HCLTech AI Force a-t-il déjà été déployé chez des clients de HCLTech ?
Oui, HCLTech AI Force est actuellement déployé et opérationnel pour plusieurs clients de HCLTech, avec des études de cas disponibles.
Y a-t-il des prérequis et exigences d’infrastructure pour déployer 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 ?
Trois éléments composent le coût de HCLTech AI Force :
- Licence : coût par utilisateur pour l’utilisation de HCLTech AI Force
- Services professionnels : frais associés à la personnalisation pour un cas d’utilisation client spécifique
- Consommation du LLM
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Quelles sont les options de déploiement offertes pour HCLTech AI Force ?
HCLTech propose quatre modèles de déploiement/consommation pour HCLTech AI Force :
- Déploiement autonome : déployé indépendamment comme solution autonome
- Intégration aux outils existants des utilisateurs : intégré directement dans les IDE, outils de test, navigateurs, systèmes de gestion de billets, etc.
- Via APIs (modèle « headless ») : HCLTech AI Force fonctionne en arrière-plan, fournissant des fonctionnalités via des APIs sans interaction directe de l’utilisateur
- Sur le edge via des PC propulsés par l’AI : déployé sur des appareils edge tels que des PC alimentés par l’AI, permettant le traitement localisé
Il est consommé comme un produit pour une utilisation à l’échelle de l’entreprise ou dans le cadre de nos services gérés. Nous mettons en œuvre HCLTech AI Force dès le départ lors de projets d’envergure, assurant ainsi des économies immédiates et des gains d’efficacité pour nos clients.
Pour les clients qui bénéficient déjà de nos services TI gérés, HCLTech AI Force peut être intégré pour accroître les économies, la productivité et l’efficacité opérationnelle. Ce complément à nos services gérés existants nous permet d’offrir des solutions innovantes, propulsées par l’AI, qui font évoluer notre rôle, passant des services TI de base à des interventions plus consultatives, axées sur les résultats et habilitées par l’AI.
Pendant la phase de découverte, nous effectuons une cartographie du flux de valeur, y compris la création de portraits détaillés « tel quel » et « à venir » et l’évaluation de l’impact potentiel à grande échelle. Cette diligence permet aux clients d’identifier les projets où HCLTech AI Force apportera le plus de valeur.
Lors du premier déploiement de HCLTech AI Force, les données sont traitées par deux approches principales : les connecteurs de systèmes sources et les téléchargements de fichiers. Les connecteurs systèmes permettent à HCLTech AI Force de récupérer directement les données des systèmes existants, incluant exigences, ébauches utilisateurs, code source, guides de programmation, plans de test, cas de test, scripts de test, documents API, articles de base de connaissances (KB) et billets/bogues/défauts. Autrement, les clients peuvent téléverser des fichiers contenant les ensembles de données pertinents pour 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 multinœuds.
