Ce qui est l'approche de pointe d'aujourd'hui peut rapidement devenir le système hérité de demain. Les organisations qui investissent dans des solutions SaaS basées sur l'intelligence artificielle sont confrontées à une question cruciale : comment s'assurer que les systèmes mis en œuvre aujourd'hui ne deviennent pas la dette technique de demain ?

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La réponse ne réside pas dans le choix de la technologie la plus avancée du moment, mais dans le choix de plateformes construites sur des architectures flexibles et adaptables, capables d'évoluer avec les capacités émergentes de l'IA. Cet article analyse différentes mises en œuvre d'architectures modulaires dans le domaine de l'IA, en mettant l'accent sur la génération assistée par récupération (RAG), et compare les différentes approches architecturales.

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Le risque caché d'une mise en œuvre rigide de l'IA

De nombreuses organisations choisissent des solutions d'IA en se basant principalement sur les capacités actuelles, en se concentrant sur les fonctionnalités immédiates et en négligeant l'architecture sous-jacente qui détermine l'adaptabilité à long terme. Cette approche présente plusieurs risques importants :

L'obsolescence technologique

Le rythme de l'innovation en matière d'IA continue de s'accélérer, avec des avancées fondamentales qui apparaissent dans des délais de plus en plus courts. Les systèmes rigides construits autour d'approches spécifiques de l'IA ont souvent du mal à intégrer ces avancées, ce qui entraîne des lacunes en termes de capacités par rapport aux solutions plus récentes.

Modification des exigences de l'entreprise

Même si la technologie reste statique (et ce n'est pas le cas), les besoins de l'entreprise évolueront. Les organisations découvrent souvent des cas d'utilisation précieux de l'intelligence artificielle qui n'avaient pas été prévus lors de la mise en œuvre initiale. Les plateformes inflexibles ont souvent du mal à dépasser leurs paramètres de conception initiaux.

Évolution de l'écosystème d'intégration

Les applications, les sources de données et les systèmes entourant la solution d'IA évolueront au fil du temps par le biais de mises à niveau, de remplacements et de nouveaux ajouts. Les plateformes d'IA rigides deviennent souvent des goulets d'étranglement pour l'intégration, nécessitant des solutions de contournement coûteuses ou limitant la valeur des autres investissements technologiques.

Changements en matière de réglementation et de conformité

Les exigences en matière de gouvernance de l'IA continuent d'évoluer à l'échelle mondiale, avec l'apparition de nouvelles réglementations imposant des exigences en matière d'explicabilité, d'évaluation de l'équité et de documentation. Les systèmes dépourvus de flexibilité architecturale ont souvent du mal à s'adapter à ces exigences de conformité changeantes.

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Le paradigme RAG : une étude de cas d'architecture modulaire

La génération améliorée par récupération (RAG) est un excellent exemple d'architecture modulaire qui révolutionne la manière dont les systèmes d'intelligence artificielle sont conçus et mis en œuvre. AWS la définit comme "le processus d'optimisation de la sortie d'un grand modèle de langage (LLM) qui fait référence à une base de connaissances faisant autorité en dehors de ses sources de données d'apprentissage avant de générer une réponse".

La mise en œuvre de l'AWS RAG

AWS a développé une architecture cloud RAG qui illustre les principes de modularité et de flexibilité. Comme le soulignent Yunjie Chen et Henry Jia dans le blog AWS Public Sector, cette architecture comprend quatre modules distincts :

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1. Module d'interface utilisateur: Interagit avec les utilisateurs finaux via Amazon API Gateway
2. Module d'orchestration: interagit avec les différentes ressources afin de garantir la fluidité de l'acquisition des données, de l'envoi des messages et de la génération des réponses.
3. Module d'intégration: permet d'accéder à différents modèles de fondation
4. Module de stockage vectoriel: gère le stockage des données intégrées et l'exécution des recherches vectorielles.

Le flux de traitement suit deux voies principales :

Pour télécharger des données :

1. Les documents stockés dans les buckets Amazon S3 sont traités par des fonctions AWS Lambda pour le fractionnement et le chunking.
2. Les segments de texte sont envoyés au modèle d'intégration pour être convertis en vecteurs.
3. Les emboîtements sont stockés et indexés dans la base de données vectorielle choisie.

