Inférence en IA et en apprentissage automatique

L’inférence en intelligence artificielle (IA) et en apprentissage automatique (ML) désigne le processus par lequel un modèle entraîné effectue des prédictions ou prend des décisions à partir de nouvelles données qu’il n’a jamais traitées auparavant. Une fois le modèle développé et affiné lors de l’entraînement, l’inférence correspond à sa mise en application concrète, en temps réel ou dans le cadre de traitements par lots. Qu’il s’agisse de prévoir les cours boursiers ou de détecter des transactions frauduleuses, l’inférence concrétise le potentiel de l’apprentissage automatique en fournissant des résultats permettant d’éclairer les décisions.

Points clés à retenir

• L’inférence est la phase opérationnelle au cours de laquelle un modèle entraîné applique ce qu’il a appris à de nouvelles données, jamais rencontrées auparavant, pour produire une prédiction, une classification ou un contenu généré.
• L’entraînement et l’inférence ont des besoins en ressources différents. L’entraînement est périodique et nécessite une grande puissance de calcul, tandis que l’inférence fonctionne en continu et s’évalue selon la latence, le débit et le coût.
• La prise en charge des modèles en production nécessite des accélérateurs matériels, des moteurs d’exécution, des techniques d’optimisation des modèles, ainsi qu’une infrastructure réseau et de sécurité reliant les utilisateurs, les applications et les points de terminaison d’inférence.
• Les entreprises gèrent généralement l’inférence pour plusieurs types de charges de travail, notamment en temps réel, par lots, en périphérie et en IA générative, chacun ayant des exigences différentes en matière de latence et de mise à l’échelle.
• À mesure que les charges de travail d’inférence augmentent, la couche de distribution et de sécurité des applications qui relie les utilisateurs, les données, les API et les modèles devient aussi importante que le modèle lui-même pour les performances et la gestion des risques.

Qu’est-ce que l’inférence en IA et en apprentissage automatique ?

Ce concept est au cœur des systèmes d’IA modernes. Les organisations utilisent les techniques d’inférence pour optimiser leurs opérations, enrichir l’expérience utilisateur et prendre des décisions plus éclairées. En substance, alors que l’entraînement d’un modèle consiste à analyser des données historiques pour y déceler des schémas, l’inférence consiste à appliquer ces schémas à de nouvelles situations et à de nouvelles données, ce qui permet d’obtenir rapidement des informations pertinentes et de réaliser des prédictions en temps réel. En séparant la phase d’apprentissage (entraînement) de la phase d’application (inférence), l’apprentissage automatique aide les entreprises à gagner en agilité, en efficacité et en précision dans un large éventail de processus.

Comprendre l’inférence en apprentissage automatique

L’inférence en apprentissage automatique peut se résumer à la capacité d’un modèle à généraliser à partir de schémas précédemment appris pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données d’entrée. Lors de son entraînement, un modèle analyse des données historiques pour y détecter des relations et des schémas. Une fois cet apprentissage terminé, l’inférence est l’étape au cours de laquelle le modèle utilise les connaissances qu’il vient d’acquérir pour classer des données qu’il n’a jamais rencontrées auparavant, faire des prédictions ou formuler des recommandations à partir de celles-ci. C’est ainsi que l’inférence en apprentissage automatique peut produire des résultats exploitables, comme identifier des menaces potentielles pour la sécurité, proposer des recommandations de produits personnalisées ou diagnostiquer des maladies à partir de symptômes, sans intervention humaine à chaque décision.

L’inférence dans le cadre de l’apprentissage s’inscrit également dans des approches statistiques. En apprentissage statistique, l’inférence désigne souvent l’utilisation de modèles probabilistes pour tirer des conclusions sur les paramètres d’une population ou établir des prédictions probabilistes. Bien que l’IA et le machine learning mettent souvent l’accent sur la création de modèles prédictifs, la théorie statistique sous-jacente détermine le degré de confiance ou d’incertitude associé aux prédictions. Ce socle statistique est essentiel dans les domaines sensibles aux risques, comme la finance ou la santé, où des prédictions inexactes peuvent avoir de très lourdes conséquences.

