D'ici trois ans, 92 % des entreprises prévoient d'intensifier leur recours aux solutions d'intelligence artificielle dans leurs activités (source en anglais). Pourtant, moins de 1 % déclarent disposer d'une infrastructure IA mature et prête à l’emploi. Des barrières à l'entrée considérables, comme la constitution d'une équipe d'experts en IA et de data scientists pour développer un modèle à partir de zéro, creusent l'écart entre les ambitions IA de nombreuses entreprises et leur réalité. La mise en œuvre de solutions IA nécessite souvent un investissement substantiel en ressources, en capital, et une supervision humaine minutieuse.
Pour réduire cet écart entre les objectifs et leur concrétisation, l'IA en tant que service (AIaaS) se présente comme une solution prometteuse. Cette approche basée sur des plateformes cloud permet aux entreprises d'exploiter les technologies d'intelligence artificielle sans investissements de départ conséquents, sans constituer d'équipes de données internes, et sans avoir à gérer une infrastructure IA complexe. De la même manière que les logiciels en tant que service (SaaS) ont révolutionné l'accès des entreprises aux applications logicielles, l'IA en tant que service catalyse une nouvelle ère d'accès inédit à l'intelligence artificielle.
Qu'est-ce que l'IA en tant que service (AlaaS) ?
L’IA en tant que service est un modèle économique qui propose des services d’intelligence artificielle basés sur le cloud aux entreprises souhaitant intégrer l’IA dans leurs processus existants. Ces solutions d’IA tierces permettent aux entreprises d’expérimenter l’intelligence artificielle sans avoir besoin de compétences approfondies en interne dès le départ.
L’IAaaS (AI as a Service) prend généralement la forme d’un modèle, d’un outil ou d’une plateforme d’IA prêt à l’emploi, capable d’ajouter des fonctionnalités d’IA aux systèmes existants. Elle offre un accès à des algorithmes d’apprentissage automatique (les blocs de construction de l’intelligence artificielle) et à des frameworks de deep learning via des API simples d’utilisation (interfaces ou protocoles minimalistes permettant aux applications de communiquer entre elles). L’IAaaS peut être utilisée pour l’analyse de données, la modélisation prédictive, la reconnaissance de motifs, et bien plus encore. Les modèles personnalisés d’apprentissage automatique permettent aux entreprises d’automatiser certaines tâches avec un haut degré de personnalisation, d’analyser de grandes quantités de données clients et historiques, et de détecter des tendances émergentes, optimisant ainsi leurs processus opérationnels.
Quels services les outils IA peuvent-ils fournir ?
Les outils d’IA offrent une gamme de solutions capables de transformer en profondeur les opérations des entreprises. Au fur et à mesure que les capacités de l’IA évoluent, les services d’IA offrent un large éventail de modèles pré-entraînés et de services d’apprentissage automatique personnalisables, notamment :
- Traitement du langage naturel et reconnaissance vocale : le NLP alimente l'analyse de texte et la compréhension linguistique, ce qui le rend particulièrement adapté aux chatbots et aux assistants virtuels.
- Analyse de sentiment : grâce au NLP et à l’apprentissage automatique, l’analyse de sentiment permet d’examiner les données textuelles et les opinions des utilisateurs, et d’interpréter les conversations sur les réseaux sociaux.
- Vision par ordinateur : en utilisant des capteurs spécialisés connectés à des modèles d’apprentissage automatique, cette technologie est principalement utilisée pour l’analyse d’images et de vidéos.
- Analyse prédictive : cette utilisation courante de l’IA est idéale pour détecter les fraudes, prévoir les tendances, anticiper des résultats futurs, réaliser des analyses de risques et soutenir la prise de décision.
- Systèmes de recommandation : couramment utilisés pour personnaliser le contenu selon les préférences des utilisateurs et clients, les systèmes de recommandation sont intégrés dans de nombreux secteurs, tels que l'e-commerce, le divertissement ou les applications de livraison.
- Solutions d'IA générative : très médiatisées, les solutions d’IA générative sont souvent utilisées pour créer du contenu écrit (des descriptions de produits, des rapports, des articles de blog) ainsi que du contenu visuel, comme des publicités ou des vidéos.
