Fonctionnalité sponsorisée L’intelligence artificielle (IA) a récemment dominé l’actualité économique et technologique. Vous ne pouvez pas consulter un site d’actualités sans voir un article sur la façon dont l’IA est sur le point de changer notre façon de faire des affaires.
Naturellement, presque toutes les entreprises sont impatientes de commencer ou de progresser dans leur parcours vers l’IA, mais la plupart ne savent pas vraiment comment procéder.
L’IA a déjà un impact majeur sur les entreprises modernes. En fait, selon les statistiques recueillies par AutoritéHacker, 35 % des entreprises ont adopté l'IA, 77 % des appareils utilisent une forme d'IA et neuf organisations sur 10 soutiennent l'utilisation de l'IA pour obtenir un avantage concurrentiel. L’IA devrait ensuite ajouter 15.7 2030 milliards de dollars à l’économie mondiale d’ici 85. Et comme pour toute nouvelle technologie, des emplois seront perdus et des emplois créés. L’IA pourrait potentiellement supprimer 2025 millions d’emplois d’ici 97, mais d’un autre côté, elle pourrait également créer XNUMX millions de nouveaux emplois.
Les entreprises qui cherchent soit à adopter l’IA pour la première fois, soit à étendre leur utilisation actuelle, sont confrontées à plusieurs niveaux de défis, tant du côté du personnel que de la technologie. Cette technologie suscite également des préoccupations réglementaires et éthiques. Et comme les systèmes d’IA sont alimentés par les données, les entreprises sont inévitablement confrontées à des préoccupations quant à la qualité, à la pertinence et à la disponibilité des informations qu’elles alimentent dans les algorithmes d’IA. Veiller à ce que ces ensembles de données soient précis, à jour et aussi complets que possible constituera probablement un défi de longue haleine. Il en va de même lorsqu’il s’agit de gérer les complexités liées au matériel, à l’infrastructure et à l’approvisionnement en énergie requis, ainsi que les coûts associés.
Surmonter les défis pour récolter les fruits
Matt Armstrong-Barnes, technologue en chef pour l'IA chez HPE, estime que les organisations commettent souvent l'erreur d'aborder l'IA sans plan stratégique. « Ils utilisent la technologie trop rapidement. Ils n'ont pas de stratégie commune », dit-il. « Ils créent des projets scientifiques intéressants, mais ils n'ajoutent pas de valeur commerciale ».
Avant tout, les entreprises doivent développer une stratégie d'IA qui identifie et hiérarchise les cas d'utilisation, et s'assure qu'elles s'attaquent à de vrais problèmes et ne se contentent pas de construire quelque chose qui vivra et mourra en laboratoire. Il y a bien sûr des questions pratiques autour de ce processus : « Comment allez-vous construire ces plateformes d’IA ? Comment allez-vous les surveiller ? » demande Armstrong-Barnes. « Comment pouvez-vous vous assurer qu'ils fonctionnent toujours efficacement ? Comment allez-vous réaliser que vous avez obtenu les avantages que vous pensiez obtenir ? Comment allouer le budget pour financer les initiatives de la bonne manière ?
Il ne fait aucun doute que poser les bonnes questions et mettre en place un plan solide peut contribuer à réduire le temps nécessaire pour tirer parti des avantages de l’IA. Mais faire passer n’importe quel système d’IA du modèle expérimental à un modèle fonctionnel réel présente également un défi majeur. « Les plus grands défis concernent « l'opérationnalisation », c'est-à-dire la façon dont vous obtenez un système d'IA depuis la collecte initiale de données jusqu'à la construction d'un modèle jusqu'au déploiement en production », explique Armstrong-Barnes.
Et il est essentiel de s’assurer que les employés possèdent les compétences appropriées. Attirer et retenir du personnel possédant les bonnes qualités, ou établir un partenariat avec une organisation capable de fournir cette expertise, sera une priorité majeure. « Il existe encore beaucoup de malentendus sur ce que la technologie peut faire, donc l'éducation ne se contente pas de développer des compétences, elle renforce également l'adhésion », ajoute-t-il.