Différences entre l’inférence et l’entraînement

L’entraînement et l’inférence sont deux étapes distinctes mais interconnectées du cycle de vie de l’apprentissage automatique. L’entraînement, ou développement du modèle, nécessite d’importantes ressources de calcul. Il consiste à fournir à un algorithme de grands volumes de données historiques ou étiquetées pour qu’il puisse apprendre des pondérations, des biais ou des règles de décision. En raison de la complexité de ce processus, l’entraînement s’effectue généralement sur des systèmes robustes équipés de GPU haute performance, de grandes capacités de mémoire et de frameworks spécialisés capables de prendre en charge des charges de calcul importantes.

L’inférence, quant à elle, consiste à appliquer les connaissances acquises par le modèle à des données en temps réel ou nouvellement obtenues. Alors que l’entraînement vise à optimiser les paramètres d’un modèle (en trouvant la meilleure représentation interne des schémas appris), l’inférence se concentre sur l’utilisation de ces paramètres pour générer des prédictions. L’entraînement est généralement effectué une seule fois (ou périodiquement, si le modèle doit être actualisé), tandis que l’inférence fonctionne en continu et fournit des prédictions à la demande, souvent en quelques millisecondes. Un modèle bien entraîné et optimisé peut traiter rapidement de grands volumes de données entrantes, permettant aux entreprises d’agir presque instantanément sur la base des informations obtenues.

Le processus d’inférence en apprentissage automatique

L’inférence en apprentissage automatique commence par les données d’entrée. Qu’il s’agisse d’un point de données unique, comme une demande de transaction sur une boutique en ligne, ou d’un flux de points de données, comme les mesures des capteurs d’un appareil de l’Internet des objets (IoT), le modèle commence par prétraiter ou standardiser les données d’entrée, souvent de la même manière que lors de l’entraînement. La cohérence dans la préparation des données est essentielle, car tout écart entre les formats des données d’entraînement et d’inférence peut nuire à la précision du modèle.

Après le prétraitement, le modèle applique sa logique interne, composée de paramètres appris, de couches et de poids, pour transformer les données d’entrée en résultats pertinents. Il peut s’agir d’une étiquette de classification (« spam » ou « non-spam »), d’une valeur numérique (prévision du cours d’une action) ou d’une action recommandée (approuver ou rejeter une demande de prêt). La vitesse de ce calcul dépend de la complexité du modèle, ainsi que des mécanismes de parallélisation ou d’accélération matérielle mis en place. Les résultats sont ensuite renvoyés à l’utilisateur ou au système en fonction des requêtes. Dans de nombreux environnements, ces prédictions font l’objet de contrôles supplémentaires de sécurité, de conformité ou d’autres validations propres au domaine concerné.

L’inférence peut faire intervenir différents types de modèles. Dans l’apprentissage supervisé, les données étiquetées aident le modèle à prédire un résultat connu. Dans l’apprentissage non supervisé, le modèle déduit des structures ou des regroupements au sein de données non étiquetées. L’apprentissage par renforcement, une autre branche de l’IA, repose sur une politique de décision qui évolue au fil du temps, mais s’appuie toujours sur l’inférence pour choisir la meilleure action dans chaque état. Quel que soit le paradigme d’apprentissage, le processus d’inférence constitue l’étape finale où se concrétisent des résultats et des enseignements exploitables.

Infrastructure d’inférence de l’IA : matériel, réseau et sécurité

Les entreprises ont besoin d’une pile complète de matériel, de logiciels d’exécution et d’infrastructures de distribution pour transformer un modèle entraîné en un service capable de répondre de manière fiable à grande échelle. L’inférence d’IA en entreprise repose non seulement sur les GPU et les modèles, mais aussi sur l’infrastructure de distribution et de sécurité des applications qui relie les utilisateurs, les données, les API et les points de terminaison d’inférence.

Accélérateurs matériels

Les charges de travail d’inférence s’exécutent sur des processeurs spécialisés, choisis en fonction de l’équilibre entre débit, latence et coût requis pour un cas d’usage donné. Les processeurs graphiques (GPU) restent le choix le plus courant, car leur architecture parallèle est adaptée aux opérations matricielles et à l’apprentissage profond sur lesquels repose l’inférence. Les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) et d’autres puces sur mesure, notamment les puces d’inférence propres aux fournisseurs de cloud, sont également courants lorsqu’une organisation cherche à exécuter une architecture de modèle spécifique de manière plus économique et moins énergivore. Les nouvelles générations de GPU offrent généralement une bande passante mémoire accrue et prennent en charge des formats de précision réduite, ce qui permet à un seul accélérateur d’exécuter des modèles plus volumineux ou de traiter davantage de requêtes simultanées que les générations précédentes.

