Stack d’IA

Qu’est-ce qu’une pile d’IA ?

Pour maîtriser la couche d’infrastructure permettant d’exécuter des modèles d’IA en interne, les entreprises doivent suivre plusieurs étapes critiques :

Configuration de l’infrastructure d’IA interne :

• Acquisition de matériel : les entreprises doivent investir dans des serveurs et des unités de traitement haute performance comme les serveurs Proliant ou les produits Cray, qui offrent une puissance de calcul robuste. Les GPU (Graphics Processing Units) ou TPU (Tensor Processing Units) sont également essentiels pour accélérer la formation et le déploiement de modèles d’IA complexes.
• Solutions de stockage : le stockage de données à grande échelle est nécessaire pour gérer les vastes quantités de données requises pour la formation des modèles d’IA. Cela comprend la mise en place de lacs de données ou de systèmes de stockage à grande capacité et à accès rapide.
• Capacités réseau : une infrastructure réseau solide et à haut débit est nécessaire pour garantir un transfert de données transparent entre les unités de stockage et de calcul. Cela permet de maintenir l’efficacité et la rapidité des processus d’IA.
• Systèmes d’alimentation et de refroidissement : le matériel haute performance nécessite une puissance importante et génère de la chaleur. Les entreprises ont donc besoin d’une alimentation électrique fiable et de systèmes de refroidissement avancés pour éviter la surchauffe et garantir des performances constantes.
• Expertise et gestion informatique : des équipes informatiques qualifiées sont essentielles pour mettre en place, gérer et entretenir l’infrastructure, gérer le dépannage, optimiser les performances et mettre en œuvre des mesures de sécurité.
• Protocoles de sécurité : la protection des données sensibles et le maintien de la sécurité des opérations sont primordiaux. Les entreprises doivent mettre en œuvre des mesures de cybersécurité complètes, telles que des pare-feux, des politiques de cryptage et de contrôle d’accès.

Alternatives à l’infrastructure interne :

Pour les entreprises qui ne disposent pas du capital ou des ressources nécessaires pour construire et entretenir une infrastructure interne, les solutions alternatives incluent :

• Cloud computing :
  • Services d’IA cloud : des fournisseurs comme Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP) proposent des ressources informatiques évolutives et à la demande. Ces services permettent aux entreprises de louer de la puissance de traitement, du stockage et des outils d’IA sans avoir besoin d’investissements initiaux en infrastructure.
  • Avantages : évolutivité, coûts initiaux réduits, facilité de configuration et accès à des services d’IA avancés.
  • Considérations : dépenses opérationnelles récurrentes, dépendance à la connectivité Internet et préoccupations en matière de confidentialité des données.
• Location d’espace de datacenter :
  • Services de colocation : les entreprises peuvent louer de l’espace dans des datacenters pour héberger leurs propres serveurs et systèmes de stockage. Cela leur permet de gérer leur infrastructure d’IA sans construire ni entretenir d’installations physiques.
  • Avantages : accès à l’alimentation, au refroidissement, à la sécurité et aux connexions réseau fiables fournies par le datacenter.
  • Considérations : nécessite un investissement initial en matériel et en expertise informatique pour gérer les serveurs, ainsi que des frais de location et de maintenance continus.

Chaque approche comporte son propre ensemble d’avantages et de compromis, et les entreprises doivent évaluer leur budget, leurs exigences en matière de confidentialité des données et leurs besoins d’évolutivité lorsqu’elles choisissent entre une infrastructure interne, le cloud computing ou des solutions de location de datacenters.

Pour maîtriser la couche de gestion des données de la stack d’IA, les entreprises doivent se concentrer sur la création d’un système robuste de collecte, d’organisation, de stockage et de traitement des données. Cela garantit que les modèles d’IA ont accès à des données de haute qualité pour la formation et l’inférence.

Configuration de la gestion des données en interne :

