Qu'est-ce qu'une usine d'IA ?

Pour chacun de ces éléments de base, les clients doivent sélectionner un modèle de déploiement et une stratégie de mise en œuvre appropriés (propre, location ou externalisation), définissant l'architecture de référence optimale pour atteindre les objectifs commerciaux de leurs initiatives d'IA. Voici les quatre meilleurs :

• L'IA-SaaS implique l'utilisation d'une implémentation SaaS (Software as a Service) d'un service d'inférence, où le fournisseur de services gère l'infrastructure, les mises à jour du modèle et la mise à l'échelle. Les utilisateurs interagissent avec le service via des API sans se soucier de la maintenance sous-jacente. Ce modèle de déploiement est idéal pour les entreprises qui recherchent une simplicité d’utilisation et une intégration rapide sans frais généraux importants. Il permet également une évolutivité rapide et un accès aux dernières fonctionnalités et améliorations.
• Le déploiement hébergé dans le cloud implique la gestion du service d'inférence à l'aide d'un fournisseur de services cloud (CSP) en tant qu'infrastructure en tant que service (IaaS) ou plate-forme en tant que service (PaaS). Dans ce modèle, l'utilisateur est responsable de la gestion du service, y compris de la configuration, de la mise à l'échelle et de la maintenance, mais bénéficie de l'infrastructure et des outils robustes du CSP. Ce modèle offre flexibilité et contrôle, ce qui le rend adapté aux organisations ayant des exigences spécifiques et une expertise technique. Il permet également une intégration transparente avec d’autres services et outils cloud natifs.
• Le déploiement auto-hébergé nécessite la gestion du service d'inférence au sein d'un centre de données privé autogéré ou d'un service de colocation. Ce modèle offre le plus haut niveau de contrôle et de personnalisation, permettant aux organisations d’adapter l’infrastructure et le service à leurs besoins spécifiques. Cependant, cela nécessite également des ressources importantes pour la maintenance, les mises à jour et la mise à l’échelle. Il est souvent choisi par les organisations ayant des exigences strictes en matière de sécurité, de conformité ou de performances qui ne peuvent pas être satisfaites par des solutions basées sur le cloud.
• Le déploiement hébergé en périphérie implique l’exécution de services d’IA ou d’apprentissage automatique (ML) en périphérie, comme dans un kiosque de vente au détail, un appareil IoT ou d’autres environnements localisés. Ce modèle réduit la latence en traitant les données à proximité de leur source, ce qui le rend idéal pour les applications en temps réel et les scénarios où la connectivité Internet est limitée ou intermittente. Cela nécessite une gestion matérielle et logicielle locale robuste, mais offre des avantages significatifs pour les cas d’utilisation nécessitant une prise de décision immédiate et localisée. Le déploiement hébergé en périphérie est particulièrement utile dans des secteurs tels que la vente au détail, la fabrication et la santé.