Les plateformes d’intelligence artificielle permettent aux individus de créer, d’évaluer, d’implémenter et de mettre à jour des modèles de machine learning (ML) et de deep learning de manière plus évolutive. Les outils de la plateforme d’IA permettent aux travailleurs intellectuels d’analyser des données, de formuler des prédictions et d’exécuter des tâches avec une rapidité et une précision supérieures à celles obtenues manuellement.

L’IA joue un rôle essentiel en tant que catalyseur dans la nouvelle ère du progrès technologique. PwC considère que « l’IA pourrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars à l’économie mondiale en 2030, soit plus que la production actuelle de la Chine et de l’Inde réunies ». PwC estime que « 6 600 milliards de dollars proviendront probablement d’une productivité accrue et 9 100 milliards de dollars des effets secondaires liés à la consommation ». En observant leur impact potentiel sur le secteur, le McKinsey Global Institute estime que, rien que dans le secteur de la fabrication, les technologies émergentes qui utilisent l’IA représenteront une valeur ajoutée pouvant atteindre 3 700 milliards de dollars d’ici 2025. La technologie IA s’avère rapidement être un composant critique de la business intelligence au sein des organisations de tous les secteurs. Les principaux fournisseurs d’infrastructure cloud tels que IBM, Amazon AWS, Microsoft Azure et Google Cloud ont élargi le marché en ajoutant des plateformes d’IA à leurs offres.

Les plateformes d’IA offrent un large éventail de capacités qui peuvent aider les organisations à rationaliser leurs opérations, à prendre des décisions basées sur les données, à déployer efficacement des applications d’IA et à obtenir des avantages concurrentiels. Ces plateformes de développement favorisent la collaboration entre les équipes de science des données et les équipes d’ingénierie, ce qui permet de réduire les coûts en réduisant les efforts redondants et en automatisant les tâches de routine, telles que la duplication ou l’extraction des données. Certaines plateformes d’IA offrent également des capacités d’IA avancées, telles que le traitement automatique du langage naturel (NLP) et la reconnaissance vocale.

Cela dit, la sélection d’une plateforme peut être un processus difficile, car un mauvais système peut entraîner une augmentation des coûts et potentiellement limiter l’utilisation d’autres outils ou technologies précieux. Outre le prix, il existe de nombreux autres facteurs à prendre en compte lors de l’évaluation des meilleures plateformes d’IA pour votre entreprise. Bien comprendre les outils d’IA disponibles et leurs capacités peut vous aider à prendre des décisions éclairées lors de la sélection d’une plateforme qui correspond aux objectifs de votre entreprise.

Les plateformes d’IA facilitent une multitude de tâches, allant de l’application de la gouvernance des données à une meilleure répartition de la charge de travail en passant par la construction accélérée de modèles de machine learning. Étant donné que le succès de l’IA dépend généralement de la capacité de l’organisation à déployer rapidement des modèles à grande échelle, il est essentiel de rechercher les fonctionnalités appropriées sur votre plateforme d’IA pour atteindre les objectifs de votre organisation. Ce sont notamment :

