Qu’est-ce qu’une plateforme de données AI ?

Une plateforme de données AI est un écosystème complet qui unifie les outils, structures et infrastructures essentiels nécessaires à l’ensemble du cycle de vie de l’Artificial Intelligence, du développement au déploiement et à la gestion. Pour les entreprises qui s’orientent vers la transformation numérique, ces plateformes sont devenues des bases essentielles pour exploiter le potentiel de l’AI afin de stimuler l’innovation, l’efficacité 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 développement, le marché de l’AI pourrait atteindre 4,8 billions de dollars d’ici 2033. Cependant, les organisations ont souvent du mal à gérer des outils fragmentés, des silos de données et une complexité opérationnelle qui empêchent les initiatives d’AI de passer de l’expérimentation à la production.

Les plateformes de données AI relèvent ces défis en fournissant des environnements intégrés où les scientifiques des données, les ingénieurs et les équipes commerciales peuvent collaborer efficacement. Ils rationalisent le flux de travail de l’AI de bout en bout, de la préparation des données au développement des modèles, en passant par le déploiement et la surveillance, tout en garantissant une sécurité, une évolutivité et une gouvernance de niveau professionnel.

Ce guide complet explique ce que sont les plateformes de données AI, leurs composants essentiels, leurs capacités clés et la manière dont elles révolutionnent les opérations commerciales modernes. Nous examinerons les différents types de plateformes, les considérations d’implémentation et l’impact commercial du déploiement de l’infrastructure d’AI adaptée aux besoins de votre organisation.

L’évolution et les composants essentiels des plateformes de données AI

Le concept de plateformes d’AI a commencé à évoluer dans les années 1990 avec l’avènement des fournisseurs de services d’applications (ASP), qui offraient une gestion et un hébergement d’applications limités à distance. À mesure que la technologie avançait, ces premiers services se sont transformés en fournisseurs de services managés (MSP) plus robustes au début des années 2000, élargissant ainsi leurs offres pour inclure un plus large éventail de capacités informatiques. L’introduction du cloud computing a marqué un nouveau tournant, permettant aux plateformes d’offrir des solutions évolutives et flexibles sans nécessiter d’investissements importants.

Les plateformes de données d’AI actuelles représentent le point culminant de ce parcours évolutif : des écosystèmes sophistiqués conçus pour traiter l’ensemble du cycle de vie de l’AI tout en conservant le contrôle des actifs informationnels propriétaires. Cette évolution a été stimulée par la reconnaissance croissante de l’AI comme une nécessité concurrentielle capable d’améliorer l’efficacité et de créer de nouvelles offres de solutions dans tous les secteurs.

Composants essentiels des plateformes de données d’AI modernes

Les plateformes de données d’AI modernes intègrent plusieurs composants essentiels pour créer des environnements cohérents pour le développement, le déploiement et la gestion d’applications d’AI :

• Gestion et traitement des données : Des systèmes avancés pour l’ingestion, le stockage et le traitement d’immenses quantités de données structurées et non structurées provenant de diverses sources, notamment des bases de données, des données de fichiers provenant de diverses applications et des informations acquises en externe. Ces systèmes doivent gérer le « conditionnement » des données qui n’ont pas été initialement créées pour l’utilisation d’un modèle d’AI.
• Environnement de développement de modèles : Des outils et des structures sophistiqués permettant aux spécialistes des données de créer, d’entraîner et d’affiner des modèles d’AI avec précision à l’aide de lMachine Learning automatisé (AutoML), de la modélisation visuelle et de l’intégration. Ces environnements prennent en charge l’expérimentation, la gestion des versions et la collaboration.
• Infrastructure de déploiement : Des systèmes robustes pour la transition en toute transparence des modèles d’AI du développement à la production, avec prise en charge de différents scénarios de déploiement, notamment sur site, dans le cloud et dans les environnements périphériques. Cette infrastructure gère la transition critique de l’expérimentation à la génération de valeur.
• Outils de surveillance et d’optimisation : Des capacités de suivi et d’optimisation des performances en temps réel qui garantissent que les modèles d’AI conservent une efficacité et une précision optimales au fil du temps, avec un réentraînement automatisé en cas de dégradation des performances ou de changement des schémas de données. Ces outils permettent de maintenir la pertinence des modèles dans des environnements métier dynamiques.
• Cadre de sécurité et de gouvernance : Des contrôles complets pour la protection des données, la transparence des modèles et la conformité réglementaire, garantissant que les applications d’AI respectent les normes organisationnelles et sectorielles. Ces structures deviennent de plus en plus importantes à mesure que les systèmes d’AI prennent des décisions plus conséquentes.

