Comment les entreprises feront évoluer l'IA en 2024

Des chatbots aux systèmes autonomes, des programmes de détection des fraudes à l'optimisation des itinéraires de la chaîne d'approvisionnement, l'intelligence artificielle (IA) alimente les applications du monde réel et les revenus des entreprises.

Selon un sondage Perspectives de MIT Technology Review auprès de 1 000 dirigeants, les résultats révèlent que presque toutes les entreprises interrogées considèrent l'IA générative comme un changement significatif dans le paysage technologique, seules 4 % déclarant qu'elle n'affectera pas leur entreprise.¹

Alors que certaines entreprises se sont intéressées à l'IA en 2023, pour réellement étendre leurs déploiements d'IA en 2024, les entreprises devront répondre aux besoins uniques de l'IA. Que faut-il pour faire évoluer l'IA et bien le faire ?

Pour envisager l'échelle, les dirigeants d'entreprises devront prendre en compte :

1. Exigences de traitement des données de l’IA
2. Efforts continus d'optimisation et de contrôle.
3. Comment tirer parti des partenariats pour élaborer des stratégies à l’épreuve du temps ? 

Dans cet article, nous allons prendre du recul et examiner ce qui nous a menés au point où nous en sommes aujourd'hui et comment l'IA est devenue plus accessible que jamais. En outre, vous en apprendrez davantage sur les considérations uniques en matière d'infrastructure, d' Interconnexion et d'écosystème que les responsables informatiques des entreprises devront prendre en compte à mesure que les charges de travail d'IA se développeront en 2024. 

Pourquoi maintenant ? La démocratisation de l'IA

Il est indéniable que l'IA est sous les projecteurs, mais qu'est-ce qui en fait une technologie durable et disruptive plutôt qu'un feu de paille? Revenons sur l'évolution de la technologie de l'IA et de l'infrastructure qui la soutient.

L’infrastructure de calcul haute performance (HPC) est l’infrastructure informatique nécessaire pour exécuter des programmes d’IA. Les environnements de simulation et de modélisation HPC ont permis aux applications commerciales telles que les jumeaux numériques d’évaluer les risques et de faciliter la prise de décision.

Aujourd'hui, les applications d'IA accélèrent les demandes de traitement pour le matériel HPC. Les algorithmes complexes d’IA comme les grands modèles de langage (LLM) et les moteurs de recommandation nécessitent une grande puissance de calcul et une densité élevée. Ces systèmes informatiques à haute densité sont désormais livrés avec une empreinte physique réduite par rapport aux matériels hérités.

Alors, pourquoi l'IA connaît-elle une telle explosion en ce moment ? Tout d'abord, les progrès réalisés dans le domaine du matériel informatique permettent de créer un environnement informatique très dense qui accélère les flux de travail de l'IA avancée. En s'appuyant sur ces avancées, l'accessibilité des cadres de développement d'IA, des services basés sur le cloud et des modèles pré-entraînés a abaissé la barrière à l'entrée pour les entreprises, rendant le développement pragmatique de l'IA plus accessible à un public plus large.

Grâce à ces avancées qui permettent à l'IA de se développer rapidement et à grande échelle, les entreprises évaluent les stratégies d'IA pour créer de nouveaux produits et services, améliorer l'efficacité et réduire les coûts. 

Pour faire évoluer l'IA en 2024, les dirigeants d'entreprise accéléreront l'adoption d'une infrastructure hybride multi-cloud.

Selon 451 Research, 53% des entreprises s'attendent à un impact important de l'IA générative au cours des trois prochaines années et 49% indiquent une forte intention d'investir dans l'IA au cours de la même^période2.  Cela montre que les entreprises vont faire évoluer leur adoption de l'IA pour qu'elle devienne un élément plus important de leurs opérations ou de leurs offres commerciales de base.

Certaines entreprises peuvent utiliser des options de cloud en tant que service ou d'IA en tant que service pour créer des produits minimums viables (MVP) pour leurs projets d'IA. Les entreprises ayant lancé des projets de calcul haute performance utilisent probablement déjà un modèle de Data Center, soit en Colocation via une plateforme mondiale de centres de données comme PlatformDIGITAL^®, soit en autogestion.

Il peut souvent être avantageux d'accéder régulièrement au cloud pour accéder au calcul nécessaire à l'entraînement de leurs modèles, ce qui permet aux entreprises de mener leurs activités de manière plus rentable tout en tirant parti de l'évolutivité du cloud.

Les entreprises se tournent vers Digital Realty comme une passerelle pour accéder aux clouds publics et privés. ServiceFabric® Connect permet aux entreprises de se connecter sans effort à leur écosystème Hybride IT. En tant que plateforme ouverte, les entreprises peuvent rapidement orchestrer la connectivité entre les Colocations de Digital Realty et les data centers tiers, les clouds et les fournisseurs de services.

