Cette année, nous assistons à une évolution monumentale des nouvelles technologies d’intelligence artificielle (IA) qui arrivent sur le marché et qui vont stimuler la demande d’IA pour les entreprises. Ces nouveaux développements vont radicalement changer la façon dont nous concevons les environnements informatiques d’entreprise.

Trois des meilleurs cerveaux de Digital Realty ont répondu aux questions les plus pressantes du secteur concernant l’avenir de l’IA, du HPC et des données qui les sous-tendent. Vous trouverez ci-dessous leurs réactions à trois IDC FutureScape: Worldwide. Future of Digital infrastructure 2024 Predictions*qui s’appliquent à l’IA cette année.

Note : les réponses aux entretiens ont été éditées pour des raisons de longueur et de clarté.

Prédiction 1 : les infrastructures informatiques interconnectées vont augmenter

Selon IDC FutureScape, « Avec l’IA générative comme catalyseur, d’ici 2027, 40 % des entreprises s’appuieront sur des architectures informatiques entrelacées dans le cloud, le cœur et la périphérie pour soutenir des priorités de flux de travail dynamiques et indépendantes de la localisation. »

Où se situent les opportunités pour les responsables informatiques de gérer avec succès la demande croissante en IA et en HPC au sein des entreprises ?

Patrick Lastennet, Directeur, Entreprise
L’inférence, l’étape où un modèle d’IA entraîné est déployé et utilisé pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données inédites, sera davantage adoptée en 2024. Nous verrons davantage de clusters d’inférence d’IA générative (GenAI) déployés en colocation, interconnectés aux réseaux étendus (WAN) des entreprises.

Les grandes entreprises adopteront les cas d’utilisation de l’inférence de la GenAI, tels que la protection contre la fraude et la prédiction des prix, grâce à la reconnaissance des motifs pilotée par la GenAI. L’inférence de la GenAI facilite le codage, la synthèse de documents et les chatbots.

Pour tirer parti des avantages de l’inférence GenAI, il est préférable de s’appuyer sur un réseau étendu puissant plutôt que sur le cloud. L’utilisation de l’inférence GenAI permet d’élargir la collection de propriétés intellectuelles d’une entreprise et d’améliorer l’accès à celles-ci. Cette visibilité aide les entreprises à identifier et à combler les lacunes dans la compréhension de leurs offres. Pour tirer le meilleur parti de cette opportunité, les entreprises utiliseront des données précises et claires pour exploiter ce type d’IA.

Les entreprises commenceront à déployer des clusters de GPU pour l’inférence IA à proximité de leurs hubs de données réseau colocalisés exécutant des opérations réseau.

Daniel Ong – Directeur, Architecte de solutions, APAC
Le nirvana de l’IA pour les entreprises ? En 2024, nous verrons les entreprises construire des systèmes GenAI de type ChatGPT pour leurs propres ressources d’information internes. Étant donné que les données de nombreuses entreprises résident dans des silos, il existe une réelle opportunité de gérer la demande en IA, de développer une expertise en IA et de favoriser la collaboration interfonctionnelle entre départements.

Cet accès aux données s’accompagne d’un risque de sécurité existentiel qui pourrait frapper au cœur d’une entreprise : la propriété intellectuelle. C’est pourquoi, en 2024, des entreprises avant-gardistes utiliseront l’IA pour des mesures robustes de sécurité des données et de confidentialité afin de garantir que la propriété intellectuelle ne soit pas exposée sur l’internet public.

Ils réduiront également le paysage des menaces en se concentrant sur les risques de sécurité internes. Il s’agit notamment d’élaborer des règlements internes pour éviter que des informations sensibles ne soient divulguées à des groupes internes ou à des personnes non privilégiées.

C’est un équilibre délicat entre l’ouverture, la sécurité des données et la confidentialité. Les entreprises qui savent bien naviguer sur cette ligne sont les mieux placées pour tirer parti des assistants vocaux, des chatbots basés sur la connaissance et des outils de détection des menaces de cybersécurité.

En Amérique du Nord, quel changement avons-nous observé chez nos clients et comment priorisent-ils l’architecture de leur infrastructure pour gérer la hausse de la demande en IA ?

Steve Smith, directeur général, responsable des Amériques
En ce qui concerne l’IA et les autres technologies émergentes, il s’agit avant tout d’optimiser et de pérenniser votre entreprise.

Nous constatons que de nombreuses entreprises nord-américaines utilisent l’IA comme un outil et un levier pour prendre de meilleures décisions, optimiser leurs activités et mieux fournir leurs services et produits.

