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Dans le paysage de l'IA en évolution rapide d'aujourd'hui, les plateformes d'orchestration sont essentielles pour gérer les flux de travail, intégrer des outils et faire évoluer efficacement les opérations. Qu'il s'agisse de consolider des modèles de langage volumineux (LLM), d'automatiser des pipelines d'apprentissage automatique (ML) ou d'optimiser les coûts, le bon logiciel peut rationaliser vos processus. Cet article décrit les principales plateformes d'orchestration de l'IA, en mettant en évidence leurs fonctionnalités, leurs options de déploiement et leurs tarifs pour vous aider à choisir la meilleure solution.
Explorons en détail les caractéristiques et les points forts de chaque plateforme pour vous aider à trouver la solution la mieux adaptée à vos besoins en matière d'IA.
Prompts.ai agit comme une « couche d'intelligence », réunissant plus de 35 modèles d'IA de premier plan, dont GPT-5, Claude, LLama et Gemini, en une seule plateforme rationalisée. Au lieu de gérer de nombreux outils distincts, les équipes peuvent accéder à ces modèles via une interface unique et sécurisée qui donne la priorité à la gouvernance et à la conformité.
Ce qui distingue Prompts.ai, c'est sa capacité à transformer des expériences ponctuelles en flux de travail évolutifs et reproductibles. Les organisations peuvent évaluer de grands modèles de langage côte à côte, automatiser les processus dans différents services et maintenir une supervision complète de l'utilisation et des coûts de l'IA. Cette approche a permis aux entreprises de réduire leurs dépenses en matière de logiciels d'IA jusqu'à 98 % tout en améliorant considérablement leur productivité.
Prompts.ai propose une solution SaaS basée sur le cloud qui simplifie l'intégration grâce à une interface Web et une API conviviales. Cela élimine la nécessité d'une gestion complexe de l'infrastructure, ce qui la rend particulièrement attrayante pour les entreprises américaines qui souhaitent une mise en œuvre rapide et rentable.
Grâce à son infrastructure cloud native, la plateforme fournit des mises à jour automatiques, une haute disponibilité et un accès facile à l'ensemble de l'équipe, le tout sans nécessiter de ressources informatiques dédiées pour la maintenance. Les organisations peuvent démarrer en quelques minutes seulement, ce qui en fait un excellent choix pour les entreprises qui souhaitent rendre l'IA opérationnelle sans avoir à se soucier d'une configuration technique approfondie.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de Prompts.ai est son intégration transparente avec les principaux LLM et outils d'entreprise. Il se connecte directement aux principaux fournisseurs d'IA tels que IA ouverte, Anthropique, et Google via des API robustes, tout en s'intégrant à des applications professionnelles populaires telles que Slack, Gmail et Trello pour permettre des flux de travail automatisés.
Par exemple, une entreprise de commerce électronique basée aux États-Unis a utilisé Prompts.ai pour connecter son CRM à de grands modèles linguistiques, rationalisant ainsi le support client. Cette intégration a permis de réduire les temps de réponse et d'améliorer la satisfaction des clients.
La plateforme prend également en charge une personnalisation avancée, notamment en peaufinant les modèles LoRa et en créant des agents d'IA qui peuvent être intégrés aux flux de travail. Ce niveau de flexibilité permet aux entreprises d'adapter leurs opérations d'IA pour répondre à des besoins spécifiques, en allant au-delà de l'utilisation de modèles standard.
Ces intégrations sont soutenues par une infrastructure évolutive qui s'adapte sans effort aux exigences croissantes.
Construit sur une architecture native du cloud, Prompts.ai garantit une évolutivité élastique, une haute disponibilité et une faible latence, offrant des performances constantes même pendant les pics de demande. Le système gère automatiquement l'allocation des ressources et l'équilibrage de charge, garantissant ainsi la réactivité des flux de travail à mesure que les volumes de données et l'activité des utilisateurs augmentent.
L'évolutivité de la plateforme ne se limite pas aux performances techniques, elle soutient également la croissance de l'organisation. Les équipes peuvent facilement ajouter de nouveaux modèles, utilisateurs ou espaces de travail sans perturber les opérations en cours, ce qui en fait la solution idéale pour les entreprises confrontées à une croissance rapide ou à des besoins évolutifs en matière d'IA.