Ces différents blocs modulaires créent une infrastructure multi-cloud hybride, incluant le Cloud public et le Cloud privé, ce qui permet l'agilité, l'échelle et la capacité à travailler avec les meilleurs partenaires.

Alors que les dirigeants d'entreprise adoptent l'IA et les phases de formation et d'inférence à forte intensité de données, ils évalueront où déployer les modèles d'IA afin d'équilibrer leur portefeuille d'Hybride IT. 

Lors de la mise à l'échelle des déploiements d'IA, les responsables informatiques des entreprises doivent élaborer une stratégie sur la manière dont leur infrastructure hybride multi-cloud globale prendra également en compte les considérations réglementaires et de cybersécurité, notamment :

1. Confidentialité et sécurité des données : les entreprises préoccupées par les ransomwares et autres problèmes de sécurité pourraient opter pour des environnements de Cloud privé où le contrôle de l’infrastructure permet de réduire les risques en offrant une meilleure visibilité sur les performances.
2. Souveraineté des données : Les réglementations du gouvernement sur le lieu et la manière dont les données peuvent être traitées poussent les entreprises à demander un contrôle accru sur la géographie et l’emplacement des unités de traitement des données. Un Data Center sur site et un traitement proche de la source des données permettent aux entreprises d'être plus flexibles face aux défis géographiques du stockage et du traitement des données.
3. Informations propriétaires : Les modèles d’IA et des flux de travail similaires sont souvent des actifs propriétaires pour les entreprises, et le Cloud privé ainsi que la connectivité sécurisée peuvent aider à atténuer les risques liés aux acteurs malveillants.

L'avenir des workflows d'IA à grande échelle ouvre un écosystème de partenariats et de solutions.

Selon le sondage MIT Technology Review Perspectives mentionné plus haut dans ce blog, la plupart des cadres interrogés (75%) déclarent qu'ils prévoient de s'associer à des fournisseurs pour déployer l'IA^{générative3}.  Bien que les dirigeants puissent ressentir la pression de leurs conseils d'administration pour déployer des stratégies d'IA, une approche modérée et le recours à des partenaires possédant une expertise pourraient être la voie à suivre pour construire une stratégie d'IA solide.

Le grand nombre de facteurs qui déterminent l'infrastructure de l'IA risque de submerger les entreprises. Ils pourraient naturellement s'inquiéter des erreurs potentielles. Mais les solutions de services gérés aident à atténuer les inquiétudes et sont de bonnes options dans de tels cas. 

Andreas Thomasch, directeur HPC et IA DACH chez Lenovo, donne ce conseil : « N’ayez pas peur, mais choisissez plutôt les bons partenaires qui ont l’expérience du passé pour vous aider à accélérer en faisant évoluer ce que vous avez aujourd’hui, ou pour démarrer à grande échelle si vous n’en êtes pas encore là aujourd’hui. »

Les partenaires de collaboration possédant une expertise approfondie dans la gestion de grands data centers et une solide expérience en matière de calcul haute performance peuvent s'avérer précieux pour configurer l'infrastructure d'IA adéquate. 

« Ce sont le genre de partenaires qui savent comment gérer un grand système complexe de HPC ou d'IA, qui savent comment déployer l'IA, et qui travaillent étroitement avec ceux qui possèdent l'infrastructure du point de vue d'un Data Center, comme Digital Realty », dit Thomasch.

N'y allez pas seule. Travailler avec des partenaires qui comprennent les déploiements à grande échelle sera synonyme de succès dans la stratégie de l'IA. À mesure que les cas d'utilisation de l'IA dans les industries se multiplient, l'écosystème croissant de fournisseurs constituera une couche de force supplémentaire pour les entreprises qui ouvriront la voie.

Pour en savoir plus sur l'IA et l'ère de l'infrastructure prête pour l'IA, regardez notre webinaire : La nouvelle empreinte de l'IA, la colocation à l'ère du traitement parallèle massif.

Découvrez comment tirer parti de notre expertise pour poser une base solide pour vos capacités en IA. Contactez nos experts dès aujourd’hui.
 

1 MIT Technology Review Perspectives, Déploiement de l'IA générative : stratégie pour une mise à l'échelle en douceur, octobre 2023.
2 451 Research, Voix de l'entreprise : Impulsion numérique, Technologies émergentes, 2023.
3 MIT Technology Review Perspectives, Déploiement de l'IA générative : stratégie pour une mise à l'échelle en douceur, octobre 2023.