Bien que nombre de nos clients n’en soient qu’au début de leurs efforts pour comprendre comment l’IA est optimisée, les premières conclusions montrent des résultats prometteurs et des capacités qui permettent des gains d’efficacité considérables dans tous les domaines.

De l’identification de l’emplacement de vos clients en amont, à la manière dont vous construisez la chaîne d’approvisionnement, en passant par l’optimisation des services, l’IA fournit des informations sur les performances de nos clients et l’amélioration de leurs opérations.

Les clients qui travaillent en partenariat avec Digital Realty cherchent à accéder à ces vastes capacités d’apprentissage pour améliorer leur efficacité opérationnelle. Les entreprises qui réussissent commencent simplement et exigent un niveau de service plus élevé de la part de leurs partenaires, notamment une meilleure compréhension du fonctionnement de l’entreprise et de la manière dont celle-ci peut appliquer les connaissances tirées de l’IA.

Prédiction 2 : mise en avant du modèle en tant que service pour les charges de travail critiques

Selon IDC FutureScape, « D’ici 2028, 80 % des acheteurs informatiques donneront la priorité à la consommation en mode service pour les charges de travail clés qui nécessitent de la flexibilité afin d’optimiser les dépenses informatiques, d’augmenter les compétences ITOps et d’atteindre les principaux indicateurs de développement durable. »

Quels sont les meilleurs moyens de gérer le déploiement mondial des initiatives en matière d’IA ?

Patrick Lastennet, Directeur, Entreprise
La première étape pour les dirigeants d’entreprise consiste à identifier toutes les charges de travail critiques et à déterminer celles qui doivent être gérées dans un premier temps. La confidentialité des données (questions de souveraineté) et l’expérience utilisateur (latence) dicteront la localisation des charges de travail critiques.

Ensuite, ils devront envisager de travailler et de se connecter à des partenaires qui peuvent offrir une orchestration globale de l’infrastructure de soutien à l’IA, des partenaires tels que :

Développement et exploitation de logiciels (DevOps) : l’accent est mis ici sur l’orchestration du développement par le biais d’une gestion à guichet unique.
Opérations réseau (NetOps) : une approche NetOps rigoureuse garantit le bon fonctionnement des flux de travail même dans un environnement fragmenté. Ciblez l’orchestration globale de l’infrastructure en coulisses. (ServiceFabric® est un excellent point de départ pour accéder à un large réseau de partenaires IA.)

Les options pour une répartition intelligente de la charge de travail incluent :

IA dans le cloud : utiliser le cloud pour les premières étapes de l’IA offre agilité et élasticité. Une fois que vous commencez à vous entraîner de plus en plus, vous perdez de l’élasticité, ou vous perdez votre capacité à augmenter ou à réduire la capacité du processeur, du stockage, de la mémoire et de la bande passante d’entrée/sortie, et le coût total de possession (TCO) commence à devenir très important.

Pour mettre à l’échelle sur site, tournez-vous vers les fournisseurs de solutions gérées pour accéder aux fournisseurs de GPU en tant que service afin de gérer les GPU en dehors du cloud qui offrent une gestion des coûts et le même niveau d’outils cloud.

Daniel Ong – Directeur, Architecte Solutions
À ce stade précoce des initiatives d’IA, les entreprises dépendent des fournisseurs de technologies et de leurs partenaires pour conseiller et soutenir le déploiement mondial des initiatives d’IA.

En Asie-Pacifique, c’est une course pour construire, déployer et ensuite former les bons clusters d’IA. L’un des principaux cas d’utilisation étant la détection des menaces de cybersécurité, il est essentiel de travailler avec les fournisseurs de technologies de cybersécurité concernés.

Les entreprises de haut niveau s’associent à leurs fournisseurs de systèmes de calcul existants en utilisant des modules GPU. Lenovo, Dell et HPE offrent cette assistance.

Comment les entreprises nord-américaines tirent-elles parti des partenariats et de l’écosystème ouvert de Digital Realty ?

Steve Smith, Directeur général, Responsable des Amériques
Les entreprises peuvent tirer parti de l’écosystème ouvert de Digital Realty, qui leur permet de se connecter stratégiquement à leur fournisseur prioritaire d’IA en tant que service et de choisir les services adaptés à leurs besoins.

Les entreprises devraient également envisager :

Qui peut répondre aux exigences de l’environnement de calcul intensif des charges de travail d’IA ?
Comment les partenaires de développement de l’IA peuvent-ils accéder à notre environnement informatique ?
Comment les entreprises‌ commencent-elles à utiliser ces services ?

