L’intelligence artificielle est une impulsion de nouvelles opportunités d’innovation dans les entreprises de toute la région EMEA, mais de nombreuses organisations découvrent que leurs projets avancent plus loin que prévu parce que leur infrastructure technologique n’est pas conçue pour soutenir ce type de charges de travail intensif.
L’impulsion inverseuse est significative. Selon les statistiques, le marché de l’IA en Europe pourrait augmenter de 105 000 millions de dollars en 2024 à plus de 640 000 millions en 2031, avec une augmentation annuelle de 35 %. Sans embargo, l’infrastructure héritée reste un des principaux obstacles pour renforcer tout son potentiel et pour que l’infrastructure numérique puisse s’adapter au rythme de l’innovation.
Pour vous aider à identifier ces projets, Dell Technologies indique cinq indicateurs qui peuvent montrer que l’infrastructure d’une organisation limite le développement des initiatives d’IA et favorise la modernisation de votre infrastructure technologique.
1. L’accès aux données est transféré dans un boîtier de bouteille
Les modèles d’IA dépendent de grands volumes de données de qualité. Si les équipes de données passaient le plus longtemps à espérer que les ensembles de données soient chargés ou intégrés aux modèles développés, il est probable que l’infrastructure ne soit pas préparée pour ces charges de travail. De plus, dans les régions d’Europe, les normes du Règlement général sur la protection des données (RGPD) exigent que l’accès et la gestion des données soient réalisés selon des critères stricts de sécurité et de conformité, ce qui nécessite une infrastructure de données solide et bien gérée. Les plates-formes modernes de gestion des données permettent d’unifier l’accès, d’accélérer l’analyse et de garantir que les informations sont gérées de manière sûre et conforme à la norme.
2. L’infrastructure des services ne s’intensifie pas pour les nouvelles charges de l’IA
Certaines organisations entretenant de grands modèles à partir de zéro, de plus en plus d’entreprises utilisent l’IA pour l’analyse avancée, la vision artificielle, l’automatisation ou la prise de décisions en temps réel. Ces applications nécessitent une capacité de calcul considérable et peuvent saturer les services du propriétaire général qui fonctionnent à proximité de leurs limites à l’intérieur de l’infrastructure existante. Lorsque les applications commerciales et les charges d’IA compilées par les mêmes ressources d’infrastructure, le rendu est résistant. Les infrastructures conçues spécifiquement pour l’IA, avec des capacités de calcul accélérées, aident à gérer ces charges de manière efficace et à maintenir un rendu stable au sein de l’infrastructure technologique.
3. Le rouge est converti en un atasco de données
L’IA n’exige pas seulement une puissance de calcul et de stockage, mais aussi des capacités de déplacement de grands volumes d’informations entre les systèmes. Si les transferts de données sont lents, se produisent des congestions ou des tâches d’entraînement qui s’interrompent, il est probable que le rouge limite le rendu des applications d’IA et des preuves de soins dans l’infrastructure de rouge. Une infrastructure de rouge à haute vitesse et à basse latence est essentielle pour garantir que les données restent fluides de manière continue entre l’exploitation, les serveurs et les utilisateurs finaux.
4. Le déploiement et la gestion de l’IA sont complexes
Passer un modèle d’IA du laboratoire de production devrait être un processus agile. Cependant, de nombreuses organisations sont en contact avec des entreprises technologiques rigides, avec des configurations manuelles et des dépendances complexes qui rendent difficile le déploiement et l’évolutivité de nouvelles applications au sein de votre infrastructure. Ce manque d’agilité dans l’infrastructure peut ralentir l’innovation, en particulier dans un environnement compétitif où la rapidité est de trouver de nouvelles solutions sur le marché de ce secteur. Les infrastructures modernes intègrent des outils d’automatisation et des plates-formes logicielles qui simplifient la gestion et facilitent le déroulement des applications d’IA.
5. Il n’existe pas de stratégie claire pour escalader
De nombreux projets d’IA commencent comme des essais pilotes, mais la valeur réelle va quand elle s’étend à l’ensemble de l’organisation. Si d’autres nécessitent de repenser l’infrastructure ou de réaliser de grandes inversions, leur adoption est compliquée. Les architectures modulaires et évolutives permettent d’élargir l’infrastructure de forme progressive, en ajustant l’inversion aux nécessités réelles du commerce.
Les infrastructures conçues spécifiquement pour aider à gérer les marchandises de manière efficace
Préparer l’infrastructure pour l’IA ne consiste pas uniquement à adopter de nouvelles technologies, mais à construire une base flexible et préparée pour créer. Moderniser l’infrastructure permet aux organisations de simplifier la complexité, d’accélérer l’innovation et de créer les conditions nécessaires pour que l’IA apporte une valeur réelle au commerce.
Invertir une infrastructure moderne et conçue spécifiquement pour ces charges de travail permet aux entreprises de dépasser les limites des systèmes hérités et d’avancer vers des méthodes plus agiles, efficaces et préparées pour le futur de l’intelligence artificielle.
