Les 9 principales entreprises et applications d'infrastructure d'IA
De nombreuses organisations investissent massivement dans l'IA, pourtant la plupart des projets peinent à se déployer à grande échelle. Seuls 10 à 20 % des prototypes d'IA aboutissent à un déploiement complet. 1
L'une des principales raisons est que les systèmes existants ne sont pas conçus pour répondre aux exigences des grands ensembles de données, du traitement en temps réel ou des modèles d'apprentissage automatique complexes. À mesure que l'IA devient un élément central de la stratégie d'entreprise, les limitations des infrastructures déterminent de plus en plus si les initiatives atteignent la production.
Découvrez les 9 principales entreprises d'infrastructure d'IA, leurs composants essentiels et ce qui est nécessaire pour prendre en charge efficacement les charges de travail d'IA :
Composantes clés de l'infrastructure d'IA pour les entreprises
Consultez la description de chaque couche d'infrastructure d'IA et du leader du marché. Lorsque des données publiques sur le chiffre d'affaires ou le nombre d'employés étaient disponibles, elles ont permis d'identifier le leader du marché.
1. Calculer
La couche de calcul prend en charge les charges de travail hautement parallèles requises pour l'entraînement et l'inférence de modèles à grande échelle.
- Les fabricants de puces d'IA conçoivent des processeurs spécialisés adaptés aux charges de travail d'IA. Ces puces visent à maximiser le débit et l'efficacité énergétique pour des tâches telles que l'entraînement et l'inférence des réseaux neuronaux.
- NVIDIA développe des GPU pour les calculs matriciels et vectoriels, qui sont essentiels pour l'entraînement des modèles d'apprentissage profond et l'accélération des charges de travail d'IA.
- Les fournisseurs de services cloud offrent un accès à la demande à des ressources de calcul et de stockage, notamment du matériel spécialisé pour l'entraînement et l'inférence en IA. Ils permettent aux entreprises d'adapter leurs besoins de calcul et de déployer des modèles d'IA en production sans avoir à acheter ni à gérer de matériel sur site.
- Amazon Web Services : En plus des NVIDIA GPU, AWS fournit des processeurs Trainium et Inferentia pour l'entraînement et l'inférence sur son infrastructure cloud.
- Les plateformes cloud GPU sont spécialisées dans la fourniture de GPU pour les charges de travail d'IA.
- Coreweave, un service cloud GPU de premier plan, est récemment entré en bourse sur le NASDAQ.
2. Données
L'infrastructure d'IA nécessite des pipelines de données bien gérés pour alimenter les modèles en données d'entrée propres et pertinentes. La couche de données prend en charge l'acquisition, la transformation, l'analyse et le stockage des données pour les flux de travail d'apprentissage automatique.
- Plateformes de gestion et d'analyse des données : les données d'entreprise doivent être organisées, enrichies de métadonnées, gouvernées et analysées. Elles peuvent alors devenir une source précieuse pour l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique.
- Snowflake, avec son offre axée sur les entreprises, permet aux entreprises d'organiser leurs données et d'identifier les sources de données pour l'IA.
- Apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) et autres services d'annotation de données : l'annotation des données aide les modèles d'IA à apprendre à partir d'ensembles de données existants.
- Scale AI fournit des ensembles de données annotés et des retours d'évaluation pour aligner les modèles sur les préférences humaines. Ces données sont essentielles à l'entraînement des modèles linéaires.
- Infrastructure de données Web : Le Web public est la principale source de données utilisées pour l’entraînement et l’inférence en IA. De nombreux modèles d’IA génératifs sont entraînés ou affinés sur des données issues du Web public ou nécessitent un accès Web continu et en temps réel lors de l’inférence.
- Bright Data est une plateforme d'infrastructure de données web. Elle propose des ensembles de données, des API d'extraction de données web , des proxys , des navigateurs distants et des fonctionnalités d'automatisation permettant aux agents de rechercher, d'explorer et de naviguer sur le web .
3. Modèle
La couche de modélisation comprend les architectures, les mécanismes d'entraînement et les processus de déploiement des modèles d'IA. Elle garantit l'expérimentation, l'optimisation et la surveillance dans diverses applications telles que les modèles d'apprentissage automatique et les systèmes vidéo basés sur l'IA.
- Les LLM (Large Language Models) : OpenAI ont joué un rôle majeur dans l'accélération de l'adoption de l'IA générative grâce aux grands modèles de langage.
