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Une plateforme de donn¨¦es AI est un ¨¦cosyst¨¨me complet qui unifie les outils, structures et infrastructures essentiels n¨¦cessaires ¨¤ l¡¯ensemble du cycle de vie de l¡¯Artificial Intelligence, du d¨¦veloppement au d¨¦ploiement et ¨¤ la gestion. Pour les entreprises qui s¡¯orientent vers la transformation num¨¦rique, ces plateformes sont devenues des bases essentielles pour exploiter le potentiel de l¡¯AI afin de stimuler l¡¯innovation, l¡¯efficacit¨¦ et l¡¯avantage concurrentiel.

Aujourd¡¯hui, les entreprises sont de plus en plus contraintes d¡¯extraire de la valeur de leurs investissements dans l¡¯AI. Selon un rapport des Nations Unies sur le commerce et le d¨¦veloppement, le march¨¦ de l¡¯AI pourrait atteindre . Cependant, les organisations ont souvent du mal ¨¤ g¨¦rer des outils fragment¨¦s, des silos de donn¨¦es et une complexit¨¦ op¨¦rationnelle qui emp¨ºchent les initiatives d¡¯AI de passer de l¡¯exp¨¦rimentation ¨¤ la production.

Les plateformes de donn¨¦es AI rel¨¨vent ces d¨¦fis en fournissant des environnements int¨¦gr¨¦s o¨´ les scientifiques des donn¨¦es, les ing¨¦nieurs et les ¨¦quipes commerciales peuvent collaborer efficacement. Ils rationalisent le flux de travail de l¡¯AI de bout en bout, de la pr¨¦paration des donn¨¦es au d¨¦veloppement des mod¨¨les, en passant par le d¨¦ploiement et la surveillance, tout en garantissant une s¨¦curit¨¦, une ¨¦volutivit¨¦ et une gouvernance de niveau professionnel.

Ce guide complet explique ce que sont les plateformes de donn¨¦es AI, leurs composants essentiels, leurs capacit¨¦s cl¨¦s et la mani¨¨re dont elles r¨¦volutionnent les op¨¦rations commerciales modernes. Nous examinerons les diff¨¦rents types de plateformes, les consid¨¦rations d¡¯impl¨¦mentation et l¡¯impact commercial du d¨¦ploiement de l¡¯infrastructure d¡¯AI adapt¨¦e aux besoins de votre organisation.

L¡¯¨¦volution et les composants essentiels des plateformes de donn¨¦es AI

Le concept de plateformes d¡¯AI a commenc¨¦ ¨¤ ¨¦voluer dans les ann¨¦es 1990 avec l¡¯av¨¨nement des fournisseurs de services d¡¯applications (ASP), qui offraient une gestion et un h¨¦bergement d¡¯applications limit¨¦s ¨¤ distance. ? mesure que la technologie avan?ait, ces premiers services se sont transform¨¦s en fournisseurs de services manag¨¦s (MSP) plus robustes au d¨¦but des ann¨¦es 2000, ¨¦largissant ainsi leurs offres pour inclure un plus large ¨¦ventail de capacit¨¦s informatiques. L¡¯introduction du cloud computing a marqu¨¦ un nouveau tournant, permettant aux plateformes d¡¯offrir des solutions ¨¦volutives et flexibles sans n¨¦cessiter d¡¯investissements importants.

Les plateformes de donn¨¦es d¡¯AI actuelles repr¨¦sentent le point culminant de ce parcours ¨¦volutif?: des ¨¦cosyst¨¨mes sophistiqu¨¦s con?us pour traiter l¡¯ensemble du cycle de vie de l¡¯AI tout en conservant le contr?le des actifs informationnels propri¨¦taires. Cette ¨¦volution a ¨¦t¨¦ stimul¨¦e par la reconnaissance croissante de l¡¯AI comme une n¨¦cessit¨¦ concurrentielle capable d¡¯am¨¦liorer l¡¯efficacit¨¦ et de cr¨¦er de nouvelles offres de solutions dans tous les secteurs.

