Cloud-based Generative AI : 7 astuces pour améliorer les performances (et éviter les lundis matins difficiles)

Ah, le lundi matin, ce moment tant redouté des équipes de développement. Vous arrivez au bureau, prêt à attaquer une nouvelle semaine, mais votre boîte mail déborde déjà de messages désespérés. Il semblerait que votre système de gestion des stocks alimenté par l’IA générative que vous avez déployé la semaine dernière soit d’une lenteur affligeante. Plus d’une minute pour répondre aux requêtes, c’est tout bonnement insupportable ! (On attend le café, mais pas à ce point).

Les livraisons sont en retard, les clients raccrochent au nez de vos agents débordés, et les ventes en ligne dégringolent. Rien que ça. Un véritable cauchemar. Pourtant, vous avez tout fait dans les règles : GPU derniers cris, ressources sur-provisionnées, tests de perfs à gogo. Votre facture cloud dépasse allègrement les 100 000 dollars par mois ! Alors, que se passe-t-il ?

Identifier les sources de ralentissement

Si vous commencez à entendre ce genre d’histoire, c’est que vous faites partie des premiers à avoir déployé un système d’IA générative dans le cloud. Une étape excitante, certes, mais qui comporte son lot de défis insoupçonnés.

En règle générale, les problèmes de performances proviennent d’un seul maillon faible dans la chaîne : une API trop lente, un composant réseau défectueux ou même un mauvais choix de librairies. Facile à corriger une fois identifié, mais difficile à détecter.

La latence élevée peut sérieusement impacter les applications en temps réel comme le traitement de langage naturel ou la génération d’images.

Un sous-dimensionnement du réseau ou une allocation de ressources inefficace sont souvent les premiers coupables à pointer du doigt. Voilà par où commencer votre enquête.

Optimiser les ressources cloud

Eh oui, l’optimisation des ressources est la clé pour des performances dignes de ce nom, tout en maîtrisant les coûts. L’auto-scaling et le choix judicieux des instances en fonction de votre charge constituent un bon début.

Mais avant toute chose, vérifiez que vos ressources actuelles ne sont pas saturées. Un petit tour du côté des outils de monitoring devrait vous éclairer. D’ailleurs, en parlant de ça, avez-vous mis en place une stratégie d’observabilité pour surveiller votre système d’IA ? (Sans rire, c’est la base. Comment voulez-vous anticiper les problèmes de perfs sinon ?)

Scaler comme un pro

Un autre défi de taille : la capacité à faire évoluer vos ressources en fonction de la demande. Rien de pire qu’un système sous-dimensionné qui plante au moindre pic d’activité. (J’espère que ce n’est pas votre cas, sinon, désolé.)

L’auto-scaling et le load balancing sont vos meilleurs alliés pour ce genre de situation. Bien configurés, ils vous permettront de provisionner des ressources supplémentaires en un clin d’œil et de répartir la charge efficacement. Plus de goulots d’étranglement, que du bonheur !

Optimiser les workflows de training et d’inférence

Passons à l’essentiel : la gestion des processus de training et d’inférence de vos modèles d’IA générative. Ici, tout est une question de workflow. Il faut profiter au maximum de la flexibilité et de l’évolutivité offertes par le cloud public.

Dans la plupart des cas, ce sont les performances d’inférence qui posent problème. La tentation est grande d’y remédier en ajoutant toujours plus de ressources, mais ce n’est pas la meilleure approche. Avant de vous ruiner, commencez par ajuster les paramètres de votre modèle. La plupart des outils d’IA disposent de réglages fins qui peuvent faire des merveilles en termes de performances.

Le training, un gouffre financier ?

Parlons franchement, le training de modèles d’IA générative, c’est une véritable gabegie. Surtout lorsqu’on manipule des jeux de données massifs et des architectures complexes. Une utilisation inefficace du traitement parallèle et du stockage peut considérablement rallonger ce processus coûteux.

Rappelez-vous que dans de nombreux cas, vous utilisez des GPU. Et ça, ça a un prix, que vous les achetiez ou que vous les louiez. Le training doit donc être optimisé au maximum et n’avoir lieu que lorsque c’est vraiment nécessaire, c’est-à-dire lors des mises à jour de vos modèles.

Sécurité et conformité, les incontournables

Terminons par un aspect souvent négligé, mais ô combien crucial : la sécurité et la conformité de vos systèmes d’IA générative dans le cloud. La protection des données, les contrôles d’accès et le respect des réglementations peuvent avoir un impact direct sur les performances si ces aspects ne sont pas pris en compte dès le départ.

Lors de vos tests de performances, n’oubliez pas de vérifier que toutes les exigences en matière de gouvernance sont bien respectées. Ça vous évitera de grosses déconvenues par la suite. (Croyez-en mon expérience, c’est toujours un cauchemar à résoudre.)

Les bonnes pratiques à adopter dès aujourd’hui

Pour conclure, voici un petit récapitulatif des bonnes pratiques à mettre en œuvre sans plus attendre :

Restez à la page

Suivez de près les recommandations des équipes qui développent vos outils d’IA en matière de gestion des performances. Et assurez-vous que quelques membres de votre équipe soient inscrits aux formations régulières. (On n’est jamais trop prudent.)

L’observabilité, votre meilleure amie

Je ne le dirai jamais assez, mais une stratégie d’observabilité solide est indispensable. Mettez en place des outils de monitoring capables de détecter les problèmes de performances avant que vos utilisateurs ne les subissent. Une fois qu’ils sont impactés, c’est déjà trop tard. (Et votre crédibilité en prend un sacré coup.)

La plupart des organisations négligent les tests de performances sur leurs systèmes d’IA dans le cloud. Une grave erreur !

Testez, testez, et re-testez

Justement, en parlant de tests, la plupart des organisations les bâclent pour leurs systèmes d’IA hébergés dans le cloud. On leur a peut-être dit que ce n’était pas nécessaire puisqu’il suffit d’allouer plus de ressources en cas de problème. Une idée complètement saugrenue ! Les tests de performances doivent faire partie intégrante de votre processus de déploiement. Sans exception.

Une gestion proactive des performances

Enfin, n’attendez pas qu’un problème survienne pour vous attaquer à la gestion des performances. Faites-en une priorité au quotidien. Si vous n’intervenez qu’en mode réactif, c’est que vous avez déjà perdu la bataille.

Les systèmes d’IA générative vont se multiplier, que ce soit dans le cloud ou en local. Et avec eux, les problèmes de performances vont se multiplier également. La clé ? Rester proactif. Pas question d’avoir à gérer ce genre de situation un lundi matin. (Croyez-moi, ce n’est pas une expérience que vous voulez vivre.)