Avec une suite complète d’outils avancées, et des partenariats avec Hugging Face et Meta, IBM et sa suite watsonx se présentent en architectes de l’intelligence artificielle.
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Intelligence artificielle : Mais où est IBM ?
Est-ce que quelqu’un se rappelle encore de qui est IBM, au printemps 2023 ? Si pour vous aussi, cet acronyme étranger sonne vaguement comme une masse d’hommes en costumes gris aux faux airs d’agent Smith dans Matrix, c’est que depuis plusieurs années, IBM n’est plus du côté du rêve… et donc plus du côté des médias !
Et pourtant, il y a dix ans, alors que le monde flirte encore avec les promesses absurdes du « transhumanisme », que le Bitcoin a eu son premier pic, et que Elon Musk est encore un quasi-inconnu en Europe, IBM, c’est l’intelligence artificielle.
Avec son fidèle Watson, l’entreprise américaine a gagné au célèbre jeu (à l’époque) Jeopardy. Elle est aussi à la pointe des balbutiements de l’informatique quantique, dont tout le monde aime alors parler sans rien y comprendre.
Sauf que dix ans se sont écoulés, qu’IBM n’a jamais rallié les marchés populaires du smartphone, des applications, des assistants vocaux, pas plus que ceux de l’espace ou même du logiciel grand public. Le quantique n’est pas encore devenu un véritable levier de puissance informatique, et ne le sera vraisemblablement pas grâce à IBM.
Quant à “l’intelligence artificielle”, faut-il vraiment développer à quel point jamais ces deux mots n’ont été aussi éloignés des trois lettres du groupe ? A moins que vous ne travailliez dans une entreprise de plus de 1000 salariés dans le secteur tertiaire – et encore – personne ne vous parle jamais de “Watson”. Watson n’a pas fait la une depuis des années.
Une absence qui se caractérise forcément en bourse. En 10 ans, l’action a baissé de 37%. Sur les cinq dernières années, elle est étrangement stagnante, accusant une baisse d’un peu plus de 11%. Là où dans le même temps, des fortunes se sont faites, et défaites ! Il y a cinq ans, une action Tesla valait 20$, contre 167$ aujourd’hui. Google ? 55$, contre 108$ aujourd’hui. Microsoft ? 97$, contre 306$ aujourd’hui. Et ce alors que les heures les plus heureuses remontent à l’automne 2021 (Elon Musk avait alors une fortune de 320 milliards de dollars).
Pendant ce temps, Microsoft et ses milliards injectés dans OpenAI et Google/Alphabet et sa branche DeepMind brillent depuis plusieurs mois et plusieurs années. Sans parler des récents arrivés : Amazon, Meta (probablement l’une des plus belles percées dans l’IA de ces derniers mois pour un mastodonte US), et même Nvidia. Tous voient leurs noms chaque semaine associés aux nouvelles « merveilles » de l’IA.
IBM présente watsonx
Alors IBM a décidé de frapper du poing sur la table, et dévoile ce 9 mai 2023 une suite complète, lors de sa conférence annuelle « Think ».
D’abord IBM rappelle (tout de même) qu’il est un pionnier de l’IA, et qu’aujourd’hui – quoi qu’on puisse en penser – l’entreprise « dispose de l’un des portefeuilles les plus complets de solutions d’IA d’entreprise disponibles. Notre suite Watson est déployée auprès de plus de 100 millions d’utilisateurs dans 20 secteurs, tandis que les équipes dédiées d’IBM Research continuent de repousser les frontières de la technologie ».
Et présente donc watsonx, une nouvelle plate-forme conçue pour « permettre aux entreprises d’évoluer et d’accélérer l’impact de l’IA la plus avancée avec des données fiables ».
watsonx est basé sur un constat technique et complet : « Les entreprises qui se tournent vers l’IA aujourd’hui ont besoin d’accéder à une pile technologique complète qui leur permet de former, d’ajuster et de déployer des modèles d’IA, y compris des modèles de base et des capacités d’apprentissage automatique, dans toute leur organisation avec des données, une vitesse et une gouvernance fiables – le tout en un seul endroit et pour exécuter dans n’importe quel environnement cloud. » (Ce qui est aussi parfaitement juste que difficile à lire.)
