Le stockage de données, un accélérateur dans la révolution de l'IA générative
De grandes quantités d'informations sont nécessaires pour créer des modèles de GenAI, et ces modèles génèrent des volumes considérables de données, rendant leur stockage de plus en plus complexe.
En 2023, les entreprises ont démontré un fort intérêt dans l’usage de l’intelligence artificielle (IA) et de l’intelligence artificielle générative (GenAI). Dans une enquête récente menée auprès de décideurs informatiques en France et dans d’autres pays européens, 76 % des personnes interrogées ont affirmé que l’IA générative transformerait leur entreprise. Le cabinet de conseil McKinsey estime par ailleurs que l’IA générative pourrait générer entre 2,6 et 4,4 milliards de dollars additionnel par an.
Pour élaborer et entraîner des modèles de GenAI, les entreprises ont besoin de grandes quantités d’informations, et ces mêmes modèles génèrent également des volumes considérables de données. Dans ce contexte, une question se pose : les solutions de stockage des entreprises sont-elles en mesure d’adopter l’IA et l’IA générative ?
En 2024 et dans les années à venir, le déploiement d’une architecture de données évolutive, sécurisée et rentable sera essentiel pour les entreprises qui souhaitent émerger en tant que leader sur le marché de l’IA.
Les solutions de stockage à l’ère de l’IA générative
Afin de déployer l’IA générative avec succès, il est nécessaire que les entreprises repensent leurs solutions de stockage, pour qu’elles puissent supporter de larges volumes de données propre à l’usage de cette technologie. Ces solutions évitent ainsi la détérioration des processus liée à des capacités de stockage inadéquates.
Les systèmes de stockage traditionnels ne suffisent plus face à la croissance exponentielle des données. Au fur et à mesure que les systèmes d’IA générative progressent et automatisent des tâches plus complexes, les exigences s’élèvent. Il est essentiel que les plateformes de stockages évoluent, pour s’adapter aux données non structurées, également appelées données qualitatives, et aux besoins émergents de l’IA générative.
Les données non structurées représentent plus de 90 % des données générées chaque année. Elles intéressent particulièrement les hackers en raison de leur valeur et de leur volume. Pour stocker durablement des données aussi volumineuses et d’une telle complexité, les entreprises ont besoin de nouveaux moyens, garantissant un accès facile et rapide aux données et résistant aux cyberattaques.
Les entreprises sont aujourd’hui beaucoup plus vigilantes en matière de conditions d’échange, d’accès, d’évolutivité et de protection des données. Pour répondre rapidement à ces préoccupations, de nombreuses entreprises optent pour des stratégies « cloud-first » où les données sont stockées au sein de plusieurs environnements de cloud public. Bien que cela constitue une solution potentielle à court terme, cela entraîne une augmentation des coûts d’entrée et de sortie, des failles de sécurité et des défis en matière d’optimisation des données sur le long terme. Pour tirer pleinement parti des bénéfices offerts par l’IA générative, il est crucial que les entreprises puissent accéder aux données de manière simplifiées, ce qui ne peut être assuré par une stratégie reposant exclusivement sur le Cloud Public.
L’adoption d’une approche multicloud, et ce dès la conception, permet aux entreprises d’exploiter tout le potentiel du multicloud à court et à long terme, sans être limitées par le cloisonnement d’outils et de services propriétaires. Le « multicloud by design » améliore le stockage, la protection et la sécurisation des données dans les environnements multicloud.
Investir dans de nouvelles technologies et stratégies de stockage
Les entreprises ont besoin de nouvelles approches pour répondre aux exigences spécifiques de l’IA générative et aux besoins techniques associés à la gestion de larges ensembles de données. Parmi ces technologies de pointe figurent le stockage distribué, la compression et l’indexation des données :
Le stockage distribué
Il consiste à héberger des données sur plusieurs sites, améliore l’évolutivité et la fiabilité des systèmes d’IA générative. En cas de pic de demande, les entreprises peuvent répartir rapidement leurs données sur plusieurs points de stockage tout en répliquant les données les plus critiques. En cas de cyber-attaque, cela permet de les stocker dans un emplacement séparé et de les récupérer facilement.
La compression des données
Elle permet de réduire le coût de stockage. En supprimant les données indésirables grâce à des méthodes sophistiquées de compression de données, les entreprises réduisent ainsi leurs besoins en stockage. Pour ce faire, les données sont analysées plus efficacement et les informations inutiles sont supprimées afin d’obtenir une version plus synthétique. Ceci permet de réduire le volume de stockage nécessaire à l’entreprise et, par conséquent, de réaliser des économies.
L’indexation des données
Elle facilite la récupération des données et améliore les capacités de recherche et de formation. En organisant les données dans des emplacements spécifiques, elles sont accessibles plus efficacement et plus rapidement.
Combinées, ces trois technologies améliorent les performances, l’efficacité et réduisent le coût de stockage.
Elles répondent aux préoccupations majeures des chefs d’entreprise qui cherchent une adoption non-contraignante de l’intelligence artificielle générative. La manière dont les entreprises stockent et gèrent les données assure une plus-value commerciale.
L’IA et l’IA générative représentent des avantages concurrentiels, à condition que leur déploiement soit réalisé judicieusement. Il est essentiel de ne pas se lancer dans un projet d’IA sans s’assurer au préalable des meilleures conditions possibles. Le déploiement de technologies évolutives sont indispensables pour exploiter au mieux les possibilités à venir.