Les 10 meilleures entreprises d'infrastructure IA et applications
De nombreuses organisations investissent massivement dans l'IA, mais la plupart des projets ne parviennent pas à passer à l'échelle. 10 à 20 % des preuves de concept en IA atteignent un déploiement complet.1
L'une des principales raisons est que les systèmes existants ne sont pas équipés 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 plus centrale dans la stratégie d'entreprise, les limitations de l'infrastructure déterminent de plus en plus si les initiatives atteignent la production.
Explorez les 10 principales entreprises d'infrastructure IA, leurs composants essentiels et ce qui est nécessaire pour prendre en charge efficacement les charges de travail d'IA :
Composants clés de l'infrastructure IA pour les entreprises
Découvrez une explication de chaque couche de l'infrastructure IA et du leader du marché. Lorsque des données publiques sur les revenus ou le nombre d'employés sont disponibles, celles-ci ont été utilisées pour identifier le leader du marché :
1. Calcul
Solution | Plateforme |
|---|---|
Puces IA | NVIDIA |
Cloud | AWS |
Cloud GPU | Coreweave |
Cloud GPU |
La couche de calcul prend en charge les charges de travail hautement parallèles nécessaires à l'entraînement et à l'inférence de modèles à grande échelle.
- puces IA fabricants 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 de réseaux neuronaux.
- NVIDIA développe des GPU pour les calculs matriciels et vectoriels, qui sont essentiels à l'entraînement de modèles de deep learning et à l'accélération des charges de travail d'IA.
- Fournisseurs Cloud offrent un accès à la demande aux ressources de calcul et de stockage, y compris du matériel spécialisé pour l'entraînement et l'inférence en IA. Ils permettent aux entreprises de faire évoluer leurs besoins en calcul et de déployer des modèles d'IA en production sans acheter ni maintenir 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.
- GPU cloud platformes se spécialisent dans la fourniture de GPU pour les charges de travail d'IA.
- IONOS Cloud propose Compute Engine, une plateforme IaaS offrant des instances vCPU, dédiées et GPU avec CPU et RAM configurables, une facturation à l'usage et réservée, avec des centres de données européens conformes au RGPD.
- Coreweave, un service cloud GPU de premier plan, est récemment entré en bourse sur le NASDAQ.
2. Données
L'infrastructure IA nécessite des pipelines de données bien gérés pour fournir aux modèles des entrées propres et pertinentes. La couche de données prend en charge l'acquisition, la transformation, l'analyse et le stockage pour les flux de travail d'apprentissage automatique.
- Gestion et analyse des données plateformes : Les données d'entreprise doivent être organisées, enrichies de métadonnées, gouvernées et analysées. Elles peuvent alors devenir une source précieuse pour l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique.
- Snowflake, avec son offre axée sur les entreprises, permet aux organisations d'organiser leurs données et d'identifier les sources de données pour l'IA.
- Apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) et autres services d'annotation de données : L'annotation des données aide les modèles d'IA à apprendre à partir des ensembles de données existants.
- Scale IA fournit des ensembles de données annotées et des retours d'évaluation pour aligner les modèles sur les préférences humaines. Ces données sont essentielles à l'entraînement des LLMs.
- Infrastructure de données web : Le web public est la plus grande source de données utilisée pour l'entraînement et l'inférence en IA. De nombreux modèles d'IA générative sont entraînés ou affinés sur des données du web public ou nécessitent un accès web en temps réel et ininterrompu pendant l'inférence.
- Bright Data est une plateforme d'infrastructure de données web. Elle propose des ensembles de données, des de web scraping APIs, des proxies, des navigateurs distants et des capacités d'automatisation permettant aux agents de rechercher, d'explorer et de naviguer sur le web.
3. Modèle
La couche modèle inclut les architectures, les mécanismes d'entraînement et les processus de déploiement des modèles d'IA. Elle assure l'expérimentation, l'optimisation et la surveillance pour diverses applications telles que les LLM et les systèmes vidéo IA.