Et pour cause : « Les outils d’IA traditionnels, bien que puissants, peuvent être coûteux, longs et difficiles à utiliser. Les données doivent être laborieusement collectées, conservées et étiquetées avec des annotations spécifiques à la tâche pour former des modèles d’IA. Construire un modèle nécessite des compétences spécialisées difficiles à trouver – et chaque nouvelle tâche nécessite de répéter le processus. En conséquence, les entreprises se sont principalement concentrées sur l’automatisation des tâches avec des données abondantes et une valeur commerciale élevée, laissant tout le reste sur la table. Mais cela commence à changer. »
Mais « la qualité des données est importante. Un modèle d’IA formé sur des données biaisées ou toxiques aura naturellement tendance à produire des sorties biaisées ou toxiques. Ce problème est aggravé à l’ère des modèles de base, où les données utilisées pour former les modèles proviennent généralement de nombreuses sources et sont si abondantes qu’aucun être humain ne pourrait raisonnablement les parcourir toutes ».
Alors, watsonx « fournit un accès en libre-service à des données fiables et de haute qualité, permettant aux utilisateurs de collaborer sur une plate-forme unique où ils peuvent créer et affiner à la fois de nouveaux modèles de base d’IA génératifs ainsi que des systèmes d’apprentissage automatique traditionnels. Les premiers cas d’utilisation que nous avons identifiés vont du travail numérique, de l’automatisation informatique, de la modernisation des applications et de la sécurité à la durabilité ».
watsonx s’articule autour de trois structures principales :
- watsonx.ai : Le nouveau studio watsonx.ai d’IBM propose une suite de modèles de base de langage et de code de différentes tailles et architectures. Les quatre modèles ont un nom issu de la géologie : Granite, Sandstone, Obsidian, and Slate.
- Granite : Des modèles seulement décodeurs « GPT-like » pour les tâches génératives.
- Sandstone : Des modèles basés sur une architecture codeur-décodeur et sont bien adaptés à un fine-tuning sur des tâches spécifiques, interchangeables avec les modèles T5 populaires de Google
- Obsidian : Des modèles qui utilisent une nouvelle architecture modulaire développée par IBM Research
- Slate fait référence à une famille de modèles basés sur l’encodage uniquement (RoBERTa-based) qui, bien que non génératifs, sont rapides et efficaces pour de nombreuses tâches de NLP d’entreprise.
IBM précise que « tous les modèles de watsonx.ai sont entraînés sur le datalake d’IBM dédié aux entreprises, sur notre supercalculateur d’IA Vela ».
- Toujours dans Watson.ai, IBM introduit aussi trois modèles aux destinations déjà précises :
- fm.code : Des modèles conçus pour générer automatiquement du code pour les développeurs via une interface en langage naturel afin d’augmenter la productivité des développeurs et de permettre l’automatisation de nombreuses tâches informatiques.
- fm.NLP : Une collection de grands modèles de langage (LLM) pour des domaines spécifiques ou spécifiques à l’industrie qui utilisent des données organisées où les biais peuvent être atténués plus facilement et peuvent être rapidement personnalisés à l’aide des données client.
- fm.geospatial : Un modèle basé sur des données climatiques et de télédétection pour aider les organisations à comprendre et à planifier les changements dans les schémas de catastrophes naturelles, la biodiversité, l’utilisation des terres et d’autres processus géophysiques qui pourraient avoir un impact sur leurs activités.
