Distractions DeepSeek : Pourquoi l’infrastructure native AI, et non les modèles, définira le succès des entreprises

Imaginez essayer de conduire une Ferrari sur des routes en ruine. Peu importe à quelle vitesse va la voiture, son plein potentiel est gaspillé sans une fondation solide pour la soutenir. Cette analogie résume le paysage actuel de l’IA d’entreprise. Les entreprises s’obsèdent souvent sur de nouveaux modèles comme DeepSeek-R1 ou OpenAI o1, tout en négligeant l’importance de l’infrastructure pour tirer parti de ceux-ci. Au lieu de se concentrer uniquement sur qui construit les modèles les plus avancés, les entreprises doivent commencer à investir dans une infrastructure robuste, flexible et sécurisée qui leur permette de travailler efficacement avec n’importe quel modèle d’IA, de s’adapter aux progrès technologiques et de protéger leurs données.

Avec la sortie de DeepSeek, un modèle de langage très sophistiqué (LLM) aux origines controversées, l’industrie est actuellement saisie par deux questions :

• DeepSeek est-il réel ou juste fumée et miroirs ?
• Aurons-nous trop investi dans des sociétés comme OpenAI et NVIDIA ?

Des commentaires ironiques sur Twitter laissent entendre que DeepSeek fait ce que la technologie chinoise fait de mieux : “presque aussi bon, mais beaucoup moins cher.” D’autres laissent entendre que cela semble trop beau pour être vrai. Un mois après sa sortie, le marché de NVIDIA (NVDA ) a chuté de près de 600 milliards de dollars et Axios suggère que cela pourrait être un événement d’extinction de niveau pour les sociétés de capital-risque. Des voix importantes se demandent si le engagement de 500 milliards de dollars de Project Stargate en faveur de l’investissement dans l’infrastructure physique d’IA est nécessaire, juste 7 jours après son annonce.

Et aujourd’hui, Alibaba vient de annoncer un modèle qui prétend surpasser DeepSeek !

Les modèles d’IA ne sont qu’une partie de l’équation. C’est l’objet brillant et nouveau, et non l’ensemble du package pour les entreprises. Ce qui manque, c’est l’infrastructure native AI.

Un modèle fondamental n’est qu’une technologie – il a besoin d’outils capables et natifs d’IA pour se transformer en un atout commercial puissant. Alors que l’IA évolue à une vitesse fulgurante, un modèle que vous adoptez aujourd’hui peut devenir obsolète demain. Ce dont les entreprises ont vraiment besoin, ce n’est pas juste le “meilleur” ou le “plus récent” modèle d’IA, mais les outils et l’infrastructure pour s’adapter en douceur à de nouveaux modèles et les utiliser efficacement.

Que DeepSeek représente une innovation perturbatrice ou une hype exagérée n’est pas la vraie question. Les organisations devraient mettre de côté leur scepticisme et se demander si elles ont la bonne infrastructure d’IA pour rester résilientes alors que les modèles s’améliorent et changent. Et peuvent-elles passer facilement d’un modèle à un autre pour atteindre leurs objectifs commerciaux sans tout réorganiser ?

Modèles vs. Infrastructure vs. Applications

Pour mieux comprendre le rôle de l’infrastructure, considérez les trois composants de l’utilisation de l’IA :

1. Les Modèles : Ce sont vos moteurs d’IA – des modèles de langage grand (LLM) comme ChatGPT, Gemini et DeepSeek. Ils effectuent des tâches telles que la compréhension du langage, la classification des données, les prédictions et plus encore.
2. L’Infrastructure : C’est la fondation sur laquelle les modèles d’IA fonctionnent. Elle comprend les outils, la technologie et les services gérés nécessaires pour intégrer, gérer et mettre à l’échelle les modèles tout en les alignant sur les besoins commerciaux. Cela comprend généralement la technologie qui se concentre sur le calcul, les données, l’orchestration et l’intégration. Des sociétés comme Amazon et Google fournissent l’infrastructure pour exécuter les modèles et les outils pour les intégrer dans la pile technologique d’une entreprise.
3. Les Applications / Cas d’utilisation : Ce sont les applications que les utilisateurs finaux voient qui utilisent les modèles d’IA pour atteindre un résultat commercial. Des centaines d’offres entrent sur le marché, allant des entreprises établies qui ajoutent de l’IA à des applications existantes (par exemple, Adobe, Microsoft Office avec Copilot) à leurs challengers natifs d’IA (Numeric, Clay, Captions).

