Qu'est-ce que l'inférence en IA ?

L'inférence en IA est le processus qui consiste à utiliser un modèle d'apprentissage automatique formé pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur la base de nouvelles données d'entrée. Alors que l'apprentissage d'un modèle consiste à apprendre à un algorithme à comprendre des modèles en utilisant de grands ensembles de données, l'inférence est la phase où le modèle entraîné est déployé pour analyser les données du monde réel et produire des résultats en temps réel ou presque.

Cette phase est essentielle pour les applications qui nécessitent des réponses rapides et précises, telles que les systèmes de reconnaissance faciale, les assistants vocaux, la détection des fraudes dans les transactions financières, les véhicules autonomes et les diagnostics médicaux. L'inférence permet d'appliquer concrètement l'intelligence artificielle dans des environnements de production, en transformant les modèles appris en informations exploitables.

L'inférence de l'IA peut être exécutée sur différents types de matériel, notamment des CPU, des GPU et des accélérateurs spécialisés tels que des FPGA et des puces spécifiques à l'IA. Le choix du matériel a un impact sur la latence, la consommation d'énergie et le débit, qui sont des facteurs clés dans l'optimisation des charges de travail d'IA pour les déploiements en périphérie, dans le cloud ou sur site.

Comment fonctionne l'inférence en IA

L'inférence en IA commence après qu'un modèle d'apprentissage automatique a été formé sur un ensemble de données et que sa précision a été validée. Au cours de l'inférence, le modèle entraîné est exposé à de nouvelles données inédites et génère des prédictions basées sur les paramètres appris. Le modèle entraîné est généralement exporté dans un format portable et déployé dans l'environnement cible, tel qu'un serveur, un appareil périphérique ou un système embarqué, où il est chargé dans la mémoire pour être exécuté. Ce processus implique le passage de l'entrée à travers les couches du réseau neuronal ou de la structure de l'algorithme, où les opérations mathématiques déterminent la sortie. Contrairement à la formation, qui est gourmande en ressources et réalisée hors ligne, l'inférence est optimisée pour l'efficacité et la rapidité, en particulier dans les environnements où les décisions doivent être prises en temps réel.

L'efficacité de l'inférence de l'IA dépend de multiples facteurs, notamment la complexité du modèle, les techniques d'optimisation appliquées lors du déploiement du modèle et le matériel utilisé pour l'exécution. Des techniques telles que la quantification et l'élagage sont souvent employées pour réduire la taille du modèle et les exigences de calcul, permettant une inférence plus rapide sans perte significative de précision. Les cadres et les boîtes à outils d'IA, tels que TensorRT, OpenVINO et ONNX Runtime, sont couramment utilisés pour rationaliser et accélérer le processus d'inférence sur différentes plates-formes.

Où sont utilisées les inférences de l'IA ?

L'inférence de l'IA est appliquée dans un large éventail d'industries pour automatiser les processus, améliorer la prise de décision et fournir des services intelligents. Dans le domaine de la santé, elle permet de mettre au point des outils de diagnostic qui interprètent les images médicales ou analysent les données des patients pour faciliter les décisions cliniques. Dans l'industrie manufacturière, les modèles d'inférence alimentent la maintenance prédictive en analysant les données des capteurs pour détecter les anomalies des équipements avant qu'ils ne tombent en panne. Les institutions financières s'appuient sur l'inférence pour identifier les transactions frauduleuses et évaluer le risque de crédit en temps réel.

Les plateformes de vente au détail et de commerce électronique utilisent l'inférence de l'IA pour les moteurs de recommandation, le marketing personnalisé et la prévision de la demande. Dans les secteurs du transport et de l'automobile, l'inférence favorise la prise de décision en temps réel dans les véhicules autonomes et les systèmes de gestion du trafic. En outre, les appareils intelligents dans les maisons et les environnements industriels tirent parti de l'inférence à la périphérie pour fournir des fonctionnalités réactives et hors ligne sans dépendre d'une connectivité constante avec le cloud. Ces applications montrent comment l'inférence de l'IA comble le fossé entre le développement de modèles et la mise en œuvre dans le monde réel.

Optimiser l'inférence de l'IA pour la performance

L'amélioration de la vitesse, de l'efficacité et de l'évolutivité de l'inférence de l'IA nécessite une combinaison de stratégies d'optimisation au niveau du modèle et au niveau du système.

Quantification du modèle

La quantification réduit la taille du modèle et la charge de calcul en convertissant les valeurs de haute précision en formats de bits inférieurs. Cela permet d'accélérer l'inférence et de réduire l'utilisation de la mémoire, ce qui est particulièrement utile dans les environnements en périphérie où les ressources sont limitées.

