Qu’est-ce que l’IA en tant que service (AIaaS) ? Définition, avantages et exemples

Comprendre ce qu’est l’IA en tant que service (AIaaS) est essentiel pour les entreprises qui souhaitent exploiter les technologies d’IA sans investir dans leur propre infrastructure. L’AIaaS est un service proposé par les entreprises spécialisées en intelligence artificielle, qui permet aux clients d’accéder à des technologies d’IA et à des opérations métier optimisées par l’IA via le cloud.

Pour de nombreux utilisateurs, l’AIaaS constitue une voie rentable vers l’adoption de l’IA et de l’apprentissage automatique (ML), car l’investissement initial dans une infrastructure interne et les exigences permanentes de mise en œuvre peuvent rapidement devenir coûteux et complexes. À l’inverse, travailler avec un fournisseur d’AIaaS expert peut réduire la courbe d’apprentissage et le délai de mise en place.

Bien que l’AIaaS soit encore jeune par rapport à de nombreux autres modèles « as-a-service », il a déjà démontré une grande évolutivité pour diverses applications 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.

Comment fonctionne l’IA en tant que service ?

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

Pour comprendre ce qu’est l’IA en tant que service, il est essentiel de savoir comment elle fonctionne. L’intelligence artificielle en tant que service est un modèle de service d’IA externalisé que des entreprises basées dans le cloud proposent à d’autres entreprises, leur donnant accès à différents modèles d’IA, à des algorithmes d’apprentissage automatique et à d’autres ressources directement via une plateforme de cloud computing.

Les utilisateurs peuvent choisir d’héberger ou de gérer eux-mêmes leurs instances individuelles de ces outils et services d’AIaaS, mais 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, chaque entreprise pourrait concevoir ses propres grands modèles de langage (LLM) puis créer ses propres chatbots à partir de cette infrastructure. Cependant, rares sont les entreprises qui disposent en interne des équipes et des compétences, de l’accès aux données, de la puissance de calcul, des moyens financiers et des autres ressources nécessaires pour concevoir un chatbot d’IA générative capable de traiter des requêtes utilisateurs complexes et variées.

Plutôt que d’assembler avec des ressources limitées un outil d’IA générative peu fiable et à petite échelle, les organisations intéressées peuvent utiliser les modèles préentraînés et de réglage fin d’OpenAI, ou ses API, notamment GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-3.5 Turbo, Assistants API et le modèle de réglage fin gpt-3.5-turbo.

Ces modèles reposent sur l’infrastructure interne d’OpenAI, mais sont accessibles aux utilisateurs externes à des tarifs de base faibles, calculés en fonction des entrées, des sorties et de l’entraînement par petits incréments. Par exemple, le modèle de réglage fin gpt-3.5-turbo coûte 0,0080 $ pour 1 000 jetons d’entraînement, 0,0030 $ pour 1 000 jetons d’entrée et 0,0060 $ pour 1 000 jetons de sortie.

Avec cette approche tarifaire modeste, les utilisateurs ne prennent en charge que les coûts du contenu, et non ceux de l’infrastructure, des logiciels, du matériel et des autres ressources techniques nécessaires au développement et à la maintenance de la technologie d’IA générative.

Dans ce cas notamment, l’AIaaS offre un accès rapide, de la flexibilité, de l’évolutivité et des possibilités de personnalisation aux utilisateurs qui souhaitent disposer d’un modèle mature sans pouvoir ou vouloir le concevoir eux-mêmes.

Pour mieux comprendre les outils d’IA générative actuels, consultez notre guide : Les 20 principaux outils et applications d’IA générative.

8 exemples d’IA en tant que service

À mesure que les modèles d’IA générative actuels gagnent en maturité et s’étendent à des niches spécialisées dans différents secteurs, les cas d’usage de l’IA en tant que service continuent d’évoluer. Ces exemples peuvent être disponibles sur des plateformes d’IA gérées, sous forme de modèles de réglage fin ou d’embeddings, ou via une interface de programmation d’application (API).

