L’intelligence artificielle devient rapidement une technologie fondamentale dans de nombreuses entreprises. Des capacités avancées d’automatisation de l’IA aux analyses prédictives très précises et au libre-service client personnalisé, l’IA redéfinit la transformation numérique. En fait, l’IA pourrait bien être parmi les technologies ayant le plus grand impact dans la nouvelle décennie (et au-delà).
Cela étant dit, la réalité est que l’intelligence artificielle (IA) n’est pas une seule technologie, mais la combinaison et la culmination de nombreux progrès différents : apprentissage machine (ML), traitement du langage naturel (TLN), réseaux neuronaux, vision par ordinateur, IA en périphérie et informatique en nuage (pour n’en nommer que quelques-uns). De même, les applications d’IA utilisées dans les entreprises ne sont que les sommets visibles de ces technologies, basées sur des composants matériels et logiciels solides qui fonctionnent ensemble pour rendre les solutions d’IA possibles. Cette « infrastructure d’IA » est le pilier des outils d’IA modernes.
Étant donné que l’infrastructure d’IA fait référence aux divers composants matériels et logiciels qui prennent en charge les solutions d’IA, on utilise aussi parfois le terme « infrastructure informatique ». Mais la vérité est que l’infrastructure d’IA et l’infrastructure informatique sont conçues avec des exigences distinctes et que chacune d’elles sert des fins uniques.
L’infrastructure d’IA est spécialement conçue pour prendre en charge les charges de travail de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage machine en s’appuyant fortement sur des ressources informatiques de haute performance. En revanche, l’infrastructure informatique traditionnelle est conçue pour des tâches informatiques plus générales prenant en charge des opérations informatiques plus étendues avec du matériel et des logiciels plus génériques.
Autrement dit, l’infrastructure informatique prend en charge les opérations commerciales quotidiennes et les services informatiques généraux, tandis que l’infrastructure d’IA est optimisée pour le développement, le déploiement et la mise à l’échelle des solutions d’IA. Cela permet aux entreprises de tirer parti de la puissance de l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel.
L’infrastructure d’IA est composée de plusieurs couches conçues pour fonctionner ensemble afin de prendre en charge les différents modèles d’IA. Ces couches comprennent la couche d’applications, la couche de modèles et la couche d’infrastructures :
- Couche d’applications
Cette couche englobe les applications et les solutions alimentées par l’IA avec lesquelles les utilisateurs finaux interagissent, comme les robots conversationnels pilotés par l’IA, les systèmes de recommandation et les outils d’analyses prédictives. - Couche de modèles
Cette couche englobe la création et la formation de modèles d’apprentissage machine qui alimentent les applications d’IA. Elle comprend les algorithmes et les processus nécessaires au développement de ces modèles. - Couche d’infrastructures
Base de l’IA, cette couche fournit les composants matériels et logiciels essentiels nécessaires pour prendre en charge les couches de modèles et d’applications.
La couche d’infrastructures est essentielle, car elle permet un traitement, un stockage et une gestion efficaces des données. Elle offre en outre la puissance de calcul nécessaire à la formation et au déploiement des modèles d’IA. Les composants clés de l’infrastructure d’IA peuvent généralement être classés dans la catégorie « matériel » ou dans la catégorie « logiciel ».
Le matériel désigne les appareils physiques et l’équipement qui fournissent la puissance de calcul et la capacité de stockage nécessaires aux opérations d’IA. Notamment :
- Serveurs à processeurs graphiques
Les processeurs graphiques sont essentiels pour les tâches d’IA en raison de leur capacité à effectuer le traitement en parallèle, ce qui les rend idéaux pour la formation des modèles d’apprentissage machine. Les serveurs à processeurs graphiques fournissent la puissance informatique nécessaire pour traiter efficacement des ensembles de données volumineux et des calculs complexes. - Accélérateurs d’IA
Les accélérateurs d’IA sont du matériel spécialisé conçu pour optimiser la performance des applications d’IA. Ils comprennent des puces et des coprocesseurs personnalisés qui améliorent la vitesse et l’efficacité des tâches d’apprentissage machine, réduisant ainsi le temps requis pour la formation et l’inférence. - TPU
Les unités de traitement de tenseur (TPU) sont des processeurs spécialisés conçus pour accélérer les charges de travail d’apprentissage machine. Ils sont optimisés pour les calculs de tenseur, une opération commune dans les réseaux neuronaux, et accélèrent considérablement la formation et le déploiement de modèles d’apprentissage en profondeur.