Pour la production de réponses :

1. L'utilisateur envoie une invite
2. L'invite est transmise à un modèle d'intégration
3. Le modèle convertit l'invite en un vecteur pour la recherche sémantique dans les documents archivés.
4. Les résultats les plus pertinents sont renvoyés au LLM
5. Le LLM génère la réponse en tenant compte des résultats les plus similaires et des invites initiales.
6. La réponse générée est transmise à l'utilisateur

Avantages de l'architecture AWS RAG

AWS met en évidence plusieurs avantages clés de cette architecture modulaire :

• Modularité et évolutivité: "La nature modulaire de l'architecture RAG et l'utilisation de l'infrastructure en tant que code (IaC) permettent d'ajouter ou de supprimer facilement des services AWS en fonction des besoins. Avec les services gérés d'AWS, cette architecture permet de gérer automatiquement et efficacement l'augmentation du trafic et des demandes de données, sans provisionnement préalable."
• Flexibilité et souplesse: "L'architecture modulaire RAG permet de mettre en œuvre plus rapidement et plus facilement de nouvelles technologies et de nouveaux services sans avoir à révolutionner complètement le cadre de l'architecture en nuage. Cela nous permet d'être plus agiles pour répondre à l'évolution des besoins du marché et des clients."
• Adaptation aux tendances futures: "L'architecture modulaire sépare l'orchestration, les modèles d'IA générative et les magasins de vecteurs. Individuellement, ces trois modules sont tous des domaines de recherche active et d'amélioration continue."

Technologie vectorielle : le cœur de l'architecture RAG

La base de données vectorielles est un élément crucial de l'architecture RAG. AWS souligne que "puisque toutes les données (y compris le texte, l'audio, les images ou la vidéo) doivent être converties en vecteurs d'intégration pour que les modèles génératifs puissent interagir avec elles, les bases de données vectorielles jouent un rôle essentiel dans les solutions génératives basées sur l'IA".

AWS soutient cette flexibilité en proposant plusieurs options de bases de données vectorielles :

• Bases de données traditionnelles telles que OpenSearch et PostgreSQL avec des fonctionnalités vectorielles supplémentaires
• Bases de données vectorielles open source dédiées telles que ChromaDB et Milvus
• Solutions natives AWS telles qu'Amazon Kendra

Le choix entre ces options "peut être guidé par les réponses à des questions telles que la fréquence d'ajout de nouvelles données, le nombre de requêtes envoyées par minute et la similitude des requêtes envoyées".

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Architectures d'IA intégrées dans un modèle : l'approche neuronale

Alors que l'architecture RAG d'AWS est mise en œuvre comme un système distribué à travers plusieurs services en nuage, d'autres systèmes d'IA adoptent une approche plus intégrée, où les principes de modularité existent au sein d'une architecture neuronale unifiée.

Le cas des assistants IA avancés

Les assistants IA avancés, tels que ceux basés sur les derniers modèles LLM, utilisent des principes similaires à ceux de RAG, mais avec quelques différences architecturales significatives :

1. Intégration neuronale: les composants fonctionnels (compréhension des requêtes, recherche d'informations, génération de réponses) sont intégrés dans l'architecture neuronale, plutôt que répartis sur des services distincts.
2. Modularité conceptuelle: la modularité existe à un niveau conceptuel et fonctionnel, mais pas nécessairement sous la forme de composants physiquement séparés et remplaçables.
3. Optimisation unifiée: l'ensemble du pipeline de traitement est optimisé pendant la phase de formation et de développement, plutôt que d'être configuré par l'utilisateur final.
4. Intégration approfondie de la recherche et de la génération : le système de recherche est plus profondément intégré dans le processus de génération, avec une rétroaction bidirectionnelle entre les composants, plutôt que d'être un processus séquentiel rigide.

Malgré ces différences de mise en œuvre, ces systèmes partagent les principes fondamentaux du RAG : enrichir un modèle linguistique avec des informations externes pertinentes pour augmenter la précision et réduire les hallucinations en créant une architecture qui sépare (au moins conceptuellement) les différentes étapes de traitement.

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Principes de conception pour des architectures IA flexibles

Indépendamment de l'approche spécifique, il existe des principes de conception universels qui favorisent la flexibilité des architectures d'IA :

Conception modulaire

Les plateformes d'intelligence artificielle réellement flexibles utilisent des architectures modulaires dans lesquelles les composants peuvent être mis à niveau ou remplacés indépendamment sans qu'il soit nécessaire de modifier l'ensemble du système. L'approche des systèmes AWS et des systèmes intégrés d'intelligence artificielle suit ce principe, bien qu'avec des mises en œuvre différentes.