IBM s’associe avec Hugging Face
Toujours autour de watsonx.ai, IBM présente son nouveau partenariat avec Hugging Face, la licorne américaine fondée par trois français :
« Dans le cadre d’une nouvelle collaboration entre IBM et Hugging Face, le studio watsonx.ai s’appuiera sur les bibliothèques open-source de Hugging Face et proposera des milliers de modèles et d’ensembles de données ouverts de Hugging Face. Cela fait partie de l’engagement d’IBM à fournir à ses clients une approche d’écosystème ouvert qui leur permet d’exploiter les meilleurs modèles et architectures pour leurs besoins commerciaux uniques. »
Clem Delangue, co-fondateur et CEO de Hugging Face commente :
« Pour bénéficier des dernières capacités de l’IA, les entreprises veulent s’appuyer sur l’apprentissage automatique open-source : des modèles open-source formés sur des ensembles de données accessibles qui peuvent fonctionner dans un environnement sécurisé avec une conformité et une gouvernance des données appropriée. Nous sommes ravis de nous associer à IBM pour offrir aux développeurs une expérience de premier plan basée sur l’apprentissage machine open-source et communautaire Hugging Face, au sein de la nouvelle plateforme watsonx qui offre la lisibilité et la fiabilité d’IBM. »
IBM présente donc deux autres structures principales, en plus de watsonx.ai :
- watsonx.data : un data store construit sur une architecture “lakehouse” ouverte, conçu pour aider les entreprises à unifier et gouverner facilement leurs données structurées et non structurées, où qu’elles soient, pour une IA et une analyse performantes. Une solution encore en bêta fermée qui devrait être lancée en juillet 2023.
- watsonx.governance : une boîte à outils de gouvernance de l’IA pour activer des workflows d’IA fiables. Watsonx.governance est conçu pour aider les entreprises à gérer leurs politiques, leurs meilleures pratiques et leurs exigences réglementaires, et à répondre aux préoccupations concernant les risques et l’éthique grâce à l’automatisation logicielle. Il pilote une solution de gouvernance de l’IA sans les coûts excessifs liés au changement de votre plate-forme de science des données actuelle.
IBM développe son association avec l’équipe PyTorch de Meta, et fait évoluer sa branche consulting vers l’IA
PyTorch et PyTorch 2 font partie des bibliothèques Python centrales dans le domaine du Machine Learning open source, et Meta a largement participé ces dernières années à leurs développements. IBM se rapproche de la team PyTorch de cette dernière, et Damien Sereni, le “Engineering Director” de Meta, explique ce partenariat :
« Les entreprises d’aujourd’hui ne peuvent pas tirer le meilleur parti de leurs technologies d’IA et de cloud si ces innovations ne sont pas équipées pour réussir à l’échelle. Meta a bénéficié d’une collaboration de plusieurs années avec IBM pour relever ce défi majeur. Avec la sortie d’IBM watsonx, l’équipe PyTorch de Meta et d’IBM poursuit sa collaboration pour construire une pile logicielle prête à la production pour l’entraînement de bout en bout, le réglage fin et l’inférence de modèles de base à grande échelle. »
IBM explique aussi faire avancée sa branche consulting vers l’IA :
« IBM Consulting Centre d’excellence pour l’IA générative : IBM Consulting annonce un centre d’excellence pour l’IA générative avec plus de 1 000 experts en IA générative et prévoit de créer une pratique axée sur watsonx qui développera et déploiera activement watsonx pour les clients. IBM Consulting a réalisé des dizaines d’engagements clients infusant l’IA générative avec IBM Watson et un portefeuille de partenaires de l’écosystème grâce à sa méthode éprouvée IBM Garage. »
Conclusion
Malgré le postulat volontairement dur et (un peu) accablant du début d’article, IBM ne se présentait pas pour cet événement Think 2023 comme le plus petit des challenger dans le domaine de l’IA.
Reste que depuis les échanges entre LaMDA (de Google) et Blake Lemoine leakés l’été dernier, aux dernières fonctionnalités de GPT-4 (comme l’éblouissant Code Interpreter), en passant par les nombreuses sorties récentes de Meta (dont LLaMA, qui sert de socle à tous l’écosystème LLM open source, bon gré mal gré), IBM avait fort à faire pour impressionner dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Défi relevé, puisque watsonx et sa suite semblent répondre à l’ensemble du spectre de technologies nécessaires au déploiement de l’IA dans les entreprises, par elles, et pour elles.
Celles-ci vont avoir en effet besoin de modèles capables de les accompagner dans la structuration de données parfois aussi mal étiquettées qu’inutiles, dans un contexte agile et sécurisé, pour développer des IA utiles, et efficaces.
C’est à ce challenge que watsonx de IBM semble s’attaquer, avec l’aide de partenaires qui ne peuvent pas être balayés d’un revers de main : Hugging Face, devenu un acteur incontournable de l’écosystème, et la team PyTorch de Meta.
Pour aller plus loin :
