Intelligence artificielle en tant que service (AIaaS)

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) ?

L'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) est l'offre tierce d'intelligence artificielle (AI) externalisation. Il permet aux particuliers et aux entreprises d'expérimenter l'IA à diverses fins sans un investissement initial important et avec un risque moindre.

AIaaS fournit des plates-formes prêtes à l'emploi et est facile à configurer, ce qui simplifie le test de divers nuage public plateformes, services et algorithmes d'apprentissage automatique (ML).

[Contenu intégré]

Comment fonctionne l'IA?

L'IA englobe une variété de technologies, y compris les robots, vision par ordinateur, informatique cognitive, modèles ML et traitement du langage naturel (PNL).

Les algorithmes d'apprentissage automatique - le principal outil utilisé dans l'IA - sont un ensemble de directives ou de méthodes qui sont appliquées, généralement par un ordinateur, pour calculer ou résoudre un problème. Les méthodes typiques utilisées par les ordinateurs pour résoudre des problèmes ou fournir des capacités de prise de décision comprennent soit une analyse approfondie des données, soit la création de généralisations et de prévisions statistiques.

Les algorithmes d'IA sont souvent divisés en deux catégories - l'apprentissage en profondeur algorithmes qui utilisent des réseaux de neurones profonds et des algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression et la classification.

Les avantages de l'utilisation des plateformes AIaaS

Les organisations peuvent exécuter l'IA à un coût raisonnable en utilisant le modèle de livraison AIaaS sans avoir à développer ou à maintenir un seul projet d'IA. Les plateformes AIaaS permettent aux organisations de créer des services d'IA personnalisés, adaptables, évolutifs et simples à utiliser.

Voici les avantages supplémentaires des systèmes AIaaS :

• Déploiement rapide. AIaaS est l'un des moyens les plus rapides d'introduire l'IA dans une organisation. Il est facile à installer et à configurer. Comme il existe une variété de cas d'utilisation de l'IA, il n'est pas toujours possible pour une entreprise de créer et de maintenir un outil d'IA pour chacun. Les options personnalisables sont particulièrement utiles, car les organisations peuvent déployer rapidement des services d'IA et les ajuster en fonction de leurs besoins et contraintes métier.
• Compétences faibles à nulles en matière de code requises. L'AIaaS peut être utilisé même si une entreprise n'a pas de développeur ou de programmeur d'IA en interne. Tout ce qu'il faut, c'est une couche de infrastructure sans code dans l'entreprise, car généralement aucun codage ou expertise technique n'est nécessaire pendant le processus de configuration.
• Économies de coûts. Économiser de l'argent est le principal facteur influençant l'expansion de l'AIaaS dans l'industrie informatique. L'AIaaS est rentable pour les entreprises car elles ne paient que pour l'utilisation et les fonctionnalités de l'IA et n'ont pas besoin de faire d'importants investissements initiaux.
• Transparence des prix. En plus de réduire la main-d'œuvre sans valeur ajoutée, AIaaS offre également un accès à l'IA avec un haut niveau de transparence avec des frais de service. Étant donné que la plupart des structures de tarification AIaaS sont basées sur la consommation, les entreprises ne paient que pour les technologies d'IA qu'elles utilisent.
• Évolutivité AIaaS est bien adapté aux entreprises qui cherchent à évoluer. Il est idéal pour les tâches qui n'ajoutent pas de valeur significative mais qui nécessitent un certain niveau de jugement cognitif. Parce que l'AIaaS emploie l'automatisation industrielle Pour effectuer des tâches simples sans intervention humaine, les membres de l'équipe ont plus de temps pour se concentrer sur d'autres tâches.

Quels sont les enjeux de l'AIaaS ?

