L’IA, côté coulisses : le regard DevOps

La donnée comme fondation de tout système IA

Du point de vue DevOps, toute réflexion autour de l’intelligence artificielle commence par les données. Le processus de machine learning débute avec la collecte et le traitement des données d’entraînement. La règle est simple : garbage in, garbage out. Un modèle de machine learning n’est jamais meilleur que les données sur lesquelles il est entraîné.

Même si la préparation des données peut sembler routinière, elle constitue l’étape la plus critique du cycle de vie d’un modèle. Une mauvaise qualité de données peut dégrader fortement les performances, indépendamment de la sophistication des algorithmes ou de l’infrastructure sous-jacente.

Les données peuvent être étiquetées ou non étiquetées. Les données étiquetées associent chaque exemple à une valeur cible, souvent fournie par des experts humains ou par un processus fiable. Les données non étiquetées ne contiennent que des caractéristiques d’entrée et servent à découvrir des structures ou des relations internes.

Ces données se répartissent également entre données structurées et non structurées. Les données structurées incluent les données tabulaires et les séries temporelles. Les données non structurées comprennent le texte, les images, l’audio et la vidéo. Pour un DevOps, cette diversité implique des pipelines capables de traiter différents formats, volumes et contraintes.

Le processus de machine learning

Une fois les données préparées, elles sont utilisées par les algorithmes de machine learning. Le processus d’apprentissage se divise en trois grandes catégories.

L’apprentissage supervisé repose sur des données étiquetées et vise à apprendre une fonction capable de prédire un résultat pour de nouvelles données.

L’apprentissage non supervisé s’appuie sur des données non étiquetées afin de découvrir des structures ou des relations internes.

L’apprentissage par renforcement fonctionne à partir d’un score de performance : le système reçoit des récompenses ou des pénalités et apprend à améliorer ses décisions au fil du temps.

Ces approches influencent directement les besoins en calcul, les pipelines de données et les contraintes opérationnelles gérées par les équipes DevOps.

L’inférence : du modèle à la production

Après l’entraînement, le modèle entre dans une phase clé : l’inférence. Il s’agit d’utiliser les connaissances acquises par le modèle pour produire des prédictions ou des décisions.

L’inférence peut être réalisée en batch, lorsque de grands volumes de données sont analysés en une seule fois, ou en temps réel, lorsque les décisions doivent être prises immédiatement à l’arrivée de nouvelles données. Ces deux modes ont un impact direct sur les architectures, notamment en matière de latence, de disponibilité et de coûts.

Les frameworks ML et le rôle d’Amazon SageMaker

La couche des frameworks ML est essentielle pour industrialiser le machine learning. Amazon SageMaker joue un rôle central dans cet écosystème. Il permet de construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning sur une infrastructure entièrement gérée.

Amazon SageMaker fournit l’ensemble des composants nécessaires au machine learning dans un environnement unifié. Il réduit la charge opérationnelle associée à la gestion de l’infrastructure, des workflows et du déploiement, ce qui accélère la mise en production des modèles tout en limitant les coûts. Cette approche s’inscrit naturellement dans une logique DevOps d’automatisation et de standardisation.

Les services IA/ML AWS prêts à l’emploi

AWS propose de nombreux services IA/ML permettant de traiter différents types de données sans gérer directement la complexité des modèles.

Pour le traitement du langage naturel, Amazon Comprehend permet d’identifier la langue d’un texte, d’extraire des entités, d’analyser le sentiment et d’organiser automatiquement des documents par thématique.

La traduction automatique est assurée par Amazon Translate, un service de traduction neuronale capable de traiter de grands volumes de texte avec des résultats plus naturels que les approches traditionnelles.

Pour l’analyse de documents, Amazon Textract extrait automatiquement le texte et les données structurées à partir de documents scannés, en identifiant notamment les champs de formulaires et les tableaux.

Côté audio, Amazon Transcribe convertit la parole en texte à partir de fichiers audio ou de flux en temps réel, tandis que Amazon Polly transforme du texte en voix synthétique, avec un large choix de langues et de voix.

Pour les interfaces conversationnelles, Amazon Lex permet de concevoir, tester et déployer des agents conversationnels en combinant reconnaissance vocale et compréhension du langage naturel.

La vision par ordinateur est couverte par Amazon Rekognition, qui permet d’analyser des images et des vidéos pour identifier des objets, des personnes, du texte ou des scènes.

AWS propose également des services orientés recherche intelligente avec Amazon Kendra, personnalisation avec Amazon Personalize, et apprentissage par renforcement avec AWS DeepRacer, qui illustre une approche basée sur la récompense sans données étiquetées.

L’IA générative dans l’écosystème AWS

L’IA générative s’appuie sur des services dédiés aux modèles de fondation. Amazon SageMaker JumpStart propose des solutions prêtes à l’emploi pour des cas d’usage courants, avec des modèles open source déployables et personnalisables rapidement.

Amazon Bedrock fournit un accès entièrement managé à des modèles de fondation via des API. Ce service permet d’expérimenter, de personnaliser des modèles avec des données internes et de les intégrer dans des applications AWS sans gérer l’infrastructure sous-jacente.

Dans une logique de productivité, Amazon Q permet d’obtenir des réponses, de générer du contenu et d’agir à partir des données et connaissances de l’entreprise, tandis que Amazon Q Developer est orienté vers l’assistance au développement, en fournissant des recommandations de code basées sur le machine learning.

Avantages des solutions IA AWS

Les solutions IA d’AWS offrent plusieurs bénéfices notables : une intégration native avec les services AWS, une scalabilité élevée, une optimisation des coûts, ainsi qu’une accélération du développement et du déploiement. Elles offrent également une flexibilité dans l’accès et l’utilisation des modèles, qu’ils soient prêts à l’emploi ou personnalisés.

Les coûts : un enjeu central pour le DevOps

Les considérations de coût sont omniprésentes dans les architectures IA. Des exigences élevées en termes de disponibilité, de performance ou de redondance entraînent des coûts supplémentaires. Les ressources à haute performance, comme les instances GPU, offrent des gains significatifs mais à un prix plus élevé.

Certains services sont facturés en fonction du volume de texte ou de code traité, mesuré en tokens, ainsi que du débit provisionné. Enfin, l’entraînement et le déploiement de modèles personnalisés peuvent générer des coûts additionnels selon la complexité des modèles, les volumes de données et les ressources de calcul nécessaires.

Conclusion

Vue depuis une perspective DevOps, l’intelligence artificielle dépasse largement la simple question des modèles. Elle englobe la gestion des données, l’automatisation des pipelines, l’entraînement, l’inférence en production et la maîtrise des coûts. L’IA doit être traitée comme un système de production à part entière, avec les mêmes exigences de fiabilité, de performance et d’opérabilité que toute autre plateforme critique.