Prompts.ai utilise un système de tarification simple basé sur un abonnement, facturé en dollars américains. Les forfaits sont conçus en fonction de l'utilisation et de la taille de l'équipe, évitant ainsi les frais cachés ou les structures tarifaires trop complexes.
Pour les particuliers, les forfaits vont de l'option Pay As You Go gratuite (0,00 $/mois) au forfait familial (99,00 $/mois). Les plans d'affaires commencent à 99,00$ par membre et par mois pour le plan Core et vont jusqu'à 129$ par membre et par mois pour le plan Elite. Chaque niveau comprend des allocations spécifiques de crédits TOKN, de stockage et de fonctionnalités.
Le système de crédit TOKN pay-as-you-go garantit que les coûts correspondent directement à l'utilisation réelle, éliminant ainsi les frais liés à la capacité inutilisée. Cette approche transparente facilite la budgétisation tout en permettant aux entreprises d'adapter leurs opérations d'IA en fonction de la demande réelle. Les factures sont détaillées et fournissent une ventilation claire de l'utilisation des crédits TOKN.
Kubeflow est une plateforme open source conçue pour les flux de travail d'apprentissage automatique (ML), conçue pour fonctionner de manière native sur Kubernetes. En tirant parti des capacités d'orchestration des conteneurs et de gestion des ressources de Kubernetes, il simplifie la formation distribuée et l'exécution de pipelines en plusieurs étapes.
Kubeflow fonctionne sur des clusters Kubernetes, offrant une flexibilité de déploiement dans différents environnements. Il peut être configuré sur des plateformes de cloud public telles qu'AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, ou au sein d'infrastructures sur site et hybrides. Grâce à ses design conteneurisé, Kubeflow garantit la portabilité et la cohérence dans ces divers environnements. Cette adaptabilité en fait un outil précieux pour les entreprises qui cherchent à standardiser les flux de travail d'IA dans différentes configurations.
L'une des caractéristiques les plus remarquables de Kubeflow est sa compatibilité multi-frameworks, qui permet une intégration fluide avec les frameworks ML courants tels que TensorFlow, PyTorchet XGBoost. Il prend également en charge les frameworks personnalisés, ce qui le rend très polyvalent.
Kubeflow architecture extensible permet l'inclusion d'opérateurs, de plug-ins et d'intégrations personnalisés avec les principaux services cloud et solutions de stockage. Cette conception permet aux organisations de connecter Kubeflow à leurs outils existants sans nécessiter de modifications importantes de l'infrastructure.
Par exemple, une grande entreprise a utilisé Kubeflow pour gérer plusieurs projets de machine learning simultanément, en exécutant des frameworks tels que TensorFlow aux côtés d'autres. Leurs équipes de data science ont créé des pipelines pour gérer des tâches telles que le prétraitement des données, la formation de modèles distribués sur des clusters GPU et le déploiement des modèles les plus performants en production. Kubeflow a géré des processus complexes tels que l'allocation des ressources, la gestion des versions et la mise à l'échelle en arrière-plan. Cela a permis aux équipes de se concentrer sur l'amélioration des modèles tout en automatisant les flux de travail de reconversion déclenchés par de nouvelles données. Ces fonctionnalités d'intégration mettent en évidence la capacité de Kubeflow à prendre en charge une mise à l'échelle dynamique et à fournir des performances fiables.
Kubeflow, basé sur Kubernetes, excelle en termes d'évolutivité et de performances. Il propose dimensionnement automatique des ressources, qui s'adapte de manière dynamique aux exigences de la charge de travail, ce qui permet aux équipes de donner la priorité au développement de modèles sans se soucier de l'infrastructure.
En outre, Kubeflow prend en charge la formation distribuée sur plusieurs nœuds et GPU, garantissant ainsi que même les tâches de machine learning à grande échelle sont exécutées efficacement. Cela en fait une solution puissante pour les organisations qui gèrent des flux de travail d'apprentissage automatique complexes et gourmands en ressources.
