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Comparaison des déploiements de modèles d'IA dans le cloud

Publié le 26 janvier 2025

Alors que les entreprises et les instituts de recherche exploitent de plus en plus l’intelligence artificielle (IA) pour résoudre des problèmes complexes, le déploiement de modèles d’apprentissage automatique (ML) et de réseaux neuronaux dans le cloud est devenu l’approche de facto en matière d’évolutivité, de rentabilité et d’accessibilité. Le cloud permet aux organisations de contourner les limites de l’infrastructure sur site et de se concentrer sur l’innovation. Dans ce contexte, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud sont les principaux fournisseurs de cloud, offrant des outils et des services complets pour la création, la formation et le déploiement de modèles ML. Cet article analyse les solutions proposées par chaque fournisseur, examine leurs forces et leurs faiblesses et donne un aperçu de la manière dont ces plates- formes prennent en charge les flux de travail d'apprentissage automatique.

Amazon Web Services (AWS)

AWS est l’une des plateformes cloud les plus anciennes et les plus complètes, avec un vaste écosystème conçu pour prendre en charge l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Amazon SageMaker est le service d’apprentissage automatique phare d’AWS et fournit un environnement intégré pour la création, la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. SageMaker résume une grande partie de la complexité impliquée dans la gestion de l'infrastructure, permettant aux développeurs et aux scientifiques des données de se concentrer sur le développement du modèle.

SageMaker prend en charge une grande variété de frameworks d'apprentissage automatique, notamment TensorFlow, PyTorch et MXNet, permettant aux utilisateurs de travailler dans leur environnement préféré. Pour les modèles d’apprentissage en profondeur, SageMaker fournit des environnements optimisés qui accélèrent la formation à l’aide d’Elastic Inference, ce qui permet une mise à l’échelle dynamique des ressources GPU. De plus, SageMaker simplifie le processus de déploiement via SageMaker Endpoints, qui permet la diffusion de modèles en temps réel avec une surveillance et un équilibrage de charge intégrés.

En plus de SageMaker, AWS propose de puissants outils de traitement de données tels qu'Amazon EMR et AWS Glue, qui s'intègrent parfaitement aux flux de travail d'apprentissage automatique. Ces outils permettent aux utilisateurs de prétraiter de grands ensembles de données, une étape essentielle dans la formation de modèles d’apprentissage automatique précis. AWS propose également une gamme de services d'IA tels qu'Amazon Rekognition et Amazon Comprehend, qui permettent aux développeurs de déployer des modèles pré-entraînés pour la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel et d'autres tâches d'IA sans nécessiter de connaissances approfondies en apprentissage automatique.

Microsoft Azure

Microsoft Azure s’est positionné comme une plateforme robuste et adaptée aux entreprises, mettant particulièrement l’accent sur l’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique via Azure Machine Learning (Azure ML). Azure ML est un environnement basé sur le cloud permettant de gérer le processus d’apprentissage automatique de bout en bout. La plateforme fournit des services de développement de modèles, d’apprentissage automatique automatisé (AutoML) et de déploiement. L’une de ses fonctionnalités les plus précieuses est sa capacité à s’intégrer de manière transparente avec des frameworks open source populaires comme TensorFlow et PyTorch, tout en offrant une intégration étroite avec des produits Microsoft comme Power BI, ce qui le rend particulièrement attrayant pour les entreprises déjà intégrées à l’écosystème Microsoft.

Azure ML met l’accent sur une interface glisser-déposer pour les utilisateurs qui préfèrent les approches low-code ou no-code, ce qui peut être particulièrement bénéfique pour les experts du domaine sans compétences approfondies en codage. En même temps, il offre des options sophistiquées aux développeurs qui ont besoin de plus de contrôle, notamment des notebooks Jupyter pour exécuter du code personnalisé. Les pipelines d’apprentissage automatique Azure rationalisent l’ensemble du processus, de la préparation des données au déploiement du modèle, et prennent en charge les prédictions par lots et en temps réel via Azure Kubernetes Service (AKS). AKS permet le déploiement de modèles dans des conteneurs, ce qui facilite la mise à l'échelle des modèles dans les environnements de production.

Microsoft exploite également ses capacités d’apprentissage en profondeur avec des services comme Azure Cognitive Services, qui fournit des modèles prédéfinis pour des tâches telles que la reconnaissance vocale, la classification d’images et la traduction linguistique. Pour les réseaux neuronaux, les machines virtuelles Azure Deep Learning (DLVM) offrent des environnements optimisés pour la formation de modèles complexes, prenant en chargecalcul basé à la fois sur le CPU et le GPU.