- LLMs (Grands Modèles de Langage) : OpenAI a joué un rôle majeur dans l'accélération de l'adoption de l'IA générative via les grands modèles de langage.
- LMMs (Grands Modèles Multimodaux) : Les modèles multimodaux nécessitent de gérer des entrées de haute dimension et une conscience temporelle. Google DeepMind’s Veo est à la pointe du développement de modèles d'IA vidéo pour la reconnaissance d'actions et les tâches de résumé vidéo.
- Plateformes MLOps prennent en charge le suivi, les tests et le déploiement des modèles. Hugging Face (HF) propose des outils et des référentiels pour le versioning, les tests et le déploiement de modèles à travers différents environnements.
La couche modèle comprend de nombreuses plateformes, des langages de programmation comme Python aux packages comme Pytorch et aux plateformes de science des données comme DataRobot. Nous avons présenté un nombre sélectionné d'industries, pas l'ensemble du paysage.
Limites
Il s'agit d'une perspective sectorielle du point de vue d'un acheteur d'entreprise. Derrière chaque industrie se trouvent d'autres industries qui l'approvisionnent. Par exemple, dans le segment du calcul, NVIDIA externalise la fabrication de ses puces auprès de TSMC, qui à son tour sous-traite une part importante de ses équipements de fabrication de puces à ASML.
Que sont les usines d'IA ?
Les usines d'IA sont des environnements dédiés à la production, au déploiement et à la mise à l'échelle de modèles d'IA et d'applications basées sur l'IA. Elles combinent calcul, données, réseau, stockage, logiciels et expertise opérationnelle en un système conçu pour des charges de travail d'IA continues.
La Commission européenne décrit les usines d'IA comme des écosystèmes qui rassemblent la capacité de calcul intensif, les données, les talents, les startups, les entreprises, les universités et les institutions publiques pour développer des modèles et des applications d'IA dignes de confiance.2
Usines d'IA vs infrastructure IA
L'infrastructure IA désigne les composants sous-jacents nécessaires à la construction et à l'exécution de systèmes d'IA. Ceux-ci incluent des ressources de calcul telles que les GPU et les accélérateurs IA, le stockage des données et les pipelines, le réseau, les outils d'orchestration, les plateformes de développement de modèles et les contrôles de sécurité.
Les usines d'IA sont une forme plus intégrée et orientée production de l'infrastructure IA. Plutôt que de se concentrer sur des couches d'infrastructure individuelles, les usines d'IA sont conçues pour exécuter des charges de travail d'IA en continu et à grande échelle. Elles intègrent les composants d'infrastructure avec les processus opérationnels, l'orchestration logicielle et l'optimisation des charges de travail.
Cas d'usage des usines d'IA
Les usines d'IA sont pertinentes lorsque les charges de travail d'IA nécessitent un calcul à grande échelle, une inférence à faible latence, un débit de données élevé ou un contrôle strict des données et de l'infrastructure :
- Entraînement de modèles d'IA : Les usines d'IA peuvent soutenir l'entraînement de grands modèles de langage, de modèles spécifiques à un domaine et de modèles d'IA de pointe nécessitant des milliers de GPU ou d'accélérateurs IA.
- Inférence à grande échelle : Les entreprises peuvent utiliser des usines d'IA pour exécuter des applications d'IA qui génèrent en continu des réponses, telles que des chatbots, des assistants de codage, des systèmes de recherche, des moteurs de recommandation et des copilotes IA.
- IA agentique : Les agents autonomes nécessitent des raisonnements, une planification, une utilisation d'outils, une récupération et une exécution répétés. Ces charges de travail peuvent être plus gourmandes en calcul que la simple inférence basée sur des prompts, ce qui rend les usines d'IA utiles pour les organisations qui font évoluer leurs systèmes agentiques.
- IA souveraine : Les gouvernements et les industries réglementées peuvent utiliser des usines d'IA dédiées pour entraîner et exécuter des modèles tout en conservant les données sensibles dans des juridictions ou des centres de données spécifiques.
