Dossier Comparatif : quatre offres cloud d'intelligence artificielle

Microsoft, Google, Amazon Web Services et IBM proposent de profiter de leurs avancées en matière d'intelligence artificielle via des solutions cloud, mêlant machine learning et services cognitifs. Tour d'horizon de leurs offres.

Longtemps cantonnée au monde de la R&D, l'intelligence artificielle fait aujourd'hui la une des médias grand public. C'est Google DeepMind qui, après avoir battu le champion du monde de Go, s'attaque à StarCraft, ou IBM Watson qui triomphe au jeu télévisé Jeopardy. Une façon pour ces géants du numérique de promouvoir leurs offres cloud qui bénéficient, en retour, de nouvelles avancées en termes de machine learning et de services cognitifs - de type analyse du langage ou reconnaissance de formes.

L'association du cloud et du machine learning tombe sous le sens, ce dernier ayant besoin d'une capacité de stockage et d'une puissance de traitement sans limite. Comme le note Louis Naugès, dirigeant de Dhasel Innovation dans un billet, aucune entreprise, quel que soit son secteur d'activité ou sa taille, ne peut disposer d'une telle plateforme ni des compétences ad hoc pour la faire tourner.

"Les services cloud, et les solutions open source qu'ils utilisent, permettent de déployer simplement un modèle de machine learning sur une infrastructure qui tient la charge. Ils servent des volumes et garantissent la disponibilité", confirme Louis Dorard, consultant-formateur en machine learning, et organisateur des conférences internationales PAPIs.io sur les APIs et les applications dédiées au prédictif.

Expérimenter, passer à l'échelle

En phase amont, les services managés en mode cloud permettent d'expérimenter, de tester la faisabilité d'un modèle à partir d'un jeu de données. Une fois le modèle validé, ils facilitent son déploiement. "La mise en œuvre est un aspect qui a tendance à tuer les projets de machine learning. Le data scientist va coder sur son portable en Python ou R, les langages les plus courants, mais comment passer ensuite sur un environnement de production ? Par le passé, il fallait par exemple traduire du Python en C++", observe Louis Dorard. Les fournisseurs de cloud que sont Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google ou IBM proposent ainsi de rendre l'algorithme disponible sur leurs plateformes en le packageant, généralement sous forme d'une API HTTP.

Il est difficile toutefois de comparer ces quatre prestataires. En matière de machine learning, leurs offres évoluent en permanence, s'enrichissent de nouveaux services voire changent de nom. "Si les technologies sont matures, l'offre commerciale ne l'est pas encore", estime Louis Dorard. Les modes de tarification varient aussi d'une plateforme à l'autre. Certains fournisseurs proposent du paiement à l'usage ou de l'abonnement forfaitaire à prix fixe quand d'autres facturent sur un volume de prédictions. Quand ils ne combinent pas tous ces paramètres...

Big Data / Machine Learning