Les 5 principaux services d'IA pour améliorer l'efficacité de votre entreprise

L'adoption de l'IA progresse rapidement. Près de 98 % des entreprises expérimentent l'IA, ce qui témoigne de son accessibilité croissante et de son potentiel d'amélioration des opérations. Cependant, seules 26 % d'entre elles ont dépassé le stade des essais pour obtenir une valeur commerciale mesurable, ce qui montre que beaucoup développent encore les compétences nécessaires à un déploiement efficace de l'IA à grande échelle. ¹

Découvrez les 5 principaux types de services d'IA qui peuvent accélérer l'adoption de l'IA par votre entreprise.

1. L'IA en tant que service (IAaaS)

L'IA en tant que service (AIaaS) est un modèle basé sur le cloud qui fournit des capacités d'intelligence artificielle aux organisations sans nécessiter d'infrastructure dédiée ni de recrutement de data scientists. Elle permet l'intégration de systèmes et de modèles d'IA via des API, des interfaces web et des interfaces de messagerie instantanée. Ceci simplifie la mise en œuvre de l'IA et favorise l'adoption à grande échelle de solutions d'apprentissage automatique et d'IA générative.

L'AIaaS permet aux entreprises de tirer parti d'une plateforme complète pour créer et déployer des applications d'IA alignées sur leurs objectifs commerciaux, offrant un délai de rentabilisation plus rapide et des barrières à l'entrée plus faibles.

Intelligence artificielle conversationnelle / Traitement automatique du langage naturel (TALN)

Ces services utilisent les technologies du langage naturel pour améliorer la communication et automatiser les flux de travail :

• Chatbots IA / agents conversationnels : assistants numériques qui gèrent le support client, les demandes internes et l’automatisation des tâches par texte ou par voix.
• Analyse de texte : extrait des informations à partir de textes non structurés grâce à l’analyse des sentiments , la modélisation thématique et la reconnaissance d’entités.
• Reconnaissance vocale : Convertit le langage parlé en texte pour la transcription, l'exécution de commandes et l'accessibilité.
• Synthèse vocale : Transforme le texte en parole humaine, prenant en charge les systèmes IVR et améliorant l'accessibilité.

vision par ordinateur

Les capacités de vision par ordinateur améliorent l'interprétation des données visuelles dans les contextes commerciaux :

• Détection des émotions : Analyse les expressions faciales pour déterminer les états émotionnels , pertinents pour l'expérience client et les applications de santé mentale .
• Reconnaissance d'images : Détecte et classe les objets, les scènes ou le texte dans les images, utilisée dans le commerce de détail , la sécurité et le diagnostic.
• Analyse vidéo : Surveille et interprète le contenuvidéo pour suivre les événements ou les comportements dans les domaines de la surveillance, des médias et du sport.

Compréhension des documents

Ces outils améliorent la productivité et la précision du traitement des documents :

• Extraction de données de documents : Utilise la reconnaissance optique de caractères ( OCR ) et le traitement automatique du langage naturel (NLP) pour extraire le texte et les champs clés de documents tels que les factures et les contrats, permettant ainsi l'automatisation et la conformité.

Solutions analytiques

Les systèmes d'IA appliqués aux données d'entreprise permettent la prévision et la détection d'anomalies :

• Prévision de la demande : Utilise l'apprentissage automatique sur des données historiques pour prédire la demande des clients et optimiser les stocks.
• Détection des fraudes : Identifie les schémas irréguliers dans les données financières afin de détecter les activités frauduleuses.
• Systèmes de recommandation : suggérer du contenu ou des produits en fonction du comportement de l’utilisateur et de ses propres données afin d’accroître l’engagement.