Alors que les modèles et les applications volent souvent la vedette, l’infrastructure permet tout à travailler ensemble en douceur et pose les fondements de la façon dont les modèles et les applications fonctionnent à l’avenir. Elle garantit que les organisations peuvent passer d’un modèle à un autre et débloquer la véritable valeur de l’IA – sans se ruiner ou perturber les opérations.

Pourquoi l’infrastructure native AI est mission-critique

Chaque LLM excelle dans des tâches différentes. Par exemple, ChatGPT est excellent pour l’IA conversationnelle, tandis que Med-PaLM est conçu pour répondre à des questions médicales. Le paysage de l’IA est tellement disputé que le modèle le plus performant d’aujourd’hui pourrait être éclipsé par un concurrent moins cher et meilleur demain.

Sans infrastructure flexible, les entreprises peuvent se retrouver verrouillées dans un modèle, incapables de passer à un autre sans reconstruire entièrement leur pile technologique. C’est une position coûteuse et inefficace. En investissant dans une infrastructure agnostique de modèle, les entreprises peuvent intégrer les meilleurs outils pour leurs besoins – qu’il s’agisse de passer de ChatGPT à DeepSeek ou d’adopter un tout nouveau modèle qui sera lancé le mois prochain.

Un modèle d’IA qui est à la pointe de la technologie aujourd’hui peut devenir obsolète en quelques semaines. Considérez les progrès matériels comme les GPU – les entreprises ne remplaceraient pas tout leur système informatique pour le dernier GPU ; ils s’assureraient plutôt que leurs systèmes puissent s’adapter en douceur aux nouveaux GPU. Les modèles d’IA nécessitent la même adaptabilité. Une infrastructure appropriée garantit que les entreprises peuvent constamment mettre à niveau ou passer à de nouveaux modèles sans réorganiser tout leur flux de travail.

La plupart des outils d’entreprise actuels ne sont pas conçus avec l’IA en tête. La plupart des outils de données – comme ceux qui font partie de la pile d’analyse traditionnelle – sont conçus pour la manipulation manuelle des données et pour les utilisateurs techniques. L’intégration de l’IA dans ces outils existants crée souvent des inefficacités et limite le potentiel des modèles avancés.

Les outils natifs d’IA, en revanche, sont conçus pour interagir en douceur avec les modèles d’IA. Ils simplifient les processus, réduisent la dépendance à l’égard des utilisateurs techniques et exploitent la capacité de l’IA à ne pas seulement traiter les données, mais à en extraire des informations exploitables. Les solutions natives d’IA peuvent abstraire des données complexes et les rendre utilisables par l’IA à des fins de requête ou de visualisation.

Piliers fondamentaux du succès de l’infrastructure d’IA

Pour assurer l’avenir de votre entreprise, donnez la priorité à ces éléments fondamentaux pour l’infrastructure d’IA :

Couche d’abstraction des données

Pensez à l’IA comme à un “super-bébé”. Il est très capable, mais a besoin de limites claires et d’un accès contrôlé à vos données. Une couche d’abstraction de données native d’IA agit comme une passerelle contrôlée, garantissant que vos LLM n’accèdent qu’aux informations pertinentes et suivent les protocoles de sécurité appropriés. Elle peut également permettre un accès cohérent aux métadonnées et au contexte, quelle que soit le modèle utilisé.

Explicabilité et confiance

Les sorties d’IA peuvent souvent ressembler à des boîtes noires – utiles, mais difficiles à faire confiance. Par exemple, si votre modèle résume six mois de plaintes de clients, vous devez comprendre non seulement comment cette conclusion a été atteinte, mais également quels points de données spécifiques ont éclairé cette synthèse.