Capacités MLOps

• Les pipelines d’orchestration : une plateforme unifiée unique permet aux équipes de disposer d’un ensemble commun d’outils pour l’analyse des données, la science des données et le ML, et elle prend en charge une vaste gamme d’algorithmes de machine learning, y compris les réseaux neuronaux pour des analyses prédictives complexes. Cette expérience unifiée optimise le processus de développement et de déploiement de modèles de machine learning en rationalisant les flux de travail pour une efficacité accrue.
• Outils AutoML : le machine learning automatisé (ou autoML) permet d’accélérer la création de modèles grâce à des fonctionnalités low-code et no-code.
• Decision Optimization : rationalisez la sélection et le déploiement des modèles d’optimisation et activez la création de tableaux de bord pour partager les résultats, améliorer la collaboration et recommander des plans d’action optimaux. Vous pouvez optimiser les compromis entre les objectifs commerciaux, tels que la réduction des coûts du service client ou l’amélioration de la satisfaction client, et déterminer la meilleure ligne de conduite dans chaque situation.
• Modélisation visuelle : combinez la science visuelle des données avec des bibliothèques open source et des interfaces basées sur des blocs-notes dans un studio unifié de données et d’IA. En explorant les données sous différentes perspectives à l’aide de visualisations, vous pouvez identifier des modèles, des connexions, des idées et des relations au sein de ces données et analyser rapidement de grandes quantités d’informations.
• Développement automatisé : avec AutoAI, les débutants peuvent se lancer rapidement et les data scientists plus expérimentés peuvent travailler sur le développement de l’IA. AutoAI automatise la préparation des données, le développement des modèles, l’ingénierie des fonctionnalités et l’optimisation des hyperparamètres.
• Générateur de données synthétiques : les données synthétiques peuvent être utilisées comme alternative ou complément aux données réelles lorsque celles-ci ne sont pas facilement disponibles, ce qui peut être particulièrement utile pour l’expérimentation. Les fonctionnalités de la plateforme peuvent vous aider à générer un ensemble de données tabulaires synthétiques qui exploitent les données existantes ou un schéma de données personnalisé. Reliez votre base de données existantes, chargez un fichier de données, anonymisez des colonnes et générez autant de données que nécessaire pour combler les lacunes en la matière ou entraîner les modèles d’IA classiques.

Capacités d’IA générative

• Générateur de contenu : l’IA générative fait référence à des modèles d’apprentissage profond qui peuvent générer du texte, des images et d’autres contenus basés sur les données sur lesquelles ils ont été entraînés. Les plateformes d’IA peuvent générer du contenu et aider à diverses tâches, telles que la rédaction d’e-mails marketing et la création de profils clients.
• Classification automatisée :  les plateformes d’IA peuvent lire et classer les entrées écrites, comme l’évaluation et le tri des plaintes des clients ou l’examen de leurs commentaires.
• Générateur de résumés : les plateformes d’IA peuvent également transformer un texte dense en un résumé de haute qualité, en capturant les points clés des rapports financiers, des transcriptions de réunions, etc.
• Extraction de données : les capacités de la plateforme permettent de trier des détails complexes et d’extraire rapidement les informations nécessaires à partir de documents volumineux. Pour ce faire, il identifie les entités citées, analyse les conditions générales, etc.

Les plateformes d’IA peuvent vous aider à exploiter la puissance de la technologie IA et à générer de nombreux avantages pour votre entreprise, notamment en renforçant l’automatisation, l’évolutivité et la sécurité. Ces plateformes permettent aux entreprises d’analyser de grandes quantités de données, d’obtenir des informations précieuses et de s’adapter rapidement à la dynamique du marché, ce qui favorise l’innovation et un avantage concurrentiel.

Automatisation accrue

L’automatisation joue un rôle essentiel dans l’accélération de l’échelle et du rythme des activités tout au long du cycle de vie des données. Une fois que les équipes ont identifié un processus efficace et reproductible, tel qu’un étiquetage cohérent des données, elles peuvent chercher des moyens de l’automatiser grâce au machine learning. Dans ce cas, l’utilisation des capacités de la plateforme d’IA pour automatiser l’étiquetage des données permettra d’améliorer la pertinence des prévisions et la facilité d’utilisation des variables de données.

Plus d’évolutivité

L’évolutivité des phases d’entraînement et de production des modèles de machine learning est essentielle, car la construction et l’entraînement de modèles sur une machine locale, telle qu’un ordinateur portable, ont leurs limites. Cela peut être suffisant pour les jeux de données plus petits, mais les data scientists ne pourront pas utiliser cette approche pour les modèles plus robustes. Pour évoluer, ils auront besoin d’un flux de travail centralisé, qui facilite la transparence et la collaboration avec d’autres praticiens pour aligner les données sur les normes et surveiller la disponibilité des ordinateurs ainsi que l’utilisation des GPU et des TPU.