Autres services

Des fonctionnalités d'IA supplémentaires prenant en charge des cas d'utilisation plus larges en entreprise :

• Cartographie des connaissances : Organise les données à travers les systèmes afin d'améliorer leur découvrabilité et de faciliter la prise de décision.
• Modélisation prédictive : Analyse les tendances historiques à l’aide de modèles d’IA pour prévoir les résultats commerciaux.
• Solutions de sécurité : Outils basés sur l'IA qui détectent les menaces, automatisent les réponses et protègent les actifs numériques.
• Revue de code automatisée : évalue le code logiciel afin d’identifier les vulnérabilités, les inefficacités et la conformité aux normes, dans le but d’améliorer la qualité et la sécurité.

L'IA en tant que service (AIaaS) permet aux organisations d'explorer, de développer et de déployer à grande échelle des systèmes d'IA dans de multiples domaines. En offrant un accès à des modèles d'IA génératifs, à des modèles de base et à des solutions spécifiques à certaines tâches, ces plateformes contribuent à des résultats concrets en matière d'expérience client, d'efficacité opérationnelle et de performances commerciales.

Les 11 principaux fournisseurs d'IA en tant que service (AIaaS)

Remarques :

• Les fournisseurs sélectionnés proposent une vaste gamme de services d'IA, notamment le traitement automatique du langage naturel (TALN), la vision par ordinateur, l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et la transcription vocale. Cela leur permet de prendre en charge des cas d'utilisation allant de l'automatisation simple et de l'analyse prédictive à des applications avancées comme l'IA générative et l'entraînement de modèles.
• Tous les fournisseurs proposent des solutions cloud évolutives et flexibles, accessibles via des API ou des plateformes. Ils s'adressent aussi bien aux développeurs, avec des outils d'entraînement et de personnalisation de modèles, qu'aux entreprises, avec des solutions prêtes à l'emploi, des options d'intégration et des fonctionnalités de sécurité avancées.

Apprentissage automatique dans l'IAaaS

L'apprentissage automatique, composante essentielle de l'IA, permet aux modèles d'apprendre à partir de données historiques, d'affiner leurs prédictions et de s'adapter au fil du temps. Au sein de l'écosystème AIaaS, les entreprises peuvent entraîner et optimiser leurs modèles d'IA à l'aide de leurs propres données, garantissant ainsi des solutions parfaitement adaptées à leur contexte métier spécifique.

2. Développement d'IA personnalisée

Les modèles d'IA génératifs personnalisés, les modèles de base et les agents intelligents sont de plus en plus utilisés pour soutenir des secteurs d'activité allant des applications d'entreprise aux services mobiles.

Malgré l'intérêt croissant pour l'adoption de l'IA, des défis persistent. Selon le rapport IBM (voir figure 1), l'un des obstacles à l'adoption de l'IA est l'insuffisance de données propriétaires pour personnaliser les modèles.

Le développement d'une solution sur mesure peut s'avérer nécessaire lorsque les systèmes d'IA prêts à l'emploi sont inexistants ou insuffisants pour les besoins de votre entreprise. Vous pouvez alors opter pour une solution interne ou faire appel à des partenaires externes.

Le bon choix dépend de :

• Les capacités d'IA de votre entreprise.
• Les connaissances en science des données de vos employés.
• Budget du projet.
• Propriété des données.
• Exigences de confidentialité pour vos données.

Figure 1 : Les 5 principaux défis de l'adoption de l'IA. ²

2.1 Services d'IA agentique

Le développement d'IA sur mesure ne se limite plus à la création de modèles autonomes, mais s'étend désormais aux systèmes capables de fonctionner de manière indépendante au sein des processus métier. Les systèmes d'IA agentiques permettent à l'IA d'interpréter les intentions de l'utilisateur, de sélectionner les outils appropriés et d'exécuter des actions en plusieurs étapes avec une intervention humaine limitée.

Selon leur mise en œuvre, ces systèmes peuvent être déployés via différentes approches de service. Les configurations d'agents plus simples s'appuient sur des agents configurables, basés sur des flux de travail et suivant des séquences prédéfinies, tandis que les architectures plus avancées accèdent dynamiquement aux outils, conservent le contexte entre les interactions et adaptent les résultats en fonction des retours d'information.