Composants essentiels des plateformes de donn¨¦es d¡¯AI modernes

Les plateformes de donn¨¦es d¡¯AI modernes int¨¨grent plusieurs composants essentiels pour cr¨¦er des environnements coh¨¦rents pour le d¨¦veloppement, le d¨¦ploiement et la gestion d¡¯applications d¡¯AI?:

• Gestion et traitement des donn¨¦es?: Des syst¨¨mes avanc¨¦s pour l¡¯ingestion, le stockage et le traitement d¡¯immenses quantit¨¦s de donn¨¦es structur¨¦es et non structur¨¦es provenant de diverses sources, notamment des bases de donn¨¦es, des donn¨¦es de fichiers provenant de diverses applications et des informations acquises en externe. Ces syst¨¨mes doivent g¨¦rer le ??conditionnement?? des donn¨¦es qui n¡¯ont pas ¨¦t¨¦ initialement cr¨¦¨¦es pour l¡¯utilisation d¡¯un mod¨¨le d¡¯AI.
• Environnement de d¨¦veloppement de mod¨¨les?: Des outils et des structures sophistiqu¨¦s permettant aux sp¨¦cialistes des donn¨¦es de cr¨¦er, d¡¯entra?ner et d¡¯affiner des mod¨¨les d¡¯AI avec pr¨¦cision ¨¤ l¡¯aide de lMachine Learning automatis¨¦ (AutoML), de la mod¨¦lisation visuelle et de l¡¯int¨¦gration. Ces environnements prennent en charge l¡¯exp¨¦rimentation, la gestion des versions et la collaboration.
• Infrastructure de d¨¦ploiement?: Des syst¨¨mes robustes pour la transition en toute transparence des mod¨¨les d¡¯AI du d¨¦veloppement ¨¤ la production, avec prise en charge de diff¨¦rents sc¨¦narios de d¨¦ploiement, notamment environnements p¨¦riph¨¦riques. Cette infrastructure g¨¨re la transition critique de l¡¯exp¨¦rimentation ¨¤ la g¨¦n¨¦ration de valeur.
• Outils de surveillance et d¡¯optimisation?: Des capacit¨¦s de suivi et d¡¯optimisation des performances en temps r¨¦el qui garantissent que les mod¨¨les d¡¯AI conservent une efficacit¨¦ et une pr¨¦cision optimales au fil du temps, avec un r¨¦entra?nement automatis¨¦ en cas de d¨¦gradation des performances ou de changement des sch¨¦mas de donn¨¦es. Ces outils permettent de maintenir la pertinence des mod¨¨les dans des environnements m¨¦tier dynamiques.
• Cadre de s¨¦curit¨¦ et de gouvernance?: Des contr?les complets pour la protection des donn¨¦es, la transparence des mod¨¨les et la conformit¨¦ r¨¦glementaire, garantissant que les applications d¡¯AI respectent les normes organisationnelles et sectorielles. Ces structures deviennent de plus en plus importantes ¨¤ mesure que les syst¨¨mes d¡¯AI prennent des d¨¦cisions plus cons¨¦quentes.

Ces composants fonctionnent ensemble pour servir de base ¨¤ la r¨¦ussite de l¡¯AI, permettant aux organisations de surmonter les obstacles traditionnels ¨¤ la mise en ?uvre de l¡¯AI?: outils fragment¨¦s, donn¨¦es cloisonn¨¦es et complexit¨¦ li¨¦e au passage de l¡¯exp¨¦rimentation ¨¤ la production. Alors que les premiers efforts d¡¯AI reposaient souvent sur l¡¯association de technologies disparates, les plateformes modernes int¨¨grent ces ¨¦l¨¦ments dans des ¨¦cosyst¨¨mes coh¨¦rents qui facilitent la collaboration et acc¨¦l¨¨rent le d¨¦veloppement.

Principales caract¨¦ristiques des plateformes de donn¨¦es d¡¯AI modernes

L¡¯efficacit¨¦ d¡¯une plateforme de donn¨¦es AI d¨¦pend largement de ses capacit¨¦s fondamentales. Bien que les plateformes de base puissent offrir des fonctionnalit¨¦s fondamentales, les solutions d¡¯entreprise int¨¨grent des fonctionnalit¨¦s avanc¨¦es qui permettent aux organisations de faire ¨¦voluer efficacement leurs initiatives d¡¯AI tout en pr¨¦servant la s¨¦curit¨¦, la conformit¨¦ et les performances.