- Modèles multimodaux de grande taille ( LMM ) : Les modèles multimodaux nécessitent la gestion de données d’entrée de grande dimension et la prise en compte du facteur temps. Google Veo de DeepMind est à la pointe du développement de modèles d’IA vidéo pour la reconnaissance d’actions et la synthèse vidéo.
- Les plateformes MLOps prennent en charge le suivi, les tests et le déploiement en production des modèles. Hugging Face (HF) propose des outils et des référentiels pour le versionnage, les tests et le déploiement des modèles dans différents environnements.
La couche de modélisation comprend de nombreuses plateformes, allant des langages de programmation comme Python aux bibliothèques comme PyTorch et aux plateformes d'analyse de données comme DataRobot. Nous avons présenté un certain nombre de secteurs d'activité, et non l'ensemble du paysage.
Limites
Voici le point de vue de l'industrie du point de vue d'un acheteur d'entreprise. Derrière chaque secteur se cachent d'autres secteurs qui le fournissent. Par exemple, dans le segment informatique, NVIDIA sous-traite la fabrication de puces à TSMC, qui à son tour sous-traite une part importante de ses équipements de fabrication de puces à ASML.
Applications d'IA générale que vous pouvez créer avec l'infrastructure d'IA appropriée
Une infrastructure d'IA performante détermine la rapidité avec laquelle les organisations peuvent expérimenter, déployer et faire évoluer des applications d'IA . Grâce à une combinaison adéquate de composants matériels et logiciels, les data scientists peuvent gérer des charges de travail d'IA complexes, garantir la protection des données et traiter efficacement de grands volumes de données.
1. Agents d'IA
Les agents d'IA exécutent des tâches de manière autonome ou interactive en combinant des capacités de perception, de raisonnement et de prise de décision.
La création d'agents d'IA nécessite du matériel et des logiciels intégrés ainsi qu'une gestion sécurisée des données sensibles.
- Les agents d'entreprise gèrent les tickets d'assistance internes ou automatisent les flux de travail de documentation.
- Les agents de développement facilitent la génération et le débogage du code à l'aide de grands modèles de langage .
- Les agents commerciaux IA peuvent rédiger des messages personnalisés en fonction des données clients.
2. Pipelines RAG
La génération augmentée par récupération (RAG) combine la récupération d'informations avec l'IA générative, améliorant ainsi la précision et la pertinence des résultats du modèle.
Les pipelines RAG nécessitent un accès rapide aux données, des cadres de traitement des données efficaces et des solutions de stockage évolutives.
- Les outils de recherche d'entreprise utilisent des pipelines RAG pour récupérer des documents et générer des résumés.
- Les systèmes de support client combinent la récupération d'informations et la génération de réponses pour fournir des réponses contextuelles.
- Les outils d'IA juridique permettent de récupérer et d'expliquer les précédents ou réglementations pertinents.
3. Infrastructure native d'inférence
Avec l'augmentation rapide des charges de travail d'inférence, on s'attend à ce qu'elles représentent environ la moitié de toutes les charges de travail des centres de données. 2 Cette croissance déplace la demande en infrastructures des grands centres de formation centralisés vers des centres de données régionaux distribués situés plus près des utilisateurs finaux.
Pour accompagner cette évolution, l'infrastructure devrait passer d'une conception privilégiant le GPU à des processus natifs d'inférence. 3
L'infrastructure native d'inférence est couramment utilisée dans :
- Des centres de données régionaux qui prennent en charge des applications d'IA en temps réel.
- Plateformes d'entreprise exécutant des services d'IA à grande échelle de manière rentable.
- Cas d'utilisation sensibles à la latence tels que l'IA conversationnelle, les recommandations et la recherche.
Applications spécifiques au domaine
4. Traitement du langage naturel
Les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) effectuent des tâches telles que la synthèse, la classification et la génération de langage. Ces modèles sont construits à partir de vastes ensembles de données et nécessitent des environnements de calcul évolutifs.
Ces applications dépendent d'une ingestion, d'un stockage et d'un traitement à haut débit des données efficaces.
- Les chatbots et les agents virtuels utilisent des modèles de langage pré-entraînés pour répondre aux questions et effectuer des tâches.
- Les systèmes de traduction automatique s'appuient sur des capacités de traitement parallèle pour gérer le contenu multilingue.
