5 Le plus difficile dans la construction d’une IA n’est pas de concevoir le modèle : c’est d’assembler les dizaines d’outils qui l’alimentent et le font tourner. Ce défi, appelé fragmentation de la chaîne d’outils, s’étend des pipelines d’ingestion des données à l’entraînement, au fine-tuning et à l’inférence des modèles. Les organisations finissent souvent par assembler un patchwork d’outils qui s’accordent mal entre eux. Il en résulte une complexité accrue et des retards de 40 à 60 %, un ralentissement coûteux sur un marché où la vitesse est essentielle. Si vous êtes client Scality RING XP, ou envisagez de le devenir, notre programme de certification vous aide à surmonter cette complexité. Plus de 20 outils ont déjà été validés pour fonctionner parfaitement avec Scality pour l’ingestion, l’orchestration, la gestion des données, le développement de modèles et le déploiement. Vous passez ainsi moins de temps à résoudre des problèmes d’interopérabilité et davantage à obtenir des résultats en IA, en vous appuyant sur une plateforme de données conçue pour l’IA hautes performances, la cyber-résilience et une évolutivité multidimensionnelle. Voici un tour d’horizon de l’écosystème certifié par Scality, étape par étape, tout au long du pipeline d’IA. Étape 1 : collecte des données L’IA commence par les données, capturées depuis des systèmes, des flux et des sources variés. Les outils certifiés automatisent cette première étape essentielle et la font passer à l’échelle. Apache Airflow: orchestre et planifie des pipelines complexes pour rendre les flux de données reproductibles et fiables. Apache Flink: assure le traitement de flux en temps réel pour les données événementielles, ce qui permet de tirer des enseignements instantanés de flux à fort volume. Apache NiFi: automatise l’ingestion et la gestion des flux de données avec un lignage et une supervision solides sur des systèmes variés. Delta Lake: apporte la fiabilité transactionnelle (conformité ACID) aux data lakes et garantit une collecte cohérente à grande échelle. DVC (Data Version Control): s’intègre à Git pour suivre les jeux de données et les modèles afin de rendre les expériences d’IA reproductibles. Kubeflow: fournit une orchestration native Kubernetes pour les pipelines de données et de ML, étroitement intégrée aux piles d’IA modernes. LakeFS: un versioning de type Git pour les très grands jeux de données permet aux équipes de créer des branches et de fusionner des données comme du code. Pachyderm: garantit un lignage et un versioning solides, rendant chaque étape de la collecte des données auditable et conforme. Étape 2 : filtrage des données Une fois collectées, les données doivent être filtrées, structurées et enrichies pour devenir utiles au développement des modèles. Les outils de filtrage certifiés accélèrent cette étape essentielle. Apache Arrow: un format colonnaire en mémoire efficace qui accélère le filtrage, l’analytique et l’échange de données entre systèmes. Haystack: assure le filtrage et la récupération des données non structurées, au service de la recherche intelligente et des pipelines RAG. LangChain: orchestre données et modèles pour les flux de travail de LLM, en reliant les sources de données aux applications d’IA. Ray: un moteur d’exécution distribué qui alimente le filtrage des données, le prétraitement et les tâches de ML à grande échelle. Snorkel: utilise la supervision faible pour étiqueter les jeux de données par programmation, ce qui réduit considérablement l’effort d’étiquetage manuel. Étape 3 : nettoyage des données Le filtrage aide à structurer les données, mais le nettoyage garantit leur fiabilité. Cette étape supprime les doublons, corrige les incohérences et garantit la qualité à grande échelle. Avec des outils de nettoyage certifiés, les organisations peuvent avoir la certitude que les données d’entraînement sont exactes, complètes et prêtes pour la production. Apache Arrow: fournit un format mémoire standardisé pour un échange de données propre et sans perte entre les outils. Apache Flink: nettoie les données en flux à la volée grâce à des transformations et à une déduplication en temps réel. Apache Spark: alimente l’ETL à grande échelle et la préparation distribuée des données pour les charges de travail par lots et en flux. Delta Lake: ajoute l’application des schémas et la validation des données pour garder la cohérence des jeux de données du lakehouse. DVC (Data Version Control): suit les jeux de données nettoyés avec un lignage reproductible pour éviter la « dérive des données sales ». Pachyderm: automatise les flux de nettoyage grâce à des pipelines conteneurisés, chaque transformation étant versionnée et auditable. Étape 4 : entraînement C’est à l’entraînement que les modèles prennent forme et deviennent le cœur de l’IA. Les frameworks certifiés couvrent ici tout, du prototypage rapide à l’entraînement de niveau production. Apache Spark – fait passer à l’échelle le traitement distribué des données et l’entraînement de ML. bodo.ai – accélère fortement les charges de travail Python et de ML grâce à des optimisations au niveau du compilateur, pour des performances extrêmes. JAX – accélère le machine learning hautes performances grâce à la différenciation automatique. Kubeflow – orchestre des pipelines d’entraînement