L'utilisation de l'IA (intelligence artificielle) générative a connu une expansion rapide au Japon, les outils d'IA étant désormais utilisés dans un large éventail de domaines, notamment l'efficacité opérationnelle, le service à la clientèle et le marketing.

Cependant, à mesure que ces outils se démocratisent, on s'inquiète de plus en plus des coûts liés à leur utilisation et à leur maintenance. Plutôt que de vous fier aux services d'IA existants, vous pouvez réduire les coûts en créant des produits d'IA adaptés aux besoins spécifiques de votre entreprise.

Heureusement, grâce à l'adoption généralisée des interfaces de programmation d'applications (API) et des logiciels libres (open source), le développement d'offres d'IA, autrefois limité aux grandes entreprises, est désormais tout à fait à la portée des particuliers.

Cet article explique comment développer des produits d'IA, y compris les connaissances requises pour le développement et la manière de les monétiser.

Points clés à retenir

• En utilisant des API et des logiciels libres, les particuliers peuvent développer des produits d'IA.
  
• Pour le développement d'IA en tant que particulier, il est recommandé de commencer par créer des services d'IA à petite échelle qui combinent des modèles et des API existants.
  
• En plus des compétences en programmation dans des langages tels que Python, le développement d'IA exige également une compréhension de la sécurité, des conditions d'utilisation et des lois pertinentes.
  
• En utilisant des outils sans code ou à code réduit (low-code), les personnes sans expérience en programmation peuvent développer des produits d'IA simples.
  
• Il existe diverses structures de monétisation pour les produits d'IA, notamment les achats uniques, les modèles par abonnement, les paiements à l'utilisation et les modèles hybrides.
  

Un particulier peut-il développer des produits d'IA?

Lorsque les gens entendent le terme « IA », les produits développés par de grandes entreprises, comme ChatGPT d'OpenAI, Gemini de Google et Copilot de Microsoft, sont probablement les premières choses qui leur viennent à l'esprit.

Développer un grand modèle linguistique (LLM) à partir de zéro nécessite en effet d'énormes quantités de données, des processeurs graphiques (GPU) et des coûts de conception considérables. Il n'est pas réaliste pour un particulier de réaliser ce type de projet par lui-même.

Cependant, grâce aux API et aux modèles open source, il est maintenant possible pour de petits groupes ou des développeurs en solo de créer des applications d'IA.

Par exemple, un particulier pourrait concevoir entièrement un produit d'IA à petite échelle qui combine des technologies d'IA existantes, comme :

• Un outil de clavardage par IA pour un secteur précis
  
• Un outil de résumé de PDF
  
• Un service client par IA
  
• Un service de génération d'images
  
• Un outil de service d’assistance d'entreprise propulsé par l'IA
  

Tous les utilisateurs ne veulent pas ou n'ont pas besoin d'une IA d'usage général pour accomplir chaque tâche. Il existe plutôt une demande croissante pour ces outils adaptés à des défis et des flux de travail précis. En développant des produits d'IA adaptés au site Web de votre entreprise et en créant les services dont vos clients ont besoin, vous pourrez vous démarquer de vos concurrents tout en réduisant vos coûts.

Principes de base de l'IA pour les particuliers

Voici quelques éléments que vous devez savoir pour faciliter le développement d'IA en solo :

Comprendre ce qu'est l'IA

Qu'est-ce que l'IA exactement?

L'IA désigne la technologie qui reproduit artificiellement l'intelligence humaine.

Lorsque vous pensez à l'IA, vous l'imaginez peut-être aussi polyvalente qu'un humain. En pratique, cependant, elle est généralement utilisée dans les domaines suivants où elle excelle :

• Calcul et analyse
  
• Génération de texte
  
• Reconnaissance audio
  
• Reconnaissance d'images
  
• Traduction
  

Lorsque vous développez un produit d'IA par vous-même, il s'agira probablement de quelque chose de spécialisé pour un domaine particulier.

Comprendre le processus de développement de l'IA

En apprenant à partir de vastes quantités de données, l'IA peut fournir des réponses et des prédictions précises en réponse aux questions et aux demandes des utilisateurs.

Le développement de modèles d'IA à grande échelle à partir de zéro nécessite d'énormes quantités de données et des calculs haute performance.

Lorsque des particuliers créent des produits d'IA, le processus habituel consiste à utiliser des modèles existants.

Principales approches pour le développement d'IA par des particuliers

Voici les façons les plus courantes pour les particuliers de développer des produits d'IA :

Développer en utilisant des API

Les grandes entreprises rendent leurs capacités d'IA disponibles sous forme d'API, ce qui permet aux développeurs travaillant seuls de les utiliser pour créer leurs propres applications d'IA. Par exemple, en intégrant une API d'IA de génération de texte au site Web ou à l'application de votre entreprise, vous pouvez créer un robot conversationnel d'IA et un système de service à la clientèle propulsé par l'IA.

Les exemples les plus connus comprennent l'API OpenAI et l'API Gemini de Google. En utilisant des modèles existants, les particuliers peuvent développer des produits d'IA dans un délai relativement court.

Développer en utilisant des outils sans code ou à code réduit

Une gamme croissante d'outils sans code et à code réduit (low-code) rend le développement d'IA plus accessible.

Le sans code fait référence à une méthode qui ne nécessite presque aucun codage. Le développement à code réduit permet de créer des applications avec un minimum de code.

