Créez une meilleure IA pour les entreprises et le cloud hybride avec IBM WatsonX

IBM a placé les stratégies d'IA et de cloud hybride au centre de sa conférence annuelle IBM Think. Alors que d'autres fournisseurs se sont concentrés ces dernières années sur les aspects grand public des nouvelles applications d'IA, IBM a développé une nouvelle génération de modèles pour mieux servir les entreprises clientes.

IBM a récemment annoncé le lancement de watsonx.ai, une plateforme de développement d'IA pour les applications cloud hybrides. Les services de développement IBM Watsonx AI sont actuellement en phase d'aperçu technologique et seront généralement disponibles au troisième trimestre 2023.

L'IA deviendra un outil commercial clé, ouvrant une nouvelle ère de productivité, de créativité et de création de valeur. Pour les entreprises, ce ne sont pas seulement les nouvelles constructions d’IA qui accèdent aux grands modèles de langage (LLM) via le cloud. Les grands modèles de langage constituent la base des produits d'IA générative comme ChatGPT, mais les entreprises sont confrontées à de nombreux problèmes qui doivent être pris en compte : souveraineté des données, confidentialité, sécurité, fiabilité (pas de dérive), exactitude, biais, etc.

Une enquête IBM auprès des entreprises a révélé que 30 à 40 % des entreprises ont découvert la valeur commerciale de l'IA, et ce nombre a doublé depuis 2017. Une prévision citée par IBM indique que l’IA contribuera à hauteur de 16 000 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 2030. L'enquête met en évidence l'utilisation de l'IA pour améliorer la productivité, en plus de créer une valeur plus unique, tout comme la valeur unique d'Internet pour l'avenir que personne ne pouvait prédire à ses débuts. L’IA comblera les nombreux écarts de demande de compétences qui existent entre les entreprises et les talents possédant ces compétences en augmentant la productivité.

De nos jours, l'IA devient plus rapide et sans erreur pour améliorer la programmation logicielle. Chez Red Hat, Watson Code Assistant d'IBM utilise Watsonx pour faciliter l'écriture de code en prédisant et en suggérant le prochain morceau de code à saisir. Cette application de l'IA est très efficace car elle cible un modèle de programmation spécifique au sein de la plateforme d'automatisation Red Hat Ansible. Ansible Code Assistant est 35 fois plus petit que les autres assistants de code plus généraux car il est plus optimisé.

Un autre exemple est SAP, qui intégrera le traitement des services Watson pour prendre en charge les assistants numériques dans SAP Start. Les nouvelles fonctionnalités d'IA de SAP Start contribueront à améliorer la productivité des utilisateurs grâce à des capacités de langage naturel et des informations prédictives utilisant les solutions IBM Watson AI. SAP a découvert que l'IA peut répondre jusqu'à 94 % des requêtes.

Donner vie à Watsonx

La pile de développement IBM AI est divisée en trois parties : watsonx.ai, watsonx.data et watsonx.governance. Ces composants WatsonX sont conçus pour fonctionner ensemble et peuvent également être utilisés avec des intégrations tierces, telles que le modèle d'IA open source de HuggingFace. De plus, WatsonX peut fonctionner sur plusieurs services cloud (notamment IBM Cloud, AWS et Azure) et des serveurs sur site.

Plateforme IBM Watsonx avec watson.ai, watsonx.data et watsonx.governance

La plateforme Watsonx est fournie en tant que service et prend en charge les déploiements de cloud hybride. Les data scientists peuvent utiliser ces outils pour concevoir et ajuster rapidement des modèles d'IA personnalisés, qui deviennent ensuite des moteurs clés pour les processus métier de l'entreprise.

Le service watsonx.data utilise Open Table Storage pour permettre aux données provenant de plusieurs sources d'être connectées au reste de watsonx, gérant ainsi le cycle de vie des données utilisées pour entraîner les modèles watsonx. Le service

watsonx.governance est utilisé pour gérer le cycle de vie du modèle et gouverner activement l'application du modèle lors de l'utilisation de nouvelles données pour entraîner et améliorer le modèle.

Le cœur du produit est watsonx.ai, où se déroule le travail de développement. Aujourd'hui, IBM lui-même a développé 20 modèles de base (FM) avec différentes architectures, modes et échelles. En plus de cela, il existe également le modèle open source HuggingFace disponible sur la plateforme Watsonx. IBM s'attend à ce que certains clients développent leurs propres applications, IBM fournissant des services de conseil pour les aider à sélectionner le bon modèle, à se recycler sur les données client et à accélérer le développement si nécessaire.