Les systèmes d'agents plus autonomes intègrent des mécanismes de contrôle tels que des boucles de rétroaction, la découverte d'outils et des approbations humaines pour favoriser l'adaptabilité et l'autocorrection, notamment dans les tâches à fort impact ou incertaines.

En pratique, les services d'IA agentielle sont appliqués à l'automatisation de la productivité, à la planification, à la gestion des communications et à l'organisation des connaissances. Ces cas d'usage illustrent une évolution du développement d'IA sur mesure : on passe de l'automatisation de tâches individuelles à la conception de systèmes coordonnant les actions entre applications et sources de données.

Consultez la documentation sur les agents d'IA personnels pour apprendre à concevoir et à utiliser ces outils.

3. Services permettant le développement interne de l'IA

Les organisations qui souhaitent progresser dans leur parcours en matière d'IA ont besoin de services de soutien qui facilitent le développement, le déploiement et la gestion des modèles d'IA.

Ces services permettent d'intégrer les capacités d'IA en interne, d'optimiser le cycle de vie de l'IA et d'aligner les efforts en matière d'IA sur les objectifs commerciaux plus larges.

3.1. Conseil

Si votre entreprise débute dans le domaine de l'IA et dispose d'un capital important pour sa transformation numérique, vous pouvez envisager de faire appel à des consultants spécialisés. Les projets d'IA étant souvent complexes, l'expérience de ces consultants peut vous aider à éviter les pièges courants et à appliquer les meilleures pratiques, notamment en réduisant les biais dans vos données.

Les services de conseil en IA comprennent :

• Évaluer la maturité de la transformation de votre entreprise en matière d'IA .
• Identification des domaines où l'exploitation des systèmes d'IA ou de l'apprentissage automatique peut créer de la valeur.
• Élaboration d'une stratégie d'IA pour le lancement de nouveaux produits/services pilotes.
• Développement de solutions d'IA.
• Former vos employés aux futures mises en œuvre des technologies d'IA.

3.2. Services d'IA du secteur public

Les organismes du secteur public ont de plus en plus recours aux services d'IA pour moderniser leurs opérations et améliorer la prestation de services, tout en étant soumis à des exigences réglementaires et de responsabilité plus strictes que les entreprises privées. Par conséquent, l'adoption de l'IA dans le contexte gouvernemental commence généralement par des services de conseil et d'accompagnement visant à établir des cadres de gouvernance, des lignes directrices éthiques et des feuilles de route de mise en œuvre.

Les organismes publics utilisent également les services d'IA pour le traitement des documents, la priorisation des dossiers, l'interaction avec les citoyens et l'aide à la décision interne, en mettant l'accent sur la transparence et la conformité réglementaire.

3.3. Recrutement de talents par l'IA

Face à la demande croissante d'expertise en IA, le recrutement de talents dans ce domaine est devenu essentiel pour maintenir la compétitivité des entreprises. Ces dernières rencontrent des difficultés à trouver des data scientists et des ingénieurs en IA qualifiés en raison d'une offre limitée de professionnels.

• Partenariat avec des services de recrutement à la demande : les entreprises font appel à des cabinets de recrutement spécialisés pour accéder à des professionnels de l’IA et des sciences des données présélectionnés.
• Modèles d'embauche flexibles : Inclut un mélange d'embauches à temps plein et d'experts contractuels pour répondre aux besoins dynamiques des projets.

Cette approche favorise un déploiement rapide des capacités d'IA tout en maîtrisant les coûts et en facilitant l'accès aux compétences spécialisées.

3.4. Collecte des données

Des données de haute qualité sont essentielles pour entraîner des modèles d'IA performants. La constitution d'ensembles de données pour les modèles d'IA génératifs et les applications d'apprentissage automatique à grande échelle exige souvent des efforts considérables.

• Collaboration avec des fournisseurs de collecte de données : Les entreprises collaborent avec des fournisseurs qui organisent des ensembles de données spécifiques à un domaine et à une tâche.
• Garantir la pertinence et l'échelle : les services sont conçus pour correspondre au contexte commercial et fournir le volume et la diversité nécessaires à la performance fiable du modèle.

