Présentation de MacPaw et Liquid AI
MacPaw, un développeur d'applications basé en Ukraine, a conclu un partenariat avec Liquid AI pour intégrer des modèles d'intelligence artificielle (IA) locaux dans ses produits. Cette collaboration vise à permettre aux développeurs de créer des applications avec des capacités d'inférence sur appareil pour le magasin d'applications SetApp.
Fonctionnement de l'inférence sur appareil
L'inférence sur appareil, également appelée « on-device inference », permet aux applications de traiter les données et d'exécuter des modèles d'IA directement sur l'appareil de l'utilisateur, sans nécessiter de connexion internet. Cela offre des avantages en termes de confidentialité et de sécurité, car les données sensibles restent sur l'appareil. Liquid AI a développé un système d'inférence sur appareil appelé Elix, qui permet de sélectionner une architecture adaptée au matériel pour obtenir la version la plus efficace de l'intelligence artificielle.
Avantages et limites de l'approche
MacPaw prévoit de proposer des applications avec des modèles d'IA locaux pour son magasin d'applications SetApp, qui compte plus de 150 000 utilisateurs payants. L'utilisation de modèles d'IA locaux offre la possibilité de fonctionner hors ligne et de personnaliser les applications en fonction des préférences de l'utilisateur. Cependant, cette approche nécessite une grande quantité de données pour entraîner les modèles et peut être limitée par les capacités de stockage et de calcul de l'appareil.
Implications pour les développeurs
MacPaw prévoit de rendre la technologie d'inférence sur appareil disponible pour les développeurs, leur permettant ainsi de créer des applications avec des capacités d'IA avancées. Le magasin d'applications SetApp proposera également des modèles d'IA cloud de sociétés comme Google, offrant ainsi une solution tout-en-un pour les développeurs. De plus, MacPaw expérimente un système de tarification basé sur des crédits, où les utilisateurs peuvent effectuer un certain nombre d'opérations d'IA en fonction des crédits dont ils disposent et de la complexité de la tâche.
