Qu'est-ce que l'AIaaS ? Le guide ultime de l'IA en tant que service

L'IA innove chaque jour, et l'avenir de l'expérience client ou de l'optimisation des processus commerciaux sera alimenté par l'IA. Ainsi, avec la révolution de l'IA détenant des trésors de données, il ne fait aucun doute que les chefs d'entreprise souhaitent exploiter la puissance de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel.

L'excellente nouvelle :l'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS), une combinaison du modèle commercial SaaS et des services d'IA, peut apporter une plus grande efficacité à un coût abordable.

AIaaS peut aider les entrepreneurs d'applications à exploiter la puissance des solutions basées sur le cloud. Êtes-vous prêt à aller de l'avant avec l'AIaaS ? Nous avons rassemblé des facettes importantes dans ce guide perspicace sur l'IA en tant que service.

Qu'est-ce que l'AIaaS ?

L'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) est une variété d'outils d'IA (souvent des API). Ici, des fournisseurs tiers proposent de tels outils via des solutions prêtes à l'emploi. AIaaS permet aux entreprises d'adopter et de mettre en œuvre des solutions d'IA sans investissement important et avec moins de risques.

Oui, c'est vrai, les solutions d'IA ont été coûteuses dans le passé en raison de :

• Les machines étant massives et coûteuses
• Pénurie de développeurs, ce qui entraîne de lourdes exigences salariales
• Entreprises disposant de données insuffisantes pour la recherche et l'analyse

Entrez AI-as-a-Service ; avec les services cloud, l'IA n'est plus accessible et les entreprises peuvent collecter et stocker des données illimitées.

Aujourd'hui, les plates-formes de fournisseurs d'IA proposent plusieurs styles d'apprentissage automatique (ML) et d'IA. Les fournisseurs proposent diverses solutions adaptées aux besoins d'IA d'une organisation. Les organisations doivent donc évaluer les fonctionnalités et les prix et choisir celle qui leur convient le mieux.

De plus, les offres cloud d'IA, notamment Amazon Machine Learning, Microsoft Cognitive Services et Google Cloud Machine Learning, aident les organisations avec des solutions possibles à leurs données.

Les entreprises ont une excellente occasion d'essayer les algorithmes et les services de divers fournisseurs, ce qui leur permet d'évaluer et de trouver ce qui fonctionne pour les entreprises, leur permettant de prendre des décisions d'évolution.

Si vous aussi vous vous posez des questions sur la mise à l'échelle, voici quelques statistiques intéressantes qui peuvent vous aider :

• Pour les entreprises qui n'ont pas encore pensé à adopter l'IA, vous le serez bientôt. International Data Corporation (IDC) s'attend à ce que les dépenses mondiales consacrées à l'IA passent de 50,1 milliards de dollars dépensés en 2020 à plus de 110 milliards de dollars d'ici 2024.
• Selon Technavio, les experts prévoient que le marché mondial de l'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) augmentera de 14,7 milliards de dollars entre 2021 et 2025.
• Dans ce contexte, seuls 12 milliards de dollars ont été dépensés en 2017, ce qui signifie que les dépenses mondiales devraient avoir presque décuplé en sept ans environ.

• De plus, toutes ces dépenses proviennent de nombreux endroits, y compris les grandes entreprises. Flexera a récemment souligné l'adoption à grande échelle de l'IA :

  • 28 % des entreprises testent l'IA/le ML
  • 46 % des entreprises testent ou prévoient de tester l'IA/le ML

Clé à emporter : Il est évident que l'IA et le ML sont sur la plupart des radars organisationnels aujourd'hui. En fin de compte, environ la moitié de toutes les entreprises devraient utiliser cette technologie au cours des prochaines années.

Différents types d'AIaaS

Avec différents types de services d'IA, on peut choisir celui qui correspond le mieux aux besoins de l'entreprise. Ce serait une bonne idée d'examiner les points faibles et les solutions qui permettent une intégration facile.

De plus, cela aiderait toujours à adopter une solution qui ne nécessite pas de connaissances préalables approfondies pour commencer à utiliser AIaaS. Examinons rapidement quelques types populaires de solutions AIaaS.

1. Robots

Les développeurs doivent déployer beaucoup d'efforts pour faire des chatbots une réussite. L'interface conversationnelle peut facilement être un échec; cependant, un chatbot engageant avec des algorithmes d'IA peut simuler une conversation humaine. Un mélange délicat de capacités NLP et ML peut aider à comprendre les requêtes des utilisateurs et offrir des réponses indispensables.

Aujourd'hui, les robots créent des vagues dans le service client. Ils contribuent à réduire les taux de première réponse et à accroître la satisfaction des clients. De plus, grâce à l'automatisation, les tâches routinières peuvent être évitées, ce qui permet aux agents de gagner un temps précieux et de se concentrer sur des tâches plus complexes.

InPost, l'entreprise de colis à la croissance la plus rapide d'Europe, a récemment signalé qu'elle automatise jusqu'à 92 % des millions de conversations avec les clients qu'elle traite chaque année grâce à un chatbot.

