En mars dernier, Audensiel lance son nouveau programme IA Power. En effet, Audensiel se positionne sur l’intelligence artificielle avec des projets innovants. Amira, Docteur au Lab’Innov d’Audensiel, nous parle du projet Fog Stream Processing as a Service (FSPaaS) basé sur l’IA. Il s’agit d’une architecture de traitement de flux dans le Fog*, une infrastructure existante en périphérie de réseau, qui collecte, traite les données et apporte de l’intelligence décisionnelle en temps réel.
Peux-tu nous présenter le projet FSPaaS en quelques mots ?
Le projet Fog Stream Processing as a Service (FSPaaS) est une plateforme d’orchestration de ressources qui existe en périphérie de réseaux. Le terme le plus connu est Edge computing. Cette plateforme est une couche qui existe entre le Cloud et l’utilisateur. Elle sert à assurer l’hébergement et l’orchestration d’applications sur les ressources Edge. Cette solution permet de réduire la latence, assurer la localité de la donnée et garder la connexion continue avec le cloud si besoin.
Quel est le type d'IA au sein de ce projet et comment fonctionne-t-il ?
Ce projet s’appuie sur l’apprentissage par renforcement. Il s’agit d’un des algorithmes de l’intelligence artificielle. FSPaaS est également utilisé pour renforcer l’utilisation de l’IA en périphérie de réseau.
Image : FSPaaS architecture logique
En quoi l'IA est une plus-value pour le projet FSPaaS ?
L’IA assure la réactivité automatique du système et renforce les bonnes pratiques architecturales : la résilience, la sécurité, le coût et le concept opérationnel.
Comment est gérée l’IA par l’humain au sein du projet ?
Dans le projet FSPaaS, nous utilisons l’apprentissage par renforcement qui consiste à apporter des connaissances à des agents automatiques. Ces derniers interagissent avec l’environnement. Ces agents apprennent de leurs erreurs et ils sont récompensés lorsqu’ils réalisent correctement leurs tâches c’est-à-dire l’apprentissage. Au départ, l’humain fait partie intégrante de l’équation et contribue au bon suivi et à l’efficacité de ces agents automatiques.
Aujourd’hui, nous travaillons sur un environnement dynamique qui est l’infrastructure en périphérie de réseaux. Ce sont des ressources variables. Au départ, nous n’avons pas tous les paramètres du problème donc l’agent IA va apprendre et va être pénalisé. Par conséquent, de l’autre côté, nous avons besoin de l’être humain pour suivre l’agent IA dans le temps.
Selon toi, pourquoi est-ce important d'intégrer l'IA dans les projets ?
L’intégration de l’IA dépend de plusieurs facteurs. Tout d’abord, il faut prendre en compte le besoin du projet. Nous devons connaître les contraintes du projet et les résultats attendus. En effet, l’IA nécessite du temps et de l’expertise. L’IA est un moyen pour répondre à des objectifs d’efficacité.
Comment vois-tu l'évolution de l'IA dans les prochaines années ?
Aujourd’hui, nous sommes à un point de transition majeur dans l’histoire de l’IA avec l’apparition de l’IA générative. En effet, cette dernière révolutionne le marché et les emplois. Cette IA est capable de créer de l’absolu c’est-à-dire qu’elle peut générer des éléments qui n’existent pas. L’humain lui donne une base pour créer mais avec le temps cette IA va elle-même générer des nouvelles connaissances. Avec le temps, l’humain sort de l’équation concernant l’IA générative. Ce type d’IA est révolutionnaire. L’évolution de l’IA se dirige vers cette tendance. Par exemple, on peut imaginer qu’en 2030, l’IA générative va engendrer des connaissances dont nous n’avons pas l’existence aujourd’hui. De plus, l’IA générative va raccourcir les process, là où l’humain met plus de temps à les réaliser aujourd’hui.
IA Power, le nouveau programme d’Audensiel basé sur l’IA
Il s'agit d'une démarche innovante pour permettre aux entreprises de capitaliser sur cette technologie. Cet accompagnement, porté par l’équipe experte en IA d’Audensiel, permettra de développer au mieux cette évolution et de l'adapter aux usages métiers des entreprises.
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*Fog : le fog computing consiste à exploiter des applications et des infrastructures de traitement et de stockage de proximité, servant d’intermédiaire entre des objets connectés et une architecture informatique en cloud.
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