• Stockage centralisé des données : les entreprises ont besoin de systèmes capables de gérer efficacement de gros volumes de données. Des solutions telles que HPE Ezmeral Data Fabric peuvent être mises en œuvre pour un stockage, un accès et une gestion des données transparents. Cette plateforme fournit un stockage de données évolutif et garantit que les données sont disponibles et fiables pour l’entraînement et l’analyse de modèles d’IA.
• Intégration de données et pipelines : il est essentiel d’établir des pipelines de données capables d’extraire des données de diverses sources (p. ex. des bases de données, des appareils IoT, un stockage cloud). Cela garantit que les données peuvent être traitées et déplacées de manière transparente à travers l’infrastructure. HPE Ezmeral Data Fabric prend en charge les capacités d’intégration de données qui permettent un accès unifié aux données dans les environnements hybrides.
• Outils de traitement des données : ces outils aident à préparer les données en les nettoyant, en les normalisant et en les formatant pour les modèles d’IA. Par exemple, Apache Spark et Hadoop sont des frameworks de traitement de données open source populaires qui permettent le traitement distribué de grands ensembles de données.
• Sécurité et conformité des données : avec des réglementations de plus en plus strictes, les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes de gestion des données sont conformes aux lois sur la confidentialité des données (p. ex. RGPD, CCPA). Des mesures de sécurité, telles que le chiffrement des données et le contrôle d’accès, doivent être intégrées pour protéger les informations sensibles.
• Évolutivité et performances : la couche de données doit être capable d’évoluer à mesure que les besoins en données augmentent. Les solutions de données de HPE sont conçues pour s’adapter aux besoins de l’entreprise, mais des technologies alternatives comme Databricks (construites sur Apache Spark) offrent également des fonctionnalités évolutives de traitement de données et de machine learning.

Alternatives pour la couche de gestion des données :

Pour les entreprises qui ne peuvent pas ou préfèrent ne pas gérer la gestion des données en interne, il existe des solutions basées sur le cloud et des solutions tierces disponibles :

• Finalité des services de gestion du cloud :
  • Amazon S3& AWS Glue : ces services fournissent des outils de stockage cloud et d’intégration de données évolutifs, permettant une collecte, une préparation et une gestion efficaces des données.
  • Microsoft Azure Data Lake Storage : offre une solution de lac de données sécurisée et évolutive avec une haute disponibilité et une intégration avec d’autres services Azure pour le traitement et l’analyse des données.
  • Google Cloud BigQuery : un entrepôt de données entièrement géré qui prend en charge l’analyse des données en temps réel et s’intègre bien à divers outils d’IA de Google Cloud.
• Plateformes de gestion de données tierces :
  • Snowflake : une solution d’entreposage de données qui offre des fonctionnalités de partage et d'adaptation des données en temps réel, ce qui en fait une option solide pour la gestion du Big Data au sein des organisations.
  • Cloudera Data Platform : une plateforme de données hybride et multicloud qui propose des services d’ingénierie de données, d’entreposage de données et de machine learning axés sur les solutions Big Data.

Solutions hybrides :

HPE Ezmeral Data Fabric peut être combiné avec des solutions cloud pour une approche hybride, offrant aux entreprises la flexibilité de gérer certaines données en interne tout en exploitant les ressources cloud selon les besoins. Cela peut optimiser à la fois les coûts et les performances des projets d’IA à grande échelle.

Points clés pour les décideurs informatiques et les cadres supérieurs :

• Fiabilité des données : assurez-vous que les solutions de gestion des données offrent une fiabilité et une disponibilité élevées pour prendre en charge les opérations d’IA continues.
• Gestion des coûts : évaluez les coûts à long terme de la gestion des données en interne par rapport à la gestion des données dans le cloud, y compris le stockage, le traitement et la conformité.
• Capacité d’intégration : choisissez des solutions qui s’intègrent facilement à l’infrastructure informatique existante et aux outils d’IA pour maximiser la productivité et l’efficacité.

En utilisant des solutions telles que HPE Ezmeral Data Fabric et en explorant des produits complémentaires ou alternatifs tels que Snowflake ou Databricks, les entreprises peuvent créer une couche de gestion de données solide et évolutive adaptée à leurs besoins spécifiques en matière d’IA.

Pour maîtriser la couche applicative de la stack d’IA, les entreprises ont besoin de solutions qui leur permettent d’intégrer de manière transparente les fonctionnalités d’IA dans leurs produits et services. Cette couche représente le côté utilisateur de l’IA, où les résultats des modèles sont transformés en informations exploitables, en interactions utilisateur ou en processus automatisés qui apportent de la valeur aux utilisateurs finaux.

