Qu’est-ce que l’AIaaS ? Guide de l’intelligence artificielle en tant que service

L’intelligence artificielle en tant que service, souvent appelée AIaaS, est un service que les entreprises d’intelligence artificielle fournissent à leurs clients, en leur offrant un accès aux technologies d’IA et aux opérations métier alimentées par l’IA via le cloud, sans les obliger à investir dans leur propre infrastructure d’IA.

Bien que l’AIaaS soit encore jeune par rapport à de nombreux autres modèles « as-a-service », elle a déjà fait ses preuves en matière d’évolutivité pour divers cas d’usage de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique, notamment l’IA générative.

Poursuivez votre lecture pour en savoir plus sur l’AIaaS, les types d’IA disponibles sous forme de service et la manière dont les entreprises peuvent tirer parti de l’externalisation des opérations d’IA auprès de fournisseurs d’AIaaS.

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Sommaire : coup d’œil sur l’intelligence artificielle en tant que service

• Définition de l’AIaaS
• Types et exemples d’IA en tant que service
• Avantages de l’utilisation de l’IA en tant que service
• Inconvénients de l’utilisation de l’IA en tant que service
• Les principaux fournisseurs d’IA en tant que service
• En résumé : l’IA en tant que service pour votre organisation

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Définition de l’AIaaS

Lorsqu’une entreprise souhaite travailler avec l’intelligence artificielle (IA) mais ne dispose pas en interne des ressources, du budget et/ou de l’expertise nécessaires pour créer et gérer sa propre technologie d’IA, il est temps d’investir dans l’AIaaS.

L’intelligence artificielle en tant que service, ou AIaaS, est un modèle de service externalisé dans lequel des entreprises d’IA basées sur le cloud fournissent à d’autres entreprises un accès à différents modèles d’IA, algorithmes et autres ressources directement via une plateforme de cloud computing ; cet accès est généralement géré par l’intermédiaire d’une connexion API ou SDK.

Bien que les utilisateurs puissent choisir d’héberger ou de gérer eux-mêmes leurs instances individuelles de ces outils et services d’AIaaS, une grande partie du travail lié à l’hébergement, à la maintenance, à la sécurisation et à la mise à niveau des outils d’intelligence artificielle est prise en charge par le fournisseur d’AIaaS.

Prenons ChatGPT, un chatbot d’IA générative populaire, pour illustrer le fonctionnement de l’AIaaS. En théorie, les entreprises pourraient créer leurs propres grands modèles de langage (LLM) puis développer leurs propres chatbots à partir de cette infrastructure. Cependant, rares sont les entreprises qui disposent en interne des équipes et de l’expertise, de l’accès aux données, de la puissance de calcul, des moyens financiers et des autres ressources nécessaires à la création d’un chatbot d’IA.

À la place, les organisations peuvent souscrire aux offres OpenAI pour GPT-4 Chat, les modèles de fine-tuning et/ou les modèles d’embedding. Ces abonnements offrent un accès rapide, de la flexibilité, de l’évolutivité et des possibilités de personnalisation aux utilisateurs qui souhaitent disposer d’un modèle mature, mais qui ne peuvent ou ne veulent pas en créer un eux-mêmes.

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AIaaS ou SaaS

L’intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) et le logiciel en tant que service (SaaS) partagent de nombreuses caractéristiques.

En fait, l’AIaaS est souvent considéré comme un type spécialisé de SaaS. Le SaaS est un terme générique qui désigne tout type de logiciel tiers auquel les utilisateurs peuvent accéder moyennant un abonnement ou d’autres frais de service, via une interface de cloud computing sur Internet.

Parmi les exemples courants de solutions SaaS figurent le déploiement et la gestion de logiciels ERP, le déploiement et la gestion de solutions CRM, l’hébergement web, et bien d’autres. À l’inverse, l’AIaaS est un terme plus restrictif qui désigne tout service, technologie ou capacité d’intelligence artificielle externalisé auprès d’un fournisseur de services.

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Types et exemples d’IA en tant que service

Alors que les modèles d’IA générative actuels gagnent en maturité et investissent les niches spécialisées de différents secteurs, les cas d’usage de l’IA en tant que service continuent d’évoluer. En général, voici les services, solutions et catégories d’IA les plus courants proposés aujourd’hui par les fournisseurs d’AIaaS :

• Collecte, étiquetage, classification et gestion des données.
• Bots automatisés.
• Chatbots, IA conversationnelle et traitement du langage naturel.
• Modèles et frameworks d’apprentissage automatique.
• Vision industrielle et vision par ordinateur.
• Informatique cognitive.
• Automatisation robotisée des processus.
• Gestion intelligente de la sécurité.
• API.
• Analytique intelligente.
• Opérations d’IA low-code/no-code.