Comment appliquer l'IA en tant que service à votre entreprise ?
Les applications des services d’IA ne cessent de se développer. Que ce soit pour des petites boutiques en ligne ou de grandes entreprises, les cas d’usage incluent notamment le marketing, le service client et les opérations.
Marketing
L’intégration de l’IAaaS enrichit considérablement la boîte à outils de tout marketeur. Le traitement du langage naturel peut analyser les avis clients et le sentiment exprimé sur les réseaux sociaux afin de mieux comprendre la perception de la marque, tandis que l’analytique prédictive permet d’identifier des prospects potentiels et de prévoir la performance des campagnes (la précision dépend toutefois fortement de la qualité des données et de l’entraînement du modèle).
Si vous avez navigué sur internet au cours de la dernière année, vous avez sûrement entendu parler de l’IA générative. L’IAaaS donne accès à des outils puissants d’IA générative capables d’automatiser certaines tâches de création et de personnalisation de contenu. Malgré les avancées de l’IA, l’utilisation de ces systèmes dans un cadre marketing nécessite toujours une intervention humaine attentive pour garantir l’exactitude des informations et préserver l’authenticité de la marque.
Service client
Ces dernières années, les assistants virtuels et chatbots ont transformé les équipes de service client. L’IA en tant que service permet d’accéder à ces assistants à grande échelle, offrant la possibilité d’automatiser les réponses aux demandes courantes. Les outils d’analyse de sentiment permettent de détecter la frustration des clients, mais présentent des limites telles que les faux positifs ou les signaux manqués. Bien que la création d’interfaces conversationnelles soit devenue plus accessible grâce aux services d’IA, ces systèmes nécessitent une formation et un ajustement continus pour rester efficaces.
Opérations
Des modèles d’apprentissage automatique peuvent automatiser des aspects essentiels des opérations, de la gestion logistique des entrepôts à la prévision de la demande. Les algorithmes fournis dans le cadre de l’IAaaS sont capables d’anticiper les tendances de la demande et d’identifier d’éventuels problèmes dans la chaîne d’approvisionnement, même si les prévisions deviennent moins fiables en période de forte volatilité ou d’événements imprévus. De même, les systèmes de vision par ordinateur peuvent surveiller les lignes de production pour détecter certains types de défauts, mais ils peuvent passer à côté de problèmes de qualité subtils que seule une intervention humaine peut repérer.
Comment choisir le bon fournisseur de services IA (AlaaS) ?
Le choix du fournisseur d’IAaaS adapté dépend des besoins spécifiques de votre entreprise, de votre budget et de votre infrastructure existante. Lors de la sélection d’un prestataire, prenez en compte :
- Les cas d'usage spécifiques à votre secteur : à quel niveau l’intelligence artificielle peut-elle apporter le plus de valeur à votre activité ? Optez pour un fournisseur capable de proposer des services de niche : par exemple, un chatbot de service client pour une boutique en ligne ou une solution d’IA pour automatiser le traitement des factures.
- L'expérience du fournisseur en implémentation IA : consultez les études de cas et les témoignages clients pour vérifier la crédibilité du prestataire.
- La compatibilité avec votre infrastructure : le bon AIaaS doit pouvoir s’intégrer facilement à vos flux de travail existants. Vérifiez les API compatibles, les options de déploiement et les solutions de stockage de données adaptées à vos besoins.
Gardez à l’esprit que les défis d’intégration sont fréquents lorsqu’il s’agit de connecter des solutions d’IA à des systèmes existants. Les infrastructures anciennes peuvent ne pas être compatibles avec les API modernes d’intelligence artificielle, ce qui peut nécessiter des mises à jour coûteuses ou des développements spécifiques. Beaucoup d’entreprises sous-estiment la complexité technique nécessaire pour intégrer et exploiter pleinement les services d’IA, ce qui peut finalement freiner leur adoption et leur efficacité.
