De nombreuses organisations souhaitent intégrer l'IA dans leur produit ou dans leurs processus internes, mais sans sacrifier la confidentialité des données. Pour ces organisations, la solution consiste à télécharger et à déployer des modèles d'IA sur leurs propres serveurs au lieu d'envoyer leurs données dans le nuage. Nous allons aborder dans cet article cette stratégie sur site (également connue sous le nom de "edge AI").
L'informatique sur site ou en périphérie désigne la pratique consistant à traiter et à stocker les données à proximité de leur source, plutôt que de les envoyer vers une infrastructure en nuage centralisée. Dans cette approche, les ressources informatiques sont situées à proximité des systèmes qui envoient les données.
En d'autres termes, on-premise et edge computing sont des expressions à la mode qui décrivent le fait qu'une application est déployée sur vos propres serveurs plutôt que d'utiliser un service en nuage externe comme une API SaaS.
2 scénarios peuvent être considérés comme des solutions sur site : soit vous avez vos propres machines hébergées dans vos propres locaux, soit vous vous appuyez sur un fournisseur de services en nuage comme AWS, GCP, Azure... Strictement parlant, ce dernier scénario est moins "sur site" parce que vous n'avez pas le contrôle du serveur sous-jacent, mais en général, les deux peuvent être considérés comme des solutions sur site/en périphérie valables.
L'informatique sur site ou en périphérie offre plusieurs avantages. Tout d'abord, l'informatique sur site ou en périphérie améliore considérablement la confidentialité et la sécurité des données en conservant les informations sensibles plus près de la source, en réduisant le risque d'accès non autorisé ou de violation des données pendant le transport vers le nuage, et en empêchant les acteurs du nuage d'exploiter vos données à des fins non souhaitées. Il aide également les organisations à se conformer aux réglementations et aux lois sur les données qui exigent un stockage et un traitement locaux.
En outre, il réduit la latence, car les données n'ont pas à parcourir de longues distances pour atteindre le nuage, ce qui permet un traitement plus rapide et une analyse en temps réel. Enfin, elle minimise la dépendance à l'égard de la connectivité réseau, ce qui permet de poursuivre les opérations même lorsque l'internet n'est pas fiable ou qu'il est perturbé.
L'IA est un très bon candidat sur site.
La première raison est que les organisations ont tendance à envoyer des données extrêmement sensibles aux modèles d'IA. C'est particulièrement vrai dans les domaines critiques tels que les applications médicales, les applications financières,... Mais pas seulement.
La deuxième raison est que les acteurs de l'IA sur le marché aujourd'hui ont tendance à réutiliser les données des clients pour leurs propres activités. OpenAI en est un bon exemple : par exemple, lorsque les organisations envoient des données à ChatGPT, ces données sont examinées et OpenAI peut les réutiliser pour entraîner ses propres modèles d'IA. Les préoccupations en matière de confidentialité de ChatGPT et GPT-4 sont des questions centrales qui conduisent de nombreuses organisations à se concentrer sur des stratégies sur site.
Le déploiement de modèles d'IA sur site implique la mise en place de l'infrastructure pour héberger, gérer et servir le modèle d'IA dans le centre de données ou l'infrastructure gérée d'une organisation, plutôt que dans le nuage.
Voici quelques étapes courantes du déploiement d'un modèle d'IA sur site :
Ces étapes peuvent être simplifiées en s'appuyant sur un fournisseur dédié comme NLP Cloud pour votre modèle d'IA sur site. Par exemple, en ce qui concerne NLP Cloud, vous aurez accès à une image Docker qui contient un modèle d'IA prêt à l'emploi, optimisé pour l'inférence.
L'informatique sur site ou en périphérie a ses limites. Les ressources informatiques disponibles à la périphérie sont généralement limitées par rapport à l'infrastructure en nuage, ce qui peut restreindre la complexité des applications pouvant être déployées. En outre, la maintenance et la gestion des ressources informatiques distribuées sur plusieurs sites peuvent s'avérer difficiles et nécessiter des investissements supplémentaires dans l'infrastructure et l'expertise informatiques.
En général, une telle stratégie est plus coûteuse que de s'appuyer sur une offre SaaS gérée comme OpenAI, Anthropic, NLP Cloud...
Enfin, la confidentialité des données n'est garantie que si l'infrastructure sous-jacente sur site est correctement sécurisée.
L'IA sur site / l'IA périphérique monte en flèche maintenant que l'IA gagne progressivement du terrain dans les organisations.
Cette tendance est compréhensible : L'IA est utilisée dans toutes sortes d'applications critiques qui ont de fortes exigences en matière de protection de la vie privée et, de par leur conception, les acteurs standard de l'informatique dématérialisée ne peuvent pas répondre à ces exigences.
Si vous êtes intéressé par une telle stratégie pour votre projet d'IA, n'hésitez pas à nous contacter afin que nous puissions vous conseiller : [email protected]
Maxime
Responsable des partenariats stratégiques chez NLP Cloud