Tout ce qu'il faut savoir sur les infrastructures d'IA

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Parce que l'intelligence artificielle (IA) s'impose chaque jour un peu plus dans notre quotidien, il est essentiel de mettre en place une infrastructure qui assure l'efficacité des workflows. C'est là que les infrastructures d'intelligence artificielle entrent en jeu. 

Une infrastructure bien conçue permet aux équipes de science des données et de développement d'accéder aux données, de déployer des algorithmes d'apprentissage automatique (AA) et de gérer les ressources informatiques du matériel.

Les infrastructures d'IA associent les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (IA/AA) afin de développer et déployer des solutions évolutives pour les données. C'est la technologie sur laquelle repose l'apprentissage automatique et qui donne aux machines la capacité de penser comme un humain.

L'apprentissage automatique est une technique qui consiste à entraîner un ordinateur à identifier des schémas, à établir des prédictions et à apprendre à partir d'expériences passées sans programmation explicite. L'apprentissage profond, à la base de l'IA générative, est une technique d'AA utilisée pour l'analyse et l'interprétation de grandes quantités de données.

La pile technologique des infrastructures d'IA

Une pile technologique désigne un ensemble de technologies, de frameworks et d'outils utilisés pour concevoir et déployer des applications logicielles. On peut imaginer que ces technologies s'empilent les unes au-dessus des autres pour former une application. La pile technologique des infrastructures d'IA aide à accélérer le développement et le déploiement des applications au travers de trois couches fondamentales. 

La couche d'applications permet aux individus et aux machines de collaborer au moyen d'outils de workflow essentiels, notamment des applications de bout en bout utilisant des modèles spécifiques ou des applications orientées utilisateur final non spécifiques. Les applications orientées utilisateur final reposent généralement sur des frameworks d'IA Open Source pour créer des modèles qui peuvent être adaptés aux besoins métier spécifiques. 

La couche de modèles se compose de points de contrôle qui alimentent les produits d'IA et requiert une solution d'hébergement pour son déploiement. Cette couche repose sur les trois modèles suivants :
IA générale : type d'intelligence artificielle qui imite le raisonnement humain et les processus décisionnels, par exemple les applications d'IA telles que ChatGPT et DALL-E d'OpenAI.
IA spécifique : intelligence artificielle entraînée à l'aide de données très spécifiques et pertinentes pour produire des résultats plus précis, par exemple pour la création d'un texte publicitaire ou de paroles de chanson.
IA spécialisée : type d'IA capable de parvenir aux plus hauts niveaux de précision et de pertinence, conçue pour être spécialiste de son domaine, par exemple pour rédiger des articles scientifiques ou créer des maquettes d'aménagement intérieur.

La couche d'infrastructure comprend des composants matériels et logiciels nécessaires à la création et à l'entraînement des modèles d'IA, notamment les processeurs à usage spécifique comme les GPU (matériel) et les outils d'optimisation et de déploiement (logiciel). Les services de cloud computing appartiennent également à cette couche. 

Divers composants sont nécessaires à la conception, au déploiement et à la gestion des modèles d'IA. 

Stockage des données

Le stockage des données consiste à recueillir et conserver des informations numériques, c'est-à-dire les octets et bits des applications, protocoles réseau, documents, fichiers multimédias, carnets d'adresses, préférences des utilisateurs, etc. Il est important de disposer d'un système de stockage et de gestion des données fiable pour stocker, organiser et récupérer les volumes de données nécessaires à l'entraînement et à la validation des modèles d'IA.

Gestion des données

La gestion des données regroupe la collecte, le stockage et l'utilisation des données, et s'effectue souvent à l'aide d'un logiciel spécialisé. Cette pratique permet de savoir quelles sont les données disponibles, où elles se trouvent, qui en est le propriétaire, qui peut les voir et comment y accéder. Avec les contrôles et la mise en œuvre appropriés, les flux de gestion des données génèrent les informations d'analyses nécessaires pour prendre de meilleures décisions.

Frameworks d'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (AA) est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des algorithmes pour identifier des schémas et établir des prédictions dans un ensemble de données. Les frameworks d'AA fournissent les outils et les bibliothèques pour concevoir, entraîner et valider les modèles. 

