AI générative (GenAI) révolutionne les industries en créant des gains d'efficacité et en offrant une valeur sans précédent. Dans un environnement numérique en évolution rapide, l’adoption et l’impact de la GenAI dépassent rapidement les avancées technologiques précédentes, surpassant même la rapide évolution des technologies cloud. Toutefois, une infrastructure robuste est un des principaux catalyseurs de cette innovation. Cet article explore comment l’infrastructure joue un rôle crucial pour soutenir de tels progrès, en incluant les défis clés, les meilleures pratiques et les percées futures.

L’évolution rapide de la GenAI

Les fonctionnalités et capacités des grands modèles de langage (LLM) évoluent rapidement, avec de nouvelles fonctions qui apparaissent presque toutes les deux semaines. Cette vitesse de changement sans précédent révolutionne la façon dont les entreprises abordent la résolution de problèmes et gèrent leurs infrastructures. Un rapport récent 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 à l’étape de la preuve de concept pour la GenAI, soit l’ont déjà mise en production. L’étude démontre également que la GenAI se classe désormais devant le cloud computing dans les initiatives commerciales stratégiques, soulignant l’importance croissante de ces projets.

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

À mesure que la GenAI poursuit sa rapide évolution, elle transforme les processus d’affaires, en rehaussant l’efficacité et l’efficience pour résoudre les défis complexes. 

Par exemple, les avancées récentes ont permis le développement de capacités de compréhension et de génération du langage naturel plus sophistiquées, autorisant des interactions plus précises et contextuelles dans les applications de service à la clientèle. De plus, l’intégration de la GenAI en maintenance prédictive a permis aux entreprises de prévoir les pannes d’équipement et d’optimiser les calendriers d’entretien, réduisant ainsi les temps d’arrêt et les coûts opérationnels. Par ailleurs, des innovations comme l’analytique des données pilotée par l’IA fournissent des analyses approfondies et des prévisions plus précises, permettant aux entreprises de prendre des décisions éclairées rapidement. Ces améliorations rapides mettent en lumière le rôle essentiel de l’infrastructure dans le soutien et la maintenance des applications GenAI de pointe, incitant les entreprises à s’adapter et à innover en continu.

Principaux défis d’infrastructure dans l’intégration de la GenAI

Intégrer la GenAI à l’infrastructure existante présente d’importants défis nécessitant réflexion et planification stratégique. Voici certains des principaux défis :

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

Complexité de l’intégration : Les entreprises doivent assurer la compatibilité et le bon fonctionnement avec les systèmes existants et l’infrastructure déjà en place

Gestion et traitement des données : Les modèles GenAI nécessitent d’énormes quantités de données pour l’entraînement et demandent des solutions de stockage robustes ainsi que des mécanismes de traitement efficaces. Gérer ces données de façon évolutive, sécurisée et conforme à la protection de la vie privée est essentiel

Orchestration des modèles d’IA : Une orchestration efficace est nécessaire pour s’assurer que les opérations d’IA se déroulent en douceur et soient évolutives en fonction de la demande

Investissement en compétences : Compétences et expertise spécialisées sont très recherchées mais rares. Des investissements sont requis pour soutenir la formation continue et maintenir l’adéquation des équipes avec le paysage de l’IA en évolution

Infrastructure cloud vs hybride vs sur site pour les workloads GenAI

Chaque type d’infrastructure — cloud, sur site et hybride — présente ses propres avantages et limites. Le choix dépend ultimement des priorités de l’organisation en matière de coûts, d’évolutivité, de gestion des données et de conformité.

L’infrastructure cloud offre une grande évolutivité, des coûts initiaux réduits et une maintenance facilitée, mais pourrait soulever des préoccupations quant à la sécurité des données et à des coûts à long terme

L’infrastructure sur site garantit un contrôle et une personnalisation maximales, idéale pour les secteurs hautement réglementés, mais implique des coûts initiaux et récurrents élevés ainsi qu’une évolutivité limitée

L’infrastructure hybride combine les atouts des solutions cloud et sur site, offrant flexibilité et meilleur contrôle contre les fuites de données, mais avec une complexité et des coûts initiaux accrus

Selon le rapport d’étude de HCLTech, Cloud Evolution 2024 : Mandat de modernisation, les organisations en tête de l’adoption de la GenAI citent de plus en plus l’infrastructure hybride comme un critère essentiel, 41 % affirmant que l’infrastructure GenAI fonctionnera de manière hybride, avec une empreinte significative sur plusieurs sites.

Stratégies pour réussir la mise en œuvre de la GenAI

Lors de la mise en œuvre de la GenAI, il est recommandé aux entreprises de ne pas s’attaquer d’emblée aux problématiques les plus complexes. Il est préférable de cibler et de résoudre d’abord les enjeux plus accessibles — une stratégie permettant de générer rapidement des impacts concrets. Une communication claire sur ces avantages peut considérablement faciliter l’adoption de la nouvelle technologie.