Ces composants fonctionnent ensemble pour servir de base à la réussite de l’AI, permettant aux organisations de surmonter les obstacles traditionnels à la mise en œuvre de l’AI : outils fragmentés, données cloisonnées et complexité liée au passage de l’expérimentation à la production. Alors que les premiers efforts d’AI reposaient souvent sur l’association de technologies disparates, les plateformes modernes intègrent ces éléments dans des écosystèmes cohérents qui facilitent la collaboration et accélèrent le développement.

Principales caractéristiques des plateformes de données d’AI modernes

L’efficacité d’une plateforme de données AI dépend largement de ses capacités fondamentales. Bien que les plateformes de base puissent offrir des fonctionnalités fondamentales, les solutions d’entreprise intègrent des fonctionnalités avancées qui permettent aux organisations de faire évoluer efficacement leurs initiatives d’AI tout en préservant la sécurité, la conformité et les performances.

Évolutivité professionnelle

Les charges de travail d’AI sont intrinsèquement exigeantes, et nécessitent des plateformes conçues pour gérer d’énormes quantités de données et de calculs. Les plateformes dAI modernes offrent :

• Haute bande passante, faible latence : Capacité à traiter des pétaoctets de données avec un minimum de retards, en exploitant souvent le stockage NVMe et les architectures informatiques haute performance pour éviter les temps d’inactivité des GPU graphiques dus aux goulets d’étranglement du stockage. Cela est essentiel pour entraîner des modèles complexes sur des ensembles de données 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 développement et de production. Cela permet d’éviter les conflits de ressources et de maximiser les investissements matériels.
• Évolutivité multidimensionnelle : Capacité à évoluer horizontalement (plus de périphériques/nœuds) et verticalement (composants plus puissants) sans perturber les opérations en cours, ce qui permet une croissance exponentielle du volume de données et des besoins informatiques. Cette flexibilité s’adapte à l’évolution des exigences organisationnelles.

Une véritable évolutivité d’entreprise implique de prendre en charge des milliards de fichiers dans un seul répertoire et de gérer à la fois les charges de travail séquentielles par lots et les I/O de petits fichiers/aléatoires avec une efficacité égale, des capacités critiques pour les organisations qui travaillent avec diverses charges de travail d’AI, des ensembles de données d’entraînement volumineux aux demandes d’inférence en temps réel.

Capacités MLOps avancées

Les opérations d’Machine Learning (MLOps) sont devenues une discipline critique pour les organisations qui ne se contentent pas d’expérimenter l’AI de production. Les plateformes d’entreprise offrent :

• Pipelines ML automatisés : Orchestration de bout en bout du flux de travail d’Machine Learning, de la préparation des données au déploiement des modèles, réduisant ainsi les interventions manuelles et accélérant le retour sur investissement. Ces pipelines normalisent les processus et améliorent la reproductibilité.
• Suivi des expériences : Versions systématiques des modèles, paramètres et résultats pour garantir la reproductibilité et faciliter la collaboration entre les équipes de science des données. Cette capacité crée une piste d’audit des décisions et des résultats de développement.
• Surveillance et réentraînement continues : Détection automatisée de la dérive des modèles et de la dégradation des performances, avec des capacités de réentraînement planifié ou déclenché. Cela garantit la précision des modèles à mesure que les schémas de données sous-jacents évoluent.
• Automatisation du déploiement : Processus rationalisés pour le transfert des modèles du développement à la mise en service vers les environnements de production, avec des tests et une validation appropriés. Cela réduit les frictions liées à l’opérationnalisation des modèles dAI.

Grâce à ces fonctionnalités, les organisations peuvent déployer et gérer des centaines, voire des milliers de modèles dans toute l’entreprise, de manière fiable et efficace.