Apache Airflow est une plate-forme open source largement utilisée conçue pour orchestrer les flux de travail via une structure de graphe acyclique dirigé (DAG). Développé à l'origine par Airbnb, Airflow est devenu un outil incontournable pour gérer des pipelines de données complexes et des flux de travail d'IA.
Airflow propose plusieurs méthodes de déploiement, répondant à divers besoins opérationnels. Vous pouvez l'installer sur des serveurs, le déployer dans des conteneurs en utilisant Docker, ou configurez-le pour des environnements cloud natifs tels qu'AWS, Google Cloud et Azure. Des services gérés tels que Amazon MWAA et Compositeur Google Cloud rationalisez le processus en fournissant des fonctionnalités telles que la mise à l'échelle automatique et la sécurité intégrée. Pour ceux qui ont besoin d'une combinaison d'environnements, les déploiements hybrides sont également une option.
Grâce aux configurations hybrides, les équipes peuvent exécuter des flux de travail de manière fluide dans des environnements sur site et dans le cloud. Par exemple, les données sensibles peuvent rester sur site pour un traitement sécurisé, tandis que les tâches d'IA gourmandes en calcul, telles que les modèles de formation, sont gérées dans le cloud. Cette approche unifiée au sein d'une seule instance Airflow garantit une flexibilité opérationnelle et une intégration robuste du système.
Airflow dispose d'un riche écosystème d'opérateurs et de crochets, permettant une intégration fluide avec un large éventail d'outils, de bases de données et de frameworks d'apprentissage automatique.
Pour les flux de travail spécifiques à l'IA, Airflow fonctionne bien avec des plateformes telles que Débit ML pour le suivi des expériences et Apache Spark pour le traitement distribué des données. Sa base basée sur Python convient parfaitement aux tâches de science des données, car elle permet d'intégrer des scripts Python personnalisés, des blocs-notes Jupyter et des bibliothèques d'apprentissage automatique directement dans les pipelines. La fonctionnalité XCom de la plateforme améliore la coordination des tâches en permettant un partage efficace des données entre les étapes des flux de travail, telles que le prétraitement, la formation des modèles, la validation et le déploiement.
L'architecture d'exécution d'Airflow lui permet de s'adapter aux différentes exigences en matière de charge de travail. Le LocalExecutor est idéal pour les configurations sur une seule machine, tandis que le CeleryExecutor prend en charge les tâches distribuées à haut débit.
Dans les environnements Kubernetes, le KubernetesExecutor se distingue en créant dynamiquement des pods pour des tâches individuelles. Cette approche garantit l'isolation des ressources et la mise à l'échelle automatique, ce qui la rend particulièrement utile pour les charges de travail liées à l'IA. Par exemple, les modules compatibles GPU peuvent gérer les tâches d'entraînement, tandis que les ressources de calcul standard gèrent le prétraitement des données, optimisant ainsi l'allocation des ressources.
Airflow prend également en charge une parallélisation robuste, avec des tentatives intégrées et une gestion des échecs pour garantir la fiabilité. Ces fonctionnalités en font un choix fiable pour automatiser les flux de travail d'IA, même à l'échelle de l'entreprise.
En tant que plate-forme open source, Apache Airflow lui-même est gratuit, les coûts étant liés uniquement à l'infrastructure sous-jacente. Les services cloud gérés adoptent un modèle de tarification basé sur l'utilisation, facturant en fonction de facteurs tels que le calcul et le stockage. Cette configuration permet aux équipes de suivre et de contrôler de près les dépenses liées aux ressources, en adaptant les coûts aux besoins opérationnels réels.
Prefect Orion simplifie l'orchestration de flux de travail complexes tout en offrant la flexibilité nécessaire pour s'adapter aux différents besoins de déploiement. Il est conçu pour simplifier la gestion de processus complexes, permettant ainsi aux organisations de sélectionner le modèle de déploiement qui correspond le mieux à leurs besoins spécifiques. Ci-dessous, nous allons examiner les deux principales options de déploiement qui mettent en valeur cette adaptabilité.