De manière générale, voici les services, solutions et catégories d’IA les plus courants proposés aujourd’hui par les fournisseurs d’AIaaS :

• Chatbots et autres bots : Un fournisseur propose le modèle de base ou le modèle de réglage fin nécessaire pour permettre aux utilisateurs de créer leurs propres assistants IA, chatbots ou bots de programmation. Par exemple, les clients d’OpenAI peuvent utiliser gpt-3.5-turbo pour affiner un chatbot adapté à leur audience spécifique.
• IA conversationnelle et traitement du langage naturel : Grâce aux solutions d’IA avancées disponibles via l’AIaaS, les clients peuvent effectuer des tâches complexes basées sur le NLP, notamment l’analyse des sentiments et l’analyse de texte, la synthèse de contenu et la génération de nouveaux contenus. OpenAI, Microsoft, Google et AWS proposent tous des solutions capables d’analyser du contenu existant ou d’en générer à grande échelle.
• Modèles d’apprentissage automatique et frameworks de déploiement : Selon le partenaire AIaaS et l’abonnement choisi, les utilisateurs peuvent exploiter un modèle d’apprentissage automatique préconstruit, hébergé dans le cloud du fournisseur, ou créer et déployer leurs propres modèles via la plateforme de ML du fournisseur. Microsoft Azure est un exemple de fournisseur d’AIaaS qui propose ces deux possibilités.
• Automatisation robotisée des processus : Ce type de fournisseur d’AIaaS combine la technologie d’IA avec des technologies robotiques logicielles ou matérielles, généralement pour automatiser les workflows métier et les processus fondés sur des règles. UiPath est un exemple de fournisseur de RPA qui développe des robots logiciels facilitant la saisie de données et d’autres types d’automatisation des tâches.
• Analytique intelligente et opérations sur les données : Grâce à des solutions d’IA hébergées et gérées axées sur l’analyse des données, les utilisateurs peuvent analyser rapidement et précisément davantage de données massives structurées et non structurées, et même recevoir des recommandations intelligentes pour optimiser ces données à l’avenir. DataRobot est un fournisseur qui prend en charge ce cas d’usage en aidant les utilisateurs à créer des modèles de ML capables d’effectuer des tâches avancées d’analytique prédictive et prescriptive.
• Vision industrielle et vision par ordinateur : Plusieurs fournisseurs d’IA proposent des modèles préconstruits ou de réglage fin pour des tâches de vision par ordinateur telles que la reconnaissance d’images et la reconnaissance faciale. Grâce à des environnements de développement gérés comme Vision AI de Google, les utilisateurs peuvent créer des applications de vision par ordinateur et évaluer et analyser rapidement des images fixes ou vidéo.
• Reconnaissance et synthèse vocales : Qu’il s’agisse de génération de contenu de la parole vers le texte ou du texte vers la parole, de nombreux utilisateurs se tournent vers l’AIaaS pour prendre en charge les applications vocales et la génération de contenu audio. IBM Watson propose plusieurs solutions dans ce domaine, qui permettent de transcrire la parole en texte, de générer des voix humaines réalistes et d’améliorer la reconnaissance vocale dans plusieurs langues.
• Modèles d’IA et cas d’usage propres à un secteur : Plusieurs fournisseurs d’AIaaS étendent leurs plateformes gérées ou leurs applications préconstruites aux utilisateurs qui souhaitent résoudre un problème très spécifique à leur secteur, qu’il s’agisse de développer un centre de contact doté d’IA, de mettre en place une IA en périphérie pour la fabrication ou l’IoT, ou de répondre à des exigences de gestion des risques et de conformité dans un secteur fortement réglementé. C3.ai est un fournisseur de solutions qui propose des applications et des outils préconstruits couvrant un large éventail de cas d’usage en entreprise.

Pour obtenir une liste complète des principales entreprises d’IA actuelles, consultez notre guide : Les plus de 150 principales entreprises d’intelligence artificielle (IA).

Avantages de l’IA en tant que service

En comprenant ce qu’est l’IA en tant que service et quels sont ses avantages, les organisations plus petites et moins établies peuvent réduire les obstacles à l’investissement dans des technologies d’IA innovantes, rendant l’IA plus accessible et plus abordable. Voici quelques-uns des avantages d’un partenariat avec des fournisseurs d’AIaaS :

Moins d’investissement financier et de ressources au départ

Avec l’IA en tant que service, les organisations n’ont pas besoin d’étudier, de concevoir ou de faire fonctionner leurs propres technologies et outils d’IA, sauf pour les personnalisations ou cas d’usage supplémentaires qu’elles souhaitent couvrir. Investir dans les solutions d’IA d’une autre entreprise peut sembler coûteux, mais cela est en réalité beaucoup plus abordable pour la plupart des projets d’IA et nécessite peu de ressources internes pour démarrer.

