L’intelligence artificielle est rapidement en train de devenir une technologie fondamentale dans de nombreuses entreprises. Des fonctionnalités avancées d’automatisation IA aux options extrêmement précises d’analyses prédictives, en passant par les expériences client en libre-service personnalisées, l’IA redéfinit la transformation digitale. En fait, l’IA pourrait bien s’être l’une des technologies les plus percutantes de la prochaine décennie (et des suivantes).
Toutefois, l’IA n’est pas une technologie unique. C’est la combinaison et l’aboutissement de multiples avancées : apprentissage machine (ML), traitement du langage naturel (NLP), réseaux neuronaux, vision par ordinateur, Edge AI (IA en périphérie de réseau) et cloud computing, pour n’en citer que quelques-unes. De même, les applications d’IA utilisées dans les entreprises ne sont que le sommet de l’iceberg. Elles reposent sur une solide base de composants matériels et logiciels qui fonctionnent ensemble pour faire de l’IA une réalité. Cette « infrastructure IA » est le pilier des outils d’IA modernes.
L’infrastructure IA fait référence aux différents composants matériels et logiciels nécessaires pour mettre en œuvre les solutions d’IA. On utilise donc souvent le terme « infrastructure IT » pour y faire référence. Mais en réalité, l’infrastructure IA et l’infrastructure IT sont conçues avec des exigences distinctes, et chacune répond à des objectifs uniques.
L’infrastructure IA est spécialement conçue pour soutenir les charges de travail d’IA et d’apprentissage machine, en s’appuyant fortement sur des ressources informatiques hautes performances. En revanche, l’infrastructure IT traditionnelle est conçue pour des tâches informatiques plus générales, exécutant des opérations IT plus vastes avec du matériel et des logiciels plus génériques.
En d’autres termes, l’infrastructure IT prend en charge les opérations business quotidiennes et les services IT généraux, tandis que l’infrastructure IA est optimisée pour le développement, le déploiement et l’adaptation des solutions d’IA. Cela permet aux entreprises d’exploiter la puissance de l’IA pour obtenir un avantage concurrentiel.
L’infrastructure IA se composée de plusieurs couches qui fonctionnent ensemble pour prendre en charge les modèles d’IA : couche d’applications, couche de modèles et couche d’infrastructure.
- Couche d’applications
Cette couche englobe les applications et les solutions optimisées par l’IA avec lesquelles les utilisateurs finaux interagissent, telles que les chatbots IA, les systèmes de recommandations et les outils d’analyses prédictives. - Couche de modèles
Cette couche implique la création et l’entraînement des 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’infrastructure
Pilier de base de l’IA, cette couche fournit les composants matériels et logiciels essentiels pour la prise en charge des couches de modèles et d’applications.
La couche d’infrastructure est essentielle, car elle permet un traitement, un stockage et une gestion efficaces des données, et fournit la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement et au déploiement de modèles d’IA. Les composants clés de l’infrastructure IA peuvent généralement être classés en deux catégories : matériels ou logiciels.
Le matériel désigne les appareils physiques et les équipements qui fournissent la puissance de calcul et la capacité de stockage nécessaires aux opérations d’IA. Cela inclut les éléments suivants :
- Serveurs GPU
Les unités de traitement graphique (GPU) sont essentielles pour les tâches d’IA, car elles peuvent effectuer un traitement parallèle, ce qui est idéal pour l’entraînement des modèles d’apprentissage machine. Les serveurs GPU fournissent la puissance de calcul nécessaire pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des calculs complexes. - Accélérateurs d’IA
Les accélérateurs d’IA sont du matériel spécialisé, conçu pour optimiser les performances des applications d’IA. Ils incluent des puces et des co-processeurs personnalisés qui améliorent la vitesse et l’efficacité des tâches d’apprentissage machine, réduisant ainsi le temps nécessaire à l’entraînement et l’inférence. - TPU
Les unités de traitement de tenseur (TPU) sont des processeurs spécifiquement développés pour accélérer les charges de travail d’apprentissage machine. Ils sont optimisés pour les calculs tensoriels (une opération courante dans les réseaux neuronaux) et accélèrent considérablement l’entraînement et le déploiement des modèles d’apprentissage profond.