• Prix. Acheter le matériel et les logiciels requis pour démarrer une cloud sur site le calcul de l'IA coûte cher. Ajoutez les coûts de personnel et de maintenance, ainsi que les modifications matérielles nécessaires pour différentes tâches, et l'AIaaS devient prohibitif pour de nombreuses organisations.
• Transparence. La majorité des plateformes AIaaS offrent aux utilisateurs un accès aux services du fournisseur, mais offrent peu ou pas de transparence sur leurs opérations internes.
• Sécurité. Sécurité des données est une préoccupation majeure avec AIaaS, car les données sont la base de l'IA et les entreprises doivent partager des données avec des fournisseurs externes. Cependant, masquage des données et d'autres techniques de protection de la vie privée sont conçues pour protéger les données d'une organisation.
• Gouvernance des données. Les entreprises doivent appliquer strictement les limites du stockage de données dans le cloud dans les secteurs hautement réglementés. Par exemple, les organisations des secteurs bancaire et de la santé peuvent trouver l'AIaaS difficile à utiliser car elles peuvent rencontrer des restrictions telles que des limitations sur la manière dont les données peuvent être stockées, partagées et utilisées dans la plate-forme AIaaS.
• Verrou du vendeur-dans. Si les besoins d'une entreprise ne sont pas satisfaits par un fournisseur AIaaS, passer à un autre peut s'avérer difficile. En effet, divers fournisseurs d'IA utilisent différents styles de réponse et accords de verrouillage des fournisseurs. La transition pourrait également prendre du temps pour les membres de l'équipe car ils devraient apprendre le nouveau programme à partir de zéro.

Types d'AIaaS

Différentes plates-formes de fournisseurs d'IA proposent plusieurs styles d'apprentissage automatique et d'IA. Ces variantes peuvent être adaptées aux besoins d'une organisation en matière d'IA, car elle doit évaluer les fonctionnalités et les prix pour voir ce qui fonctionne pour elle. Les fournisseurs de services Cloud AI peuvent proposer le matériel spécialisé nécessaire à certaines tâches d'IA, telles que Traitement basé sur GPU pour les charges de travail intensives.

Voici quelques types populaires d'AIaaS :

• Les bots. Bots et Chatbots sont largement employés dans toutes les industries. Ils utilisent la PNL pour imiter la parole humaine réelle et sont généralement utilisés dans le service client pour fournir des réponses pertinentes aux requêtes les plus fréquentes des clients. Les entreprises économisent du temps et des ressources en répondant XNUMX heures sur XNUMX et en permettant aux employés de se concentrer sur des tâches plus difficiles. Une étude menée par le fournisseur d'IA Tidio a révélé que 62% de consommateurs préfèrent utiliser un chatbot de service client plutôt que d'attendre que des agents humains répondent à leurs demandes.
• Apprentissage automatique. Les entreprises utilisent le ML pour enquêter et identifier les tendances dans leurs données, faire des prédictions et apprendre au fur et à mesure. Cette technique de traitement des données est destinée à fonctionner avec peu ou pas d'intervention humaine, permettant aux entreprises d'utiliser l'AIaaS sans compétences techniques spécialisées. Le ML est disponible dans une variété d'options, des modèles pré-entraînés aux modèles conçus pour un cas d'utilisation particulier.
• Interfaces de programmation d'applications (API). An API est un pont logiciel qui permet la communication entre deux applications. Un exemple de ceci est un site Web tiers de réservation de compagnies aériennes - comme Expedia, Kayak ou CheapOair - qui utilise les informations de plusieurs bases de données de compagnies aériennes pour afficher toutes leurs offres en un seul endroit pratique. Les autres utilisations courantes des API incluent la vision artificielle, IA conversationnel et les applications NLP telles que la détection d'urgence ou l'analyse des sentiments.
• Étiquetage des données. L'étiquetage des données est le processus d'annotation d'énormes quantités de données pour les organiser efficacement. Il a de nombreuses utilisations, telles que garantir la qualité des données, catégoriser les données en fonction de leur taille et créer une IA. Les données sont étiquetées à l'aide de l'apprentissage automatique humain dans la boucle, ce qui permet à la fois humains et machines pour interagir en continu et permet à l'IA d'évaluer facilement les données à l'avenir.

