Les futures versions des services IBM Watson pourront prochainement fonctionner sur des clouds publics concurrents ou sur une infrastructure hébergée privée de conteneurs. C’est ce qu’a annoncé IBM an précisant pour le moment que deux des services d'intelligence-machine de son offre Watson sont concernés. Ils pourront fonctionner sous forme d’applications autonomes dans d’autres clouds public ou privé.

Pour cela, IBM fournira ces services Watson locaux sur IBM Cloud Private for Data, une plate-forme combinant analyse et gouvernance des données qui peut être déployée sur Kubernetes.Ruchir Puri, CTO et architecte en chef d'IBM Watson, a déclaré que l’offre répondait à une demande des clients qui souhaitaient des solutions d'apprentissage machine exécutables là où résident déjà les données client, en général dans un environnement multi-cloud ou cloud hybride.

Watson Assistant et OpenScale proposés en tant qu’applications autonomes

« Au lieu d'essayer de déplacer les données vers un seul cloud, et de créer un verrouillage dans un environnement de calcul ouvert, nous rendons l'IA disponible et la transférons vers les données », a expliqué le CTO. Le concept s’inspire du mode de fonctionnement de Hadoop et d'autres systèmes de traitement de données de masse qui traitent les données sur place au lieu de les déplacer vers les instances de traitement.

Pour l’instant, seuls les deux services Watson Assistant et Watson OpenScale, « qualifiés de produits phares » par Ruchir Puri, seront proposés aux clients en tant qu'applications autonomes. Watson Assistant permet de construire des « interfaces conversationnelles », des chatbots en particulier, et Watson OpenScale sert de base « à la conception et au déploiement automatisés de réseaux neuronaux ». Il permet aussi d’entraîner, de déployer et de superviser des modèles d'apprentissage machine et des réseaux neuronaux dans un environnement d’entreprise.

Des microservices exécutés sur un cluster IBM Cloud Private multi-nœud basé sur Kubernetes

IBM Cloud Private for Data est composé de microservices préconfigurés qui s'exécutent sur un cluster IBM Cloud Private multi-nœud basé sur Kubernetes. Selon le CTO d’IBM Watson, le client est censé effectuer sa propre intégration entre IBM Cloud Private for Data et ses magasins de données locaux, une telle intégration n’étant pas gérée directement par IBM. Ruchir Puri a clairement indiqué que ces versions localisées de Watson ne se contentent pas de transférer les appels d’API d'un proxy local vers le service Watson hébergé par IBM. Le client gère sa propre incarnation locale du service, livré sur IBM Cloud Private et fonctionnant dans l'environnement de son choix. Les environnements Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure et Red Hat OpenShift sont pris en charge.

Ce qui pourrait changer, ce sont les résultats fournis par les versions localisées de Watson par rapport à la version maître, car les versions locales doivent être mises à jour périodiquement. Ruchir Puri n'a pas été en mesure de fournir un calendrier précis de la fréquence à laquelle les nouvelles versions des services localisées de Watson seront mises à jour (trimestriellement, annuellement, etc.), mais il a indiqué qu'elles le seront « de façon relativement régulière ». La quantité de ressources système nécessaires à consacrer à une instance de service Watson varie en fonction de la charge de travail. « Certaines ententes SLA de niveau de service pour les produits proposés précisent les configurations nécessaires de l'environnement informatique (mémoire, cœurs, GPU) pour la performance désirée », a indiqué le CTO d’IBM Watson. Les déploiements virtualisés et non virtualisés sont pris en charge.

Watson Knowledge Studio et Natural Language Understanding à suivre

D'autres services Watson seront disponibles localement sur IBM Cloud Private plus tard. IBM prévoit notamment de proposer dans le courant de l’année 2019 Watson Knowledge Studio, un service « de découverte d’informations significatives à partir de textes non structurés sans écrire de code », et Watson Natural Language Understanding, un outil d'extraction automatique de métadonnées. Selon Ruchir Puri, « ce dernier est déjà utilisé dans Watson Assistant comme microservice interne, de sorte que l’essentiel du travail pour le transformer en version localisée a déjà été fait ».

Cette nouvelle version localisée des services de Watson explique en partie pourquoi IBM a fait l'acquisition de Red Hat. « IBM Cloud Private peut utiliser l'OpenShift de Kubernetes comme base, et les services de Watson ont été réorganisés depuis trois ans autour de Kubernetes et des conteneurs », a encore expliqué le CTO. Une fois que Red Hat sera entièrement passé sous le contrôle d'IBM, il est probable que l'expertise de Red Hat en matière d'infrastructure débloquera la portabilité du cloud pour les futurs services d’IBM centrés sur les données, Watson et d’autres.