Qu'est-ce que l'apprentissage automatique en tant que service (MLaaS) ?

L'apprentissage automatique prend d'assaut presque toutes les industries.

Si un processus peut être exécuté numériquement, l'apprentissage automatique (ML) en fera éventuellement partie. En tant que branche de l'intelligence artificielle, il utilise des algorithmes pour analyser d'énormes quantités de données afin d'en tirer des informations pertinentes et de s'améliorer automatiquement grâce à l'expérience.

La santé, la fabrication, la finance et le commerce électronique sont quelques-unes des nombreuses industries qui utilisent largement les outils ML. Le ML peut automatiser des tâches monotones et trouver de nouvelles façons efficaces d'exécuter des processus commerciaux.

Compte tenu de la demande pour l'apprentissage automatique, un nouveau type de service appelé l'apprentissage automatique en tant que service a vu le jour ces dernières années. C'est une plateforme d'IA complète qui aide à automatiser plusieurs processus commerciaux.

Amazon Sagemaker (faisant partie des services d'apprentissage automatique d'Amazon), Microsoft Azure Machine Learning Studio et IBM Watson Machine Learning sont quelques exemples de MLaaS.

Pensez à logiciel en tant que service (SaaS) ou plateforme en tant que service (PaaS), mais avec des outils d'apprentissage automatique au lieu de logiciels ou de plateformes. Avec MLaaS, vous n'avez pas à vous soucier de rassembler les ressources informatiques nécessaires car le calcul réel sera effectué dans les centres de données du fournisseur de services.

Les fournisseurs de MLaaS vous permettent de profiter des avantages de l'apprentissage automatique sans vous soucier des risques associés à la conception de modèles ML. Ils vous permettent également d'utiliser des services d'apprentissage automatique sans avoir une équipe interne de data scientists et de développeurs ML.

Dans la plupart des cas, le MLaaS suit un modèle de paiement à l'utilisation, qui est comme louer une voiture et ne payer que pour le nombre de kilomètres parcourus.

Comment fonctionne le MLaaS

L'apprentissage automatique en tant que service est construit sur une infrastructure cloud et ressemble à de nombreuses fonctionnalités d'une solution SaaS. Au lieu d'offrir un buffet d'outils, un fournisseur de MLaaS peut n'offrir qu'un seul service, par exemple, un modèle d'apprentissage automatique parfaitement ajusté.

Avec le MLaaS, tous les aspects du processus d'apprentissage automatique sont gérés par un seul fournisseur, garantissant une efficacité maximale. Les fonctionnalités des plateformes MLaaS varient en fonction du fournisseur que vous choisissez. Cependant, dans la plupart des cas, vous obtiendrez un environnement cloud sur lequel vous pourrez préparer des données, entraîner, tester, déployer et surveiller des modèles d'apprentissage automatique.

Pour mieux comprendre comment fonctionne le MLaaS, considérons un exemple simple d'un café.

Le propriétaire du café aspire à augmenter ses revenus en utilisant la puissance de l'apprentissage automatique. Cependant, il est peu probable que l'entreprise de café dispose du talent interne nécessaire pour déployer des modèles d'apprentissage automatique. Il est donc préférable de s'appuyer sur un fournisseur tiers qui offre l'apprentissage automatique en tant que service.

Le fournisseur de MLaaS peut installer plusieurs appareils IoT pour collecter des données sur les tendances de fréquentation et également collecter des données à partir de la machine POS. Cela permet au fournisseur de services de mieux comprendre les heures de pointe, les saveurs que les clients préfèrent le plus et les articles fréquemment achetés ensemble.

Le fournisseur de MLaaS emploiera des data scientists et des ingénieurs pour travailler sur les données collectées. Ils peuvent également offrir des applications web avec une interface de glisser-déposer que le propriétaire de l'entreprise peut utiliser sans avoir besoin d'une expertise en apprentissage automatique.

Le fournisseur de MLaaS aide à transformer les données collectées en informations utiles, aidant le propriétaire de l'entreprise à prendre des décisions précises sur les stratégies de marketing et de vente. Les données collectées peuvent également aider à prédire quels combos les clients sont plus susceptibles d'acheter.

Le MLaaS peut également permettre aux entreprises de réaliser des analyses de sentiment et de comprendre comment les clients les perçoivent en analysant les mentions sociales, les publications et les avis. En bref, les entreprises, quelle que soit leur taille, peuvent appliquer l'apprentissage automatique avec l'aide du MLaaS.