L’infrastructure native d’IA doit inclure des outils qui fournissent l’explicabilité et la raison – permettant aux humains de retracer les sorties de modèle jusqu’à leurs sources et de comprendre la raison de ces sorties. Cela renforce la confiance et garantit des résultats répétables et cohérents.

Couche sémantique

Une couche sémantique organise les données de telle sorte que les humains et l’IA puissent interagir avec elles de manière intuitive. Elle abstrait la complexité technique des données brutes et présente des informations commerciales significatives comme contexte aux LLM, tout en répondant à des questions commerciales. Une couche sémantique bien nourrie peut réduire considérablement les hallucinations des LLM.

Par exemple, une application LLM avec une couche sémantique puissante pourrait non seulement analyser votre taux d’abandon des clients, mais également expliquer pourquoi les clients partent, en fonction des sentiments étiquetés dans les avis des clients.

Flexibilité et agilité

Votre infrastructure doit permettre l’agilité – permettant aux organisations de passer d’un modèle à un autre en fonction de leurs besoins évoluant. Les plateformes avec des architectures modulaires ou des pipelines peuvent fournir cette agilité. De tels outils permettent aux entreprises de tester et de déployer plusieurs modèles simultanément, puis de mettre à l’échelle les solutions qui démontrent le meilleur ROI.

Couches de gouvernance pour la responsabilité de l’IA

La gouvernance de l’IA est la colonne vertébrale de l’utilisation responsable de l’IA. Les entreprises ont besoin de solides couches de gouvernance pour garantir que les modèles sont utilisés de manière éthique, sécurisée et conforme aux réglementations. La gouvernance de l’IA gère trois choses.

• Contrôles d’accès : Qui peut utiliser le modèle et quelles données peut-il accéder ?
• Transparence : Comment les sorties sont-elles générées et les recommandations de l’IA peuvent-elles être auditées ?
• Atténuation des risques : Empêcher l’IA de prendre des décisions non autorisées ou d’utiliser des données sensibles de manière incorrecte.

Imaginez un scénario dans lequel un modèle open source comme DeepSeek est donné accès aux bibliothèques de documents SharePoint . Sans gouvernance en place, DeepSeek peut répondre à des questions qui pourraient inclure des données sensibles de l’entreprise, ce qui pourrait potentiellement conduire à des violations catastrophiques ou à des analyses erronées qui nuisent à l’entreprise. Les couches de gouvernance réduisent ce risque, en garantissant que l’IA est déployée de manière stratégique et sécurisée dans toute l’organisation.

Pourquoi l’infrastructure est particulièrement critique maintenant

Revenons à DeepSeek. Même si son impact à long terme reste incertain, il est clair que la concurrence mondiale en matière d’IA s’intensifie. Les entreprises qui opèrent dans cet espace ne peuvent plus se permettre de compter sur l’hypothèse que l’un ou l’autre pays, fournisseur ou technologie maintiendra à jamais la domination.

Sans infrastructure robuste :

• Les entreprises sont exposées à un plus grand risque d’être coincées avec des modèles obsolètes ou inefficaces.
• Le passage d’un outil à un autre devient un processus long et coûteux.
• Les équipes manquent de capacité à auditer, à faire confiance et à comprendre clairement les sorties des systèmes d’IA.

L’infrastructure ne facilite pas seulement l’adoption de l’IA – elle débloque tout son potentiel.

Construire des routes au lieu d’acheter des moteurs

Des modèles comme DeepSeek, ChatGPT ou Gemini peuvent faire les gros titres, mais ils ne sont qu’une partie du plus grand puzzle de l’IA. Le véritable succès de l’entreprise dans cette ère dépend d’une infrastructure d’IA robuste et future, qui permet l’adaptabilité et la mise à l’échelle.

N’ayez pas l’attention distraite par les “Ferrari” des modèles d’IA. Concentrez-vous sur la construction des “routes” – l’infrastructure – pour garantir que votre entreprise prospère maintenant et à l’avenir.

Pour commencer à exploiter l’IA avec une infrastructure flexible, évolutiva et adaptée à votre entreprise, il est temps d’agir. Restez à la pointe de la courbe et assurez-vous que votre organisation est prête à tout ce que le paysage de l’IA peut apporter ensuite.