Entre cloud, Edge et on-prem, l’IA d’entreprise joue en mode freestyle : il faut un moteur hybride qui scale vite, stocke malin et reste vert pour passer à la vitesse supérieure. Fini les silos : place à une infrastructure multicloud qui propulse vos modèles d’IA du PoC au déploiement global, sans sacrifier la gouvernance ni vos efforts pour un numérique responsable et durable.
L’intelligence artificielle (IA) transforme profondément les industries en accélérant l’innovation et en optimisant les performances. Elle offre aux entreprises la capacité de capitaliser sur des analyses stratégiques, de rationaliser leurs processus grâce à l’automatisation et de libérer un potentiel inédit pour saisir de nouvelles opportunités. Cependant, pour exploiter tout le potentiel de l’IA, les algorithmes performants et les data scientists expérimentés ne suffisent pas : une infrastructure robuste et agile, conçue pour un environnement multi-cloud, est nécessaire.
Aujourd’hui, les entreprises naviguent dans un écosystème informatique hybride, où se croisent environnements sur site, Edge et cloud public. En multipliant les plateformes et les fournisseurs, elles s’efforcent d’optimiser leurs coûts, de renforcer leur résilience et de répondre à des besoins spécifiques avec précision. Gartner anticipe qu’à l’horizon 2028, 70 % des charges de travail seront prises en charge par des infrastructures cloud. Si cette évolution vers une stratégie multicloud favorise une meilleure agilité, elle s’accompagne de défis significatifs, en particulier pour l’intégration des charges de travail liées à l’intelligence artificielle. Dans ce contexte, la priorité pour les organisations est de mettre en place une infrastructure cohérente, fluide et transparente, capable d’accompagner cette transformation technologique sur le long terme.
Devant les avancées de l’intelligence artificielle, les directions informatiques se trouvent à un carrefour stratégique : opter pour des infrastructures sur site ou s’appuyer sur les ressources du cloud. Le cloud public séduit par son évolutivité et la richesse de ses services innovants, tandis que le cloud privé et les solutions sur site offrent un meilleur contrôle, notamment en termes de sécurité et de conformité. Cependant, cette approche hybride, bien qu’efficace, peut conduire à une gestion complexe, des coûts accrus, des risques plus élevés et une charge administrative plus lourde.
Pour tirer pleinement parti de l’IA, les entreprises peuvent s’appuyer sur quatre fondamentaux : la puissance de calcul, la gestion des données, le stockage et l’efficacité opérationnelle.
Optimiser la puissance de calcul et la connectivité réseau
La véritable valeur de l’intelligence artificielle émerge lorsque les entreprises disposent d’une puissance de calcul robuste et de capacités réseau performantes, capables de gérer des volumes de données colossaux. Ces ressources sont le socle indispensable pour les charges de travail en IA, garantissant une exécution fluide des modèles et délivrant des résultats précis et significatifs.
* Puissance de calcul avancée : Les modèles d’IA, notamment en machine learning (ML) et deep learning (DL), nécessitent des ressources considérables. GPU, TPU ou accélérateurs spécialisés sont indispensables pour traiter d’importants volumes de données.
* Connectivité à haut débit : Une IA efficace dépend de la fluidité des transferts de données. Des connexions à faible latence entre clouds sont cruciales. Les entreprises doivent miser sur les réseaux définis par logiciel (SDN) pour garantir une connectivité sans faille.
Assurer une circulation optimale et sécurisée des données
L’IA se nourrit de données de haute qualité, facilement accessibles, mais leur gestion sur plusieurs clouds peut s’avérer complexe. Sans une intégration fluide des données, les modèles d’IA risquent d’être entraînés sur des ensembles de données obsolètes ou incomplets, ce qui peut conduire à des résultats peu fiables. Des stratégies efficaces de gestion des données sont essentielles au succès de l’IA.
* Gouvernance des données unifiée : Les entreprises sont appelées à mettre en place des cadres de gouvernance solides pour garantir la conformité réglementaire (GDPR, CCPA) et la sécurité des données. Les politiques de gouvernance spécifiques à l’IA doivent répondre à des préoccupations telles que la partialité des ensembles de données d’entraînement et la protection de la vie privée.
