Se former pour maîtriser les techniques du cloud computing au service de l’intelligence artificielle

Les avantages du cloud computing pour booster les performances de l’IA

Le cloud computing consiste à utiliser des serveurs informatiques à distance et en ligne pour gérer, stocker ou encore traiter un grand nombre de données. Cette pratique, qui s’est largement développée au sein des entreprises, offre de nombreux avantages pour entraîner et améliorer les modèles d’intelligence artificielle. Elle permet notamment de conserver et de gérer des données massives en apportant des ressources de calculs disponibles « à la demande » en fonction du modèle d’IA à déployer.

Cette disponibilité des ressources de calculs à la demande constitue l’une des principales forces du cloud computing, car elle est essentielle pour le traitement de grandes quantités de données qui sont nécessaires à l’intelligence artificielle, en particulier pour l’entraînement de modèles de machine learning et de deep learning, explique Kamal Hennou, directeur de l’ESGI et de la spécialisation Systèmes, Réseaux et Cloud Computing.

En ayant recours au cloud computing, les entreprises ont ainsi accès à une puissance de calcul scalable, pour gagner en flexibilité tout en restant extensible et évolutive. L’objectif : pouvoir ajuster les ressources matérielles indispensables en fonction des besoins fluctuants des modèles d’intelligence artificielle, augmenter et optimiser leurs performances. Grâce au cloud computing, ces organisations peuvent proposer des solutions en vue de déployer des modèles IA en mode distribué (ou parallèle).

Une application comme ChatGPT, qui est constituée de millions de paramètres, va tourner sur plusieurs serveurs. L’enjeux consiste à améliorer le temps de réponse, mais aussi l’efficacité du traitement et des prédictions. L’utilisation de services de cloud computing va simplifier l’accès à de forts volumes de ressources de calculs en CPU (Central Processing Unit), et surtout en processeurs graphiques (GPU, pour Graphics Processing Unit), dont va avoir besoin ce type de modèle pour fonctionner à sa pleine puissance.

Parmi les autres atouts que présente le cloud computing, on peut également noter :

• une intégration et un déploiement continus (CI/CD pour Continuous Integration/Continuous Delivery) afin de faciliter les mises à jour et les améliorations de modèles d’IA.
• le développement, le déploiement et la gestion des applications d’intelligence artificielle, tout en diminuant le temps d’apprentissage et de supervision. « Le cloud computing permet de libérer une puissance de calcul phénoménale à un instant T. Concrètement, ce que l’on pouvait faire en l’espace de 6 mois, on peut désormais l’effectuer en une minute », souligne le directeur.
• l’utilisation de services compatibles à un déploiement multi-plateformes, pour tout type d’environnements et d’appareils (Linux, Windows, Mac, objets connectés, voitures autonomes…), et la connexion à d’autres services cloud.
• des fonctionnalités pour sécuriser les modèles d’intelligence artificielle avec des protections de chiffrement, la gestion des accès, la détection de menaces…

Le cloud offre aujourd’hui une infrastructure robuste en termes de matériel, de puissance, de mémoire, de ressources de calculs, de stockage et de flexibilité, pour une gestion et un déploiement continus des modèles d’intelligence artificielle. Les tâches d’automatisation favorisent la mise en place d’une scalabilité automatique et la surveillance des performances de l’intelligence artificielle.

Les compétences nécessaires pour travailler dans l’IA avec le cloud computing

Quel que soit leur secteur d’activité (commercial, bancaire, financier, marketing…), les entreprises qui sont confrontées à des flux de données de plus en plus importants, pour mieux comprendre les attentes de leurs clients et leur proposer un service optimisé, sont concernées par les enjeux liés au cloud computing et à l’intelligence artificielle. Si vous souhaitez vous former pour évoluer dans ce domaine technique passionnant en pleine évolution, et répondre aux attentes des recruteurs, vous devrez connaître les concepts fondamentaux de l’IA ainsi que des algorithmes d’apprentissage automatique (machine et deep learning).

Pour Kamal Hennou, la maîtrise des langages de programmation comme Python, Java, et ceux orientés objet, fait aussi partie des compétences requises pour ces futurs professionnels, afin de pouvoir « coder et de débuguer efficacement des programmes ». Tout comme des connaissances dans les services cloud liés à l’intelligence artificielle, à l’image d’Amazon Web Services dédié à l’IA, Azure Machine Learning ou encore Google Cloud AI.

Il faut bien avoir en tête qu’il n’existe pas qu’un seul modèle d’intelligence artificielle. On parle de GPT 3.5, GPT 4, peut-être bientôt GPT 5… Nous formons de futurs experts qui devront être familiers avec ces pratiques afin d’être en mesure de gérer différents modèles d’IA, y compris le versioning et la surveillance des performances.

Si des connaissances pointues en mathématiques sont indispensables pour savoir définir des modèles d’IA, le directeur de l’ESGI rappelle les liens étroits qui existent entre l’intelligence artificielle et le big data. « Les concepts de l’IA ne peuvent être abordés sans parler de big data. Il s’agit ici d’être capable de traiter des données massives, savoir comment stocker ces données distribuées et utiliser les outils associés. » Sans oublier la gestion de l’automatisation des tâches et du DevOps avec les conteneurs Dockers, leur management avec Kubernetes, les aspects liés à l’infrastructure ou encore les langages spécialisés tels qu’Ensible ou Terraform, pour assurer une gestion efficace des projets en intelligence artificielle.

Des filières spécialisées pour apprendre les concepts du cloud computing et de l’IA

École supérieure de génie informatique, l’ESGI propose plusieurs filières pour apprendre les concepts et les outils indispensables à l’utilisation du cloud computing au service de l’intelligence artificielle. Vous avez notamment le choix entre 2 des 9 spécialisations au programme :

• La spécialisation Systèmes, Réseaux et Cloud Computing, qui inclut les bonnes pratiques de l’automatisation et du DevOps,
• La spécialisation Intelligence Artificielle et Big Data, qui forme au traitement des bases de données et aux techniques de déploiement d’IA grâce aux outils du cloud computing.

Ces deux filières sont accessibles en alternance, avec un rythme d’une semaine de cours et de 3 semaines en entreprise, en cycle bachelor (niveau bac+3) ou mastère (bac+5), avec un titre reconnu par l’État et inscrit au répertoire national des certifications professionnelles (RNCP) à la clé. Cette combinaison d’enseignement théorique dispensé par des intervenants experts dans leur domaine, la réalisation de projets pédagogiques, de hackathons, ainsi que la mise en pratique des connaissances en milieu professionnel, vous permet de devenir plus rapidement opérationnel, et ainsi développer votre employabilité. Plusieurs débouchés s’offrent à vous à l’issue de votre cursus : du poste de consultant en réseaux et sécurité à celui de responsable informatique, en passant par les professions de data scientist ou data engineer, par exemple.

Si vous êtes intéressé par l’avancée des technologies de demain, anticipez votre carrière en intégrant une école à la pointe de la recherche et du développement en intelligence artificielle et dans le cloud computing, conclut le directeur.

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