Guide des GenAIOps pour les start-ups sur AWS, partie 1 : assurez la pérennité de votre pile d’IA dès le premier jour

Les start-ups investissent massivement dans l’IA générative, avec des initiatives qui promettent d’autonomiser et de transformer. Cependant, bon nombre d’entre elles n’en sont qu’aux premières phases de la valorisation de ces investissements. Les directeurs de l’information et de la technologie (CIO et CTO) sont confrontés au défi de naviguer dans un paysage technologique et méthodologique en évolution rapide, tout en veillant à ce que leurs décisions répondent à la fois aux exigences immédiates et aux objectifs stratégiques à long terme. 

Les opérations d’IA générative, ou GenAIOps, sont un cadre émergent qui aide les start-ups comme la vôtre à surmonter ces défis. Les GenAIOps s’appuient sur les pratiques établies des opérations de machine learning (MLOps), mais élargissent leur champ d’action pour couvrir l’ensemble du cycle de vie de l’IA générative, du développement et de l’entraînement au déploiement et à la surveillance continue.

En intégrant les GenAIOps à vos opérations dès le premier jour, vous pouvez rationaliser vos flux de travail et vous positionner pour réussir à long terme dans un monde de plus en plus piloté par l’IA. Cela est dû à trois avantages principaux et fondamentaux. Tout d’abord, une mise en œuvre précoce vous donne un avantage sur les entreprises établies qui sont confrontées à des systèmes hérités. Cela offre la flexibilité nécessaire pour créer des pipelines d’IA efficaces à partir de zéro en utilisant les meilleures pratiques de GenAIOps. Deuxièmement, la mise en œuvre précoce des GenAIOps permet d’éviter la dette technique en empêchant l’accumulation d’inefficacités et les entraves à la capacité de mise à l’échelle ou à l’innovation par la suite. Enfin, la démonstration d’un cadre GenAIOps robuste dès le premier jour indique que vous avez le niveau de préparation et de capacité de mise à l’échelle pour les parties prenantes potentielles, ce qui constitue un attrait pour les investisseurs !

Lorsque vous développez votre activité sur AWS, la maîtrise des GenAIOps n’est pas seulement une question technique ; c’est la pierre angulaire de la réussite commerciale. Dans le paysage concurrentiel actuel, le fait de pouvoir utiliser efficacement les capacités de l’IA générative peut faire la différence entre une mise à l’échelle rapide de votre start-up et une stagnation de sa croissance.

Cette série en trois parties vous servira de guide pratique pour implémenter les GenAIOps à chaque étape de votre parcours de start-up. Nous découvrirons la façon dont les pratiques de GenAIOps évoluent avec la croissance de votre organisation, en fournissant des cadres et des outils exploitables pour maintenir la vitesse d’innovation tout en garantissant un déploiement d’IA bien structuré.

L’impératif des start-ups : pourquoi les GenAIOps comptent dès le premier jour

Lorsque vous opérez dans un environnement dynamique et aux ressources limitées, l’adoption des GenAIOps dès le départ peut vous apporter un avantage concurrentiel significatif. Bien que la mise en œuvre d’opérations d’IA structurées puisse sembler un luxe pour les grandes entreprises, les start-ups qui mettent en place ces pratiques à un stade précoce devancent souvent leurs concurrents qui gèrent les systèmes d’IA manuellement. Voici en quoi les GenAIOps offrent des avantages mesurables :

1. Accélération des délais de commercialisation

• Prototypage et itération rapides : les GenAIOps vous permettent de développer, de tester et de déployer rapidement des applications d’IA générative, réduisant ainsi les cycles de développement de produits en automatisant les flux de travail et en rationalisant les processus.

• Agilité dans l’adaptation au marché : répondez rapidement aux tendances du marché et aux demandes des clients en tirant parti des GenAIOps pour des itérations et des boucles de rétroaction plus rapides, vous permettant ainsi de garder une longueur d’avance sur vos concurrents.

