L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) a considérablement augmenté dans tous les secteurs et dans toutes les organisations ces dernières années, annonçant une nouvelle phase d’industrialisation. Selon le cabinet d’analyses Gartner, « d’ici la fin 2024, 75 % des entreprises passeront du pilotage à l’opérationnalisation de l’IA, ce qui entraînera une multiplication par cinq des flux de données et du nombre d’infrastructures sous-jacentes. »
La technologie d’IA alimente des cas d’usage concrets, de la reconnaissance faciale aux traducteurs, et de myriades d’autres utilisations. Les organisations exploitent de plus en plus la puissance de l’intelligence artificielle dans leurs activités, dans tous les secteurs de l’économie – maintenance prédictive, logistique optimisée, soins de santé personnalisés, gestion du trafic urbain ou agriculture de précision. Il n’est donc pas surprenant que de nombreuses organisations à travers le monde accélèrent le déploiement de nouvelles capacités d’intelligence artificielle. Mais cette transformation représente de nouveaux défis.
Bénéficier de l’intelligence artificielle requiert un meilleur accès aux algorithmes et à la donnée
Améliorer les algorithmes et l’Apprentissage Machine nécessite de grandes quantités de données, souvent bien plus que ce qu’une organisation peut produire en interne. La seule façon de développer des systèmes d’intelligence artificielle capables d’apporter des performances supérieures est donc de collecter des données supplémentaires provenant de sources externes. C’est probablement le principal défi. De nombreux obstacles doivent être surmontés car plusieurs parties prenantes participent à la découverte des données et modèles, à l’accès aux données et à leurs échanges.
L’intérêt du marché est pourtant bien présent. Une étude mondiale menée par le MIT Technology Review auprès de 1000 dirigeants et experts en IA a démontré que « 66 % des entreprises sont disposées à partager leurs données en externe pour contribuer à la création de nouvelles solutions, de nouveaux produits ou de nouvelles chaînes de valeur grâce à l’intelligence artificielle. »
Les perspectives reposant sur l'intelligence artificielle se multiplient également. Des milliers de start-ups spécialisées dans l’IA à travers le monde développent des modèles d’intelligence artificielle et commercialisent des services d’IA spécifiques à des cas d’usage auprès d’organisations qui n’ont pas internalisé ces capacités. Du côté des entreprises, un nombre croissant de grandes sociétés, celles qui maîtrisent le mieux l’IA, voient l’opportunité de monétiser leurs propres modèles et algorithmes en proposant des solutions AIaaS (AI-as-a-Service) à d’autres organisations.
Alors que l’offre et la demande de données et de modèles d’IA s’intensifient, un élément supplémentaire devient l’un des principaux moteurs de l’accélération des échanges de données pour l’intelligence artificielle : des places de marché (ou marketplaces) dédiées facilitant l’échange sécurisé et la monétisation des modèles d’IA et des données à grande échelle.
Le rôle des marketplaces d’intelligence artificielle
Une marketplace d’IA est un environnement de confiance où les fournisseurs de modèles d’IA, les fournisseurs de données et les utilisateurs de modèles d’intelligence artificielle peuvent facilement se retrouver, échanger et effectuer des transactions de données d’IA.
Les organisations ont de multiples raisons de rejoindre une marketplace d’IA, notamment :
- L’entreprise A (productrice d’IA) souhaite améliorer son modèle d’intelligence artificielle en capitalisant sur les données d’apprentissage provenant d’autres organisations grâce à des partenariats de données. Ces données permettent d’entraîner le modèle et tous les participants (utilisateurs d’IA) peuvent en bénéficier ;
- L’entreprise A souhaite apporter une nouvelle proposition de valeur sur le marché et commercialiser son modèle d’IA à l’échelle mondiale, auprès de multiples utilisateurs d’intelligence artificielle ;
- L’entreprise B (fournisseur de données) est disposée à partager des données d'entraînement avec l’entreprise A même si elle ne souhaite pas utiliser le modèle entraîné. Elle partagera ses données en contrepartie d’autres types d’avantages (tarification, crédits d’utilisation d’autres modèles, etc.).