Sécurité, gouvernance et conformité

À l’heure où l’AI devient de plus en plus centrale pour les opérations commerciales, les fonctionnalités de sécurité et de gouvernance sont devenues facultatives et essentielles :

• Contrôles de sécurité complets : La gestion avancée des accès, la segmentation du réseau et le chiffrement protègent les données et modèles sensibles contre les accès ou manipulations non autorisés.
• Outils d’explicabilité : Pour les secteurs réglementés, il est essentiel de comprendre et de documenter la manière dont les modèles d’AI aboutissent à des conclusions spécifiques et d’instaurer la confiance avec les parties prenantes.
• Structures dAI éthiques  : Des outils intégrés pour détecter et atténuer les préjugés, garantir l’équité et promouvoir un développement responsable de l’AI aligné sur les valeurs organisationnelles et les attentes sociétales sont essentiels.
• Surveillance de la conformité : Le suivi automatisé du développement et du déploiement des modèles est nécessaire pour répondre aux exigences réglementaires dans les secteurs de la santé, de la finance et d’autres secteurs réglementés, avec une documentation pour les auditeurs.

Ces capacités de gouvernance aident les organisations à équilibrer l’innovation et la responsabilité, en veillant à ce que les initiatives d’AI restent alignées sur les valeurs organisationnelles et les exigences réglementaires tout en limitant les risques potentiels.

Types de plateformes de données AI

Le modèle de déploiement de votre plateforme de données AI est une décision stratégique qui a un impact sur tous les aspects, de la gouvernance et la sécurité des données à la structure et aux performances des coûts. Les organisations doivent évaluer soigneusement leurs besoins spécifiques, leur infrastructure existante et leurs objectifs futurs lorsqu’elles choisissent l’approche qui correspond le mieux à leurs ambitions en matière d’AI.

Plateformes d’AI basées sur le cloud

Les plateformes d’AI basées sur le cloud sont hébergées sur des services de Public Cloud, ce qui permet d’accéder aux outils et à l’infrastructure d’AI sans nécessiter 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 :

• Capacités de déploiement rapide : Accélérez le retour sur investissement grâce à des environnements et des outils préconfigurés qui peuvent être provisionnés en quelques minutes plutôt qu’en plusieurs mois
• Évolutivité dynamique : Élargissez ou sous-traitez facilement vos ressources en fonction de vos besoins actuels, et ne payez que ce que vous utilisez
• Gestion de l’infrastructure réduite : Éliminez la charge opérationnelle liée à la maintenance du matériel physique et des systèmes sous-jacents

Considérations :

• Exigences de souveraineté des données : La conformité réglementaire peut limiter le stockage et le traitement des données sensibles.
• Implications de la latence réseau : Les performances peuvent être affectées par les vitesses de transfert de données entre vos installations et vos datacenters cloud.
• Analyse des coûts à long terme : Bien que les coûts de démarrage soient réduits, les dépenses accumulées au fil du temps peuvent dépasser les alternatives sur site pour les charges de travail stables et à haute utilisation.

Les plateformes cloud sont idéales pour les organisations qui recherchent un déploiement rapide, des charges de travail variables ou celles qui n’investissent pas dans une infrastructure d’AI spécialisée.

Plateformes d’AI sur site

Les plateformes d’AI sur site sont déployées dans les datacenters d’une organisation, pour un contrôle maximal sur les données et l’infrastructure. Ces solutions incluent une infrastructure d’AI spécialement conçue, comme les systèmes NVIDIA DGX, associée à un stockage haute performance, souvent mis en œuvre dans le cadre d’une architecture certifiée.

Avantages :

• Contrôle complet des données et souveraineté : Assurer la garde physique des données sensibles, en respectant les exigences réglementaires et de conformité
• Protocoles de sécurité personnalisables : Mettre en œuvre des mesures de sécurité adaptées à des politiques organisationnelles spécifiques
• Indicateurs de performance prévisibles : Éliminer la variabilité introduite par l’infrastructure partagée et la connectivité Internet

Considérations :

• Investissement initial important : Augmentation des Capital Expenditure initiales pour le matériel et les logiciels spécialisés
• Exigences de maintenance continue : Besoin d’une expertise spécialisée pour entretenir et optimiser l’infrastructure
• Planification de l’évolutivité : L’extension nécessite de prévoir les besoins futurs et de provisionner par incréments discrets

Les plateformes sur site sont idéales pour les organisations qui ont des exigences de sécurité strictes, des charges de travail d’AI stables et prévisibles, ou des investissements importants dans des datacenters existants.

Plateformes dAI hybrides

Les approches hybrides combinent des éléments de déploiement cloud et sur site, ce qui permet aux organisations de placer les charges de travail dans l’environnement le plus approprié en fonction d’exigences spécifiques.

