L’AI as a Service (AIaas) : l’intelligence artificielle en tant que service

Si vous souhaitez travailler avec l’intelligence artificielle sans créer votre propre infrastructure d’IA, l’AI as a Service (AIaaS) vous permet d’accéder facilement à des applications d’IA sous forme d’abonnement auprès de prestataires de services via le Cloud.

AIaaS : qu’est-ce que c’est ?

L’AI as a Service (AIaaS) désigne la mise à disposition de l’intelligence artificielle via des plateformes basées sur le Cloud en tant que service. Les entreprises peuvent ainsi accéder à l’IA dans le Cloud sans avoir à déployer leur propre matériel ou à développer des logiciels. Les fournisseurs d’AIaaS mettent à disposition différents modèles d’IA et algorithmes qui peuvent être utilisés via Internet. Ce service permet aux entreprises d’intégrer des fonctions d’IA dans leurs applications sans devoir mettre en place leur propre infrastructure. Cela permet d’automatiser des processus et d’analyser de grandes quantités de données.

L’AIaaS est similaire au concept d’autres modèles as a Service tels que le Software as a Service (SaaS) ou l’Infrastructure as a Service (IaaS). Il offre un moyen rentable et facilement modulable de profiter des avantages de l’IA sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie.

Types d’AIaaS

Il existe divers types d’AI as a Service, couvrant la majorité des domaines d’application de l’intelligence artificielle, en commençant par le traitement automatique du langage naturel (TALN) (appelé NLP pour Natural Language Processing en anglais) jusqu’à l’IA générative. Le modèle qui vous convient, à vous et à votre entreprise, dépend entièrement de vos besoins.

Machine Learning as a Service (MLaaS)

Le MLaaS comprend la mise à disposition de modèles d’apprentissage automatique et d’algorithmes via le Cloud. Des fournisseurs tels qu’Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure proposent des services MLaaS qui permettent aux entreprises de former, valider et déployer des modèles sans avoir à construire des infrastructures complexes.

Deep Learning as a Service (DLaaS)

Le DLaaS est une forme spécialisée de MLaaS qui se concentre sur le Deep Learning. Il s’agit d’une sous-catégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs niveaux. Ces services sont particulièrement utiles pour les applications telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et l’analyse de données complexes. Les bibliothèques fréquemment utilisées sont TensorFlow ou PyTorch.

Computer Vision as a Service (CVaaS)

Le CVaaS englobe la mise à disposition de services permettant l’analyse et l’interprétation de données visuelles. Les cas d’application vont de la reconnaissance et de la classification classiques d’images à la reconnaissance d’objets et à l’analyse vidéo. Des services tels qu’Amazon Rekognition et Google Cloud Vision API entrent dans cette catégorie.

Natural Language Processing as a Service (NLPaaS)

Le NLPaaS fournit des outils et des modèles pour le traitement et l’analyse du langage naturel. Ces services sont utilisés pour comprendre, générer et analyser du texte. Les cas d’application typiques sont les chatbots, l’analyse de texte et la traduction automatisée.

Les avantages et inconvénients de l’AIaaS

En utilisant l’AI as a Service, les entreprises bénéficient de toute une série d’avantages. Toutefois, il existe des situations dans lesquelles l’utilisation de l’AIaaS peut présenter des inconvénients.

Les avantages de l’AIaaS

• Économie de coûts : grâce à des modèles de prix flexibles et au paiement à l’utilisation (Pay-as-you-go), vous ne payez que pour les services et les ressources dont vous avez réellement besoin.
• Évolutivité : les entreprises peuvent faire évoluer les ressources dont elles ont besoin en fonction de leurs besoins. Grâce à la disponibilité globale des services AIaaS, ceux-ci peuvent être utilisés pour des applications internationales. L’intégration de nouvelles fonctions est également possible sans problème grâce à la grande évolutivité de l’AI as a Service.
• Facilité d’utilisation : la plupart des services AIaaS proposent des interfaces conviviales qui peuvent être utilisées sans connaissances techniques approfondies. Pour les experts en programmation, des API sont généralement disponibles.
• Vitesse : comme il n’est pas nécessaire de mettre en place une infrastructure propre, ni de créer et d’entraîner un modèle spécifique, l’IA as a Service permet d’introduire et d’utiliser plus rapidement de nouvelles technologies d’intelligence artificielle.
• Développement : les fournisseurs d’AIaaS améliorent et mettent à jour leurs services en permanence. Les entreprises bénéficient ainsi d’une performance maximale à tout moment et n’ont pas à s’occuper eux-mêmes de la maintenance.

Les inconvénients de l’AIaaS

• Dépendance : en raison d’éventuels effets de verrouillage, il peut être difficile ou coûteux de changer de fournisseur de services AIaaS. Les entreprises doivent s’en remettre à l’infrastructure du service et ne peuvent, dans la plupart des cas, exercer aucune influence sur celle-ci.
• Coûts : à long terme, les coûts peuvent être plus élevés qu’avec une infrastructure propre, si des frais supplémentaires sont facturés pour la transmission ou le stockage des données.
• Sécurité : la sécurité de ses propres données et systèmes dépend des normes de sécurité du fournisseur de services.
• Protection des données : le transfert de données sensibles dans le Cloud peut comporter des risques en matière de protection des données. Les politiques de protection des données des fournisseurs internationaux ne sont souvent pas conformes au RGPD.
• Problèmes de performance : une connexion Internet insuffisante peut entraîner des temps de latence pouvant limiter les performances des modèles d’IA.

AI as a Service : les domaines d’application importants de l’AIaaS

Il existe toute une série de champs d’application pour l’AIaaS. En principe, l’ AI as a Service peut être utilisé partout où l’utilisation de l’intelligence artificielle en général est pertinente. C’est notamment le cas lorsque de grandes quantités de données doivent être analysées et que des modèles doivent être recherchés, mais que l’utilisation d’un serveur d’IA propre est trop compliquée ou trop coûteuse, par exemple en raison de la taille de l’entreprise. Voici quelques exemples d’utilisation de l’IA as a Service :

• Divertissement : dans l’industrie du divertissement, l’AIaaS peut être utilisée pour créer, recommander et personnaliser des contenus. Les services de streaming utilisent des modèles d’IA pour faire des suggestions sur mesure aux utilisateurs et améliorer l’expérience utilisateur. L’IA est également souvent utilisée pour le montage vidéo.
• Marketing : l’utilisation de l’AIaaS permet d’analyser efficacement les données et le comportement des utilisateurs afin de diffuser des annonces personnalisées ou de mesurer l’efficacité des stratégies marketing.
• Finance : l’AIaaS joue un rôle central dans la détection des fraudes dans le secteur financier. L’analyse de grandes quantités de données permet de détecter des activités suspectes en temps réel. De plus, les systèmes basés sur l’IA contribuent à l’automatisation du service à la clientèle.