Types de MLaaS

Les solutions MLaaS peuvent être différenciées en fonction du type de services qu'elles offrent. En essence, ces solutions analysent de grands volumes de données pour découvrir des motifs cachés. La différence dans le type de données d'entrée, les algorithmes utilisés et la manière dont la sortie est utilisée donne naissance à différents types de MLaaS.

Étiquetage des données

Étiquetage des données, également connu sous le nom d'annotation de données ou de balisage de données, est le processus d'étiquetage des données non étiquetées. Les données étiquetées sont utilisées pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. Les logiciels d'étiquetage des données diffèrent en fonction du type de données qu'ils prennent en charge.

Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel (NLP) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle et de l'informatique qui offre aux ordinateurs la capacité de comprendre le langage écrit et parlé. Le NLP a fait des progrès significatifs ces dernières années grâce aux avancées rapides de l' apprentissage profond, plus spécifiquement dans les réseaux neuronaux profonds.

L'analyse de sentiment ou l'exploration d'opinions est une application populaire du NLP qui aide à déterminer le sentiment social des produits, services ou marques en analysant les commentaires des clients, les avis et les publications sur les réseaux sociaux.

L'exploration de texte est une autre application du traitement du langage naturel qui permet aux utilisateurs d'obtenir des informations précieuses à partir de texte structuré et non structuré. Les logiciels d'analyse de texte peuvent consommer des données de multiples sources, y compris les e-mails, les enquêtes et les avis des clients, et offrir des visualisations et des informations exploitables.

Reconnaissance d'image

La reconnaissance d'image, une tâche de vision par ordinateur, tente de comprendre le contenu des images et des vidéos. Les logiciels de reconnaissance d'image prennent une image en entrée et, avec l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur, placent une boîte de délimitation ou une étiquette sur l'image.

Avec l'avènement des appareils IoT, la collecte de données d'image est sans effort, ce qui facilite l'entraînement des algorithmes. La reconnaissance d'objets, la restauration d'images et la reconnaissance faciale sont toutes rendues possibles par les logiciels de reconnaissance d'image.

Reconnaissance vocale

La reconnaissance vocale convertit le langage parlé en texte. Les logiciels de reconnaissance vocale aident à convertir les fichiers audio et vidéo en texte et à traiter les demandes téléphoniques dans le service client. Les assistants virtuels comme Siri et Google Assistant utilisent la reconnaissance vocale pour décoder votre discours en une forme compréhensible par la machine.

Applications du MLaaS

Comme mentionné ci-dessus, les entreprises de presque toutes les industries peuvent bénéficier des services d'apprentissage automatique. Même un café peut s'appuyer sur la puissance de l'apprentissage automatique et de la science des données pour découvrir les tendances de fréquentation ou déterminer quelle nouvelle saveur de café se vendrait le plus.

Avantages de l'utilisation du ML en tant que service

Le MLaaS encourage les petites et moyennes entreprises (PME) à utiliser l'apprentissage automatique et à obtenir des informations exploitables à partir de leurs données. Les plateformes MLaaS éliminent le besoin d'avoir une infrastructure spécialisée et coûteuse en place et rendent le déploiement de la technologie d'apprentissage automatique plus accessible, évolutif et abordable.

Voici quelques-uns des avantages notables de l'utilisation du ML en tant que service.

Hébergé par le fournisseur

Les PME n'ont pas à se soucier de leurs capacités internes car le logiciel d'apprentissage automatique est hébergé par le fournisseur, tout comme les fournisseurs de cloud. Avec le MLaaS, les entreprises peuvent commencer avec l'apprentissage automatique sans passer par le processus d'installation du logiciel ou la mise en place de leurs propres serveurs.

Plus spécifiquement, les services ML rationalisent les processus associés au cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris le nettoyage et la préparation des données, la transformation des données, l'entraînement et l'ajustement des modèles, et le contrôle de version des modèles.

Gestion des données

Les plateformes MLaaS peuvent vous aider avec la gestion des données. Étant donné que les fournisseurs de MLaaS sont essentiellement des fournisseurs de cloud, ils offrent également le stockage cloud et des moyens appropriés pour gérer les données pour les projets d'apprentissage automatique. Cela facilite l'accès et le traitement des données pour les data scientists, car beaucoup d'entre eux peuvent ne pas avoir d'expertise en ingénierie.

