Choisir la meilleure plateforme d’IA

Les plateformes d’IA permettent aux individus de créer, d’évaluer, d’implémenter et de mettre à jour des modèles de machine learning (ML) et d’apprentissage profond de manière plus évolutive. Grâce aux outils de plateforme d’IA, les travailleurs du savoir peuvent analyser les données, formuler des prévisions et exécuter des tâches avec une vitesse et une précision supérieures à ce qu’ils peuvent effectuer manuellement.

L’IA joue un rôle central en tant que catalyseur dans la nouvelle ère du progrès technologique. PwC estime que « l’IA pourrait contribuer à l’économie mondiale à hauteur de 15 700 milliards de dollars en 2030, soit plus que la production actuelle de la Chine et de l’Inde réunies ». Sur ce montant, PwC estime que « 6 600 milliards de dollars devraient provenir de l’augmentation de la productivité, et 9 100 milliards des effets de la consommation ». En observant son impact potentiel au sein du secteur, le McKinsey Global Institute estime que, dans le seul secteur manufacturier, les technologies émergentes qui utilisent l’IA créeront jusqu’à 3 700 milliards de dollars de valeur d’ici 2025. Il est clair que la technologie de l’IA est en train de devenir un composant essentiel de la Business Intelligence au sein des organisations de tous les secteurs. Les principaux fournisseurs d’infrastructure cloud tels qu’IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure et Google Cloud ont élargi le marché en ajoutant des plateformes d’IA à leurs offres.

Les plateformes d’IA offrent un large éventail de fonctionnalités qui aident les organisations à rationaliser leurs opérations, à prendre des décisions fondées sur les données, à déployer efficacement des applications d’IA et à obtenir des avantages concurrentiels. Ces plateformes de développement favorisent la collaboration entre les équipes de science des données et les équipes d’ingénierie, ce qui permet de réduire les coûts en minimisant les efforts redondants et d’automatiser les tâches de routine comme la duplication ou l’extraction des données. Certaines plateformes d’IA offrent également des capacités d’IA avancées, telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.

Cela dit, la sélection d’une plateforme peut s’avérer difficile, car un système inadapté peut entraîner une augmentation des coûts et potentiellement limiter l’utilisation d’autres outils ou technologies précieux. Outre le prix, de nombreux autres facteurs doivent être pris en compte lors de l’évaluation des meilleures plateformes d’IA pour votre entreprise. Une bonne compréhension des outils d’IA disponibles et de leurs capacités vous aidera à prendre des décisions éclairées lors de la sélection d’une plateforme adaptée à vos objectifs métier.

Les plateformes d’IA facilitent une multitude de tâches, de l’application de la gouvernance des données et d’une meilleure répartition de la charge de travail à la création accélérée de modèles de machine learning. Étant donné que le succès de l’IA dépend généralement de la capacité de l’organisation à déployer rapidement des modèles à l’échelle, il est essentiel que votre plateforme d’IA dispose des fonctionnalités qui vous permettront d’atteindre les objectifs de votre organisation, en particulier les suivantes :

Capacités MLOps

• Pipelines d’orchestration : une plateforme unifiée unique permet aux équipes de disposer d’un ensemble commun d’outils pour l’analyse des données, la science des données et le ML, et prend en charge un large éventail d’algorithmes de machine learning, y compris les réseaux neuronaux pour les analyses prédictives complexes. Cette expérience unifiée optimise le processus de développement et de déploiement de modèles de machine learning en rationalisant les workflows pour une efficacité accrue.
• Outils d’AutoML : le machine learning automatisé (ou autoML) permet d’accélérer la création de modèles grâce à des fonctionnalités low-code et no-code.
• Optimisation des décisions : rationalisez la sélection et le déploiement des modèles d’optimisation et permettez la création de tableaux de bord pour partager les résultats, améliorer la collaboration et recommander des plans d’action optimaux. Vous pouvez optimiser les compromis entre les objectifs commerciaux, tels que la réduction des coûts du service client ou l’amélioration de la satisfaction client, et déterminer la meilleure procédure à suivre dans chaque situation.
• Modélisation visuelle : combinez la science des données visuelle avec des bibliothèques open source et des interfaces basées sur des notebooks dans un studio unifié de données et d’IA. En explorant les données sous différentes perspectives à l’aide de visualisations, vous pouvez identifier des schémas, des connexions, des idées et des relations au sein de ces données et analyser rapidement de grandes quantités d’informations.
• Développement automatisé : avec AutoAI, les débutants peuvent se lancer rapidement et les data scientists plus expérimentés peuvent travailler sur le développement de l’IA. AutoAI automatise la préparation des données, le développement des modèles, l’ingénierie des caractéristiques et l’optimisation des hyperparamètres.
• Générateur de données synthétiques : les données synthétiques peuvent être utilisées comme alternative ou complément aux données réelles lorsque celles-ci ne sont pas facilement disponibles, ce qui peut être particulièrement utile pour l’expérimentation. Les fonctionnalités de la plateforme peuvent vous aider à générer un ensemble de données tabulaires synthétiques qui exploitent les données existantes ou un schéma de données personnalisé. Vous pouvez vous connecter à la base de données existante, télécharger un fichier de données, anonymiser les colonnes et générer autant de données que nécessaire pour combler les lacunes de données ou entraîner des modèles d’IA classiques.

