A mesure que l’IA générative et d'autres outils de type Large Language Model (LLM) vont s'intégrer dans des applications utilisées au quotidien, les entreprises seront confrontées à une question essentielle : leur infrastructure est-elle dimensionnée pour tirer pleinement parti de ces avancées ?  

Acclamée ou redoutée, mais avec laquelle il faut compter

Avec son incroyable potentiel en termes de croissance, d'efficacité et d'innovation, l’IA générative bouscule complètement le mode de fonctionnement des entreprises.

Les avancées dans certains domaines nourrissent des espoirs, dans la santé par exemple elle peut conduire à des progrès considérables tant dans le développement de nouveaux traitements que dans l’interprétation des données. Dans un autre registre, le secteur de la distribution pourrait en tirer de gros avantages pour l’expérience d’achat comme pour le service client. Dans les domaines de la création ou de l’éducation, si elle est aujourd’hui critiquée (notamment sur la propriété intellectuelle, la rémunération, le plagiat, la triche…), elle peut aussi devenir une formidable opportunité en favorisant l’émergence d’une autre expression artistique, en facilitant l’autonomisation des étudiants ou en permettant à l’équipe pédagogique de gagner du temps dans la création des supports d’apprentissage.

La valeur de l’IA générative réside dans ce qu'elle promet pour l'avenir, non seulement en termes d'efficacité, mais aussi en termes de qualité : les outils utilisant l’IA libèrent les individus de tâches chronophages pour qu’ils se consacrent à des activités à plus forte valeur ajoutée où ils excellent. Ces outils existent et ils ont déjà déclenché une transition dans laquelle l'IA va devenir omniprésente, encore faut-il savoir quand et comment les intégrer.

L’importance de l’évaluation et de la préparation

Les défis techniques qui accompagnent la mise en œuvre de l’IA générative sont aussi réels que sa valeur et son potentiel de transformation. Car pour être performante et efficace, elle nécessite des capacités de traitement qui demandent du matériel adapté et robuste, doté de processeurs puissants ainsi que d'importantes capacités de réseau.

Son impact environnemental doit également être pris en considération, car il est considérable et le sera encore plus au fil de son adoption. L'estimation de l'empreinte carbone des modèles d’IA générative, le stockage des données, la consommation d'énergie sont autant d'éléments clés qui devront être analysés.

Pour aller de l'avant, les organisations doivent commencer à projeter la manière dont l’IA générative pourra servir leur activité, réfléchir à leur maturité ainsi qu’à un mécanisme de gouvernance pour répondre aux préoccupations légitimes qu’elle soulève :
  • Comment aborder les risques en matière de protection de la vie privée, de sécurité et de propriété intellectuelle ?

  • Ont-elles des professionnels qualifiés capables de gérer les systèmes basés sur l’IA, faut-il commencer à former les collaborateurs ?

  • Faut-il rédiger une charte des lignes directrices et des meilleures pratiques à l'échelle de l'entreprise pour s'assurer que l'utilisation de l’IA reste éthique, légale et conforme à ses objectifs?
Il est également essentiel de penser à l’architecture IT sur laquelle vont reposer les outils et les différentes applications d’IA générative dans les prochaines années, ce qui implique là encore une préparation :
  • A commencer par l’évaluation des besoins et par la modernisation de l’infrastructure IT en conséquence ;

  • Auditer les solutions de connectivité existantes et identifier les mises à niveau matérielles qui faciliteraient une infrastructure adaptée à l’IA ;

  • Investir dans du matériel de réseau, routeurs et commutateurs, fiables et modernes afin de fournir le réseau à grande vitesse et à faible latence requis pour les modèles d’IA générative à haute performance, en particulier ceux qui impliquent un traitement en temps réel.
L'adoption d'un matériel évolutif, sécurisé et capable d'accueillir facilement de grands ensembles de données, des modèles plus complexes et un trafic réseau accru est vital pour modeler une entreprise prête à s'adapter aux développements rapides de l’IA générative.

En fin de compte, même si le plus gros du fardeau - puissance de calcul et infrastructure technologique - incombe en premier lieu aux entreprises qui développent et forment la technologie, l'impact sur les organisations de tous secteurs se fera sentir plus tôt que nous ne le pensons. Il est important de commencer à l’envisager pour être prêt à partir à temps.

Par Marilyne Michel, Country Manager D-Link France

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