2. Prise de décision améliorée grâce à des informations basées sur les données

• Informations exploitables : les GenAIOps vous permettent de surveiller les performances du système, les interactions des utilisateurs et le comportement des modèles d’IA, en synthétisant automatiquement ces données en informations exploitables qui accélèrent les décisions relatives à la feuille de route des produits, la hiérarchisation des fonctionnalités et les stratégies de commercialisation.

• Atténuation des risques : tirez parti des GenAIOps pour identifier automatiquement les tendances inhabituelles dans les performances des modèles d’IA, les baisses d’engagement des utilisateurs ou les pics d’utilisation des ressources, en fournissant aux décideurs des signaux d’alerte précoces qui évitent les problèmes coûteux et éclairent les stratégies correctives.

3. Différenciation concurrentielle

• Expériences client personnalisées :  les GenAIOps vous permettent de combiner des flux de travail d’IA standardisés avec des données clients en temps réel, afin de créer des produits et services hyperpersonnalisés à grande échelle pendant que vos concurrents continuent à gérer manuellement leurs opérations d’IA.

• Prenez une longueur d’avance dans le domaine de l’IA grâce à l’excellence opérationnelle : les GenAIOps vous permettent d’expérimenter rapidement de nouvelles fonctionnalités, comme les agents d’IA, en automatisant les aspects opérationnels de l’IA générative. Alors que les concurrents passent des semaines à configurer et déployer manuellement chaque nouvelle fonctionnalité d’IA, vos flux de travail standardisés vous permettent de lancer des expériences en quelques jours.

4. Établissement d’une fondation à l’épreuve du temps

• Adoption fluide des technologies d’IA émergentes : lorsque de nouveaux modèles ou outils d’IA apparaissent, les pipelines GenAIOps vous permettent de les évaluer et de les déployer sans avoir à reconstruire l’ensemble de votre système. Les start-ups qui mettent en œuvre une IA ad hoc sont souvent confrontées à des mois de nettoyage de la dette technique que les équipes équipées de GenAIOps achèvent en quelques semaines.

• Préparation à la conformité dès le premier jour : les GenAIOps intègrent la surveillance, les pistes d’audit et les garanties éthiques directement dans vos opérations d’IA, vous garantissant ainsi de respecter les exigences réglementaires et de maintenir des pratiques d’IA responsables à mesure de votre évolution, évitant ainsi les coûteuses mises à niveau auxquelles de nombreuses start-ups seront confrontées ultérieurement.

L’investissement initial dans les GenAIOps porte ses fruits à mesure que votre équipe et votre base d’utilisateurs s’agrandissent. Les start-ups qui établissent ces bases à un stade précoce évitent les migrations coûteuses et les révisions de système auxquelles sont confrontées les entreprises qui tentent de développer des implémentations ad hoc de l’IA.

Composantes centrales des GenAIOps : une approche centrée sur les applications

Notre pipeline de GenAIOps adopte une approche holistique et centrée sur les applications. Il donne la priorité aux applications de bout en bout plutôt qu’à la méthode couramment utilisée qui consiste à se concentrer sur l’exploitation de modèles de fondation isolés. Ce faisant, vous pouvez directement relever les défis liés à l’intégration de l’IA générative dans vos systèmes de production.

Le pipeline GenAIOps d’AWS comprend cinq étapes interconnectées, comme le montre l’illustration ci-dessous. L’ensemble du flux de travail est soutenu par de solides pratiques de gouvernance et de maintenance qui couvrent l’ensemble du cycle de vie des applications.

La complexité et l’orientation de chaque étape du pipeline évoluent en fonction de la maturité de votre start-up. Par exemple, si vous êtes une start-up en phase initiale, vos équipes créeront des MVP qui privilégient généralement l’expérimentation rapide et les barrières de protection de sécurité de base, tandis que les start-ups en pleine expansion auront besoin de systèmes d’observabilité, de cadres de gouvernance et de stratégies d’optimisation des coûts plus sophistiqués.