Moteurs d’exécution

Un moteur d’exécution, parfois appelé serveur d’inférence, fait le lien entre le modèle entraîné et l’application qui demande une prédiction. Il charge le modèle, regroupe les requêtes entrantes en lots, gère les ressources matérielles et renvoie les résultats. Les moteurs d’exécution existent parce que faire fonctionner efficacement un modèle à grande échelle, pour de nombreux utilisateurs simultanés, pose des défis d’ingénierie différents de ceux liés à l’entraînement ou au test de ce même modèle sur une seule machine.

Techniques d’optimisation des modèles

Deux techniques reviennent régulièrement dans les systèmes d’inférence en production : la quantification et la mise en cache KV. La quantification réduit la précision numérique des poids et des activations d’un modèle, par exemple en passant de nombres à virgule flottante sur 16 bits (FP16) à des entiers sur 8 bits (INT8). Cela réduit l’utilisation de la mémoire et peut accélérer les calculs sur du matériel conçu pour les opérations à précision réduite. En contrepartie, elle entraîne une légère baisse de précision, généralement maîtrisable. Les équipes valident donc habituellement les modèles quantifiés en les comparant à leurs versions d’origine avant de les déployer. La mise en cache KV, utilisée dans les modèles de langage fondés sur les transformeurs, stocke les données d’attention des tokens précédemment générés afin que le modèle n’ait pas à les recalculer pour chaque nouveau token, ce qui réduit sensiblement les ressources de calcul nécessaires à la génération de réponses longues.

Réseaux à faible latence et sécurité des API

L’inférence étant accessible aux utilisateurs et aux applications par l’intermédiaire d’interfaces de programmation d’applications (API), le chemin réseau entre une requête et le modèle compte autant que le temps de traitement du modèle lui-même. La latence du réseau, la congestion et un routage inefficace entre une application et son point de terminaison d’inférence peuvent annuler les gains de performances apportés par un GPU plus rapide ou un modèle quantifié plus compact. Les API d’inférence soulèvent également de nouvelles problématiques de sécurité, notamment l’injection de prompts, l’exfiltration de données via les sorties des modèles et l’accès non autorisé à des ressources de calcul coûteuses, en plus des risques plus classiques propres à toute API exposée. C’est pourquoi les stratégies d’inférence des entreprises associent de plus en plus les choix de matériel et de modèles à une gestion dédiée du trafic et à la sécurité des API.

Gestion des charges de travail d’inférence en entreprise

Toutes les charges de travail d’inférence ne se comportent pas de la même manière, et l’infrastructure qui les prend en charge doit en tenir compte. Les entreprises gèrent généralement une combinaison de quatre types d’inférence : l’inférence en temps réel, l’inférence par lots, l’inférence en périphérie et l’inférence pour l’IA générative et les grands modèles de langage (LLM). Chacun présente des exigences de latence et une approche de mise à l’échelle qui lui sont propres.

Inférence en temps réel, ou en ligne

L’inférence en temps réel traite une requête à la fois et renvoie immédiatement un résultat, généralement en quelques millisecondes. Ce mode de fonctionnement convient aux cas d’usage où le temps de réponse est crucial, comme la détection de fraude au moment d’une transaction, les réponses instantanées d’un chatbot ou la perception de l’environnement par un véhicule autonome, pour lesquels une réponse tardive est aussi inutile qu’une réponse erronée.

Inférence par lots

L’inférence par lots regroupe de nombreuses requêtes et les traite en une seule fois, souvent selon un calendrier prédéfini ou pendant les heures creuses. Comme la latence par requête compte moins que le débit global, les traitements par lots permettent de mieux exploiter le matériel disponible. Parmi les exemples courants figurent la génération de recommandations de produits pendant la nuit ou l’évaluation du risque d’attrition sur un vaste ensemble de données clients.

