AI générative (GenAI) révolutionne les industries en créant des gains d’efficacité et en générant une valeur sans précédent. Dans un environnement numérique en constante évolution, l’adoption de GenAI et son impact surpassent rapidement les précédentes avancées technologiques, dépassant même l’évolution rapide des technologies infonuagiques. Cependant, une infrastructure robuste demeure un des principaux catalyseurs de cette innovation. Cet article explore comment l’infrastructure joue un rôle crucial dans la propulsion de ces avancées, en abordant les principaux défis, les meilleures pratiques et les percées à venir.

L’évolution rapide de GenAI

Les fonctionnalités et capacités des grands modèles de langage (LLM) évoluent rapidement, de nouvelles fonctionnalités étant lancées presque toutes les deux semaines. Cette vitesse de changement sans précédent révolutionne la façon dont les entreprises abordent la résolution de problèmes et la gestion de leurs infrastructures. Un récent rapport de TechTarget's Enterprise Strategy Group, intitulé « Beyond the GenAI Hype: Real-world Investments, Use Cases, and Concerns », révèle que 42 % des organisations sont soit en phase de preuve de concept pour GenAI, soit l’utilisent déjà en production. L’étude a également constaté que GenAI se classe maintenant devant l’informatique en nuage dans les initiatives stratégiques globales d’entreprise, ce qui souligne l’importance croissante de ces projets.

Selon Sandeep Kumar Saxena, vice-président exécutif, Services aux consommateurs chez HCLTech, « Alors que GenAI évolue rapidement, sa capacité à améliorer à la fois l’efficacité et la résolution de problèmes redéfinit nos processus d’affaires, nous poussant à nous adapter et à innover continuellement. »

À mesure que GenAI continue d’évoluer rapidement, il transforme les processus d’affaires, en améliorant tant l’efficacité que la capacité à relever des défis complexes. 

Par exemple, des progrès récents ont mené au développement de capacités de compréhension et de génération du langage naturel plus sophistiquées, permettant des interactions plus précises et adaptées au contexte dans les applications de service à la clientèle. De plus, l’intégration de GenAI dans la maintenance prédictive permet aux entreprises de prévoir les pannes d’équipement et d’optimiser les calendriers d’entretien, réduisant ainsi les arrêts et les coûts opérationnels. Par ailleurs, des innovations comme l’analytique de données propulsée par l’AI offrent des connaissances plus approfondies et des prévisions plus exactes, permettant aux entreprises de prendre des décisions fondées sur les données rapidement. Ces progrès rapides soulignent le rôle crucial de l’infrastructure pour soutenir et maintenir les applications GenAI de pointe, incitant les entreprises à s’adapter et à innover continuellement.

Principaux défis d’infrastructure liés à l’intégration GenAI

L’intégration de GenAI à l’infrastructure existante présente plusieurs défis majeurs, chacun nécessitant une attention particulière et une planification stratégique. Voici certains des défis principaux :

Coûts élevés : Ces modèles GenAI consomment énormément de ressources informatiques via des unités de traitement graphique (GPU) et des unités de traitement tensoriel (TPU). Des investissements majeurs sont nécessaires pour les GPU et la puissance de calcul exigée pour le développement et l’entraînement des modèles.

Complexité d’intégration : Les entreprises doivent assurer la compatibilité et la fluidité des opérations avec les systèmes hérités et l’infrastructure existante.

Gestion et traitement des données : Les modèles GenAI nécessitent d’immenses volumes de données pour l’entraînement ainsi que des solutions de stockage robustes et des mécanismes efficaces de traitement des données. Il devient important de gérer ces données de façon évolutive, sécuritaire et conforme à la confidentialité.

Orchestration des modèles d’AI : Une orchestration efficace est nécessaire pour garantir que les opérations liées à l’AI se déroulent sans heurts et puissent évoluer selon la demande.

Investissement dans les compétences : Compétences et expertise spécialisées sont très recherchées, mais en pénurie. Des investissements sont requis pour soutenir la formation continue et garder la main-d’œuvre en phase avec l’évolution du domaine de l’AI.

Infonuagique, hybride ou sur site pour les charges de travail GenAI

Chaque type d’infrastructure — infonuagique, sur site et hybride — offre ses propres avantages et limites. Le choix dépendra ultimement des priorités spécifiques de l’organisation quant aux coûts, à l’évolutivité, aux données et aux exigences de conformité.

Infrastructure infonuagique : Offre une grande évolutivité, un coût initial plus faible et une facilité d’entretien, mais peut poser des défis en matière de sécurité des données et de coûts à long terme.

Infrastructure sur site : Offre un contrôle et une personnalisation maximums, ce qui en fait la meilleure option pour les industries hautement réglementées, mais implique des coûts initiaux et de maintenance élevés et une évolutivité limitée.

Infrastructure hybride : Combine les avantages des solutions infonuagiques et sur site, offrant flexibilité et meilleur contrôle contre la fuite de données, mais ajoute de la complexité et des coûts initiaux accrus.

Selon le rapport de recherche HCLTech, Cloud Evolution 2024: Mandate to Modernize, les organisations les plus avancées dans l’adoption de GenAI citent de plus en plus l’infrastructure hybride comme exigence critique, 41 % affirmant que l’infrastructure GenAI fonctionnera de façon hybride, avec une présence importante dans plusieurs emplacements.