Les fournisseurs d'IA en tant que service les plus populaires
Si vous êtes prêt à intégrer l’intelligence artificielle dans votre entreprise, voici un comparatif de certains des fournisseurs de services d’IA les plus populaires sur le marché :
Google Cloud
Google Cloud propose des solutions d’IA complètes basées sur le cloud, accessibles à différents niveaux de compétence. Pour les entreprises disposant d’une équipe technique solide, Vertex AI est une plateforme unifiée de machine learning qui permet de déployer des modèles et des applications d’IA. Pour les entreprises sans expertise approfondie en intelligence artificielle, AutoML aide les équipes à développer et intégrer des modèles d’apprentissage automatique avec un minimum d’effort et une courbe d’apprentissage faible.
Google Cloud couvre un large éventail d’industries et propose des API pour le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale, ainsi que des solutions spécialisées comme Dialogflow pour créer des interfaces conversationnelles. Avec plus de 900 intégrations logicielles au sein de son écosystème, les fonctionnalités d’IA prêtes à l’emploi de Google Cloud sont particulièrement polyvalentes.
Tarification : Google Cloud offre un essai gratuit et plus de 20 produits gratuits pour permettre aux nouveaux clients de tester et de déployer des solutions avant de passer à son modèle de tarification à l’usage. Un calculateur permet d’estimer le coût selon vos besoins (vous pouvez estimer le coût avec le calculateur de prix).
OpenAI
L’offre principale d’OpenAI est l'API OpenAI qui permet aux entreprises (comme Duolingo, Whoop et Salesforce) d’intégrer ses puissants outils d’IA. GPT-3.5 et GPT-4 apportent le traitement du langage naturel à de nombreuses applications professionnelles, telles que la génération de contenu, le service client ou les plateformes d’apprentissage en ligne.
Cette API très flexible permet aussi d’intégrer des fonctions de recherche de fichiers, des interpréteurs de code et la recherche web dans un vaste spectre de plateformes et applications existantes. Une de ses fonctionnalités remarquables est sa capacité à affiner des modèles pré-entraînés avec des données personnalisées pour des modèles IA spécialisés. Les clients expérimentés peuvent concevoir des modèles personnalisés pour des cas d’usage spécifiques.
Tarification : l’API OpenAI facture par “token” pour l’utilisation des grands modèles de langage. Par exemple, l’utilisation de GPT-4.1 coûte environ 2 € par million de tokens pour la sortie et 8 € par million de tokens pour l’entrée.
Amazon Web Services (AWS) AI
AWS propose une gamme complète de services d’IA, dont Amazon Rekognition pour la vision par ordinateur, Amazon Comprehend pour le traitement du langage naturel et Amazon SageMaker pour créer et déployer des modèles d’apprentissage automatique. Ses services, évolutifs et à la demande, permettent de se décharger de la gestion de l’infrastructure IA. AWS propose notamment des agents virtuels, la génération de code, la recherche conversationnelle, l’augmentation de données et l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement. Comme Google Cloud, AWS offre des outils adaptés aux entreprises avec ou sans développeurs internes.
Tarification : AWS propose des essais gratuits, des options gratuites pendant 12 mois ou des services toujours gratuits, selon l’outil choisi. Le calculateur de prix permet d’estimer le coût de votre infrastructure spécifique.
IBM Watson
IBM Watson fournit des services d’IA de niveau entreprise, tels que Watson Natural Language Understanding, Watson Assistant pour intégrer l’IA conversationnelle à n’importe quelle interface (assistants virtuels ou applications), et Watson Discovery, qui extrait des informations à partir de données non structurées. Watson se concentre sur des solutions IA adaptées à chaque secteur, avec des mesures de sécurité et de conformité robustes. Comme les autres fournisseurs, IBM propose ses fonctionnalités via des API et des services gérés.
Tarification : le Watson Toolbox Playground est gratuit. Pour accéder aux tarifs des outils spécifiques, il est nécessaire de contacter IBM afin d’étudier les besoins particuliers de l’entreprise.
Microsoft Azure AI
Microsoft Azure AI est une plateforme intégrée au plus large écosystème cloud Azure. Ses services clés sont les modèles Azure AI Foundry, qui proposent des capacités de gestion de cycle de vie et d'échange de modèles via une API unifiée, ainsi qu'Azure Cognitive Services, qui fournit des capacités IA pré-construites telles que la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Azure Machine Learning offre le développement de modèles personnalisés, tandis qu'Azure Bot Services excelle à améliorer l'expérience client avec un service plus intelligent qui construit des interfaces conversationnelles. Ce qui distingue Microsoft Azure AI est son intégration étroite avec la suite de produits Microsoft (comme Office 365), ses intégrations natives étendues (comme GitHub), et ses fonctionnalités de sécurité d'entreprise.