?±¹´Ç±ô³Ü³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦ professionnelle

Les charges de travail d¡¯AI sont intrins¨¨quement exigeantes, et n¨¦cessitent des plateformes con?ues pour g¨¦rer d¡¯¨¦normes quantit¨¦s de donn¨¦es et de calculs. Les plateformes dAI modernes offrent?:

• Haute bande passante, faible latence?: Capacit¨¦ ¨¤ traiter des p¨¦taoctets de donn¨¦es avec un minimum de retards, en exploitant souvent le stockage NVMe et les architectures informatiques haute performance pour ¨¦viter les temps d¡¯inactivit¨¦ des GPU graphiques dus aux goulets d¡¯¨¦tranglement du stockage. Cela est essentiel pour entra?ner des mod¨¨les complexes sur des ensembles de donn¨¦es volumineux.
• Allocation dynamique des ressources?: Distribution intelligente des ressources informatiques en fonction des besoins en charges de travail, garantissant une utilisation optimale entre les environnements de d¨¦veloppement et de production. Cela permet d¡¯¨¦viter les conflits de ressources et de maximiser les investissements mat¨¦riels.
• ?±¹´Ç±ô³Ü³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦ multidimensionnelle?: Capacit¨¦ ¨¤ ¨¦voluer horizontalement (plus de p¨¦riph¨¦riques/n?uds) et verticalement (composants plus puissants) sans perturber les op¨¦rations en cours, ce qui permet une croissance exponentielle du volume de donn¨¦es et des besoins informatiques. Cette flexibilit¨¦ s¡¯adapte ¨¤ l¡¯¨¦volution des exigences organisationnelles.

Une v¨¦ritable ¨¦volutivit¨¦ d¡¯entreprise implique de prendre en charge des milliards de fichiers dans un seul r¨¦pertoire et de g¨¦rer ¨¤ la fois les charges de travail s¨¦quentielles par lots et les I/O de petits fichiers/al¨¦atoires avec une efficacit¨¦ ¨¦gale, des capacit¨¦s critiques pour les organisations qui travaillent avec diverses charges de travail d¡¯AI, des ensembles de donn¨¦es d¡¯entra?nement volumineux aux demandes d¡¯inf¨¦rence en temps r¨¦el.

Capacit¨¦s MLOps avanc¨¦es

Les op¨¦rations d¡¯Machine Learning (MLOps) sont devenues une discipline critique pour les organisations qui ne se contentent pas d¡¯exp¨¦rimenter l¡¯AI de production. Les plateformes d¡¯entreprise offrent?:

• Pipelines ML automatis¨¦s?: Orchestration de bout en bout du flux de travail d¡¯Machine Learning, de la pr¨¦paration des donn¨¦es au d¨¦ploiement des mod¨¨les, r¨¦duisant ainsi les interventions manuelles et acc¨¦l¨¦rant le retour sur investissement. Ces pipelines normalisent les processus et am¨¦liorent la reproductibilit¨¦.
• Suivi des exp¨¦riences?: Versions syst¨¦matiques des mod¨¨les, param¨¨tres et r¨¦sultats pour garantir la reproductibilit¨¦ et faciliter la collaboration entre les ¨¦quipes de science des donn¨¦es. Cette capacit¨¦ cr¨¦e une piste d¡¯audit des d¨¦cisions et des r¨¦sultats de d¨¦veloppement.
• Surveillance et r¨¦entra?nement continues?: D¨¦tection automatis¨¦e de la d¨¦rive des mod¨¨les et de la d¨¦gradation des performances, avec des capacit¨¦s de r¨¦entra?nement planifi¨¦ ou d¨¦clench¨¦. Cela garantit la pr¨¦cision des mod¨¨les ¨¤ mesure que les sch¨¦mas de donn¨¦es sous-jacents ¨¦voluent.
• Automatisation du d¨¦ploiement?: Processus rationalis¨¦s pour le transfert des mod¨¨les du d¨¦veloppement ¨¤ la mise en service vers les environnements de production, avec des tests et une validation appropri¨¦s. Cela r¨¦duit les frictions li¨¦es ¨¤ l¡¯op¨¦rationnalisation des mod¨¨les dAI.

Gr?ce ¨¤ ces fonctionnalit¨¦s, les organisations peuvent d¨¦ployer et g¨¦rer des centaines, voire des milliers de mod¨¨les dans toute l¡¯entreprise, de mani¨¨re fiable et efficace.