Inférence en périphérie

L’inférence en périphérie consiste à exécuter le modèle sur l’appareil qui génère les données ou à proximité de celui-ci, par exemple un smartphone, une caméra ou un capteur industriel, plutôt que d’envoyer ces données vers un centre de données centralisé ou une région cloud. Cette approche réduit la latence, permet des usages hors ligne ou avec une connectivité intermittente et peut contribuer à répondre aux exigences de confidentialité ou de résidence des données. Elle implique toutefois généralement d’exécuter une version plus petite ou plus compressée du modèle pour l’adapter au matériel disponible.

IA générative et inférence des LLM

Les charges de travail d’IA générative et de grands modèles de langage (LLM) génèrent leur sortie jeton par jeton au lieu de renvoyer un résultat unique, ce qui rend leur consommation de ressources moins prévisible que celle d’un modèle de classification ou de régression. Une requête courte donnant lieu à une longue réponse consomme beaucoup plus de ressources de calcul qu’une requête longue donnant lieu à une réponse courte, et les charges de travail peuvent évoluer rapidement à mesure que l’utilisation augmente. Cette variabilité explique en grande partie pourquoi les charges de travail d’IA générative sollicitent davantage l’équilibrage de charge et la mise à l’échelle basée sur Kubernetes que les générations précédentes d’inférence de machine learning : la capacité doit s’adapter à des habitudes d’utilisation qui changent d’une minute à l’autre plutôt que d’un jour à l’autre.

Applications concrètes de l’inférence en apprentissage automatique

L’impact de l’inférence en machine learning se fait sentir dans de nombreux secteurs. Dans le domaine de la santé, par exemple, l’inférence aide les médecins à détecter des anomalies sur des images médicales, comme les scanners ou les IRM, et à repérer les problèmes potentiels plus rapidement qu’avec des méthodes manuelles. Dans le secteur financier, les sociétés de trading à haute fréquence et les banques utilisent l’inférence pour prédire les tendances du marché, détecter d’éventuelles fraudes lors de transactions par carte bancaire et évaluer les risques de crédit. Les commerçants intègrent l’inférence dans des moteurs de recommandation qui adaptent les suggestions de produits aux habitudes d’achat de chaque client, améliorant ainsi considérablement l’expérience utilisateur.

Au-delà de ces exemples couramment cités, l’inférence en machine learning est également au cœur des assistants à commande vocale, de la reconnaissance faciale dans les caméras intelligentes et des parcours d’apprentissage personnalisés dans les logiciels éducatifs. En traitant de nouvelles données — qu’il s’agisse de commandes vocales, de flux vidéo en temps réel ou d’indicateurs de performance —, les modèles fournissent des réponses et déclenchent des actions instantanément. Ainsi, les entreprises de tous les secteurs s’appuient sur les informations issues de l’inférence pour gagner en efficacité, réduire leurs coûts et améliorer la satisfaction client. Associée à des données à grande échelle et à une infrastructure intégrée, l’inférence permet aux organisations de devenir plus proactives, en réagissant aux tendances actuelles et en anticipant les évolutions futures avec davantage de précision.

Inférence en machine learning et entraînement : quelles différences ?

La comparaison entre l’inférence et l’entraînement en machine learning met en évidence les compromis auxquels les organisations sont confrontées lorsqu’elles cherchent à obtenir des performances élevées pour l’ensemble de leurs charges de travail d’IA. L’entraînement exige d’importantes ressources de calcul, une expertise spécialisée en science des données et un grand volume de données historiques. Cette phase gourmande en ressources comprend des expérimentations, le réglage des hyperparamètres et des contrôles de validation. En raison de ces facteurs, les cycles d’entraînement peuvent durer de quelques heures à plusieurs jours, voire plusieurs semaines, en particulier pour les modèles d’apprentissage profond ou les jeux de données extrêmement volumineux.

L’inférence, à l’inverse, s’effectue généralement sous des contraintes qui privilégient la rapidité et la capacité à monter en charge. L’objectif est de traiter de nouvelles données en temps quasi réel sans sacrifier la précision du modèle. Cela peut poser des difficultés dans les environnements de production, où des goulets d’étranglement, tels que la latence réseau ou une accélération matérielle limitée, risquent de dégrader les performances. Les organisations peinent souvent à trouver le juste équilibre entre la fréquence de réentraînement de leurs modèles (pour les maintenir à jour) et l’efficacité du traitement des requêtes d’inférence. En optimisant ces deux aspects — souvent grâce à des techniques comme l’apprentissage par transfert, la compression des modèles et l’informatique en périphérie —, les entreprises cherchent à obtenir des prédictions très précises tout en maîtrisant les coûts de calcul.

