Les dépenses en services d’infrastructure de cloud au troisième trimestre 2020 ont continué à bénéficier des retombées de la pandémie de Covid-19. Les plus gros bénéficiaires de cette croissance sont les quatre premiers fournisseurs mondiaux qui s’adjugent 64 % de parts de marché et attirent 40 % de la croissance.
L’intelligence artificielle est l’un des principaux moteurs de la quatrième révolution industrielle. Comme toute technologie complexe, elle est passée d’une phase où seule une élite technologique, et financière, pouvait y accéder, à l’ère de la démocratisation. Avec la prolifération des places de marché dédiées à l’IA et des fermes d’hébergement, les problèmes de conception et le déploiement de systèmes basés sur l’IA, dont les coûts étaient prohibitifs, se démocratisent peu à peu. D’après le cabinet de recherche Allied Market Research, le marché mondial de l’IA as-a-Service ou IAaaS devrait atteindre 77Mds $ en 2025, avec un taux de croissance annuel moyen de 56,7 % de 2018 à 2025.
Selon le cabinet, l’externalisation de l’intelligence artificielle permet aux organisations d’explorer différentes voies pour différents objectifs sans investissement élevé pour l’installation initiale et implique un faible risque. L’écosystème de consultants, de sociétés de services ou de développeurs, individuels ou en petites équipes, fournissent des services et des applications aux entreprises de toutes tailles. Pour en savoir plus sur le développement de ce marché, nous avons interrogé Arnold Zephir, Data Scientist et co-fondateur de Prevision.io.
IT Social : Comment est née Prevision.io ?
Arnold Zephir : Il y a eu des progrès techniques énormes suite au Big data et l’émergence de l’IA et du Machine Learning, à des échelles très importantes. Mais lorsque les entreprises essayaient de s’en emparer, les projets n’aboutissaient pas. Prevision.io a été fondé il y a quatre ans sur ce constat : ses fondateurs, étant tous issus de grands groupes (Bouygues Telecom, EDF et La Poste), ils ont constaté que beaucoup de projets de data science et d’IA n’aboutissaient pas. C’est pour proposer des algorithmes et une infrastructure qu’ils ont créé Prevision.io.
Qu’est-ce qui a changé sur le marché de l’IA depuis la création de Prevision.io ?
Les entreprises ne sont pas des labos de R&D, elles ont des problèmes opérationnels. L’approche n’était pas bonne à l’époque, parce que les entreprises voulaient faire de l’intelligence artificielle. Nous avons constaté que des tensions commençaient à apparaître entre les métiers, qui voulaient résoudre des problèmes opérationnels, et les professionnels de l’IA. Les entreprises ne veulent pas faire du gradient boosting ou du long-short term memory (des algorithmes prédictifs [NDLR]), elles ont des problèmes opérationnels à résoudre, comme prédire leur consommation d’énergie ou les surplus de stock par exemple. Nous avons donc créé notre plateforme dans cet esprit : optimiser les processus métier. Derrière, il y a des fermes d’algorithmes, mais en front, c’est un logiciel opérationnel.
Où en sont les entreprises avec l’IA actuellement ?
Au début de l’activité de Prevision.io, le marché consistait à élaborer et vendre des outils pour les data scientistes. Cette période est terminée, car ce ne sont pas les data labs qui utilisent les outils d’IA. Eux, ils aiment bien faire du code. Actuellement, le marché est destiné aux métiers, qui disposent enfin d’outils dédiés et puissants. Eux, ils veulent acheter un logiciel opérationnel. Nos clients en entreprise sont les business users, ce ne sont plus les experts des services techniques ou innovation, ce sont les métiers.
Peut-on parler de démocratisation de l’IA ?
La taille des entreprises est de plus en plus petite, ce qui est un très bon signe. À l’origine, les premiers clients étaient de grands groupes, car les budgets étaient conséquents, quelques centaines de milliers d’euros à plus d’un million d’euros. On commence à voir des PME avec des budgets largement inférieurs à cent mille euros. Il y a même des TPE qui font des projets d’IA avec des outils comme les nôtres. De petits studios à deux ou trois qui ne maîtrisent pas toujours l’IA, mais qui ont une petite culture pour comprendre. Ils ont une très bonne connaissance de leur métier et développent de petites applications pour leurs besoins.
Il y a aussi une autre tendance : auparavant les entreprises produisaient leur propre IA en interne pour leurs besoins. Aujourd’hui, les deux métiers sont séparés : il y a ceux qui produisent l’IA et ceux qui l’utilisent. Il y a ceux qui maîtrisent la donnée, qui essayent des solutions comme la nôtre pour héberger et faire tourner les algorithmes, et il y a ceux qui consomment de l’IA, qui sont des utilisateurs non techniques qui recourent aux places de marché pour accéder à des modèles. Prevision.io est une ferme d’hébergement.