L'approche de l'agnosticité du modèle

Les plateformes flexibles maintiennent la séparation entre la logique commerciale et la mise en œuvre de l'IA sous-jacente, ce qui permet de modifier les composants de l'IA sous-jacente au fur et à mesure de l'évolution de la technologie. Cela est particulièrement évident dans l'architecture AWS, où les modèles peuvent être facilement remplacés.

Conception API-First

Les systèmes d'intelligence artificielle les plus adaptables privilégient l'accessibilité programmatique par le biais d'API complètes, plutôt que de se concentrer exclusivement sur des interfaces utilisateur prédéfinies. Dans l'architecture AWS, chaque composant expose des interfaces bien définies, ce qui facilite l'intégration et la mise à jour.

Infrastructure de distribution continue

Les architectures flexibles nécessitent une infrastructure conçue pour des mises à jour fréquentes sans interruption de service. Ce principe est mis en œuvre à la fois dans les systèmes distribués tels que l'architecture AWS et dans les modèles d'IA intégrés, bien qu'avec des mécanismes différents.

Cadre d'extensibilité

Les plateformes réellement flexibles fournissent des cadres pour des extensions spécifiques au client sans nécessiter l'intervention du fournisseur. Cela est particulièrement évident dans les systèmes distribués, mais les modèles d'IA intégrés peuvent également offrir des formes de personnalisation.

L'équilibre entre adaptabilité et stabilité

Tout en mettant l'accent sur la flexibilité architecturale, il est essentiel de reconnaître que les systèmes d'entreprise ont également besoin de stabilité et de fiabilité. Pour équilibrer ces exigences apparemment contradictoires, il faut.. :

Contrats d'interface stables

Alors que les implémentations internes peuvent changer fréquemment, il est crucial de maintenir des garanties de stabilité strictes pour les interfaces externes, avec des politiques formelles de version et de support.

Amélioration progressive

Dans la mesure du possible, les nouvelles fonctionnalités devraient être introduites par le biais de changements additifs plutôt que par des remplacements, ce qui permet aux organisations d'adopter les innovations à leur propre rythme.

Cadence de mise à jour contrôlée

Les mises à niveau doivent suivre un calendrier prévisible et contrôlé qui concilie l'innovation continue et la stabilité opérationnelle.

Convergence future : vers des architectures hybrides

L'avenir des architectures d'IA devrait voir une convergence entre l'approche distribuée illustrée par AWS RAG et l'approche intégrée des modèles d'IA avancés. Des tendances significatives se dessinent déjà :

Convergence multimodale

L'intelligence artificielle passe rapidement d'un traitement à mode unique à des modèles unifiés qui fonctionnent de manière transparente dans tous les modes (texte, image, audio, vidéo).

Prolifération de modèles spécialisés

Alors que les modèles généraux continuent de progresser, on assiste également à une augmentation du développement de modèles spécialisés pour des domaines et des tâches spécifiques, ce qui nécessite des architectures capables d'orchestrer et d'intégrer différents modèles.

Continuum Edge-Cloud

Le traitement de l'intelligence artificielle est de plus en plus distribué sur un continuum allant du nuage à la périphérie, avec des modèles distribués où les exigences en matière de performances, de coûts et de données peuvent être mieux équilibrées.

Harmonisation réglementaire

Au fur et à mesure que les réglementations mondiales en matière d'IA arrivent à maturité, nous prévoyons une plus grande harmonisation des exigences entre les juridictions, éventuellement accompagnée de cadres de certification.

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Conclusion : l'impératif de l'avenir

Dans un domaine en évolution rapide comme l'intelligence artificielle, la caractéristique la plus importante d'une plateforme n'est pas ses capacités actuelles, mais sa capacité à s'adapter aux progrès futurs. Les organisations qui choisissent des solutions basées principalement sur les capacités d'aujourd'hui se retrouvent souvent à limiter les possibilités de demain.

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En donnant la priorité à la flexibilité de l'architecture grâce à des principes tels que la conception modulaire, les approches agnostiques, la pensée API-first, l'infrastructure de déploiement continu et l'extensibilité robuste, les organisations peuvent mettre en place des capacités d'IA qui évoluent avec les progrès technologiques et les besoins des entreprises.

Comme l'indique AWS, "le rythme d'évolution de l'IA générative est sans précédent", et seules des architectures véritablement modulaires et flexibles peuvent garantir que les investissements d'aujourd'hui continueront à générer de la valeur dans le paysage technologique en évolution rapide de demain.

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Peut-être l'avenir appartient-il non seulement à ceux qui peuvent le mieux prédire ce qui va arriver, mais aussi à ceux qui construisent des systèmes capables de s'adapter à tout ce qui émerge.