AIaaS démystifié : Le guide définitif de l'IA en tant que service

L'IA repousse les frontières chaque jour, et l'avenir des expériences client ou de l'optimisation des processus métier sera alimenté par l'IA. Alors, avec la révolution de l'IA détenant des trésors de données, il n'est pas douteux que les dirigeants d'entreprise souhaitent exploiter la puissance de l'IA pour gagner un avantage concurrentiel.

L'excellente nouvelle — l'Intelligence Artificielle en tant que Service (AIaaS), un mélange du modèle d'affaires SaaS avec les services d'IA, peut apporter une plus grande efficacité à un coût abordable.

L'AIaaS peut aider les entrepreneurs d'applications à exploiter la puissance des solutions basées sur le cloud. Êtes-vous prêt à avancer avec l'AIaaS ? Nous avons rassemblé les aspects significatifs dans ce guide perspicace de 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 APIs). Ici, des fournisseurs tiers offrent de tels outils via des solutions prêtes à l'emploi. L'AIaaS permet aux entreprises d'adopter et d'implémenter des solutions d'IA sans investissement significatif et avec un risque moindre.

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

• Machines massives et coûteuses
• Pénurie de développeurs, ce qui implique des demandes salariales élevées
• Entreprises ayant des données insuffisantes pour la recherche et l'analytics

Entrez l'IA-en-tant-que-service ; avec les services cloud, l'IA n'est plus inaccessible, et les entreprises peuvent collecter et stocker des données illimitées.

Aujourd'hui, les plateformes de fournisseurs d'IA offrent plusieurs styles de machine learning (ML) et d'IA. Les fournisseurs proposent diverses solutions qui correspondent aux besoins d'IA d'une organisation. Ainsi, les organisations doivent évaluer les fonctionnalités et la tarification et choisir celle qui convient le mieux.

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

Les entreprises ont l'excellente opportunité d'essayer les algorithmes et 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'échelle.

Si vous aussi vous vous interrogez sur l'échelle, voici quelques statistiques excitantes qui peuvent aider :

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

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

  • 28 % des entreprises expérimentent avec l'IA/ML
  • 46 % des entreprises testent ou prévoient d'expérimenter avec l'IA/ML

Point clé : Il est évident que l'IA et le ML sont sur le radar de la plupart des organisations aujourd'hui. Le bilan est qu'environ la moitié de toutes les entreprises devraient utiliser la technologie dans les prochaines années.

Différents types d'AIaaS

Avec divers types de services d'IA, on peut choisir celui qui correspond bien aux besoins de l'entreprise. Ce serait une excellente idée d'examiner les points de douleur et les solutions qui permettent une intégration facile.

De plus, il serait toujours utile d'adopter une solution qui ne nécessite pas de connaissances préalables approfondies pour commencer à utiliser l'AIaaS. Jetons un coup d'œil rapide à certains types populaires de solutions AIaaS.

1. Bots

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

Aujourd'hui, les bots créent des vagues dans le service client. Ils aident à réduire les taux de première réponse et augmentent la satisfaction client. De plus, avec l'automatisation, les tâches routinières peuvent être évitées, faisant gagner un temps précieux aux agents et la capacité de déplacer leur focus sur des tâches plus complexes.

L'entreprise de colis à la croissance la plus rapide en Europe, InPost, a récemment rapporté qu'ils automatisent jusqu'à 92 % des millions de conversations clients qu'ils gèrent chaque année en tirant parti d'un chatbot.

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

2. Interface de programmation d'applications (APIs)

Les solutions AIaaS offrent des APIs excitantes, qui sont un moyen pour les services de communiquer entre eux. Les APIs agissent comme intermédiaire, permettant à deux logiciels d'interagir.

Aujourd'hui, les APIs pour le traitement du langage naturel permettent l'analyse de sentiments. De plus, elles peuvent extraire des entités du texte, parmi d'autres tâches. Quand elles sont offertes en tant que « as a service », les APIs peuvent être adoptées et implémentées immédiatement, et les développeurs n'ont besoin d'écrire que quelques lignes de code. Quelques options pour les APIs incluent :

• Reconnaissance vocale et vision par ordinateur
• NLP
• Cartographie des connaissances
• Détection d'émotions
• Traduction
• Recherche

3. Machine Learning

Les frameworks ML et IA sont des outils populaires que les développeurs utilisent pour construire des modèles. De plus, trouver des patterns dans de grandes quantités de données, faire des prédictions et rationaliser les processus.

