L’outil AI Force a-t-il déjà été déployé chez des clients de HCLTech ?
Oui, AI Force est actuellement déployé et en service chez plusieurs clients de HCLTech, et des études de cas sont disponibles.
Y a-t-il des prérequis et des exigences d’infrastructure pour le déploiement d’AI Force ?
AI Force comporte les exigences d’infrastructure suivantes pour son déploiement :
- Matériel
- RAM : 32 Go (recommandé)
- SE : Windows 10/ Windows Server 19+ (Linux)
- Arch. SE : système d’exploitation 64 bits
- Disque dur : 100 Go (minimum), 250 Go (recommandé)
- Logiciels
- Python 3.11.0
- Postgres 14.10.1
- OpenSearch 2.11.1
Force IA TS :
- Matériel
- Mémoire vive : 32 Go (recommandé)
- SE : Windows 10/ Windows Server 2022+
- Architecture SE : système d’exploitation 64 bits
- Disque dur : 100 Go (minimum), 250 Go (recommandé)
- Logiciels
- Python 3.12
- OpenSearch 2.15
- JAVA 22
- 1.26
Quels sont les coûts associés à l’utilisation d’AI Force ?
Il y a trois composantes au coût d’AI Force :
- Licence – Coût par siège pour l'utilisation d'AI Force
- Services professionnels – Coût associé à la personnalisation pour un cas d'utilisation client spécifique
- Consommation LLM
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Quelles options de déploiement sont offertes pour AI Force ?
HCLTech propose quatre modèles de déploiement/consommation pour AI Force :
- Déploiement autonome : Déployé indépendamment comme solution autonome
- Intégré aux outils existants des utilisateurs : Intégré directement aux environnements de développement (IDE), outils de test, navigateurs, systèmes de billetterie, etc.
- Par le biais d’API (modèle « headless ») : AI Force fonctionne en arrière-plan, offrant des fonctionnalités via des API sans interaction directe avec l’utilisateur
- À la périphérie via des PC propulsés par l’IA : Déployé sur des appareils de périphérie comme des PC propulsés par l’IA, permettant un traitement localisé
Il est consommé comme produit pour une utilisation à l’échelle de l’entreprise ou dans le cadre de nos services gérés. Nous implantons AI Force dès le départ dans les mandats d’envergure, assurant des économies immédiates et des avantages d’efficacité pour nos clients.
Pour les clients déjà sous contrat avec nous pour des services de TI gérés, AI Force peut être intégré afin d’augmenter les économies de coûts, la hausse de la productivité et les efficacités opérationnelles. Ce complément à nos services gérés existants nous permet d’offrir des solutions novatrices alimentées par l’IA, qui font passer notre rôle des services informatiques de base à des engagements plus consultatifs, axés sur les résultats et activés par l’IA.
Au cours de la phase de découverte, nous réalisons une cartographie de la chaîne de valeur, incluant la création de représentations détaillées de l’« état actuel » et de l’« état futur » ainsi qu’une évaluation de l’impact potentiel à grande échelle. Cette diligence raisonnable aide les clients à identifier les bons projets où AI Force peut apporter la plus grande valeur.
Lors du premier déploiement de AI Force, il ingère des données par deux approches principales : les connecteurs de systèmes sources et les téléchargements de fichiers. Les connecteurs de systèmes sources permettent à AI Force d’extraire directement des données des systèmes existants, incluant les exigences, les récits utilisateurs, le code source, les lignes directrices de codage, les plans de test, les cas de test, les scripts de test, les documents API, les articles de la base de connaissances (KB) et les billets/bogues/défauts. Autrement, les clients peuvent téléverser des fichiers contenant des ensembles de données pertinents à ingérer.
Quelle architecture est utilisée pour le déploiement de AI Force sur Azure Cloud ?
Voir l’image ci-dessous pour le déploiement de AI Force sur Azure Cloud. À noter que Kubernetes gère le déploiement multi-nœuds.