Les logiciels désignent les programmes, applications et cadres digitaux exécutés au sein des systèmes d’IA. Les principaux composants logiciels sont les suivants :
- Stockage des données
Le stockage des données est essentiel pour conserver les grandes quantités d’informations digitales nécessaires à l’entraînement et à la validation des modèles d’IA. Des systèmes de stockage fiables (bases de données, entrepôts de données ou data lakes, par exemple) permettent d’organiser, de sécuriser et de récupérer facilement les données. - Bibliothèques de traitement de données
Les bibliothèques de traitement de données sont essentielles pour préparer les données en vue des applications d’IA. Elles permettent de nettoyer, transformer et structurer de grands ensembles de données, via un traitement distribué pour accélérer ces tâches. Le traitement efficace des données est essentiel pour entraîner des modèles d’IA précis et fiables. - Gestion des données
La gestion des données implique des processus efficaces de collecte, de stockage et d’utilisation. Elle garantit que les données sont accessibles et conformes aux réglementations en matière de confidentialité. Une bonne gestion des données prend en charge les aperçus analytiques nécessaires à une prise de décision éclairée dans les projets d’IA. - Cadres d’apprentissage machine
Les cadres d’apprentissage machine fournissent les outils et bibliothèques nécessaires à la conception, l’entraînement et la validation des modèles d’apprentissage machine. Ils prennent en charge diverses fonctionnalités, telles que la différenciation automatique, l’optimisation et les couches de réseau neuronal, souvent avec une accélération GPU pour des calculs plus rapides. - Plateformes MLOps
Les opérations d’apprentissage machine (MLOps) rationalisent le cycle de vie de l’apprentissage machine en automatisant et en gérant les processus, de la collecte de données à l’entraînement des modèles, sans oublier le déploiement et la surveillance. Ces plateformes facilitent la mise en place du contrôle de versions, de l’entraînement automatisé, des pipelines de déploiement et du suivi des performances des modèles, améliorant ainsi la collaboration entre les experts en science des données et les ingénieurs ML.
L’infrastructure IA repose sur l’intégration de ces composants, qui fonctionnent ensemble pour prendre en charge les applications d’IA et de ML.
Les cadres de stockage et de traitement des données gèrent et préparent des ensembles de données volumineux, en veillant à ce qu’ils soient propres et structurés. Les ressources informatiques, y compris les GPU et les TPU, fournissent la puissance de calcul nécessaire pour l’entraînement et l’exécution des modèles d’IA, tandis que les structures 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 cohésif garantit que les opérations d’IA sont efficaces et adaptables.
L’infrastructure IA est essentielle pour que l’IA fonctionne de manière fluide et efficace. Elle permet d’accéder facilement aux données, afin que les experts en sciences des données et les développeurs puissent créer et déployer rapidement des modèles d’IA. Cela simplifie les tâches qui pourraient sinon présenter un certain nombre de défis (comme le nettoyage des données et l’entraînement des modèles), réduit le temps et les efforts nécessaires et accélère l’innovation.
Un autre aspect important de l’infrastructure IA est sa capacité à traiter les données en temps réel, un atout essentiel pour certaines tâches telles que la reconnaissance d’images et la traduction. Le matériel et les logiciels spécialisés fonctionnent ensemble pour gérer de grands volumes de données et des calculs complexes, garantissant ainsi des résultats plus rapides et plus précis. L’infrastructure IA est également conçue pour s’adapter aux besoins des activités. C’est donc un investissement fiable pour les entreprises en constante évolution.
Le concept d’« usine IA » va encore plus loin en créant un système unifié pour l’ensemble du processus de développement de l’IA. Cette approche automatise les projets d’IA et leur permet de s’adapter, pour une innovation continue dans divers secteurs. L’usine IA permet aux entreprises de rester compétitives tout en exploitant le plein potentiel des technologies d’IA pour suivre l’évolution de leurs objectifs.
