Les sites internet des GAFAM exploitent tous l’intelligence artificielle. Si vous êtes webmaster d’un site de taille modeste, vous souhaitez certainement savoir comment intégrer de l’intelligence artificielle sur votre site.
Une grande variété d’usages
Tout d’abord, l’intelligence artificielle n’est pas une fin en soi. C’est une approche de l’algorithmie permettant d’intégrer des fonctionnalités avancées, répondant à un besoin spécifique. L’un des cas d’usages fréquent de l’intelligence artificielle sur internet est les moteurs de recommandation. Ces moteurs peuvent se baser sur la similarité entre les items présents sur votre site internet (il peut s’agir d’articles informatifs, de produits, vidéos ou autres), ou sur les préférences d’utilisateurs similaires (on parle alors de méthode collaborative). Elle peut également être utilisée à des fins de traitement automatique du langage (chatbot par exemple) ou encore de vision artificielle.
Python, le langage phare de l’IA
L’intelligence artificielle peut être développée en différents langages de programmation : Python, R, Prolog, Java, C++, Javascript, PHP…et même depuis le lancement de TensorflowJS par Google, s’exécuter côté navigateur. Mais l’essentiel des modèles d’intelligence artificielle sont destinés à s’exécuter côté serveur.
Si la liste des langages de programmation permettant de développer de l’intelligence artificielle est théoriquement infinie, Python est de loin le langage actuellement le plus utilisé. Nous avons cité plus haut PHP, qui dispose effectivement de PHP-ML, une librairie pouvant rendre service pour une utilisation non-intensive, mais qui rencontrera rapidement ses limites.
Le déploiement d’IA par API
Que vous ayiez développé vous même un modèle d’intelligence artificielle ou que vous fassiez appel à un service externe, la façon la plus courante d’exploiter l’intelligence artificielle sur un site internet est donc de le faire par API. La plupart des éditeurs d’IA “clef-en-main” vous proposeront soit une API, soit un code javascript à intégrer, dans le cas d’un chatbot par exemple.
Si vous concevez vous-même une IA, la solution la plus simple pour interconnecter un site internet et un modèle d’intelligence artificielle est là aussi de l’exposer sur un port HTTP en utilisant par exemple le micro-framework FLASK. L’intérêt de l’appeler par API réside dans le découplage et le cloisonnement. Heureusement, Flask permet de très facilement développer une API pour un modèle d’IA. Enfin, il existe également des solutions d’hébergément et mise au point de modèles d’IA proposant une API d’inférence (c’est à dire d’exécution du modèle), comme le propose notamment Hugging Face.
Bien sûr, il est important de garder à l’esprit que l’utilisation d’APIs nécessite une authentification et un protocole de communication sécurisé, surtout lorsque des données sensibles sont concernées. Cela peut se faire en utilisant oAuth2 ou JWT (JSON Web Token)
Pour une utilisation peu intensive
Quant à PHP-ML, la librairie permet notamment d’implémenter en PHP de la classification, du clustering et de la régression. Il est difficile de recommander cette solution pour une utilisation intensive, ne serait-ce que parce que PHP est loin d’être le langage le plus adapté aux sciences des données, ou encore parce que la plupart des modèles et tutoriaux ne sont pas compatibles. Mais si vous êtes développeur PHP, le langage de programmation web le plus populaire, et souhaitez intégrer facilement un algorithme de classification dans un code existant, cette solution peut se présenter comme une solution de dépannage pertinente.