Encore un autre exemple est XiaoIce de Microsoft, une success story de chatbot IA (avec GPT-3); c'est l'un des robots de pointe. De plus, avec sa présence sur le marché, en 2021, il a touché une valorisation de 1 milliard de dollars.

2. Interface de programmation d'applications (API)

Les solutions AIaaS offrent des API passionnantes, qui permettent aux services de communiquer entre eux. Les API agissent comme un intermédiaire, permettant à deux logiciels d'interagir.

Aujourd'hui, les API de traitement du langage naturel permettent l'analyse des sentiments. De plus, ils peuvent extraire des entités du texte, entre autres tâches. Lorsqu'elles sont proposées dans le cadre de "en tant que service", les API peuvent être adoptées et mises en œuvre immédiatement, et les développeurs n'ont besoin d'écrire que quelques lignes de code. Certaines options pour les API incluent :

• Parole informatique et vision par ordinateur
• PNL
• Cartographie des connaissances
• Détection des émotions
• Traduction
• Rechercher

3. Apprentissage automatique

Les frameworks ML et AI sont des outils populaires que les développeurs utilisent pour créer des modèles. De plus, trouvez des modèles dans de grandes quantités de données, faites des prédictions et rationalisez les processus.

Le ML est associé au Big Data, mais a souvent d'autres utilisations, car ces frameworks aident à intégrer des tâches de machine learning sans avoir besoin de l'environnement Big Data.

Avec AIaaS, les entreprises pourront facilement adopter la technologie ML. On peut utiliser des modèles pré-formés ou personnaliser des outils pour répondre à leurs besoins commerciaux spécifiques. Et tout cela aussi, sans expertise préalable en ML.

Avantages de l'AIaaS

Les entreprises doivent tirer le meilleur parti de la révolution de l'IA, et une étape consiste à investir dans des technologies perturbatrices, y compris l'IA, pour profiter de cet avantage concurrentiel.

Alors, le développement de l'IA est-il la réponse pour toutes les entreprises ? Tu as raison! Ce n'est pas le cas !

Même si 79 % des cadres du monde entier observent que l'IA peut avoir des effets transformateurs en rendant les emplois plus accessibles et plus efficaces, la mise en œuvre de l'IA reste problématique. Continuez à lire car nous couvrirons les défis critiques sous peu. Cependant, examinons d'abord quelques avantages.

1. Moins besoin de compétences de codage sophistiquées (tech)

Les experts en IA sont très demandés d'une part, et d'autre part, il y a aussi une pénurie, et dans un tel scénario, l'AIaaS peut s'avérer très utile.

AIaaS offre une plate-forme où l'on n'a pas besoin de développeurs experts en IA. Tout ce que vous avez à faire est d'introduire une couche d'infrastructure sans code. La facette offre un redressement époustouflant pour les entreprises.

2. Réduction des coûts

L'un des avantages significatifs de l'intelligence artificielle en tant que service est qu'elle réduit les coûts, y compris le développement de solutions d'IA. De plus, on peut profiter de la transparence des prix, de sorte que les entreprises ne paient que ce dont elles ont besoin, car l'AIaaS vous permet de payer à l'utilisation.

3. Vitesse

Avec l'avantage supplémentaire de la réduction des coûts, l'AIaaS permet de gagner du temps sur le développement de solutions d'IA. L'approche innovante permet d'accélérer les projets d'IA.

4. Infrastructure de haute technologie disponible

Avec AIaaS, il est désormais plus facile d'accéder aux GPU puissants et rapides nécessaires pour mettre en œuvre des modèles d'IA et de ML. L'accès aux infrastructures de haute technologie est le bienvenu, d'autant plus que la plupart des PME n'ont pas les ressources et le temps nécessaires pour développer des solutions en interne.

De plus, l'AIaaS étant personnalisable, les entreprises ont la possibilité de créer un modèle spécifique axé sur les tâches.

5. Convivialité

Il est excellent d'obtenir une plate-forme open source qui peut être modifiée facilement. Cependant, s'il y a des défis à l'installation et au développement, cela va à l'encontre de tout l'objectif. L'AIaaS est une excellente solution qui offre des facettes totalement prêtes à l'emploi. De plus, les propriétaires de processus peuvent adopter et mettre en œuvre un logiciel d'IA sans aucune formation formelle.

Les développeurs peuvent explorer des services ML de bout en bout, y compris des modèles prédéfinis et des modèles créés sur mesure. De plus, il existe des interfaces glisser-déposer pour une complexité réduite. La meilleure partie est que les chefs d'entreprise peuvent désormais démarrer leurs projets de ML en quelques heures sans experts.

6. Évolutivité

AIaaS est une excellente option pour les entreprises qui souhaitent évoluer. Il est parfait pour les tâches qui nécessitent un certain niveau de jugement cognitif et où le travail lui-même n'a pas beaucoup de valeur ajoutée.

7. Personnalisation

Nous n'avons jamais entendu parler d'entreprises ayant des objectifs identiques ! Oui tu as raison; les objectifs sont toujours spécifiques à l'entreprise. Ainsi, avec des objectifs naturels variés, l'AIaaS peut être affinée pour correspondre aux besoins de l'entreprise, des données ou du projet.

