Transition de l'IA vers une charge de travail cloud

Dans le paysage technologique en constante évolution, les innovations véritablement utiles et efficaces tendent à passer inaperçues, tant elles s'intègrent naturellement à nos habitudes quotidiennes. Prenons l'exemple du correcteur orthographique de votre traitement de texte ou de la fonction d'actualisation de l'écran de votre ordinateur : ces technologies sont devenues si ancrées dans nos habitudes que nous n'y prêtons presque plus attention. 

L'intelligence artificielle (IA), cependant, connaît actuellement une trajectoire inverse. Loin de s'estomper, elle est au premier plan grâce à l'avènement de l'IA générative et à la prolifération des grands modèles de langage. Néanmoins, l'IA a le potentiel de se transformer en une fonction implicite, utilisée et intégrée, qui améliore discrètement l'intelligence de nos applications.

L'IA en tant que charge de travail système

Le concept d'IA en tant que « charge de travail » gagne tracterrain dans le secteur informatique. Ce terme désigne l'IA fonctionnant comme une tâche système essentielle pour les entreprises et les consommateurs, leur permettant d'effectuer des actions prédictives, génératives ou réactives intelligentes. Le rôle de l'IA ne se limite pas à l'amélioration des applications, mais s'étend également à la modernisation de l'infrastructure informatique d'une organisation afin de mieux prendre en charge et de faire évoluer les charges de travail liées à l'IA.

Sammy Zoghlami, vice-président senior EMEA chez Nutanix, explique : « En seulement un an, l’intelligence artificielle de nouvelle génération a complètement bouleversé notre vision de l’influence des technologies sur nos vies. Les entreprises s’efforcent de comprendre comment elle peut être bénéfique à leurs activités. » Cette évolution a engendré une demande croissante en matière de gouvernance et de mobilité des données dans les environnements de datacenters, de cloud et d’infrastructures edge, rendant cruciale l’adoption, par les organisations, d’une plateforme capable d’exécuter l’ensemble de leurs applications et données sur différents clouds.

Services cloud invisibles et migration des charges de travail

Le concept de « cloud invisible », introduit par Nutanix l'an dernier, se concrétise peu à peu. Les entreprises envisagent désormais de moderniser leurs applications et infrastructures d'IA, mais nombre d'entre elles rencontrent des difficultés pour la migration des charges de travail, notamment entre les hyperscalers des fournisseurs de services cloud (CSP). Les déploiements hybrides et multicloud sont devenus la norme, et les technologies d'IA, avec leurs exigences de rapidité et d'évolutivité, placent les stratégies de périphérie et le déploiement d'infrastructures au cœur de la modernisation informatique.

Greg Diamos, concepteur de systèmes d'apprentissage automatique et expert en intelligence artificielle, souligne les difficultés rencontrées par les responsables de centres de données : « Quel que soit votre secteur d'activité, vous ne disposez jamais de suffisamment de puissance de calcul dans vos centres de données. » L'IA engendre un besoin accru de services cloud et d'une plus grande agilité dans le déplacement des charges de travail au sein de l'environnement cloud afin d'optimiser les rapports coût-performance, de tirer parti de services diversifiés, de se conformer aux réglementations régionales, et bien plus encore.

Un modèle d'exploitation cloud unifié

Pour relever ces défis, les entreprises se tournent vers des solutions comme Nutanix Cloud Clusters (NC2) sur AWS, qui offre un modèle d'exploitation cloud unifié. Ce modèle permet une gestion et un contrôle fluides des charges de travail sur plusieurs clouds, tout en assurant la portabilité des licences et en facilitant l'utilisation du cloud sans nécessiter de refonte majeure de l'architecture applicative.

La sécurité, la fiabilité et la reprise après sinistre sont des enjeux primordiaux pour les organisations dans leurs stratégies d'IA. La mise à l'échelle et la gestion efficace des charges de travail d'IA sont également essentielles. De plus, les exigences en matière de gouvernance des données d'IA incitent les organisations à mieux comprendre les sources de données, leur ancienneté et d'autres attributs clés.

Debojyoti « Debo » Dutta, vice-président de l'ingénierie IA chez Nutanix, souligne la nécessité de nouvelles solutions de sauvegarde et de protection des données dans le contexte de l'IA. Les entreprises prévoient de mettre en œuvre des solutions de protection des données critiques et de reprise après sinistre (PRA) pour soutenir la gouvernance des données IA. Les professionnels de la sécurité exploitent également des solutions basées sur l'IA pour améliorer la détection, la prévention et la récupération des menaces, tandis que des acteurs malveillants utilisent des outils d'IA à des fins malveillantes.

Le rôle de l'IA générative

L'intelligence artificielle générative (IA-G) est à la pointe des avancées actuelles en intelligence artificielle. Cependant, à mesure qu'elle s'intègre à diverses applications et services, elle accroît les exigences pesant sur l'infrastructure cloud. Cette évolution nous incite à considérer l'IA non seulement comme une technologie, mais aussi comme une charge de travail cloud nécessitant une gestion et une optimisation rigoureuses.

À mesure que l'IA continue de façonner l'avenir de la technologie, son intégration transparente dans notre écosystème numérique en fera une partie essentielle, mais presque invisible, de notre vie quotidienne.

L'évolution de l'IA, d'une innovation de rupture à une charge de travail omniprésente et basée sur le cloud, témoigne de son potentiel transformateur. Face à la complexité de la gestion des charges de travail d'IA dans des environnements multicloud, un modèle d'exploitation cloud unifié et une gouvernance des données robuste deviennent des composantes essentielles de leurs stratégies d'IA. Dans ce contexte en constante évolution, le rôle de l'IA, force silencieuse et puissante qui façonne notre monde numérique, est voué à s'amplifier.