Construire une infrastructure AI-Ready : quelles technologies choisir ?
Pourquoi une infrastructure AI-Ready est essentielle ?
Le déploiement de l’intelligence artificielle (IA) à grande échelle nécessite une infrastructure technologique robuste et adaptée. La nature même des modèles d’IA, qui impliquent des calculs massifs, une gestion de données en temps réel et une adaptation continue des algorithmes, exige une capacité de traitement, de stockage et de transmission de données bien supérieure à celle des systèmes traditionnels.
Etude de Gartner
Selon une étude de Gartner, d’ici 2025, 75 % des entreprises ayant adopté une infrastructure AI-Ready connaîtront une amélioration de 35 % de leur efficacité opérationnelle. Par ailleurs, le volume de données généré par les applications IA devrait croître à un rythme de 40 % par an, rendant indispensable l’utilisation de systèmes capables de gérer cette complexité croissante.
Une infrastructure AI-Ready
Elle doit être capable de :
- Gérer une grande variété de données (structurées et non structurées).
- Exécuter des algorithmes complexes en temps réel.
- Assurer une scalabilité horizontale et verticale.
- Offrir une résilience face aux pannes et une sécurité renforcée.
L’IA est donc non seulement une technologie clé, mais également une exigence stratégique pour les entreprises souhaitant maintenir leur compétitivité sur le long terme.
1. Les composants clés d’une infrastructure AI-Ready
Pour répondre aux exigences des applications IA, une infrastructure doit reposer sur plusieurs composantes technologiques essentielles :
1.1. Capacité de traitement haute performance
Les modèles d’apprentissage automatique (Machine Learning) et d’apprentissage profond (Deep Learning) nécessitent une capacité de calcul élevée pour le traitement des données en temps réel et l’entraînement des modèles.
- Les processeurs graphiques (GPU) sont aujourd’hui la solution la plus performante pour exécuter des charges de travail IA, grâce à leur capacité à paralléliser les calculs.
- Les unités de traitement tensoriel (TPU) sont également utilisées pour les opérations spécifiques liées à l’apprentissage profond.
- Les serveurs haute performance, équipés de processeurs multicœurs et de solutions d’accélération matérielle (FPGA), permettent une exécution rapide des modèles complexes.
L’exécution des modèles IA nécessite une puissance de calcul importante, capable de gérer des milliards de calculs par seconde comme les technologies :
- Serveurs Dell PowerEdge avec GPU NVIDIA optimisés pour les workloads IA.
- IBM Cloud AI permet le traitement en parallèle de plusieurs modèles complexes.
- VMware AI Foundation permet d’optimiser les charges de travail IA dans un environnement hybride.
Exemple :
- Les modèles d’IA pour la reconnaissance vocale et l’analyse d’images sont généralement exécutés sur des GPU haute performance pour accélérer le traitement en temps réel.
- Tesla utilise des clusters de GPU NVIDIA pour entraîner ses modèles de conduite autonome.
1.2. Stockage rapide et flexible
Les données utilisées par les modèles d’IA sont souvent volumineuses et doivent être accessibles en temps réel.
- Les systèmes de stockage basés sur la technologie NVMe (Non-Volatile Memory Express) permettent une vitesse de lecture et d’écriture bien supérieure à celle des systèmes traditionnels.
- Les solutions de stockage en mode objet sont adaptées aux données non structurées (images, vidéos, documents).
- Les systèmes de fichiers distribués permettent une gestion et une répartition efficace des charges de travail sur plusieurs serveurs.
L’accessibilité de données
Vos données IA doivent être facilement accessibles pour permettre une analyse rapide avec des technologies comme :
- Dell EMC PowerStore, Powerscale et ObjectScale : système de stockage haute performance pour le traitement IA.
- IBM Spectrum Scale et Spectrum Scale : stockage évolutif optimisé pour l’analyse de données en temps réel.
- VMware Cloud Foundation : gestion centralisée des ressources de stockage dans un environnement multi-cloud.
Exemple :
- Les plateformes d’e-commerce utilisent des systèmes de stockage NVMe pour accélérer le traitement des requêtes clients et améliorer l’expérience utilisateur.
- PayPal utilise des solutions de stockage IBM Spectrum Scale pour le traitement des données en temps réel lors des transactions.
1.3. Infrastructure cloud hybride
Une infrastructure AI-ready doit pouvoir exploiter à la fois les avantages du cloud public et du cloud privé.
- Les plateformes de conteneurs (exemple : Kubernetes) permettent le déploiement flexible des modèles IA sur une infrastructure hybride.
- Les solutions de gestion multi-cloud offrent la possibilité de déplacer les charges de travail entre le cloud privé et public en fonction des besoins de performance et de sécurité.