[Contenu intégré]

Fournisseurs d'AIaaS

Plateformes d'IA, y compris Apprentissage automatique d'Amazon, Microsoft Azure Cognitive Services et Google Cloud Machine Learning, peuvent aider les organisations à déterminer ce qui pourrait être possible avec leurs données. Avant de s'engager, les organisations peuvent apprendre ce qui fonctionne et permettre la mise à l'échelle en testant les algorithmes et les services de différents fournisseurs. Lorsqu'une plate-forme est trouvée qui s'adapte aux besoins, les ressources de ces grands fournisseurs peuvent sauvegarder la mise à l'échelle nécessaire avec une capacité de calcul.

Voici quelques plates-formes de fournisseurs populaires qui offrent des services AIaaS :

• Amazon Web Services (AWS). AWS est une plate-forme qui offre plusieurs services cloud et plus de 200 services à travers le monde. AWS fournit plusieurs produits pour des cas d'utilisation courants pour l'apprentissage automatique et l'IA, notamment Amazon SageMaker et Amazon Alexa. Les clients, les entreprises et les personnes handicapées bénéficient tous de ces services Amazon AI.
• Anolytiques. Anolytics est une plateforme AIaaS pour l'annotation de données qui offre des services d'externalisation pour les modèles ML et AI.
• IA de Google. Google Cloud fournit de nombreux Outils d'IA et d'apprentissage automatique, comme le Tensor Processing Unit (TPU), qui accélère la formation des modèles d'IA. Pour accélérer le processus de développement, Google propose également plusieurs autres technologies d'IA, dont Google Lending DocAI, qui automatise le traitement des documents hypothécaires.
• IBM Watson. Les entreprises peuvent choisir parmi une variété d'applications prédéfinies à partir de IBM Watson, y compris Watson Assistant pour créer des assistants virtuels et Watson Natural Language Understanding pour effectuer des tâches complexes d'analyse de texte. Aucune connaissance préalable de la science des données ou de l'apprentissage automatique n'est requise et les développeurs peuvent également créer, former et déployer des modèles ML sur n'importe quel cloud à l'aide d'IBM Watson Studio.
• Personne en direct. LivePerson est une startup SaaS qui utilise le LivePerson Conversational Cloud. Il permet l'intégration de systèmes pour les expériences client voix, e-mail et messagerie et vise à utiliser la découverte d'intention pour informer les marques sur ce que leurs clients veulent.
• Microsoft Azure IA. Les scientifiques des données, les ingénieurs et les experts en apprentissage automatique utilisent fréquemment Microsoft Azure plateformes d'apprentissage automatique et d'IA. L'une de ces plates-formes est le service basé sur le cloud appelé Azure NLP, qui facilite l'interprétation et l'analyse des textes. Python et la prise en charge du langage R sont également disponibles via Azure. Microsoft Azure propose des bibliothèques prédéfinies, des packages de code spécialisés et d'autres offres AIaaS, notamment l'IA conversationnelle et Azure Cognitive Services.
• ServiceMaintenant. L'un des services les plus populaires offerts par ServiceNow est AIOps, qui est une plate-forme d'intelligence artificielle conçue pour simplifier les opérations informatiques. Avec des produits tels que AI Contact Center et AI Customer Care, ServiceNow offre également des choix pour la sécurité numérique.
• SAS SAS est une plate-forme d'analyse basée sur l'IA qui utilise l'IA pour gérer le Big Data et gérer et récupérer des données à partir de diverses sources. La société propose également des services en PNL et visuel data mining et fournit une interface graphique simple via le langage SAS.

L'avenir de l'AIaaS

La société mondiale d'études de marché Market Research Future a publié le rapport intitulé "AI as a Service Market Information by Technology, by Vertical and Region - Forecast to 2030" qui prévoit que le marché de l'AIaaS atteindra 43.29 milliards de dollars (USD) d'ici 2030, en expansion à un rythme annuel composé. taux de croissance de 25.8 %.

Les premiers utilisateurs sont attirés par AIaaS car il présente de nombreux avantages et est une industrie en pleine expansion. Ses lacunes montrent qu'il y a encore place à l'amélioration, mais malgré les obstacles potentiels à son développement, l'AIaaS devrait être tout aussi important que les autres. en tant que service en vente au détail.

À bien des égards, la technologie de l'IA surpasse les humains, mais le cerveau humain reste inégalé. Renseignez-vous sur le quatre principaux types d'IA et ce qu'ils impliquent.