Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA) ?
L'intelligence artificielle (IA) englobe un large éventail de technologies, d'applications et de systèmes visant à permettre aux ordinateurs et aux machines de reproduire des capacités humaines telles que le raisonnement, la prise de décision et la résolution de problèmes. L'IA fait appel à diverses disciplines, notamment l'informatique avancée, l'analyse de données, le génie logiciel, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et les réseaux neuronaux, ainsi qu'à des domaines tels que la psychologie et la philosophie.
L'IA fonctionne grâce à l'utilisation d'algorithmes et de données. Les algorithmes guident les ordinateurs dans l'analyse des données, la prise de décision et les comportements. Par exemple, les algorithmes de machine learning peuvent analyser les conversations textuelles pour comprendre les interactions humaines ou aider un programme à identifier des images spécifiques. Voici une explication concise du fonctionnement de l'IA :
- Entrée - Collecter des données à partir de diverses sources, telles que des informations sur les clients ou des enregistrements historiques.
- Traitement - Trier et analyser ces données pour repérer les modèles et les corrélations.
- Résultat - Utiliser les modèles identifiés pour prédire les résultats, par exemple les besoins en personnel dans le commerce de détail sur la base des données de ventes antérieures.
- Ajustement - Tirer les leçons des erreurs commises au cours de l'entraînement en testant à plusieurs reprises des scénarios jusqu'à ce qu'ils aboutissent à des résultats corrects.
- Évaluation - Évaluer les prédictions ou les identifications de modèles en les comparant aux résultats attendus ou aux points de référence pour s'assurer de leur exactitude.
Par essence, l'IA apprend et s'améliore au fil du temps en s'entraînant sur un grand nombre de données, en traitant les informations pour faire des prédictions et en affinant continuellement sa précision grâce au feedback et à la comparaison.
Pourquoi l'IA est-elle importante dans le cloud computing ?
L'IA est cruciale dans le domaine du cloud computing, car elle révolutionne les opérations professionnelles et la vie quotidienne en identifiant des modèles et des corrélations à des vitesses qui dépassent les capacités humaines. Dans les institutions financières, par exemple, l'IA améliore la gestion des risques en analysant rapidement d'innombrables points de données pour évaluer le risque associé aux demandes de crédit des détaillants, un processus qui prendrait beaucoup plus de temps aux humains. Cette rapidité et cette efficacité peuvent améliorer considérablement la prise de décision et la résolution des problèmes, offrant aux entreprises des informations précieuses qui alimentent l'innovation.
Dans le domaine du cloud computing, l'IA excelle dans l'automatisation des processus et des tâches informatiques, ce qui permet aux professionnels de l'informatique de se concentrer sur des projets stratégiques qui stimulent la croissance de l'entreprise. Les principaux fournisseurs de cloud comme AWS, Azure et Google Cloud investissent massivement dans l'IA pour offrir des capacités de pointe. Compte tenu des besoins massifs de l'IA en matière de données, les plateformes cloud sont idéales, grâce à leur capacité de stockage et à leur évolutivité, pour accueillir les vastes volumes de données dont l'IA a besoin, tout en offrant flexibilité et efficacité.
Ces avantages de l'IA dans l'environnement du cloud computing améliorent l'efficacité, la productivité et la capacité d'innovation des entreprises, ce qui en fait un outil indispensable dans les écosystèmes commerciaux modernes.
Avantages de la combinaison de l'IA et du cloud computing
- Réduction des coûts – Grâce à la technologie de virtualisation, le coût du machine learning a considérablement baissé et les entreprises peuvent entraîner des programmes d'IA en utilisant une infrastructure standard dans le cloud.
- Productivité accrue – Les tests d'algorithmes d'IA sont plus efficaces dans le cloud, car le service informatique n'a pas à construire ou à gérer l'infrastructure sur site.
- Automatisation facile – Les capacités d'IA peuvent être intégrées directement dans les services et applications basés sur le cloud ; elles peuvent également être utilisées pour surveiller, gérer et optimiser les environnements cloud.
- Des analyses plus performantes – De plus en plus d'entreprises utilisant le cloud pour le stockage des données, les fonctions d'IA peuvent aider les applications à analyser les données en ligne en temps réel et à obtenir des informations plus rapidement.
- Une gestion des données plus efficace – Les capacités de l'IA dans les systèmes de gestion du cloud peuvent rationaliser et automatiser les processus de gestion pour des opérations plus efficaces.
- Amélioration des services cloud - L'intégration de capacités d'IA dans les services cloud existants ou les offres de logiciels en tant que service peut améliorer les expériences utilisateurs et offrir des services innovants à valeur ajoutée.
Cloud hybride et IA
Dans les environnements de cloud hybride, l'IA facilite l'intégration transparente entre l'infrastructure sur site et les services cloud, ce qui permet aux entreprises de tirer parti de l'évolutivité et de la flexibilité du cloud tout en conservant le contrôle des données et des applications sensibles. Les informations basées sur l'IA permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées sur le placement des charges de travail, l'utilisation des ressources et l'optimisation des coûts, maximisant ainsi les avantages des déploiements de clouds hybrides.