* Intégration transparente des données : Les modèles d’intelligence artificielle s’appuient sur une multitude de sources de données, qu’il s’agisse de systèmes hérités, de stockage cloud ou de flux en temps réel. Grâce à des solutions d’intégration avancées, capables d’assurer une parfaite interopérabilité entre ces sources, les entreprises peuvent consolider et exploiter leurs données de manière efficace et stratégique.
* Accès aux données en temps réel : De nombreuses applications alimentées par l’IA, telles que la détection de fraudes et la maintenance prédictive, dépendent d’informations en temps réel. Les entreprises ont intérêt à investir dans des solutions « cloud-native » pour l’acquisition et le traitement des données en temps réel.
Le stockage : l’épine dorsale de l’évolutivité de l’IA
Les charges de travail associées à l’intelligence artificielle génèrent et traitent des volumes colossaux de données. Sans une stratégie de stockage bien pensée, les entreprises s’exposent à des coûts opérationnels exponentiels. Adopter une gestion intelligente et optimisée du stockage devient ainsi un atout crucial pour préserver la performance des systèmes tout en gardant les dépenses sous contrôle.
* Solutions de stockage à plusieurs niveaux : toutes les données n’ont pas besoin d’un accès instantané. Le stockage hiérarchisé optimise les performances et les coûts en plaçant les données fréquemment consultées sur un stockage à grande vitesse (comme le flash) tout en archivant les données moins critiques dans des solutions rentables comme le stockage objet.
* Stockage évolutif pour les charges de travail d’IA : les applications d’IA génèrent des volumes massifs 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 as-a-service : avec l’adoption croissante du multicloud, de plus en plus d’entreprises adoptent des modèles de stockage as-a-service. Ces solutions à la demande réduisent les dépenses d’investissement tout en permettant 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 reposent sur des données actualisées et pertinentes. L’automatisation de l’archivage, de la suppression et de la migration des données permet non seulement d’optimiser l’utilisation du stockage, mais aussi de garantir la conformité avec les politiques de conservation des données.
Améliorer l’efficacité opérationnelle et la durabilité
Les charges de travail liées à l’intelligence artificielle occupent une place de plus en plus importante dans la consommation énergétique des centres de données. Selon IDC, cette consommation devrait augmenter à un rythme annuel moyen de 44,7 %, atteignant 146,2 térawattheures (TWh) d’ici 2027.
Pour répondre à ces défis, il est essentiel de calibrer avec précision les infrastructures informatiques pour réduire les gaspillages et éviter toute consommation énergétique superflue. L’intégration de configurations matérielles à haut rendement énergétique, de systèmes de refroidissement respectueux de l’environnement et d’outils logiciels de gestion avancés permet non seulement de diminuer considérablement la consommation d’énergie, mais aussi de prolonger la longévité des équipements.
Les solutions de gestion de l’énergie basées sur la télémétrie offrent une visibilité en temps réel de la consommation et de la température. Ces outils permettent d’optimiser l’efficacité énergétique, de prévenir les déséquilibres thermiques et d’identifier rapidement tout dysfonctionnement des équipements, garantissant ainsi des opérations plus fiables et durables.
La réussite de l’IA en entreprise, dans un environnement multicloud, repose sur une infrastructure qui combine agilité, évolutivité et efficacité énergétique. La puissance de calcul haute performance, associée à des solutions de gestion basées sur la télémétrie, garantit une visibilité en temps réel pour optimiser les ressources et prévenir les dérives. En adoptant des configurations à haut rendement énergétique, des systèmes de refroidissement écologiques et des pratiques durables, les entreprises peuvent réduire leur empreinte énergétique tout en maximisant la performance. Cette approche holistique permet non seulement d’exploiter le plein potentiel de l’intelligence artificielle pour accélérer la croissance, mais aussi de rationaliser la gestion des environnements multicloud complexes avec sérénité et responsabilité.
____________________________
Par Rahmani Cherchari, Senior Director | Global Specialty Sales chez Dell Technologies
puis