Chaque seconde, des entreprises du monde entier prennent des décisions cruciales. Une entreprise de logistique décide quels camions envoyer à quel endroit. Un détaillant réfléchit à la manière de remplir ses rayons. Une compagnie aérienne s’empresse de réorganiser ses vols après une tempête. Il ne s’agit pas seulement de choix d’itinéraires, mais de défis épineux comportant des millions de variables, et se tromper coûte de l’argent et, parfois, des clients.
Toutefois, les choses sont sur le point de changer.
NVIDIA a annoncé aujourd’hui qu’elle allait ouvrir le code source de cuOpt, un moteur d’optimisation des décisions basé sur l’IA, ce qui permettra aux développeurs d’accéder gratuitement à ce puissant logiciel pour l’optimisation en temps réel à une échelle sans précédent.
Les leaders de l’écosystème de l’optimisation que sont COPT, l’équipe Xpress de FICO, HiGHS, IBM et SimpleRose sont en train d’intégrer ou d’évaluer cuOpt, afin d’accélérer la prise de décision dans tous les secteurs.
Gurobi Optimization évalue et teste les solveurs cuOpt afin d’affiner ses algorithmes de pointe pour atteindre des performances inégalées.
NVIDIA s’est associée à la Fondation COIN-OR pour rendre cuOpt open source, dans ce que beaucoup considèrent comme le plus ancien et le plus important référentiel de logiciels de recherche opérationnelle.
En parallèle, une équipe de chercheurs de l’Université d’État de l’Arizona, de Cornell Tech, de l’Université de Princeton, de l’Université de Pavie et de l’Institut Zuse de Berlin étudie ses capacités, développe des solveurs de nouvelle génération et s’attaque à des problèmes d’optimisation complexes avec une rapidité exceptionnelle.
Grâce à cette technologie, les compagnies aériennes peuvent modifier les horaires de leurs avions en plein vol pour éviter les retards en cascade, les réseaux électriques peuvent se rééquilibrer en temps réel pour éviter les pannes de courant et les institutions financières peuvent gérer leurs portefeuilles en analysant les risques en temps réel.
Une optimisation plus rapide, des décisions plus intelligentes
Les applications d’IA les plus connues sont toutes axées sur les prévisions, qu’il s’agisse de prévoir la météo ou de générer le mot suivant dans une phrase. Mais il ne s’agit là que de la moitié du problème : ce qui compte vraiment, c’est d’agir en temps réel sur la base des informations obtenues.
C’est là que cuOpt entre en jeu :
Il évalue de manière dynamique des milliards de variables (niveaux de stock, rendement des usines, retards d’expédition, coûts du carburant, facteurs de risque et réglementations) et propose la meilleure solution en temps quasi réel.
Alors que les agents basés sur l’IA et les simulations qui reposent sur des grands modèles de langage se voient attribuer de plus en plus de tâches décisionnelles, le besoin d’optimisation instantanée n’a jamais été aussi grand, d’où l’intérêt de cuOpt, qui accélère ces calculs à des niveaux sans précédent grâce aux GPU NVIDIA.
Contrairement aux méthodes d’optimisation traditionnelles qui travaillent sur les solutions de manière séquentielle (ou avec un parallélisme limité), cuOpt s’appuie sur l’accélération GPU pour évaluer des millions de possibilités en même temps, et ainsi trouver des solutions optimales beaucoup plus rapidement pour des instances spécifiques.
Plutôt que de remplacer les techniques existantes, il les améliore. En travaillant de concert avec les solveurs classiques, cuOpt identifie rapidement les solutions de haute qualité et indique ainsi plus rapidement aux modèles basés sur CPU d’éliminer les mauvais chemins.
Pourquoi l’optimisation est-elle si difficile ? Et comment cuOpt fait-il mieux ?
Où envoyer un camion, comment gérer le planning des employés, quand rééquilibrer les réseaux électriques… Chaque décision est une énigme dont le nombre de réponses possibles est exponentiel.
À titre de comparaison, le nombre de façons possibles d’aménager le planning de 100 infirmières dans un hôpital pour le mois suivant est supérieur au nombre d’atomes dans l’univers observable.
De nombreux solveurs conventionnels recherchent des solutions de manière séquentielle ou avec un parallélisme limité, comme parcourir un vaste labyrinthe avec une lampe de poche, un couloir à la fois. Au contraire, cuOpt change la donne en évaluant intelligemment des millions de possibilités, ce qui accélère l’optimisation de manière exponentielle.
Cela fait des années que créer les emplois du temps des employés, établir des itinéraires logistiques et planifier la chaîne d’approvisionnement prend des heures, voire des jours.
Avec NVIDIA cuOpt, c’est fini, et les chiffres parlent d’eux-mêmes :
- Accélération de la programmation linéaire : 70 fois plus rapide en moyenne qu’un solveur PDLP basé sur CPU sur des bancs d’essai à grande échelle, avec une plage d’accélération de 10 à 3 000 fois.
