La gestion des données par l'IA révolutionne l'infrastructure technologique

Alors que les données et les capacités de stockage se multiplient à un rythme toujours plus soutenu, la nécessité d'organiser cette complexité se fait de plus en plus ardue, tout comme les conséquences environnementales. Néanmoins, le choix d'une infrastructure permettant de réduire la consommation d'énergie et conçue pour répondre aux besoins de l'IA donne aux organisations les moyens de relever ces défis.

Concernant l'aspect technique du big data, il est important de rappeler que les outils et technologies associés sont interopérables et parfaitement intégrés. De ce fait, le terme « données froides » est obsolète. En revanche, dans une perspective plus optimiste, on parle de données « chaudes », disponibles instantanément et en fonction des besoins en science des données. 

Donner aux data scientists les moyens d'utiliser la conteneurisation

Le stockage flash s'impose comme la seule solution, garantissant la disponibilité nécessaire au bon fonctionnement de l'IA. En effet, connecter les modèles d'IA aux données implique l'adoption d'une solution de stockage assurant une disponibilité immédiate et un accès rapide aux données, même sur des serveurs hétérogènes ; une tâche généralement complexe avec un stockage sur disque dur.

L'adhésion croissante des entreprises à des objectifs de développement durable fondés sur des données scientifiques est l'un des facteurs qui les incitent à reconsidérer l'impact environnemental du stockage. Le nouveau problème auquel sont confrontés les propriétaires de données est l'intelligence artificielle, grande consommatrice d'espace de stockage, un défi que l'on relève grâce à des technologies économes en énergie. 

Pour de nombreuses organisations, il sera essentiel de surveiller et de déclarer leurs émissions de portée 3, qui englobent l'ensemble des coûts environnementaux, de l'amont à l'aval. Le développement de l'IA s'accompagne d'un afflux considérable de données, ce qui accroît la charge sur les systèmes de stockage. Collaborer avec des fournisseurs capables de répondre aux besoins en énergie et en refroidissement tout en abordant les problématiques liées à la production d'énergie spatiale est la meilleure façon de relever ce défi.

Voyage de données IA

Les data scientists consacrent souvent la majeure partie de leur temps au prétraitement et à l'exploration des données. Ils ont désormais besoin de tout l'équipement, les ressources et les postes de travail nécessaires pour effectuer ce travail efficacement, à tout moment. 

Python et Jupyter Notebooks sont devenus les outils et langages de travail quotidiens des data scientists. L'ingestion, le traitement et la visualisation des données ont un point commun : ce sont des outils qui s'intègrent dans un environnement modulaire. Pour atteindre cet objectif, une plateforme permettant aux data scientists de réaliser l'ensemble de leurs tâches sans avoir à utiliser plusieurs outils distincts doit voir le jour.

Selon 451 Research, près de 95 % des applications mobiles sont désormais construites à l'aide de conteneurs. Il est donc devenu crucial pour les data scientists de disposer d'une infrastructure permettant un déploiement rapide et efficace du backend. Cependant, si la direction ne prend pas les mesures nécessaires, les processus seront ralentis. Dans certains cas, la transformation numérique peut même être considérée comme un échec. En effet, elle englobe tous les aspects d'une entreprise ; un problème au sein du département data science aura donc des répercussions sur l'ensemble de l'activité.

L'un des principaux problèmes rencontrés par les services informatiques concernant l'IA est la vitesse excessive d'évolution du marché, qui relègue aux oubliettes les cycles de travail d'apprentissage des entreprises. L'apparition régulière de nouveaux modèles, frameworks, outils et méthodes d'IA peut avoir un impact considérable sur les infrastructures logicielles et matérielles internes, et engendrer des coûts technologiques potentiellement très élevés.

Le parcours, véritable exploration des possibilités d'enrichissement des données, constitue une étape essentielle du cycle de vie des données. Chaque avancée vers l'IA génère des métadonnées. Pour ce faire, il est nécessaire de mettre en place une infrastructure conséquente afin de suivre le rythme de développement de l'IA.