Logiciels d'intelligence artificielle (IA)

Explorez les logiciels d'IA, leur utilisation dans le pipeline d'IA pour accélérer l'innovation, améliorer la productivité, l'efficacité et optimiser les performances des modèles d'IA.

Points essentiels à retenir

  • Différents types de logiciels d'IA sont utilisés à chaque étape du développement de l'IA.

  • Des outils logiciels, kits de référence, modèles pré-entraînés, frameworks et bibliothèques optimisés peuvent contribuer à simplifier le flux de travail de l'IA, à accélérer l'innovation et à améliorer la productivité.

  • Pour que l'IA fonctionne efficacement, il est essentiel que les logiciels d'IA aillent de pair avec une infrastructure matérielle d'IA adaptée, évolutive et sécurisée, afin de répondre aux exigences de la charge de travail de l'IA et d'apporter de la valeur.

  • Un nombre croissant de plateformes logicielles d'IA facilite la participation des non-scientifiques à l'entraînement des modèles, réduisant ainsi la nécessité de trouver et d'embaucher des spécialistes.

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Qu'est-ce qu'un logiciel d'IA ?

Les logiciels d'IA sont un vaste sujet couvrant de nombreux types de programmes et d'outils utilisés pour préparer des ensembles de données et développer, déployer et optimiser des modèles d'IA qui permettent aux machines d'effectuer des tâches impliquant l'apprentissage, l'adaptation et la prise de décision.

Les développeurs utilisent des logiciels d'IA lors des trois étapes du pipeline (ou flux de travail, workflow) de l'IA (préparation des données, sélection/entraînement des modèles et déploiement) pour accélérer leur productivité, rendre le processus efficace, évolutif et gérable, augmenter la flexibilité du déploiement pour les capacités qu'ils activent, et optimiser les performances de l'IA.

Rôle des logiciels dans l'IA

L'IA, qui est elle-même un type de logiciel, nécessite l'utilisation d'un large éventail d'applications et d'outils logiciels pour offrir ses capacités. Différents types de logiciels d'IA sont nécessaires à chaque étape du processus de développement de l'IA et varient en fonction du type de tâche à effectuer.

Préparation des données

La première étape du flux de travail de l'IA, la préparation des données, est la plus chronophage et la plus cruciale. Elle consiste à préparer les données en vue de leur ingestion par un modèle d'IA à des fins d'entraînement. Les scientifiques des données recueillent des données brutes, les nettoient et les rassemblent dans des bases de données où elles peuvent être analysées et intégrées dans un ensemble de données unifié. Cet ensemble de données peut contenir des données numériques, des vidéos, de l'audio et de nombreux autres types d'informations uniques à l'application prévue du modèle d'IA.

Les outils logiciels utilisés dans cette phase aident la collecte, le stockage, la gestion, l'extraction, la manipulation, la validation, l'exploration, la visualisation et la transformation des données.

Développement et entraînement des modèles

Au cours de cette phase, un modèle d'IA - l'algorithme logiciel qui analysera les données, identifiera des schémas et fera des prédictions - est sélectionné et ajusté pour le cas d'utilisation et le problème qu'il aide à résoudre.

Ce modèle est entraîné, c'est-à-dire qu'on lui donne la capacité de détecter des schémas spécifiques et d'effectuer des tâches spécifiques, sur des quantités massives de données et par des itérations de tests ultra-rapides. Il apprend au fur et à mesure que les développeurs d'IA le perfectionnent, jusqu'à ce qu'il puisse accomplir avec précision et de manière répétée la tâche pour laquelle il a été conçu.

Des frameworks et des bibliothèques conçus à cet effet, ainsi que des éléments prédéfinis, facilitent et accélèrent la sélection, le développement, l'entraînement et l'évaluation des modèles.

Le choix des logiciels utilisés dépend en grande partie du type de modèle d'IA et de savoir s'ils seront ou non utilisés pour le Machine Learning (ML) ou le Deep Learning (DL).

Si les modèles d'IA peuvent être créés de toutes pièces, les modèles open source, également appelés modèles de base, constituent un point de départ pour les capacités d'IA. On peut personnaliser ces modèles et les adapter aux besoins spécifiques d'une solution d'IA plus facilement et plus rapidement, ce qui fait gagner un temps précieux aux entreprises qui se battent contre la concurrence.