Dans la plupart des cas, les utilisateurs paient simplement un abonnement, ne paient que les jetons utilisés et/ou peuvent se désabonner ou augmenter leur capacité lorsque leurs besoins en outils évoluent. Comme il n’y a aucune infrastructure à entretenir ou à financer, les clients de l’AIaaS peuvent utiliser leur budget pour expérimenter la façon dont ils exploitent des outils d’IA tiers afin de répondre à leurs besoins.

Tarification transparente

La plupart des fournisseurs d’AIaaS facturent leurs solutions sur la base d’un abonnement ou d’unités. La tarification peut dépendre des entrées, des sorties, de l’entraînement, du temps passé avec les outils ou d’autres unités de mesure liées à l’utilisation. Tant que les utilisateurs suivent leur consommation et leur calendrier de paiement, le coût de l’AIaaS devrait rester transparent du début à la fin.

Si vous ne savez pas à quoi ressemblera votre utilisation — et donc quel devra être votre investissement dans l’AIaaS — faites part de cette incertitude aux fournisseurs d’AIaaS potentiels. Ils devraient pouvoir vous guider à partir des exigences propres à votre cas d’usage et fournir une estimation des coûts de votre ou vos projets.

Des compétences limitées en IA suffisent

Selon le logiciel d’IA et le fournisseur d’AIaaS que vous choisissez, votre équipe peut n’avoir pratiquement aucune connaissance du fonctionnement des outils d’intelligence artificielle ou de leur configuration. L’offre de fournisseurs d’AIaaS et les niveaux d’intervention pratique sont très variés.

Certains fournisseurs d’AIaaS, comme Salesforce, vous demandent simplement de vous abonner tandis qu’ils gèrent leur infrastructure et votre mise en œuvre locale de l’IA. D’autres, comme AWS, IBM Watson, Microsoft et Google Cloud, permettent aux utilisateurs de s’impliquer davantage dans la configuration et l’utilisation locales.

Quoi qu’il en soit, la majorité de ces fournisseurs prennent en charge la configuration de base et la maintenance continue de l’infrastructure pour votre équipe, et peuvent même vous accompagner ou vous aider à définir une stratégie pour les personnalisations ou cas d’usage spécifiques que vous souhaitez mettre en place. Cette caractéristique de l’AIaaS démocratise rapidement l’accès à l’intelligence artificielle, y compris pour des cas d’usage d’IA d’entreprise.

Déploiement simplifié et maintenance limitée

Même si votre équipe possède en interne des connaissances et des compétences avancées en IA, il est probable que vous ne souhaitiez pas mobiliser ces talents pour déployer et maintenir en permanence les détails de vos modèles et solutions d’IA. Avec l’AIaaS, le fournisseur prend en charge presque toutes les tâches de déploiement et de maintenance continue, plutôt que votre équipe, libérant ainsi du temps pour expérimenter directement avec les outils d’IA.

Au-delà de la simplification du travail effectué par vos équipes internes sur ces outils d’IA, externaliser le déploiement et la maintenance est un moyen étonnamment abordable d’utiliser une IA de haute qualité. Ce travail est intégré à de nombreux forfaits d’abonnement AIaaS ; après avoir déterminé le coût de l’abonnement, les ressources internes restantes peuvent être consacrées à la poursuite de l’expérimentation et à la planification future de l’IA.

Évolutivité

Les besoins de votre équipe en outils d’IA ou son budget ont-ils considérablement augmenté ? Traversez-vous un trimestre difficile et devez-vous réduire vos investissements tiers ? Avez-vous une idée de nouveau projet, mais ne savez-vous pas si sa viabilité économique se confirme à long terme ?

