Quels sont les coûts de développement d'une application d'IA ?

Salaire d'un ingénieur AI

Selon Indeed, le salaire moyen d'un ingénieur en apprentissage automatique aux États-Unis est de 142 859 dollars par an. D'autres titres d'emploi en IA gagnent plus de 100 000 $ chaque année. Les ingénieurs en algorithmique gagnent $109.313 et les data scientists gagnent en moyenne $126.927 par an.

Un exemple pratique : On estime que l'équipe d'IA de Netflix, responsable du moteur de recommandation de l'entreprise, coûte à l'entreprise 1,5 milliard de dollars par an. Le rapport des actionnaires de Netflix de 2022 montre que cet investissement crée une valeur d'environ 1 milliard de dollars grâce à une diminution de l'attrition des abonnés.

Il est clair que le coût d'embauche des ingénieurs en IA est très élevé par rapport aux autres développeurs de logiciels. Ces chiffres montrent également une tendance claire dans la demande d'ingénieurs en IA à l'heure actuelle. La localisation de votre équipe de développement a également un impact sur les coûts. Les ingénieurs en IA de la Silicon Valley atteignent des salaires record, mais vous pouvez trouver des talents qualifiés à des prix inférieurs dans des centres technologiques émergents comme Austin, au Texas, ou à l'international dans des pays comme l'Inde ou l'Ukraine.

Puissance de calcul

L'exécution d'un modèle d'IA entraîné ne nécessite généralement pas beaucoup de calculs. Mais l'entraîner, c'est une toute autre histoire. Pour entraîner efficacement les réseaux neuronaux, l'entreprise qui développe l'IA devrait avoir accès à une énorme puissance de calcul.

Un exemple pratique : OpenAI rapporte que l'entraînement de son modèle GPT-3 a coûté à lui seul 4,6 millions de dollars en ressources de calcul. Bien que la plupart des applications d'IA d'entreprise ne nécessitent pas une telle ampleur, même les modèles linguistiques de taille moyenne peuvent coûter entre 10 000 et 50 000 dollars en ressources de calcul pour être correctement entraînés.

En règle générale, ce défi est résolu en exécutant les calculs dans le cloud, mais cela entraîne à nouveau des coûts. Des entreprises telles que Google Cloud, AWS et Microsoft Azure proposent des ressources de calcul d'IA spécialisées qui peuvent évoluer en fonction des besoins. Tesla utilise une combinaison de matériel personnalisé et de services AWS pour entraîner son IA à la conduite autonome, avec des coûts trimestriels de cloud computing qui s'élèveraient à environ 30 millions de dollars.

Le type d'IA que vous développez fait une grande différence dans les coûts de traitement des données. Les algorithmes simples d'apprentissage automatique peuvent être entraînés sur du matériel standard, tandis que l'apprentissage en profondeur nécessite des ressources GPU spécifiques, qui sont beaucoup plus coûteuses.

Développement MVP

Un modèle qui exécute une tâche est une chose - mais un modèle qui exécute cette tâche au profit d'une entreprise en est une autre. Avant de mettre en œuvre une application d'IA complète, les entreprises doivent développer un produit minimum viable (MVP).

Un exemple pratique : Airbnb a développé un MVP de son IA pour l'optimisation des prix avant l'implémentation complète. Comme l'entreprise l'écrit dans son blog technique, cela a permis d'identifier et de corriger plusieurs problèmes critiques qui, s'ils avaient été découverts après l'implémentation complète, auraient coûté environ 2,5 millions de dollars américains. Le MVP a coûté environ 120 000 dollars américains, mais a permis d'économiser plusieurs fois ce montant.

Un MVP montre que tout l'apprentissage automatique dans l'application n'est pas un simple gadget, mais a le potentiel d'apporter des améliorations considérables. C'est également un facteur de coût dans le processus de développement de l'IA, mais un facteur nécessaire.

Le développement d'une application d'IA sans MVP est clairement un chemin vers la catastrophe, car de nombreuses lacunes et erreurs peuvent survenir pendant la phase de développement de l'application. Le MVP permet de valider à la fois la faisabilité technique et l'adéquation au marché de votre solution d'IA, ce qui peut éventuellement permettre d'économiser des ressources considérables.

Externalisation vs. développement interne

Un processus de développement typique de l'IA nécessite une équipe multidisciplinaire composée d'ingénieurs IA/ML, de scientifiques des données, de développeurs web et d'autres experts en informatique tels que des designers, des chefs de projet, etc.