Il y a un nombre croissant de services qui permettent aux utilisateurs de créer des robots conversationnels d'IA et des applications d'automatisation d'entreprise avec des outils sans code. De plus, en vous intégrant à des API et des systèmes de paiement externes, vous pouvez développer des recommandations de produits propulsées par l'IA, un service client assisté par l'IA et des offres par abonnement\ à petite échelle.

Il est relativement simple de commencer, y compris pour ceux qui ont peu d'expérience en programmation, et cela prend en charge les projets personnels et la création de produits d'IA à petite échelle.

Étapes de base pour démarrer le développement d'IA en tant que particulier

Lorsqu'on commence le développement d'IA en tant que particulier, il est courant de suivre cet ordre d'opérations :

• Décider du type de produit d'IA à créer.
  
• Procéder au développement en utilisant des API et des outils sans code.
  
• Effectuer des tests et apporter des améliorations au besoin.
  

Plutôt que d'essayer de créer une offre à grande échelle dès le départ, commencer par un produit d'IA à petite échelle conçu pour un cas d'usage bien défini permet de progresser plus facilement dans le développement.

Compétences et connaissances nécessaires au développement d'IA en tant que particulier

Lorsqu'ils développent un produit d'IA par eux-mêmes, les développeurs travaillant seuls ont besoin d'une compréhension de base de la technologie elle-même, ainsi que du codage, de la sécurité et des questions juridiques.

Connaissances de base en programmation

Lorsqu'on développe une IA par soi-même, avoir des connaissances de base en programmation facilitera grandement ce processus. Bien qu'il soit possible de créer des produits d'IA en utilisant des outils sans code ou à code réduit (low-code), les connaissances en programmation sont utiles pour comprendre les API utilisées et créer des applications d'IA de manière plus flexible.

Python, SQL et R sont les langages les plus couramment utilisés pour la création d'IA.

Sécurité et protection des données personnelles

Les services d'IA impliquent souvent le traitement des données des utilisateurs et des données personnelles, ce qui rend importantes la gestion des données personnelles et les mesures de sécurité.

Lors de l'intégration de fonctionnalités de connexion ou de paiement, les développeurs doivent envisager des mesures pour prévenir la fraude.

De plus, si vous traitez des paiements par carte de crédit, assurez-vous de vérifier les directives de sécurité des cartes de crédit et la Norme de sécurité des données de l'industrie des cartes de paiement (PCI DSS) pour vous assurer que les opérations sont sécurisées.

Comprendre les conditions d'utilisation et les réglementations

Lorsque vous publiez ou vendez des offres d'IA au grand public, vous devez également comprendre les points suivants :

• La Loi sur la protection des renseignements personnels
  
• La Loi sur les transactions commerciales spécifiées
  
• Le droit d'auteur
  
• Les conditions d'utilisation de l'API
  

Les services d'IA peuvent soulever des questions sur le traitement du contenu généré et l'utilisation des données des utilisateurs. Assurez-vous de comprendre les aspects techniques ainsi que les règles et les exigences juridiques pour l'exploitation du service.

Comment transformer un produit d'IA développé en solo en un service rentable

Les produits d'IA développés par des particuliers peuvent être offerts comme services sur le site Web ou l'application de votre entreprise et être monétisés.

Une grande variété de ces offres, y compris des robots conversationnels, des outils et des services de génération d'images, est disponible en ligne.

Les services d'IA peuvent facturer les utilisateurs des manières suivantes :

Ventes uniques

Avec les ventes uniques, les utilisateurs paient une fois et obtiennent un accès indéfini à l'application d'IA.

Cette approche de paiement fonctionne bien pour les applications de service d’assistance d'entreprise à petite échelle, comme les outils d'analyse de données et de création de graphiques propulsés par l'IA, car elle aide les propriétaires uniques à réduire leurs coûts.

Facturation à taux fixe (abonnements)

Une offre de facturation à taux fixe facture aux clients des frais récurrents fixes, peu importe le volume d'utilisation. Par exemple, des plateformes comme ChatGPT d'OpenAI et Gemini de Google proposent des offres à taux fixe liées aux fonctionnalités et à l'utilisation.

Contrairement à un achat unique, les abonnements fournissent des mises à jour continues pour les fonctionnalités supplémentaires et le modèle d'IA, ce qui donne aux utilisateurs un accès à la dernière version.

Une méthode par abonnement convient aux utilisateurs qui utilisent régulièrement des applications d'IA, et elle a également l'avantage de générer des revenus stables pour les entreprises.

Facturation à l’utilisation

La facturation à l’utilisation est une structure de tarification dans laquelle les frais varient en fonction de facteurs comme le volume d'utilisation, les appels d'API ou les résultats générés.

Avec des services d'IA comme la génération d'images et de textes, les coûts opérationnels ont tendance à fluctuer en fonction de l'activité, c'est pourquoi une structure de facturation à l’utilisation est parfois adoptée.

Parce que la facturation reflète l'utilisation réelle, elle est particulièrement conviviale pour les implémentations à petite échelle.

Facturation hybride

La facturation hybride est un modèle qui combine la facturation à taux fixe et la facturation à l’utilisation. Cette structure de tarification s'applique aux offres avec un taux de base fixe qui facturent des frais supplémentaires en cas de dépassement d'un nombre spécifié de générations ou d'appels d'API.

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Foire aux questions

Cette section répond aux questions fréquemment posées sur le développement d'IA en solo.