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 en auto-hébergement vous oblige à gérer le service d’inférence dans un centre de données privé autogéré ou via un service de colocation. Ce modèle vous offre un contrôle et une personnalisation optimaux, vous permettant d’adapter précisément l’infrastructure et le service à vos besoins. En contrepartie, vous devez consacrer des ressources importantes à la maintenance, aux mises à jour et à la montée en charge. Les organisations aux exigences strictes en sécurité, conformité ou performance choisissent souvent cette approche, que les solutions cloud ne peuvent satisfaire.
• Le déploiement en périphérie hébergée consiste à exécuter des services d’IA ou d’apprentissage automatique (ML) directement à la périphérie, par exemple dans un kiosque de vente au détail, un appareil IoT ou d’autres environnements localisés. Ce modèle réduit la latence en traitant les données au plus près de leur source, ce qui le rend idéal pour des applications en temps réel et les situations où la connexion Internet est limitée ou intermittente. Vous devez gérer de manière robuste le matériel et les logiciels locaux, mais vous bénéficiez d’un avantage significatif pour les cas où une prise de décision immédiate et locale est cruciale. Le déploiement en périphérie hébergée apporte une valeur particulière dans les secteurs de la vente, de l’industrie manufacturière et de la santé.