Présentation
Une application intelligente est une application logicielle qui permet d'améliorer un workflow humain grâce à l'intelligence artificielle (IA). Ce type d'application analyse un problème métier avec l'IA, puis le résout efficacement en s'appuyant sur des données. Ces applications basées sur des données et optimisées par l'IA peuvent automatiser des tâches courantes, avec à la clé moins d'erreurs humaines. Elles sont également capables d'apprendre de leurs interactions avec les utilisateurs et de s'améliorer pour répondre à l'évolution des situations.
Parmi les exemples courants d'applications intelligentes figurent les systèmes de détection de fraude liée aux moyens de paiement, qui appliquent des modèles d'IA pour détecter toute activité suspecte. On peut également citer les applications de messagerie qui utilisent l'IA afin de hiérarchiser les e-mails selon les intérêts de l'utilisateur.
Avantages
Les outils d'IA peuvent répondre à des questions qui sortent du cadre de leur programmation initiale et qu'ils n'ont jamais rencontrées. Par rapport aux applications basées sur des règles, celles qui utilisent des capacités d'IA offrent des possibilités bien plus vastes. Ce processus est appelé inférence d'IA. Il s'agit de la phase d'exploitation durant laquelle le modèle est capable d'appliquer ce qu'il a appris au cours de son entraînement à des situations réelles.
Voici quelques-uns des principaux avantages des applications intelligentes.
Adaptabilité
Les applications intelligentes peuvent apprendre à partir de nouvelles informations et gagner en précision au fil du temps. Cette capacité d'adaptation s'avère utile pour répondre aux changements. Par exemple, lorsqu'une application intelligente sert à détecter la fraude liée aux moyens de paiement, celle-ci peut affiner ses recommandations en temps réel dès qu'elle reçoit de nouvelles données sur de nouveaux types de fraude.
En outre, les applications intelligentes peuvent apprendre de leurs interactions avec les utilisateurs et améliorer leur réactivité, par exemple en reconnaissant mieux les contenus qui pourraient susciter de l'intérêt.
Traitement des informations
Les applications intelligentes basées sur l'IA peuvent faciliter le traitement des informations dans un cadre professionnel : messages entrants, présentations, données financières, etc.
Certaines utilisent l'IA générative et de grands modèles de langage pour créer des contenus utiles à la résolution des problèmes. Une application de messagerie instantanée pourra ainsi proposer des suggestions de texte lors de la rédaction d'une réponse à un message.
Automatisation
L'automatisation orientée événements permet aux applications intelligentes de réagir aux changements qui surviennent dans leur écosystème logiciel. Dans le cadre de l'automatisation informatique, une application intelligente pourra répondre rapidement aux pannes ou mettre en ligne davantage de systèmes en cas d'augmentation de la demande.
Expériences adaptatives
Une application intelligente prend en compte les besoins de l'utilisateur afin de lui apporter une réponse précise et d'effectuer des tâches. C'est le cas d'un dialogueur (ou chatbot) qui va générer une image au lieu d'un texte lorsqu'on lui demande une illustration.
Ressources Red Hat
Cas d'utilisation
Les entreprises et les équipes de développement logiciel trouvent sans cesse de nouveaux cas d'utilisation pour les applications intelligentes. En voici quelques exemples.
Automatisation informatique
Pour gérer des systèmes informatiques, il faut s'adapter aux événements qui surviennent, en arrêtant ou en lançant un processus spécifique, par exemple. Une application intelligente peut analyser des données et déclencher des actions dans le cadre d'un pipeline ou d'un workflow.
Expérience client
Des services de streaming vidéo aux achats en ligne, bon nombre de nos produits préférés reposent sur des recommandations personnalisées optimisées par l'IA. Il en va de même pour les interactions dans tous les secteurs. Un client se montrera plus fidèle si ses attentes sont comprises et satisfaites en temps voulu grâce à une application intelligente, et l'entreprise pourra en retirer un important avantage concurrentiel.
Découvrir des cas d'utilisation de l'IA générative
Prise de décision
Les décisions métier (relatives à la chaîne d'approvisionnement, à la logistique, à la finance, etc.) impliquent d'analyser une grande quantité d'informations en temps réel. Les applications intelligentes peuvent faciliter le traitement de ces données tout en fournissant des recommandations fiables et précises.
Découvrir des cas d'utilisation de l'IA prédictive
Analyse des données
Capables de repérer des schémas qui échappent à l'analyse humaine, les applications basées sur l'IA représentent un atout dans les domaines liés aux données, tels que la recherche scientifique ou l'analyse métier.
Edge computing industriel
En utilisant des applications intelligentes au niveau des sites d'edge computing (à proximité des données ou directement sur place), il est possible d'envoyer des informations plus rapidement là où elles sont nécessaires. Par exemple, un algorithme de reconnaissance d'image peut détecter les défauts des produits qui sont encore sur la chaîne d'assemblage, ce qui donne la possibilité d'améliorer la qualité immédiatement.
Défis liés à la mise en œuvre d'applications intelligentes
La création d'une application intelligente nécessite plus de ressources que pour une application basée sur la logique.
Les équipes de développement logiciel doivent généralement :
- rassembler et préparer les données ;
- développer ou régler un modèle d'IA ;
- orchestrer, intégrer, tester et incorporer ce modèle ;
- intégrer le modèle au processus de développement de l'application ;
- surveiller, gérer et réentraîner le modèle en fonction des besoins.
La première étape, qui consiste à rassembler et préparer les données, se révèle essentielle à la réussite de toute application intelligente.
Une étape d'apprentissage automatique (AA) s'impose souvent, car les équipes de science des données entraînent ou règlent un modèle pour obtenir des prédictions basées sur des données. Des tests sont ensuite nécessaires afin de s'assurer que le modèle se comporte de manière responsable et qu'il produit de bons résultats. Grâce aux pratiques MLOps, les équipes de science des données, d'ingénierie et d'exploitation informatique peuvent travailler de manière synchronisée tout au long du processus.
L'étape suivante consiste à rendre le modèle accessible à l'application qui en a besoin. Il existe une multitude de modèles et d'architectures pour optimiser et distribuer les modèles d'IA, qu'ils soient tout nouveaux ou déjà bien entraînés.
Les environnements d'IA sont complexes. Les méthodes du développement d'applications cloud-native conviennent tout naturellement aux applications intelligentes, qui peuvent être distribuées plus efficacement à l'aide de microservices, d'une architecture serverless et de processus DevOps.
Nos solutions
Red Hat AI est une plateforme de produits et de services qui permettent aux entreprises d'avancer dans le déploiement de l'IA, qu'elles soient tout au début du processus ou déjà prêtes à évoluer. Cette offre répond aux besoins en matière d'IA prédictive et générative et convient aux cas d'utilisation propres à chaque entreprise.
Red Hat AI donne accès à la solution Red Hat® AI Inference Server pour optimiser l'inférence des modèles dans le cloud hybride et effectuer des déploiements plus rapides et plus rentables. Basé sur vLLM, ce serveur d'inférence optimise l'utilisation de GPU et diminue les délais de réponse.
Red Hat AI Inference Server comprend le référentiel Red Hat AI, une collection de modèles tiers validés et optimisés, qui favorise la flexibilité des modèles et la cohérence entre les équipes. Grâce à ce référentiel de modèles tiers, les entreprises peuvent réduire le délai de mise sur le marché et éliminer les obstacles financiers qui freinent l'adoption de l'IA.
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