- Programmation en nombres mixtes (MIP) : des résolutions 60 fois plus rapides, comme l’a démontré SimpleRose.
- Routage des véhicules : vitesse de routage dynamique multipliée par 240, ce qui permet de mieux comprendre les coûts de service et d’ajuster les itinéraires en temps réel, comme l’a démontré Lyric.
Les décisions qui prenaient auparavant des heures ou des jours ne prennent plus que quelques secondes.
Optimiser pour un monde meilleur
Une meilleure optimisation contribue certes à accroître l’efficacité des entreprises, mais aussi à rendre le monde plus durable, plus résilient et plus équitable.
Une prise de décision plus intelligente permet de réduire les déchets. Les réseaux énergétiques sont en mesure de distribuer l’électricité plus efficacement, ce qui réduit les pannes et permet d’intégrer facilement les énergies renouvelables telles que l’éolien et le solaire. Les chaînes d’approvisionnement peuvent s’adapter de manière dynamique afin de minimiser les stocks excédentaires, ce qui permet de réduire à la fois les coûts et les émissions.
Les hôpitaux situés dans des régions mal desservies peuvent attribuer des lits, des médecins et des médicaments en temps réel, ce qui permet d’administrer plus rapidement des traitements vitaux aux patients. Les organisations humanitaires qui interviennent en cas de catastrophe peuvent réévaluer instantanément la meilleure façon de distribuer la nourriture, l’eau et les médicaments, ce qui réduit le temps d’attente en cas d’urgence. Enfin, les réseaux de transport public peuvent s’adapter de manière dynamique à la demande, ce qui réduit la congestion et les temps de trajet pour des millions de personnes.
cuOpt ne se contente pas d’ajouter plus de matériel, mais offre une recherche plus intelligente. Au lieu d’explorer toutes les possibilités, cuOpt navigue intelligemment dans des espaces de recherche massifs, en se concentrant sur les contraintes pour une convergence plus rapide. L’accélération GPU lui permet d’évaluer plusieurs solutions en parallèle, pour une optimisation en temps réel et à haut rendement.
Soutien à l’industrie : une nouvelle ère pour la décision intelligente
Les leaders de l’optimisation tels que FICO, Gurobi Optimization, IBM et SimpleRose font partie des entreprises qui explorent les avantages de l’accélération GPU ou évaluent la possibilité d’intégrer cuOpt dans leurs flux de travail ainsi que son potentiel, de la planification industrielle à la gestion et au planning de la chaîne d’approvisionnement.
Décisions plus intelligentes, systèmes plus robustes, résultats de meilleure qualité
cuOpt redéfinit l’optimisation à grande échelle.
Comme nous l’avons expliqué, cette optimisation basée sur l’IA permet aux entreprises de reconfigurer les plannings, de réorganiser les itinéraires des flottes et de réaffecter les ressources en temps réel. De quoi réduire les coûts et augmenter l’agilité.
Grâce à cette solution, les développeurs disposent d’un kit d’outils d’IA hautes performances qui leur permet de résoudre des problèmes décisionnels jusqu’à 3 000 fois plus rapidement qu’avec les solveurs CPU lorsqu’ils sont confrontés à des questions d’optimisation complexes telles que le routage des données réseau (optimisation du flux de trafic vidéo, audio et web pour réduire la congestion et améliorer l’efficacité) ou la distribution d’électricité (équilibrage de l’offre et de la demande sur les réseaux électriques tout en minimisant les pertes et en assurant une transmission stable).
Les chercheurs, quant à eux, disposent d’un terrain de jeu ouvert pour repousser les limites de la prise de décision basée sur l’IA.
cuOpt sera publié en open source et mis gratuitement à la disposition des développeurs, des chercheurs et des entreprises dans le courant de l’année.
Découvrez cuOpt en action
Découvrez des applications concrètes de cuOpt lors des sessions suivantes à la NVIDIA GTC :
- Révolutionner l’analyse de la chaîne d’approvisionnement grâce à l’IA et au calcul accéléré (présenté par EY)
- Booster l’optimisation et l’analyse prescriptive grâce à l’accélération GPU (présenté par Simple Rose)
- Avancées en matière d’optimisation des décisions
- Entrer en contact avec des experts en IA dans le domaine de l’accélération de l’optimisation
- Accélérer l’optimisation du portefeuille
cuOpt est pris en charge par la plateforme logicielle NVIDIA AI Enterprise pour les déploiements de production d’entreprise. De plus, il peut être déployé en tant que microservice NVIDIA NIM, ce qui facilite son intégration, son adaptation et son déploiement dans les environnements Cloud, sur site et à l’Edge.
Grâce à sa version open source, les développeurs pourront facilement accéder au code source de cuOpt, le modifier et l’intégrer à leurs propres solutions.
Découvrez comment les entreprises transforment d’ores et déjà leurs opérations avec cuOpt et inscrivez-vous pour être averti lorsque le logiciel open-source sera disponible.
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