Comprendre l'IA générative basée sur le cloud
Qu'est-ce que l'IA générative dans le cloud ?
L'intelligence artificielle générative, également appelée IA générative, est une technologie d'intelligence artificielle qui permet aux utilisateurs de créer (ou de générer) des contenus nouveaux, tels que des images, des animations, des rendus 3D, des sons et des textes uniques. L'IA générative est généralement alimentée par des modèles d'IA capables d'effectuer plusieurs tâches simultanément et dotés d'une « intelligence » apprise pour fournir des résultats, ou des réponses aux requêtes des utilisateurs, sous de nombreuses formes, y compris des contenus de type question-réponse, des résumés de grands blocs de texte, la classification de données, et bien plus encore.
Même si les modèles d'IA générative peuvent être créés et entraînés sur une infrastructure sur site, de plus en plus d'organisations et de personnes se tournent vers le cloud pour leurs projets d'IA générative. Les principales plateformes cloud, comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform, offrent toutes un grand nombre de ressources de calcul, d'ensembles de données et d'outils qui peuvent notamment améliorer et accélérer la modélisation, l'entraînement et l'affinage de l'IA générative.
L'IA générative basée sur le cloud bénéficie des mêmes avantages que ceux offerts par le cloud à l'informatique traditionnelle, tels que l'évolutivité, la rentabilité, la flexibilité et la facilité d'analyse et de partage des données. Elle donne également aux entreprises l'accès à des GPU ultra-puissants et à d'autres infrastructures haute performance – que de nombreuses organisations ne pourraient jamais se permettre d'utiliser sur site – afin d'entraîner des modèles plus larges permettant d'obtenir des résultats de meilleure qualité et plus pertinents.
Comment fonctionnent les modèles d'IA générative ?
L'IA générative fonctionne grâce à l'utilisation de modèles, qui analysent extrêmement rapidement des quantités massives de contenu généré par des humains pour apprendre à détecter des modèles et à reconnaître des objets spécifiques.
Il existe trois principaux types de modèles d'IA générative :
Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : parfaits pour générer des images, augmenter les données lorsque l'information est rare (comme dans l'imagerie médicale) et créer des images de haute qualité à partir de descriptions textuelles.
Auto-encodeurs variationnels (VAE) : excellents pour des tâches telles que la détection d'anomalies et la reconstruction d'images.
Transformateurs : modèles de choix pour les tâches de traitement du langage naturel, notamment les résumés de texte, les agents conversationnels, la traduction et la réponse aux questions des utilisateurs.
Il est possible de former les modèles d'IA générative à l'aide de l'apprentissage supervisé ou non supervisé. Dans le cas de l'apprentissage supervisé, le modèle reçoit des millions d'images qui ont été étiquetées pour identifier ce qu'elles sont (par exemple, des images de chats avec l'étiquette « chat »). Après avoir traité ces images, le modèle apprend à identifier et aussi à générer des images de chats avec toutes les couleurs, tous les pelages et toutes les poses possibles. Ce type d'apprentissage peut donner lieu à un modèle efficace dans les tâches de classification et de régression, telles que la prévision des heures d'arrivée des trains ou la détection des spams.
Avec l'apprentissage non supervisé, le modèle traite de grands ensembles de données qui ne sont pas étiquetés, et apprend à découvrir des schémas et des relations entre différents types de données. Il est particulièrement indiqué pour les tâches de clustering et d'analyse de données, telles que la segmentation de la clientèle et la détection d'anomalies.
Apprentissage et création de modèles dans le cloud
Créer et entraîner des modèles d'IA générative dans le cloud peut rendre l'ensemble du processus plus simple et plus rapide. En effet, les plateformes cloud offrent un accès instantané et à la demande aux ressources de calcul, de mémoire et de stockage dès que les entreprises en ont besoin. Les fournisseurs de cloud offrent également de nombreux outils et services avancés pour rationaliser et améliorer toutes les étapes du développement d'un modèle, de la conception au déploiement en passant par l'entraînement.
La nature et la flexibilité de l'infrastructure cloud permettent aux développeurs d'expérimenter facilement et d'itérer rapidement. Par exemple, ils peuvent changer d'architecture de modèle et d'hyperparamètres sans avoir à passer par des configurations fastidieuses et chronophages.
Au moment du déploiement, les outils des fournisseurs de cloud facilitent généralement le déploiement et l'intégration dans d'autres applications.