Meilleure intégration

Une plateforme d’IA doit également offrir des intégrations conviviales qui facilitent l’utilisation de logiciels open source et de bibliothèques. La plupart des plateformes sont déjà compatibles avec des écosystèmes open source populaires tels que PyTorch, TensorFlow et Scikit-learn, mais pour un écosystème d’IA complet, recherchez une plateforme d’IA qui offre un accès transparent et pratique aux plateformes open source telles que MongoDB, Redis et PostgreSQL.

De plus, les meilleures plateformes d’IA sont développées et entretenues par des organisations et des équipes profondément impliquées dans la communauté open source. Ils contribuent à la recherche, allouent des ressources et offrent leur expertise, enrichissant ainsi la diversité des compétences et des contributions à la recherche tout en élargissant l’éventail des technologies innovantes accessibles aux professionnels de la science des données et du machine learning.

IBM a été l’un des premiers défenseurs de l’open source, soutenant des communautés influentes comme Linux, Apache et Eclipse, en militant pour les licences ouvertes, une gouvernance ouverte et des normes ouvertes. Le lien entre IBM et l’open source s’est encore renforcé après l’acquisition de Red Hat.

En outre, il est essentiel de réfléchir à la stratégie de déploiement et d’utilisation de votre plateforme d’IA. Sera-t-elle implémentée sur site ou hébergée à l’aide d’une plateforme cloud ? Est-elle destinée à être utilisée par une équipe interne ou sera-t-elle accessible aux clients externes ? Ces facteurs sont également importants pour identifier la plateforme d’IA qui peut être intégrée le plus efficacement pour s’aligner sur les objectifs de votre entreprise.

Sécurité renforcée

Les packages open source sont fréquemment utilisés par les data scientists, les développeurs d’applications et les ingénieurs de données, mais ils peuvent présenter un risque de sécurité pour les entreprises. Les contrôles de sécurité sont essentiels pour aider à identifier et à protéger contre les menaces en évolution rapide. Les meilleures plateformes d’IA mettent généralement en place diverses mesures pour garantir la protection de vos données, de vos terminaux, de vos applications et de votre identité.

Les principales mesures de sécurité sont les suivantes :

• Sécurité du réseau : La sécurité du réseau s’articule autour de trois objectifs principaux : empêcher l’accès non autorisé aux ressources du réseau, détecter et neutraliser les cyberattaques et les violations de sécurité en cours et veiller à ce que les utilisateurs autorisés puissent accéder en toute sécurité aux ressources du réseau dont ils ont besoin, au moment où ils en ont besoin.

• La sécurité des données : La sécurité des données vise à protéger les informations numériques contre tout accès, corruption ou vol non autorisé tout au long de leur cycle de vie.
• Sécurité des collaborateurs : la sécurité des collaborateurs protège vos espaces de travail en attribuant des contrôles d’accès basés sur les rôles aux collaborateurs.

Gouvernance améliorée

La gouvernance de l’IA vise à garantir le développement et la mise en œuvre éthiques, responsables et conformes des modèles d’IA et de ML d’une organisation. Une plateforme d’IA dotée de capacités de gouvernance réfléchies permet d’améliorer la collaboration et la coordination sur les approbations de modèles, la surveillance et la gouvernance de la conformité. La gouvernance de l’IA est essentielle pour instaurer la confiance et la fiabilité dans les décisions basées sur les données prises par les organisations en utilisant les informations provenant de ces plateformes. Cette confiance s’étend au respect des obligations de conformité interne et des réglementations externes.

