Il n’y a pas d’IA sans données… Encore faut-il que cette donnée soit accessible, gouvernée, sécurisée… Autrement, faire de l’IA en entreprises repose les questions de savoir où et comment stocker les données de façon optimale pour ces nouveaux usages… Le cloud est-il indissociable de l’IA ?

L’intelligence artificielle, sujet de discussion majeur ces derniers mois, est un marché à fort potentiel qui pourrait peser 500 milliards de dollars à l’horizon 2023, d’après un rapport IDC. Pour les entreprises, cette technologie peut représenter de nouvelles opportunités, notamment pour gagner en efficacité ou accroître sa rentabilité, grâce à des capacités d’analyse de l’information des données.

Les données, à l’origine des technologies d’IA, nourrissent sans cesse les algorithmes d’apprentissage automatique pour réaliser des prédictions, automatiser des processus et bien d’autres tâches. Bien que le pouvoir des applications d‘IA est immense, les avantages reposent entièrement sur les informations dont disposent ces systèmes. Pour l’IA, qui est si dépendante des données, l’endroit où celles-ci sont stockées est une préoccupation majeure. Les entreprises doivent pouvoir stocker en toute sécurité un volume de données conséquent, avec un accès simplifié, afin qu’elles puissent être utilisées par les systèmes d’IA.

Quelle est l’importance du rôle du cloud ?

L’intelligence artificielle n’a d’égal que le volume de données dont elle dispose pour apprendre Pour fonctionner de manière optimale, les systèmes d’IA doivent absorber de très grandes quantités de données. Plus leur quantité disponible augmente et plus les IA vont être capables d’améliorer leurs performances et leur vitesse d’apprentissage. Par exemple, AlphaGo Zero de Google DeepMind a dû jouer 20 millions de parties contre lui-même avant d’atteindre un niveau de jeu qui dépasse les performances humaines. Un exemple qui démontre à quel point l’IA nécessite un volume d’information important pour fonctionner à son plein potentiel. Cette relation de cause à effet implique que les organisations mènent une réflexion poussée quant aux différentes options de stockage qui s’offrent à elles. Sur site, dans le cloud ou dans un système hybride… chaque hypothèse déterminera le niveau de performance de l’IA.

Dans le cadre du stockage sur du matériel local, détenu et géré par une entreprise, nécessite des ressources pour la sécurisation et la maintenance des systèmes. L’évolutivité de telles infrastructures est souvent difficile et coûteuse par rapport à l’équivalent dans le cloud qui est mieux équipé pour gérer la croissance du volume de données. Par ailleurs, l’évolutivité est limitée par l’obsolescence du matériel et des logiciels, pour lesquels les supports techniques disparaissent au fur et à mesure. Alors, les organisations qui déploient des stratégies « AI first » ont tout intérêt à se tourner vers le stockage cloud, plus à même à répondre aux impératifs de sécurité et d’évolutivité.

Adapter l’IA aux besoins de son organisation

De la même manière que les entreprises ont besoin de stocker de nombreuses données pour l’IA, elles doivent également conserver des données propriétaires si elles souhaitent personnaliser leur IA pour répondre à leurs besoins spécifiques. Par exemple, un responsable des ressources humaines peut être en mesure d’utiliser l’IA pour analyser en quelques minutes des années de données d’enquête à l’échelle de l’entreprise et prédire les réactions des employés à différents types d’annonces comme de nouvelles politiques ou des changements d’équipe. De même, un système d’IA pourrait analyser la croissance de l’entreprise et les données économiques pour éclairer les grandes décisions commerciales.

L’intégration de données propriétaires dans un système d’IA améliore la précision et la pertinence des informations, ce qui permet de prendre de meilleures décisions et d’obtenir de meilleurs résultats. La personnalisation des applications d’IA à l’aide de données propriétaires peut donner aux entreprises un avantage concurrentiel. Toutefois, si elles choisissent de tirer parti de l’IA personnalisée à l’aide de données propriétaires, il est capital que ces données soient stockées en toute sécurité.

Stocker les données en toute sécurité

L’essor des systèmes d’IA s’accompagne d’une multitude de nouveaux risques en matière de cybersécurité. Le nombre et le coût des attaques de cybersécurité devraient exploser au cours des prochaines années, passant de 8,44 billions de dollars en 2022 à 23,84 billions de dollars d’ici 2027. Alors, il apparaît important que les systèmes d’IA soient correctement protégés contre les attaques de ransomware, en particulier lorsqu’ils stockent des données critiques de l’entreprise. L’un des principaux avantages de l’informatique dématérialisée repose sur la séparation entre l’infrastructure et les postes de travail des utilisateurs, sachant que les pirates accèdent le plus souvent aux réseaux d’entreprise par le biais de l’hameçonnage et des emails. Par conséquent, il est essentiel de disposer de plusieurs copies des données, dont au moins une est stockée dans le cloud, pour assurer leur sécurité et ne pas compromettre les systèmes d’intelligence artificielle essentiels.

Le meilleur moyen de se protéger contre les menaces susceptibles d’endommager la copie principale des données est d’en conserver une deuxième copie immuable. Cette caractéristique est une fonction associée au stockage dans le cloud et offre une sécurité supplémentaire en empêchant toute modification ou suppression des informations. C’est ainsi qu’en étant associé à de robustes stratégies de sauvegarde, le stockage dans le cloud offre un très haut niveau de protection.

Pour les entreprises, l’IA trouve de la valeur dans son aisance d’utilisation et les économies potentielles qu’elle permet de réaliser en accomplissant des tâches peu stratégiques qui auraient demandé du temps et de l’énergie aux employés. En adoptant les solutions de stockage dans le cloud, une organisation pourra ainsi toute la puissance de l’IA à son avantage.
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Par David Friend, cofondateur et PDG de Wasabi Technologies

 

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