Avantages de l'IA générative basée sur le cloud pour les entreprises
La création et le déploiement de modèles complexes d'IA générative dans le cloud s'accompagnent de certains avantages spécifiques :
Évolutivité simplifiée : il est simple d'étendre ou de réduire rapidement les ressources dans le cloud. C'est un atout pour les grands modèles d'IA générative, qui ont généralement besoin de beaucoup de puissance de calcul et de mémoire.
Calcul haute performance : les fournisseurs cloud investissent fortement dans les GPU et autres matériels les plus récents et les plus performants, ce qui permet d'accélérer les processus d'entraînement et d'inférence.
Stockage à la demande : le cloud facilite la mise en route des ressources de calcul et de mémoire en fonction des besoins, et il en va de même pour le stockage. Cet aspect est essentiel pour traiter des volumes massifs d'ensembles de données et de résultats, comme c'est généralement le cas des modèles d'IA générative.
Facilité de collaboration : avec le cloud, le partage des résultats et des données entre collègues dispersés géographiquement est facilité. Lorsque tout se trouve dans le cloud, les équipes peuvent travailler en sachant qu'elles utilisent les mêmes données et qu'elles maintiennent la cohérence.
Réduction de la charge de gestion : le cloud offre diverses solutions de stockage et de gestion, notamment des lacs de données et des bases de données capables de gérer les énormes ensembles de données dont l'IA générative a besoin.
Cas d'utilisation de l'IA générative dans le cloud
Détection des fraudes et atténuation proactive : l'IA générative peut détecter des anomalies et des activités suspectes dans les comptes des utilisateurs ou dans leur comportement en ligne, et prendre des mesures automatisées pour atténuer ou bloquer les menaces imminentes.
Maintenance prédictive : les organisations peuvent recevoir des alertes lorsque leurs coûteuses machines et autres ressources présentent un risque de dysfonctionnement ou d'erreur. Ces alertes permettent d'économiser beaucoup de temps et d'argent en traitant les défaillances avant qu'elles ne s'aggravent.
Chatbots et assistants virtuels : les services clients peuvent tirer profit de chatbots automatisés qui absorbent une partie de la charge de travail et permettent de résoudre des problèmes mineurs sans intervention humaine.
Gestion automatisée des ressources : l'IA générative peut aider les organisations à exploiter pleinement leurs environnements de cloud computing en optimisant et en gérant l'utilisation des ressources. Les modèles peuvent même créer des données synthétiques à ajouter aux ensembles de données existants, ce qui permet d'obtenir de meilleurs insights et des prédictions plus précises.
Expériences utilisateur et recommandations personnalisées : l'IA générative parvient à analyser les comportements des utilisateurs pour formuler des recommandations pertinentes ou personnaliser l'expérience client en ligne en fonction des préférences de chacun.
Création de mondes et d'environnements virtuels : certains modèles peuvent créer des environnements virtuels en temps réel à partir des spécifications des utilisateurs. Cela peut être utile non seulement dans l'industrie du jeu vidéo, mais aussi dans la conception et l'essai de produits (par exemple, la construction d'un monde virtuel en 3D permettant de tester un véhicule autonome).
Comment Nutanix facilite l'IA générative
Leader des solutions multicloud hybrides, Nutanix s'engage à fournir les solutions avancées dont les clients ont besoin. La technologie d'IA évolue à une vitesse vertigineuse. Alors que les organisations se tournent vers le cloud pour maximiser tout son potentiel, Nutanix vous accompagne dans ce processus. Nutanix Enterprise AI simplifie les opérations et la gestion de l'IA générative d'entreprise pour déployer facilement les grands modèles de langage (LLM) de votre choix et des points de terminaison sécurisés pour une IA générative plus rapide, résiliente, prête à l'emploi et incluant les opérations du jour 2. L'exécution des projets d'IA générative les plus complexes se déroulera donc de manière fluide et transparente, quel que soit l'environnement ou le cloud.
Pour les organisations qui pourraient ne pas tirer parti de l'apprentissage de l'IA générative basée sur le cloud en raison de lois sur la confidentialité des données ou la souveraineté, Nutanix fournit Nutanix GPT-in-a-Box, une pile d'infrastructure et de services d'IA validée par Nutanix qui permet aux organisations de commencer leur parcours d'IA générative dans des datacenters en périphérie ou sur site pour un contrôle complet des données sensibles.
