Que sont les cadres des exigences d’IA ?

Les premiers cadres des exigences d’IA ont été créés au sein des communautés universitaires ou de recherche afin de soutenir le développement de réseaux de neurones. Au fur et à mesure de l’évolution de l’apprentissage profond, les cadres qui ont suivi se sont adaptés aux modèles IA à grande échelle et à des cas d’utilisation plus spécifiques tels que le traitement automatique du langage naturel (NLP). Les cadres des exigences d’IA sont également devenus largement accessibles aux data scientists débutants, aux développeurs d’IA débutants et aux entreprises n’ayant aucune expertise en matière de machine learning, rendant ainsi l’IA plus accessible.

Les cadres des exigences d’IA ont des fonctionnalités intégrées pour aider à accélérer et à simplifier les pipelines de machine learning. Bien que chaque cadre des exigences varie, les éléments typiques sont les suivants :

• Paquets et bibliothèques pour la préparation, le traitement et le chargement des jeux de données

• Implémentations d’algorithmes courants de machine learning

• Modèles préconfigurés et pré-entraînés prêts à être affinés ou déployés

• Méthodes d’entraînement et d’évaluation des modèles

• Interfaces de programmation des applications (API) pour faciliter le développement de l’IA dans différents langages de programmation

• Extensions pour l’optimisation des hyperparamètres et de la performance des modèles

Certains cadres des exigences offrent ces fonctionnalités avancées :

• API et bibliothèques d’entraînement distribuées pour les modèles d’entraînement sur plusieurs machines ou GPU via le parallélisme

• Outils MLOps pour le déploiement et la surveillance des modèles

• Outils de visualisation pour mieux comprendre les modèles grâce à des histogrammes de poids et de biais, des tracés de courbes d’apprentissage et des prédictions de modèles, ainsi que des graphiques d’indicateurs comme la précision et la perte

La conception de l’architecture sous-jacente des systèmes d’IA peut être une entreprise complexe, mais la construire à partir de zéro s’ajoute à cette difficulté. Les cadres des exigences d’IA encapsulent les complexités du machine learning dans les modules, réduisant ainsi le temps et les efforts consacrés à comprendre les mathématiques et les statistiques sous-jacentes et à les transformer en code logiciel.

Voici quelques-uns des principaux avantages des cadres des exigences d’IA :

• Coût de développement réduit

• Workflows standardisés

• Mise en œuvre plus rapide

Les blocs fonctionnels prédéfinis qui accompagnent les cadres des exigences d'IA permettent aux entreprises d’économiser sur les coûts de développement initiaux. Plutôt que de dépenser pour coder l’application IA à partir de zéro, les entreprises peuvent investir dans l’élaboration de solutions ciblées sur les besoins de l’entreprise et des clients.

Le cadre des exigences fournit des méthodologies de base et des outils IA pour le processus de développement. En tant que tel, il aide à établir des workflows standard de machine learning qui sont évolutifs pour divers projets d’IA, de l’automatisation, à la vision par ordinateur et de l’IA générative au natural language understanding et à la robotique.

L’environnement de développement logiciel complet composé de cadres des exigences d’IA permet d’accélérer et de rationaliser le processus. Cela ouvre également la voie au prototypage rapide, ce qui peut permettre d’innover plus rapidement et d’accélérer la mise sur le marché des applications alimentées sur l’IA.

Les entreprises ont le choix entre différentes options. Elles doivent donc réfléchir à leurs besoins et à leurs cas d’utilisation. Un cadre adapté répond aux besoins à court terme de l’entreprise, à ses objectifs à long terme et à ses capacités techniques.

Voici quelques facteurs à prendre en compte lors du choix d’un cadre des exigences d’IA :

• Facilité d'utilisation

• Intégration

• Interprétabilité et explicabilité

• Open source ou propriétaire

• Performance et évolutivité

Malgré ses composants, un cadre des exigences d’IA a toujours une courbe d’apprentissage. Les entreprises peuvent vouloir essayer différents cadres des exigences pour évaluer leur convivialité et vérifier la clarté et la précision de la documentation, des tutoriels et des ressources pour faciliter la courbe d’apprentissage.

La compatibilité d’un cadre des exigences d’IA avec la pile d’une entreprise est essentielle. Les équipes informatiques doivent évaluer la capacité d’un cadre des exigences à s’intégrer aux sources de données, à l’infrastructure et à d’autres plateformes.

La capacité à interpréter les résultats et la production des algorithmes de machine learning et à comprendre les processus de prise de décision derrière les modèles IA est souvent cruciale pour des secteurs tels que la santé et la finance. Certains cadres des exigences d’IA intègrent des techniques d’interprétabilité et d’explicabilité de l’IA.

Les cadres d’IA open source sont généralement libres d’utilisation, tandis que les cadres propriétaires sont souvent concédés sous licence pour un usage commercial. Les cadres open source sont rentables et offrent un meilleur contrôle et une meilleure transparence. Parallèlement, les cadres des exigences propriétaires bénéficient d’un support dédié et ponctuel et de fonctionnalités plus avancées.