S¨¦curit¨¦, gouvernance et conformit¨¦

? l¡¯heure o¨´ l¡¯AI devient de plus en plus centrale pour les op¨¦rations commerciales, les fonctionnalit¨¦s de s¨¦curit¨¦ et de gouvernance sont devenues facultatives et essentielles?:

• Contr?les de s¨¦curit¨¦ complets?: La gestion avanc¨¦e des acc¨¨s, la segmentation du r¨¦seau et le prot¨¨gent les donn¨¦es et mod¨¨les sensibles contre les acc¨¨s ou manipulations non autoris¨¦s.
• Outils d¡¯±ð³æ±è±ô¾±³¦²¹²ú¾±±ô¾±³Ù¨¦?: Pour les secteurs r¨¦glement¨¦s, il est essentiel de comprendre et de documenter la mani¨¨re dont les mod¨¨les d¡¯AI aboutissent ¨¤ des conclusions sp¨¦cifiques et d¡¯instaurer la confiance avec les parties prenantes.
• Structures d ?: Des outils int¨¦gr¨¦s pour d¨¦tecter et att¨¦nuer les pr¨¦jug¨¦s, garantir l¡¯¨¦quit¨¦ et promouvoir un d¨¦veloppement responsable de l¡¯AI align¨¦ sur les valeurs organisationnelles et les attentes soci¨¦tales sont essentiels.
• Surveillance de la conformit¨¦?: Le suivi automatis¨¦ du d¨¦veloppement et du d¨¦ploiement des mod¨¨les est n¨¦cessaire pour r¨¦pondre aux exigences r¨¦glementaires dans les secteurs de la sant¨¦, de la finance et d¡¯autres secteurs r¨¦glement¨¦s, avec une documentation pour les auditeurs.

Ces capacit¨¦s de gouvernance aident les organisations ¨¤ ¨¦quilibrer l¡¯innovation et la responsabilit¨¦, en veillant ¨¤ ce que les initiatives d¡¯AI restent align¨¦es sur les valeurs organisationnelles et les exigences r¨¦glementaires tout en limitant les risques potentiels.

Types de plateformes de donn¨¦es AI

Le mod¨¨le de d¨¦ploiement de votre plateforme de donn¨¦es AI est une d¨¦cision strat¨¦gique qui a un impact sur tous les aspects, de la ¨¤ la structure et aux performances des co?ts. Les organisations doivent ¨¦valuer soigneusement leurs besoins sp¨¦cifiques, leur infrastructure existante et leurs objectifs futurs lorsqu¡¯elles choisissent l¡¯approche qui correspond le mieux ¨¤ leurs ambitions en mati¨¨re d¡¯AI.

Plateformes d¡¯AI bas¨¦es sur le cloud

Les plateformes d¡¯AI bas¨¦es sur le cloud sont h¨¦berg¨¦es sur des services de Public Cloud, ce qui permet d¡¯acc¨¦der aux outils et ¨¤ l¡¯infrastructure d¡¯AI sans n¨¦cessiter d¡¯investissements importants sur site. Les principales offres incluent Google Cloud AI Platform, Microsoft Azure AI, Amazon SageMaker et d¡¯autres solutions cloud natives.

Avantages?:

• Capacit¨¦s de d¨¦ploiement rapide?: Acc¨¦l¨¦rez le retour sur investissement gr?ce ¨¤ des environnements et des outils pr¨¦configur¨¦s qui peuvent ¨ºtre provisionn¨¦s en quelques minutes plut?t qu¡¯en plusieurs mois
• ?±¹´Ç±ô³Ü³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦ dynamique?: ?largissez ou sous-traitez facilement vos ressources en fonction de vos besoins actuels, et ne payez que ce que vous utilisez
• Gestion de l¡¯infrastructure r¨¦duite?: ?liminez la charge op¨¦rationnelle li¨¦e ¨¤ la maintenance du mat¨¦riel physique et des syst¨¨mes sous-jacents

°ä´Ç²Ô²õ¾±»å¨¦°ù²¹³Ù¾±´Ç²Ô²õ?:

• Exigences de souverainet¨¦ des donn¨¦es?: La conformit¨¦ r¨¦glementaire peut limiter le stockage et le traitement des donn¨¦es sensibles.
• Implications de la latence r¨¦seau?: Les performances peuvent ¨ºtre affect¨¦es par les vitesses de transfert de donn¨¦es entre vos installations et vos datacenters cloud.
• Analyse des co?ts ¨¤ long terme?: Bien que les co?ts de d¨¦marrage soient r¨¦duits, les d¨¦penses accumul¨¦es au fil du temps peuvent d¨¦passer les alternatives sur site pour les charges de travail stables et ¨¤ haute utilisation.