Quelle que soit la situation de vos efforts de transformation numérique, l’AIaaS est généralement vendu selon un modèle flexible par abonnement ou fondé sur l’utilisation, ce qui vous permet d’augmenter ou de réduire votre capacité à mesure que vos besoins évoluent. Il vous suffit de choisir un autre niveau d’abonnement, de souscrire ou d’utiliser un nombre différent de jetons, ou de contacter votre fournisseur pour connaître les meilleures options adaptées à votre charge de travail actuelle. La nature de l’AIaaS est élastique : ces fournisseurs s’attendent à ce que leurs clients ajustent leur utilisation lorsque cela est nécessaire et ont l’habitude de les y aider.

Accès à des outils et infrastructures avancés

Les fournisseurs d’AIaaS actuels ont développé des infrastructures capables de gérer des tâches allant de la conception de protéines et de médicaments à l’optimisation de la fabrication et à la rédaction de contenus marketing qui semblent réellement écrits par un spécialiste humain. Le développement de ce type d’outils d’IA exige d’importants investissements, des travaux de recherche et un accompagnement continu, autant de ressources que les petites entreprises ne peuvent pas toujours mobiliser elles-mêmes. Pourtant, ce sont souvent ces petites entreprises qui peuvent tirer le plus grand profit d’innovations d’IA spécialisées, adaptées aux objectifs de croissance de leur secteur.

Avec l’AIaaS, toute entreprise prête à souscrire à une offre AIaaS peut accéder à ces nouvelles innovations en matière d’IA dès qu’elles sont disponibles. Même pour les cas d’usage expérimentaux les plus récents, les solutions d’AIaaS 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 du travail de ces fournisseurs d’AIaaS et d’une expérience client supérieure, en utilisant une IA avancée pour répondre à divers cas d’usage d’IA d’entreprise.

C3.ai est un exemple de fournisseur d’AIaaS proposant des solutions avancées et innovantes pour des cas d’usage spécialisés en entreprise. Cette capture d’écran illustre comment C3 AI Inventory Optimization peut être utilisé pour améliorer la gestion de la chaîne logistique et des stocks. Source : C3.ai.

Amélioration continue

Si votre entreprise décide d’investir seule dans le développement de l’IA, elle peut être confrontée à une situation où son financement s’épuise ou où ses développeurs doivent être affectés à d’autres activités. Vous avez peut-être réussi à mettre votre outil en service au départ, mais dans ce cas, l’absence de ressources financières et humaines continues consacrées à l’IA le rendra rapidement obsolète, sujet aux erreurs ou tout simplement inutilisable, ce qui réduira à néant l’investissement initial.

Comme de nombreuses applications d’IA commerciales sont récentes et développent encore leurs capacités potentielles, presque tous les fournisseurs d’AIaaS s’engagent à améliorer en permanence leur pile technologique et à y consacrer les ressources nécessaires. Leurs clients bénéficient de ce service et de cet engagement, avec 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.

Pour comprendre l’écosystème plus large des fournisseurs d’IA générative, consultez notre guide : Les principales entreprises d’IA générative.

Inconvénients de l’IA en tant que service

Bien que l’IA en tant que service soit avantageuse pour une grande variété d’entreprises et pour des dizaines de cas d’usage en entreprise, elle présente certaines limites et certains aspects auxquels les clients doivent être attentifs :

Une transparence limitée sur l’entraînement et la mise en œuvre

Bien que de nombreux fournisseurs d’IA s’efforcent d’améliorer leur transparence, notamment face à l’imminence de nouvelles réglementations sur l’IA, des progrès restent nécessaires.

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

La transparence de l’AIaaS deviendra particulièrement importante lorsque les organismes de réglementation sectoriels, régionaux et mondiaux auront finalisé certaines des réglementations relatives à la gouvernance de l’IA actuellement en préparation. En vertu de certaines de ces lois, même si une erreur ou un acte illégal est commis en raison d’un manque d’information du côté du client, celui-ci pourrait tout de même être tenu pour responsable.

Pour approfondir les questions liées à l’IA générative, consultez notre guide : Éthique de l’IA générative : problèmes et solutions possibles.

Enjeux de gouvernance et de sécurité des données

Les solutions d’IA en tant que service sont proposées via des plateformes cloud tierces, chacune disposant de ses propres fonctions intégrées de sécurité et de gouvernance. Celles-ci peuvent compléter votre gestion actuelle de la posture de sécurité et vos stratégies de conformité, mais, dans de nombreux cas, elles n’atteindront pas vos normes internes en matière de sécurité et de conformité. Sans compter les normes propres à votre secteur ou à votre région auxquelles votre organisation est soumise.