Déploiement

Une fois le modèle d'IA entièrement entraîné et validé, il est intégré dans un environnement réel pendant la phase de déploiement. Pendant cette étape, le modèle entraîné est mis à contribution dans un processus d'inférence où il doit prendre des décisions et établir des prédictions à partir de données nouvelles et inédites, telles que des images en temps réel dans une application de vision par ordinateur.

Les charges de travail d'inférence sont le moteur grâce auquel les applications d'IA fonctionnent correctement. Comme elles exigent de nombreuses ressources de calcul, l'infrastructure matérielle constitue un choix essentiel lors du déploiement pour garantir l'évolutivité et la prévisibilité. Les outils logiciels d'IA de cette étape sont utilisés pour optimiser la manière dont le modèle est servi, sa performance et pour le perfectionner en permanence.

Optimisation

L'optimisation est un processus continu. Les logiciels de surveillance servent à analyser en permanence les performances d'une application d'IA. Un logiciel d'optimisation et d'équilibrage des charges de travail permet de s'assurer que l'application dispose de l'infrastructure idéale pour la soutenir. Le modèle doit aussi être régulièrement mis à jour et ré-entraîné à mesure qu'il évolue et répond aux conditions réelles.

Impact du matériel sur les performances

Les solutions d'IA nécessitent une combinaison de logiciels d'IA et de matériel d'IA. Peu importe la qualité d'un modèle pris isolément, la façon dont il fonctionne à grande échelle et sous la pression de scénarios réels est essentielle pour l'utilisation de l'IA et la valeur qu'elle génère. Les implémentations d'IA réussies s'exécutent sur une infrastructure d'IA évolutive, de taille appropriée et sécurisée avec des logiciels optimisés. En savoir plus sur la pile de technologies modernes et les composants d'une infrastructure d'IA de bout en bout qui prend en charge les flux de travail de l'IA.

Avantages des logiciels d'IA

Les logiciels d'IA sont essentiels à l'ensemble du flux de travail de l'IA, chaque outil jouant un rôle spécifique. Ils offrent des avantages globaux à l'entreprise, notamment :

 

  • Productivité et efficacité accrues : les bibliothèques, les frameworks et les éléments prédéfinis fournissent des points de départ aux scientifiques des données et aux développeurs, accélérant ainsi chaque étape du workflow. Les plateformes de bout en bout permettent de rationaliser le flux de travail et d'accroître l'efficacité et la productivité.
  • Écart de compétences réduit : un nombre croissant de plateformes logicielles IA de bout en bout sont disponibles avec des outils facilitant la participation des collaborateurs qui ne sont pas scientifiques des données à l'entraînement des modèles, réduisant la nécessité de trouver et d'embaucher des spécialistes et accélérant le développement et le délai de commercialisation.
  • Évolutivité et flexibilité : des outils de déploiement et d'optimisation peuvent contribuer à une approche « code-once, deploy-anywhere » et faciliter l'exécution efficace des modèles sur différentes plateformes matérielles et logicielles.
  • Performances accélérées de l'IA : de nombreux outils sont utilisés pour exploiter les capacités matérielles et optimiser la gestion des ressources et l'efficacité du code afin d'améliorer les performances globales des applications logicielles.
  • Automatisation des tâches : l'analyse automatisée du code, le débogage et les frameworks de test permettent d'identifier les erreurs à un stade précoce du processus de développement, de garantir la fiabilité et la sécurité des logiciels et de réduire le temps que les développeurs consacrent à ces tâches.

Solutions logicielles d'IA

En analysant les précieuses informations et les flux de données, l'IA peut révéler le meilleur emplacement pour une nouvelle succursale de vente au détail, prévoir la panne d'une machine ou révéler des risques potentiels et des menaces croissantes. Pour que l'IA effectue des tâches spécifiques qui rendent une entreprise plus résiliente, rentable et innovante, il faut un certain nombre d'outils et de composants logiciels d'IA.

En général, les outils logiciels d'IA utilisés par les scientifiques des données et les développeurs de logiciels servent trois fonctions principales :

 