- Recherche scientifique et simulation : Les usines d'IA peuvent prendre en charge des charges de travail dans la découverte de médicaments, la modélisation climatique, la science des matériaux et d'autres domaines de recherche nécessitant un calcul à grande échelle et un stockage haute performance.
- IA physique et robotique : Les usines d'IA peuvent être utilisées pour entraîner et déployer des modèles pour les systèmes autonomes, la robotique, l'automatisation de la fabrication et les applications de vision par ordinateur.
Exemples de fournisseurs d'usines d'IA
NVIDIA : Le concept d'usine d'IA de NVIDIA met l'accent sur des systèmes full-stack pour produire des résultats d'IA à l'échelle. Son approche combine GPU, réseau, mémoire, stockage, logiciels d'inférence, refroidissement, architectures de référence et partenaires de l'écosystème.
NVIDIA positionne les usines d'IA comme des environnements qui optimisent le coût et le débit des résultats d'IA, en particulier pour les charges de travail d'inférence lourdes et agentiques.3
AWS : Les Usines d'IA AWS sont des déploiements d'infrastructure IA dédiés qu'AWS construit et gère dans le propre centre de données du client.
AWS donne accès à des services tels qu'Amazon EC2, Amazon Bedrock et Amazon SageMaker, ainsi qu'aux accélérateurs Trainium, aux NVIDIA GPU, au réseau et au stockage. Ce modèle convient aux organisations qui souhaitent une infrastructure IA de type cloud tout en répondant aux exigences de souveraineté des données, de sécurité ou de conformité réglementaire.4
Applications d'IA générales que vous pouvez construire avec la bonne infrastructure IA
Une infrastructure IA efficace détermine la rapidité avec laquelle les organisations peuvent expérimenter, déployer et mettre à l'échelle des applications d'IA. Avec la bonne combinaison de composants matériels et logiciels, les data scientists peuvent prendre en charge des charges de travail d'IA complexes, garantir la protection des données et gérer efficacement de grands volumes de données.
1. Agents IA
Les agents IA effectuent des tâches de manière autonome ou interactive en combinant perception, raisonnement et capacités de prise de décision.
Construire des agents IA nécessite du matériel et des logiciels intégrés ainsi qu'une gestion sécurisée des données sensibles.
- Les agents d'entreprise gèrent les tickets de support interne ou automatisent les workflows de documentation.
- Les agents développeurs assistent à la génération de code et au débogage à l'aide de grands modèles de langage.
- Les agents IA pour les ventes peuvent rédiger des messages personnalisés basés sur les données clients.
2. Pipelines RAG
Génération augmentée de récupération (RAG) combine la recherche d'informations avec l'IA générative, améliorant la précision et la pertinence des résultats des modèles.
Les pipelines RAG nécessitent un accès rapide aux données, des frameworks de traitement de 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 avec des réponses génératives pour fournir des réponses adaptées au contexte.
- Les outils d'IA juridique récupèrent et expliquent des précédents ou des réglementations pertinents.
3. Infrastructure native d'inférence
À mesure que les charges de travail d'inférence augmentent rapidement, elles devraient représenter environ la moitié de toutes les charges de travail des centres de données.5 Cette croissance fait évoluer la demande d'infrastructure des grands clusters d'entraînement centralisés vers des centres de données régionaux distribués situés plus près des utilisateurs finaux.
Pour soutenir cette évolution, l'infrastructure devrait s'éloigner des conceptions axées sur les GPU pour se tourner vers des processus natifs d'inférence.6
L'infrastructure native d'inférence est couramment utilisée dans :
- Des centres de données régionaux qui desservent des applications d'IA en temps réel.
- Des plateformes d'entreprise exécutant des services d'IA à grande échelle de manière rentable.
- Des cas d'usage sensibles à la latence tels que l'IA conversationnelle, les recommandations et la recherche.
