Une évolution qui marque le passage de l’ère de l’adoption à celle de la transformation, avec à la clé des implications profondes en termes de productivité, de sécurité et d’éthique.
L'intelligence artificielle générative traditionnelle, hébergée dans des environnements Cloud, utilise des modèles de langage de grande envergure (LLMs) pour générer du texte, des images, de la musique et d'autres types de contenus, en apprenant à partir de vastes ensembles de données.
Ces systèmes, tels que GPT (« Generative Pre-trained Transformer ») de OpenAI, ont révolutionné les capacités de l'IA en permettant non seulement de comprendre et de générer du langage à un niveau sophistiqué, mais aussi d'appliquer ces compétences dans une multitude de domaines allant de la finance à la santé, en passant par l'industrie.
IA générative : des perspectives inédites pour des applications en temps réel
La transition vers l'IA générative en périphérie s'appuie sur les progrès réalisés par ces systèmes génératifs dans le Cloud, mais avec une ambition supplémentaire : déplacer la capacité de traitement de l'IA depuis le Cloud vers les appareils locaux, c’est-à-dire "à la périphérie".Une transition qui capitalise sur la flexibilité, la performance, l'économie et la sécurité des systèmes cloud, pour proposer des modèles IA adaptés et personnalisés directement sur les appareils locaux. Ce changement diminue la latence, les coûts opérationnels et les risques de sécurité, tout en optimisant l'efficacité énergétique et la conformité réglementaire, particulièrement pour les données sensibles.
L'IA générative a non seulement prouvé l'efficacité des modèles basés sur l'apprentissage profond(« Deep Learning »), mais a également établi les fondements techniques et conceptuels pour une migration vers des systèmes plus centralisés vers des LLMs dans le cloud. Un développement qui promet de transformer l'architecture des systèmes IA et de catalyser l'innovation dans l'interaction humaine avec les machines, propulsant ainsi une nouvelle ère d'applications intelligentes et autonomes dans notre quotidien.
D’autant que la stratégie évolue avec l'introduction du Model as a Service (MaaS), qui promet des améliorations significatives en termes de performances et de scalabilité. Ce modèle permet aux entreprises de se concentrer sur l'innovation sans les fardeaux financiers liés à l'entraînement et à l'inférence des modèles, grâce à l'utilisation optimisée du cloud. Cette approche réduit ainsi les coûts tout en offrant une flexibilité et une mise à l'échelle facilitées, et une garantie de leur conformité aux normes réglementaires et éthiques.
Edge : vers une IA générative plus proche de l'utilisateur
La transition de l'IA générative vers les applications locales, communément appelée "Edge", se prépare à redéfinir nos interactions avec la technologie. Cette évolution amène la puissance de calcul plus près des utilisateurs finaux, augmentant la vitesse et la sécurité tout en personnalisant les réponses de l'IA selon les besoins spécifiques de chacun.Les développeurs se concentrent sur la création de modèles d'IA qui sont non seulement rapides et multimodaux mais également plus légers, optimisant ainsi la capacité croissante des appareils locaux.
Pour réaliser cette transition, plusieurs techniques innovantes sont mises en place. La rationalisation des données d’entrainement améliore la précision et la performance des modèles en affinant les ensembles de données pour qu'ils soient plus spécifiques et de meilleure qualité. La technique de « Data Infusion » permet de transférer les connaissances d'un modèle linguistique large à un modèle plus petit, imitant ainsi le comportement du modèle plus large tout en réduisant sa taille.
Le « pruning » réduit pour sa part le nombre de paramètres inutiles, et la « quantization » diminue la précision des données utilisées par le modèle, rendant les modèles plus aptes à fonctionner efficacement sur des appareils présentant des capacités limitées.
L'IA générative sur terminal ou sur PC trouve ainsi des applications dans de nombreux domaines nécessitant une réactivité en temps réel, comme les véhicules autonomes où la rapidité de décision est cruciale. Elle permet également des expériences déconnectées du cloud, offrant plus de sécurité et réduisant les coûts de connexion et de données.
Dans l'industrie et l'agriculture, cette technologie dote les machines ou l’IoT d’intelligence pour améliorer le contrôle temps réel et la surveillance, par exemple, pour les chaines de montage ou les récoltes. Dans le commerce, elle permet un shopping personnalisé et un engagement client directement sur l'appareil, tandis que dans le domaine de la santé, elle assure la confidentialité des données grâce à des diagnostics personnalisés et une surveillance de la santé plus précise.
IA locale et cloud : vers une synergie transformatrice de notre quotidien ?
Cette progression de l'IA générative vers les systèmes en périphérie est essentielle pour répondre aux exigences actuelles de rapidité, d'efficacité et de sécurité, dans un contexte de digitalisation croissante et de connectivité mondiale.Les bénéfices sont significatifs : une plus grande autonomie des dispositifs, des coûts réduits liés à la transmission des données et un impact écologique diminué grâce à une moindre dépendance aux grands centres de données. Cependant, cette transition pose également des défis importants, notamment en termes d'infrastructure. Le développement de matériel adapté, comme les puces NPUs, est nécessaire pour supporter les modèles d'IA plus légers et performants directement sur les appareils.
Les enjeux incluent aussi la fiabilité des systèmes génératifs qui doivent éviter les erreurs de traitement ou les "hallucinations" des modèles. La gouvernance des données se complexifie avec la gestion de volumes croissants d'informations générées localement, nécessitant des stratégies de sécurité et de confidentialité robustes.
L'avenir de l'IA « on Edge » pourrait donc bien reposer sur une synergie entre les capacités locales et celles du cloud, en tenant compte de l'importance de la sécurité, de la confidentialité et de la régulation. A la clé, les smartphones utilisant l'IA générative pourraient bien nous offrir une assistance personnalisée et intuitive, capable d'analyser en temps réel les besoins de l'utilisateur et d'ajuster ses fonctionnalités pour améliorer son quotidien, tout en respectant strictement les normes de confidentialité.
Par Alexis le Boulanger, Architecte Cloud Senior et Référent IA Générative chez Insight
