Qu’est-ce qu’une plateforme d’IA ?

Une plateforme d’IA est un environnement unifié de bout en bout que les équipes de développement utilisent pour concevoir, personnaliser, puis gérer des solutions d’IA, facilitant ainsi l’innovation à grande échelle.

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Qu’est-ce qu’une plateforme d’IA et comment fonctionne-t-elle ?

Une plateforme d’IA est un environnement technologique intégré qui fournit pratiquement tout ce dont les équipes de développement ont besoin pour concevoir, personnaliser, puis gérer efficacement des applications et assistants intelligents. Les utilisateurs peuvent accéder en toute sécurité aux modèles, assistants, outils et infrastructures pour soutenir l’ensemble du cycle de vie de l’IA, de l’ingestion des données et l’entraînement des modèles au déploiement et au monitoring, via une interface unique et unifiée. Une plateforme d’IA peut déployer des applications et assistants IA en utilisant des services nuage, sur des appareils locaux ou dans des environnements hybrides.

Principaux points à retenir

Les plateformes d’IA permettent aux utilisateurs de concevoir, de personnaliser, puis de gérer efficacement et en toute sécurité des solutions d’IA, le tout via une interface unique.
Les plateformes d’IA peuvent déployer des applications et assistants IA en utilisant des services nuage, sur des appareils locaux et dans des environnements hybrides, selon les besoins de l’entreprise.
Les plateformes d’IA intègrent des données, des modèles, le Machine Learning, le Deep Learning, l’analyse prédictive et d’autres capacités axé sur l'IA.
Les organisations qui adoptent des plateformes d’IA peuvent rationaliser le développement, innover à grande échelle, réduire les coûts et favoriser la conformité.
Les cas d’utilisation varient selon les secteurs d’activité, notamment la détection de fraudes par carte bancaire, le diagnostic de maladies et la proposition de services personnalisés de vente au détail.
Les tendances dont il faut effectuer le suivi incluent un intérêt accru pour l’IA multimodale, l’orchestration d’assistants IA et le computing en périphérie.

Quelles sont les trois principales façons de déployer des applications et assistants IA ?

Votre organisation peut exécuter une plateforme d’IA de manière autonome, sur une infrastructure locale, ou avec des services nuage. L’accès des développeurs à des services nuage tels que platform as a service (PaaS), l’IA en tant que service (AIaaS)  et les modèles d’IA en tant que service (MaaS) peut accélérer la livraison de nouvelles applications et de nouveaux assistants IA.

Une plateforme d’IA offre également à votre organisation la flexibilité de déployer des applications et assistants IA de trois manières principales, chacune avec des avantages et cas d’utilisation distincts :

Environnements nuage
Les applications et assistants IA déployés dans des environnements nuage offrent aux clients plus d’évolutivité et d’agilité que les autres environnements. Ils conviennent parfaitement à une variété d’organisations, des startups aux multinationales, qui souhaitent adopter rapidement des solutions innovantes sans investissements matériels initiaux.

Environnements de nuage locaux et privés
Les applications et assistants IA déployés dans les centres de données propres à une organisation offrent aux clients un meilleur contrôle et une sécurité accrue des données. Des organisations les utilisent souvent dans les soins de santé, de la finance et d’autres secteurs d’activité soumis à des exigences strictes en matière de confidentialité des données et de réglementation.

Environnements hybrides
Les environnements hybrides combinent la flexibilité et l’évolutivité des offres nuage avec un contrôle local des données sensibles. En prenant en charge l’allocation des charges de travail entre les environnements, ils conviennent parfaitement aux organisations qui doivent respecter des exigences complexes de gouvernance des données tout en optimisant les ressources.

Découvrez des cas d’utilisation concrets pour le déploiement d’une plateforme d’IA.

Composants clés

Éléments à rechercher dans une plateforme d’IA

Choisissez une plateforme d’IA qui dispose d’une chaîne d’outils unifiée comprenant ces composants essentiels :

Intégration des données

Se connecte à de grands ensembles de données structurées et non structurées provenant de sources diverses, puis les ingère. Une plateforme d’IA avec des capacités robustes d’intégration des données prépare automatiquement les données brutes pour la modélisation IA, garantissant qu’elles sont propres, cohérentes et précises.

Outils de développement intégrés

Prend en charge un large éventail de langages et d’infrastructures de développement et est intégré dans des environnements tels que GitHub, Visual Studio et Microsoft Copilot Studio pour que les développeurs puissent créer, puis mettre à l’échelle des solutions d’IA avec leurs outils préférés. Cela comprend également des outils pour l’expérimentation, l’évaluation et le débogage.

Modèles Machine Learning

Fournit des modèles de Machine Learning préconstruits et personnalisables provenant de diverses sources et pour différents cas d’utilisation, tels que le traitement du langage naturel (NLP). Cet élément propose aussi des outils pour l’entraînement, l’ajustement fin et le déploiement de modèles. En savoir plus sur l’intelligence artificielle par rapport au Machine Learning (IA vs. ML).

