AI Cloud : comment l’intelligence artificielle est-elle intégrée dans le Cloud ?

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique permettent d’accélérer les processus commerciaux. En combinant l’IA avec le Cloud, il est possible d’héberger et d’utiliser des applications d’IA à grande échelle, sans infrastructure locale propre.

Qu’est-ce qu’un AI Cloud ?

Un AI Cloud est une plateforme qui permet de développer, d’entraîner et de mettre en œuvre des modèles d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique dans un environnement de Cloud. L’AI Cloud combine les avantages de la technologie du Cloud computing, tels que la flexibilité, l’évolutivité et la rentabilité, avec des capacités d’IA avancées. En offrant des ressources informatiques évolutives et souvent des logiciels spécialisés, les services Cloud permettent aux entreprises de créer et d’exploiter des applications d’IA complexes de manière simplifiée.

Applications possibles de l’IA dans le Cloud

Les possibilités d’utilisation de l’AI Cloud sont multiples. Le traitement et l’analyse d’énormes quantités de données ainsi que la reconnaissance de modèles peuvent être nettement accélérés par l’utilisation de l’intelligence artificielle. Le recours à l’IA générative dans le Cloud est également envisageable. De manière générale, les entreprises de secteurs d’activité très divers profitent de la combinaison de l’IA et du Cloud :

• Finances : en analysant de grands ensembles de données, les modèles d’IA peuvent détecter et prévenir les transactions suspectes en temps réel, et contribuer ainsi grandement à la détection des fraudes. L’AI Cloud permet aussi d’automatiser la prédiction des tendances du marché sur la base d’événements antérieurs.
• Logistique et transport : l’analyse des données de trafic et des conditions météorologiques par l’IA permet de prédire les itinéraires et peut ainsi contribuer à réduire les délais de livraison et la consommation de carburant.
• Santé publique : l’AI Cloud peut être utilisé pour analyser des données médicales et identifier des modèles utiles pour le diagnostic et le traitement de maladies.
• Production : dans l’industrie manufacturière, l’intelligence artificielle contribue à l’optimisation des processus de production et au contrôle qualité. En analysant les données des capteurs, les modèles d’IA peuvent prédire les erreurs des machines.

Intégration de l’IA dans un Cloud privé

Bien que les services de Cloud public offrent de nombreux avantages, notamment en raison de leur large éventail de fonctionnalités, certaines entreprises préfèrent avoir recours à un Cloud privé de manière à avoir plus de contrôle sur leurs données et leurs infrastructures informatiques. Dans ces cas, l’intégration de l’IA dans un Cloud privé est une bonne solution, mais il faut tenir compte de certains facteurs.

Infrastructure et ressources

La première étape consiste à s’assurer que le Cloud privé dispose de ressources informatiques suffisantes pour répondre aux exigences des charges de travail de l’IA. Le développement et le déploiement d’applications IA nécessitant de nombreuses ressources, des processeurs puissants et des cartes graphiques, ainsi que des solutions de stockage suffisantes, sont indispensables. Par ailleurs, les ressources réseau et le stockage doivent évoluer en conséquence afin de gérer efficacement le flux de données.

Logiciels

Le développement et l’implémentation d’applications d’intelligence artificielle nécessitent généralement des outils spécifiques. Les frameworks open source comme TensorFlow ou PyTorch sont très répandus et peuvent donc être utilisés sans trop de problèmes dans un environnement de Cloud privé. Certains fournisseurs commerciaux proposent aussi des plateformes spécialisées pour la gestion et l’évolutivité de modèles d’IA dans des Clouds privés.

Gestion des données

Si vous souhaitez héberger un AI Cloud privé, il vous faudra aussi réfléchir à une bonne gestion des données. En effet, les données doivent être stockées, traitées et sauvegardées de manière sûre et efficace. Les entreprises doivent mettre en place des politiques de sécurité et de confidentialité rigoureuses pour protéger les informations sensibles. Cela comprend, par exemple, le chiffrement des données au repos et en cours de transmission, ainsi que l’utilisation de contrôles d’accès et de systèmes de surveillance.

Collaboration

Le développement d’applications d’IA nécessite souvent une collaboration entre différentes équipes et services. Un Cloud privé doit donc fournir les outils et les plateformes qui facilitent la collaboration et permettent une intégration souple et continue des environnements de développement, de test et de production.

Évolutivité

Pour conserver les avantages du Cloud en combinaison avec l’utilisation de l’intelligence artificielle, une bonne évolutivité est essentielle : il faut veiller à être en mesure de fournir des ressources supplémentaires en cas de besoin.

Alternatives à l’AI Cloud

Bien que l’AI Cloud offre de nombreux avantages, des alternatives peuvent être envisagées en fonction des besoins et des ressources spécifiques de l’entreprise. Il est ainsi possible d’exploiter des infrastructures et des applications IA au sein du propre data center d’une entreprise avec des solutions On-Premises, ou encore avec des serveurs IA propres. Cette option offre un contrôle maximal sur les données et les systèmes et peut aussi garantir des normes de sécurité plus élevées.

Vous pouvez également utiliser AI-as-a-Service (AIaaS) pour obtenir des services d’IA de tiers via Internet. Les entreprises peuvent ainsi accéder à des modèles et algorithmes d’IA prédéfinis et les intégrer dans leurs applications via des API (interface de programmation d’application), sans devoir mettre en place leur propre infrastructure d’IA. Les fournisseurs d’AIaaS prennent en charge la maintenance, la gestion et l’évolutivité, offrant ainsi une solution clé en main.