Un défaut de gouvernance de l’IA peut avoir des conséquences en termes d’inefficacité et déclencher des pénalités financières et des dommages importants à la réputation de la marque. Elle peut également entraver la mise à l’échelle des processus de ML, en rendant les résultats plus difficiles à reproduire et en provoquant le risque d’erreurs dues à des données incorrectes ou incomplètes. Les sanctions peuvent être lourdes, les opérateurs bancaires recevant des amendes à sept chiffres pour les modèles d’éligibilité aux prêts biaisés, et des amendes potentielles dues au RGPD pouvant aller jusqu’à 20 millions d’euros ou 4 % du chiffre d’affaires annuel.

En outre, garantir un accès approprié aux utilisateurs est un élément essentiel de la gouvernance au sein d’une plateforme d’IA, car cela peut empêcher certains rôles de commettre par inadvertance une erreur qui aurait des répercussions sur l’ensemble du système. Les administrateurs informatiques doivent avoir la possibilité d’attribuer des comptes en fonction des rôles professionnels, de surveiller les activités des utilisateurs et de faciliter le partage et la collaboration entre les praticiens.

Recherchez une plateforme qui met en œuvre des pratiques de gouvernance robustes pour garantir la standardisation des données, l’atténuation des biais et la conformité avec les réglementations du secteur.

Assistance technique

Si vous avez besoin d’aide pour la formation, la production de rapports et le suivi fiables des bogues, la résolution de problèmes ou la réponse aux urgences, il est judicieux de choisir une plateforme d’IA capable de vous offrir le support dont vous avez besoin.

Une vaste communauté d’utilisateurs ainsi que des ressources d’assistance (forums, documentation, support client) peuvent également être particulièrement utiles pour résoudre les problèmes et partager des connaissances.

L’adoption de l’IA est essentielle pour les organisations afin de rester compétitives et d’éviter le risque de prendre du retard. Les cas d’utilisation suivants illustrent la façon dont les organisations ont intégré l’IA dans leurs secteurs respectifs.

Soins de santé

Les atouts de l’IA peuvent aider à relever la myriade de défis, sans cesse croissants, liés à la prestation de soins de santé.

Relever les défis de la radiologie

Alors que le volume et la complexité des données des patients augmentent, les radiologues sont de plus en plus contraints de gagner en efficacité et de prendre en charge un plus grand nombre de patients. Le passage à des soins basés sur la valeur renforce la difficulté à être remboursé, ce qui incite les organisations à chercher des moyens d’améliorer leur efficacité et leur productivité afin d’atteindre leurs objectifs financiers. Comme on pouvait s’y attendre, ces changements et les demandes croissantes ont entraîné une frustration et un épuisement croissants des prestataires.

Grâce à ses puissantes capacités d’analyse d’images et de données, l’IA peut aider les radiologues dans les domaines suivants :

• Acquisition d’images
• Lectures et interprétations initiales
• Priorisation et tri des études
• Recommandations de résultats pertinents basés sur les dossiers des patients issus du dossier médical informatisé
• Recommandations de résultats pertinents issus de la littérature ou de directives cliniques

Services financiers

Aujourd’hui, avec l’utilisation de l’IA, le secteur bancaire connaît une transformation. Pour les banquiers qui travaillent avec des particuliers, les systèmes de recherche alimentés par l’IA peuvent considérablement améliorer leur accès aux informations clés sur les différents produits proposés par la banque, telles que les données sur les caractéristiques, les avantages, les conditions générales, la tarification et d’autres informations importantes, ce qui permet aux banquiers de fournir un meilleur service.

Grâce à cet accès simplifié aux informations, rendu possible par l’IA, les banquiers disposent d’un ensemble d’outils puissants pour fournir un service de qualité supérieure. Grâce à une connaissance approfondie des offres de produits de la banque et une compréhension claire des profils individuels des clients, ils peuvent adapter leurs recommandations et leurs solutions plus précisément, en les alignant sur les objectifs financiers et la situation uniques de chaque client.

Une banque a constaté que ses chatbots, qui étaient gérés par IBM Watson, avaient répondu avec succès à 55 % des questions, demandes et messages des clients, ce qui a permis de transférer plus rapidement les 45 % restants aux employés de la banque. Une partie de la mise en œuvre efficace de l’IA consiste à déterminer quand il est temps pour l’IA de passer le relais.

