Au cours des dernières années, les innovations des systèmes experts (IA) ont largement compté sur les réseaux de neurones pour effectuer la reconnaissance de formes, l’intelligence artificielle (ML) et la prévision. Néanmoins, avec les modèles ML qui incluent des milliards de paramètres, la formation devient plus compliquée car la conception ne peut pas tenir sur un seul GPU.
Les grandes conceptions de langage (LLM) telles que GPT-3 et Gopher coûtent d’innombrables dollars et ont besoin d’énormes quantités de ressources informatiques, ce qui rend difficile pour les organisations à court de liquidités et de ressources d’entrer sur le terrain. L’exécution de conceptions expérimentées telles que Flower ou l’OPT-175B de Facebook nécessite un nombre important de GPU et un investissement matériel spécialisé. Il est souvent difficile pour les petites entreprises technologiques d’acquérir des compétences en sciences de l’information ainsi que des compétences informatiques parallèles et dispersées, même si cela peut garantir les fonds nécessaires pour former un LLM.
L’intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) offre une alternative plus abordable pour exécuter et développer des solutions logicielles en interne. AIaaS rend l’innovation IA plus accessible en proposant des outils et des API low-code que les utilisateurs finaux peuvent intégrer. Selon un tout nouveau rapport de Reports and Information, le marché mondial de l’AIaaS devrait croître à un taux de 45,6 %, passant de 1,73 milliard de dollars en 2019 à 34,1 milliards de dollars en 2027.
Une telle innovation permet aux petites entreprises technologiques pour exploiter la puissance de l’IA grâce à des services rentables et prêts à l’emploi avec un minimum d’effort. Avec un AIaaS, vous pouvez payer les outils dont vous avez besoin et passer à une stratégie plus large à mesure que votre entreprise et vos informations évoluent. Au lieu de plusieurs mois, il ne faut que quelques semaines pour configurer les services AIaaS.
Assembly AI est prêt à intégrer l’offre
La startup californienne d’API Assembly AI offre à ses clients un seul API alimentée par l’IA pour transformer l’audio ou la vidéo en texte. Il est développé pour responsabiliser les développeurs en facilitant l’avancement du modèle pour la transcription, la compréhension et l’examen des données audio. Utilisées comme une conception AIaaS, les API peuvent effectuer différentes tâches allant de la synthèse et de la modération de contenu à la détection de sujets.
« Notre plate-forme d’API se concentre sur l’offre aux concepteurs et aux équipes de produits d’un accès facile pour former et publier des outils de production modernes. des modèles d’IA prêts à l’emploi qu’ils peuvent intégrer dans leurs articles pour développer de nouvelles fonctionnalités étonnantes pour les applications », a déclaré Dylan Fox, fondateur et PDG d’Assembly AI, à VentureBeat.
L’API Audio Intelligence d’Assembly AI offre une analyse des données audio, avec des fonctions telles que l’analyse des sentiments, le résumé, la détection d’entités et la détection de sujets. De plus, grâce à la fonction de transcription asynchrone du service, les utilisateurs peuvent produire une transcription de fichiers audio ou vidéo préenregistrés en quelques centaines de millisecondes. L’API de l’entreprise peut également transcrire des fichiers vidéo, supprimant automatiquement l’audio du fichier vidéo.
Un certain nombre de plates-formes de conférence virtuelle et de vidéo utilisent actuellement les modèles d’Assembly AI, a déclaré Fox, pour automatiser la synthèse audio et les workflows de contenu en petites quantités.
« En conséquence, le nombre de concepteurs qui construisent avec nos API a augmenté de plus de 1 000 % au cours des 12 derniers mois », a-t-il déclaré.
En juillet, l’entreprise a annoncé un cycle de financement de série B de 30 millions de dollars, quatre mois seulement après sa série A de 28 millions de dollars. Fox a déclaré que l’investissement financier existant sera utilisé pour allouer davantage de ressources pour former et établir des modèles d’IA précis que leurs utilisateurs finaux pourront facilement intégrer.
Obstacles des LLM
Pour les organisations qui adoptent la transformation numérique afin d’établir des expériences connectées pour répondre aux attentes croissantes des consommateurs, des ressources et des outils flexibles et efficaces pour intégrer des systèmes et unifier les données sont un must. Jusqu’à récemment, de nombreuses petites entreprises ont été évaluées quant à l’utilisation de LLM basés sur l’IA pour leur entreprise, car elles ont besoin d’une amélioration interne des systèmes, des dépenses de personnel et d’entretien et des changements de matériel pour diverses tâches.
Fox affirme que bien que les LLM puissent offrir des avantages substantiels pour des tâches telles que la reconnaissance vocale, le résumé et l’intégration audio, la barrière à l’entrée d’un point de vue informatique devient de plus en plus élevée presque chaque jour.
