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 ?
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.
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 :
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.
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.
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.
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.
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".
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 :
Le flux de traitement suit deux voies principales :
Pour télécharger des données :
Pour la production de réponses :
AWS met en évidence plusieurs avantages clés de cette architecture modulaire :
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 :
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".
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.
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 :
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.
Indépendamment de l'approche spécifique, il existe des principes de conception universels qui favorisent la flexibilité des architectures d'IA :
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.
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.
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.
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.
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.
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.. :
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.
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.
Les mises à niveau doivent suivre un calendrier prévisible et contrôlé qui concilie l'innovation continue et la stabilité opérationnelle.
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 :
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).
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.
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.
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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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.
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.
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.
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