Le secteur financier a efficacement exploité l’IA dans d’autres domaines pour :

• Automatiser les évaluations de crédit
• Détecter les fraudes en temps réel
• Prévention du blanchiment d’argent
• Traitement des demandes d'indemnisation

Distribution

Au cours des deux dernières années, nous avons tous dû adopter de nouvelles approches hybrides pour travailler, être parents, socialiser et faire du shopping. L’émergence du « shopping hybride », qui combine les points de contact numériques et physiques en magasin, est devenue courante. L’achat hybride est le principal mode d’achat pour 27 % des consommateurs et 36 % des membres de la génération Z. Tous âges confondus, près de trois consommateurs sur quatre (72 %) dépendent des magasins en tant que principale méthode d’achat.

Cela constitue à la fois un défi et une opportunité : comment les détaillants peuvent-ils intégrer de façon fluide des expériences d’achat hybrides comprenant des canaux en ligne, en magasin, mobiles et virtuels au sein d’un seul et même parcours client ?

Le secteur de la vente au détail se transforme dans le domaine numérique, en adoptant l’IA pour permettre des capacités clés dans cinq domaines principaux :

• Expériences d’achat personnalisées : l’IA fournit des informations hyperlocalisées et des recommandations en temps réel.
• Des associés surpuissants : les associés des magasins assistés par l’IA s’engagent avec les consommateurs sur tous les points de contact.
• Flux de travail intelligents : l’IA optimise les processus en magasin, la gestion des stocks et les livraisons.
• Centre d’opérations : la technologie d’IA surveille et résout efficacement les incidents en magasin.
• Plateforme d’exploitation du magasin : une base évolutive et sécurisée prend en charge l’IA en périphérie et l’intégration des données.

Fabrication

Les fabricants sont souvent confrontés à divers défis, tels que des pannes de machines imprévues ou des problèmes de livraison des produits. En exploitant la puissance de l’IA, les fabricants peuvent améliorer l’efficacité opérationnelle, lancer de nouveaux produits, adapter la conception des produits et élaborer des stratégies pour les futures décisions financières, ce qui leur permet de progresser sur la voie de la transformation numérique.

Les principales solutions d’IA qui répondent directement à ces défis sont les suivantes :

• Maintenance prédictive : l’IA aide les fabricants à détecter les problèmes sur les équipements grâce aux données des capteurs, ce qui permet d’anticiper les opérations d’entretien et de réduire les coûts.

• Assurance qualité : la vision industrielle pilotée par l’IA sur les chaînes de montage alimentées par les données identifie les défauts des produits et émet des alertes pour les mesures correctives visant à maintenir la qualité.
• Gestion des stocks : les applications et outils de prévision de la demande alimentés par l’IA améliorent le contrôle des stocks, réduisant ainsi les excédents de stock et les ruptures de stock par rapport aux méthodes traditionnelles.

IBM watsonx est une plateforme d’IA et de données dotée d’un ensemble d’assistants d’IA, qui sont conçus pour vous aider à la mettre à l’échelle et à accélérer ses répercussions dans l’ensemble de votre entreprise grâce à des données fiables.

Cette plateforme renferme trois produits puissants : un studio pour de nouveaux modèles de fondation, l’IA générative et le machine learning ; un entrepôt de données adapté au besoin qui repose sur une architecture ouverte de data lakehouse, et un kit d’outils visant à accélérer la création de workflows d’IA responsables, transparents et explicables.

Les assistants d’IA de watsonx permettent aux personnes travaillant pour votre entreprise d’effectuer des tâches sans disposer de connaissances d’expert dans des processus et des applications d’entreprise très variés, y compris l’automatisation du service client, la génération de code et l’automatisation des workflows clés dans des services tels que celui des ressources humaines.