Comment F5 facilite le déploiement de l’IA en entreprise

F5 aide les entreprises à sécuriser, à faire évoluer et à orchestrer leurs déploiements d’IA grâce à la plateforme F5 Application Delivery and Security Platform. En répondant aux défis posés par les modèles d’IA connectés, qui dépendent souvent d’API distribuées, F5 simplifie les workflows, renforce l’infrastructure et garantit des performances optimales dans les environnements hybrides et multicloud. F5 favorise l’efficacité de l’entraînement, de l’ajustement fin et de l’inférence grâce à une gestion intelligente du trafic pour l’ingestion des données d’IA, ainsi qu’à une protection avancée contre les menaces. En s’associant à des leaders tels que NVIDIA et Intel, F5 propose des solutions sur mesure qui simplifient les opérations d’IA, renforcent la sécurité et permettent aux entreprises d’exploiter en toute confiance le plein potentiel de l’IA d’entreprise. Découvrez comment F5 sécurise et assure la mise à disposition des applications d’IA, où qu’elles se trouvent.

Déployer l’inférence d’IA dans des environnements hybrides et multicloud

La plupart des entreprises exécutent leurs traitements d’inférence dans des environnements combinant des centres de données sur site, le cloud public et des sites en périphérie de réseau, chacun présentant ses propres enjeux en matière de latence, de coût et de conformité. F5 répond à cette complexité grâce à plusieurs composantes de son portefeuille de solutions. L’utilisation d’une passerelle d’IA comme F5 AI Gateway offre aux équipes un point de contrôle unique pour gérer, sécuriser et optimiser le trafic vers les modèles, agents et outils d’IA, quel que soit l’endroit où ces modèles s’exécutent.

F5 Distributed Cloud étend des politiques réseau et de sécurité cohérentes aux datacenters, aux clouds et aux sites en périphérie, afin que le trafic d’inférence puisse circuler entre les environnements sans fragmenter la posture de sécurité. Les solutions d’équilibrage de charge conçues pour les usines d’IA acheminent le trafic d’inférence et d’entraînement entre les clusters de GPU et les environnements Kubernetes, qu’ils soient sur site ou accessibles via des offres de GPU à la demande, afin d’éviter que les coûteuses ressources d’accélération ne restent inutilisées. Intégrées à F5 ADSP, ces solutions offrent aux organisations une architecture unique pour connecter les utilisateurs, les données, les API et les points de terminaison d’inférence, plutôt que d’assembler des solutions ponctuelles distinctes pour chaque environnement.

L’inférence en IA et en apprentissage automatique fait le lien entre l’entraînement et l’application concrète. Elle transforme les schémas complexes appris lors du développement du modèle en informations exploitables, qui peuvent servir aussi bien à personnaliser les recommandations et à détecter les fraudes qu’à établir des diagnostics médicaux ou à alimenter les interactions avec des chatbots. Axée sur le traitement des nouvelles données et la restitution des résultats, l’inférence est la phase où l’apprentissage automatique démontre véritablement sa valeur, en permettant aux organisations de prendre des décisions fondées sur les données et d’améliorer l’expérience utilisateur en temps réel.

À mesure que de plus en plus de secteurs adoptent des solutions fondées sur l’IA, l’importance de l’inférence ne cesse de croître. Elle exige non seulement une infrastructure efficace et fiable, comprenant souvent des couches d’orchestration et du matériel spécialisé, mais souligne également la valeur de modèles bien conçus, capables de s’adapter à l’évolution des conditions. En dissociant les opérations lourdes de l’entraînement du processus rapide et itératif de l’inférence, les systèmes d’IA modernes peuvent rester à jour et pertinents sans sacrifier leurs performances ni leur rapidité. Des applications du quotidien, comme les recommandations en ligne, aux tâches critiques, comme la maintenance prédictive et les diagnostics avancés, l’inférence est au cœur de l’influence croissante de l’apprentissage automatique sur notre façon de travailler, de vivre et d’innover.