Applications spécifiques à un domaine
4. Traitement du langage naturel
Les modèles de NLP effectuent des tâches telles que le résumé, la classification et la génération de langage. Ces modèles sont construits sur de grands ensembles de données et nécessitent des environnements de calcul évolutifs.
Ces applications dépendent d'une ingestion efficace des données, du stockage et d'un traitement à haut débit.
- Les chatbots et les agents virtuels utilisent des modèles de langage pré-entraînés pour répondre aux questions et exécuter 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 de deep learning avancées.
5. Analyse prédictive
L'analyse prédictive analyse les tendances des données et prévoit les événements futurs. Ces modèles nécessitent une gestion des données solide et des workflows d'IA structurés.
L'infrastructure IA doit prendre en charge l'entraînement de modèles à grande échelle et s'intégrer de manière sécurisée aux systèmes existants.
- Dans la logistique, les modèles prévoient les délais de livraison et optimisent les itinéraires.
- Dans la finance, 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 l'aide de données historiques.
6. Systèmes de recommandation
Les systèmes de recommandation utilisent les données des utilisateurs pour générer des contenus ou des suggestions de produits personnalisés. Ils nécessitent un réentraînement 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 e-commerce suggèrent des produits en fonction des données d'achat.
- Les plateformes publicitaires optimisent la diffusion de contenu pour la conversion.
7. IA pour la cybersécurité
Grâce à la reconnaissance de motifs et à la détection d'anomalies, l'IA aide à détecter et à répondre aux menaces de cybersécurité.
Ces cas d'usage reposent sur des mesures de sécurité avancées, une ingestion de données à grande vitesse et une infrastructure d'entraînement de modèles.
- Les systèmes de détection d'intrusion surveillent l'activité réseau à l'aide d'algorithmes d'IA.
- La protection des points de terminaison 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 des schémas d'accès.
8. Recherche scientifique et simulation
Les applications d'IA scientifique soutiennent la simulation, les tests d'hypothèses et la découverte accélérée. Ces projets nécessitent souvent d'énormes ressources de calcul.
- Les plateformes de découverte de médicaments simulent les interactions moléculaires à l'aide du deep learning.
- Les modèles climatiques analysent de grands volumes de données environnementales pour des prévisions à long terme.
- La science des matériaux utilise l'IA pour identifier des composés potentiels basés sur des données de simulation.
Applications dans le monde physique
9. Vision par ordinateur
Les modèles de vision par ordinateur traitent des images et des vidéos pour détecter, segmenter ou classer des données visuelles. Ils sont utilisés dans des secteurs nécessitant une analyse visuelle en temps réel. Ces applications bénéficient d'unités de traitement tensoriel et de systèmes de fichiers distribués pour gérer efficacement les données.
- Les applications d'imagerie médicale utilisent des modèles d'IA pour détecter des motifs dans les scanners.
- Les systèmes de surveillance effectuent le suivi d'objets et la détection d'anomalies.
- Les outils de contrôle qualité dans la fabrication identifient les défauts à l'aide de tâches d'apprentissage automatique.
10. Systèmes autonomes
Les systèmes autonomes utilisent l'IA pour fonctionner de manière indépendante et répondre à des environnements changeants. Ils nécessitent un traitement à faible latence et un traitement de données à grande échelle.
Ces systèmes d'IA dépendent de demandes de calcul élevées, qui ne sont généralement pas prises en charge par les unités centrales de traitement traditionnelles.
- Les véhicules autonomes exécutent 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 de cibles.
- La robotique d'entrepôt fonctionne sur la base de la détection et de la localisation d'objets en temps réel.
Ajouter comme source préféréeFAQ
L'infrastructure IA fait référence aux systèmes et technologies de base qui permettent le développement et le déploiement de solutions d'IA.
Elle se compose de trois composants principaux : le calcul, qui fournit la puissance de traitement (par exemple, les GPU, TPU) nécessaire pour entraîner et exécuter des modèles d'IA ; les données, qui incluent les outils et les pipelines de collecte, de stockage et de préparation des grands volumes de données dont les systèmes d'IA dépendent ; et le modèle, qui fait référence aux algorithmes et aux frameworks d'IA utilisés pour apprendre à partir des données et faire des prédictions.