Le logiciel désigne les programmes, les applications et les infrastructures qui fonctionnent au sein des systèmes d’IA. Les principaux composants logiciels comprennent les suivants :
- Stockage des données
Le stockage des données est essentiel pour conserver les grandes quantités d’informations numériques nécessaires à la formation et à la validation des modèles d’IA. Des systèmes de stockage des données fiables (comme des bases de données, des entrepôts de données ou des lacs de données) aident à garder les données organisées, sécurisées et faciles à récupérer. - Bibliothèques de traitement des données
Les bibliothèques de traitement des données sont essentielles à la préparation des données pour les applications d’IA. Elles permettent le nettoyage, la transformation et la structuration de grands ensembles de données, ce qui permet ensuite le traitement distribué pour accélérer ces tâches. Un traitement efficace des données est essentiel à la formation de modèles d’intelligence artificielle précis et fiables. - Gestion des données
La gestion des données comprend les processus de collecte, de stockage et d’utilisation efficace des données. Elle garantit que les données sont accessibles et conformes aux règlements sur la confidentialité. Une bonne gestion des données soutient les analyses nécessaires à la prise de décisions éclairées dans le cadre de projets d’IA. - Infrastructure d’apprentissage machine
Les infrastructures d’apprentissage machine fournissent les outils et bibliothèques nécessaires à la conception, à la formation et à la validation des modèles d’apprentissage machine. Elles prennent en charge diverses fonctionnalités, comme la différenciation automatique, l’optimisation et les couches de réseaux neuronaux, souvent avec l’accélération des processeurs graphiques pour des calculs plus rapides. - Les plateformes MLOps
Les opérations d’apprentissage machine (MLOps) simplifient le cycle de vie de l’apprentissage machine en automatisant et en gérant les processus, depuis la collecte de données et la formation du modèle jusqu’au déploiement et à la surveillance. Ces plateformes facilitent le contrôle des versions, la formation automatisée, les pipelines de déploiement et le suivi de la performance des modèles, ce qui améliore la collaboration entre les scientifiques des données et les ingénieurs d’apprentissage machine.
L’infrastructure d’IA fonctionne grâce à l’intégration de ces composants qui se combinent pour prendre en charge les applications d’IA et d’apprentissage machine.
Les infrastructures de stockage et de traitement des données gèrent et préparent des ensembles de données volumineux, en s’assurant qu’ils sont propres et structurés. Les ressources informatiques, y compris les processeurs graphiques et les TPU, fournissent la puissance de calcul nécessaire pour la formation et l’exécution des modèles d’intelligence artificielle, tandis que les infrastructures d’apprentissage machine facilitent la conception et le déploiement de ces modèles. Les plateformes MLOps automatisent et optimisent l’ensemble du cycle de vie. Utilisé correctement, ce type de système cohérent assure des opérations d’IA efficaces et évolutives.
L’infrastructure d’IA est essentielle pour que l’IA fonctionne de façon fluide et efficace. Elle offre un accès facile aux données, aidant les scientifiques et les développeurs de données à créer et à déployer rapidement des modèles d’intelligence artificielle. Cette configuration simplifie les tâches qui pourraient autrement présenter des défis (comme le nettoyage des données et la formation des modèles), en réduisant le temps et les efforts requis et en accélérant l’innovation.
Un autre aspect important de l’infrastructure d’IA est sa capacité à traiter les données en temps réel, ce qui est essentiel pour les tâches comme la reconnaissance d’images et la traduction de langues. Le matériel et les logiciels spécialisés travaillent de concert pour traiter des volumes de données importants et des calculs complexes, assurant ainsi des résultats plus rapides et plus précis. L’infrastructure d’IA est également conçue pour croître avec les besoins de l’organisation, ce qui en fait un investissement fiable pour les entreprises en évolution.
Le concept d’une « usine d’IA » va encore plus loin en créant un système unifié pour l’ensemble du processus de développement de l’IA. Cette approche automatise et adapte les projets d’IA, ce qui permet une innovation continue dans divers secteurs. En utilisant une usine d’IA, les entreprises peuvent demeurer concurrentielles tout en exploitant pleinement les technologies d’IA pour s’adapter aux objectifs qui évoluent.