Google Cloud Platform (GCP)

Google Cloud a mis à profit son expertise en intelligence artificielle, notamment grâce à ses innovations dans TensorFlow, pour devenir un acteur puissant sur le marché du machine learning basé sur le cloud. Google AI Platform est le service d'apprentissage automatique phare de GCP, fournissant un environnement permettant aux utilisateurs de créer, de former et de déployer des modèles d'apprentissage automatique à grande échelle. Google AI Platform s'intègre profondément à TensorFlow, mais prend également en charge d'autres frameworks populaires tels que PyTorch et Scikit-learn, offrant ainsi une flexibilité aux scientifiques et aux développeurs de données.

L’un des principaux avantages de Google Cloud est son expertise dans la gestion efficace de grandes quantités de données. BigQuery, l'entrepôt de données hautement évolutif de Google, est étroitement intégré aux services d'IA et d'apprentissage automatique, permettant aux utilisateurs d'analyser et de former des modèles sur de grands ensembles de données directement dans le cloud. Cela élimine le besoin de déplacement complexe de données entre les environnements de stockage et de formation, accélérant ainsi le flux de travail global.

Pour les modèles d'apprentissage en profondeur, Google propose des images de machines virtuelles d'apprentissage en profondeur et Google Kubernetes Engine (GKE), qui fournissent des environnements optimisés pour la formation et le déploiement de réseaux neuronaux. Les unités de traitement Tensor (TPU) de Google, des accélérateurs matériels spécialisés, sont une fonctionnalité exceptionnelle qui offre des performances bien supérieures à celles des GPU conventionnels sur de nombreuses tâches d'apprentissage en profondeur. Les TPU sont particulièrement bien adaptés aux modèles de réseaux neuronaux à grande échelle, ce qui fait de GCP une option attrayante pour les organisations axées sur la recherche en IA ou l'apprentissage automatique haute performance.

En plus de son infrastructure et de sa plateforme d'apprentissage automatique, Google propose également une variété de modèles pré-entraînés via les API Google Cloud AI, telles que Cloud Vision, Cloud Translation et Dialogflow, qui permettent aux développeurs d'intégrer des capacités d'IA dans des applications avec un effort de développement minimal.

Perspectives comparatives

Bien qu'AWS, Azure et Google Cloud offrent des environnements robustes pour le déploiement de modèles de réseaux neuronaux et d'apprentissage automatique, chacun s'adresse à des publics légèrement différents et offre des avantages distincts. AWS se distingue par son vaste écosystème et sa plateforme mature qui s'adresse aussi bien aux startups qu'aux grandes entreprises. La suite complète d'outils de SageMaker en fait le choix privilégié des entreprises qui ont besoin de flexibilité et d'intégrations tierces étendues.

Le principal attrait d’Azure réside dans ses solutions axées sur l’entreprise et son intégration transparente avec l’écosystème logiciel Microsoft. Pour les organisations qui s’appuient déjà sur les services Microsoft, Azure ML offre une expérience hautement intégrée qui peut rationaliser à la fois le développement et le déploiement de l’apprentissage automatique. De plus, l’accent mis sur AutoML et les solutions low-code en fait un concurrent sérieux pour les entreprises qui cherchent à démocratiser l’IA au sein de leurs organisations.

Google Cloud, avec son infrastructure d’IA de pointe et son intégration étroite avec TensorFlow, est particulièrement adapté aux organisations axées sur la recherche et le développement avancés en matière d’apprentissage automatique. L'expertise de Google en matière d'IA, renforcée par la disponibilité des TPU, offre une proposition de valeur unique, en particulier pour les projets d'apprentissage profond qui nécessitent une puissance de calcul importante.

Conclusion

Le déploiement de modèles d’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux dans le cloud est un moyen très efficace de faire évoluer les initiatives d’IA tout en minimisant la complexité de l’infrastructure. AWS, Azure et Google Cloud offrent des fonctionnalités et des services uniques adaptés à différents besoins, depuis des plateformes d'apprentissage automatique robustes comme Amazon SageMaker et Google AI Platform jusqu'à des intégrations d'IA avancées comme Azure Cognitive Services et Google TPU. Le choix du fournisseur de cloud dépend des exigences spécifiques du projet, de la pile technologique existante et de l’expertise disponible au sein de l’organisation.