Comment fonctionne l’intelligence artificielle ? 

L’intelligence artificielle (IA) a révolutionné notre interaction avec la technologie, mais comment fonctionne-t-elle exactement ?

Pour mieux comprendre son fonctionnement, il est utile d’explorer les quatre phases principales qui composent un modèle d’IA : la formation, le réglage fin, l’inférence et la RAG (génération augmentée de récupération). Chacune de ces étapes joue un rôle crucial dans le processus d’apprentissage automatique, aidant à former des modèles de plus en plus sophistiqués à même de traiter des données et de générer des réponses pertinentes. Nous allons analyser chacune de ces phases en révélant les mécanismes qui permettent à l’IA de fonctionner et les architectures sur lesquelles elles reposent.

La formation est la première étape fondamentale de l’entraînement d’un modèle d’intelligence artificielle. Au cours de cette phase, le modèle est exposé à d’énormes quantités de données brutes qu’il doit analyser et interpréter pour identifier des relations et des schémas significatifs. Grâce à ce processus, le modèle « apprend » et établit des références internes qui lui permettront de prendre des décisions éclairées à l’avenir. Cependant, il ne faut pas sous-estimer les coûts associés à la formation : ceux-ci peuvent atteindre plusieurs centaines de millions de dollars pour la location ou l’utilisation des GPU nécessaires au traitement des calculs intensifs requis.

Une fois la formation terminée, le modèle est prêt pour le réglage fin, un processus crucial qui permet d’affiner un modèle pré-formé sur un nouvel ensemble de données spécifique à une application particulière. Cette phase est essentielle pour adapter un modèle générique aux besoins spécifiques d’un secteur ou d’une entreprise, évitant ainsi de partir de zéro. Dans la plupart des cas, les entreprises ou institutions qui prétendent posséder leur propre modèle ont en réalité effectué un réglage fin sur un modèle développé et entraîné par un tiers, souvent acquis par le biais de licences. Cette approche permet non seulement d’accélérer le processus de développement, mais aussi de bénéficier des connaissances et des ressources déjà investies dans la création du modèle original.

Une fois le modèle formé et affiné, c’est au tour de la phase d’inférence : le système est enfin prêt pour une application spécifique. À ce stade, le modèle utilise des données qui n’ont pas été présentées pendant la formation pour générer des résultats, ce qui permet d’effectuer des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données. L’inférence est cruciale, car elle détermine la façon dont le modèle se comportera dans le monde réel, en appliquant les connaissances acquises pour résoudre des problèmes pratiques. En outre, cette phase peut être réalisée avec des architectures ne nécessitant qu’une utilisation minimale, voire nulle, des GPU, ce qui rend le processus plus abordable et durable en termes de ressources.

La quatrième et dernière phase est celle de la génération augmentée de récupération (RAG), qui combine les techniques de récupération d’informations et de génération de texte. Dans cette phase, un module de récupération extrait les informations pertinentes d’un large corpus de données, tandis qu’un module de génération produit des réponses cohérentes et détaillées. Cette synergie enrichit la qualité des réponses dans des applications telles que les chatbots et les assistants vocaux, ainsi que dans la rédaction de documents administratifs ou juridiques, en utilisant des sources souvent négligées, mais pertinentes. Grâce à la RAG, les systèmes peuvent traiter des demandes complexes avec un niveau d’information et de précision plus élevé.

Pour les phases décrites de l’intelligence artificielle, il n’est presque jamais suffisant d’utiliser des services cloud « classiques » basés sur des CPU. Il est crucial d’avoir accès à des infrastructures spécifiquement conçues pour gérer ces charges de travail, comme les GPU. Celles-ci peuvent être mises en œuvre sur site, une option qui implique des coûts élevés et la nécessité d’une maintenance, compte tenu également de la fréquence des mises à jour des GPU. Il est également possible d’opter pour des solutions en nuage, qui offrent flexibilité et évolutivité, mais nécessitent cependant une planification minutieuse pour garantir des performances optimales.

L’utilisation de technologies cloud basées sur GPU pour le développement de codes d’IA offre une flexibilité et une optimisation des coûts. Ceci est particulièrement important si l’on considère que les projets d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique ne nécessitent pas une utilisation constante des ressources informatiques. En effet, ils accèdent souvent à ces ressources avec une intensité variable, alternant entre des pics d’utilisation et des périodes de veille pendant lesquelles elles ne sont pas du tout utilisées.

La technologie de l’informatique en nuage offre donc une répartition flexible des ressources, ce qui permet d’optimiser les coûts et de réaliser des économies, y compris en termes d’environnement. Dans ce contexte, Seeweb apparaît comme un fournisseur de référence, offrant une large gamme de cartes graphiques dans son service d’allocation de GPU, idéal pour répondre aux divers besoins des applications d’IA. De plus amples informations sur les services offerts sont disponibles sur le site Web de l’entreprise : https://www.seeweb.it/en/products/cloud-server-npu.