Lors de la conception d’une infrastructure d’IA, il faut prendre en compte plusieurs facteurs clés pour s’assurer que cette infrastructure répond aux besoins de l’organisation. Avant de vous engager dans une approche précise, tenez compte des éléments suivants :
- Flux de travail efficaces
L’infrastructure d’IA devrait permettre de faciliter les flux de travail pour l’ingestion de données, le prétraitement, la formation des modèles, la validation et le déploiement. Les flux de travail d’IA efficaces réduisent le temps de réflexion et améliorent la productivité, garantissant ainsi que les modèles d’IA sont formés avec précision et rapidité. - Systèmes de stockage adéquats
Des systèmes de stockage suffisants sont nécessaires pour gérer les énormes quantités de données requises par les applications d’intelligence artificielle. Gérées efficacement, les solutions de stockage maintiennent les ressources informatiques actives en permanence, ce qui permet de maximiser l’utilisation et de réduire les coûts globaux. - Adaptabilité et évolutivité
L’infrastructure d’IA doit être évolutive et flexible pour s’adapter aux ensembles de données de plus en plus importants et aux modèles d’IA qui évoluent. Les solutions basées sur le nuage offrent l’évolutivité, ce qui permet aux organisations d’augmenter ou de réduire les ressources selon leurs besoins et de prendre en charge efficacement diverses charges de travail. - Sécurité et conformité efficaces
La sécurité et la conformité sont primordiales pour la protection des données sensibles. L’infrastructure d’IA doit inclure des mesures de sécurité exhaustives et une stratégie intégrée de gouvernance, risque et conformité (GRC), afin de maintenir la confidentialité des données ainsi que le respect des lois, des politiques et des règlements établis. - Facilité d’intégration
Une intégration transparente avec les systèmes informatiques existants permet de tirer parti des données et de l’infrastructure existantes pour soutenir les applications d’IA. Une intégration réussie harmonise les initiatives d’IA avec la stratégie informatique globale, assurant ainsi la cohérence et l’efficacité dans l’ensemble de l’entreprise. - À l’épreuve du temps
L’infrastructure d’IA doit être plus qu’une solution à court terme. Elle doit pouvoir s’adapter aux progrès futurs. Investir dans des systèmes modulaires et évolutifs et se tenir au fait des tendances émergentes en matière d’IA aident les entreprises à maintenir une infrastructure de pointe qui évolue avec les progrès technologiques.
Une fois qu’elles ont tenu compte des considérations pertinentes, les organisations peuvent passer à la conception et au déploiement de l’infrastructure d’IA. Cela nécessite une planification et une exécution stratégiques pour s’assurer que les solutions répondent aux besoins de l’entreprise. Voici les principales étapes de ce processus :
- Définir les objectifs
Commencez par définir des objectifs clairs pour ce que l’infrastructure d’IA est destinée à atteindre. Déterminez les problèmes que l’infrastructure d’IA résoudra et les résultats précis qu’on attend d’elle. Cela guidera d’autres décisions concernant les outils et les ressources. - Établir un budget
Établissez un budget réaliste qui correspond aux objectifs de l’IA. Tenez compte des coûts du matériel, des logiciels, des services en nuage et de la maintenance. Un budget bien défini aide à hiérarchiser les investissements et à s’assurer que les ressources sont réparties efficacement. - Sélectionner le matériel et le logiciel appropriés
Choisissez le matériel et le logiciel qui correspondent aux besoins de l’organisation en matière d’intelligence artificielle. Cela comprend les processeurs graphiques, les TPU, les solutions de stockage des données, les infrastructures d’apprentissage machine et les plateformes MLOps. Assurez-vous que les composants sélectionnés sont compatibles et capables de gérer efficacement les charges de travail d’IA. - Identifier une solution de réseautage efficace
Un transfert de données fiable et rapide est une condition préalable à la plupart des opérations d’IA. Investissez dans des solutions de réseautage à large bande passante et à faible latence pour garantir la fluidité du flux de données entre les unités de stockage et de traitement. Envisagez des technologies comme la 5G pour une performance et une sécurité accrues. - Évaluer différentes options de calcul
Vous devez décider si vous souhaitez déployer l’infrastructure d’IA dans le nuage ou sur place. Les solutions en nuage offrent évolutivité et souplesse avec des modèles à paiement à l’utilisation, tandis que les solutions locales peuvent offrir un meilleur contrôle et une meilleure performance de charges de travail précises. - Intégrer des mesures de conformité
Mettez en œuvre des mesures de conformité éprouvées afin de respecter la réglementation sur la confidentialité des données et les normes de l’industrie. Assurez-vous que l’infrastructure d’IA comprend des protocoles de sécurité et des cadres de gouvernance pour protéger les données sensibles et maintenir la conformité réglementaire. - Déployer l’infrastructure
Exécutez le plan de déploiement de l’infrastructure d’IA, en vous assurant que tous les composants sont correctement intégrés et configurés. Cette phase comprend la configuration du matériel, l’installation des logiciels et l’établissement des connexions réseau. - Suivre, maintenir et améliorer l’infrastructure au fil du temps
Surveillez régulièrement la performance de l’infrastructure d’IA. Effectuez la maintenance requise pour résoudre les problèmes, le cas échéant, et optimiser la performance. Évaluez et améliorez continuellement l’infrastructure afin de suivre les progrès technologiques et l’évolution des besoins de l’entreprise.
L’établissement d’une infrastructure d’IA efficace permet aux entreprises de tirer parti du plein potentiel de l’IA. Malheureusement, cela peut aussi être une tâche complexe et difficile. ServiceNow simplifie ce processus en offrant des solutions puissantes grâce à la plateforme primée Now Platform®.
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