Le ML est associé au big data mais a souvent d'autres usages, car ces frameworks aident à construire des tâches de machine learning sans avoir besoin de l'environnement big data.

Avec l'AIaaS, les entreprises trouveront facile d'adopter la technologie ML. On peut utiliser des modèles pré-entraînés ou personnaliser des outils pour répondre à leurs besoins métier spécifiques. Et tout cela, aussi, sans expertise ML préalable.

Avantages de l'AIaaS

Les entreprises doivent tirer le meilleur parti de la révolution de l'IA, et une étape est d'investir dans des technologies disruptives, incluant l'IA, pour profiter de cet avantage concurrentiel.

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

Même si 79 % des dirigeants du monde entier observent que l'IA peut avoir des effets transformateurs rendant les emplois plus accessibles et plus efficaces, il y a encore des défis à l'implémentation de l'IA. Continuez à lire car nous couvrirons les défis critiques sous peu. Cependant, regardons d'abord quelques avantages.

1. Moins besoin de compétences techniques de codage sophistiquées

Les experts en IA sont très demandés d'un côté, et de l'autre, il y a une pénurie, et dans un tel scénario, l'AIaaS peut être très utile.

L'AIaaS offre une plateforme où l'on n'a pas besoin de développeurs experts en IA autour. Tout ce que vous avez à faire est d'introduire une couche d'infrastructure no-code. Cet aspect offre un retournement spectaculaire pour les entreprises.

2. Réduction des coûts

L'un des avantages significatifs de l'Intelligence Artificielle en tant que Service est qu'il réduit les coûts, y compris le développement de solutions d'IA. De plus, on peut profiter de la transparence des prix, donc les entreprises ne paieront que pour ce dont elles ont besoin, car l'AIaaS vous permet de payer à l'usage.

3. Vitesse

Avec l'avantage supplémentaire de la réduction des coûts, l'AIaaS aide à gagner du temps passé à développer des solutions d'IA. L'approche innovante aide à accélérer les projets d'IA.

4. Infrastructure haute technologie disponible

Avec l'AIaaS, il est maintenant plus facile d'accéder aux GPU puissants et rapides nécessaires pour implémenter les modèles d'IA et de ML. L'accès à une infrastructure haute technologie est bienvenu, surtout que la plupart des PME n'ont pas les ressources et le temps nécessaires pour développer des solutions en interne.

De plus, avec l'AIaaS étant personnalisable, les entreprises ont l'opportunité de construire un modèle orienté tâche spécifique.

5. Utilisabilité

C'est excellent d'obtenir une plateforme open-source qui peut être facilement modifiée. Cependant, s'il y a des défis à l'installation et au développement, cela défait tout le but. L'AIaaS est une excellente solution qui offre des facettes complètement prêtes à l'emploi. De plus, les propriétaires de processus peuvent adopter et implémenter des logiciels d'IA sans formation formelle.

Les développeurs peuvent explorer des services ML de bout en bout, incluant des modèles pré-construits et des modèles créés sur mesure. De plus, il y a des interfaces drag-and-drop pour une complexité réduite. La meilleure partie est que les dirigeants d'entreprise peuvent maintenant démarrer leurs projets ML en quelques heures sans experts.

6. Évolutivité

L'AIaaS est une excellente option pour les entreprises qui souhaitent se développer. C'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 avec des objectifs identiques ! Oui, vous avez raison ; les objectifs sont toujours spécifiques à l'entreprise. Donc, avec des objectifs naturels variables, l'AIaaS peut être affiné 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 n'importe où dû à la pandémie de COVID, les entreprises doivent être prudentes sur l'utilisation des données et les mécanismes de sécurité.

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

Dans de tels scénarios, l'utilisation de mécanismes et technologies améliorant la confidentialité tels que le chiffrement et le masquage de données peut aider à garder les données d'entreprise en sécurité.

2. Verrouillage fournisseur (Vendor Lock-in)

Imaginez que vous utilisez une API différente, qui utilise d'autres formats de réponse. Vous pourriez penser qu'il est facile de changer ; cependant, les divers formats de réponse et les APIs changeantes nécessitent des efforts.

De plus, les services ML de bout en bout ou même les composants ML sont plus difficiles à changer d'outils car l'équipe de développement doit se familiariser avec eux. Tous ces aspects mènent au verrouillage fournisseur, où les entreprises doivent comprendre les points de douleur du passage entre produits concurrents.