Prefect propose deux méthodes de déploiement adaptées pour répondre à un large éventail de demandes opérationnelles :
Le choix entre ces deux options dépend des priorités opérationnelles de votre organisation et des considérations de conformité.
La plateforme DataRobot AI offre une solution d'entreprise axée sur l'apprentissage automatique automatisé et la gestion du cycle de vie complet des modèles d'IA. Cependant, aucune précision concernant son intégration avec les systèmes d'IA existants ou sa capacité à orchestrer de grands modèles de langage n'est fournie. En outre, les détails relatifs aux options de déploiement, à l'évolutivité et à la tarification restent flous. Bien que ces omissions laissent certaines questions sans réponse, DataRobot occupe toujours une place de premier plan dans le paysage de l'IA d'entreprise, ce qui en fait une plateforme qui mérite d'être examinée plus en détail lors des évaluations.
Domino Data Lab est conçu pour répondre aux exigences des projets d'IA complexes et de grande envergure, en offrant une évolutivité et des performances exceptionnelles. Que vous meniez des expériences isolées ou que vous gériez des initiatives à l'échelle de l'entreprise avec des centaines de data scientists et des milliers d'exécutions simultanées de modèles, cette plateforme est là pour vous.
Pour améliorer l'évolutivité, Domino Data Lab utilise une allocation dynamique pour ajuster les ressources informatiques en fonction des demandes de charge de travail. Son infrastructure distribuée, alimentée par l'orchestration Kubernetes, gère de manière fluide la distribution des ressources entre les nœuds et les zones. Cela garantit une gestion efficace des tâches de formation et d'inférence par lots à grande échelle. Des fonctionnalités supplémentaires telles que la mise en cache intelligente, l'accélération GPU/TPU et la surveillance continue des ressources contribuent à améliorer les performances tout en maîtrisant les coûts de calcul.
Azure Machine Learning de Microsoft simplifie la gestion des flux de travail d'IA à grande échelle au sein de l'écosystème Azure. Avec Synapse ML, il combine la puissance d'Apache Spark et des entrepôts de données dans le cloud pour permettre un déploiement fluide des modèles et des analyses à grande échelle. Cette combinaison de traitement distribué et d'analyses évolutives fait d'Azure Machine Learning un outil clé pour orchestrer des flux de travail d'IA de bout en bout.
Google Vertex AI Pipelines est un outil de l'écosystème Google Cloud conçu pour gérer et rationaliser les flux de travail d'apprentissage automatique. Il offre des fonctionnalités permettant d'orchestrer les opérations d'IA, mais il est préférable d'explorer les détails concernant le déploiement, l'intégration, l'évolutivité et la tarification dans la documentation officielle de Google Cloud. Pour une compréhension approfondie et pour déterminer comment cela correspond à vos besoins en matière de flux de travail, il est fortement recommandé de consulter ces ressources détaillées.
Les plateformes d'orchestration de l'IA présentent chacune leurs propres avantages et défis, façonnant la façon dont les organisations abordent leurs flux de travail d'IA. Il est essentiel de comprendre ces différences pour sélectionner une plateforme adaptée à vos besoins techniques et à vos objectifs opérationnels.
Voici un aperçu des points forts et des inconvénients de certaines plateformes de premier plan :
Prompts.ai offre une combinaison remarquable de gestion des coûts et de variété de modèles. Son système de crédit TOKN à paiement à l'utilisation élimine les frais d'abonnement récurrents, ce qui en fait un choix rentable. Avec accès à plus de 35 modèles linguistiques haut de gamme - notamment GPT-5, Claude, LLama et Gemini - les équipes peuvent rationaliser leurs opérations sans avoir à jongler avec plusieurs comptes fournisseurs. La couche FinOps intégrée assure le suivi des jetons en temps réel, tandis que les programmes de certification aident les équipes à développer une expertise interne.
Kubeflow prospère dans les environnements natifs de Kubernetes où les équipes possèdent déjà des compétences en matière d'orchestration de conteneurs. Son framework open source permet une personnalisation complète et évite toute dépendance vis-à-vis d'un fournisseur. La plateforme prend en charge l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'expérimentation à la production. Cependant, sa courbe d'apprentissage abrupte et ses exigences importantes en matière de configuration et de maintenance peuvent être difficiles pour les équipes qui n'ont pas une solide expérience DevOps.