Les plateformes cloud sont id¨¦ales pour les organisations qui recherchent un d¨¦ploiement rapide, des charges de travail variables ou celles qui n¡¯investissent pas dans une infrastructure d¡¯AI sp¨¦cialis¨¦e.

Plateformes d¡¯AI sur site

Les plateformes d¡¯AI sur site sont d¨¦ploy¨¦es dans les datacenters d¡¯une organisation, pour un contr?le maximal sur les donn¨¦es et l¡¯infrastructure. Ces solutions incluent une infrastructure d¡¯AI sp¨¦cialement con?ue, comme les syst¨¨mes NVIDIA DGX, associ¨¦e ¨¤ un stockage haute performance, souvent mis en ?uvre dans le cadre d¡¯une architecture certifi¨¦e.

Avantages?:

• Contr?le complet des donn¨¦es et souverainet¨¦?: Assurer la garde physique des donn¨¦es sensibles, en respectant les exigences r¨¦glementaires et de conformit¨¦
• Protocoles de s¨¦curit¨¦ personnalisables?: Mettre en ?uvre des mesures de s¨¦curit¨¦ adapt¨¦es ¨¤ des politiques organisationnelles sp¨¦cifiques
• Indicateurs de performance pr¨¦visibles?: ?liminer la variabilit¨¦ introduite par l¡¯infrastructure partag¨¦e et la connectivit¨¦ Internet

°ä´Ç²Ô²õ¾±»å¨¦°ù²¹³Ù¾±´Ç²Ô²õ?:

• Investissement initial important?: Augmentation des Capital Expenditure initiales pour le mat¨¦riel et les logiciels sp¨¦cialis¨¦s
• Exigences de maintenance continue?: Besoin d¡¯une expertise sp¨¦cialis¨¦e pour entretenir et optimiser l¡¯infrastructure
• Planification de l¡¯¨¦volutivit¨¦?: L¡¯extension n¨¦cessite de pr¨¦voir les besoins futurs et de provisionner par incr¨¦ments discrets

Les plateformes sur site sont id¨¦ales pour les organisations qui ont des exigences de s¨¦curit¨¦ strictes, des charges de travail d¡¯AI stables et pr¨¦visibles, ou des investissements importants dans des datacenters existants.

Plateformes dAI hybrides

Les approches hybrides combinent des ¨¦l¨¦ments de d¨¦ploiement cloud et sur site, ce qui permet aux organisations de placer les charges de travail dans l¡¯environnement le plus appropri¨¦ en fonction d¡¯exigences sp¨¦cifiques.

Avantages?:

• ¸é¨¦±è²¹°ù³Ù¾±³Ù¾±´Ç²Ô flexible des charges de travail?: Ex¨¦cuter le d¨¦veloppement et les tests dans le cloud tout en conservant l¡¯inf¨¦rence de production sur site, ou inversement
• Utilisation optimis¨¦e des ressources?: Exploitez sur site les besoins de base et dans le cloud les pics de demande ou les charges de travail sp¨¦cialis¨¦es
• Capacit¨¦s de Disaster Recovery am¨¦lior¨¦es?: Renforcez la redondance entre les environnements pour am¨¦liorer la continuit¨¦ des op¨¦rations

°ä´Ç²Ô²õ¾±»å¨¦°ù²¹³Ù¾±´Ç²Ô²õ?:

• Exigences d¡¯orchestration complexes?: Une gestion sophistiqu¨¦e des flux de travail entre les environnements est n¨¦cessaire
• Outils de gestion unifi¨¦e?: Une surveillance et une administration coh¨¦rentes sur l¡¯ensemble de l¡¯infrastructure hybride sont essentielles
• Probl¨¨mes de synchronisation des donn¨¦es?: Il peut ¨ºtre difficile de garantir la coh¨¦rence des ensembles de donn¨¦es entre les environnements tout en r¨¦duisant les co?ts de transfert

Les plateformes hybrides offrent la plus grande flexibilit¨¦, mais n¨¦cessitent des capacit¨¦s de gestion plus sophistiqu¨¦es pour coordonner efficacement les ressources entre les environnements.