Défis courants de l'AIaaS

Certains défis de l'AIaaS sont :

1. Confidentialité et sécurité des données

Avec le modèle de travail depuis n'importe où en raison de la pandémie de COVID, les entreprises doivent faire attention à l'utilisation des données et aux mécanismes de sécurité.

Il existe également des facettes critiques telles que la législation sur la confidentialité des données telles que le RGPD et le CCPA et l'expiration du bouclier de confidentialité des données US/EU, qui obligent les entreprises à être prudentes avec leurs données.

Dans de tels scénarios, l'utilisation de mécanismes et de technologies renforçant la confidentialité, tels que le chiffrement et le masquage des données, peut contribuer à la sécurité des données de l'entreprise.

2. Verrouillage du fournisseur

Imaginez que vous utilisez une API différente, qui utilise d'autres formats de réponse. Vous pensez peut-être qu'il est facile de changer; cependant, les différents formats de réponse et les API changeantes nécessitent un certain effort.

De plus, les services ML de bout en bout ou même les composants ML sont plus difficiles à changer d'outil car l'équipe de développeurs doit se familiariser avec eux. Toutes ces facettes conduisent à l'enfermement vis-à-vis du fournisseur, où les entreprises doivent comprendre les difficultés liées au passage d'un produit concurrent à un autre.

3. Gouvernance des données

Il est essentiel pour les entreprises des secteurs hautement réglementés de limiter le stockage des données dans le cloud. Les entreprises du secteur bancaire et de la santé peuvent être confrontées à des limites dans l'utilisation de l'AIaaS.

4. Coûts à long terme

D'une part, les solutions AIaaS permettent aux entreprises de s'installer rapidement à un coût abordable. Cependant, les coûts à long terme peuvent être élevés et les entreprises doivent peser les coûts à court et à long terme avant de faire des investissements significatifs dans l'AIaaS.

5. Efforts pour une mise en œuvre sans bug

Une autre préoccupation concerne la mise en œuvre du logiciel AIaaS, qui peut ne pas être exempt de bogues. Et la mise en œuvre nécessite beaucoup d'efforts pour une transition transparente et réussie.

Exemples AIaaS notables

Voyons quelques exemples pertinents.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn propose une plateforme AIaaS passionnante avec des outils d'analyse des sentiments prêts à l'emploi. La plate-forme d'IA simplifie l'analyse de texte grâce à des outils intuitifs et sans code.

Les entreprises à la recherche de modèles personnalisés peuvent commencer leur voyage avec une version pré-formée, où l'on peut inclure un analyseur d'enquête pour classer les commentaires des clients par sujet. De plus, il est facile de créer des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour détecter les sentiments, les mots-clés et plus encore dans une simple interface pointer-cliquer. Les modèles peuvent également être facilement intégrés dans d'autres applications.

Enfin, les entreprises peuvent s'attendre à exécuter des modèles dans MonkeyLearn Studio pour créer des tableaux de bord puissants et obtenir des informations exploitables. Voici un exemple de tableau de bord d'analyse d'enquête.

Image 1 :Tableau de bord d'analyse des enquêtes de MonkeyLearn (Source)

2. IBM Watson

IBM a une approche éprouvée avec ses offres AIaaS. Et IBM Watson héberge une suite d'outils d'IA qui aide les entreprises avec une approche holistique à atteindre un avantage concurrentiel radical.

Les entreprises peuvent choisir parmi plusieurs applications prédéfinies, telles que Watson Assistant (pour créer des assistants virtuels) et Watson Natural Language Understand (pour effectuer des tâches d'analyse de texte avancées).

De plus, aucune expertise préalable n'est nécessaire en apprentissage automatique ou en science des données. Et les développeurs peuvent utiliser IBM Watson Studio pour créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique sur n'importe quel cloud.

Image 2 :IBM Watson Assistant Plus (Source)

3. Microsoft Azure

Yet another exciting example is Azure AI, Microsoft’s public cloud computing platform. The platform offers a trove of AI and ML solutions for developers.

Developers would love to explore Azure Cognitive Services to discover different AI capabilities (such as computer vision or text extraction) and add to the apps using APIs. One can also explore the Azure Bot Service, which allows you to intuitively build any bot, from a Q&A bot to your own branded virtual assistant.

4. Google Cloud ML

Businesses can look out for Google Cloud ML Engine for innovative ML products and services, which is Google’s AI platform. The platform helps companies to create and deploy machine learning projects.

Developers can take out time to explore AutoML, which can train custom machine learning models for text analysis, image classification, translation, and more. It allows easy visualization of the datasets to see how your model works using a “what-if tool” and metrics to assess performance.

An exciting advantage of using this platform is that one can easily integrate models with all the Google Cloud ecosystems.

Wrapping Up

Ultimately, AI as a Service can optimize your business processes and boost customer experiences. Plus, your business has a higher chance of delivering meaningful impact with AIaaS.

If you haven't thought of accelerating digital adoption, the metrics post-pandemic are just right to implement digital and AI solutions. Is your business ready for the outcomes AIaaS can deliver? Think and act.

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