Développement et déploiement de modèles d'IA
Combler le fossé d'exécution
S’attaquer aux défis structurels qui empêchent les modèles d’IA d’atteindre et de se maintenir dans les environnements de production, afin de libérer le véritable potentiel de l’IA en entreprise.
Le défi structurel de l'exécution de l'IA
L'IA en entreprise se heurte à des difficultés d'exécution. Les data scientists conçoivent des modèles qui restent cantonnés aux environnements de développement. Les décideurs métiers ne peuvent agir sur des résultats qu'ils ne comprennent pas. Les équipes de conformité ne peuvent valider les décisions sans traçabilité. Il en résulte un problème structurel, et non un manque de ressources.
Le problème fondamental demeure constant : les personnes possédant une connaissance approfondie du secteur d’activité sont exclues du développement des modèles, et les modèles créés manquent de la transparence nécessaire aux utilisateurs finaux pour les exploiter. Combler cet écart implique de s’attaquer à plusieurs domaines spécifiques, tous abordés par Studio AI.
Maintenir les modèles d'IA en production
Tout au long du cycle de vie du modèle
- Déploiement d'API REST : Modèles déployés en tant que points de terminaison d'API REST gérés pour une intégration transparente.
- Gestion intégrée des versions et surveillance des dérives : la gestion des versions et la surveillance des dérives sont intégrées directement dans l’environnement de production afin de maintenir la pertinence et la précision du modèle au fil du temps.
- Infrastructure optimisée : réduction des tâches redondantes entre les environnements afin de maîtriser les coûts d'infrastructure.
Favoriser la collaboration entre les entreprises et les technologies de l'information
- Qualification des cas d'utilisation axés sur la valeur : identifier les problèmes qui bénéficient réellement des modèles d'apprentissage automatique par rapport à ceux qui peuvent être résolus avec des outils plus simples.
- Développement de modèles multi-personnalités : environnements où les data scientists et les experts du domaine peuvent collaborer efficacement, de la préparation des données au déploiement.
- Outils pour experts du domaine : outils permettant aux experts du domaine de construire des modèles fiables au sein de pipelines gérés par l’informatique, réduisant ainsi les retards et accélérant le déploiement.
Intégrer la gouvernance
- Parcours prototype-production : prototypage et tests sans code avec un passage direct en production sur la même plateforme.
- Traçabilité complète des prédictions : chaque prédiction est traçable à chaque étape grâce aux facteurs d’influence clés, aux pistes d’audit et aux historiques de versions.
- Contrôle centralisé : contrôle total des pipelines de déploiement, des points de terminaison des modèles et de la surveillance des dérives à partir d’un environnement unique et gouverné.
Modèles LLM et modèles d'apprentissage automatique :
Des outils différents, des emplois différents
Une idée fausse courante en IA d'entreprise est que les grands modèles de langage (LLM) peuvent entièrement remplacer les modèles d'apprentissage automatique (ML) dédiés. Ce n'est pas le cas ; les agents ont souvent besoin des deux.
Maintenance prédictive : nécessite des modèles physiques entraînés sur des données opérationnelles. Les modèles linéaires logiques ne sont pas adaptés à cette application.
Optimisation prescriptive : exige des modèles qui convergent vers les paramètres réels du processus. Les modèles linéaires linéaires ne peuvent pas remplir cette fonction.
Détection des fraudes : nécessite des modèles de classification entraînés sur des schémas de transactions spécifiques. Le risque d’hallucinations rend les modèles LLM inadaptés dans ce contexte.
Prévision de la demande : repose sur des modèles de séries temporelles entraînés sur des données historiques. Les modèles linéaires linéaires (LLM) ne produisent que des estimations génériques.
Analyse des causes profondes : Elle nécessite des facteurs d’influence explicables liés à des variables spécifiques au domaine. Les LLM manquent de cette profondeur de domaine.
Tâches linguistiques : Résumer un rapport de maintenance est un exemple de tâche linguistique bien adaptée à un LLM.
Les modèles d'apprentissage automatique dédiés, déployés sous forme de points de terminaison d'API gérés, peuvent être appelés par n'importe quel flux de travail d'agent et sont compatibles avec les LLM basés sur une API ou déployés localement. Lorsqu'ils sont construits sur une plateforme dotée d'un graphe de connaissances d'entreprise, ces modèles exploitent des données d'entraînement enrichies sémantiquement, offrant ainsi aux agents une intelligence interdomaines que les pipelines d'apprentissage automatique génériques ne peuvent atteindre.
Questions fréquemment posées
En quoi cela diffère-t-il des outils de science des données dont nous disposons déjà ?
La plupart des outils de science des données sont conçus pour les data scientists. AI Studio est conçu pour l'équipe complèteLes data scientists, les experts du domaine et les équipes informatiques et de conformité chargées de mettre en œuvre et de gérer les développements font toute la différence. Ce qui compte, ce ne sont pas les fonctionnalités, mais le déploiement effectif et la pérennité des modèles en production.
Les utilisateurs non techniques peuvent-ils construire des modèles de qualité professionnelle ?
Oui. L'environnement sans code d'AI StudioCette approche, qui inclut l'apprentissage automatique (AutoML), l'ingénierie automatique des caractéristiques et la prévision automatique, est conçue pour les experts du domaine qui comprennent le problème mais ne programment pas. Les modèles ainsi construits suivent le même processus de déploiement contrôlé que tout modèle produit par un data scientist en Python.
Comment l'explicabilité fonctionne-t-elle en pratique ?
Chaque prédiction met en lumière les facteurs spécifiques qui l'ont influencée : non pas un résumé général du modèle, mais une analyse détaillée pour chaque prédiction. Les opérateurs peuvent effectuer des simulations de scénarios pour tester différentes hypothèses de manière interactive. C'est ce qui permet à un responsable d'usine ou à un responsable de la conformité d'agir en toute confiance sur la base des résultats d'un modèle.
Comment les modèles se connectent-ils aux agents et aux applications ?
Les modèles déployés via AI Hub et AI Cloud sont enregistrés en tant que points de terminaison d'API gérés. Les agents et les flux de travail applicatifs peuvent les appeler comme outils MCP, rendant ainsi les prédictions en temps réel disponibles à tout moment d'un processus automatisé ou nécessitant une intervention humaine.
À quoi ressemble concrètement le déploiement, et qui le gère ?
Le déploiement d'une API REST en un clic simplifie le processus technique, du modèle entraîné au point de terminaison en production. AI Hub gère le registre des modèles, le versionnage et la surveillance. Les équipes informatiques conservent ainsi la supervision sans devenir un goulot d'étranglement à chaque déploiement.
Peut-on exécuter cela sur notre propre infrastructure ?
Oui. AI Studio prend en charge le déploiement dans le cloud et sur sitePour les organisations soumises à des exigences de souveraineté des données ou travaillant dans des environnements isolés (air-gapped), la plateforme peut être déployée au sein de votre propre infrastructure sans compromettre le pipeline de déploiement contrôlé.