Orchestration d’assistants IA

Facilite l’intégration de l’IA dans les processus opérationnels et les workflows existants en permettant aux utilisateurs de créer des assistants IA, à savoir des systèmes autonomes qui raisonnent, prennent des décisions, automatisent des tâches et interagissent avec les utilisateurs ou les données. Une plateforme IA complète doit essentiellement servir de plateforme d’assistant IA.

IA générative et IA prédictive

Offre des outils d’IA sophistiqués pour créer du texte, des images et d’autres contenus, ainsi qu’une analyse prédictive pour découvrir des aperçus exploitables. Ces capacités nécessitent des ressources informatiques importantes pour exécuter des grands modèles de langage (LLM), qui utilisent le Deep Learning pour traiter de grandes quantités de données non structurées.

Interfaces et API conviviales

Simplifie les workflows de développement avec des interfaces et API simples d’utilisation. Cela permet aux développeurs comme aux utilisateurs non spécialisés d’interagir intuitivement avec des modèles IA et de les intégrer dans leurs solutions.

Outils de déploiement

Prend en charge le déploiement rapide de solutions d’IA, des petits prototypes aux applications d’entreprise, à grande échelle. Ce point est particulièrement important si votre organisation traite de grands jeux de données ou exécute des applications d’IA en temps réel.

Outils de monitoring

Aide à maintenir des niveaux de performance élevés en surveillant en temps réel les solutions d’IA pour détecter d’éventuels problèmes, tels qu’une baisse de la précision et de l’efficacité des modèles. La plateforme d’IA doit également simplifier les mises à jour des modèles et la gestion des versions.

Sécurité et conformité de classe Entreprise

Comprend des protections intégrées pour la confidentialité, la sécurité du contenu et la conformité réglementaire. Cela inclut des outils pour détecter des hallucinations, des injections indirectes de requêtes et des fuites de données.

Quels sont les avantages d’une plateforme d’IA ?

Voici quelques façons clés dont votre organisation peut utiliser une plateforme d’IA d’entreprise pour innover et affronter plus efficacement la concurrence :

Obtenez un délai de rentabilisation plus rapide
Une plateforme d’IA permet aux équipes de transformer rapidement de nouvelles idées innovantes de la conception au déploiement de solutions en utilisant des modèles préconstruits, des outils simples d’utilisation et des workflows automatisés. De plus, contrairement aux solutions logicielles traditionnelles, elle favorise l’innovation continue grâce au développement itératif de modèles.

Prenez en charge la scalabilité
Une plateforme d’IA fonctionnant sur une infrastructure nuage ou hybride peut rapidement mettre à l’échelle les ressources de calcul et de stockage pour prendre en charge de grands volumes de données, des demandes utilisateurs changeantes et des modèles complexes.

Économisez les coûts grâce à l’interopérabilité
Les outils de développement et les ressources d’infrastructure sont intégrés dans une plateforme unique et cohérente qui fonctionne harmonieusement avec les systèmes informatiques existants, les API et les services tiers.

Optimisez la productivité
Les équipes peuvent concevoir, gérer et surveiller les modèles Machine Learning et les autres modèles IA à l’aide de workflows automatisés, ce qui leur laisse plus de temps pour se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. Elles peuvent aussi créer des assistants IA capables d’exécuter rapidement et avec exactitude des tâches manuelles répétitives.

Réduisez les risques et promouvez la conformité
Une plateforme d’IA dotée de capacités améliorées de protection des données et de protection contre les menaces aide à garantir que les solutions d’IA respectent les meilleures pratiques de sécurité. Elle facilite également la conformité aux réglementations sur la confidentialité des données via l’automatisation.

Favorisez la collaboration entre les équipes
Les scientifiques des données, les ingénieurs données et d’autres utilisateurs peuvent communiquer ensemble et accéder à des workflows partagés via un environnement centralisé.

Améliorez la prise de décision
Avec une plateforme d’IA, votre organisation peut fournir plus rapidement les données et les aperçus en temps réel dont les individus et les équipes ont besoin pour prendre des décisions éclairées.

Plateformes d’IA dans différents secteurs d’activité

Les organisations de toutes tailles et de tous types adoptent des plateformes d’IA. Voici des exemples concrets de ce que les assistants IA, les applications et d’autres solutions permettent de faire :

Banque et finance

Améliorez la planification financière et la gestion des risques en générant des analyses exploitables à partir des recherches d’analystes et d’autres rapports et documents financiers.
Détectez la fraude par carte de crédit en analysant d’énormes volumes de données transactionnelles en temps réel à la recherche d’anomalies, puis en informant automatiquement les enquêteurs lorsque des transactions suspectes se produisent.
Prévoyez le risque de crédit en déterminant la probabilité que des emprunteurs potentiels fassent défaut sur leurs prêts.

Éducation

Prenez en charge l’apprentissage différencié en générant des leçons, des devoirs et des évaluations adaptés aux besoins d’apprentissage individuel de chaque élève.
Augmentez la productivité des enseignants en automatisant les tâches routinières telles que la prise de présence et l’envoi de rappels aux élèves.

