L’intelligence artificielle a perturbé de nombreux secteurs, permettant aux organisations du monde entier d’améliorer leurs flux de travail, de créer des efficacités opérationnelles et d’acquérir de nouvelles connaissances sur le comportement des consommateurs. Les premiers succès et la portée sans précédent de l’IA ont à leur tour encouragé davantage d’entrepreneurs et de résolveurs de problèmes à développer des idées nouvelles et innovantes, et par conséquent, le nombre de startups dans l’industrie a explosé.
Cependant, les startups d’IA sont confrontées à de nombreux défis, des ressources humaines limitées aux coûts d’exploitation élevés et aux problèmes de compatibilité avec les normes technologiques, qui ajoutent à la difficulté de développer un produit minimum viable. Un certain nombre de ces défis tournent autour de l’infrastructure technologique et du support des systèmes, mais avec une prise de conscience des problèmes communs et des opportunités cachées, les entrepreneurs, les équipes technologiques, les fondateurs – sans parler des systèmes d’IA eux-mêmes – peuvent prospérer.
Coûts d’exploitation élevés
La construction et la maintenance de systèmes d’IA peuvent être coûteuses. Les technologies d’IA sont souvent « entraînées » sur de très grands ensembles de données, ce qui leur permet de généraliser leurs opérations à d’autres domaines – c’est ce qu’on appelle un modèle « de base ». De même, le fonctionnement quotidien des systèmes d’IA est également très gourmand en ressources de calcul et a tendance à fonctionner sur des GPU hautes performances. En effet, de nombreuses sources estiment qu’une requête de recherche alimentée par l’IA nécessite dix fois plus de puissance et de ressources de calcul qu’une requête de recherche traditionnelle.
Bien que les startups disposent souvent d’un financement de démarrage généreux et d’un accès aux ressources informatiques des fournisseurs, la formation intensive et le fonctionnement des modèles d’IA ont un impact très réel sur les coûts. Dans le même temps, de nombreuses startups seront orientées opex plutôt que capex, et natives du cloud par défaut, ce qui signifie qu’elles subiront des coûts récurrents mensuels. Bien que cela leur permette de bénéficier d’une infrastructure haute performance sans encourir de frais initiaux élevés, cela rend le choix du fournisseur critique si les coûts ne doivent pas devenir incontrôlables.
Gestion de données
Comme nous l’avons dit, la formation à l’IA nécessite une grande quantité de données pour construire un modèle de base. Il existe un certain nombre de variétés de modèles fondamentaux différents sur le marché, chacun utilisant une approche différente de l’apprentissage. Par exemple, les modèles semi-supervisés utilisent un mélange de données « étiquetées » (c’est-à-dire étiquetées de manière significative) et « non étiquetées » (non étiquetées), en utilisant les données déjà significatives (étiquetées) pour entraîner l’IA et améliorer les performances de traitement des données non étiquetées.
Toutes ces données doivent être sourcées et gérées efficacement, ce qui pose un certain nombre de défis, notamment :
- L’acquisition des données: Les startups doivent acquérir des données pertinentes et de qualité pour développer efficacement leurs solutions d’IA. Cependant, l’acquisition de grandes quantités de données peut être coûteuse et chronophage, en particulier pour les industries de niche.
- Stockage et sécurité des données: Une fois les données acquises, elles doivent être stockées de manière sécurisée et efficace. Pendant la période de formation, la conservation des données sur des systèmes à haute disponibilité peut être coûteuse, et si l’une de ces données est sensible (par exemple, dans les secteurs de la santé ou de la finance), elle doit être protégée de manière adéquate.
Problèmes de rétrocompatibilité
Les cadres d’IA tels que TensorFlow et PyTorch évoluent continuellement, avec de nouvelles versions et mises à jour publiées fréquemment. Un certain nombre de ces frameworks ne sont pas rétrocompatibles avec les versions précédentes, ce qui oblige les fondateurs et les équipes techniques à continuellement mettre à jour leurs applications. Le fait de ne pas mettre à jour les dernières versions peut entraîner des problèmes de fonctionnalité, des problèmes d’utilisateur ou, tout simplement, des temps d’arrêt. Dans une industrie aussi nouvelle, bien que des problèmes de fonctionnalité soient dans une certaine mesure attendus, chaque problème peut éroder la réputation d’une entreprise d’IA, et les fondateurs peuvent avoir l’impression de voir leurs pots de financement potentiels diminuer à chaque erreur !
L’IA en pratique : Yepic.AI réalise des percées avec OVHcloud
Yepic.AI est une startup qui a utilisé la puissance de l’intelligence artificielle pour créer des solutions vidéo et vocales innovantes. Ces solutions prennent du texte dans n’importe quelle langue, puis génèrent des avatars ultra-réalistes et fournissent des traductions simultanées. En bref, avec Yepic, tout contenu écrit peut désormais être transformé en une vidéo commentée dans n’importe quelle langue, sans avoir besoin de talent ou de doublage, ce qui élimine le besoin de nombreuses heures de travail coûteuses et qualifiées.