Rentable

Un autre avantage de l'utilisation des services MLaaS est l'efficacité des coûts. Mettre en place une station de travail ML est coûteux. Vous avez besoin de matériel de pointe comme des unités de traitement graphique (GPU) haut de gamme, qui sont coûteuses et consomment de grandes quantités d'électricité. Avec le MLaaS, vous payez pour le matériel uniquement lorsque vous l'utilisez.

Effectuer des expériences sans coder

Les fournisseurs de MLaaS offrent également des outils pour la visualisation des données et l'analyse prédictive et des API pour l'intelligence d'affaires et l'analyse de sentiment. Fait intéressant, certains fournisseurs de MLaaS offrent des interfaces avec une fonctionnalité de glisser-déposer, ce qui facilite la réalisation d'expériences d'apprentissage automatique sans coder.

Quand utiliser le MLaaS

Supposons que vous soyez déjà familier avec les services d'un fournisseur de MLaaS, par exemple, Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud Machine Learning Engine. Dans ce cas, il sera plus facile d'intégrer leurs services à votre système existant.

Si votre entreprise fonctionne avec une architecture basée sur des microservices, alors le MLaaS peut aider à la gestion appropriée de ces services. Supposons que vous souhaitiez utiliser l'apprentissage automatique dans le cadre d'une application que vous développez. Dans ce cas, le MLaaS sera un bon choix car vous pouvez l'intégrer, dans la plupart des cas, en utilisant des API.

Le MLaaS sera également bénéfique si vous avez une équipe interne relativement petite avec peu d'expertise en ML. Ce service peut compléter leurs efforts et aider à employer l'apprentissage automatique, même s'ils n'ont pas le matériel nécessaire. Pour choisir le bon fournisseur de MLaaS, prenez en compte des facteurs tels que le temps disponible, le budget et les capacités techniques de votre équipe.

Quand ne pas utiliser le MLaaS

Si la quantité d'entraînement requise est significativement élevée, construire une infrastructure interne peut être une option moins coûteuse. De même, si la quantité de données d'entraînement impliquée est gigantesque, le processus de développement avec les solutions MLaaS pourrait être plus lent car les données sont stockées et accessibles depuis le cloud.

Si vous traitez des données hautement sensibles, vous devrez peut-être examiner de près votre fournisseur de MLaaS. Bien sûr, les plateformes cloud ont des fonctionnalités de sécurité de bout en bout remarquables. Mais chaque fois que les données se déplacent d'un endroit à un autre, il y a toujours un facteur de risque impliqué.

De plus, si vous souhaitez effectuer plusieurs personnalisations sur des algorithmes ML complexes, il serait préférable d'opter pour une infrastructure sur site.

Meilleurs logiciels d'apprentissage automatique

Les logiciels d'apprentissage automatique vous permettent de faire des prédictions et de prendre des décisions basées sur les données. Ils peuvent fournir des fonctionnalités d'automatisation et d'IA à vos applications et aider à résoudre des problèmes de classification et de régression.

Pour être inclus dans la catégorie des logiciels d'apprentissage automatique, un produit doit :

• Ingest des données d'entrée provenant de différentes sources de données
• Résoudre des problèmes basés sur les données apprises
• Offrir un algorithme ou un produit qui apprend et s'améliore en utilisant les données
• Être la source de capacités d'apprentissage intelligent pour les applications

*Ci-dessous se trouvent les cinq principaux logiciels d'apprentissage automatique selon le rapport Grid® de G2 de l'automne 2024. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Vertex AI

Vertex AI est une plateforme Google Cloud pour construire, déployer et gérer des modèles ML. Elle offre des outils pour la préparation des données, l'entraînement, le déploiement et la surveillance. Les fonctionnalités clés incluent des flux de travail intégrés, AutoML, l'entraînement personnalisé, la surveillance des modèles et l'intégration MLOps.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Vertex AI facilite la préparation des données, l'entraînement des modèles et leur déploiement. Les outils et services fonctionnent bien ensemble, ce qui permet de gagner du temps et des efforts. AutoML est particulièrement utile pour construire des modèles rapidement sans avoir besoin de connaissances approfondies en apprentissage automatique."

- Avis sur Vertex AI, Swati M.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La courbe d'apprentissage abrupte peut être un peu écrasante pour les nouveaux utilisateurs. L'interface utilisateur semble compliquée et pas aussi intuitive que certaines plateformes concurrentes, surtout pour ceux qui n'ont pas d'expérience préalable en IA ou en science des données."