Avantages :

• Répartition flexible des charges de travail : Exécuter le développement et les tests dans le cloud tout en conservant l’inférence de production sur site, ou inversement
• Utilisation optimisée des ressources : Exploitez sur site les besoins de base et dans le cloud les pics de demande ou les charges de travail spécialisées
• Capacités de Disaster Recovery améliorées : Renforcez la redondance entre les environnements pour améliorer la continuité des opérations

Considérations :

• Exigences d’orchestration complexes : Une gestion sophistiquée des flux de travail entre les environnements est nécessaire
• Outils de gestion unifiée : Une surveillance et une administration cohérentes sur l’ensemble de l’infrastructure hybride sont essentielles
• Problèmes de synchronisation des données : Il peut être difficile de garantir la cohérence des ensembles de données entre les environnements tout en réduisant les coûts de transfert

Les plateformes hybrides offrent la plus grande flexibilité, mais nécessitent des capacités de gestion plus sophistiquées pour coordonner efficacement les ressources entre les environnements.

Avantages commerciaux et retour sur investissement des plateformes de données AI

Bien que les capacités techniques des plateformes de données AI soient impressionnantes, leur valeur ultime réside dans les résultats concrets qu’elles permettent. Les organisations qui mettent en œuvre des plateformes d’AI robustes enregistrent des rendements significatifs sur plusieurs dimensions :

Excellence opérationnelle grâce à l’automatisation

Les plateformes de données AI automatisent les processus chronophages tout au long du cycle de vie de l’AI, ce qui permet aux équipes de se concentrer sur l’innovation plutôt que sur la gestion de l’infrastructure :

• Préparation des données accélérée : Ce qui nécessitait autrefois des semaines de nettoyage et de transformation manuelles peut être accompli en quelques heures à l’aide de pipelines de données automatisés.
• Développement de modèles rationalisés : Les fonctionnalités AutoML réduisent le besoin de réglage manuel des hyperparamètres et de sélection des modèles, ce qui raccourcit les cycles de développement.

Une entreprise de grande distribution qui met en œuvre une plateforme d’AI pour la gestion des stocks, par exemple, peut réduire les erreurs humaines tout en améliorant la précision des stocks, ce qui a un impact direct sur l’efficacité opérationnelle et la satisfaction client.

Optimisation financière

L’impact financier des plateformes d’AI va bien au-delà de la simple réduction des coûts et des changements fondamentaux dans l’allocation des ressources :

• Réduction des coûts d’infrastructure : Les modèles basés sur le cloud et sur la consommation éliminent le surprovisionnement, tandis que les plateformes centralisées réduisent les infrastructures redondantes.
• Efficacité de l’équipe : Les spécialistes des données consacrent moins de temps à la gestion de l’infrastructure et plus de temps à l’analyse et au développement de modèles à forte valeur ajoutée.

Les sociétés de services financiers qui déploient des plateformes d’AI pour la détection des fraudes constatent généralement une réduction de 40 à 60 % des faux positifs par rapport aux systèmes traditionnels basés sur des règles, ce qui réduit considérablement les coûts d’enquête tout en améliorant l’expérience client.

Accélération de l’innovation

En réduisant les obstacles techniques et en rationalisant les flux de travail, les plateformes d’AI permettent aux organisations d’expérimenter plus librement et de commercialiser plus rapidement des innovations :

• Prototypage rapide : Les spécialistes des données peuvent tester rapidement les hypothèses et les itérer sur des modèles sans avoir à s’appuyer sur de longs processus de configuration ou d’approvisionnement.
• Capacités d’AI démocratisées : Les interfaces Low-Code/No-Code permettent aux experts du domaine de développer des solutions d’AI sans expertise technique approfondie.

Difficultés et considérations relatives à la mise en œuvre

Malgré leur potentiel de transformation, la mise en œuvre de plateformes de données AI implique de relever des défis importants. Les organisations qui parviennent à surmonter ces obstacles sont mieux placées pour tirer pleinement parti de leurs investissements dans l’AI.

Qualité et gestion des données

L’adage « déchets entrants, déchets sortants » s’applique parfaitement aux systèmes d’AI, faisant de la qualité des données une préoccupation fondamentale :

• Défi : Les données fragmentées, incohérentes ou biaisées aboutissent à des modèles d’AI peu fiables et à des informations erronées.
• Solution : Mettre en œuvre des politiques de gouvernance des données robustes qui garantissent la qualité, l’exhaustivité et la cohérence des données entre les sources.