Tarification : comme ses pairs, la tarification de Microsoft Azure varie largement selon l'outil, et il y a un calculateur de prix pour estimer le coût de votre configuration personnalisée.
Écueils de la mise en œuvre de l'IA en tant que service
Même s’il est indéniable que l’IAaaS a transformé les entreprises et continuera de le faire, ce n’est pas une solution miracle. Au-delà des écueils évidents, comme l’augmentation des coûts et la dépendance vis-à-vis du fournisseur, la mise en place de l’IA en tant que service présente de nombreux défis plus subtils.
Les plateformes d’IA ne sont efficaces que si elles sont alimentées avec des données de qualité. En d’autres termes, si vous ne disposez pas d’une infrastructure de données solide, la qualité des données peut sérieusement compromettre vos efforts en IAaaS. Les modèles d’IA nécessitent de grandes quantités de données propres et bien étiquetées pour fonctionner efficacement et fournir des analyses pertinentes. Malheureusement, la préparation des données est souvent plus longue et coûteuse que prévu, pouvant nécessiter plusieurs mois de travail avant que les outils d’IA puissent être déployés efficacement. En résumé, malgré l’exponentielle progression des capacités de l’IA, la supervision humaine reste indispensable.
La sécurité et la confidentialité des données constituent également un enjeu majeur lors de l’utilisation de services d’IA basés sur le cloud. Transférer des données sensibles d’entreprise ou des informations clients à des prestataires tiers crée des vulnérabilités potentielles. De plus, se conformer à des réglementations telles que le RGPD (Règlement général sur la protection des données) ou le CCPA (California Consumer Privacy Act) peut être complexe, surtout lorsque les données traversent des frontières juridiques.
FAQ sur l'IA en tant que service
Comment fonctionne l'IA en tant que service ?
L’IAaaS fournit des modèles d’IA préconstruits et des algorithmes d’apprentissage automatique via des API basées sur le cloud, permettant aux entreprises d’intégrer des fonctionnalités d’IA sans construire leur propre infrastructure. Cette technologie aide les entreprises à obtenir des informations précieuses tout en s’intégrant aux modèles commerciaux existants, améliorant potentiellement l’efficacité opérationnelle.
Quelle est la différence entre l'IA en tant que service et le SaaS ?
Les deux sont des services basés sur le cloud. Le SaaS (Software as a Service) délivre des applications logicielles complètes, tandis que l’IAaaS fournit des fonctionnalités et services d’IA spécifiques à intégrer dans des systèmes existants.
Comment développer une entreprise grâce à l'IA ?
Les initiatives en IA peuvent favoriser la croissance grâce à l’automatisation des tâches et à l’analyse des données, conduisant à une meilleure efficacité. Cela dit, les résultats varient fortement selon la qualité de l’implémentation, la disponibilité des données et la maintenance des systèmes.
Est-ce que l’IA peut automatiser le service client sur Shopify ?
Oui, les chatbots et assistants virtuels peuvent gérer les questions courantes, fournir des informations sur les commandes et résoudre les problèmes simples, tout en alertant le personnel humain pour les cas plus complexes.
Quels types d’analyses peut-on réaliser avec Shopify et l’IA ?
Shopify propose des outils d’analyse qui combinent données de ventes, comportements clients et tendances du marché. Par exemple, l’IA peut aider à identifier les produits les plus performants et les tendances émergentes, à segmenter automatiquement vos clients pour des campagnes marketing plus ciblées, et à prédire les ventes et anticiper les besoins de stock.
Comment configurer les outils IA sur Shopify ?
Shopify propose des solutions prêtes à l’emploi ainsi que des intégrations avec des services externes comme OpenAI ou Google Cloud. L’installation reste simple pour des fonctionnalités standard (rapports, recommandations, chatbots), mais pour des modèles très personnalisés ou de l’analytique avancée, un peu de configuration et de supervision technique peut être nécessaire.
