Modèles d'Intelligence Artificielle en tant que service

Stratégies pour intégrer l'IA Générative dans votre entreprise

L'Intelligence Artificielle Générative (IAG) marque une ère de transformation dans le monde des affaires, en particulier lorsqu'elle est combinée avec les technologies cloud.

Cet article est conçu pour vous montrer comment choisir des solutions d'IA qui s'alignent avec les besoins et les stratégies de votre organisation.

Nous aborderons comment ces technologies redéfinissent non seulement les limites du possible en termes d'innovation et d'efficacité, mais aussi démocratisent l'accès à l'IA avec des capacités computationnelles avancées à travers différents modèles de distribution de logiciels tels que AIaaS (Artificial Intelligence as a Service), MLaaS (Machine Learning as a Service), PaaS (Platform as a Service) et SaaS (Software as a Service).

Les DSI ne peuvent plus rester en attente, car le risque de perdre en compétitivité face aux avancées émergentes est grand. Comprendre les opportunités, risques et défis de l'IA n'est pas optionnel.

Bien qu'il y ait plusieurs défis à relever :

• Compréhension et leadership. Vous devez comprendre comment fonctionne cette technologie pour identifier les cas d'utilisation ayant de la valeur pour votre entreprise et définir le résultat attendu.
• Caractère multidisciplinaire. Les projets d'IA doivent combiner des experts métiers (chefs de projet) avec des compétences techniques (scientifiques des données mais aussi TI et experts en données et architecture).
• Données. C'est un prérequis fondamental. Il est nécessaire de gérer et de disposer des données adéquates pour alimenter les systèmes d'IA, assurer leur qualité, leur confidentialité et leur sécurité, et garantir leur disponibilité.
• Éthique et responsabilité, en abordant de manière proactive des aspects tels que la confidentialité des données et l'utilisation abusive des informations personnelles.
• Et la gestion du changement, car la mise en œuvre de projets d'IA peut entraîner des changements dans les processus existants et même dans les structures organisationnelles et peut nécessiter une redéfinition totale des rôles et des responsabilités.

L'IAG et son impact sur les entreprises

Cette technologie utilise des algorithmes d'apprentissage automatique avancés pour créer de nouvelles données qui imitent les données existantes. Cela inclut la génération de texte, d'images, de sons et même de modèles de comportement, comme nous l'expliquons ici.

Dans le contexte des affaires, l'IA, et en particulier l'IAG, ouvre de nouvelles voies pour la personnalisation des clients, l'automatisation des processus et la création de nouveaux produits et services. Sa capacité à générer des données et des contenus innovants et adaptatifs permet aux entreprises de surpasser la concurrence et de répondre aux demandes du marché de manière plus efficace.

En fait, nous pouvons diviser les domaines de l'IA en les typologies suivantes (simplifié) :

Nous expliquons ci-dessous l'approche de SEIDOR pour la mise en œuvre de l'IA : AIaaS ou cloud AI et les avantages qu'ils peuvent apporter à votre entreprise en termes d'infrastructure, de capacité de calcul, d'accès à des modèles d'IA pré-entraînés et de vous aider à choisir la meilleure solution qui s'aligne avec les besoins spécifiques et les objectifs stratégiques de votre organisation.

Modèles d'Intelligence Artificielle en tant que service

AIaaS est essentiellement l'IA cloud, c'est-à-dire l'utilisation du cloud pour déployer l'Intelligence Artificielle, agissant comme un catalyseur dans la popularisation de l'IA, en éliminant les barrières d'entrée telles que les longs délais de développement, les coûts élevés ou la nécessité d'équipes expertes en IA et en données. Cela permet aux entreprises de toutes tailles d'accéder à la puissance et aux capacités de l'IA.

Dans AIaaS ou cloud AI, nous trouvons 3 modèles de déploiement :

• Intelligence Artificielle en tant que service (AIaaS) : Les solutions AIaaS sont idéales pour les entreprises ayant des besoins de personnalisation limités. Elles sont livrées avec des algorithmes de Machine Learning, Deep Learning et IA préconçus qui simplifient les flux de travail, économisant du temps et des coûts. Elles sont beaucoup plus faciles à intégrer et à utiliser.
• Plateforme d'Intelligence Artificielle en tant que service (AI PaaS) : Les solutions AI PaaS sont destinées aux entreprises qui recherchent plus d'options de personnalisation. Elles fournissent des modèles d'IA pré-entraînés offerts en mode pay as you go, accélérant ainsi le déploiement et réduisant les coûts.
• Intelligence Artificielle Personnalisée (MLaaS) : Dans ce modèle, la solution est entièrement développée sur mesure, s'adaptant au maximum aux besoins du client, augmentant ainsi les coûts et les délais de développement.

Pour une meilleure compréhension, il est important de contextualiser la matrice de services AI PaaS des principaux fournisseurs de cloud public tels que AWS, Azure et Google. Cette matrice est un exemple du catalogue de services AI PaaS disponibles.

En définitive, la combinaison de l'IA et du cloud offre des opportunités sans précédent pour innover et croître. C'est pourquoi il est si important pour vous de comprendre les différents modèles.

Si vous souhaitez passer à l'action et intégrer l'IA dans votre entreprise ou explorer les options disponibles, contactez-nous et nous vous offrirons un conseil personnalisé.