- Les modèles d'IA générative créent du nouveau contenu, souvent entraînés à l'aide d'architectures d'apprentissage profond avancées.
5. Analyse prédictive
L'analyse prédictive étudie les tendances des données et prévoit les événements futurs. Ces modèles nécessitent une gestion rigoureuse des données et des flux de travail d'IA structurés.
L'infrastructure d'IA doit permettre l'entraînement des modèles à grande échelle et s'intégrer de manière sécurisée aux systèmes existants.
- En logistique , les modèles prévoient les délais de livraison et optimisent les itinéraires.
- Dans le domaine financier , les modèles d'apprentissage automatique identifient les schémas de fraude et évaluent les risques.
- Dans le domaine de la santé , les modèles prédictifs estiment les résultats des patients à partir de données historiques.
6. Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation utilisent les données des utilisateurs pour générer des suggestions de contenu ou de produits personnalisées. Ils nécessitent un réapprentissage continu pour s'adapter aux nouveaux comportements.
Ces systèmes nécessitent du matériel spécialisé et une infrastructure cloud pour gérer l'inférence en temps réel à grande échelle.
- Les plateformes de streaming classent les vidéos en fonction de l'historique de visionnage.
- Les moteurs de commerce électronique suggèrent des produits en fonction des données d'achat.
- Les plateformes publicitaires optimisent la diffusion de contenu pour la conversion.
7. L'IA au service de la cybersécurité
Grâce à la reconnaissance de formes et à la détection d'anomalies, l'IA aide à détecter les menaces de cybersécurité et à y répondre.
Ces cas d'utilisation reposent sur des mesures de sécurité avancées, une ingestion de données à haut débit et une infrastructure d'entraînement des modèles.
- Les systèmes de détection d'intrusion surveillent l'activité du réseau à l'aide d'algorithmes d'IA.
- La protection des terminaux utilise des modèles d'apprentissage automatique pour identifier les logiciels malveillants.
- Les systèmes d'identité évaluent les risques en fonction du comportement des utilisateurs et de leurs habitudes d'accès.
8. Recherche scientifique et simulation
Les applications d'IA scientifique prennent en charge la simulation, la vérification d'hypothèses et l'accélération des découvertes. Ces projets nécessitent souvent d'importantes ressources de calcul.
- Les plateformes de découverte de médicaments simulent les interactions moléculaires grâce à l'apprentissage profond.
- Les modèles climatiques analysent de grands volumes de données environnementales pour établir des prévisions à long terme.
- La science des matériaux utilise l'IA pour identifier des composés potentiels à partir de données de simulation.
Applications dans le monde physique
9. Vision par ordinateur
Les modèlesde vision par ordinateur traitent les images et les vidéos pour détecter, segmenter ou classifier les données visuelles. Ils sont utilisés dans les secteurs exigeant une analyse visuelle en temps réel. Ces applications tirent parti des unités de traitement tensoriel et des systèmes de fichiers distribués pour une gestion efficace des données.
- Les applications d'imagerie médicale utilisent des modèles d'IA pour détecter des schémas dans les images.
- Les systèmes de surveillance assurent le suivi des objets et la détection des anomalies.
- Les outils de contrôle qualité en production identifient les défauts grâce à des tâches d'apprentissage automatique.
10. Systèmes autonomes
Les systèmes autonomes utilisent l'IA pour fonctionner de manière indépendante et s'adapter à des environnements changeants. Ils nécessitent un traitement à faible latence et le traitement de données à grande échelle.
Ces systèmes d'IA nécessitent une puissance de calcul élevée, qui n'est généralement pas prise en charge par les unités centrales de traitement traditionnelles.
- Les véhicules autonomes utilisent des modèles d'IA pour interpréter les données des capteurs et prendre des décisions.
- Les drones utilisent des charges de travail d'apprentissage automatique pour la navigation et la reconnaissance des cibles.
- La robotique d'entrepôt fonctionne sur la base de la détection et de la localisation des objets en temps réel.
FAQ
L'infrastructure d'IA désigne les systèmes et technologies de base qui permettent le développement et le déploiement de solutions d'IA.
Il se compose de trois éléments principaux : le calcul, qui fournit la puissance de traitement (par exemple, les GPU, les TPU) nécessaire à l’entraînement et à l’exécution des modèles d’IA ; les données, qui comprennent les outils et les pipelines de collecte, de stockage et de préparation des grands volumes de données sur lesquels s’appuient les systèmes d’IA ; et le modèle, qui désigne les algorithmes et les cadres d’IA utilisés pour apprendre à partir des données et faire des prédictions.