Capacités d’IA générative

• Générateur de contenu : l’IA générative fait référence à des modèles d’apprentissage profond capables de générer du texte, des images et d’autres contenus basés sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Les plateformes d’IA peuvent générer du contenu et aider à diverses tâches, telles que la rédaction d’e-mails marketing et la création de profils clients.
• Classification automatisée : les plateformes d’IA peuvent lire et classer les entrées écrites, comme l’évaluation et le tri des réclamations des clients ou l’examen de leurs commentaires.
• Générateur de synthèse : les plateformes d’IA peuvent également transformer un texte dense en un résumé de grande qualité, en capturant les points clés des rapports financiers, des transcriptions de réunions, etc.
• Extraction de données : les fonctionnalités de la plateforme permettent de trier des détails complexes et d’extraire rapidement les informations nécessaires à partir de documents volumineux grâce à l’identification des entités nommées, l’analyse des conditions générales et autres processus.

Les plateformes d’IA peuvent vous aider à exploiter la puissance de la technologie d’IA et à générer de nombreux avantages pour votre entreprise, notamment en renforçant l’automatisation, l’évolutivité et la sécurité. Ces plateformes permettent aux entreprises d’analyser de grandes quantités de données, d’obtenir des informations précieuses et de s’adapter rapidement à la dynamique du marché, autant d’atouts porteurs d’innovation et d’avantage concurrentiel.

Automatisation accrue

L’automatisation joue un rôle essentiel dans l’accélération de l’échelle et du rythme des activités tout au long du cycle de vie des données. Une fois que les équipes ont identifié un processus efficace et reproductible, tel qu’un étiquetage cohérent des données, elles peuvent envisager le machine learning pour l’automatiser. Les fonctionnalités d’automatisation de la plateforme d’IA pour l’étiquetage des données permettent ainsi d’améliorer la pertinence des prévisions et l’utilisabilité des variables de données.

Plus d’évolutivité

L’évolutivité lors des phases d’entraînement et de production des modèles de machine learning est essentielle, car la création et l’entraînement de modèles sur une machine locale comme un ordinateur portable ont leurs limites. Ce peut être suffisant pour les petits jeux de données, mais irréalisable par les data scientists pour les modèles plus volumineux. Pour évoluer, ils auront besoin d’un workflow centralisé qui facilite la transparence et la collaboration avec d’autres professionnels pour aligner les données sur les normes et surveiller la disponibilité des calculs, ainsi que l’utilisation des GPU et des TPU.

Meilleure intégration

Une plateforme d’IA doit également proposer des intégrations simples qui facilitent l’utilisation de logiciels et de bibliothèques open source. La plupart des plateformes sont déjà compatibles avec des frameworks open source populaires tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn, mais pour un écosystème d’IA complet, recherchez une plateforme d’IA qui offre un accès transparent et pratique aux plateformes open source comme MongoDB, Redis et PostgreSQL.

De plus, les meilleures plateformes d’IA sont développées et gérées par des organisations et des équipes profondément impliquées dans la communauté open source. Elles contribuent à la recherche, allouent des ressources et offrent leur expertise, enrichissant ainsi la diversité des compétences et des contributions à la recherche tout en élargissant l’éventail des technologies innovantes accessibles aux professionnels de la science des données et du machine learning.

IBM a été l’un des premiers défenseurs de l’open source, soutenant des communautés influentes comme Linux, Apache et Eclipse, et militant pour des licences ouvertes, une gouvernance ouverte et des normes ouvertes. L’engagement d’IBM envers l’open source est encore plus marquant depuis l’acquisition de Red Hat.

Enfin, il est essentiel de réfléchir à la stratégie de déploiement et d’utilisation de votre plateforme d’IA. Sera-t-elle implémentée sur site ou hébergée sur une plateforme cloud ? Est-elle destinée à être utilisée par une équipe interne ou sera-t-elle accessible aux clients externes ? Ces facteurs sont également importants pour identifier la plateforme d’IA qui pourra s’intégrer le plus efficacement pour s’aligner sur vos objectifs métier.