Les entreprises trouvent les réponses à ces questions dans des campus de data centers hautement connectés, tels que ceux détenus et exploités par Digital Realty. Ces campus sont les points centraux pour canaliser les données du flux de travail de l’IA à travers un ensemble de partenaires, en utilisant ServiceFabric®.

Prédiction 3 : Adoption accrue de la classification des données à l'ingestion

Selon IDC FutureScape, « d’ici 2028, 60 % des organisations informatiques adopteront des moteurs de classification des données à l’ingestion pour améliorer leurs efforts en matière de logistique des données, en vue d’une gouvernance renforcée, de la prévention des pertes de données (DLP) et de l’analyse des données pour un avantage concurrentiel. »

Comment les responsables informatiques devraient-ils aborder les données distribuées pour faire face à une demande accrue de ressources informatiques ?

Patrick Lastennet, Directeur, Enterprise
Une approche solide des données distribuées repose sur la gravité tensorielle. Pour optimiser l’ingestion des données, les responsables informatiques doivent travailler davantage sur la provenance des données. Pensez à ce qui vous attend une fois que vous aurez industrialisé votre flux de travail en matière d’IA. Demandez-vous où se trouveront toutes les zones d’ingestion, puis amenez le calcul vers les données plutôt que l’inverse.

Daniel Ong - Directeur, architecte de solutions
L’emplacement des données influe sur l’efficacité de vos flux de travail en matière d’IA. Cela affecte l’accessibilité, la sécurité et la latence tout au long du pipeline d’IA.

Parmi les avantages du déplacement des calculs vers les lieux de collecte des données, on peut citer :

Une latence réduite et une plus grande précision : données plus proches des clusters d’IA permettent d’améliorer les résultats. Cela permet de faire des prévisions et de prendre des décisions plus rapidement.
Économies sur le réseau et les coûts énergétiques : la localisation des données et les coûts du réseau respectifs influenceront les économies d’énergie et, en fin de compte, le coût total de possession (TCO).
Conformité en matière de confidentialité et de sécurité des données : les entreprises mondiales utilisent l’informatique pour la collecte de données spécifiques à chaque région afin de suivre un paysage en constante évolution des réglementations et des mesures de contrôle de la sécurité des données.

Comment les dirigeants informatiques en Amérique du Nord abordent-ils les données distribuées pour répondre à une plus grande demande de ressources informatiques ? Comment Digital Realty est-il configuré pour répondre à ces charges de travail intensives en calcul en Amérique du Nord ?

Steve Smith, Directeur Général, Responsable des Amériques
Dans le passé, l’IA concernait de grands blocs de calcul, ingérant de grandes quantités de données, à partir desquelles les entreprises exécutaient des modèles, tout en tirant des conclusions pour itérer à partir de ces données.

Désormais, les entreprises utiliseront des données distribuées plus proches pour prendre des décisions en temps réel. Le facteur de différenciation dans un paysage hyperconcurrentiel sera la capacité des organisations à sécuriser, vérifier et utiliser au mieux les données dans un grand modèle linguistique ou un bloc de données pour prendre de meilleures décisions que la concurrence.

Les partenariats transformeront les capacités en valeur

Quels enseignements pouvons-nous tirer d'un examen plus large des trois prédictions que nous avons abordées ici ?

Steve Smith, directeur général, responsable des Amériques
La course à l’efficacité de l’IA se résume à la manière dont les entreprises s’appuient sur des partenaires capables de transformer les capacités en valeur. Si vous considérez l’envergure et les capacités de Digital Realty, nous offrons un avantage concurrentiel supérieur. De notre portée mondiale à l’étendue de notre plateforme, en passant par la connectivité et nos principales métropoles à travers le monde, nous rassemblons les personnes, les entreprises et les données pour que les choses fonctionnent plus efficacement.

Nous réalisons des progrès considérables dans la façon dont nous concevons l’architecture, la refroidissons et fournissons des solutions d’interconnexion, pour nous assurer que nous ne sommes pas seulement pertinents aujourd’hui, mais pour permettre aux entreprises d’être pérennes pour les années à venir.

Pour en savoir plus sur la manière d’assurer la pérennité de votre stratégie d’IA, téléchargez notre dernier livre blanc : L’IA pour les responsables informatiques.

*IDC FutureScape: Worldwide Digital infrastructure 2024 Predictions, document n° US50401023, octobre 2023

Quels sont les prochains développements en IA et HPC pour les responsables informatiques dans l’infrastructure numérique ?