Lors de la conception d’une infrastructure IA, plusieurs facteurs clés doivent être pris en compte pour s’assurer qu’elle répond aux besoins de l’entreprise. Pour mettre en place une infrastructure IA performante, tenez compte des éléments suivants avant de vous engager dans une approche spécifique :
- Workflows efficaces
L’infrastructure IA doit permettre de travailler avec des workflows fluides pour l’ingestion des données, le prétraitement, l’entraînement des modèles, la validation et le déploiement. Des workflows d’IA efficaces réduisent le délai d’obtention des informations et améliorent la productivité, garantissant ainsi que les modèles d’IA sont entraînés rapidement, avec précision. - Stockage adéquat
Des systèmes de stockage suffisants sont nécessaires pour gérer les vastes magasins de données requis pour les applications d’IA. Administrées efficacement, les solutions de stockage assurent l’activité continue des ressources de calcul, optimisant ainsi leur utilisation et réduisant les coûts globaux. - Adaptabilité et évolutivité
L’infrastructure IA doit être adaptable et flexible pour évoluer avec les ensembles de données croissants et les modèles d’IA en constante évolution. Les solutions basées sur le cloud offrent une adaptabilité qui permet aux entreprises d’étendre ou de réduire les ressources selon leurs besoins, en prenant en charge efficacement différentes charges de travail. - Sécurité et conformité sans faille
La sécurité et la conformité sont primordiales pour la protection des données sensibles. L’infrastructure IA doit inclure des mesures de sécurité complètes, ainsi qu’une stratégie intégrée de gouvernance, risque et conformité (GRC), afin de préserver la confidentialité des données et de garantir le respect des lois, politiques et réglementations en vigueur. - Facilité d’intégration
L’intégration transparente avec les systèmes IT existants permet d’exploiter les données et l’infrastructure existantes pour prendre en charge les applications d’IA. Une intégration réussie aligne les initiatives d’IA sur la stratégie IT globale, garantissant ainsi la cohérence et l’efficacité dans l’ensemble de l’entreprise. - Pérennité
L’infrastructure IA évolutive ne doit pas être une solution à court terme, mais doit s’adapter aux avancées futures. Investir dans des systèmes modulaires qui peuvent être mis à niveau, et rester informé des nouvelles tendances de l’IA aide les entreprises à maintenir une infrastructure de pointe qui évolue avec les avancées technologiques.
Une fois les bons éléments pris en compte, les entreprises peuvent concevoir et déployer leur infrastructure IA. Cela implique une planification et une exécution stratégiques pour s’assurer que les solutions répondent à leurs besoins. Les étapes principales de ce processus sont les suivantes :
- Identifier les objectifs
Commencez par définir clairement les objectifs que l’infrastructure IA doit remplir. Déterminez les problèmes qu’elle va résoudre et les résultats attendus. Cela permettra de guider les autres décisions concernant les outils et les ressources. - Établir un budget
Définissez un budget réaliste qui s’aligne sur les objectifs de l’IA. Tenez compte des coûts liés au matériel, aux logiciels, aux services dans le cloud et à la maintenance. Un budget bien pensé permet de hiérarchiser les investissements et de s’assurer que les ressources sont allouées efficacement. - Sélectionner le matériel et les logiciels appropriés
Choisissez le matériel et les logiciels adaptés aux besoins de l’entreprise en matière d’IA. Cela inclut les GPU, les TPU, les solutions de stockage de données, les structures 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 réseau efficace
Le transfert de données fiable et rapide est indispensable pour la plupart des opérations d’IA. Investissez dans des solutions réseau à bande passante élevée et à faible latence, pour prendre en charge de manière fluide le flux de données entre les unités de stockage et de traitement. Envisagez des technologies telles que la 5G pour des performances et une sécurité améliorées. - Évaluer les différentes options informatiques
Déterminez si vous souhaitez déployer l’infrastructure IA sur le cloud ou sur site. Les solutions cloud offrent évolutivité et flexibilité avec des modèles de paiement à l’utilisation, tandis que les solutions sur site permettent un contrôle accru et de meilleures performances pour des charges de travail spécifiques. - Intégrer des mesures de conformité
Mettez en œuvre des mesures de conformité fiables pour respecter les réglementations sur la confidentialité des données et les normes du secteur. Assurez-vous que l’infrastructure IA inclut 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 IA, en veillant à ce que tous les composants soient correctement intégrés et configurés. Cette phase implique la configuration du matériel, l’installation des logiciels et l’établissement des connexions réseau. - Suivre l’activité, effectuer la maintenance et améliorer l’infrastructure au fil du temps
Surveillez régulièrement les performances de l’infrastructure IA. Effectuez la maintenance régulièrement pour résoudre les problèmes et optimiser les performances. Évaluez et améliorez en permanence l’infrastructure pour suivre les progrès technologiques et l’évolution des besoins de l’entreprise.
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