Ci-dessous, nous expliquons chaque phase et ses composantes.

Ingénierie et gestion des données

Cette étape constitue la base des GenAIOps, garantissant que vos systèmes d’IA générative sont alimentés par des données de haute qualité et bien organisées. Cela permet à vos applications d’évoluer en fonction des besoins de l’entreprise et vous aide à préparer différents types de jeux de données pour prendre en charge les étapes ultérieures du pipeline de GenAIOps. Le fait de disposer de jeux de données de haute qualité permet une expérimentation rapide pendant le développement, garantit la cohérence de l’évaluation et du déploiement et jette les bases d’une observabilité complète et d’une amélioration continue.

Les activités courantes à ce stade comprennent les suivantes :

Collecte de données : collectez du texte, du code ou des données multimodales pertinents provenant de diverses sources, conformément au cas d’utilisation prévu.

 Transformation des données : 

• Éliminez le bruit, les doublons, le contenu nuisible, toxique ou biaisé et les problèmes de format.

• Standardisez le format de données pour la personnalisation du modèle ou la mise en œuvre de la génération à enrichissement contextuel (RAG).

• Ajoutez des métadonnées, des classifications ou des commentaires humains pour créer des jeux de données de haute qualité.

• Générez des exemples d’entraînement supplémentaires grâce à des techniques comme la paraphrase ou la génération de données synthétiques.

Validation des données : effectuez des contrôles de qualité sur les jeux de données, les instructions et le contenu récupéré avant de les utiliser à des fins d’entraînement ou d’inférence.

Gestion du catalogue d’invites : créez, organisez et gérez une bibliothèque de modèles d’invites.

Intégration d’une boucle de rétroaction : collectez et intégrez les commentaires des utilisateurs sur la qualité des informations récupérées et l’efficacité des invites afin d’améliorer continuellement le système.

Développement et expérimentation

Au cours de cette étape, vous utiliserez les jeux de données sélectionnés que vous avez développés lors de la phase précédente pour développer et affiner des solutions d’IA adaptées à vos défis métier spécifiques. Grâce à l’expérimentation et à l’itération, vous pouvez identifier les composants et les choix d’architecture les plus efficaces avant de vous engager dans une mise en œuvre complète, avec l’ensemble des investissements et ressources nécessaires !

Cela vous aidera à atténuer les risques associés à l’adoption de conceptions sous-optimales au début du processus de développement, établissant ainsi une base solide pour un déploiement fructueux et une maintenance à long terme des solutions d’IA.

Les activités courantes de cette étape comprennent les suivantes :

Sélection des modèles : évaluez et choisissez les modèles de fondation appropriés en fonction des exigences de performance, de l’expertise du domaine, des profils de coût et des considérations éthiques.

Ingénierie de requête : concevez et optimisez les entrées pour guider le comportement du modèle et obtenir des résultats cohérents et fiables.

Adaptation des modèles : appliquez des techniques comme l’entraînement préalable continu et l’ajustement pour spécialiser les modèles de fondation pour des tâches spécifiques, sans avoir à entraîner à partir de zéro.

Mise en œuvre de la génération à enrichissement contextuel (RAG) : intégrez des sources de connaissances externes pour fonder les réponses sur des informations précises et à jour, réduisant ainsi les hallucinations tout en élargissant la conscience contextuelle.

Conception d’agents d’IA : développez des systèmes autonomes qui planifient, raisonnent et exécutent des tâches via de multiples outils et services de manière toujours plus sophistiquée.

Développement d’applications : créez des expériences utilisateur cohérentes en intégrant des fonctionnalités d’IA générative via des API robustes, des architectures pilotées par les événements et des interfaces intuitives.

Tests et évaluation

Cette étape constitue le seuil de qualité critique dans le développement d’applications d’IA, garantissant que tous les composants fonctionnent ensemble de manière fiable et efficace. Elle garantit que votre application répond aux exigences métier, fonctionne de manière cohérente et gère les cas extrêmes.