3. Gouvernance des données

Il est critique pour les entreprises dans des industries hautement réglementées de limiter le stockage des données dans le cloud. Les entreprises dans la banque et la santé peuvent faire face à des limitations dans l'exploitation de l'AIaaS.

4. Coûts à long terme

D'un côté, les solutions AIaaS permettent aux entreprises de démarrer rapidement à un coût abordable. Cependant, les coûts à long terme pourraient être élevés, et les entreprises doivent peser les coûts à court et long terme avant de faire des investissements AIaaS significatifs.

5. Efforts pour une implémentation sans bugs

Une autre préoccupation est l'implémentation du logiciel AIaaS, qui peut ne pas être sans bugs. Et l'implémentation nécessite beaucoup d'efforts pour une transition fluide et réussie.

Exemples notables d'AIaaS

Regardons quelques exemples pertinents.

1. MonkeyLearn

MonkeyLearn offre une plateforme AIaaS excitante avec des outils d'analyse de sentiments prêts à l'emploi. La plateforme IA rend l'analyse de texte simple grâce à des outils intuitifs no-code.

Les entreprises à la recherche de modèles personnalisés peuvent commencer leur parcours avec une version pré-entraînée, où l'on peut inclure un analyseur de sondage pour classifier les retours clients par sujet. De plus, il est facile de construire des modèles de machine learning personnalisés pour détecter les sentiments, mots-clés, et plus dans une interface simple point-and-click. Les modèles peuvent également être facilement intégrés dans d'autres apps.

Enfin, les entreprises peuvent s'attendre à exécuter des modèles dans MonkeyLearn Studio pour créer de puissants tableaux de bord et obtenir des insights exploitables. Voici un exemple du Tableau de bord d'Analyse de Sondage.

Image 1 : Tableau de bord d'Analyse de Sondage 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 pour atteindre un avantage concurrentiel radical.

Les entreprises peuvent choisir parmi plusieurs applications pré-construites, comme Watson Assistant (pour construire 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 machine learning ou data science. Et les développeurs peuvent utiliser IBM Watson Studio pour construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning sur n'importe quel cloud.

Image 2 : IBM Watson Assistant Plus (Source)

3. Microsoft Azure

Un autre exemple excitant est Azure AI, la plateforme de cloud computing public de Microsoft. La plateforme offre un trésor de solutions IA et ML pour les développeurs.

Les développeurs adoreraient explorer Azure Cognitive Services pour découvrir différentes capacités d'IA (telles que la vision par ordinateur ou l'extraction de texte) et les ajouter aux apps via des APIs. On peut aussi explorer le service Azure Bot, qui permet de construire intuitivement n'importe quel bot, d'un bot Q&A à votre propre assistant virtuel de marque.

4. Google Cloud ML

Les entreprises peuvent se tourner vers Google Cloud ML Engine pour des produits et services ML innovants, qui est la plateforme IA de Google. La plateforme aide les entreprises à créer et déployer des projets de machine learning.

Les développeurs peuvent prendre le temps d'explorer AutoML, qui peut entraîner des modèles de machine learning personnalisés pour l'analyse de texte, la classification d'images, la traduction, et plus. Il permet une visualisation facile des jeux de données pour voir comment votre modèle fonctionne en utilisant un « what-if tool » et des métriques pour évaluer la performance.

Un avantage excitant de l'utilisation de cette plateforme est qu'on peut facilement intégrer des modèles avec tous les écosystèmes Google Cloud.

Conclusion

En fin de compte, l'IA en tant que Service peut optimiser vos processus métier et booster les expériences client. De plus, votre entreprise a plus de chances de délivrer un impact significatif avec l'AIaaS.

Si vous n'avez pas pensé à accélérer l'adoption numérique, les métriques post-pandémie sont parfaites pour implémenter des solutions numériques et d'IA. Votre entreprise est-elle prête pour les résultats que l'AIaaS peut délivrer ? Réfléchissez et agissez.

Implémentez des solutions AIaaS avec Imaginovation

L'industrie est en admiration devant l'AIaaS, et si vous voulez tirer le meilleur parti des solutions, vous devez avoir une implémentation réussie. L'Intelligence Artificielle en tant que Service sera plus grande que vous ne le pensez, et vous pouvez vous associer à nous pour une performance fluide.

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