Ces éléments constituent la base pour construire, faire évoluer et gérer efficacement les applications d'IA.
Un flux de travail IA complet comprend plus que l'infrastructure. Voici les étapes clés qui soutiennent l'infrastructure IA :
1. Ingestion des données
La collecte de données de haute qualité est la première étape de l'apprentissage automatique. L'infrastructure doit prendre en charge une ingestion continue et à grande vitesse des données.
Les données peuvent provenir de journaux internes, de capteurs ou de sources publiques.
Le nettoyage et la transformation sont nécessaires avant l'entraînement du modèle.
2. Entraînement du modèle
L'entraînement nécessite l'accès à du matériel spécialisé et à de grands ensembles de données. Le temps d'entraînement affecte directement la vitesse du développement de l'IA.
GPUs et 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 test
Les modèles sont testés sur des ensembles de données distincts pour vérifier leur exactitude. Les tests aident à réduire le risque d'erreurs en production.
Des métriques sont utilisées pour évaluer les performances du modèle.
Des résultats médiocres peuvent indiquer des problèmes de données ou un surapprentissage du modèle.
4. Déploiement
Le déploiement place le modèle dans un environnement réel. Un déploiement fiable est nécessaire pour appliquer les modèles d'IA à des tâches métier réelles.
Les outils de conteneurisation et les logiciels d'orchestration aident à l'empaquetage et à la distribution.
Les outils de surveillance suivent les performances du modèle et détectent la dérive.
Scalabilité et flexibilité : Les charges de travail d'IA génèrent des volumes croissants de données et nécessitent une capacité de calcul accrue. L'infrastructure doit évoluer pour s'adapter à des ensembles de données plus grands et à des modèles plus complexes. Les environnements cloud permettent une allocation dynamique des ressources et prennent en charge une gamme de frameworks d'apprentissage automatique et de modèles de déploiement.
Sécurité et conformité : Les considérations de sécurité doivent commencer dès la phase de conception. Les contrôles essentiels incluent le chiffrement, les restrictions d'accès et les journaux d'audit automatisés. La conformité aux réglementations telles que le RGPD et HIPAA exige que l'infrastructure prenne en charge la résidence des données, la gestion des autorisations et le suivi des activités.
Intégration avec les systèmes existants : Les plateformes d'IA doivent fonctionner aux côtés des systèmes informatiques existants. Sans une intégration minutieuse, les organisations risquent de créer des silos de données et des inefficacités de processus. Les API, les connecteurs de données et les intergiciels aident à garantir un échange de données fluide et une compatibilité entre différents environnements.
Pérennité et efficacité : L'infrastructure IA doit être adaptable aux changements rapides des outils et des modèles. Une architecture modulaire prend en charge les mises à niveau incrémentielles. Une utilisation efficace des ressources, y compris un matériel à faible consommation et un refroidissement optimisé, permet de réduire les coûts et de prolonger la durée de vie du système.
La mise en œuvre d'une infrastructure IA solide implique à la fois des défis techniques et de planification.
La disponibilité dans le cloud des GPU, TPU et de la mise en réseau à haut débit est faible.
L'intégration avec les systèmes hérités peut nécessiter un développement sur mesure.
La gouvernance des données est complexe lorsque l'on travaille avec de grands volumes de données sensibles.
La conformité aux normes juridiques nécessite des mises à jour et des audits réguliers.
Infrastructure cloud :
1. Donne 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 des charges de travail à court terme ou changeantes.
Infrastructure sur site :
1. Offre plus de contrôle sur les données et les ressources de calcul.
2. Peut être nécessaire pour les applications ayant des règles strictes de confidentialité ou de conformité.
3. Mieux adaptée 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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}Liens de référence
Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.
Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.
Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.
Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.
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