- Avis sur Vertex AI, Hariharan G.

2. Amazon Forecast

Amazon Forecast, un service d'apprentissage automatique géré sur AWS, vous permet de générer facilement des prévisions précises. Il automatise les complexités de l'apprentissage automatique, le rendant accessible à tous. En utilisant ce processus de prévision simplifié, vous pouvez améliorer votre planification et votre prise de décision, et finalement obtenir de meilleurs résultats commerciaux.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Avec Amazon Forecast, les utilisateurs peuvent bénéficier d'un service entièrement géré qui utilise des algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique pour fournir une précision exceptionnelle dans les prévisions de séries chronologiques."

- Avis sur Amazon Forecast, Amy R.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La taille et les exigences de ce programme deviennent de plus en plus grandes et agaçantes. Le logiciel prend beaucoup de place sur mon système et complique la communication avec d'autres programmes. Cela affecte peut-être la vitesse à laquelle d'autres programmes d'importance égale sont exécutés sur mon système."

- Avis sur Amazon Forecast, Choy N.

3. Google Cloud TPU

Google Cloud TPU aide les entreprises à exécuter des modèles d'apprentissage automatique en utilisant les services de cloud computing de Google. Son réseau personnalisé offre 100 pétaflops de performance, ce qui est suffisant pour transformer une entreprise ou réaliser la prochaine percée en recherche d'apprentissage profond.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'adore le fait que nous ayons pu construire un service d'IA de pointe axé sur la sécurité réseau grâce à l'exécution optimale des modèles d'apprentissage automatique de pointe. La puissance de Google Cloud TPU est sans égal : jusqu'à 11,5 pétaflops et 4 To HBM. Le meilleur de tout, l'interface Google Cloud Platform simple et facile à utiliser."

- Avis sur Google Cloud TPU, Isabelle F.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Le prix est trop élevé, et certains codes de TensorFlow doivent être adaptés pour fonctionner sur un système TPU. Parfois, il est difficile de suivre les erreurs en raison d'une configuration cachée."

- Avis sur Google Cloud TPU, Obaib E.

4. Jarvis

Jarvis est une plateforme d'IA qui aide à créer, lancer et mettre à l'échelle des applications d'IA conversationnelle. Elle offre des modules spécialisés pour la reconnaissance et la synthèse vocale, la compréhension du langage naturel (NLU), et l'intégration de la vision par ordinateur.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'avais l'habitude de travailler avec Chatgpt, Grammarly, Google Translate et le navigateur de recherche séparément. Mais quand j'ai appris l'existence de Jarvis, j'ai tout eu au même endroit. Support GPT, support de traduction, support de rédaction, support de navigateur - tout en un seul endroit ! C'est simple, efficace et fait gagner du temps."

- Avis sur Jarvis, Athira N.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"L'aspect le moins utile de Jarvis a été la difficulté à personnaliser les commandes spécifiquement pour notre cas d'utilisation."

- Avis sur Jarvis, Davina P.

5. Aerosolve

AeroSolve est un outil d'apprentissage automatique gratuit créé par Airbnb pour aider les entreprises du voyage et de l'hôtellerie à résoudre des problèmes complexes comme la tarification et la prévision. Il offre des fonctionnalités avancées pour les données basées sur la localisation, des calculs précis et la combinaison de différents points de données. Vous pouvez également ajouter vos propres connaissances aux modèles.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Il a des capacités avancées et est très facile à utiliser. La mise en œuvre et l'intégration sont également assez fluides. Le support client est correct."

- Avis sur Aerosolve, Rahul S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Comparé à certaines autres bibliothèques et plateformes d'apprentissage automatique populaires, la communauté d'utilisateurs d'Aerosolve peut être petite."

- Avis sur Aerosolve, LV R.

L'apprentissage automatique est l'avenir

Créer un modèle d'apprentissage automatique nécessite le bon talent et les ressources et suffisamment de temps. De telles exigences peuvent être irréalistes pour les PME, et donc, l'apprentissage automatique en tant que service peut aider à répondre à ces besoins pour réaliser leurs objectifs. En bref, le ML en tant que service vous permet de passer facilement de zéro à héros en apprentissage automatique.

L'IA n'a pas encore rattrapé sa représentation dans la science-fiction. Cependant, il y a encore beaucoup à faire avec elle. Lisez-en plus sur l'IA étroite ici.

Cet article a été initialement publié en 2023. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.