Pour protéger vos données lorsque vous utilisez 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 zones de la surface d’attaque de votre organisation. Il peut également être utile d’étudier et de déterminer quelles plateformes intègrent des workflows et des listes de contrôle de gouvernance et de sécurité qui facilitent la gestion.

Amazon SageMaker, une solution de plateforme AIaaS prenant en charge le développement et le déploiement de modèles de ML, intègre plusieurs fonctionnalités faciles à utiliser pour gérer les autorisations de sécurité et autres priorités de gouvernance. Il est recommandé de rechercher ce type d’outils afin de simplifier vos efforts de cybersécurité lorsque vous travaillez avec des fournisseurs d’AIaaS. Source : AWS.

Pour en savoir plus sur le lien entre l’IA et la sécurité des entreprises, consultez notre guide : IA générative et cybersécurité.

Dépendance à l’égard de fournisseurs d’IAaaS tiers

Les fournisseurs d’IAaaS 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 fastidieuse, en particulier si votre équipe peine à faire évoluer ou à personnaliser un outil d’IA pour un cas d’usage métier spécialisé.

Lorsque vous cherchez des fournisseurs d’IAaaS avec lesquels vous associer, prêtez attention aux indicateurs suivants, qui permettent d’évaluer la facilité avec laquelle vous pourrez obtenir l’aide dont vous avez besoin : avis des clients, canaux et horaires du support client, spécialistes dédiés au support client, ressources en libre-service, ainsi que communautés et forums d’utilisateurs.

Dépendance vis-à-vis d’un fournisseur

Une fois que vous avez commencé à travailler avec un fournisseur d’IAaaS, vous pouvez certainement migrer vers un autre, même si le processus de transfert peut s’avérer difficile. Sans compter que la tâche devient extrêmement ardue si vous souhaitez utiliser un type d’outil chez un fournisseur d’IAaaS et un autre type chez un autre fournisseur : ces outils ne sont pas toujours compatibles avec les fonctionnalités des uns et des autres et peuvent nécessiter d’importantes manipulations ou saisies manuelles pour fonctionner correctement.

Comme nombre de ces fournisseurs d’IAaaS offrent des possibilités limitées d’interopérabilité et d’intégration, il peut être difficile d’intégrer réellement votre stack technologique d’IA et d’éviter de vous retrouver captif d’un fournisseur. Toutefois, un nombre croissant de ces outils proposent des intégrations directes avec des outils courants de gestion de projet et de collaboration, ainsi qu’une documentation détaillée et une assistance pour configurer vos propres intégrations.

Possibilités de personnalisation limitées

Si certaines solutions d’IAaaS, comme les modèles à réglage fin, offrent de nombreuses possibilités de personnalisation flexibles, d’autres outils rendent difficile la personnalisation et l’ajout de fonctionnalités répondant à vos exigences opérationnelles. Ainsi, même si l’outil que vous choisissez correspond à vos attentes initiales, si votre équipe identifie un autre cas d’usage potentiel qui n’est pas actuellement pris en charge, il peut s’avérer impossible de personnaliser le code sous-jacent — et le fournisseur peut même vous interdire d’essayer.

La meilleure façon d’atteindre un niveau maximal de personnalisation consiste à créer et à gérer vos propres outils d’IA, mais cela peut rapidement devenir trop coûteux et trop difficile à prendre en charge en interne. Si vous recherchez l’équilibre entre l’IAaaS et la personnalisation en libre-service, intéressez-vous particulièrement aux modèles à réglage fin, aux API et aux solutions open source hautement configurables.

IAaaS ou SaaS

L’intelligence artificielle en tant que service (IAaaS) et le logiciel en tant que service (SaaS) partagent de nombreuses caractéristiques, mais il s’agit de termes totalement différents qui ne doivent pas être employés indifféremment.

En réalité, l’IAaaS est souvent considérée comme un type spécialisé de SaaS. SaaS est un terme générique qui couvre 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. L’IAaaS est donc un service d’IA tiers qui offre un accès à des plateformes et à des outils de développement et d’utilisation de l’IA.