Un environnement sécurisé et de confiance dédié à l’échange de données et de modèles d’intelligence artificielle
Une marketplace d’IA apporte la confiance essentielle à l’ensemble de ses parties prenantes. Cette confiance est le résultat de processus d’inscription et de vérification rigoureux définis et gérés par les organisations qui opèrent la plateforme (les orchestrateurs), pour garantir que chaque participant respecte les termes et conditions d’utilisation de la plateforme.
Les fournisseurs de modèles d’intelligence artificielle décrivent et publient leurs offres sur la marketplace, précisent les conditions d’utilisation, concluent des contrats avec les futurs utilisateurs et monétisent l’utilisation de leurs modèles d’IA. De leur côté, les utilisateurs des modèles d’IA peuvent chercher et découvrir un grand nombre de modèles et d’algorithmes accessibles en un seul endroit.
Les fournisseurs de modèles d’IA décrivent et publient également sur la place de marché leurs besoins en matière de données d'entraînement de l'algorithme ainsi qu’une proposition de rémunération ou de contrepartie pour les entreprises disposées à partager leurs données. Les fournisseurs de données intéressés, quant à eux, peuvent répondre à ces demandes de data ou publier de manière proactive des offres de données selon leurs propres conditions.
La contractualisation qui définit les responsabilités, les droits, la propriété intellectuelle, les tarifications, est une fonctionnalité fondamentale apportée par une marketplace d'IA. Cela permet de définir clairement les relations commerciales et le cadre juridique entre un large groupe d'entreprises, et en préserver une répartition équitable des coûts et des bénéfices entre les participants.
La place de marché offre aux participants la possibilité de choisir parmi plusieurs modes de gestion concernant l’échange et l’accès aux données et aux modèles d’IA. Cette fonctionnalité est primordiale car les besoins et les exigences en la matière varient d’une organisation à l’autre :
- Un fournisseur de données peut refuser que ses données soient transférées vers l’algorithme, que ce soit pour des raisons de coût ou de performance, de respect des réglementations ou parce que certaines données sont sensibles.
- Les fournisseurs de modèles d’intelligence artificielle peuvent être réticents à transférer leurs modèles et algorithmes sur les installations de leurs clients.
La marketplace d’intelligence artificielle offre aux participants un environnement neutre hautement sécurisé, où les données et les algorithmes peuvent être échangés en toute confiance. Cet environnement est dédié à l’entraînement et/ou l’exécution des modèles.
Un tel environnement est particulièrement pertinent pour la mise en œuvre de méthodes d’apprentissage fédéré (Federated Learning). Il permet l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle à l’aide de données propriétaires qui ne peuvent pas être partagées. Seuls les résultats, c’est-à-dire les modèles partiellement entraînés, sont mis à la disposition des autres participants engagés dans le processus d’entraînement collaboratif.
Le Data Exchange, le moteur des marketplaces d’IA
Les places de marché d’intelligence artificielle représentent l’évolution et l’enrichissement logique des plateformes d’échange de données. Elles rassemblent toutes les fonctions en un unique point de convergence. Les marketplaces d’IA facilitent et organisent la circulation des données et l’accès aux modèles d’intelligence artificielle entre de multiples parties prenantes. Elles créent un cadre de confiance pour les organisations qui déploient des stratégies d’intelligence artificielle ambitieuses ou qui entament leur transformation vers l’IA.
Dans une plus large mesure, les plateformes d’IA et d’échange de données contribuent à la définition de nouvelles standards en matière d’infrastructure de données. C’est le cas, par exemple, de l’infrastructure développée dans le cadre de l’initiative européenne Gaia-X qui relie la fourniture de services intelligents avancés à des capacités d’échange de données souveraines, l’un des services fédérés clés de Gaia-X.
La collaboration est primordiale et essentielle pour tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle. Les données et les modèles d’IA doivent circuler et être partagés.
Devenez les gagnants de demain en faisant de l'échange de données et des places de marché d'IA les piliers de votre stratégie data et d'intelligence artificielle.
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