«Magasins de fonctionnalités», avec leur surnom morne et opaque, pourrait ne pas sembler être le sujet le plus sexy.
Mais ils sont une partie essentielle des systèmes d’IA que les entreprises – et les consommateurs, d’ailleurs – utilisent tous les jours. C’est pourquoi ils attirent de plus en plus l’attention et les investissements des sociétés de capital-risque, qui voient les opportunités de marché se développer dans un avenir lointain.
Les systèmes d’IA sont constitués de nombreux composants, dont l’un est les fonctionnalités. Les fonctionnalités sont les variables individuelles qui agissent comme des entrées dans le système. En pensant aux fonctionnalités, il peut être utile de visualiser un tableau, où les données utilisées par les systèmes d’IA sont organisées en rangées d’exemples (données à partir desquelles le système apprend à faire des prédictions) et en colonnes d’attributs (données décrivant ces exemples). Les fonctionnalités sont des attributs utilisés pour décrire chaque exemple – un outil de détection de spam IA peut utiliser des fonctionnalités telles que des mots dans le corps de l’e-mail, par exemple, ou les informations de contact d’un expéditeur.
Travailler avec des fonctionnalités a tendance à être un processus ad hoc au sein d’un seul système d’IA. Mais à l’échelle de l’entreprise, où les équipes de science des données sont responsables de la maintenance de dizaines à des milliers de systèmes, un endroit pour gérer et suivre les fonctionnalités devient une nécessité.
Entrez dans le magasin de fonctionnalités, un référentiel centralisé pour organiser, stocker et servir les fonctionnalités sur lesquelles les systèmes d’IA s’appuient. Introduits en tant que concept par Uber en 2017, les magasins de fonctionnalités offrent un lieu unifié pour créer et partager des fonctionnalités entre différentes équipes d’une organisation.
« Les magasins de fonctionnalités se situent à l’intersection des données et de l’apprentissage automatique », a déclaré Michael Del Balso, PDG de Tecton.ai, une startup développant des logiciels de magasins de fonctionnalités pour les entreprises, à TechCrunch dans un e-mail. « [Feature stores are] un élément essentiel de la pile «MLOps», car ils permettent aux équipes de données de créer rapidement et de manière fiable des fonctionnalités de haute qualité à l’aide de données en temps réel et de servir ces fonctionnalités en production pour une inférence en temps réel. Ils servent d’interface entre les données et [AI] des modèles. »
Au-delà d’une simple base de données, les magasins de fonctionnalités permettent aux ingénieurs de données de voir des statistiques sur les fonctionnalités, y compris les fonctionnalités qui ont été utilisées, où elles ont été utilisées et l’impact qu’elles ont eu sur les modèles. Les magasins de fonctionnalités transforment également les données, permettant aux utilisateurs d’agréger, de filtrer et de joindre des fonctionnalités sans nécessairement avoir besoin de coder. (Pensez à regrouper les commandes dans un restaurant pour obtenir la valeur de la caractéristique « nombre de commandes au cours des 30 dernières minutes ».)
Del Balso a expliqué: «Les magasins de fonctionnalités avancées… automatisent les pipelines de production pour collecter des données à partir de sources de données par lots et de sources en temps réel, transformer les données en temps réel et stocker les données dans le magasin hors ligne et en ligne. [They often also] incluent des capacités de surveillance intégrées pour surveiller la santé du pipeline, la dérive des données, les niveaux de service et plus encore.
Crédits image : Tecton.ai
Les magasins de fonctionnalités promettent d’améliorer la collaboration entre les équipes tout en rationalisant le développement des systèmes d’IA. À mesure que la demande augmente, les géants de la technologie et les startups comme Tecton développent des produits pour répondre aux besoins – et les investisseurs les soutiennent avec enthousiasme.