Parmi les meilleures pratiques à suivre :

Commencer graduellement : Miser sur des gains rapides (« fruit à portée de main ») pour démontrer des avantages immédiats. Démarrer par de petites mises en œuvre, puis étendre progressivement à mesure que le système s’avère stable et apporte de la valeur

Communication forte : Expliquer clairement les avantages de la GenAI à tous les intervenants pour en promouvoir l’adoption

Opérations parallèles : Exploiter les applications GenAI parallèlement aux opérations existantes jusqu’à preuve de la fiabilité du nouveau système

Tests rigoureux : Effectuer des tests exhaustifs pour garantir la compatibilité et la performance avant un déploiement à grande échelle

Formation et support : Offrir une formation adéquate au personnel et assurer la disponibilité de systèmes de soutien robustes pendant la transition

« La réussite avec la GenAI repose sur un démarrage progressif, une communication claire des avantages et une montée en échelle stratégique — il s’agit de transformer des impacts immédiats et tangibles en transformations à long terme », affirme Saxena.

Maintenir une infrastructure agile et adaptable pour le déploiement de la GenAI

Pour maintenir une infrastructure agile et adaptable lors du déploiement de la GenAI, tenez compte des stratégies clés suivantes :

Utiliser les services cloud : Tirer profit de plateformes cloud évolutives comme Azure pour une flexibilité et des ressources accrues

Conception modulaire : Mettre en place une infrastructure modulaire qui permet des mises à jour faciles et une évolutivité optimale

Démarche hybride : Équilibrer les services cloud et les solutions sur site pour gérer workloads et sécurité

Conteneurisation et microservices : Recourir à la conteneurisation, comme Docker, et à l’architecture microservices, favorise la portabilité et simplifie le déploiement

Matériel spécialisé pour l’IA : Investir dans des GPU et TPU pour traiter efficacement de grands ensembles de données et de modèles

Chaînes CI/CD : Mettre en place l’intégration et le déploiement continus afin d’accélérer les mises à jour et de minimiser les interruptions

Conformité et sécurité : Mettre régulièrement à jour les protocoles de sécurité et assurer la conformité à la réglementation sur la protection des données. Procéder à des audits périodiques pour garantir le respect des normes de conformité

Faire évoluer la GenAI grâce aux nouvelles avancées en infrastructure

Les futurs progrès d’infrastructure pour la GenAI sont prêts à révolutionner divers secteurs, en élevant l’efficacité, l’évolutivité et l’innovation. Parmi les avancées clés :

Infrastructure cloud évolutive : Les nouvelles technologies de calcul à grande échelle et l’infrastructure GenAI permettront aux entreprises de tirer parti de la GenAI plus efficacement, offrant une évolutivité et une flexibilité accrues

Matériel IA de pointe : Les investissements dans du matériel spécialisé, comme les GPU et TPU, sont essentiels et stimulent le gain en puissance de calcul et en efficacité pour les applications GenAI

Modèles multimodaux en IA : L’évolution de l’IA multimodale, qui intègre divers types de données (texte, images, audio), rehaussera significativement les capacités de la GenAI

GenAIOps : L’avènement de GenAI Operations (GenAIOps) englobe des pratiques, outils et modèles complets destinés à simplifier le déploiement et les opérations IA

Edge AI : Le déploiement de modèles IA en périphérie sera de plus en plus courant, réduisant la latence et améliorant la confidentialité des données en traitant l’information près de la source

« L’avenir de la GenAI repose sur nos investissements en infrastructures évolutives et avancées, qui nous permettront de tirer avantage de l’IA de façon encore plus efficace et innovante », déclare Saxena.

Collaborer avec le bon partenaire technologique

La collaboration avec des partenaires technologiques et des fournisseurs de solutions GenAI peut considérablement renforcer les capacités d’infrastructure. HCLTech est un chef de file dans l’exploitation de la GenAI pour les services d’infrastructure, guidant ses clients vers des solutions innovantes. HCLTech AI Force, une solution complète, est conçue pour répondre aux besoins d’affaires uniques des organisations dans la transformation de divers services d’entreprise. Grâce à ses modèles, outils et technologies GenAI, HCLTech AI Force aide les organisations à moderniser et à redéfinir l’environnement de travail, ouvrant la voie à un avenir plus efficace. Nos Centres d’excellence GenAI développent des solutions sectorielles s’appuyant sur la GenAI pour offrir des expériences personnalisées et axées sur les données aux entreprises, améliorer les processus de décision et stimuler la croissance.

En embrassant ces avancées, les organisations peuvent garder une longueur d’avance, tirer parti d’une infrastructure GenAI de pointe pour saisir de nouvelles occasions et maintenir leur avantage concurrentiel dans un univers numérique en transformation.