Ces services sont particulièrement précieux dans le développement des LLM , où les données d'entraînement ont un impact sur la précision et l'équité du modèle.

3.5. Services RLHF (Apprentissage par renforcement à partir de retours humains)

L'apprentissage par renforcement basé sur les réponses ( RLHF ) est une approche qui s'inscrit dans le vaste domaine de l'apprentissage par renforcement (RL). Dans le RLHF, les récompenses habituelles provenant de l'environnement sont combinées ou remplacées par des retours d'information humains. Cette approche s'avère particulièrement utile lorsque l'obtention de récompenses réelles est impossible ou trop coûteuse.

Collaborer avec un partenaire RLHF offre aux entreprises des processus standardisés pour l'entraînement des modèles intégrant le retour d'information humain. Un partenaire RLHF apporte son expertise dans l'intégration des connaissances humaines à l'apprentissage automatique, garantissant ainsi un entraînement des systèmes d'IA plus sûr, plus éthique et plus respectueux des valeurs humaines.

En collaborant avec un partenaire spécialisé, les entreprises peuvent tirer parti de cette approche de formation hybride sans la courbe d'apprentissage abrupte, accélérant ainsi les délais des projets d'IA et obtenant des résultats plus fiables et centrés sur l'humain.

Étant donné que le RLHF nécessite un niveau élevé d'intervention humaine, les prestataires de services le proposent généralement via une plateforme de crowdsourcing où un vaste réseau de travailleurs effectue le RLHF sous forme de micro-tâches.

3.6. Étiquetage des données

L’apprentissage supervisé, composante essentielle de nombreux systèmes d’IA, repose sur des données étiquetées avec précision pour l’entraînement. Plusieurs approches sont utilisées pour générer des ensembles de données étiquetées :

• Développement interne : Les équipes internes gèrent l'annotation des données en utilisant des normes spécifiques à l'entreprise.
• Employés externalisés : Les prestataires externes étiquettent les données selon des directives détaillées.
• Agences d'annotation de données : Des entreprises spécialisées proposent des services d'annotation évolutifs, dotés d'une expertise pointue dans le domaine.
• Externalisation participative : une main-d’œuvre répartie fournit des annotations à grande échelle, adaptées aux tâches moins spécialisées.

Chaque méthode prend en charge différentes étapes du cycle de vie de l'IA et varie en termes de contrôle qualité, d'évolutivité et de coût.

3.7. Concours de science des données

Les organisations peuvent utiliser les concours de science des données pour améliorer le développement de modèles :

• Modélisation participative : des concours attirent des développeurs et des data scientists pour résoudre des problèmes d'IA définis.
• Priorité opérationnelle pour les équipes internes : Les équipes internes peuvent se concentrer sur le déploiement et la maintenance des modèles plutôt que de les construire à partir de zéro.

Ce modèle favorise l'innovation, réduit les délais de déploiement et élargit l'accès à l'expertise externe.

3.8. Plateformes d'IA/MLOps

Les plateformes d'IA et de MLOps gèrent le développement, le déploiement et la gestion des applications d'IA :

• Modélisation et déploiement à grande échelle : ces plateformes automatisent les flux de travail, de la préparation des données à la surveillance des modèles.
• Intégration aux systèmes existants : Permet une transition plus rapide des modèles expérimentaux vers des produits d'IA prêts pour la production.
• Soutien àune IA responsable : Fournit des outils de détection des biais, d’auditabilité et de suivi des performances.

Les plateformes d'IA/MLOps permettent d'obtenir des résultats concrets en opérationnalisant les modèles d'IA, en réduisant la latence et en améliorant la productivité des initiatives d'IA.

4. Services matériels et d'infrastructure d'IA

Avec la complexification et la taille croissantes des modèles d'IA et d'apprentissage automatique, la demande en matériel et infrastructures spécialisés a considérablement augmenté. Les exigences de calcul liées à l'entraînement des réseaux neuronaux profonds, à l'exécution de simulations pour l'apprentissage par renforcement ou au traitement de millions de prédictions en temps réel dépassent désormais les capacités du matériel conventionnel.