Avantages commerciaux et retour sur investissement des plateformes de donn¨¦es AI

Bien que les capacit¨¦s techniques des plateformes de donn¨¦es AI soient impressionnantes, leur valeur ultime r¨¦side dans les r¨¦sultats concrets qu¡¯elles permettent. Les organisations qui mettent en ?uvre des plateformes d¡¯AI robustes enregistrent des rendements significatifs sur plusieurs dimensions?:

Excellence op¨¦rationnelle gr?ce ¨¤ l¡¯automatisation

Les plateformes de donn¨¦es AI automatisent les processus chronophages tout au long du cycle de vie de l¡¯AI, ce qui permet aux ¨¦quipes de se concentrer sur l¡¯innovation plut?t que sur la gestion de l¡¯infrastructure?:

• Pr¨¦paration des donn¨¦es acc¨¦l¨¦r¨¦e?: Ce qui n¨¦cessitait autrefois des semaines de nettoyage et de transformation manuelles peut ¨ºtre accompli en quelques heures ¨¤ l¡¯aide de pipelines de donn¨¦es automatis¨¦s.
• D¨¦veloppement de mod¨¨les rationalis¨¦s?: Les fonctionnalit¨¦s AutoML r¨¦duisent le besoin de r¨¦glage manuel des hyperparam¨¨tres et de s¨¦lection des mod¨¨les, ce qui raccourcit les cycles de d¨¦veloppement.

Une entreprise de grande distribution qui met en ?uvre une plateforme d¡¯AI pour la gestion des stocks, par exemple, peut r¨¦duire les erreurs humaines tout en am¨¦liorant la pr¨¦cision des stocks, ce qui a un impact direct sur l¡¯efficacit¨¦ op¨¦rationnelle et la satisfaction client.

Optimisation financi¨¨re

L¡¯impact financier des plateformes d¡¯AI va bien au-del¨¤ de la simple r¨¦duction des co?ts et des changements fondamentaux dans l¡¯allocation des ressources?:

• R¨¦duction des co?ts d¡¯infrastructure?: Les mod¨¨les bas¨¦s sur le cloud et sur la consommation ¨¦liminent le surprovisionnement, tandis que les plateformes centralis¨¦es r¨¦duisent les infrastructures redondantes.
• Efficacit¨¦ de l¡¯¨¦quipe?: Les sp¨¦cialistes des donn¨¦es consacrent moins de temps ¨¤ la gestion de l¡¯infrastructure et plus de temps ¨¤ l¡¯analyse et au d¨¦veloppement de mod¨¨les ¨¤ forte valeur ajout¨¦e.

Les soci¨¦t¨¦s de services financiers qui d¨¦ploient des plateformes d¡¯AI pour la d¨¦tection des fraudes constatent g¨¦n¨¦ralement une des faux positifs par rapport aux syst¨¨mes traditionnels bas¨¦s sur des r¨¨gles, ce qui r¨¦duit consid¨¦rablement les co?ts d¡¯enqu¨ºte tout en am¨¦liorant l¡¯exp¨¦rience client.

Acc¨¦l¨¦ration de l¡¯innovation

En r¨¦duisant les obstacles techniques et en rationalisant les flux de travail, les plateformes d¡¯AI permettent aux organisations d¡¯exp¨¦rimenter plus librement et de commercialiser plus rapidement des innovations?:

• Prototypage rapide?: Les sp¨¦cialistes des donn¨¦es peuvent tester rapidement les hypoth¨¨ses et les it¨¦rer sur des mod¨¨les sans avoir ¨¤ s¡¯appuyer sur de longs processus de configuration ou d¡¯approvisionnement.
• Capacit¨¦s d¡¯AI d¨¦mocratis¨¦es?: Les interfaces Low-Code/No-Code permettent aux experts du domaine de d¨¦velopper des solutions d¡¯AI sans expertise technique approfondie.

