Qu’est-ce que l’orchestration de l’IA ?

Outre les modèles et les agents d’IA, les systèmes d’IA comprennent également des ressources informatiques, des magasins de données, ainsi que les flux et pipelines qui transmettent les données au sein d’une organisation. De nombreux systèmes d’IA connectent les modèles aux outils via des interfaces de programmation des applications (API).

Une orchestration efficace de l’IA permet de rationaliser le cycle de vie de l’IA de bout en bout, à chaque étape. Les plateformes d’orchestration automatisent les workflows d’IA, suivent la progression des tâches, gèrent l’utilisation des ressources, surveillent le flux de données et la mémoire et interviennent en cas d’échec.

Alors que les grands modèles de langage (LLM) et l’IA générative gagnent en popularité, les entreprises mettent en œuvre des techniques d’orchestration des LLM pour créer et gérer des chatbots et autres applications d’IA plus performants.

Avec un système d’IA unifié, les entreprises bénéficient d’une efficacité, d’une évolutivité, d’une réactivité et d’une productivité accrues.

L’orchestration de l’IA consiste à combler les écarts entre les composants d’un workflow d’IA. Les trois piliers qui facilitent l’orchestration de ces workflows sont les suivants :

• Intégration de l’IA

• Automatisation de l’IA

• Gestion de l’IA

L’intégration de l’IA relie les outils d’IA, les bases de données et d’autres composants système dans une solution d’IA.

Les pipelines de données, c’est-à-dire les processus automatisés qui organisent, stockent et déplacent les données au sein d’une organisation, sont essentiels à l’intégration de l’IA. Les ingénieurs de données conçoivent et créent des pipelines de données pour un transfert efficace, une qualité fiable, une maintenance et un accès faciles aux données à des fins d’intégration et d’analyse. Les diagrammes de flux de données sont des outils pratiques qui illustrent le mouvement des données au sein d’une organisation et contribuent à la création d’outils d’IA.

L’intégration couvre également la communication et la collaboration en temps réel entre les modèles de machine learning (ML), en les reliant à des outils via des API pour l’appel de fonctions.

Les plateformes d’orchestration permettent de créer des écosystèmes d’IA qui relient les modèles au sein de workflows complexes pour accomplir de manière autonome les tâches de haut niveau trop exigeantes pour être effectuées par un seul modèle.

L’automatisation consiste à accomplir des tâches sans intervention humaine. Les processus automatisés peuvent aller d’un simple code « si-alors » à des workflows d’applications entiers.

De nombreuses applications d’IA automatisent partiellement les workflows ou les processus, ce qui simplifie, en théorie, la vie de l’utilisateur. Par exemple, les applications d’IA peuvent résumer et traduire des documents, générer des extraits de code, vérifier le code et faire des recherches.

L’automatisation dans l’orchestration de l’IA consiste à automatiser les processus et la prise de décision liés à l’IA, par exemple un appel de fonction d’un LLM à un outil via son API, à l’aide d’outils d’orchestration.

Les plateformes d’orchestration peuvent également gérer de façon autonome l’utilisation des ressources de calcul, en allouant la mémoire et les ressources là où elles sont le plus nécessaires pour répondre aux demandes urgentes.

Dans d’autres cas, l’automatisation peut englober la maintenance continue, la plateforme surveillant un système d’IA pour détecter les erreurs et autres pertes de performance, puis corriger ces problèmes. Des correctifs, des mises à jour et même de nouveaux modèles peuvent être déployés automatiquement pour minimiser les perturbations de l’expérience utilisateur ou client.

La gestion de l’IA est essentielle pour les entreprises engagées dans une démarche continue de gouvernance des données et d’éthique de l’IA. Dans la gestion de l’IA, l’orchestration intervient tout au long du cycle de vie des applications d’IA.

Les data scientists peuvent surveiller la performance des workflows de traitement qui fournissent les données propres et fiables nécessaires aux modèles d’IA pour produire des résultats précis.

La gestion est également primordiale pour les obligations d’une organisation en matière de sécurité, de reporting et de conformité. Une protection efficace des données permet de respecter les engagements en matière de protection des données des utilisateurs tout en garantissant la conformité des entreprises aux exigences légales.

Les agents IA sont des modèles de machine learning singuliers, capables de planifier et d’exécuter des tâches de manière autonome. L’orchestration de l’IA est l’intégration des agents IA à d’autres modèles, outils et sources de données pour automatiser et gérer des systèmes d’IA plus importants.

On peut comparer l’agent IA à un feu de signalisation connecté à un capteur de trafic routier. Ce feu de signalisation détermine de manière autonome quand changer de couleur et gère correctement le trafic dans son intersection.

Néanmoins, il ignore les conditions générales de circulation dans la ville, voire même dans le quartier géré par le feu suivant.