  • Optimiser la gestion des ressources : l'IA est très gourmande en ressources. L'inférence requiert une importante puissance de calcul, ce qui peut s'avérer coûteux tant en termes d'infrastructure matérielle que d'énergie consommée. Des bibliothèques de performance, des compilateurs et des noyaux servent à exploiter les capacités du matériel et à améliorer les performances des applications logicielles en optimisant la gestion des ressources et l'efficacité du code.
  • Simplifier le workflow de l'IA : les bibliothèques, outils et frameworks d'IA accélèrent et rationalisent le workflow de l'IA. Les bibliothèques fournissent des collections de fonctions, de classes et de modules pré-définis pour la conception et l'entraînement de modèles. Les frameworks fournissent un écosystème de composants et d'outils qui facilitent le processus de bout en bout, de la collecte des données à la gestion des modèles d'IA après le déploiement.
  • Exploiter l'IA : les applications d'IA efficaces qui génèrent un retour sur investissement exigent une optimisation et une gestion continues, souvent au sein de grandes organisations et sur de nombreux sites, de l'Edge au Cloud. Les plateformes d'IA, les outils et principes des opérations de Machine Learning (MLOps) unifient la gestion de l'IA de bout en bout et contribuent à améliorer la productivité des équipes pluridisciplinaires.

Bibliothèques, outils et frameworks pour le pipeline d'IA

L'élément le plus important de toute initiative d'IA consiste à disposer des données appropriées pour l'entraînement et le développement. En effet, une grande partie du temps consacré au développement de logiciels d'IA est consacrée à l'exploration, au nettoyage et à la préparation des données. Des bibliothèques communes et des accélérateurs de bibliothèques servent à fournir des structures de données et à permettre la manipulation, l'analyse et le calcul des données.

Le développement et l'entraînement de modèles demandent aussi beaucoup de temps et de ressources. Les développeurs s'appuient donc sur des bibliothèques et des outils supplémentaires pour simplifier et accélérer le processus. Les outils sélectionnés varient en fonction du type de modèle d'IA et de son objectif visé.

Le choix du lieu et de la manière de déployer des modèles d'IA et l'inférence a un impact majeur sur le succès à long terme de toute initiative d'IA. L'emplacement des charges de travail IA doit être optimisé pour contrôler les coûts, protéger les données et répondre aux exigences en matière de temps de réponse. La phase de déploiement et d'optimisation nécessite un certain nombre de moteurs d'inférence, de compilateurs, de frameworks et de kits d'outils pour optimiser et accélérer les modèles de ML et leur permettre de fonctionner efficacement sur différentes plateformes matérielles et logicielles.

Développement de logiciels d'IA

Développement plus rapide avec des modèles prédéfinis et des kits de référence

Les modèles d'IA existants, appelés modèles de base, fournissent un point de départ pour développer des capacités d'IA. L'ajustement (fine-tuning) d'un modèle de base est plus simple et plus rapide que la création d'un modèle de toutes pièces, ce qui fait gagner un temps précieux aux entreprises qui se battent contre la concurrence.
Des kits de référence pour l'IA - des ressources libres et gratuites conçues pour des cas d'utilisation spécifiques et pré-optimisées pour des frameworks et des bibliothèques populaires - sont également disponibles pour aider les développeurs et les scientifiques des données à prototyper rapidement des modèles, en passant rapidement du concept à la démonstration.

Une nouvelle façon de développer la GenAI

La génération augmentée de récupération (RAG) offre un moyen plus rapide de valoriser la GenAI et évite la nécessité d'un entraînement supplémentaire des modèles. Dans la méthodologie RAG, les grands modèles de langage (LLM) de base sont reliés à des bases de connaissances spécifiques, tandis que le contexte et les informations pertinents sont intégrés.

Tout ce dont vous avez besoin, de bout en bout

Diverses plateformes logicielles d'IA offrent un écosystème complet d'outils, d'ensembles de données, de modèles pré-entraînés, d'API et de bibliothèques pour rationaliser le développement, l'entraînement et le déploiement de l'IA.

Foire aux questions

Un logiciel d'IA est un code conçu spécifiquement pour aider les entreprises à adopter ou à améliorer l'IA dans leur organisation. Il est utilisé en combinaison avec du matériel d'IA pour traiter de grandes quantités de données afin d'identifier des modèles, faire des prédictions sur les nouvelles données et résoudre une variété de tâches. Les développeurs peuvent se servir de logiciels d'IA pour accélérer le développement, améliorer les performances de l'IA ou améliorer leur productivité pour la préparation des données, l'entraînement, l'inférence, le déploiement et la mise à l'échelle.

Différents types de logiciels d'IA sont utilisés à chaque étape du développement de l'IA. Les outils logiciels qui aident à la gestion des données sont la clé de la préparation des données. L'entraînement des modèles repose sur des outils de développement d'IA, notamment des frameworks et des bibliothèques. Le déploiement utilise des outils logiciels pour tester, valider, intégrer et optimiser les modèles.