Cependant, le développement et le test de ces algorithmes nécessitent l’accès à de puissantes ressources informatiques, et c’est là que Yepic.AI a dû faire face à des défis importants.
Dans un premier temps, Yepic.AI s’est tourné vers les services cloud fournis par les hyperscalers américains pour répondre à leurs besoins informatiques. Cependant, ils se sont vite rendu compte que ces services n’étaient pas suffisants pour soutenir leur entreprise en pleine croissance. Ils avaient besoin d’une infrastructure GPU plus fiable et plus efficace pour générer les vidéos de haute qualité qu’ils souhaitaient.
C’est alors que Yepic.AI s’est tourné vers OVHcloud, le plus grand fournisseur de cloud en Europe. OVHcloud a fourni à Yepic.AI un accès au GPU Tesla V100S de NVidia, qui offre le double de la mémoire de la version V100 fournie par d’autres fournisseurs de cloud. Grâce à cette mémoire supplémentaire, Yepic.AI a pu générer des vidéos ultra-réalistes à 60 images par seconde, ce qui est essentiel pour leur activité.
De plus, Yepic.AI a bénéficié de l’intégration entre OVHcloud AI Notebooks et OVHcloud ML Serving. Cette intégration a permis à Yepic.AI de développer et de tester rapidement ses algorithmes d’apprentissage automatique, mettant plus rapidement de nouvelles fonctionnalités sur le marché. Avec l’aide d’OVHcloud, Yepic.AI a pu réduire ses coûts d’exploitation tout en augmentant sa productivité, un avantage clé pour une startup aux ressources limitées.
Le succès de Yepic.AI témoigne de l’importance de sélectionner les bonnes solutions d’hébergement pour les startups d’IA. En s’associant à OVHcloud, Yepic.AI a pu relever d’importants défis informatiques et développer des solutions de pointe qui changent notre façon de communiquer. Alors que l’IA continue de transformer les industries, le choix des bonnes solutions d’hébergement sera essentiel pour les startups qui cherchent à tirer parti de cette technologie émergente.
Pourquoi choisir les bonnes solutions d’hébergement est essentiel ?
Choisir la bonne solution d’hébergement est très important pour les startups d’IA. Pour beaucoup, l’hébergement de solutions sur site est tout simplement hors de question, ce qui les rend natives du cloud par nécessité. Pour d’autres, le cloud offre un moyen d’éviter des coûts d’investissement élevés et de réduire les coûts d’exploitation récurrents au bilan. En outre, cela peut aider les petites organisations à éviter de gérer la sécurité et les aspects quotidiens de leur infrastructure, en supprimant une grande partie de la charge administrative et en les aidant à se concentrer sur la création de nouvelles solutions d’IA.
Les bonnes solutions d’hébergement peuvent aider à créer un système d’IA stable, sécurisé et efficace, et permettre aux startups d’innover et de rester compétitives sur le marché.
Les solutions d’hébergement offrent une gamme d’avantages, notamment :
- Évolutivité: Les solutions d’hébergement permettent aux startups d’augmenter ou de réduire leur infrastructure selon leurs besoins. Cela garantit qu’ils disposent des ressources nécessaires pour développer et tester efficacement des solutions d’IA. Les fournisseurs d’hébergement peuvent offrir la possibilité de provisionner instantanément des ressources supplémentaires, permettant aux startups de gérer les pics de demande inattendus sans retards ni coûts supplémentaires.
- La flexibilité: Les solutions d’hébergement offrent aux startups la flexibilité de choisir les ressources dont elles ont besoin. Cela leur permet d’optimiser leur infrastructure pour leurs solutions d’IA. Ils peuvent choisir le type et la quantité de ressources informatiques dont ils ont besoin, comme les GPU ou les processeurs hautes performances, en fonction de leurs besoins spécifiques. Ils peuvent également mélanger et assortir les infrastructures, en adaptant les solutions à leurs besoins sans acquérir physiquement de matériel.
- Rentabilité: Les solutions d’hébergement peuvent être plus rentables que la construction et la maintenance d’une infrastructure sur site. Cela peut aider les startups à réduire leurs coûts d’exploitation et à concentrer leurs ressources sur le développement de leurs solutions d’IA. Les hébergeurs peuvent proposer différents modèles de tarification, et beaucoup offrent des crédits aux petites entreprises, permettant aux startups de choisir la solution la plus rentable pour leurs besoins spécifiques.
Faire évoluer l’innovation de l’IA avec l’hébergement cloud
L’industrie de l’IA est aujourd’hui confrontée à de nombreux défis, allant des questions de propriété à l’éthique, à la technologie et au-delà. Bien que la technologie et le choix du bon fournisseur de cloud ne puissent pas répondre aux questions philosophiques complexes, cela peut au moins aider les startups à se concentrer moins sur la gestion quotidienne de l’infrastructure et davantage sur la création de solutions d’IA innovantes. De la mise à l’échelle de leur infrastructure à l’optimisation de leurs ressources, la bonne solution d’hébergement peut aider les startups d’IA à surmonter les obstacles qui les empêchent de réussir, à dynamiser leur activité et à façonner l’avenir de l’industrie.