IA et services cloud
Les applications d'IA s'intègrent très bien aux services et applications basés sur le cloud. Les développeurs d'IA préfèrent probablement créer des solutions d'IA dans le cloud car ils n'ont pas besoin de construire ou de gérer une infrastructure distincte sur site pour héberger la plateforme d'IA. Ils peuvent facilement utiliser les configurations et les modèles cloud existants pour développer, tester et déployer leurs nouvelles applications d'IA.
Les entreprises utilisent également de plus en plus de capacités basées sur l'IA dans leurs services cloud. Voici quelques cas d'utilisation :
- Chatbots – Il s'agit d'un cas d'utilisation très courant de l'IA basée sur le cloud ; les chatbots peuvent être d'une grande aide pour les entreprises qui ont des besoins importants en matière de service à la clientèle.
- Internet des objets (IoT) – Le cloud est un emplacement idéal pour que des milliers d'appareils intelligents transmettent et stockent leurs données, où elles peuvent être rapidement analysées à l'aide de l'intelligence artificielle pour en tirer des enseignements.
- Business intelligence – L'IA peut être habilement utilisée pour collecter des données numériques sur les marchés, les clients, les concurrents, la propriété intellectuelle, etc.
Développement et déploiement du cloud computing et de l'IA
Le cloud rationalise le développement et le déploiement de l'IA grâce à son évolutivité rapide et à sa flexibilité, ce qui permet d'ajuster facilement les ressources à la demande sans gestion sur site. Cet environnement permet une collaboration transparente, essentielle dans les environnements de travail à distance ou hybrides d'aujourd'hui. En outre, le modèle de facturation à l'usage rend les projets d'IA basés sur le cloud plus rentables, permettant aux développeurs de faire évoluer les ressources en fonction des besoins, éliminant ainsi la gestion superflue de l'infrastructure.
Comment le cloud répond-il aux exigences de stockage et de traitement des grands ensembles de données dans le domaine de l'IA ?
Le cloud est un excellent choix pour le stockage et le traitement des données massives requises par les projets d'IA. Outre son évolutivité infinie, il est également conçu pour gérer les systèmes de fichiers distribués tels que Hadoop Distributed File System (DFS) et Spark, dont beaucoup constituent l'option de stockage privilégiée par les développeurs d'IA. Dans les systèmes de fichiers distribués, les données sont stockées sur plusieurs nœuds fonctionnant en parallèle, de sorte que l'accès aux données est rapide et efficace. La rapidité et l'efficacité sont importantes dans les projets d'IA, en particulier lorsque les résultats concrets dépendent des connaissances tirées du traitement de ces vastes ensembles de données.
Le stockage distribué des données et l'infrastructure en clusters conçue pour le calcul à haute performance peuvent également accroître la résilience, car en cas de dysfonctionnement d'un nœud ou d'un cluster ou de perte de données, celles-ci sont répliquées ailleurs dans le système. Il n'y a pas de point unique de défaillance.
Principales considérations relatives à la sécurité de l'IA
Lors de la mise en œuvre de l'IA dans le cloud, la sécurité est cruciale. Les applications d'IA peuvent introduire de nouvelles menaces et fonctionner comme des « boîtes noires », rendant opaques leurs analyses de données et leurs recommandations, ce qui soulève des problèmes de sécurité et de confidentialité des données. La résolution des problèmes de sécurité peut s'avérer complexe, et la conformité aux réglementations sectorielles est un défi à mesure que l'attention portée aux implications de l'IA en matière de sécurité des données s'accroît.
Les points suivants sont des considérations essentielles pour la sécurité de l'IA dans le cloud :
- Gestion de l'identification et de l'accès – Il s'agit d'une mesure de sécurité de base du cloud qui ne doit jamais être négligée. Mettez en œuvre les principes du « moindre privilège », rendez obligatoire l'authentification multifactorielle dans l'ensemble de l'entreprise et limitez encore davantage l'accès grâce à des contrôles d'accès basés sur les rôles.
- Chiffrement des données – Chiffrez les données au repos et en transit, et renforcez la gestion des clés en les stockant en toute sécurité et en les faisant tourner régulièrement.
- Systèmes de surveillance et de détection des intrusions – Mettez en œuvre un logiciel qui surveillera en permanence tous vos environnements de cloud et d'IA. Configurez-les pour qu'ils vous avertissent immédiatement en cas de violation ou de comportement suspect. Il existe de nombreux systèmes de surveillance basés sur l'IA qui utilisent les capacités de l'IA pour assurer la sécurité et la protection des données dans le cloud.