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Avantages de l’utilisation de l’IA en tant que service

Un investissement initial moindre en ressources et sur le plan financier

Avec l’IA en tant que service, les organisations n’ont pas besoin d’étudier, de créer ou d’alimenter leurs propres technologies et outils d’IA. Investir dans les solutions d’IA d’une autre entreprise peut sembler coûteux, mais c’est en réalité bien plus abordable et cela nécessite peu de ressources internes pour démarrer.

Dans la plupart des cas, les utilisateurs paient simplement un abonnement, ne paient que ce qu’ils utilisent et/ou peuvent se désabonner ou augmenter leurs capacités lorsque leurs besoins en outils évoluent.

Une tarification transparente

La plupart des fournisseurs d’AIaaS facturent leurs solutions selon un modèle par abonnement ou à l’unité. Tant que les utilisateurs suivent leur consommation et leurs échéanciers de paiement, le coût de l’AIaaS devrait rester transparent du début à la fin.

Des compétences limitées en IA requises

Selon les outils d’IA et le fournisseur d’AIaaS que vous choisissez, votre équipe pourrait n’avoir pratiquement aucune connaissance du fonctionnement ou de la configuration des outils d’intelligence artificielle.

La majorité de ces fournisseurs prennent en charge la configuration et la maintenance continue pour votre équipe, et peuvent même accompagner les personnalisations ou les cas d’usage spécifiques que vous souhaitez mettre en place. Cette caractéristique de l’AIaaS suffit à démocratiser rapidement l’accès à l’intelligence artificielle.

Un déploiement plus simple et des besoins de maintenance limités

Même si votre équipe dispose en interne de connaissances et de compétences avancées en IA, il y a fort à parier que vous ne souhaitez pas mobiliser ses talents pour déployer et maintenir en permanence les détails techniques des modèles et solutions d’IA. Avec l’AIaaS, presque toutes les tâches de déploiement et de maintenance continue sont prises en charge par le fournisseur plutôt que par votre équipe, ce qui libère du temps pour expérimenter directement avec les outils d’IA.

Évolutivité

Les besoins de votre équipe en outils d’IA ou votre budget ont-ils considérablement augmenté ? Traversez-vous un trimestre difficile et devez-vous réduire vos investissements dans des solutions tierces ?

Quelle que soit la situation, l’AIaaS est généralement vendu selon un modèle d’abonnement flexible, ce qui vous permet d’augmenter ou de réduire vos capacités lorsque vos besoins évoluent. Il vous suffit de choisir un autre niveau d’abonnement, de souscrire ou d’utiliser un nombre différent de tokens, ou de contacter votre fournisseur pour connaître les meilleures options correspondant à vos besoins actuels en matière de charge de travail.

Accès à des outils et à une infrastructure avancés

Les fournisseurs d’AIaaS actuels ont développé une infrastructure capable de tout gérer, de la conception de protéines et de médicaments à la rédaction de contenus marketing.

Le meilleur dans tout cela ? Leurs outils ont fait l’objet de recherches et de tests approfondis, ce qui leur confère des capacités avancées qui continuent de s’améliorer au fil du temps. Grâce à un modèle d’IA en tant que service, votre équipe peut bénéficier du fruit de leur travail et utiliser une IA avancée pour répondre à divers cas d’usage de l’IA en entreprise.

Amélioration continue

Parce que de nombreuses applications de l’IA commerciale sont récentes et ne cessent d’étendre leurs capacités potentielles, presque tous les fournisseurs d’AIaaS s’engagent à améliorer continuellement leur pile technologique. Leurs clients bénéficient de cet engagement en recevant des mises à jour pertinentes des outils existants, un accès à de nouveaux outils et cas d’usage en version bêta, et bien plus encore en tant qu’utilisateurs abonnés.

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Inconvénients de l’utilisation de l’IA en tant que service

Peu de transparence sur l’entraînement et la mise en œuvre

Bien que de nombreux fournisseurs d’IA s’efforcent d’améliorer leur transparence, notamment à l’approche de nouvelles réglementations sur l’IA, il reste encore du travail à accomplir.