Taille des modèles

L'élagage permet de rationaliser l'architecture du modèle en supprimant les paramètres les moins significatifs. Cela permet de réduire le nombre de calculs pendant l'inférence et d'améliorer la latence avec un impact minimal sur la précision.

Mise en lots et parallélisation

La mise en lots regroupe plusieurs entrées pour un traitement simultané, tandis que la parallélisation utilise du matériel multicœur ou accélérateur pour distribuer les charges de travail. Ensemble, ces techniques augmentent le débit et l'efficacité des ressources, en particulier dans les déploiements à l'échelle du nuage.

Utilisation de cadres d'inférence

Les cadres d'inférence peuvent être déployés pour optimiser l'exécution du modèle pour un matériel spécifique. Ils appliquent une série de techniques, telles que la fusion d'opérateurs et le réglage de la mémoire, par exemple, pour maximiser les performances dans les environnements de déploiement.

Inférence IA dans les environnements Edge, Cloud et Data Center

L'inférence en nuage consiste à envoyer des données à des centres de données centralisés où de puissants serveurs traitent les informations et renvoient les résultats. Ce modèle est idéal pour les applications qui nécessitent une grande capacité de calcul, qui bénéficient d'une gestion centralisée des données ou qui peuvent tolérer une légère latence. L'infrastructure en nuage facilite également la mise à l'échelle et la mise à jour des modèles, ce qui la rend adaptée aux cas d'utilisation à grande échelle par les entreprises.

En plus des plateformes de cloud public, de nombreuses organisations exécutent des charges de travail d'inférence dans des environnements de centres de données dédiés ou hybrides. Ces installations offrent des performances prévisibles, une latence contrôlée et une infrastructure sécurisée adaptée aux besoins de l'entreprise. Les centres de données peuvent héberger du matériel d'IA spécialisé, tel que des GPU ou des accélérateurs d'inférence, et sont souvent intégrés à des outils d'orchestration pour gérer efficacement les déploiements à grande échelle. Cela en fait un choix stratégique pour les industries ayant des besoins de conformité stricts ou pour lesquelles une disponibilité continue est essentielle.

L'inférence en périphérie, en revanche, s'effectue directement sur les appareils locaux tels que les smartphones, les capteurs IoT, les machines industrielles ou les systèmes embarqués. Cette approche minimise la latence, réduit l'utilisation de la bande passante et améliore la confidentialité des données en rapprochant le traitement des données de la source. L'inférence en périphérie est cruciale pour les applications sensibles au temps, telles que la conduite autonome ou le contrôle robotique, où la prise de décision en temps réel est essentielle.

Chaque environnement (nuage, centre de données et périphérie) offre des avantages distincts, et de nombreuses solutions réelles utilisent une combinaison des trois pour optimiser les coûts, les performances et la résilience.

FAQ

1. Quelle est la différence entre la formation et l'inférence en IA ?
   La formation à l'IA consiste à apprendre à un modèle à reconnaître des modèles en utilisant de grands ensembles de données et des ressources informatiques, tandis que l'inférence de l'IA consiste à utiliser ce modèle formé pour faire des prédictions sur de nouvelles données inédites. La formation est généralement plus gourmande en ressources et s'effectue hors ligne, tandis que l'inférence est optimisée pour une exécution en temps réel ou quasi réel.
2. L'inférence de l'IA est-elle plus coûteuse que la formation ?
   Dans la plupart des cas, la formation à l'IA est plus coûteuse sur le plan informatique en raison du traitement itératif de grands ensembles de données et du temps nécessaire à l'optimisation des paramètres du modèle. L'inférence, bien qu'elle nécessite toujours un matériel efficace, est généralement plus légère et plus rentable, en particulier lorsque les modèles sont optimisés et déployés à grande échelle.
3. Quelle est la différence entre l'inférence et l'IA générative ?
   L'inférence fait référence à l'utilisation d'un modèle formé pour faire des prédictions ou des classifications, tandis que l'IA générative produit de nouveaux contenus tels que des images, du texte ou du son. Les modèles d'IA générative, tels que les grands modèles de langage, effectuent une inférence pour générer des résultats, mais leur objectif va au-delà de la prédiction pour devenir une création.
4. L'inférence de l'IA peut-elle être effectuée hors ligne ?
   Oui, l'inférence de l'IA peut être effectuée hors ligne, en particulier lorsqu'elle est déployée sur des appareils périphériques. Cela permet aux modèles de prendre des décisions localement sans avoir besoin d'une connexion constante au cloud, ce qui est essentiel pour les applications nécessitant une faible latence, une confidentialité accrue ou un fonctionnement dans des environnements distants.