Les feux de circulation mal synchronisés ou mal réglés entraînent souvent des embouteillages et des nuisances sonores que les conducteurs impatients infligent aux résidents.

Dans ce scénario, l’outil d’orchestration de l’IA coordonnerait le rythme des changements de feux de signalisation pour assurer la fluidité de la circulation routière.

L’orchestration de l’IA aide les entreprises à appliquer cette technologie à la création et au déploiement de systèmes et d’applications évolutifs, fluides et performants. L’orchestration de l’IA présente les avantages suivants :

• Évolutivité améliorée

• Une efficacité accrue

• Une meilleure collaboration

• Amélioration des performances

• Une gouvernance et une conformité plus fiables

L’une des principales préoccupations des organisations lors de l’élaboration d’une stratégie d’IA est de savoir comment faire évoluer les systèmes d’IA en fonction de la croissance de l’entreprise et de l’évolution des cas d’utilisation. L’orchestration permet aux entreprises de s’adapter à l’évolution des demandes et des workflows en déployant les ressources adéquates aux bons endroits.

Ainsi, les développeurs peuvent recourir à Kubernetes pour automatiser et gérer le déploiement, la gestion et l’évolution des applications d’IA basées sur des conteneurs. Les plateformes d’orchestration allouent dynamiquement les ressources en temps réel pour répondre à l’évolution des demandes et des priorités à mesure que les entreprises se développent et ont besoin de changements.

L’orchestration crée des workflows automatisés qui éliminent les tâches répétitives et fastidieuses. Pour illustrer comment cette intégration transparente peut optimiser les pratiques métier, prenons l’exemple d’une situation dans laquelle les employés ont régulièrement besoin de consulter les données de l’entreprise.

La méthode traditionnelle consiste à consulter des manuels, des tutoriels et des feuilles de calcul, ou encore à demander aux collègues d’autres services de trouver les informations recherchées.

Cependant, l’IA offre des solutions alternatives. Les cadres d’orchestration open source tels que LangChain permettent de créer des applications d’IA modulaires, certaines offrant des interfaces low code ou no-code.

La génération augmentée de récupération (RAG) connecte une base de données à un LLM de traitement automatique du langage naturel (NLP) pour créer un chatbot qui donne aux utilisateurs l’accès aux données internes par le biais de messages conversationnels. Les organisations peuvent mettre en œuvre une telle application pour faciliter l’accès des employés aux données dont ils ont besoin.

Comme d’autres types de plateformes cloud, les outils d’orchestration fournissent aux équipes un espace de travail centralisé pour collaborer en interne, mais aussi avec d’autres équipes, sur différents projets. Au lieu de conserver chaque composant de l’application d’IA dans un silo distinct, on permet à toutes les parties prenantes de collaborer dans un seul et même environnement.

Cet espace de travail unique facilite également le partage des connaissances et la collaboration pendant la phase post-déploiement du cycle de vie des produits d’IA. Face à un bogue ou un autre type de défi, tout le monde peut faire équipe pour identifier et résoudre efficacement le problème.

L’orchestration de l’IA facilite la résolution des problèmes plus complexes, car elle permet aux créateurs d’applications d’IA de s’appuyer sur plusieurs modèles, outils, sources de données et autres actifs.

Les modèles d’IA sont spécialisés. Les algorithmes de machine learning sont conçus pour accomplir des tâches bien spécifiques. L’orchestration facilite la création d’un système d’IA qui réunit les points forts des différents modèles pour relever les défis qu’ils sont censés résoudre.

Par exemple, un modèle de vision par ordinateur et un modèle de traitement automatique du langage naturel peuvent collaborer pour numériser et synthétiser des documents physiques. Le premier « lit » le texte grâce à la reconnaissance optique de caractères, et le second le résume.

Le dépannage est également amélioré par les capacités de surveillance en temps réel que proposent de nombreux outils d’orchestration. Les entreprises peuvent exploiter les données de performance en continu pour adapter les workflows, optimiser les modèles pour obtenir de meilleurs résultats et ajuster les flux de données en fonction des besoins.

Les outils d’orchestration de l’IA constituent le point de contrôle unique de l’application, du système ou du workflow d’IA. Grâce à la possibilité de gérer tous les composants au même endroit, les entreprises sont en mesure de garantir que leurs projets d’IA répondent aux exigences réglementaires et juridiques.

L’état du système d’IA peut être suivi et contrôlé en temps réel pour garantir compréhension et transparence de ses processus.

La transparence est primordiale pour assurer une utilisation responsable de l’IA dans des secteurs comme celui de la santé, qui traitent des données sensibles, et les plateformes d’orchestration contribuent à renforcer l’explicabilité des systèmes d’IA.

Une gouvernance et une conformité fiables sont particulièrement importantes dans les secteurs soumis à des réglementations strictes en matière de confidentialité, par exemple lors de l’application de l’IA générative dans les domaines de la finance, de la médecine ou du droit.