LMi-MAG28 Dec - Flipbook - Page 60
FOCUS
Intelligence arti昀椀cielle
COMMENT DÉPLOYER
DU MACHINE LEARNING
SUR AWS LAMBDA
Le service serverless d’AWS, Lambda, fournit une solution simple, évolutive et rentable
pour le déploiement de modèles d’IA qui élimine le besoin de licences et d’outils coûteux.
Le point sur deux approches et étapes à suivre pour sa mise en œuvre.
© Quantic69 - iStock
Jason Cross, IDG NS (adapté par Jean Elyan)
La solution serveless Lambda est capable
de faire tourner et de mettre à l’échelle différents
processus IA comme l’inférence de modèles.
C’est là qu’intervient le serverless, avec des plateformes
telles qu’AWS Lambda qui offrent une solution convaincante pour une inférence ML légère et à la demande. Elle
est une option particulièrement opportune compte tenu
de l’essor de l’informatique edge et des cas d’utilisation
de l’apprentissage automatique, ainsi que de la nécessité
de réduire les coûts excessifs traditionnellement associés au déploiement du ML. Dans cet article, je vais vous
présenter deux façons de déployer un modèle ML sur
AWS Lambda. Il s’agit d’un choix privilégié car la solution est simple, automatiquement évolutive et rentable,
puisque seules les requêtes effectuées sont payées.
Pourquoi utiliser Lambda pour déployer
des modèles ML
ans le domaine en pleine évolution
de l’intelligence artificielle et de
l’apprentissage automatique, les
entreprises continuent de rechercher des solutions rentables pour
réduire leur dépendance vis-à-vis
d’outils tiers coûteux, non seulement pour le développement,
mais aussi pour le déploiement. Récemment, j’ai été
chargé de déployer un modèle d’apprentissage automatique prédictif (ML) dans mon entreprise. Notre objectif
initial était d’internaliser le modèle ML afin de réduire
les coûts opérationnels, mais le processus de déploiement
présentait des défis importants en raison des exigences
coûteuses en matière d’infrastructure.
D
60 / décembre 2025 / janvier / février 2026
Cette solution est convaincante pour le déploiement de
modèles, avec un véritable service à la carte. Ses principaux avantages sont les suivants. Rentabilité : pour les
entreprises traitant entre 1 000 et 10 000 prédictions par
jour, le calcul serverless peut potentiellement réduire les
coûts d’infrastructure jusqu’à 60 % par rapport à la maintenance de serveurs de prédiction dédiés. Evolutivité :
Lambda adapte automatiquement les ressources informatiques en fonction des demandes de prédiction entrantes,
sans intervention manuelle. En éliminant le besoin de
préprovisionner la capacité des serveurs, les sociétés
peuvent optimiser l’utilisation des ressources et réduire
considérablement les frais généraux liés à l’infrastructure. Bien que cette offre excelle dans de nombreux scé-