Ces éléments constituent le fondement de la construction, du déploiement à grande échelle et de la gestion efficace des applications d'IA.
Un flux de travail d'IA complet comprend bien plus que l'infrastructure. Voici les étapes clés qui sous-tendent l'infrastructure d'IA :
1. Ingestion des données
La collecte de données de haute qualité est la première étape de l'apprentissage automatique. L'infrastructure doit permettre une ingestion de données continue et à haut débit.
Les données peuvent provenir de journaux internes, de capteurs ou de sources publiques.
Un nettoyage et une transformation sont nécessaires avant l'entraînement du modèle.
2. Formation du modèle
L'entraînement nécessite l'accès à du matériel spécialisé et à de vastes ensembles de données. Le temps d'entraînement influe directement sur la vitesse de développement de l'IA.
Les GPU et les TPU permettent un entraînement plus rapide des modèles d'apprentissage automatique.
L'entraînement distribué permet de répartir le traitement sur plusieurs machines.
3. Validation et tests
Les modèles sont testés sur des ensembles de données distincts afin de vérifier leur exactitude. Ces tests contribuent à réduire le risque d'erreurs en production.
Des indicateurs sont utilisés pour évaluer les performances du modèle.
De mauvais résultats peuvent indiquer des problèmes de données ou un surapprentissage du modèle.
4. Déploiement
Le déploiement consiste à introduire le modèle dans un contexte réel. Un déploiement fiable est indispensable pour appliquer les modèles d'IA à des tâches commerciales concrètes.
Les outils de conteneurisation et les logiciels d'orchestration facilitent le conditionnement et la distribution.
Les outils de surveillance permettent de suivre les performances du modèle et de détecter les dérives.
Évolutivité et flexibilité : les charges de travail d’IA génèrent des volumes de données croissants et nécessitent une capacité de calcul toujours plus importante. L’infrastructure doit évoluer pour prendre en charge des ensembles de données plus volumineux et des modèles plus complexes. Les environnements cloud permettent une allocation dynamique des ressources et prennent en charge divers frameworks d’apprentissage automatique et modèles de déploiement.
Sécurité et conformité : La sécurité doit être prise en compte dès la conception. Les contrôles essentiels comprennent le chiffrement, les restrictions d’accès et les journaux d’audit automatisés. La conformité aux réglementations telles que le RGPD et la loi HIPAA exige une infrastructure permettant la gestion de la résidence des données, des autorisations et le suivi des activités.
Intégration aux systèmes existants : les plateformes d’IA doivent fonctionner en parallèle des systèmes informatiques existants. Sans une intégration soignée, les organisations risquent de créer des silos de données et des inefficacités de processus. Les API, les connecteurs de données et les intergiciels contribuent à garantir un échange de données fluide et la compatibilité entre les différents environnements.
Pérennité et efficacité : l'infrastructure d'IA doit pouvoir s'adapter à l'évolution rapide des outils et des modèles. Une architecture modulaire permet des mises à niveau progressives. Une utilisation efficace des ressources, notamment grâce à du matériel basse consommation et un refroidissement optimisé, contribue à réduire les coûts et à prolonger la durée de vie du système.
La mise en place d'une infrastructure d'IA robuste implique des défis à la fois techniques et de planification.
La disponibilité du cloud pour les GPU, les TPU et les réseaux à haut débit est faible.
L'intégration avec les systèmes existants peut nécessiter un développement personnalisé.
La gouvernance des données est complexe lorsqu'il s'agit de traiter de grands volumes de données sensibles.
Le respect des normes légales nécessite des mises à jour et des audits réguliers.
Infrastructure cloud :
1. Offre un accès à de vastes ressources de calcul à la demande.
2. Réduit les coûts initiaux par rapport à l'achat de matériel physique.
3. Prend en charge une mise à l'échelle rapide pour les charges de travail à court terme ou variables.
Infrastructure sur site :
1. Offre un meilleur contrôle des données et des ressources de calcul.
2. Peut être requis pour les applications soumises à des règles strictes en matière de confidentialité ou de conformité.
3. Mieux adapté à une demande de calcul constante ou à long terme.
Remarque : Certaines organisations utilisent des approches hybrides pour répondre à différents besoins.
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