Dans les deux premiers articles de la série, j’expliquais pourquoi l’IA reste encore sous-exploitée et je partageais quelques solutions pour y accéder plus facilement, comme les librairies open source.
Mais il existe encore plus simple : les solutions SaaS d’intelligence artificielle !
Ces solutions fonctionnent grâce aux requêtes API. En gros, vous “posez” une question à l’algorithme via l’API et celui vous donne une réponse. Par exemple :
C’est une petite révolution : vous n’avez même pas la préoccupation d’entraîner votre algorithme ou de le mettre en production : vous l’appelez et recevez le résultat.
La contrepartie ? L’outil n’est bien sûr pas gratuit car ce type de requête génère un volume important de calculs…. et donc beaucoup de ressources informatiques.
Mais l’intelligence artificielle au service du plus grand nombre n’en vaut-elle pas la peine ?
Google Cloud est le premier outil SaaS d’intelligence artificielle que je vous propose. Les usages sont nombreux :
Si vous rencontrez ce type de problématiques, ne refaites pas tout à la main. Tant que vos volumes de requêtes ne sont pas trop importantes, cette solution reste peu coûteuse.
Hugging Face est la solution à l’origine de l’agent conversationnel dont on peut tomber amoureux. Le film Her vous en donne un aperçu.
Les développeurs ont capitalisé sur ce qu’ils avaient déjà développé et ont décidé de mettre à disposition leur travail. La communauté peut ainsi continuer l’entrainement, imaginer de nouvelles problématiques et donc créer un grand panel d’algorithmes dernier cri.
Leur produit SaaS d’IA s’appelle donc Inference API et permet d’utiliser n’importe quel algorithme entrainé, utilisant les derniers modèles Transformers, et de les appeler avec une simple requête API.
La solution est très accessible : le premier forfait coûte 9 $ par mois, et vous n’avez même pas à vous occuper de l’infrastructure informatique. C’est également un outil simple d’utilisation que vous pouvez intégrer dans Zapier ou n8n.
Voilà trois exemples de cas d’usage :
Cette troisième solution utilise la méthode des GAN, ou Generative Adversarial Network, dans laquelle on distingue le juge et l’artiste.
Le travail en parallèle de ces deux entités mène à un niveau de production d’images de tellement bonne qualité qu’on ne peut plus déterminer si elles sont vraies ou fausses.
Voilà un exemple d’utilisation concrète avec Synthesia : vous rédigez un texte, vous choisissez un avatar et ce dernier bougera les lèvres en fonction du texte.
Ce cas d’usage est donc très apprécié dans les jeux vidéos ou le cinéma : plus besoin de faire des doublages ! Dans le cadre d’une prospection, l’entreprise envoie un message personnalisé au prospect en utilisant le visage de la personne qu’il a rencontré pendant la démonstration du produit.
Cette dernière solution SaaS d’intelligence artificielle est particulièrement ludique, vous pouvez même l’utiliser avec des enfants. L’idée est d’entraîner un ordinateur à reconnaître vos propres images, sons et postures grâce au Machine Learning.
Pour cela :
Vous pouvez ensuite exporter votre modèle et l’importer dans une application ou un logiciel que vous développez. Chez Emil, Thomas est fan de CrossFit. Il a créé son propre compteur de répétitions : l’application compte donc son nombre de pompes.
Ces 4 outils sont particulièrement simples à utiliser et vous permettent d’intégrer une première couche d’intelligence artificielle dans vos produits.
Si vous souhaitez aller plus loin et apprendre à développer un algorithme de Machine Learning, Emil propose une formation très complète sur le sujet.
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