemble des règles qui établissent et contrôlent le comportement du modèle. Lorsque les deux sont harmonisés, la précision et l’efficacité du modèle s’en trouvent améliorées.
L’utilisation du bon service en nuage permet d’accélérer le processus d’optimisation.
Introduire un service de modèle et de surveillance basé sur le cloud
Le service de modèle le rend disponible pour le déploiement, tandis que la surveillance du modèle permet de suivre ses performances.
L’utilisation de services d’IA en nuage accélère le déploiement du modèle, améliore son fonctionnement et permet de mieux comprendre ses performances.
Réflexions finales
L’apprentissage automatique constitue à lui seul une solution efficace pour améliorer les performances de toute entreprise concernée. Lorsqu’il est associé aux services et à l’infrastructure d’IA en nuage, il devient l’outil essentiel pour rationaliser la charge de travail, maximiser l’efficacité des performances et, par conséquent, augmenter le retour sur investissement, les bénéfices et le fonctionnement global du système.
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