Parmi les exemples courants de solutions SaaS figurent la mise en œuvre et la gestion de logiciels ERP, la mise en œuvre et la gestion de solutions CRM, l’hébergement web, etc. À l’inverse, l’IAaaS est un terme plus restreint qui couvre tout service, toute technologie ou toute fonctionnalité d’intelligence artificielle externalisé auprès d’un prestataire de services.

Les principaux fournisseurs d’IA en tant que service

De nombreuses petites entreprises et start-up d’IA proposent des services d’IAaaS à leurs clients, mais à l’heure actuelle, voici les principaux fournisseurs d’IA en tant que service du marché :

• AWS: En tant que géant du cloud computing, les solutions d’IAaaS d’AWS répondent à une grande variété de cas d’usage métier de l’IA, notamment pour les entreprises qui recherchent des solutions de TAL, d’apprentissage profond ou de vision par ordinateur. Les clients s’associent souvent à Amazon Web Services pour accéder à des modèles préentraînés et à des plateformes gérées sur lesquelles ils peuvent entraîner et déployer des modèles d’IA ou de ML à grande échelle.
• Google (Google Cloud): Autre géant du cloud computing et l’un des premiers et des plus établis innovateurs dans le domaine de l’IA, Google Cloud donne aux clients de l’IAaaS accès à des solutions avancées d’analyse des données, notamment pour l’analyse des sentiments, à des plateformes de développement de modèles d’IA personnalisés, à des solutions de TAL, ainsi qu’à des outils de vision par ordinateur et de reconnaissance d’images.
• Microsoft Azure: Leader du cloud computing disposant d’une clientèle d’entreprises bien établie, Microsoft se concentre sur les plateformes et outils de développement de modèles personnalisés, les solutions de développement d’assistants et de copilotes d’IA pour les entreprises, ainsi que les outils de TAL et d’analyse de texte. Son offre d’IAaaS constitue également une excellente option pour les projets d’apprentissage automatique et d’informatique cognitive.
• IBM: Principalement par l’intermédiaire d’IBM Watson, les utilisateurs de l’IAaaS d’IBM peuvent créer et affiner des modèles de fondation, préparer leurs données pour des projets d’IA et gérer les risques grâce à des solutions de gouvernance de l’IA. IBM propose également des services d’IA pour aider dans les domaines du service client, de la gestion des talents et des projets de transformation numérique.
• OpenAI: Plus grand nom de l’IA générative à l’heure actuelle, OpenAI propose l’accès à ses solutions par l’intermédiaire de chatbots, d’API, ainsi que de modèles de réglage fin et d’embeddings. Ses outils sont principalement destinés à la génération de texte, à l’analyse de texte et à la génération d’images, ce qui en fait une option d’IAaaS moins complète que bon nombre de ces fournisseurs.
• ServiceNow: Principalement par l’intermédiaire de sa plateforme Now Intelligence, ServiceNow permet à ses clients d’accéder à des solutions d’IA générative, à des agents virtuels, à des outils d’analyse des performances et à des solutions de recherche basées sur l’IA.
• Salesforce: Salesforce propose plusieurs services d’IA axés sur les activités commerciales, le marketing et les ventes, notamment Sales AI, Customer Service AI, Marketing AI, Commerce AI, Low Code AI Builders et Einstein Copilot.
• DataRobot: DataRobot propose aux utilisateurs des services d’IAaaS axés sur l’IA générative et l’analyse prédictive. Les utilisateurs peuvent tirer parti de son écosystème ouvert et de solutions d’exploitation, de gouvernance et de déploiement de l’IA adaptées à leurs besoins spécifiques.
• SAP: SAP propose plusieurs services d’IA spécialisés pour des secteurs et des industries spécifiques, notamment la finance, la chaîne d’approvisionnement et les achats, le marketing et les ventes, les ressources humaines, ainsi que le support informatique et des plateformes.
• C3.ai: Les solutions d’IAaaS de C3.ai se concentrent sur les cas d’usage en entreprise, avec une plateforme de développement d’applications ainsi que plusieurs applications d’IA prêtes à l’emploi. Les utilisateurs peuvent sélectionner des applications individuelles ou investir dans l’une des suites d’IA suivantes : Reliability, Supply Chain, Sustainability, AI CRM, Financial Services, Defense & Intelligence ou State & Local Government.

