Déploiement en cloud (AWS, Azure, GCP)

Le déploiement de modèles d’intelligence artificielle sur le cloud est une pratique courante pour bénéficier d’une infrastructure flexible, scalable et hautement disponible. Les principaux fournisseurs de cloud – AWS (Amazon Web Services), Azure (Microsoft) et GCP (Google Cloud Platform) – offrent des services spécialisés pour le déploiement, la gestion et l’orchestration de modèles IA.

Avantages du déploiement cloud

• Scalabilité automatique : Allocation dynamique des ressources en fonction de la charge.

• Haute disponibilité : Résilience à la panne grâce à la redondance géographique.

• Facilité de déploiement : Outils natifs pour le CI/CD, l’hébergement d’API, les conteneurs, etc.

• Sécurité : Gestion fine des permissions, certificats SSL, authentification via IAM (Identity and Access Management).

AWS (Amazon Web Services)

• Amazon SageMaker : Plateforme complète pour entraîner, déployer et monitorer des modèles IA.

• Lambda : Déploiement serverless d’inférences IA.

• Elastic Beanstalk / ECS / EKS : Déploiement de conteneurs Docker.

• API Gateway + Lambda : Créer une API REST pour votre modèle IA.

Exemple : Héberger un modèle entraîné sur SageMaker et exposer une API via API Gateway + Lambda.

Microsoft Azure

• Azure Machine Learning (AzureML) : Plateforme pour le versioning, l’entraînement et le déploiement de modèles.

• Azure Functions : Alternatives serverless pour exécuter des prédictions IA.

• AKS (Azure Kubernetes Service) : Pour déployer des modèles dans des conteneurs scalables.

• App Services : Pour héberger des API Flask/FastAPI sans gérer l’infrastructure.

Exemple : Déployer un modèle sur AzureML et l’intégrer à une application via un point de terminaison sécurisé.

Google Cloud Platform (GCP)

• Vertex AI : Plateforme unifiée pour MLOps, entraînement, déploiement et monitoring.

• Cloud Run / App Engine : Exécution de conteneurs ou d’applications web.

• Cloud Functions : Exécution serverless de code IA sur appel HTTP.

• AI Platform Prediction : Pour servir directement des modèles entraînés.

Exemple : Entraîner un modèle avec Vertex AI et le déployer sur Cloud Run dans un conteneur Docker.

Comparaison rapide

Bonnes pratiques

• Utiliser des conteneurs Docker pour la portabilité du modèle.

• Mettre en place des pipelines CI/CD pour automatiser les déploiements.

• Monitorer les métriques de performance (latence, erreurs) via les outils natifs du cloud.

• Sécuriser les API avec des jetons d’authentification ou des clés d’accès.

• Penser à la gestion des coûts, en adaptant les ressources à la demande.

Le cloud permet donc de scaler intelligemment vos modèles IA, que ce soit pour un petit prototype ou une application à grande échelle, tout en facilitant leur intégration dans des systèmes complexes.