Les organisations doivent évaluer les plateformes en fonction de leurs capacités de gestion des données, notamment la prise en charge du suivi de la lignée de données, l’évaluation automatisée de la qualité et l’intégration aux structures de gouvernance des données existantes.

Manque de talents et d’expertise

La pénurie de talents en AI reste un obstacle important à la réussite de la mise en œuvre :

• Défi : La demande de spécialistes des données, d’ingénieurs ML et de spécialistes de l’AI dépasse largement l’offre, ce qui crée des difficultés de recrutement et de rétention.
• Solution : Développer les talents internes grâce à des programmes de formation tout en tirant parti de plateformes dotées de fonctions d’automatisation et d’assistance.

Recherchez des plateformes qui fournissent une documentation complète, des ressources pédagogiques et des services de support pour accélérer l’intégration et le développement des équipes.

Critères de sélection de la plateforme

Avec de nombreuses options disponibles, choisir la bonne plateforme d’AI nécessite un processus d’évaluation systématique :

1. Évolutivité : La plateforme peut-elle évoluer en fonction de vos ambitions en matière d’AI, à la fois en termes de volume de données et de complexité des modèles ?
2. Facilité d’utilisation : La plateforme fournit-elle des interfaces adaptées aux différents types d’utilisateurs au sein de votre organisation ?
3. Intégration : La plateforme sera-t-elle parfaitement connectée à votre pile technologique existante ?
4. Total Cost of Ownership : Au-delà des licences initiales, quels sont les coûts à long terme du stockage, de l’informatique, de la maintenance et de l’évolutivité ?

Les plateformes d’AI de demain

Le paysage des plateformes d’AI continue d’évoluer rapidement, avec plusieurs tendances clés qui façonnent le développement futur :

Intégration AI générative

Les capacités révolutionnaires des modèles d’AI générative sont intégrées aux plateformes d’AI d’entreprise :

• Génération de contenu : Possibilité de créer du texte, des images et d’autres supports en fonction des invites en langage naturel
• Génération augmentée par récupération (RAG) : Associer des modèles linguistiques de grande envergure à des bases de connaissances d’entreprise pour obtenir des réponses pertinentes sur le plan contextuel

Gouvernance renforcée et AI responsable

À l’heure où l’AI devient de plus en plus omniprésente, les plateformes intègrent des fonctionnalités de gouvernance avancées telles que la documentation automatisée, la surveillance continue de l’équité et les outils d’automatisation de la conformité réglementaire.

Favoriser la réussite de l’AI avec la bonne fondation

La transition entre l’expérimentation de l’AI et la mise en œuvre à l’échelle de l’entreprise dépend essentiellement de la base de l’infrastructure. Les plateformes de données d’AI sont passées d’outils techniques à des actifs stratégiques qui permettent aux organisations de faire évoluer leurs initiatives d’AI et d’avoir un impact commercial mesurable.

Une plateforme de données AI adaptée concilie les besoins opérationnels immédiats et les objectifs stratégiques à long terme. Elle offre l’évolutivité nécessaire pour évoluer avec vos ambitions en matière d’AI, les capacités d’intégration nécessaires pour vous connecter à vos systèmes existants et les fonctionnalités de gouvernance nécessaires pour assurer une mise en œuvre responsable.

Pour les entreprises qui cherchent à exploiter tout le potentiel de l’AI, les choix d’infrastructure sont importants. Les solutions de stockage hautes performances et évolutives telles que Pure Storage® FlashBlade® sont spécialement conçues pour répondre aux exigences des charges de travail d’AI. Elles offrent les performances, l’évolutivité et l’efficacité nécessaires pour alimenter les plateformes d’AI modernes. Les solutions AIRI – AI-Ready Infrastructure comme AIRI® combinent le stockage, l’informatique et la mise en réseau dans des architectures prévalidées qui accélèrent le retour sur investissement tout en réduisant les risques liés à la mise en œuvre.

À l’heure où l’AI continue d’évoluer des technologies émergentes vers des technologies essentielles aux entreprises, les organisations qui prospèrent seront celles qui s’appuieront sur des bases solides et tournées vers l’avenir. En comprenant les fonctionnalités clés, les options de déploiement et les considérations d’implémentation décrites dans ce guide, vous pouvez prendre des décisions éclairées qui positionneront votre organisation pour la réussite de l’AI d’aujourd’hui et de demain.

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