Un exemple pratique : Spotify a d'abord sous-traité une partie du développement de son moteur de recommandation à des entreprises spécialisées dans l'IA, avant de mettre en place sa propre équipe. Selon le blog technologique de l'entreprise, cette approche hybride a permis de réduire les coûts de développement initiaux d'environ 35 %, tout en offrant la possibilité de développer progressivement une expertise interne.

Les salaires et le coût total du recrutement de talents informatiques internes et de leur formation peuvent être extrêmement élevés. Considérez les coûts annuels approximatifs suivants pour une simple équipe de développement de l'IA aux États-Unis :

• Ingénieur IA/ML : $150.000
• Scientifique de données : $130.000 
• Backend-Entwickler: $120.000
• Développeur frontal : $100.000
• Chef de projet : $110.000

L'externalisation du développement de votre application d'intelligence artificielle peut apporter un certain allègement des coûts, car vous n'avez pas à supporter tous les coûts. Des sociétés comme Deloitte et Accenture proposent des services de développement à des prix souvent inférieurs de 30 à 50 % à ceux d'une équipe interne, en particulier pour les projets de taille définie.

De nombreuses entreprises optent pour un modèle hybride, dans lequel elles conservent en interne le savoir-faire de base en matière d'IA et externalisent le travail de développement de soutien.

Évolutivité et maintenance

Le modèle ML n'est pas comme un réfrigérateur qui fonctionne sans changement pendant des années jusqu'à ce qu'il tombe en panne. Il doit être entretenu et mis à jour en fonction de l'évolution de votre modèle d'entreprise et de votre environnement.

Un exemple pratique : Pinterest investit environ 2 à 3 millions de dollars par an dans la maintenance de son IA de recommandation, comme l'indique son rapport sur les investissements technologiques 2022. Ces investissements continus aident l'entreprise à conserver une avance de 35 % en matière d'engagement des utilisateurs par rapport à ses concurrents dont les systèmes sont mis à jour moins fréquemment.

Les logiciels de reconnaissance d'images en sont un bon exemple. Avec le temps, la qualité des images augmente et les utilisateurs ont accès à de meilleures caméras. Le système doit pouvoir gérer des images plus grandes ou recevoir une mise à jour qui en modifie la taille s'il ne veut pas devenir obsolète.

Les coûts de maintenance s'élèvent généralement à 15-25 % par an des coûts de développement initiaux. Ces coûts comprennent

• Rééducation du modèle avec de nouvelles données
• Adaptation aux changements de comportement des utilisateurs
• Intégration avec de nouveaux systèmes
• Optimisation des performances
• Mises à jour de sécurité

Selon McKinsey, les entreprises qui consacrent au moins 20 % de leur budget d'IA à la maintenance et aux mises à jour obtiennent une amélioration des performances de leurs systèmes d'IA de 35 % en moyenne sur une période de trois ans.

Conclusion

La mise en place d'une solution basée sur l'IA n'est ni simple ni bon marché. Cependant, les économies et les revenus qu'elle génère pour les entreprises valent souvent l'investissement. Si vous pensez à long terme, l'investissement peut être rentabilisé sous la forme d'une réduction des dépenses et d'une augmentation des revenus.

Pour les entreprises ne disposant pas d'une infrastructure d'IA existante ni de talents spécialisés, travailler avec une agence de développement d'applications expérimentée comme Appleute peut réduire considérablement à la fois les coûts et les risques. L'externalisation du développement de l'IA élimine les coûts de recrutement, de formation et de mise en place de l'infrastructure, ce qui vous permet d'économiser 40 à 60 % par rapport à la création d'une équipe interne à partir de zéro.

Lorsque vous établissez un budget pour le développement de l'IA, vous devez tenir compte des éléments suivants :

• La complexité et le nombre de fonctions d'IA nécessaires
• votre stratégie de plate-forme (d'abord se concentrer, ensuite élargir)
• Coûts des talents et options d'approvisionnement
• Exigences en matière d'infrastructure informatique
• L'importance de commencer par un MVP
• Frais d'entretien courant

Les agences spécialisées dans le développement de l'IA, comme Appleute, disposent déjà de processus établis, d'équipes expérimentées et d'une expérience prouvée en matière de mise en œuvre. Cela signifie un développement plus rapide, moins d'erreurs coûteuses et un accès aux meilleures pratiques sans courbe d'apprentissage abrupte.

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