4.1. Types de matériel spécialisé :

• GPU (Graphics Processing Units) : Initialement destinés au rendu graphique, les GPU alimentent désormais l'IA grâce à leur traitement parallèle, idéal pour les calculs de réseaux neuronaux.
• TPU (Tensor Processing Units) : ASIC de Google, conçus pour l'apprentissage profond, optimisent les opérations tensorielles pour des performances de réseau neuronal plus rapides et plus efficaces.
• FPGA (Field-Programmable Gate Arrays) : Reconfigurables après fabrication, les FPGA allient la flexibilité des GPU et la spécialisation des TPU, prenant en charge l'entraînement et l'inférence de l'IA.

4.2. Infrastructure native de l'IA et puissance de calcul de l'IA gérée

Face à l'augmentation de la taille et de la complexité opérationnelle des charges de travail liées à l'IA, les modèles d'infrastructure traditionnels, centrés sur l'allocation de ressources matérielles individuelles, deviennent difficiles à gérer efficacement. En conséquence, les services d'infrastructure privilégient de plus en plus les modèles de déploiement natifs de l'IA, conçus spécifiquement pour l'entraînement, le déploiement et l'exploitation des systèmes d'IA.

Ces services offrent généralement un accès géré à des accélérateurs, des environnements d'inférence optimisés et des régions cloud optimisées pour l'IA, transférant ainsi la responsabilité de l'orchestration, de la mise à l'échelle et de la disponibilité du matériel au fournisseur de services.

En confiant la gestion de l'infrastructure au fournisseur de services, les organisations peuvent se concentrer sur le développement, les tests et le déploiement de modèles d'IA plutôt que sur la gestion des ressources matérielles et des opérations système de bas niveau. Il devient ainsi plus facile de faire évoluer les charges de travail d'IA, de l'expérimentation à la production.

5. Surveillance et maintenance du modèle

Les modèles d'IA nécessitent une surveillance continue après leur déploiement afin de garantir la précision et la fiabilité de leurs résultats. Les données qu'ils traitent peuvent évoluer, un phénomène appelé dérive des données . Sans gestion adéquate, cette dérive peut entraîner une baisse des performances du modèle et des décisions erronées.

La surveillance des modèles consiste à suivre leur comportement et leurs performances en conditions réelles. Elle implique l'observation de métriques telles que :

• Précision des prédictions et taux d'erreur.
• Temps de réponse et latence.
• Qualité des données et cohérence des entrées.
• Équité et biais dans les résultats des modèles.

La surveillance permet aux équipes de détecter les baisses de performance d'un modèle ou les résultats incohérents qu'il commence à produire.

La maintenance des modèles comprend les activités nécessaires pour garantir leur pertinence. Cela peut impliquer :

• Réentraînement des modèles avec des données mises à jour ou supplémentaires.
• Ajustement des paramètres pour refléter les nouvelles conditions commerciales.
• Valider les modèles pour garantir leur conformité et leur fiabilité.
• Redéploiement des versions améliorées après les tests.

Le partenariat avec des fournisseurs de services de surveillance et de maintenance des modèles peut aider les organisations à maintenir des performances constantes et à gérer les risques opérationnels. Des mises à jour et des évaluations régulières permettent aux systèmes d'IA de rester adaptés aux tendances actuelles des données, aux besoins de l'entreprise et aux exigences réglementaires.

FAQ

Liens de référence

1.

Where’s the Value in AI?

BCG Global

2.

AI Adoption Challenges | IBM

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Sıla Ermut

Analyste du secteur

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Sıla Ermut est analyste chez AIMultiple, spécialisée dans le marketing par e-mail et les vidéos de vente. Auparavant, elle travaillait comme recruteuse dans des cabinets de conseil et de gestion de projets. Sıla est titulaire d'un master en psychologie sociale et d'une licence en relations internationales.

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