de bout en bout sur Kubernetes. Metaflow – simplifie la gestion des flux d’entraînement en orchestrant les pipelines de données, les expériences et le versioning, pour des processus de machine learning reproductibles et évolutifs. MLFlow – gère l’entraînement des modèles, leur suivi et la gestion des expériences, pour la reproductibilité et une collaboration fluide dans les flux de machine learning. PyTorch – permet un deep learning dynamique et pensé pour les développeurs. Ray – fournit un moteur de calcul distribué qui alimente les charges d’entraînement sur les GPU et les clusters. TensorFlow – offre un entraînement distribué de niveau production. Étape 5 : fine-tuning Le fine-tuning est l’une des étapes les plus déterminantes du développement de l’IA moderne : c’est là que les modèles préentraînés sont adaptés à des domaines, des tâches ou des exigences propres à l’organisation. Les outils certifiés garantissent l’efficacité et la reproductibilité de ce processus. Apache Spark: permet le fine-tuning distribué des modèles de machine learning en parallélisant le traitement des données et l’entraînement sur de grands clusters, ce qui améliore l’évolutivité et l’efficacité sur les grands jeux de données. Haystack: prend en charge le fine-tuning et l’adaptation des modèles de langage pour les pipelines RAG, au service d’applications d’IA spécialisées. JAX: optimise le fine-tuning fondé sur les gradients et l’expérimentation en recherche grâce à une bibliothèque de calcul numérique hautes performances. Kubeflow: gère l’orchestration et le fine-tuning distribué. LangChain: un framework qui simplifie le fine-tuning et l’enchaînement de grands modèles de langage avec des sources de données personnalisées. MLflow: offre un suivi complet des expériences et une gestion du cycle de vie des modèles pour des flux de fine-tuning méthodiques. PyTorch: adapte les modèles préentraînés grâce à un framework de deep learning flexible et à des capacités natives de fine-tuning. Ray: accélère le fine-tuning grâce au traitement parallèle distribué et à l’optimisation des hyperparamètres. TensorFlow: applique l’apprentissage par transfert grâce à des API de fine-tuning robustes. Étape 6 : inférence La réussite en production dépend d’une inférence à faible latence et d’un service évolutif des modèles. Les outils certifiés aident à déployer les modèles de manière fiable à grande échelle. Apache Flink: traite les flux pour une inférence d’IA en temps réel sur des flux de données en direct. Apache Spark: assure le traitement de big data pour l’inférence par lots et les prédictions de modèles à grande échelle. Haystack: fournit un framework pour créer des applications de NLP de production avec récupération de documents. Kubeflow: orchestre des pipelines d’inférence natifs Kubernetes et le service des modèles. LangChain: déploie des applications de LLM complexes avec la génération augmentée par récupération. Metaflow: une infrastructure de ML de production qui gère les pipelines d’inférence et le déploiement des modèles. MLflow: gère, versionne et sert les modèles avec contrôle de version et tests A/B. Pachyderm: assure le versioning des données et l’orchestration des pipelines pour des flux d’inférence reproductibles. Ray: fait passer l’inférence à l’échelle grâce à l’équilibrage de charge automatique et à l’exécution distribuée. Weaviate: alimente la recherche sémantique, la correspondance par similarité et les recommandations d’IA augmentées par récupération grâce à une base de données vectorielle. Pourquoi la certification est importante Construire un pipeline d’IA est déjà assez complexe sans devoir vérifier que chaque composant fonctionne bien avec les autres. En certifiant des outils à chaque phase du pipeline d’IA, Scality vous évite de consacrer un temps précieux à tester, ajuster et dépanner l’interopérabilité. Les outils et applications d’IA certifiés par Scality à chaque phase apportent : L’interopérabilité : une intégration fluide dans des piles d’IA complexes vous épargne les casse-têtes de configuration et donne aux équipes informatiques l’assurance que les flux fonctionneront comme prévu. La cyber-résilience : elle protège vos pipelines de données et l’intégrité de vos modèles contre la corruption ou la compromission à chaque étape. Un risque réduit : une compatibilité d’outils éprouvée élimine les retards d’intégration coûteux, accélère les projets et évite les ralentissements de 40 à 60 % causés par la fragmentation. La pérennité : une certification proactive suit l’évolution du paysage de l’IA, pour adopter de nouveaux outils sans repartir de zéro. Votre plan directeur pour l’IA, en toute confiance Alors que de nouveaux frameworks d’IA et moteurs d’orchestration apparaissent chaque année, Scality continue d’élargir ses certifications d’applications d’éditeurs (ISV), en validant les outils les plus importants pour que data scientists et entreprises puissent se concentrer sur ce qui crée une vraie valeur. Fort d’un plan directeur fiable pour construire des pipelines d’IA, vous pouvez avancer en toute confiance : accélérer la création de valeur, réduire les risques et libérer vos équipes pour qu’elles se concentrent sur l’essentiel, obtenir des résultats concrets avec l’IA. 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