L’intelligence artificielle (IA) transforme les industries en améliorant l’innovation et l’efficacité, permettant aux entreprises d’acquérir plus de connaissances, d’optimiser leurs opérations et de saisir de nouvelles opportunités. Mais pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, les entreprises ont besoin de plus que de simples algorithmes avancés et de data scientists compétents. Une infrastructure solide et adaptable est essentielle, en particulier dans un monde multicloud où les données circulent à travers de multiples plateformes.

Aujourd’hui, les entreprises ne sont plus liées à un seul environnement informatique, qu’il soit sur site, en périphérie ou dans le cloud. Elles utilisent plusieurs plateformes, fournisseurs de cloud et environnements pour optimiser les coûts, assurer la redondance et répondre aux divers besoins en matière de charge de travail. Selon Gartner, 70 pour cent des charges de travail seront exécutées dans des environnements d’informatique en nuage d’ici 2028. Alors que les entreprises s’aventurent dans le paysage multi-cloud, l’adoption de l’IA apparaît comme un moteur clé de l’innovation. La Belgique fait partie des leaders européens en matière d’intégration de l’IA. Selon Eurostat, près de 25 pour cent des entreprises belges utilisent l’IA. Cela place la Belgique parmi les trois premiers en Europe. Les grandes entreprises occupent la tête du classement : près de 48 pour cent d’entre elles ont mis en œuvre au moins une application d’IA. Parmi les moyennes entreprises, le chiffre est de 24 pour cent, et de 11 pour cent parmi les petites entreprises.

Ces évolutions soulignent la nécessité de disposer d’une infrastructure informatique solide qui intègre de manière transparente l’IA dans des environnements multicloud. En investissant dans des technologies innovantes et des partenariats stratégiques, les organisations belges peuvent maximiser les avantages de l’IA et surmonter les défis de l’intégration dans le nuage.

Lorsque les équipes informatiques réfléchissent aux meilleurs moyens de mettre en œuvre des charges de travail en nuage, le choix se résume souvent à une infrastructure sur site ou en nuage via des services en nuage publics. Les ressources des clouds publics offrent une évolutivité exceptionnelle et un accès aux technologies de nouvelle génération. L’infrastructure en nuage privée ou sur site offre davantage de contrôle, de sécurité et de visibilité. Au fur et à mesure de l’apparition de nouvelles solutions de cloud, les entreprises ont mis en œuvre des infrastructures sur site et dans le cloud pour créer une architecture multi-cloud. La gestion du déploiement de plusieurs clouds publics et de technologies sur site peut s’avérer complexe, entraînant des coûts, des risques et des charges administratives supplémentaires pour l’exécution des charges de travail sur les ressources en nuage.

Pour déployer efficacement l’IA dans un environnement multicloud, les entreprises doivent se concentrer sur quatre piliers clés : la puissance de calcul, la gestion des données, le stockage et l’efficacité. Chacun de ces piliers joue un rôle crucial dans la prise en charge des charges de travail d’IA à grande échelle.

1. Évolutivité de la puissance de calcul et des réseaux pour les charges de travail d’IA

Le potentiel de l’IA n’est pleinement exploité que lorsque les entreprises disposent de la puissance de calcul et des capacités de réseau adéquates pour prendre en charge le traitement des données à grande échelle. Ces éléments constituent la base des charges de travail d’IA et garantissent que les modèles fonctionnent efficacement et produisent des résultats significatifs.

• Exploiter la puissance de traitement avancée : les modèles d’IA, en particulier ceux qui utilisent l’apprentissage automatique (ML) et l’apprentissage profond (DL), nécessitent une puissance de calcul importante. L’entraînement de l’IA sur de grands ensembles de données nécessite des GPU rapides, des TPU et du matériel d’accélération spécialisé. Par exemple, les institutions financières utilisent des GPU optimisés pour l’IA afin de détecter les fraudes en temps réel. Que ce soit dans des centres de données locaux ou dans des instances optimisées pour l’IA basées sur le cloud, les entreprises doivent s’assurer qu’elles disposent de la puissance de calcul adéquate.
• Assurez la connectivité de l’IA avec des réseaux rapides : Les applications d’IA nécessitent un transfert de données rapide et ininterrompu. Les connexions à large bande passante et à faible latence entre les environnements cloud garantissent le bon fonctionnement de l’IA. Les entreprises doivent utiliser des réseaux définis par logiciel (SDN) et des outils d’optimisation du réseau pour une connectivité transparente.