Difficult¨¦s et consid¨¦rations relatives ¨¤ la mise en ?uvre

Malgr¨¦ leur potentiel de transformation, la mise en ?uvre de plateformes de donn¨¦es AI implique de relever des d¨¦fis importants. Les organisations qui parviennent ¨¤ surmonter ces obstacles sont mieux plac¨¦es pour tirer pleinement parti de leurs investissements dans l¡¯AI.

Qualit¨¦ et gestion des donn¨¦es

L¡¯adage ??d¨¦chets entrants, d¨¦chets sortants?? s¡¯applique parfaitement aux syst¨¨mes d¡¯AI, faisant de la qualit¨¦ des donn¨¦es une pr¨¦occupation fondamentale?:

• ¶Ù¨¦´Ú¾±?: Les donn¨¦es fragment¨¦es, incoh¨¦rentes ou biais¨¦es aboutissent ¨¤ des mod¨¨les d¡¯AI peu fiables et ¨¤ des informations erron¨¦es.
• Solution?: Mettre en ?uvre des politiques de gouvernance des donn¨¦es robustes qui garantissent la qualit¨¦, l¡¯exhaustivit¨¦ et la coh¨¦rence des donn¨¦es entre les sources.

Les organisations doivent ¨¦valuer les plateformes en fonction de leurs capacit¨¦s de gestion des donn¨¦es, notamment la prise en charge du suivi de la lign¨¦e de donn¨¦es, l¡¯¨¦valuation automatis¨¦e de la qualit¨¦ et l¡¯int¨¦gration aux structures de gouvernance des donn¨¦es existantes.

Manque de talents et d¡¯expertise

La p¨¦nurie de talents en AI reste un obstacle important ¨¤ la r¨¦ussite de la mise en ?uvre?:

• ¶Ù¨¦´Ú¾±?: La demande de sp¨¦cialistes des donn¨¦es, d¡¯ing¨¦nieurs ML et de sp¨¦cialistes de l¡¯AI d¨¦passe largement l¡¯offre, ce qui cr¨¦e des difficult¨¦s de recrutement et de r¨¦tention.
• Solution?: D¨¦velopper les talents internes gr?ce ¨¤ des programmes de formation tout en tirant parti de plateformes dot¨¦es de fonctions d¡¯automatisation et d¡¯assistance.

Recherchez des plateformes qui fournissent une documentation compl¨¨te, des ressources p¨¦dagogiques et des services de support pour acc¨¦l¨¦rer l¡¯int¨¦gration et le d¨¦veloppement des ¨¦quipes.

Crit¨¨res de s¨¦lection de la plateforme

Avec de nombreuses options disponibles, choisir la bonne plateforme d¡¯AI n¨¦cessite un processus d¡¯¨¦valuation syst¨¦matique?:

1. ?±¹´Ç±ô³Ü³Ù¾±±¹¾±³Ù¨¦?: La plateforme peut-elle ¨¦voluer en fonction de vos ambitions en mati¨¨re d¡¯AI, ¨¤ la fois en termes de volume de donn¨¦es et de complexit¨¦ des mod¨¨les??
2. ¹ó²¹³¦¾±±ô¾±³Ù¨¦ »å¡¯³Ü³Ù¾±±ô¾±²õ²¹³Ù¾±´Ç²Ô?: La plateforme fournit-elle des interfaces adapt¨¦es aux diff¨¦rents types d¡¯utilisateurs au sein de votre organisation??
3. ±õ²Ô³Ù¨¦²µ°ù²¹³Ù¾±´Ç²Ô?: La plateforme sera-t-elle parfaitement connect¨¦e ¨¤ votre pile technologique existante??
4. Total Cost of Ownership?: Au-del¨¤ des licences initiales, quels sont les co?ts ¨¤ long terme du stockage, de l¡¯informatique, de la maintenance et de l¡¯¨¦volutivit¨¦??