- Évaluation de la vulnérabilité et tests de pénétration – Ne négligez pas ces tâches essentielles qui peuvent contribuer à assurer la sécurité des données dans le cloud. Identifiez et corrigez les faiblesses et effectuez des simulations réelles pour tester et affiner la réponse de votre équipe.
- Stratégie de sécurité cloud-native – Utilisez les différents outils de sécurité proposés par votre fournisseur de cloud public et veillez à ce que votre équipe comprenne le modèle de responsabilité partagée et les composants dont vous êtes responsable.
Comment le cloud computing prend-il en charge l'IA à la périphérie ?
Avec l'augmentation des volumes de données et l'exigence d'un accès et de résultats toujours plus rapides, l'edge computing gagne en importance. L'edge computing implique la construction d'appareils capables de stocker et même de traiter des données là où elles sont collectées, plutôt que de les envoyer vers un référentiel central. Par exemple, une caméra de surveillance traditionnelle recueille des images dans un entrepôt, mais doit transmettre les données au siège, où les images sont stockées et analysées.
Aujourd'hui, cependant, il existe des caméras intelligentes dotées de capacités d'IA ainsi que de processeurs informatiques et d'un espace de stockage leur permettant d'analyser les séquences vidéo en temps réel. Les applications d'IA facilitent l'identification des problèmes potentiels sur le site, comme une effraction, et le système est automatisé pour contacter immédiatement les forces de l'ordre ou le service de sécurité du bâtiment. Dans ce type de situation, chaque seconde compte.
Les feux de circulation constituent un autre exemple d'IA à la périphérie. Le système de feux de circulation comprend des caméras qui peuvent identifier les embouteillages ou les accidents à une intersection et s'adapter rapidement à ces situations inattendues en modifiant la synchronisation des feux rouges et verts, par exemple.
Comment les entreprises peuvent-elles tirer parti de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel ?
Aujourd'hui, les entreprises se tournent de plus en plus vers l'IA dans le cloud pour rester compétitives. L'un des moyens d'accroître votre compétitivité consiste à intégrer l'IA dans vos processus d'entreprise basés sur le cloud afin de travailler de manière plus efficace et efficiente. Grâce à l'IA et à l'automatisation, vous pouvez rationaliser les processus et obtenir plus de résultats avec moins d'efforts humains. Cela permet de libérer les collaborateurs pour qu'ils se concentrent sur des projets plus innovants et plus complexes qui peuvent créer de nouvelles sources de revenus ou atteindre de nouveaux publics cibles.
L'IA peut également vous aider à offrir une meilleure expérience globale à vos clients. Que vous vendiez des produits ou offriez des services, les informations fournies par l'IA et le cloud peuvent vous aider à personnaliser les interactions avec les clients et à les satisfaire à un tout autre niveau.
Grâce à l'IA, vous pouvez optimiser vos services et applications cloud et les maintenir à un niveau de performance optimal. Certaines applications d'IA peuvent contribuer à garantir la haute disponibilité et la résilience de votre infrastructure. Les capacités de l'IA dans les systèmes de surveillance et de gestion du cloud peuvent contribuer à stimuler la sécurité des données et à mieux renforcer votre infrastructure contre les menaces potentielles.
Nutanix et l'IA
Nutanix GPT-in-a-Box : Une solution clé en main software-defined qui permet aux clients de déployer facilement et d'affiner les transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT) et les grands modèles de langage (LLM) en utilisant des cadres d'IA open source sur Nutanix Cloud Platform. Cette solution est conçue pour relever les défis de la sécurité des données, de la confidentialité et de la protection de la propriété intellectuelle pour les cas d'utilisation de l'IA qui ne peuvent pas être exécutés dans le cloud public.
« Exploitez les grands modèles de langage, ne les laissez pas vous exploiter »
Les piliers de cette offre sont les suivants :
Nœuds compatibles avec le GPU
Voici quelques-uns des avantages et des capacités des produits/solutions d'IA de Nutanix :
Pile IA complète - Nutanix fournit un ensemble de LLM utilisant des frameworks d'IA open source, tels que PyTorch (AI Framework) et Kubeflow (MLOps). Les clients peuvent également utiliser leurs GPT préférés, tels que Llama2, Falcon et mosaicML, également appelé MPT (Mosaic ML Pretrained Transformer).
Ils sont disponibles partout - Les produits/solutions d'IA de Nutanix peuvent être déployés à n'importe quelle échelle, d'une périphérie à petite échelle à un cloud privé à grande échelle.
Services de données intégrés - Nutanix propose une gamme complète d'offres de sécurité et de protection des données, telles que le chiffrement, la sauvegarde, la reprise après sinistre et la conformité, afin d'assurer la sécurité et la disponibilité des données et des modèles d'IA.
Réduction du coût total de possession - Nutanix réduit le coût total de possession pour l'IA en offrant l'automatisation, l'allocation dynamique des ressources et la consolidation pour réduire les dépenses et la complexité de l'infrastructure et le contrôle des coûts de consommation du cloud.
