L’Intelligence artificielle est une technologie gourmande. En ressources de traitement, mais également en données, qui constituent la base même sur laquelle sont bâtis les algorithmes. Pour qu’un modèle de langage (LLM) soit performant, il doit s’appuyer sur des données de haute qualité. Tout comme un chimiste qui transforme des matières premières en produit fini, les entreprises doivent convertir leurs données brutes en informations exploitables par l’IA. Et pour y parvenir, elles doivent s’appuyer sur des méthodologies adaptées, mais également sur des solutions matérielles à la hauteur du défi.
Les données : une matière première à raffiner
À l’instar des protocoles rigoureux en chimie, les entreprises doivent préparer méticuleusement leurs données avant de les confier aux algorithmes d’IA. En réalité, seule une entreprise sur trois parvient à transformer ses données en informations utilisables en continu. Or, une mauvaise gestion des données peut induire des biais ou des erreurs dans les résultats, rendant les analyses inutiles pour la prise de décision.
L’un des défis majeurs pour les entreprises est leur capacité à traiter ces données localement, sur leurs propres sites. Bien que plus de la moitié des données soit générée à la périphérie (Edge), leur transfert vers des infrastructures centralisées est coûteux et comporte des risques. Il est donc souvent plus judicieux de traiter les données là où elles sont produites. En outre, l’exécution de modèles IA directement sur site présente des avantages en termes de coûts, de sécurité et de gestion des droits de propriété intellectuelle. Par exemple, utiliser des LLM localement peut permettre de réduire de 75% les dépenses par rapport à leur utilisation dans le cloud public.
Création de LLM : jouer collectif
Lorsqu’il est question d’IA générative, les écosystèmes ouverts apportent une valeur ajoutée considérable aux projets en permettant le partage de données et de services entre différents acteurs. Cette collaboration favorise l’innovation en réduisant les coûts associés au développement de l’IA. Ces écosystèmes ouverts favorisent également une plus grande transparence et compétitivité. En permettant un accès plus large aux modèles et aux algorithmes, ils renforcent la confiance et contribuent à une IA plus éthique. Cela incite les chercheurs à se pencher sur les biais potentiels des algorithmes et à améliorer continuellement la qualité des données utilisées.
Mais pour que les LLM évoluent de manière fluide, les entreprises ont besoin d’infrastructures et de logiciels flexibles capables de répondre à des besoins diversifiés.
Et cela se joue à tous les niveaux du stack technique : dans les infrastructures du datacenter, mais également localement, car l’IA est partout ! Si elles veulent être au rendez-vous de l’histoire, les entreprises ont donc tout intérêt à s’équiper d’ores et déjà de workstations et même de PC boostés à l’IA, intégrant notamment les dernières générations de processeurs Intel® Core Ultra dotés des fameux NPU, ces accélérateurs spécifiquement optimisés pour prendre en charge les traitements IA.
L’IA comme outil de décision stratégique
Les algorithmes d’IA permettent aux entreprises de prédire des tendances, d’anticiper les dynamiques du marché et de mieux comprendre le comportement des consommateurs. Bien que cela puisse sembler complexe, il ne s’agit pas de magie : c’est le fruit d’une approche méthodique. Les data scientists comme les ingénieurs appliquent des méthodes rigoureuses pour extraire des informations précieuses des données.
Transformer les données en informations exploitables requiert autant de précision que dans une expérience scientifique. L’infrastructure technologique est cruciale, et elle comprend des serveurs, des stations de travail et des systèmes de stockage. C’est grâce à ces outils que les entreprises peuvent obtenir des résultats fiables et représentatifs. Faire le choix d’un PC non «IA-ready» grâce aux NPU, c’est prendre le risque d’assumer une dette technique pour les cinq ans à venir.
Exploiter pleinement le potentiel des données à l’aide de l’intelligence artificielle exige de la rigueur, une infrastructure adaptée et des processus bien établis. L’adoption de modèles IA sur site et la participation à des écosystèmes ouverts permettent aux entreprises de maximiser leur efficacité tout en garantissant transparence et sécurité. Loin d’être une science mystérieuse, l’IA est un outil puissant qui, bien utilisé, peut transformer en profondeur la manière dont les entreprises prennent leurs décisions.
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