- Les environnements cloud hybride permettent de réduire la latence en rapprochant les centres de calcul des utilisateurs finaux.
Une infrastructure hybride
Elle permet de combiner la flexibilité du cloud public avec la sécurité du cloud privé, comme le cas des offres :
- Focus Cloud Solutions : qui permet un déploiement hybride basé sur les solutions VMware.
- VMware Cloud on AWS : qui permet le déploiement rapide de modèles IA sur le cloud.
- Red Hat OpenShift : La plateforme Kubernetes pour la gestion des environnements hybrides.
- Dell Apex : L’infrastructure as-a-service pour une gestion flexible des ressources.
Exemple :
- Les entreprises de services financiers utilisent des environnements hybrides pour gérer des modèles IA sensibles aux régulations, tout en bénéficiant de la flexibilité du cloud public pour les pics de charge.
- Pinterest utilise une infrastructure hybride basée sur VMware pour gérer ses flux de données et entraîner ses modèles d’IA.
1.4. Réseaux intelligents et évolutifs
Le transfert rapide et sécurisé des données est essentiel dans un environnement IA.
- Les solutions de Software Defined Networking (SDN) permettent une gestion intelligente et automatisée du trafic réseau.
- Les solutions et architectures réseau destinées à l’IA permettent des hauts débits avec de faibles latences permettant et optimisent automatiquement le routage des paquets en fonction de la charge.
- Les technologies 5G et de périphérie (Edge Computing) permettent une réduction de la latence et une accélération du traitement des données à la source.
Un réseau performant
La performance des réseaux est essentiel pour assurer la rapidité des échanges entre les serveurs, le stockage et les plateformes cloud.
- DELL POWERSWITCH : Infrastructure Réseau permettant de hauts débits permettant une intégration étroite avec les serveurs IA de DELL
- Cisco AI-Networking : offre une infrastructure réseau automatisée pour le traitement des charges de travail IA.
- Nokia AirFrame : infrastructure réseau optimisée pour le traitement des données IA en périphérie (edge).
Exemple :
- Les plateformes de streaming vidéo utilisent des réseaux SDN pour optimiser la diffusion de contenu basé sur l’analyse des comportements utilisateurs.
- Spotify utilise une infrastructure réseau Cisco pour gérer la diffusion de contenus audio basée sur l’IA.
1.5. Cybersécurité renforcée par l’IA
Les modèles IA sont vulnérables aux attaques et manipulations de données (data poisoning). Une infrastructure AI-Ready doit intégrer une sécurité adaptative et automatisée.
- Les systèmes de détection des intrusions (IDS) basés sur l’IA permettent d’identifier des comportements suspects en temps réel.
- Les solutions Zero Trust assurent une vérification systématique de chaque accès aux données et applications.
L’automatisation des réponses aux incidents permet une remédiation rapide en cas d’attaque.
La sécurité des modèles IA
Les système IA sont vulnérables aux attaques et aux manipulations de données.
- Fortinet AI Security : détection des anomalies réseau en temps réel grâce à des algorithmes de machine learning.
- Palo Alto Cortex XSOAR : automatisation des réponses aux incidents de sécurité.
Exemple :
- Les entreprises de services cloud utilisent des IDS basés sur l’IA pour analyser les journaux d’accès et détecter les comportements suspects en temps réel.
- Sony utilise les solutions de Fortinet pour sécuriser ses infrastructures cloud dédiées à la production de contenus IA.
2. Quelles solutions concrètes pour une infrastructure AI-Ready ?
Une infrastructure AI-Ready repose sur une combinaison de technologies adaptées :
- Processeurs : GPU, TPU et FPGA pour le traitement des modèles IA.
- Stockage : Solutions NVMe, stockage objet et fichiers distribués pour un accès rapide aux données.
- Cloud hybride : Plateformes de gestion multi-cloud et Kubernetes.
- Réseaux : Haut Débits Infiniband ou Ethernet dotés de contrôleurs SDN et technologies 5G pour une connectivité à faible latence.
- Cybersécurité : IDS, Zero Trust et solutions d’automatisation de la sécurité.
3. Comment Focus Corporation peut accompagner cette transition ?
- Audit d’infrastructure : évaluation des besoins IA spécifiques à l’entreprise.
- Déploiement d’une architecture AI-Ready : sélection des technologies adaptées, installation et configuration.
- Optimisation continue : surveillance des performances et ajustement des configurations.
- Formation des équipes : transfert de compétences pour une adoption rapide et efficace de l’IA.
Une infrastructure AI-Ready est essentielle pour tirer le meilleur parti de l’IA. Focus Corporation aide ses clients à définir une stratégie technologique, à déployer des solutions adaptées et à accompagner la montée en compétences des équipes internes.