Flux d'air Apache est une option fiable pour l'orchestration des flux de travail, soutenue par une large communauté et un vaste écosystème d'opérateurs pour diverses sources de données. Construit sur Python, il est intuitif pour les ingénieurs et les data scientists, et son interface utilisateur Web simplifie la visibilité des flux de travail et le débogage. Bien qu'il soit mature et bien documenté, Airflow n'a pas été conçu spécifiquement pour les charges de travail d'IA, ce qui a rendu la gestion des GPU et les pipelines de modèles plus complexes.
Préfet Orion propose une approche moderne et native du cloud pour l'orchestration des flux de travail. Son modèle d'exécution hybride permet d'exécuter des tâches sensibles sur site tout en tirant parti de l'orchestration dans le cloud. L'API basée sur Python est conviviale et des fonctionnalités telles que les nouvelles tentatives automatiques et la gestion des échecs améliorent la fiabilité. Cependant, en tant que plate-forme plus récente, elle comporte moins d'intégrations tierces et de ressources communautaires que des outils plus établis.
Le tableau ci-dessous fournit un résumé des principaux points forts et points faibles de chaque plateforme :
Plateforme d'IA DataRobot est un excellent choix pour les équipes qui ont besoin de la fonctionnalité AutoML pour accélérer le développement de modèles. Grâce à l'ingénierie automatique des fonctionnalités et à la sélection des modèles, il réduit les temps de déploiement. Ses fonctionnalités de gouvernance et de surveillance de niveau professionnel répondent aux besoins de conformité, mais les frais de licence élevés et le risque de blocage des fournisseurs peuvent décourager ceux qui recherchent la flexibilité.
Laboratoire de données Domino met l'accent sur la collaboration, en intégrant le suivi des expériences et un partage de calcul efficace. Bien que cela favorise le travail d'équipe, ses exigences en matière de ressources et sa structure tarifaire complexe peuvent compliquer la gestion des coûts.
Plateformes natives du cloud tels qu'Azure Machine Learning et Google Vertex AI Pipelines simplifient les opérations en proposant une infrastructure gérée et une intégration étroite avec leurs écosystèmes respectifs. Ces plateformes réduisent le besoin de maintenance de l'infrastructure d'orchestration et fournissent de solides fonctionnalités de sécurité. Cependant, le compromis réside dans la dépendance à l'égard de fournisseurs de cloud spécifiques.
Lors de l'évaluation de ces plateformes, tenez compte de l'expertise technique de votre équipe, de l'infrastructure actuelle, du budget et des objectifs à long terme. Le bon choix permettra de trouver un équilibre entre les besoins immédiats et l'évolutivité, la rentabilité et la flexibilité opérationnelle.
Le choix de la bonne plateforme d'orchestration de l'IA dépend de l'alignement des objectifs de votre organisation sur les points forts spécifiques de chaque option. Le marché comprend tout, des plateformes d'entreprise complètes aux outils axés sur des flux de travail spécialisés, répondant à une variété de besoins opérationnels.
Pour les équipes qui accordent la priorité à la rentabilité et à l'accès à un large éventail de modèles, Prompts.ai se distingue par son système de paiement à l'utilisation TOKN et son accès à plus de 35 modèles linguistiques de premier plan. Sa couche FinOps intégrée permet un suivi des coûts en temps réel, ce qui la rend particulièrement utile pour gérer les budgets d'IA sur plusieurs projets. Cela dit, chaque plateforme répond à des contextes opérationnels uniques.
Par exemple, Kubeflow s'intègre parfaitement à Kubernetes mais nécessite une expertise DevOps avancée. De même, Flux d'air Apache propose un écosystème Python bien établi mais présente des défis en matière de gestion des GPU. Bien que ces outils open source soient flexibles, ils exigent des compétences techniques importantes pour être mis en œuvre et gérés efficacement.
