Stockage des données et IA générative : une alliance stratégique

Les données stockées dans les bases de données vectorielles sont la clé du succès de l'IA générative (GenAI) pour les entreprises de tous les secteurs.

Les données stockées dans les bases de données vectorielles sont la clé du succès de l'IA générative (GenAI) pour les entreprises de tous les secteurs. Les données privées et actualisées des sources de données de l'entreprise, y compris les données non structurées et les données structurées, sont nécessaires lors de l'inférence de l'IA pour rendre les modèles de GenAI plus précis et plus pertinents.

Pour que les données restent utiles à la GenAI après l'entraînement initial, l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) s'impose comme le cadre de référence.

Le RAG renforce les modèles d'IA en exploitant les données pertinentes et exclusives des bases de données d'entreprise pour améliorer la précision. Un déploiement RAG efficace regroupe toutes les données sélectionnées pour maintenir le processus d'IA à jour.

Concrètement, le RAG permet aux entreprises de générer automatiquement des réponses plus précises aux questions clients ou employés. Il permet aux modèles d'IA, incluant les LLM comme ChatGPT, de référencer des informations dépassant leurs données de formation initiale, en accédant aux données propriétaires stockées dans l'infrastructure d'entreprise.

Laissés à eux-mêmes, les LLM et SLM sont soit statiques, soit n'exploitent que des informations accessibles au public, telles que les informations disponibles sur Internet. Ces applications en langage naturel, axées sur les données et utilisées pour répondre aux questions des utilisateurs, doivent être en mesure de croiser des sources d'information faisant autorité dans l'ensemble de l'entreprise. Cette dynamique a placé le stockage d'entreprise au centre de l'adoption de la GenAI dans les environnements d'entreprise par le biais de l'architecture RAG.

Exigences relatives à l'infrastructure de stockage avec GenAI

L'infrastructure de stockage doit être cybersécurisée et disponible à 100 %. Pas de temps d'arrêt ! Pas de compromis sur les données ! Elle doit être flexible, rentable et capable de fonctionner dans un environnement hybride multi-cloud, qui est de plus en plus l'environnement standard des grandes entreprises aujourd'hui.

Vous devez également rechercher un système de stockage qui offre la latence la plus faible possible. Croyez-moi, vous voulez que votre infrastructure de stockage soit très performante et ultra-fiable lorsque vous aurez lancé votre projet d'IA et que vous passerez en mode production. Par ailleurs, il est essentiel de disposer d'une configuration RAG permettant d'obtenir toutes les sources de données dont vous avez besoin à travers plusieurs fournisseurs, ainsi que vos données dans votre environnement hybride multi-cloud, afin d'obtenir une IA précise.

Le fait de disposer d'un système de stockage d'entreprise doté d'une architecture de déploiement de workload RAG - et des capacités appropriées pour les déploiements d'IA - vous donnera, à vous et à votre organisation, la certitude que votre infrastructure informatique est capable d'exploiter de vastes ensembles de données et d'extraire rapidement des informations pertinentes. Les bases de données vectorielles utilisées dans les systèmes de stockage d'entreprise optimisés par RAG extraient les données de toutes les sources de données sélectionnées et fournissent aux modèles d'IA des moyens simples et efficaces de les rechercher et d'en tirer des enseignements.

Il a été dit que la façon dont l'IA apprend est l'apprentissage sémantique. Il s'agit essentiellement d'accroître les connaissances sur la base des connaissances antérieures. Le modèle d'IA a son « cerveau » qui a été formé sur des quantités gigantesques d'informations accessibles au public - la formation à l'IA, généralement effectuée dans un environnement hyperscalaire - mais lorsqu'il arrive dans l'entreprise, vous devez obtenir ces données à partir de vos sources de données d'entreprise, de sorte que l'IA puisse être mise à jour et personnalisée - l'inférence de l'IA. Ainsi, le modèle d'IA peut donner un sens non seulement aux mots, mais aussi au contexte approprié. Au cours de la phase d'inférence de l'IA, le modèle d'IA applique les connaissances qu'il a acquises. Vous ne voulez pas que votre IA ait des hallucinations, n'est-ce pas ?

L'évolution de l'infrastructure de stockage de l'entreprise ne peut pas non plus être ignorée dans cette situation. Il est certain que l'entreprise typique n'aura pas la capacité ou les moyens d'effectuer la formation initiale d'un LLM ou d'un SLM de manière autonome, comme le font les hyperscalers. La formation d'un LLM nécessite un système informatique robuste et hautement évolutif.

Néanmoins, l'interconnexion entre un hyperscaler et une entreprise - un transfert transparent qui est nécessaire pour que la GenAI devienne plus utile aux entreprises dans le monde réel - exige que les entreprises disposent d'un stockage de données à l'échelle du pétaoctet, de qualité professionnelle. Même les entreprises de taille moyenne doivent envisager un stockage à l'échelle du pétaoctet pour s'adapter aux changements rapides de l'IA.

La valeur des données augmente lorsque vous transformez votre infrastructure de stockage d'un support statique en une plateforme dynamique et super-intelligente de nouvelle génération pour accélérer et améliorer la transformation numérique de l'IA.