Configuration de la couche applicative interne :

• Solutions et développement d’IA sur mesure : la couche application implique le développement d’applications personnalisées qui exploitent la puissance des modèles d’IA. Les services de mise en œuvre Gen AI de HPE offrent aux entreprises l’expertise et les ressources nécessaires pour intégrer des modèles d’IA génératifs et d’autres fonctionnalités d’IA avancées dans leurs applications. Ces services permettent d’adapter les implémentations d’IA aux besoins spécifiques de l’entreprise, garantissant que les solutions sont non seulement puissantes, mais également alignées sur les objectifs de l’entreprise.
• Interfaces utilisateur (UI) et expérience utilisateur (UX) : pour que les applications d’IA soient efficaces, elles ont besoin d’interfaces intuitives qui permettent aux utilisateurs finaux d’interagir facilement avec les résultats de l’IA. Les équipes de développement peuvent créer des tableaux de bord, des applications Web ou des applications mobiles qui affichent des informations sur l’IA dans un format exploitable. Les services d’IA de HPE incluent des conseils et une assistance pour concevoir des interfaces qui facilitent une interaction fluide avec les utilisateurs et maximisent l’efficacité des informations guidées par l’IA.
• API pour l’intégration : les entreprises utilisent souvent des API pour intégrer les fonctionnalités de l’IA dans les systèmes et flux de travail existants. Les services d’IA de HPE peuvent aider à créer des API personnalisées pour une intégration transparente, permettant aux modèles d’IA de communiquer avec d’autres logiciels d’entreprise ou plates-formes de données.
• Automatisation guidée par l’IA : l’automatisation des processus métier est une utilisation clé de la couche applicative. Les solutions d’IA de HPE peuvent être exploitées pour créer des applications qui automatisent les tâches répétitives, optimisent les opérations et améliorent les processus de prise de décision. Cela peut inclure tout, des chatbots de service client aux systèmes automatisés de détection de fraude.
• Personnalisation et personnalisation : les applications d’IA à ce niveau se concentrent souvent sur la personnalisation des expériences utilisateur, comme la fourniture de recommandations personnalisées, de contenu dynamique et d’interfaces utilisateur adaptatives. Les entreprises peuvent travailler avec les services d’implémentation HPE Gen AI pour créer et déployer des applications qui rendent possibles des interactions personnalisées guidées par l’IA.
• Alternatives pour la couche applicative :

Pour les entreprises qui recherchent des solutions tierces ou des outils supplémentaires pour améliorer leurs fonctionnalités d’IA, les options suivantes méritent d’être soulignées :

Plateformes SaaS utilisant une IA :

• Salesforce Einstein : intègre les fonctionnalités d’IA dans les outils de gestion de la relation client (CRM) pour fournir des analyses prédictives, des informations sur les clients et des workflows automatisés.
• Services d’IA IBM Watson : offre une gamme de fonctionnalités d’IA, du traitement du langage naturel (NLP) au machine learning, qui peuvent être intégrées dans les applications d’entreprise pour améliorer l’expérience utilisateur et rationaliser les opérations.

Cadres d’applications d’IA :

• Services cognitifs Microsoft Azure : fournit une suite d’API et d’outils qui permettent aux entreprises d’intégrer des fonctionnalités d’IA telles que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et la compréhension du langage dans leurs applications.
• IA Google Cloud : propose des modèles et des outils pré-entraînés comme Dialogflow pour créer des interfaces d’IA conversationnelles, ainsi que des API pour la vision, la traduction et l’analyse de données.

Plateformes d’IA no-code et low-code :

• DataRobot : permet aux organisations de créer et de déployer des applications d’IA sans codage approfondi, rendant l’IA plus accessible aux utilisateurs professionnels et accélérant le délai de mise sur le marché.
• H2O.ai : une plateforme qui prend en charge le développement et le déploiement rapides d’applications d’IA avec un codage minimal, parfaite pour les entreprises à la recherche d’un moyen simple d’intégrer l’IA.

Points clés pour les décideurs informatiques et les cadres supérieurs :

• Délai de mise sur le marché : les services d’implémentation Gen AI de HPE peuvent accélérer le développement et le déploiement d’applications basées sur l’IA, garantissant ainsi aux entreprises d’acquérir plus rapidement un avantage concurrentiel.
• Évolutivité et personnalisation : assurez-vous que les solutions d’IA choisies offrent une flexibilité d’évolution et d’adaptation à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent.
• Fonctionnalités d’intégration : évaluez si les solutions d’IA s’intègrent parfaitement aux systèmes d’entreprise existants pour une stack technologique cohérente.
• Conception centrée sur l’utilisateur : donnez la priorité aux outils et services qui aident à concevoir des applications d’IA en tenant compte de l’expérience utilisateur, améliorant ainsi l’adoption et l’efficacité.

En tirant parti des services d’implémentation Gen AI de HPE et d’autres solutions d’IA HPE, les entreprises peuvent créer des applications robustes qui exploitent pleinement la puissance de leurs modèles d’IA. Ces services guident les entreprises tout au long du processus de développement, de déploiement et de maintenance d’applications d’IA qui produisent des résultats percutants et favorisent l’atteinte d’objectifs stratégiques.

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