Stratégies pour une implantation réussie de GenAI

Lors de l’implantation de GenAI, il est conseillé aux entreprises d’éviter, dans un premier temps, les problèmes les plus complexes. Il vaut mieux cibler et résoudre d’abord des enjeux plus gérables — une stratégie qui a un effet tangible immédiat. Une communication claire des avantages peut considérablement faciliter l’adoption de la nouvelle technologie.

Voici quelques-unes des meilleures pratiques à adopter :

Démarrage à petite échelle : Concentrez-vous sur les « fruits faciles à cueillir » pour démontrer des bénéfices immédiats. Commencez par de petites implantations, en augmentant progressivement l’échelle une fois la stabilité et la valeur prouvées.

Communication forte : Présentez clairement les avantages de GenAI à tous les intervenants afin de favoriser son adoption.

Opérations parallèles : Exécutez les applications GenAI en parallèle avec les opérations actuelles jusqu’à ce que le nouveau système ait prouvé sa fiabilité.

Tests rigoureux : Procédez à des tests exhaustifs afin de garantir la compatibilité et la performance avant le déploiement complet.

Formation et soutien : Assurez une formation adéquate du personnel et mettez en place des systèmes de soutien robustes durant la transition.

« Le succès avec GenAI passe par un démarrage modeste, une communication claire des avantages et une montée en échelle stratégique — il s’agit de transformer des impacts concrets immédiats en changements de longue durée », affirme Saxena.

Maintenir une infrastructure agile et adaptable pour le déploiement de GenAI

Pour maintenir une infrastructure agile et adaptable au déploiement de GenAI, considérez ces stratégies clés :

Utiliser les services infonuagiques : Tirez parti de plateformes infonuagiques évolutives comme Azure pour la flexibilité et les ressources.

Conception modulaire : Mettez en place une infrastructure modulaire afin de permettre des mises à jour et une évolutivité faciles.

Approche hybride : Équilibrez les services infonuagiques et les solutions sur site pour gérer la charge de travail et la sécurité.

Conteneurisation et microservices : L’utilisation de la conteneurisation, comme Docker, et d’une architecture à microservices favorise une plus grande portabilité et facilite le déploiement.

Matériel spécialisé AI : Investissez dans les GPU et TPU pour traiter efficacement de grands ensembles de données et de modèles.

Pipeline CI/CD : Implanter l’intégration et le déploiement continus afin d’offrir des mises à jour rapides et de minimiser les temps d’arrêt.

Conformité et sécurité : Mettez à jour régulièrement les protocoles de sécurité et assurez la conformité avec les règlements sur la protection des données. Effectuez des audits périodiques afin de garantir le respect des normes de conformité.

Faire évoluer GenAI avec les infrastructures de la prochaine génération

Les avancées à venir en infrastructure pour GenAI sont en voie de révolutionner divers secteurs en améliorant l’efficacité, l’évolutivité et l’innovation. Les principales avancées comprennent :

Infrastructure infonuagique évolutive : Les technologies émergentes de calcul à grande échelle et d’infrastructure GenAI permettront aux entreprises d’exploiter GenAI de façon plus performante, avec une évolutivité et une flexibilité accrues.

Matériel AI avancé : L’investissement dans un matériel spécialisé tel que les GPU et TPU est crucial, car il fait progresser la puissance de traitement et l’efficacité des applications GenAI.

Modèles AI multimodaux : L’évolution de l’AI multimodale, qui intègre différents types de données (texte, images, audio), améliorera considérablement les capacités de GenAI.

GenAIOps : L’émergence de Opérations GenAI (GenAIOps) englobe des pratiques, outils et modèles complets conçus pour rationaliser le déploiement et l’exploitation de l’AI.

Edge AI : Le déploiement de modèles AI à la périphérie deviendra plus répandu, ce qui réduira la latence et améliorera la confidentialité des données en traitant l’information plus près de sa source.

« L’avenir de GenAI dépend de nos investissements dans des infrastructures évolutives et avancées, qui nous permettront de tirer parti de l’AI de manière plus efficace et innovante », explique Saxena.

Collaborer avec le bon partenaire technologique

La collaboration avec des partenaires technologiques et des fournisseurs de solutions GenAI peut grandement améliorer les capacités d’infrastructure. HCLTech a été un précurseur dans l’exploitation de GenAI pour les services d’infrastructure, accompagnant ses clients vers des solutions novatrices. HCLTech AI Force, une solution infonuagique complète, est conçue pour répondre aux besoins d’affaires uniques des organisations dans la transformation de diverses fonctions opérationnelles. Grâce à nos modèles, outils et technologies GenAI, HCLTech AI Force aide les organisations à moderniser et à redéfinir leur environnement de travail, ouvrant la voie à un avenir plus efficace. Nos Centres d’excellence GenAI développent des solutions adaptées à l’industrie, tirant parti de la puissance de GenAI pour offrir des expériences personnalisées et axées sur les données aux entreprises, améliorer la prise de décision et stimuler la croissance des affaires.

En misant sur ces avancées, les organisations peuvent garder une longueur d’avance, tirer parti d’infrastructures GenAI de pointe pour ouvrir de nouvelles possibilités et maintenir leur compétitivité dans l’environnement numérique en évolution.