Sécurité renforcée

Les packages open source sont fréquemment utilisés par les data scientists, les développeurs d’applications et les ingénieurs de données, mais ils peuvent présenter un risque de sécurité pour les entreprises. Les contrôles de sécurité sont essentiels pour aider à identifier et à protéger contre les menaces en évolution rapide. Les meilleures plateformes d’IA disposent généralement de mesures en place pour garantir que vos données, vos terminaux, vos applications et vos identités sont protégés.

Principales mesures de sécurité :

• Sécurité du réseau : les trois objectifs principaux de la sécurité du réseau sont d’empêcher les accès non autorisés aux ressources du réseau, de détecter et arrêter les cyberattaques et les violations de la sécurité en cours et de garantir que les utilisateurs autorisés disposent d’un accès sécurisé aux ressources du réseau dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin.

• Sécurité des données : la sécurité des données protège les informations numériques contre les accès non autorisés, la corruption ou le vol tout au long de leur cycle de vie.
• Sécurité des collaborateurs : la sécurité des collaborateurs protège vos espaces de travail en attribuant aux collaborateurs des autorisations d’accès basées sur les rôles.

Gouvernance améliorée

La gouvernance de l’IA vise à garantir le développement et la mise en œuvre éthiques, responsables et conformes des modèles d’IA et de ML d’une organisation. Une plateforme d’IA dotée de fonctionnalités de gouvernance rigoureuses permet d’améliorer la collaboration et la coordination sur les approbations de modèles, la surveillance et la gestion de la conformité. La gouvernance de l’IA est essentielle pour instaurer la confiance dans la fiabilité des décisions fondées sur les données que prennent les organisations à partir des informations fournies par ces plateformes. Cette confiance s’étend au respect des obligations de conformité interne et des réglementations externes.

Un défaut de gouvernance de l’IA peut avoir de graves conséquences en termes d’inefficacité, de pénalités financières et d’atteinte à la réputation de la marque. Il peut également entraver la mise à l’échelle des processus de ML, rendant les résultats plus difficiles à reproduire et augmentant le risque d’erreurs en raison de données incorrectes ou incomplètes. Les sanctions peuvent être lourdes pour les opérateurs bancaires avec des amendes à sept chiffres en cas de biais dans les modèles d’éligibilité aux prêts et des pénalités pour non-respect du RGPD pouvant atteindre 20 millions d’euros ou 4 % du chiffre d’affaires annuel.

En outre, la définition d’accès utilisateur appropriés est un élément essentiel de la gouvernance au sein d’une plateforme d’IA, afin d’empêcher certains rôles de commettre par inadvertance une erreur susceptible d’affecter l’ensemble du système. Les administrateurs informatiques doivent avoir la possibilité d’attribuer des comptes en fonction des postes, de surveiller les activités des utilisateurs et de faciliter le partage et la collaboration entre professionnels.

Recherchez une plateforme qui met en œuvre des pratiques de gouvernance robustes pour garantir la standardisation des données, l’atténuation des biais et la conformité avec les réglementations du secteur.

Assistance technique

Si vous avez besoin d’une assistance fiable en matière de formation et d’éducation, de signalement de bugs et de suivi, de résolution de problèmes ou de réponse aux urgences, choisissez une plateforme d’IA capable de vous fournir le support dont vous avez besoin.

Vous pouvez aussi vous appuyer sur une vaste communauté d’utilisateurs et des ressources d’assistance appréciables (forums, documentation, support client) pour résoudre les problèmes et partager des connaissances.

L’adoption de l’IA est essentielle aux entreprises pour rester compétitives et ne pas se laisser distancer par la concurrence. Les cas d’utilisation suivants illustrent la façon dont les organisations ont intégré l’IA dans leurs secteurs respectifs.

Soins de santé

Les atouts de l’IA peuvent aider à relever les défis innombrables et en constante augmentation liés aux prestations de soins de santé.

Relever les défis de la radiologie

Alors que le volume et la complexité des données des patients augmentent, les radiologues sont de plus en plus contraints de gagner en efficacité et de prendre en charge un plus grand nombre de patients. Le passage à des soins basés sur la valeur rend les remboursements plus difficiles à obtenir, ce qui incite les organisations à chercher des moyens d’améliorer leur efficacité et leur productivité afin d’atteindre leurs objectifs financiers. Comme on pouvait s’y attendre, ces changements et les demandes en hausse ont entraîné une frustration et un épuisement croissants des prestataires.

Grâce à ses puissantes capacités d’analyse d’images et de données, l’IA peut aider les radiologues dans les domaines suivants :

• Acquisition d’images
• Lectures et interprétations initiales
• Priorisation et tri des études
• Recommandations de résultats pertinents à partir des données patient issues du dossier médical informatisé
• Recommandations de résultats pertinents issus de la littérature ou de directives cliniques

Services financiers

Aujourd’hui, le secteur bancaire est en train de se transformer grâce à l’IA. Dans la banque de détail, les systèmes de recherche alimentés par l’IA peuvent considérablement améliorer l’accès aux informations clés sur les différents produits proposés par la banque, telles que les caractéristiques, les avantages, les conditions générales, la tarification et d’autres informations importantes, ce qui permet aux banquiers de fournir un meilleur service.