Cette étape établit également des critères de performance pour le déploiement en production et définit l’ensemble initial de métriques que vous allez surveiller en production.

Les activités courantes de cette étape comprennent les suivantes :

Tests fonctionnels :

• Validez la précision et la pertinence du RAG pour diverses requêtes.

• Testez les processus décisionnels et les capacités d’exécution des tâches des agents.

• Évaluez l’efficacité des invites avec différentes variations d’entrée.

• Vérifiez que les interactions entre les composants IA et non IA fonctionnent sans difficulté.

Assurance qualité : évaluez la qualité des résultats à l’aide d’une évaluation humaine et de métriques automatisées, et comparez les variations des invites avec des tests A/B. 

Sûreté et sécurité : effectuez des tests d’injection d’invites et de jailbreak, évaluez les risques de fuite de données dans les systèmes de récupération et testez les biais, la toxicité et les résultats nocifs. 

Tests d’intégration : validez les flux de travail de bout en bout pour tous les composants et vérifiez la bonne gestion des erreurs et les solutions de repli.

Déploiement et mise en service

Cette étape marque la transition critique au cours de laquelle votre solution d’IA passe du développement à la production, transformant les capacités expérimentales en fonctionnalités pratiques et accessibles pour vos utilisateurs finaux.

Alors que les étapes précédentes se concentrent sur les capacités et la validation, le déploiement et la mise en service portent sur la fiabilité, les performances et l’intégration à l’échelle. Cette étape contribue également directement à la phase d’observabilité et d’affinement en établissant les points de contact de surveillance et les niveaux de référence de performance nécessaires à une amélioration continue.

Les activités courantes de cette étape comprennent les suivantes :

Orchestration de l’infrastructure : établissez la base technique soutenant tous les composants IA et non liés à l’IA, y compris l’hébergement de modèles, les bases de données vectorielles pour les implémentations RAG, les systèmes de coordination des agents et les points d’intégration avec les applications existantes.

Stratégies de déploiement : mettez en œuvre des mécanismes de déploiement contrôlés qui minimisent les perturbations tout en validant les performances dans des environnements réels.

Optimisation de l’inférence : configurez des points de terminaison et des pipelines qui équilibrent les considérations de latence, de débit et de coûts sur l’ensemble de la pile d’applications.

Mise à l’échelle en production : assurez-vous que le système s’adapte de manière dynamique aux différentes charges, en accordant une attention particulière aux composants gourmands en ressources.

Observabilité et affinement

Cette étape représente la dernière étape cruciale du pipeline GenAIOps qui garantit que vos applications basées sur l’IA restent efficaces, fiables et alignées sur les objectifs en évolution de votre start-up. Elle facilite la transition d’un déploiement statique à une application en constante évolution qui s’améliore grâce à l’utilisation et aux commentaires dans le monde réel.

Les pratiques d’observabilité suivantes créent une approche structurée de l’amélioration continue tout en gérant les risques de manière proactive en cours de route. En vous reconnectant aux phases précédentes et aux informations du pipeline GenAIOps, vous pouvez créer une véritable boucle de rétroaction dans laquelle les observations de production orienteront le prochain cycle d’améliorations des applications d’IA.

Les activités courantes de cette étape comprennent les suivantes :

Surveillance de l’état du système : suivez les métriques de performances techniques pour garantir un fonctionnement fiable et identifier les opportunités d’optimisation.

Alignement des métriques commerciales : connectez directement les performances de l’IA aux objectifs de votre organisation en mesurant les métriques et les indicateurs de succès spécifiques à votre domaine.

Mécanismes de rétroaction : établissez des boucles de rétroaction automatisées et humaines pour recueillir les expériences des utilisateurs, les niveaux de satisfaction et les cas extrêmes qui nécessitent une attention particulière.

Évaluation de la qualité des résultats : évaluez en permanence les réponses de l’IA en matière de précision, de pertinence, de sécurité et de conformité aux directives établies.

