L'IA générative peut changer le monde, mais seulement si l'infrastructure de données suit le rythme

Malgré le brouhaha qui entoure IA générative, la plupart des experts de l'industrie n'ont pas encore répondu à une question importante : existe-t-il une plate-forme d'infrastructure capable de prendre en charge cette technologie à long terme, et si oui, sera-t-elle suffisamment durable pour prendre en charge les innovations radicales promises par l'IA générative ?

Les outils d'IA générative se sont déjà forgé une solide réputation, avec leur capacité à écrire du texte bien synthétisé d'un simple clic - des tâches qui pourraient autrement nécessiter des heures, des jours, des semaines ou des mois pour être effectuées manuellement.

C'est bien beau, mais en l'absence de l'infrastructure appropriée, ces outils n'ont tout simplement pas l'évolutivité nécessaire pour vraiment changer le monde. Bientôt dépasser 76 milliard de dollars, Les coûts d'exploitation astronomiques de l'IA générative en témoignent déjà, mais d'autres facteurs entrent en jeu.

Les entreprises doivent se concentrer sur la création et la connexion des bons outils pour en tirer parti de manière durable et doivent investir dans une infrastructure de données centralisée qui rend toutes les données pertinentes accessibles de manière transparente à leurs clients. LLM sans canalisations dédiées. Grâce à la mise en œuvre stratégique des outils appropriés, ils seront en mesure de fournir la valeur commerciale qu'ils recherchent malgré les limitations de capacité que les centres de données imposent actuellement - ce n'est qu'alors que la révolution de l'IA progressera vraiment.

Un modèle familier

Selon un nouveau rapport du Capgemini Research Institute, 74% des dirigeants estiment que les avantages de l'IA générative l'emportent sur ses préoccupations. Un tel consensus a déjà suscité des taux d'adoption élevés parmi les entreprises - environ 70% des organisations d'Asie-Pacifique ont exprimé leur intention d'investir dans ces technologies ou ont commencé à explorer des cas d'utilisation pratiques.

Mais le monde a déjà emprunté cette voie. Prenons Internet, par exemple, qui a progressivement attiré de plus en plus d'attention avant de dépasser les attentes via une myriade d'applications remarquables. Mais malgré ses capacités impressionnantes, il n'a vraiment décollé que lorsque ses applications ont commencé à fournir valeur tangible aux entreprises à grande échelle.

Au-delà de ChatGPT

L'IA tombe dans un cycle similaire. Les entreprises ont rapidement adhéré à la technologie, avec environ 93% des entreprises déjà engagées dans plusieurs études de cas d'IA/ML en cours d'utilisation. Mais quel que soit le taux d'adoption élevé, de nombreuses entreprises ont encore du mal à se déployer, signe révélateur d'une infrastructure de données incompatible.

Avec l'infrastructure appropriée, les entreprises peuvent regarder au-delà du niveau superficiel des capacités alléchantes de l'IA générative et tirer parti de son véritable potentiel pour transformer leurs paysages commerciaux.

En effet, Generative-AI peut aider à rédiger un brief rapidement et, dans la plupart des cas, assez efficacement, mais son potentiel va bien au-delà. De la découverte potentielle de médicaments aux traitements de santé en passant par l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement, aucune de ces percées n'est possible si les centres de données qui prennent en charge et pilotent les applications d'IA ne sont pas suffisamment robustes pour gérer leurs charges de travail.

Surmonter l'obstacle à l'évolutivité

L'IA générative n'a pas encore vraiment apporté de valeur significative aux entreprises car elle manque d'évolutivité. Cela est dû au fait que les centres de données ont des capacités limitées - leur infrastructure n'a pas été conçue à l'origine pour prendre en charge l'exploration massive, l'orchestration et le réglage des modèles dont les grands modèles de langage (LLM) ont besoin pour exécuter efficacement plusieurs cycles de formation.

Tirer profit de l’IA générative dépend donc de la manière dont une entreprise exploite ses propres données, ce qui peut être amélioré en développant une architecture de données robuste. Ceci peut être réalisé en connectant des sources de données structurées et non structurées aux LLM ou en augmentant le débit du matériel existant.

Il est essentiel que les entreprises qui cherchent à former leur LLM sur les données organisationnelles puissent d'abord consolider ces données de manière unifiée. Sinon, les données laissées dans une structure cloisonnée généreront probablement un biais dans les pouvoirs d'apprentissage du LLM.

Un système de soutien

L'IA générative n'est pas apparue de nulle part - elle est en préparation depuis un certain temps, et son utilisation et son potentiel ne feront que croître dans les décennies à venir. Mais pour l'instant, ses applications métiers se heurtent à un mur qui n'est pas évolutif.

La réalité est que ces différents outils ne sont aussi puissants que l'infrastructure de traitement de données qui les prend en charge. Il est donc essentiel que les chefs d'entreprise exploitent des plates-formes capables de traiter les pétaoctets de données dont ces outils ont besoin pour fournir concrètement la valeur significative qu'ils promettent.