« Les LLM modernes nécessitent de nombreux GPU pour exécuter efficacement un modèle de cinq milliards de critères », a expliqué Fox. « Un tel point d’entrée rend plus difficile pour les PME et les nouvelles startups avec moins de ressources d’entrer et de fournir la précision requise. ».
Alors qu’il travaillait chez Cisco Systems en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique en 2016, Fox faisait des recherches sur l’ingénierie pour les systèmes NLP et NLU et recherchait des options proposées pour l’IA en tant que service à intégrer dans les produits d’IA développés sur la reconnaissance vocale. Il a observé que les fournisseurs de reconnaissance vocale disponibles étaient peu précis, car leurs conceptions étaient construites sur une technologie ML à l’ancienne qui nécessitait d’énormes ressources de calcul, ce qui les rendait difficiles à intégrer et à exécuter simplement pour des tests de compatibilité sur les systèmes.
L’intégration d’API fournies via AIaaS pourrait offrir un service alternatif aux petites entreprises, a-t-il déclaré, supprimant le besoin d’installations de calcul internes, en particulier pour la formation et la publication de conceptions modernes.
« J’avais un intérêt à utiliser des conceptions d’apprentissage en profondeur de pointe pour développer des conceptions de reconnaissance vocale plus précises », a-t-il déclaré. « Donc, mon concept préliminaire était, et si nous pouvions utiliser la dernière étude de recherche approfondie pour créer des conceptions de reconnaissance vocale précises et ensuite exposer ces conceptions aux développeurs via des structures d’API de base? »
Adoption et utilisation des API existantes
Pour établir un ensemble de systèmes par lesquels une application ou un élément interagit avec d’autres, l’intégration d’API est une solution sur-le-champ -aller solution. Dans une étude réalisée par Cloud Components, 83 % des personnes interrogées ont déclaré qu’elles considéraient l’intégration des API comme un élément essentiel de la stratégie de leur entreprise, motivée par les initiatives de transformation numérique et l’adoption d’applications cloud.
Avec l’explosion des produits et applications basés sur le cloud, les entreprises sont désormais confrontées à la valeur de la combinaison d’API. Selon un rapport, les experts en innovation s’attendent à ce que les investissements financiers dans les API augmentent de 37 % en 2022.
Les API offrent une polyvalence, permettant aux entreprises de produire des pipelines sophistiqués pour des travaux d’apprentissage automatique surveillés et sans supervision. En conséquence, les API peuvent aider à améliorer l’expérience de l’utilisateur final grâce à l’automatisation et à des méthodes d’intégration efficaces, et réduire considérablement les dépenses fonctionnelles et le temps d’avancement.
Ces combinaisons ont le potentiel de produire des éléments entièrement nouveaux qui peuvent devenir une offre de base pour une organisation, produisant de nouvelles fonctionnalités entre les applications qui peuvent établir des services qui n’ont jamais existé auparavant. Comme les API finissent par devenir un élément essentiel du développement de produits, de la stratégie commerciale et de l’évolutivité, elles doivent être facilement intégrées pour rationaliser efficacement les API.
« Nous visons à fournir aux entreprises une excellente alternative plus conviviale pour les concepteurs tout en étant axée sur la confidentialité des clients », a déclaré Fox. « Notre plate-forme API dispose d’un catalogue de conceptions d’IA de pointe pour diverses tâches au-delà de l’audio. Les conceptions sont constamment formées et conservées pour garantir une intégration facile. »
Fox a ajouté qu’avec le courant investissement, l’objectif futur d’Assembly AI est d’établir des modèles de reconnaissance vocale plus précis en tirant parti d’innovations telles que Transformers, de plus grands clusters de calcul de formation et d’ensembles de données, fournis aux utilisateurs finaux sous la forme d’API.
Il y a un besoin croissant de plateformes flexibles qui utilisent des API extrêmement fonctionnelles qui s’intègrent parfaitement dans l’environnement des services et des produits utilisés par leurs clients.
« Les API doivent progresser selon les concepteurs ‘ les API et la combinaison basée sur les API doivent être essentiellement centrées sur le client », a déclaré Fox.
La transformation de l’IA en tant que service
Fox a observé une tendance du marché des groupes de produits tentant d’exploiter l’IA dans leurs articles, en particulier pour l’audio et vidéo. Selon Fox, de telles intégrations ont fini par être plus réalisables grâce à des services comme AIaaS, permettant aux entreprises de tirer parti de l’IA pour des cas d’utilisation tels que le support client, l’analyse de données et la production audio et vidéo automatisée.
« Les développeurs peuvent désormais intégrer plus facilement toutes les capacités d’IA dont ils ont besoin dans leurs produits pour créer ces fonctionnalités », a-t-il déclaré. « L’IA en tant que service a également simplifié les problèmes de mise en œuvre, nous permettant de publier de grandes conceptions de manière rentable, avec des latences plus faibles. »
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