L'année 2023 a sans aucun doute été celle de l'IA. Comme l'a souligné John Roese, directeur technique mondial de Dell, dans ses prévisions de fin d'année, « L'année prochaine, tout comme cette année, continuera de se concentrer sur l'IA. » Êtes-vous prêt pour les agents d'IA ? Alors que le récit de l'IA cette année a été largement expérimental et aspirant, son évolution dépasse de sept fois celle des technologies traditionnelles. Les entreprises passeront rapidement des concepts théoriques à des mises en œuvre pratiques, avec toutes les technologies centrées sur l'adoption croissante de l'IA.
« L'année prochaine marquera la deuxième année de l'ère de l'IA, » a déclaré Roese. « La première vague de systèmes d'IA opérationnels commencera à émerger dans les entreprises. »
Identifier les Domaines Clés pour l'Application de l'IA
En 2024, les entreprises devront adopter une stratégie descendante lors de la mise en production de l'IA. « Vous devez identifier vos compétences clés, » a conseillé Roese. « Concentrez-vous sur ce qui définit votre organisation ; c'est là que vous devrez investir les efforts significatifs en IA. » Par exemple, Dell a environ 380 projets d'IA en cours, mais même une grande entreprise peut raisonnablement gérer seulement quelques projets à la fois. Se précipiter pour finaliser les premières initiatives peut conduire à négliger des projets plus transformateurs par la suite. « Vous devez prioriser, » a souligné Roese. « Déterminez quelles idées sont les plus critiques pour votre entreprise. »
Transition vers l'Inférence et les Coûts Opérationnels
Alors que les entreprises passent à l'inférence en 2024, la conception et le positionnement de l'infrastructure seront vitaux. « Les organisations doivent examiner attentivement leur topologie, » a-t-il expliqué. « À mesure que la technologie est décentralisée, l'IA suivra probablement cette tendance. » La sécurité reste primordiale alors que les acteurs malveillants ciblent directement l'inférence. Les entreprises doivent se demander : « Quelle est la structure de sécurité entourant notre mise en œuvre de l'IA ? »
De plus, l'axe économique de l'IA passera des coûts de formation aux dépenses opérationnelles. Bien que le perfectionnement des modèles puisse être coûteux, cela ne représente qu'une fraction de l'investissement global. Les coûts de formation sont associés à l'utilisation unique des tailles de modèles et des données, tandis que les dépenses d'inférence dépendent de l'utilisation continue, des types de données, des bases d'utilisateurs et de la maintenance. « Le thème directeur est le suivant : l'IA devient beaucoup plus tangible, et cela a des implications significatives, » a noté Roese.
Avancées dans les Chaînes d'Approvisionnement de l'IA Générative
Les systèmes d'IA générative sont vastes, nécessitant « plus d'outils, plus de technologie et un écosystème plus large » pour fonctionner efficacement, a indiqué Roese. Malgré les discussions antérieures sur la disponibilité des outils, il anticipe une « abondance » de ressources en IA en 2024. « Notre écosystème d'outils et de services d'IA s'élargit, se diversifie et se développe, » a-t-il ajouté. Des outils d'assemblage de systèmes améliorés et des cadres d'IA diversifiés, comme le nouveau projet UXL de la Linux Foundation, augmenteront à la fois les modèles fermés et open-source. Les développeurs pourront créer plus facilement des interfaces vers diverses technologies de calcul accéléré et frameworks intégrés, incluant PyTorch du côté client et ONNX du côté infrastructure. « L'année prochaine, nous aurons des options plus diversifiées à chaque niveau, » a déclaré Roese.
La Réalisation de la Sécurité Zero Trust
Bien qu'ils intègrent des mesures de sécurité avancées, la cybersécurité reste un défi majeur pour les entreprises. « L'architecture zero trust est essentielle, » a expliqué Roese. « Chaque élément doit être authentifié et autorisé en temps réel. » Alors que le zero trust a surtout été perçu comme un concept, sa mise en œuvre peut être complexe, particulièrement dans des infrastructures existantes. « Il est difficile de passer un établissement bien établi à un modèle zero trust, » a reconnu Roese. « Vous devrez renverser chaque décision de sécurité prise auparavant. » Heureusement, avec l'évolution continue de l'IA, le zero trust peut être intégré dans les nouveaux systèmes dès le départ. Roese a mis en avant l'outil zero trust de Dell, le Project Fort Zero, qui aspire à être validé par le ministère de la Défense américain en 2024. « Nous perdons actuellement la bataille cybernétique, » a averti Roese. « La solution réside dans l'adoption du zero trust. »
Émergence de l'Edge Commun
Pour maximiser la valeur des données, les entreprises devraient traiter les données plus près de leur source. « À l'avenir, nous effectuerons davantage de traitement de données dans des environnements réels que dans des centres de données traditionnels, » a déclaré Roese. Cette tendance donnera naissance à ce que Dell appelle des plateformes multi-cloud « edge modernes ». À mesure que les entreprises exploitent divers services cloud, le paysage des solutions edge devient de plus en plus complexe. Roese a souligné que si chaque cloud et charge de travail nécessite sa propre architecture, le résultat serait ingérable. Pour atténuer cela, Dell a récemment introduit NativeEdge, une plateforme edge commune conçue pour soutenir les charges de travail définies par logiciel de tout système informatique, cloud ou IoT. Roese prévoit que cette approche gagnera du terrain en 2024 alors que les entreprises reconnaissent les écueils des « mono-edges ». « À présent, la plupart des fournisseurs de services edge préfèrent livrer des services edge sous forme de code containerisé plutôt que de se concentrer sur le développement matériel, » a-t-il noté.
Regard vers l'Avenir : Informatique Quantique et IA
L'IA à grande échelle représente un « problème parallèle massif, » selon Roese. « Les méthodes d'IA générative, y compris les transformateurs et les modèles de diffusion, nécessitent des ressources de calcul étendues, » a-t-il expliqué. Bien que le plein potentiel de l'informatique quantique dans l'IA puisse ne pas se manifester avant plusieurs années, Roese croit qu'elle jouera un rôle clé dans la résolution des défis complexes de l'IA. « L'informatique quantique est particulièrement adaptée aux problèmes d'optimisation à grande échelle, ce qui la rend idéale pour les applications d'IA générative, » a-t-il affirmé. Bien que le sujet du quantique ait été discuté depuis un certain temps, Roese envisage un avenir où des systèmes quantiques matures seront facilement accessibles. « Lorsque cela se produira, l'impact sur l'IA sera profond, surpassant même la disruption engendrée par ChatGPT, » a-t-il conclu.
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