Cet accès amélioré aux informations, rendu possible par l’IA, offre aux banquiers un ensemble d’outils puissants pour fournir un service de qualité supérieure. Grâce à une connaissance approfondie des offres de produits de la banque et une compréhension claire des profils individuels des clients, ils peuvent adapter leurs recommandations et leurs solutions plus précisément, en les alignant sur les objectifs financiers et la situation uniques de chaque client.

Une banque a constaté que ses chatbots, gérés par IBM Watson, répondaient de manière satisfaisante à 55 % des questions, demandes et messages des clients, ce qui permettait de transférer plus rapidement les 45 % restants aux employés. Une part importante d’une implémentation efficace de l’IA consiste en effet à déterminer à quel moment il est temps pour l’IA de passer le relais.

Le secteur financier met également l’IA à profit dans d’autres domaines, notamment :

• Automatisation des évaluations de crédit
• Détecter les fraudes en temps réel
• Prévention du blanchiment d’argent
• Traitement des réclamations

Vente au détail

Ces deux dernières années, nous avons tous dû adopter de nouvelles approches hybrides dans notre manière de travailler, d’être parent, de socialiser et de faire des achats. L’émergence du « shopping hybride », qui combine les points de contact numériques et physiques en magasin, est devenue courante. Le shopping hybride est le principal mode d’achat pour 27 % des consommateurs et 36 % des personnes de la génération Z. Tous âges confondus, près de trois consommateurs sur quatre (72 %) dépendent des magasins comme principale méthode d’achat.

Cela constitue à la fois un défi et une opportunité : comment les détaillants peuvent-ils intégrer de façon fluide des expériences d’achat hybrides comprenant des canaux en ligne, en magasin, mobiles et virtuels au sein d’un seul et même parcours client ?

Le secteur de la vente au détail accomplit sa transformation numérique, renforçant ses capacités clés par une large adoption de l’IA dans cinq domaines principaux :

• Expériences d’achat personnalisées : l’IA fournit des informations hyperlocalisées et des recommandations en temps réel.
• Associés surpuissants : les associés de magasin assistés par l’IA s’engagent auprès des consommateurs sur tous les points de contact.
• Workflows intelligents : l’IA optimise les processus en magasin, la gestion des stocks et les livraisons.
• Centre d’opérations : la technologie d’IA surveille et résout efficacement les incidents en magasin.
• Plateforme d’exploitation du magasin : une base évolutive et sécurisée prend en charge l’IA en périphérie et l’intégration des données.

Fabrication

Les fabricants sont souvent confrontés à divers défis, tels que des pannes de machine imprévues ou des problèmes de livraison des produits. En exploitant la puissance de l’IA, les fabricants peuvent améliorer l’efficacité opérationnelle, lancer de nouveaux produits, adapter la conception des produits et élaborer des stratégies pour les décisions financières futures, progressant ainsi dans leur transformation numérique.

Les principales solutions d’IA qui permettent de relever ces défis :

• Maintenance prédictive : l’IA aide les fabricants à détecter les problèmes sur les équipements grâce aux données des capteurs, ce qui permet d’anticiper les opérations d’entretien et de réduire les coûts.

• Assurance qualité : la vision artificielle pilotée par l’IA sur les chaînes de montage alimentées par les données identifie les défauts des produits et émet des alertes pour déclencher des mesures correctives visant à maintenir la qualité.
• Gestion des stocks : les applications et outils de prévision de la demande alimentés par l’IA améliorent le contrôle des stocks par rapport aux méthodes traditionnelles, en réduisant les excédents et en prévenant les ruptures de stock.

IBM watsonx est un portefeuille de produits d’IA proposant un ensemble d’assistants d’IA conçus pour vous aider à accentuer et à accélérer l’impact de l’IA avec des données fiables dans l’ensemble de votre entreprise.

La plateforme s’articule autour de trois composants principaux : un studio pour les nouveaux modèles de fondation, l’IA générative et le machine learning, un entrepôt de données adapté à l’usage prévu basé sur une architecture ouverte de data lakehouse, et un kit d’outils visant à accélérer la création de workflows d’IA selon les principes de responsabilité, de transparence et d’explicabilité.

Les assistants watsonx AI permettent aux membres de votre entreprise d’effectuer des tâches sans disposer de connaissances spécialisées dans les divers processus et applications métier, y compris l’automatisation du service client, la génération de code et l’automatisation des workflows clés dans des services tels que celui des ressources humaines.