Les entreprises peuvent-elles exploiter le potentiel de l'IA sans une infrastructure informatique adaptée à leurs futures activités ?

Tirer le meilleur de l'IA nécessite de disposer une infrastructure informatique à haute performance avec une efficacité optimale sur le plan énergétique.

Cela peut contribuer à non seulement atténuer les défis liés au développement durable mais aussi apporter des fonctionnalités de sécurité avancées pour protéger la gouvernance des données, des modèles et la vie privée.

La discussion autour de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) porte souvent sur la façon dont les connaissances peuvent être extraites des données qui existent dans un environnement de cloud hybride, et sur la manière de garantir la protection de l'information.

Pour profiter des nombreux autres avantages de l'IA générative, il est essentiel d'avoir des modèles de fondation qui alimentent  l'innovation et qui permettent aux entreprises d'automatiser et de rationaliser une série de tâches liées à l'infrastructure informatique, comme la gestion des serveurs et des réseaux, la sécurité, la planification et l’allocation des ressources, tout en disposant d'une infrastructure informatique offrant performance, efficacité énergétique et sécurité lors de l'exécution de l'IA.

Différencier la performance de votre IA

Une infrastructure informatique prête pour l'avenir doit être conçue pour former efficacement des modèles d'IA avec vos données et effectuer des inférences à grande vitesse, en s'intégrant aux systèmes transactionnels. Pour beaucoup, le chemin est encore long. L’étude réalisée par le blog « 451 » révèle que 65 % des environnements informatiques nécessitent un certain degré de mise à niveau pour répondre aux exigences des infrastructures futures.

Pour l’entrainement, vous devrez disposer de la puissance GPU nécessaire pour traiter les données. Cela peut non seulement être coûteux et sujet à des retards d'approvisionnement, mais aussi compliquer les démarches en faveur de la durabilité. L'innovation est utile dans ce domaine, avec des superordinateurs basés sur l'informatique dématérialisée qui prennent en charge ce type d'opérations. Cela réduit non seulement la complexité, mais aussi la nécessité pour les utilisateurs de construire leur propre infrastructure d’entrainement, en ne recourant à des solutions « onPrem » efficaces et adaptées qu'en cas de réelle nécessité.

Un autre élément entre en jeu : extraire des données pertinentes une fois que votre modèle a été créé. Pour ce faire, vous devez être en mesure de le faire fonctionner dans vos systèmes afin de pouvoir effectuer des inférences et appliquer les résultats de l'IA pendant les transactions. Par exemple, si vous traitez une opération par carte de crédit, vous voudrez procéder à une analyse de détection de la fraude pendant que la carte valide la transaction.

Tout cela nécessite une puissance de traitement spécialisée, ce qui signifie qu'il est important de mettre en œuvre les capacités d'accélération de l'inférence de l'IA dans les processeurs, afin de fournir des performances élevées au niveau de l'infrastructure.

Restez proche de vos données

Toute entreprise qui utilise l'IA veut qu'elle soit efficace et, pour cela, elle doit être au plus proche des données en question. Celles qui disposent d'une infrastructure de cloud hybride dans leurs centres de données devront idéalement exécuter leur inférence d'IA là où résident leurs données. 

Pouvoir développer une IA qui peut être déployée n'importe où - à la périphérie, dans le cloud, dans un centre de données, pour une architecture multiple - n'ajoute pas seulement de la flexibilité, mais peut aussi réduire les coûts. Cela nécessite également une solution de stockage efficace pour l'IA, car vous devrez alimenter de grands volumes de données très rapidement.

Protéger les données là où elles se trouvent

Tout cela nécessite des solutions de sécurité avancées pour protéger les données, là où elles se trouvent. La sécurité et la confidentialité des données ont toujours été importantes, et elles le sont encore plus lorsque vous devez protéger vos joyaux de la couronne - vos données les plus importantes et les modèles d'IA créés et entraînés à partir de ces données.

Le chiffrement des données devient fondamental, en particulier avec le contexte des récentes réglementations sur les opérations numériques et la résilience, comme NIS2 ou DORA. Il est essentiel de disposer d'une infrastructure informatique dotée de solides capacités pour accélérer les opérations de chiffrement au niveau du matériel, sans impacter sur les engagements de niveau de service et les coûts. Cela va de pair avec une gestion centralisée des clés de chiffrement, pour les données dans votre centre de données et/ou dans les cloud publics.

Une infrastructure prête pour le futur devra répondre à ces exigences pour bénéficier des avantages commerciaux promis par l'IA. Il n'a jamais été aussi important de concevoir des technologies de l'information adaptées aux nouveaux défis auxquels nous allons être confrontés, sans sacrifier la durabilité, la souveraineté des données et la protection de la vie privée.

Il n'a jamais été aussi important de le faire maintenant et de le faire correctement - c'est là que les investissements doivent être réalisés.