Pour obtenir un rapport complet sur les leaders de l’IAaaS aujourd’hui, consultez notre guide : Les 11 principales entreprises d’IA en tant que service.

Éléments à prendre en compte avant d’utiliser l’IAaaS

Avant de commencer à utiliser un produit ou un fournisseur d’IA en tant que service, il est utile de réfléchir à vos besoins et attentes spécifiques, ainsi qu’à la mesure dans laquelle les solutions d’IAaaS disponibles y répondent. Voici quelques éléments importants à prendre en compte avant de prendre votre décision :

Budget disponible

Quel est votre budget disponible aujourd’hui ? Y a-t-il de fortes chances que votre budget augmente ou diminue dans les mois ou les années à venir ? Votre trésorerie disponible est-elle stable ou variable d’un mois à l’autre ? Poser ces questions dès maintenant vous aidera à déterminer si vous pouvez vous permettre vos solutions préférées aujourd’hui et à l’avenir.

Compétences et expertise internes en matière d’IA et de développement

Disposez-vous d’une équipe technique importante et hautement qualifiée, qui possède déjà de l’expérience dans le domaine de l’IA et des projets de développement connexes, ou vos connaissances spécialisées en IA en interne sont-elles limitées ? L’évaluation des compétences de votre équipe et l’identification proactive de ses rôles et responsabilités en matière d’IA peuvent vous aider à déterminer si vous avez besoin d’une solution d’IAaaS qui gère l’intégralité du cycle de vie de l’IA, ou d’une solution offrant aux clients davantage de possibilités de personnalisation et de libre-service.

Exigences en matière de conformité et de sécurité

Travaillez-vous dans un secteur ou une région soumis à des exigences strictes en matière de sécurité des données ou à d’autres obligations de conformité ? Traitez-vous fréquemment des informations personnelles identifiables ou d’autres données particulièrement vulnérables lors d’une cyberattaque ? Si tel est le cas, vous devrez rechercher un fournisseur d’IAaaS proposant des fonctionnalités de sécurité et de conformité intégrées ou faciles à intégrer, ou à tout le moins un fournisseur compatible avec vos cadres de gestion de la cybersécurité et de la conformité.

Objectifs liés à l’IA et résultats spécifiques

Bien que les fournisseurs d’IAaaS avec lesquels vous vous associez puissent vous conseiller sur la manière d’utiliser leurs outils et sur l’orientation à leur donner à long terme, votre organisation doit aborder cet investissement avec des objectifs précis qu’elle souhaite atteindre.

Cherchez-vous à automatiser des processus actuellement chronophages ou sujets aux erreurs ? Espérez-vous combler les lacunes de vos effectifs ? Avez-vous besoin d’une solution capable de vous aider à développer vos activités internationales ou un nouveau produit ? Constituez un comité interne chargé de répondre à ce type de questions et à bien d’autres, afin d’aborder l’IAaaS avec une vision claire de ce que vous souhaitez. Cela vous aidera également à sélectionner un fournisseur de services capable d’évoluer efficacement pour répondre à vos objectifs à long terme.

En résumé : l’avenir de l’IAaaS

Les entreprises internationales, les petites entreprises et les particuliers 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 en continu des modèles d’IA.

Des pratiques telles que l’intelligence artificielle en tant que service ont comblé ce déficit de ressources, permettant à toutes sortes d’utilisateurs de tirer parti de l’IA sans disposer d’une grande expertise en la matière ni devoir réaliser un investissement initial important. À l’avenir, attendez-vous à une croissance accrue de ce domaine particulier de l’IA, notamment pour des cas d’usage spécialisés dans le marketing, la santé, le service client, la vente au détail, l’industrie manufacturière et d’autres secteurs qui tirent parti de l’automatisation, de la rationalisation et de l’assistance offertes par l’IA. À mesure que les fournisseurs d’IAaaS consolideront leurs offres d’IA, même les entreprises les plus hésitantes devraient être amenées à intégrer l’IA dans leurs flux de travail afin de rester compétitives.

Pour comprendre en profondeur l’IA générative, qui constitue un élément clé de l’IAaaS, consultez notre guide : Qu’est-ce que l’IA générative ? Le guide ultime.