On ne sait pas clairement comment la plupart des modèles d’IA sont actuellement entraînés, quelles données sont utilisées ni comment ces données ont été collectées. Cela peut soulever des problèmes d’ordre éthique, ainsi que des enjeux de sécurité et de conformité si votre organisation ne fait pas preuve de prudence.

Préoccupations liées à la gouvernance et à la sécurité des données

Les solutions d’IA en tant que service sont proposées via des plateformes cloud tierces, chacune disposant de ses propres fonctionnalités intégrées de sécurité et de gouvernance. Ces fonctionnalités peuvent suffire à compléter votre stratégie actuelle de gestion de la posture de sécurité et vos stratégies de conformité, mais dans de nombreux cas, elles n’atteindront pas le niveau de vos normes internes en matière de sécurité et de conformité.

Pour protéger vos données lors de l’utilisation de l’AIaaS, il est recommandé d’employer des outils tels que la gestion de la posture de sécurité du cloud et des logiciels de gestion des risques liés aux tiers afin de sécuriser ces éléments de la surface d’attaque de votre organisation.

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Dépendance aux fournisseurs d’AIaaS tiers

Les fournisseurs d’AIaaS offrent une grande flexibilité aux utilisateurs, mais les abonnés restent tributaires des calendriers, des feuilles de route de publication, ainsi que de la disponibilité et de la réactivité du support de ces fournisseurs.

Cette dépendance peut devenir pesante, notamment si votre équipe peine à faire évoluer ou à personnaliser un outil d’IA pour répondre à un cas d’usage métier spécialisé.

Dépendance vis-à-vis d’un fournisseur

Une fois que vous avez commencé à travailler avec un fournisseur d’AIaaS, vous pouvez bien sûr vous en séparer et collaborer avec un autre, même si le processus de transfert peut être difficile. Sans compter que la situation se complique considérablement si vous souhaitez utiliser un type d’outil auprès d’un fournisseur d’AIaaS et un autre type auprès d’un autre fournisseur.

Bon nombre de ces fournisseurs offrent des possibilités limitées d’interopérabilité et d’intégration, ce qui complique l’intégration véritable de votre pile technologique d’IA et l’évitement d’une dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.

Des possibilités de personnalisation limitées

Si certaines options d’AIaaS, comme les modèles de fine-tuning, offrent de nombreuses possibilités de personnalisation flexibles, d’autres outils rendent difficile la personnalisation et l’ajout de fonctionnalités répondant à vos exigences opérationnelles. La meilleure façon d’obtenir un niveau de personnalisation maximal consiste à créer et à gérer vos propres outils d’IA, mais cela peut rapidement devenir trop coûteux et difficile à gérer en interne.

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Les principaux fournisseurs d’IA en tant que service

De nombreuses petites entreprises et start-up d’IA proposent également de l’AIaaS à leurs clients, mais pour l’heure, voici les principaux fournisseurs d’IA en tant que service du marché :

• AWS.
• Google (Google Cloud).
• Microsoft (Microsoft Azure).
• IBM.
• SAS.
• ServiceNow.
• Salesforce.
• Oracle.
• SAP.

En résumé : l’IA en tant que service

Les entreprises internationales, les petites entreprises et les consommateurs individuels s’intéressent actuellement aux outils d’IA et aux avantages qu’ils offrent. Historiquement, cependant, les outils d’intelligence artificielle n’étaient pas accessibles à tous ces groupes. Cela s’explique par diverses raisons, notamment l’investissement financier et en ressources considérable généralement nécessaire pour créer et utiliser continuellement ces solutions.

Des pratiques telles que l’intelligence artificielle en tant que service ont comblé ce manque de ressources, permettant à tous types d’utilisateurs de bénéficier de l’IA sans disposer d’une expertise approfondie en la matière ni d’un investissement initial important.

Mais cela laisse une question en suspens : investir dans l’IA en tant que service est-il rentable pour votre organisation ?

L’AIaaS offre indéniablement des avantages concurrentiels à ses utilisateurs, mais certaines préoccupations en matière de sécurité, de conformité et de transparence générale restent à prendre en compte. Si vous choisissez d’intégrer l’AIaaS à votre flux de travail quotidien, veillez à prendre en considération l’éthique de l’IA, les bonnes pratiques, ainsi que les éventuelles formations et politiques nécessaires pour que tous les membres de votre organisation partagent la même compréhension de ce que ces outils peuvent faire et de la manière dont ils doivent être utilisés.

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