Détection de la dérive du modèle : identifiez à quel moment les performances du modèle se dégradent.

Gouvernance et maintenance

Il s’agit de la couche globale la plus importante qui couvre toutes les étapes du pipeline GenAIOps. Elle garantit que vos systèmes d’IA respectent les cadres de gouvernance et répondent aux normes de conformité nécessaires.

L’intégration de la gouvernance à chaque phase vous permet d’atténuer les risques de manière proactive, en vous assurant que vos systèmes d’IA générative restent fiables, conformes et alignés sur les valeurs organisationnelles à mesure qu’ils sont mis à l’échelle et évoluent. Cette approche holistique améliore non seulement la qualité et la fiabilité des résultats de l’IA, mais favorise également une culture de développement d’IA responsable, essentielle au succès à long terme de votre start-up et pour renforcer la confiance des parties prenantes.

Les activités courantes de cette étape comprennent les suivantes :

Principes d’IA responsable : mettez en œuvre des directives éthiques, des contrôles de sécurité et des cadres de conformité.

Infrastructure en tant que code (IaC) : définissez l’ensemble de la pile, gérez ses versions et automatisez-la.

Pipelines CI/CD : gérez le code d’application traditionnel, les bibliothèques d’invites, les métriques d’évaluation et les artefacts de modèle.

Gouvernance des coûts : établissez des budgets en jetons par fonctionnalité et en suivant les coûts d’interaction, et établissez des alertes en cas de modèles d’utilisation inhabituels.

Conformité réglementaire : tenez à jour des journaux d’utilisation complets et des dossiers de gouvernance des modèles pour vous adapter à l’évolution des exigences.

L’intérêt de s’appuyer sur AWS dès le premier jour

Que vous soyez une start-up en phase initiale qui construit son premier prototype d’IA ou une entreprise de série B gérant des flux de travail d’IA complexes, AWS fournit la boîte à outils complète pour mettre en œuvre ce pipeline GenAIOps dès le premier jour. Amazon Bedrock élimine les frais d’infrastructure grâce à des modèles de fondation gérés et à des barrières de protection de sécurité intégrées, tandis qu’Amazon SageMaker s’occupe de tout, de l’expérimentation au déploiement en production. L’architecture sans serveur d’AWS met à l’échelle automatiquement vos applications d’IA du prototype à la production sans coûts initiaux : vous ne payez que pour ce que vous utilisez, tout en préservant une marge critique. AWS Activate est un programme destiné aux start-ups qui fournit non seulement des crédits, mais aussi une assistance technique dédiée et des conseils d’architecture pour aider les équipes allégées à mettre en œuvre des opérations d’IA de niveau professionnel. Cette approche intégrée vous permet de vous concentrer sur la création de fonctionnalités d’IA différenciées pendant qu’AWS gère la complexité sous-jacente de la gestion, de la surveillance et de la gouvernance des modèles, transformant ainsi les GenAIOps d’une aspiration future en un avantage concurrentiel immédiat.

Perspectives d’avenir

Les GenAIOps jouent un rôle essentiel dans les opérations de votre start-up. En adoptant ce cadre dès le premier jour, vous vous préparerez à un succès à long terme. Dans les prochaines parties de cette série, nous approfondirons les implémentations pratiques et spécifiques à chaque étape des GenAIOps sur AWS.

La deuxième partie se concentrera sur les pratiques essentielles de GenAIOps pour les start-ups qui en sont aux premiers stades de leur parcours, afin de vous aider à établir de solides bases tout en maintenant votre agilité. Enfin, la troisième partie explorera les stratégies avancées de GenAIOps lorsque vous entrerez dans la phase de mise à l’échelle, garantissant des opérations d’IA robustes, efficaces et durables pour soutenir la croissance de votre start-up.

Que vous commenciez tout juste votre transition vers l’IA ou que vous cherchiez à optimiser vos opérations existantes, cette série fournira des informations exploitables et des recommandations spécifiques à AWS pour chaque étape de votre croissance.