Les plateformes d¡¯AI de demain

Le paysage des plateformes d¡¯AI continue d¡¯¨¦voluer rapidement, avec plusieurs tendances cl¨¦s qui fa?onnent le d¨¦veloppement futur?:

±õ²Ô³Ù¨¦²µ°ù²¹³Ù¾±´Ç²Ô AI g¨¦n¨¦rative

Les capacit¨¦s r¨¦volutionnaires des mod¨¨les d¡¯AI g¨¦n¨¦rative sont int¨¦gr¨¦es aux plateformes d¡¯AI d¡¯entreprise?:

• G¨¦n¨¦ration de contenu?: Possibilit¨¦ de cr¨¦er du texte, des images et d¡¯autres supports en fonction des invites en langage naturel
• G¨¦n¨¦ration augment¨¦e par r¨¦cup¨¦ration (RAG)?: Associer des mod¨¨les linguistiques de grande envergure ¨¤ des bases de connaissances d¡¯entreprise pour obtenir des r¨¦ponses pertinentes sur le plan contextuel

Gouvernance renforc¨¦e et AI responsable

? l¡¯heure o¨´ l¡¯AI devient de plus en plus omnipr¨¦sente, les plateformes int¨¨grent des fonctionnalit¨¦s de gouvernance avanc¨¦es telles que la documentation automatis¨¦e, la surveillance continue de l¡¯¨¦quit¨¦ et les outils d¡¯automatisation de la conformit¨¦ r¨¦glementaire.

Favoriser la r¨¦ussite de l¡¯AI avec la bonne fondation

La transition entre l¡¯exp¨¦rimentation de l¡¯AI et la mise en ?uvre ¨¤ l¡¯¨¦chelle de l¡¯entreprise d¨¦pend essentiellement de la base de l¡¯infrastructure. Les plateformes de donn¨¦es d¡¯AI sont pass¨¦es d¡¯outils techniques ¨¤ des actifs strat¨¦giques qui permettent aux organisations de faire ¨¦voluer leurs initiatives d¡¯AI et d¡¯avoir un impact commercial mesurable.

Une plateforme de donn¨¦es AI adapt¨¦e concilie les besoins op¨¦rationnels imm¨¦diats et les objectifs strat¨¦giques ¨¤ long terme. Elle offre l¡¯¨¦volutivit¨¦ n¨¦cessaire pour ¨¦voluer avec vos ambitions en mati¨¨re d¡¯AI, les capacit¨¦s d¡¯int¨¦gration n¨¦cessaires pour vous connecter ¨¤ vos syst¨¨mes existants et les fonctionnalit¨¦s de gouvernance n¨¦cessaires pour assurer une mise en ?uvre responsable.

Pour les entreprises qui cherchent ¨¤ exploiter tout le potentiel de l¡¯AI, les choix d¡¯infrastructure sont importants. Les solutions de stockage hautes performances et ¨¦volutives telles que É«¿Ø´«Ã½? FlashBlade? sont sp¨¦cialement con?ues pour r¨¦pondre aux exigences des charges de travail d¡¯AI. Elles offrent les performances, l¡¯¨¦volutivit¨¦ et l¡¯efficacit¨¦ n¨¦cessaires pour alimenter les plateformes d¡¯AI modernes. Les solutions AIRI ¨C AI-Ready Infrastructure comme AIRI? combinent le stockage, l¡¯informatique et la mise en r¨¦seau dans des architectures pr¨¦valid¨¦es qui acc¨¦l¨¨rent le retour sur investissement tout en r¨¦duisant les risques li¨¦s ¨¤ la mise en ?uvre.

? l¡¯heure o¨´ l¡¯AI continue d¡¯¨¦voluer des technologies ¨¦mergentes vers des technologies essentielles aux entreprises, les organisations qui prosp¨¨rent seront celles qui s¡¯appuieront sur des bases solides et tourn¨¦es vers l¡¯avenir. En comprenant les fonctionnalit¨¦s cl¨¦s, les options de d¨¦ploiement et les consid¨¦rations d¡¯impl¨¦mentation d¨¦crites dans ce guide, vous pouvez prendre des d¨¦cisions ¨¦clair¨¦es qui positionneront votre organisation pour la r¨¦ussite de l¡¯AI d¡¯aujourd¡¯hui et de demain.

Pr¨ºt ¨¤ d¨¦couvrir comment une infrastructure haute performance peut acc¨¦l¨¦rer vos initiatives dAI?? En savoir plus sur les solutions d¡¯AI É«¿Ø´«Ã½ et sur la mani¨¨re dont elles aident les organisations de tous les secteurs ¨¤ transformer les donn¨¦es brutes en informations exploitables.

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