Les performances élevées et l’évolutivité sont essentielles, en particulier pour les systèmes d’IA qui traitent d’énormes volumes de données ou qui nécessitent des réponses en temps réel. Ces systèmes peuvent tirer avantage des cadres dotés de fonctionnalités d’optimisation et de fonctionnalités d'entraînement distribuées.

Les cadres des exigences continuent à s’améliorer en même temps que les avancées en matière d’IA. Et bien qu’il soit impossible de mentionner tous les cadres des exigences existants, voici une liste de certains des cadres des exigences d’IA les plus actuels et les plus populaires :

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• PyTorch

• Scikit-Learn

• TensorFlow

Hugging Face est une entreprise connue pour sa bibliothèque de modèles de transformateurs axés sur le NLP et sa communauté open source dynamique. Son modèle de hub agit comme une plateforme pour partager et accéder à une myriade de modèles IA préentraînés. Hugging Face contient également des bibliothèques pour le traitement des jeux de données et l’évaluation des modèles, ainsi que des outils pour la fourniture de modèles.

IBM Watson Studio aide les data scientists, les développeurs et les analystes à créer, à exécuter et à gérer des modèles d’IA. Il inclut les fonctionnalités suivantes :

• Une bibliothèque de modèles de PNL

• Outils de visualisation

• Modèles d’optimisation qui peuvent être utilisés pour la prise de décision

• AutoAI pour automatiser la préparation des données, le développement de modèles, l’ingénierie des caractéristiques et l’optimisation des hyperparamètres

• Outils MLOps pour déployer et surveiller les modèles de machine learning

• Outils de gouvernance de l’IA

Keras se présente comme « une API d’apprentissage profond conçue pour les êtres humains, pas pour les machines ». Son objectif est de rendre le développement de modèles aussi simple que possible pour les novices comme pour les experts.

Son API de haut niveau est écrite en Python et peut s’exécuter sur le cadre des exigences tels que TensorFlow et PyTorch. Cette API de base dispose de méthodes intégrées pour créer, entraîner et évaluer des modèles. Keras soutient également l’apprentissage par transfert, le réglage fin et la formation distribuée.

Parmi les autres membres de l’écosystème Keras, citons la bibliothèque de modèles pré-entraînés KerasHub, le cadre des exigences KerasTuner et la bibliothèque Keras Recommenders pour la création de moteurs de recommandation.

LangChain est un cadre des exigences open source permettant de créer des applications basées sur de grands modèles de langage (LLM), notamment des chatbots et des agents IA. Il repose sur une architecture modulaire, chaque module représentant des abstractions qui encapsulent les concepts complexes et les étapes nécessaires pour travailler avec les LLM. Ces composants modulaires peuvent ensuite être reliés entre eux pour créer des applications d’IA. Sa plateforme LangSmith permet le débogage, les tests et la surveillance des performances.

PyTorch est un pionnier dans le domaine des cadres des exigences d’IA. Ce cadre d’apprentissage profond open source combine la bibliothèque d’apprentissage automatique de Torch avec une API de haut niveau basée sur Python. Il fait preuve de polyvalence dans un large éventail d’architectures de réseaux de neurones, depuis les simples algorithmes de régression linéaires jusqu’aux réseaux de neurones convolutifs complexes.

Le cadre des exigences est connu pour représenter les modèles d’apprentissage profond sous forme de graphiques de calcul dynamiques, ce qui permet aux développeurs d’IA de modifier le code d’un modèle sans avoir à le réinitialiser dans son intégralité pendant le développement, le débogage et l'entraînement. PyTorch dispose également d’un riche écosystème de bibliothèques et d’outils pour compléter ses fonctionnalités de base.

Scikit-learn est l’un des premiers outils open source pour la science des données et le machine learning. Il repose sur les bibliothèques Python NumPy pour le calcul mathématique et numérique, SciPy pour le calcul scientifique et Matplotlib pour la visualisation. Scikit-learn propose une grande variété d’algorithmes pour l’apprentissage supervisé et non supervisé, des fonctions de sélection et d’évaluation de modèles, des modules de transformation des jeux de données, des fonctionnalités de chargement des jeux de données et des outils d’analyse prédictive des données.

TensorFlow est un autre pionnier des cadres des exigences d’IA open source. Il traite les données comme des tableaux multidimensionnels appelés tenseurs, puis construit un graphique de calcul cartographiant le flux de données entre les opérations dans un réseau de neurones. Il prend également en charge l’exécution hâtive, dans laquelle les opérations sont exécutées immédiatement sans créer de graphique de calcul.

Conçu par Google, TensorFlow offre un solide écosystème de jeux de données, de modèles, d’outils, de bibliothèques et d’extensions pour la création et le déploiement de modèles de machine learning, et même un package complet dédié à la création de moteurs de recommandation. Il bénéficie également d’un soutien actif de la communauté et d’une multitude de ressources sur le machine learning.

En outre, le cadre open source partage une suite de ressources pour intégrer des pratiques d’IA responsable dans chaque phase du pipeline de machine learning. Il s’agit notamment d’outils permettant d’examiner les jeux de données à la recherche de biais potentiels, de techniques de préservation de la confidentialité telles que l’apprentissage fédéré, et de bibliothèques permettant d’évaluer des indicateurs tels que l’équité.