Est-ce que HCLTech AI Force a déjà été déployé chez des clients de HCLTech ?
Oui, HCLTech AI Force est actuellement déployé et opérationnel chez plusieurs clients de HCLTech, avec des études de cas disponibles.
Existe-t-il des prérequis et exigences d’infrastructure pour le déploiement de HCLTech AI Force ?
HCLTech AI Force a les exigences d’infrastructure suivantes pour son déploiement :
- Matériel
- RAM : 32 Go (recommandé)
- OS : Windows 10/ Windows Server 19+ (Linux)
- Architecture OS : système d’exploitation 64 bits
- HDD : 100 Go (minimum), 250 Go (recommandé)
- Logiciel
- Python 3.11.0
- Postgres 14.10.1
- OpenSearch 2.11.1
HCLTech AI Force TS :
- Matériel
- RAM : 32 Go (recommandé)
- OS : Windows 10/ Windows Server 2022+
- Architecture OS : système d’exploitation 64 bits
- HDD : 100 Go (minimum), 250 Go (recommandé)
- Logiciel
- Python 3.12
- OpenSearch 2.15
- JAVA 22
- 1.26
Quels sont les coûts associés à l’utilisation de HCLTech AI Force ?
Le coût de HCLTech AI Force comporte trois composantes :
- Licence – Coût par utilisateur pour l’utilisation de HCLTech AI Force
- Services professionnels – Coût lié à la personnalisation pour un cas d’utilisation client spécifique
- Consommation LLM
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Quelles options de déploiement sont offertes pour HCLTech AI Force ?
HCLTech offre quatre modèles de déploiement/consommation pour HCLTech AI Force :
- Déploiement autonome : déployé de façon indépendante comme solution autonome
- Intégré aux outils existants des utilisateurs : intégré directement dans les IDE, outils de test, navigateurs, systèmes de tickets, etc.
- Via des API (modèle « headless ») : HCLTech AI Force fonctionne en arrière-plan, offrant des fonctionnalités via des API sans interaction directe de l’utilisateur
- Sur l’edge via des PC alimentés par l’IA : déployé sur des appareils edge comme des PC alimentés par l’IA, permettant un traitement localisé
Il est consommé comme produit pour l’utilisation à l’échelle de l’entreprise ou comme partie de nos services gérés. Nous implantons HCLTech AI Force dès le départ lors des mandats à grande échelle, garantissant des économies et des gains d’efficacité immédiats pour nos clients.
Pour les clients qui utilisent déjà nos services TI gérés, HCLTech AI Force peut être intégré afin d’augmenter les économies, la productivité et l’efficacité opérationnelle. Ce complément à nos services gérés existants nous permet d’offrir des solutions innovantes alimentées par l’IA, transformant notre rôle de fournisseur de services TI de base vers des mandats plus consultatifs, axés sur les résultats et activés par l’IA.
Lors de la phase de découverte, nous réalisons une cartographie du flux de valeur, y compris la création de schémas détaillés de l’état actuel (« as-is ») et de l’état futur (« to-be ») ainsi qu’une évaluation de l’impact potentiel à grande échelle. Cette diligence permet aux clients d’identifier les bons projets où HCLTech AI Force peut apporter le plus de valeur.
Lorsque HCLTech AI Force est déployé pour la première fois, il ingère des données selon deux principales approches : connecteurs de systèmes sources et téléversements de fichiers. Les connecteurs de systèmes sources permettent à HCLTech AI Force d’extraire directement des données des systèmes existants, incluant exigences, user stories, code source, directives de codage, plans de test, cas de test, scripts de test, documents d’API, articles de la base de connaissances (KB) et billets/bogues/défauts. Alternativement, les clients peuvent téléverser des fichiers contenant les ensembles de données pertinents à l’ingestion.
Quelle architecture est utilisée pour le déploiement de HCLTech AI Force sur Azure Cloud ?
Voir l’image ci-dessous pour le déploiement de HCLTech AI Force sur Azure Cloud. Notez que Kubernetes gère les déploiements à nœuds multiples.