Exploitation de l'apprentissage automatique

Acronyme de Machine Learning Operations, le MLOps désigne un ensemble de pratiques de gestion des workflows qui vise à rationaliser la production, la maintenance et la surveillance des modèles d'AA. S'inspirant des principes DevOps et GitOps, le MLOps vise à établir un processus continu et en constante évolution pour l'intégration des modèles d'AA au développement logiciel.

Avec une infrastructure d'IA bien conçue, les entreprises peuvent exploiter facilement l'IA/AA, avec à la clé plus d'efficacité et d'innovation. 

Avantages

Les infrastructures d'IA offrent plusieurs avantages aux entreprises et aux équipes d'exploitation de l'IA. Parmi ces avantages figure l'évolutivité, qui permet d'adapter l'exploitation à la demande, en particulier avec les solutions d'IA/AA basées dans le cloud. L'automatisation des tâches répétitives est un autre avantage qui permet de réduire le nombre d'erreurs et le délai d'exécution. 

Défis

Les infrastructures d'IA posent aussi quelques défis. L'un de ces plus grands défis est lié à la quantité et la qualité des données à traiter. Les systèmes d'IA s'appuient sur de grands volumes de données pour apprendre et prendre des décisions. Les méthodes traditionnelles de stockage et de traitement des données peuvent donc ne pas suffire pour gérer l'ampleur et la complexité des charges de travail de l'IA. Autre défi de taille : l'exigence liée à l'analyse et à la prise de décision en temps réel, qui implique un traitement rapide et efficace des données. Ce facteur doit être pris en compte pour choisir la solution qui pourra traiter de très grands volumes de données.

Applications

Certaines applications permettent de relever ces défis. Avec les services cloud Red Hat® OpenShift®, les entreprises peuvent créer, déployer et mettre à l'échelle des applications rapidement. Celles-ci peuvent aussi bénéficier d'une plus grande efficacité en améliorant la cohérence et la sécurité de leur infrastructure grâce à une gestion et à une assistance proactives. Les produits de la gamme Red Hat Edge permettent de déployer les applications au plus près de l'endroit où les données sont collectées et d'obtenir des informations exploitables.

L'IA transforme non seulement notre quotidien, mais aussi les entreprises. Parce qu'elles favorisent les nouvelles découvertes et expériences dans tous les domaines et secteurs, les plateformes Open Source vous permettent de créer, déployer et contrôler vos modèles et applications d'IA, et de prendre votre avenir en main. Gamme de produits basée sur l'IA, Red Hat OpenShift AI fournit des outils pour le cycle de vie complet des expériences et modèles d'IA/AA, notamment la solution Red Hat OpenShift Data Science. Cette gamme offre également davantage de cohérence, une facilité d'utilisation et des options de déploiement du cloud jusqu'en périphérie du réseau, le cloud hybride étant l'infrastructure souvent choisie comme base pour l'IA.

La solution Red Hat OpenShift Data Science offre un environnement flexible dans lequel les équipes de science des données, d'ingénierie et de développement peuvent créer, déployer et intégrer des projets de manière plus rapide et efficace. Celles-ci bénéficient entre autres de l'intégration de la sécurité et des cycles de vie des opérateurs. La plateforme donne accès à Jupyter en tant que service, ainsi qu'aux bibliothèques associées de divers frameworks dont TensorFlow et Pytorch. En outre, plusieurs logiciels de partenaires technologiques (Starburst, IBM, Anaconda, Intel et NVIDIA) ont été intégrés au service d'IA, ce qui permet de découvrir et d'essayer facilement de nouveaux outils pour diverses tâches (acquisition de données, création, déploiement et surveillance des modèles) dans un environnement cloud-native moderne.

Nos partenaires d'IA se basent sur l'infrastructure Red Hat pour compléter et optimiser le développement des applications d'IA/AA. Ils enrichissent le cycle de vie de l'IA avec des solutions qui couvrent de nombreux domaines, notamment l'intégration et la préparation des données, le développement et l'entraînement de modèles d'IA, la distribution des modèles et l'inférence (production de prédictions) basées sur de nouvelles données.