Pile logicielle IBM watsonx.ai fonctionnant sur Red Hat OpenShift

IBM a passé plus de trois ans à rechercher et à développer la plate-forme watsonx. IBM a même construit un supercalculateur d'IA nommé « Vela » pour étudier une architecture système efficace pour créer des modèles de base, et a construit sa propre bibliothèque de modèles avant de publier Watsonx. IBM agit comme le propre « client 0 » de la plateforme d’IA.

L'architecture Vela est plus facile et moins chère à construire que les supercalculateurs d'IA traditionnels utilisant des commutateurs réseau Ethernet standard (plutôt que d'utiliser des commutateurs Nvidia/Mellanox plus coûteux), et si les clients souhaitent exécuter WatsonX dans leur environnement, elle pourrait être plus facile à copier. De plus, PyTorch est optimisé pour l'architecture du supercalculateur IBM Vela AI. IBM a constaté que l'exécution de la virtualisation sur Vela n'entraînait qu'une surcharge de performances de 5 %.

IBM Watsonx soutient l'engagement stratégique d'IBM en faveur du cloud hybride basé sur Red Hat OpenShift. La plate-forme de développement Watsonx AI fonctionne sur le cloud IBM ou d'autres cloud publics (tels qu'AWS) ou dans les locaux du client. Même s'il existe des restrictions commerciales qui n'autorisent pas l'utilisation d'outils d'IA publics, les entreprises peuvent profiter de cette dernière technologie d'IA. IBM apporte véritablement une IA de pointe et le cloud hybride est combiné avec Watsonx.

watsonx est la plateforme de développement et de données d'IA d'IBM pour fournir une IA à grande échelle. Les produits sous la marque Watson sont des produits de main-d'œuvre numérique dotés d'une expertise en IA. Les autres produits de la marque Watson incluent Watson Assistant, Watson Orchestrate, Watson Discovery et Watson Code Assistant (anciennement Project Wisdom). IBM accordera plus d'attention à la marque Watson et a intégré les précédents produits Watson Studio dans watsonx.ai pour prendre en charge le développement de nouveaux modèles de base et accéder aux fonctions d'apprentissage automatique traditionnelles.

Modèles de base et grands modèles de langage

Au cours des 10 dernières années, des modèles d'apprentissage en profondeur ont été formés sur la base de grandes quantités de données étiquetées dans chaque application. Cette approche n'est pas évolutive. Les modèles de base et les grands modèles de langage sont formés sur de grandes quantités de données non étiquetées, plus faciles à collecter, et ces nouveaux modèles de base peuvent ensuite être utilisés pour effectuer plusieurs tâches.

Pour ce nouveau type d'IA qui utilise des modèles pré-entraînés pour effectuer plusieurs tâches, il est en fait quelque peu inapproprié d'utiliser le terme « grand modèle de langage ». Utiliser le « langage » signifie que la technologie n'est adaptée qu'aux tests, mais les modèles peuvent être composés de code, de graphiques, de réactions chimiques, etc. IBM utilise un terme plus descriptif pour ces grands modèles pré-entraînés, « modèles de base ». En utilisant un modèle de base, une grande quantité de données est formée pour produire un modèle spécifique, qui peut ensuite être utilisé tel quel ou optimisé dans un but spécifique. En adaptant le modèle de base à votre application, vous pouvez également définir des limites appropriées et rendre directement le modèle plus utile. De plus, le modèle sous-jacent peut être utilisé pour accélérer l’itération d’applications d’IA non génératives telles que la classification et le filtrage des données.

De nombreux grands langages sont volumineux et deviennent de plus en plus grands parce que les modèles tentent d'être formés sur tous les types de données afin de pouvoir être utilisés dans n'importe quel domaine ouvert potentiel. Dans un environnement d'entreprise, cette approche est souvent excessive et peut souffrir de problèmes de mise à l'échelle, alors qu'en choisissant correctement le bon ensemble de données et en l'appliquant au bon type de modèle, le modèle final peut devenir plus efficace, ce nouveau modèle peut également être débarrassé de tout parti pris, matériel protégé par le droit d'auteur, etc. via IBM watsonx.governance.

Résumé

Lors de la conférence IBM Think, il a été dit que l'IA se trouvait dans un « moment Netscape ». Cette métaphore fait référence à un moment décisif où un public plus large est exposé à Internet. ChatGPT expose l’IA générative à un public plus large, mais il existe toujours un besoin en matière d’IA responsable sur laquelle les entreprises peuvent s’appuyer et contrôler.

Comme Dario Gil l'a dit dans son discours de clôture : "Ne sous-traitez pas votre stratégie d'IA aux appels d'API." Le PDG de HuggingFace a fait écho au même sentiment : ayez votre propre modèle, ne louez pas le modèle de quelqu'un d'autre. IBM donne aux entreprises les outils nécessaires pour créer une IA responsable et efficace et leur permet de posséder leurs propres modèles.

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