2. Gestion des données : assurer un flux de données d’IA fluide et transparent

L’IA se nourrit de données de haute qualité et accessibles, mais la gestion des données sur plusieurs clouds peut s’avérer difficile. Sans une intégration transparente des données, les modèles d’IA risquent d’être formés sur des ensembles de données obsolètes ou incomplets, ce qui conduit à des informations peu fiables. Des stratégies efficaces de gestion des données sont essentielles à la réussite de l’IA.

• Gestion uniforme des données : lorsque les données sont réparties sur différents clouds, la sécurité, la conformité et la cohérence sont essentielles. Les entreprises ont besoin de cadres de gestion solides pour garantir la conformité réglementaire (par exemple, GDPR, CCPA) et la sécurité des données. Les politiques spécifiques à l’IA doivent aborder des questions telles que les biais dans les ensembles de données d’entraînement et la protection de la vie privée.
• Intégration transparente des données : Les modèles d’IA tirent des données de sources multiples, y compris de systèmes existants, de stockage dans le cloud et de flux en temps réel. Les outils d’intégration qui assurent une interopérabilité transparente entre ces sources aident les entreprises à consolider les données et à y accéder efficacement.
• Accès aux données en temps réel : de nombreuses applications basées sur l’IA, telles que la détection des fraudes et la maintenance prédictive, s’appuient sur des informations en temps réel. Les entreprises doivent investir dans des solutions basées sur le cloud pour la capture et le traitement des données en temps réel.

3. Stockage : l’épine dorsale de l’évolutivité de l’IA

Les charges de travail d’IA génèrent et consomment d’énormes quantités de données. Des stratégies de stockage inefficaces peuvent faire grimper les coûts opérationnels, les entreprises s’efforçant de trouver un équilibre entre la vitesse d’accès et les contraintes budgétaires. Une gestion efficace du stockage est donc essentielle pour maintenir les performances et contrôler les coûts.

• Solutions de stockage hiérarchisé : Toutes les données n’ont pas besoin d’être immédiatement accessibles. Le stockage hiérarchisé optimise les performances et les coûts en plaçant les données fréquemment utilisées sur des supports de stockage rapides (tels que la mémoire flash) et en archivant les données moins critiques dans des solutions rentables telles que le stockage objet.
• Stockage évolutif pour les charges de travail d’IA : Les applications d’IA génèrent d’énormes quantités de données non structurées. Les systèmes de stockage distribués et les solutions de stockage objet offrent l’évolutivité nécessaire pour gérer efficacement ces données.
• Modèles de stockage en tant que service : À mesure que le multicloud se généralise, de plus en plus d’entreprises optent pour des modèles de stockage en tant que service. Ces solutions à la demande réduisent les investissements et permettent aux entreprises d’adapter leurs besoins de stockage à l’augmentation des volumes de données.
• Gestion du cycle de vie des données : Les modèles d’IA ont besoin de données fraîches et pertinentes. L’automatisation de l’archivage, de la suppression et de la migration des données garantit une utilisation efficace de l’espace de stockage et maintient la conformité avec les directives de conservation des données.

4. Favorisez l’efficacité opérationnelle et la durabilité

Selon IDC, la consommation d’énergie des centres de données d’IA devrait augmenter à un taux de croissance annuel composé de 44,7 pour cent pour atteindre 146,2 térawattheures (TWh) d’ici 2027. Ce faisant, les charges de travail d’IA représenteront une part croissante de la consommation totale d’électricité des centres de données. Pour y remédier, il est crucial de déployer des solutions informatiques à la bonne échelle afin d’éviter le gaspillage inutile de la puissance de calcul et la consommation excessive d’énergie. La mise en œuvre de configurations matérielles économes en énergie et de méthodes de refroidissement respectueuses de l’environnement, ainsi que l’utilisation d’outils logiciels de gestion, peuvent réduire de manière significative la consommation d’énergie et prolonger la durée de vie du matériel. Les outils de gestion de l’énergie basés sur la télémétrie fournissent des informations précieuses pour optimiser la gestion de l’énergie et de la température en temps réel et détecter rapidement les problèmes matériels potentiels.

Conclusion

Le succès de l’IA d’entreprise dans un environnement multi-cloud repose sur une infrastructure qui privilégie la flexibilité, l’évolutivité et l’efficacité. Une puissance de calcul élevée, une gestion transparente des données et des solutions de stockage innovantes constituent la base de l’exploitation du potentiel de l’IA. Grâce à une approche holistique, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de l’IA, stimuler la croissance et naviguer en toute confiance dans la complexité des environnements multicloud.

Tom Van Daele, Field CTO BeLux Dell Technologies