Qu’est-ce que le cadre d’IA unifié ?

L'intelligence artificielle unifiée, ou IAU, a été annoncée par Facebook à l'occasion de F8 cette année. Ce concept réunit deux frameworks de deep learning créés et externalisés par Facebook : d'un côté PyTorch, centré sur la recherche et reposant sur l'accès à des ressources informatiques de grande échelle, et de l'autre Caffe, qui concerne le déploiement de modèles sur des appareils Android et Raspberry Pi. Contrairement au champ relativement restreint de l'IA unifiée de Facebook, l'analytique unifiée (Unified Analytics) englobe des solutions qui couvrent l'intégralité du cycle de vie de l'IA. Elle va de la préparation des datasets au déploiement des modèles en production, en passant par l'ingénierie de fonctionnalités, le développement et l'entraînement des modèles. Elle unifie véritablement les données et l'IA tout au long du cycle allant du développement à la production. La plateforme d'analytique unifiée de Databricks, basée sur Apache Spark, permet aux organisations d'accélérer l'innovation en faisant converger des technologies de données et d'IA et en améliorant la collaboration entre les ingénieurs data et les data scientists. Elle simplifie particulièrement la préparation des données, l'entraînement des modèles et leur déploiement en production. La plateforme Databricks met un large éventail de frameworks IA à la disposition des data scientists, parmi lesquels Spark MLlib, TensorFlow, PyTorch et Caffee2.

Ressources complémentaires

• Une approche unifiée pour interpréter les modèles de machine learning : SHAP + LIME
• Webinaire à la demande : Analytique géospatiale et IA dans le secteur public