Secteur public

Améliorez la réponse aux urgences en fournissant aux répondants des aperçus en temps réel qui améliorent la prise de décision dans des situations souvent critiques.
Améliorez les services aux citoyens en utilisant l’IA conversationnelle pour répondre aux questions, puis orienter les personnes vers les ressources appropriées.

Santé

Accélérez la détection des maladies en utilisant la technologie de vision par ordinateur pour aider les radiologues à lire les images diagnostiques.
Prenez en charge l’autogestion de la santé des patients avec des coachs basés sur l’intelligence artificielle qui offrent une aide personnalisée en matière de santé et de bien-être basée sur l’analyse des profils des patients, de leurs modes de vie et de leurs objectifs et mesures de santé.

Assurance

Simplifiez les évaluations de souscription en identifiant les facteurs de risque d’un client potentiel sur la base de l’analyse de l’historique des réclamations et d’autres données pertinentes.
Simplifiez le traitement des réclamations en acheminant automatiquement les dossiers vers les équipes d’experts appropriées et en utilisant la reconnaissance d’images pour interpréter, puis classer les dommages.

Fabrication

Accélérez la conception de produits en utilisant la technologie de conception générative pour explorer différentes options de conception en fonction des coûts, des matériaux et d’autres critères.
Améliorez le contrôle qualité en utilisant la technologie de vision par ordinateur pour analyser les composants des produits sur les lignes d’assemblage et vérifier ainsi leur conformité aux spécifications.
Détectez de manière proactive les problèmes d’équipement en analysant les données des capteurs et d’autres données de machine.

Vente au détail

Personnalisez les expériences client en proposant des services basés sur l’intelligence artificielle qui évaluent des photographies de la peau d’un client et recommandent des produits utiles.
Optimisez la gestion des stocks en ajustant automatiquement les promotions ou les stratégies de tarification en fonction de l’analyse en temps réel des niveaux de stock et des performances des ventes.

Quelles sont les prochaines étapes pour les plateformes d’IA ?

Tendances émergentes
À mesure que les technologies d’IA mûrissent et que les cas d’utilisation se multiplieront, les plateformes d’IA continueront d’évoluer pour répondre aux nouvelles exigences. Voici quelques tendances clés à suivre :

IA multimodale : les modèles traiteront le texte, les images, la vidéo et l’audio, tels que des assistants virtuels entièrement interactifs, pour offrir des expériences enrichies axé sur l'IA.
Orchestration d’assistants IA : plusieurs assistants IA fonctionneront ensemble pour exécuter automatiquement des processus complexes que des assistants uniques ne peuvent pas réaliser seuls.
Edge AI : le traitement informatique se fera plus souvent directement sur les appareils plutôt que sur des serveurs, augmentant la rapidité, ainsi que la confidentialité et la sécurité des données.
Démocratisation de l’IA : les plateformes d’IA continueront de développer l’accès des utilisateurs aux capacités avancées d’IA grâce à des modèles IA préconstruits et à des outils intuitifs.
IA durable : les organisations trouveront de nouvelles façons d’optimiser la consommation d’énergie par l’IA pour prendre en charge les objectifs environnementaux, sociaux et de gouvernance.
IA explicable (XAI) : les outils XAI rendront la prise de décision de l’IA plus transparente et plus claire pour les utilisateurs finaux.

Conclusion
Une plateforme d’IA d’entreprise est un environnement technologique intégré qui peut aider votre entreprise à générer, à déployer et à mettre à l’échelle des applications et des modèles intelligents avec plus de rapidité, d’efficacité et de sécurité. Que vous l’exécutiez sur un nuage, localement ou dans un environnement hybride, elle peut fournir à vos équipes de développeurs et autres équipes des modèles IA préconstruits et personnalisés, des outils conviviaux, une infrastructure flexible et des cadres de gouvernance essentiels.

En prenant en charge l’ensemble du cycle de vie de l’IA, une plateforme d’IA complète est essentielle pour renforcer votre avantage concurrentiel à l’ère de l’IA.

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FAQ

L’intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes informatiques capables de répliquer des tâches humaines telles que l’apprentissage, le raisonnement et la résolution de problèmes.
Les plateformes d’IA sont des environnements intégrés servant à développer, à déployer, puis à gérer des applications et modèles IA, facilitant l’adoption des technologies d’IA au sein des entreprises.
Pour configurer une plateforme d’IA, choisissez un environnement nuage, local ou hybride qui répond à vos besoins métier. Chaque environnement offre des avantages distincts et prend en charge différents cas d’utilisation.
L’avenir des plateformes d’IA inclut des solutions d’IA multimodale et à plusieurs assistants, le computing en périphérie, l’IA explicable (XAI), des outils d’IA low-code/sans code et des pratiques respectueuses de l’environnement.
Oui, Microsoft Azure est une plateforme d’IA complète pour générer et mettre à l’échelle des solutions d’IA dans des environnements nuage. Elle fournit des modèles de Machine Learning préconstruits, des outils, une infrastructure et des cadres de gouvernance.

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