Parallèlement, des solutions gérées telles que Apprentissage automatique Azure et Canalisations d'intelligence artificielle de Google Vertex réduisez les frais d'infrastructure tout en liant les entreprises à des écosystèmes cloud spécifiques. Ces plateformes sont idéales pour les équipes qui ont déjà investi dans les services cloud de Microsoft ou de Google.
Des solutions destinées aux entreprises, telles que Robot de données et Laboratoire de données Domino offrent des fonctionnalités avancées adaptées à AutoML et à la collaboration en équipe. Cependant, ils entraînent des coûts plus élevés et peuvent entraîner une dépendance vis-à-vis des fournisseurs, ce qui nécessite une évaluation minutieuse des avantages à long terme et de l'allocation des ressources.
En fin de compte, le succès de l'orchestration de l'IA réside dans la sélection de plateformes qui correspondent aux exigences d'expertise, d'infrastructure et d'évolutivité de votre équipe. Commencer par des modèles de tarification flexibles et un large accès aux modèles peut vous aider à expérimenter et à évoluer sans investissements initiaux importants. Cette approche permet à votre organisation de créer des flux de travail d'IA efficaces qui ont un impact mesurable tout en conservant la flexibilité nécessaire pour s'adapter à l'évolution des besoins.
Lors du choix d'une plateforme d'orchestration d'IA, il est essentiel de prendre en compte plusieurs aspects critiques tels que options d'intégration, capacités d'automatisation, et mesures de sécurité. Recherchez une plateforme qui se connecte facilement à vos systèmes actuels, prend en charge de grands modèles de langage et fournit de puissantes fonctionnalités d'automatisation pour simplifier les flux de travail.
Tout aussi importants sont évolutivité et adaptabilité, en veillant à ce que la plateforme puisse évoluer en fonction de l'évolution des demandes de votre organisation. Une interface simple et des outils de gouvernance clairs peuvent faciliter l'adoption et la gestion. En alignant ces fonctionnalités sur les objectifs de votre organisation, vous pouvez sélectionner une plateforme qui améliore l'efficacité et rationalise les processus alimentés par l'IA.
Les plateformes d'IA natives du cloud sont conçues pour fournir performances évolutives et contrôle des coûts, ce qui en fait un choix pratique pour les entreprises de tous horizons. La plupart d'entre elles proposant une tarification à l'utilisation, vous pouvez maîtriser vos dépenses en ne couvrant que les ressources que vous utilisez réellement. Ces plateformes sont également équipées pour gérer des flux de travail d'IA étendus, en s'adaptant de manière fluide pour répondre à des demandes croissantes, le tout sans nécessiter d'importants investissements initiaux dans l'infrastructure.
Lorsque vous envisagez des solutions d'orchestration d'IA, prenez le temps d'évaluer dans quelle mesure une plateforme répond à vos exigences en matière de flux de travail, à vos besoins d'intégration et à votre plan financier. Étant donné que les modèles d'évolutivité et de tarification peuvent différer, concentrez-vous sur la recherche d'une solution qui trouve le juste équilibre entre performances et accessibilité pour vos objectifs spécifiques.
Plateformes d'orchestration d'IA open source, telles que Kubeflow et Flux d'air Apache, fournissent des capacités robustes mais comportent leurs propres défis. L'un des principaux obstacles est courbe d'apprentissage abrupte. Ces plateformes exigent souvent une compréhension approfondie du codage, de la gestion de l'infrastructure et des flux de travail d'IA, ce qui peut les rendre moins accessibles aux équipes dépourvues de compétences techniques spécialisées.
Un autre problème important est la complexité de l'intégration. Bien que ces outils soient très adaptables, leur configuration pour qu'ils fonctionnent parfaitement avec d'autres systèmes, tels que des modèles de langage volumineux ou des logiciels propriétaires, peut être à la fois chronophage et techniquement exigeante. En outre, la maintenance et la mise à l'échelle de ces plateformes nécessitent une expertise et des ressources continues, ce qui peut représenter un fardeau pour les petites équipes ou les organisations dont les budgets sont serrés.
Malgré ces défis, les plateformes open source restent une option intéressante pour les organisations qui privilégient la flexibilité et disposent des ressources nécessaires pour gérer efficacement leur configuration et leur maintenance.