Une approche que les entreprises peuvent adopter pour résoudre certains problèmes de compétences et d’infrastructures consiste à rechercher des partenariats, conseille-t-il : « Vous pouvez vous associer pour apporter ces compétences ; partenaire pour accéder aux services d’infrastructure, de plate-forme et de modèle.
Une architecture native d’IA comporte de nombreuses couches. Les composants des services d’infrastructure d’IA peuvent inclure par exemple des GPU et des accélérateurs, ainsi que des éléments de calcul, de stockage et de réseau, des conteneurs, des machines virtuelles et des bibliothèques d’IA. De même, les services de la plateforme d’IA peuvent intégrer des applications ML ainsi que des services de données, de développement et de déploiement. Et n'oublions pas les services de modèles englobant les modèles fondamentaux, les réglages fins, les magasins de vecteurs et les invites, ainsi que les services commerciaux d'IA conçus pour promouvoir la fiabilité en éliminant les biais et les dérives pour fournir des présentations de cas d'utilisation précieuses.
HPE a déjà construit un cadre robuste axé sur l'humain qui peut être appliqué aux exigences des clients, centré sur la confidentialité, l'inclusivité et la responsabilité, affirme l'entreprise.
« Cela signifie que vous pouvez vous concentrer sur les données et le problème commercial », explique Armstrong-Barnes.
Tout est question de données
Il peut être essentiel de se concentrer sur les données lorsque vous concevez et déployez des systèmes d’IA. Les organisations sont chaque jour frappées par un tsunami de données. L’IA leur permet de découvrir des modèles cachés dans ces données, ce qui contribue à accélérer leur capacité à en tirer de la valeur. Ils peuvent alors prendre des décisions bien plus éclairées concernant les applications, les processus et les services qu’ils souhaitent créer ou améliorer.
Un élément majeur de cette orientation centrée sur les données est la mise en place d’une stratégie solide sur la manière de collecter, gérer et surveiller les données – une stratégie qui est étroitement alignée sur l’entreprise, construit une culture des données et comprend des éléments autour de la gouvernance, de la qualité des données, confidentialité et métadonnées, déclare HPE.
« Vous devez comprendre ce que l'entreprise essaie de faire », explique Armstrong-Barnes. « Vous devez comprendre comment vous gérez la qualité des données, qui y a accédé, comment les éliminer, quelles métadonnées stockez-vous. »
Un autre problème que les données peuvent présenter est celui des silos. Lorsque les données sont verrouillées, les extraire et en tirer de la valeur peut s’avérer problématique. Et une fois que ces données sont accessibles et disponibles, se pose la question de la formation des données qui éclaireront les plateformes d’IA. Lorsqu’il s’agit de créer des systèmes d’IA, à un niveau élevé, il y a plusieurs étapes : la collecte de données ; affiner les données pour les préparer à la construction du modèle ; construire les modèles ; régler les modèles ; puis les déployer. Chacune de ces étapes présente des défis spécifiques.
Mais l'utilisation d'une architecture d'IA native de HPE Greenlake peut grandement contribuer à mettre en place les bases adéquates pour accélérer ces processus, déclare HPE. Et l'environnement de développement d'apprentissage automatique (MLDE) de l'entreprise est également conçu pour contribuer à réduire la complexité et les coûts associés au développement de modèles d'apprentissage automatique.
La formation de ces modèles d’IA nécessite également une puissance de traitement importante. À mesure que les entreprises décident d’adopter ou d’accroître leur utilisation de l’IA, elles doivent d’abord disposer de la capacité technologique nécessaire pour gérer la charge. La plateforme HPE GreenLake peut fournir cette capacité sous la forme d'une architecture de traitement hautes performances et d'un pipeline de données rationalisé dont les organisations auront besoin pour garantir l'accès à des données pertinentes et de haute qualité pour créer et déployer des modèles et des charges de travail d'IA.
Des projets réussis peuvent éclairer la voie
Il est souvent utile de s’intéresser aux entreprises qui ont déjà fait du bon travail en adoptant et en mettant en œuvre l’IA pour obtenir des conseils. L’une d’entre elles est l’équipe d’esports Evil Geniuses, basée à Seattle, dans l’État de Washington. Tout au long de ses 25 ans d'histoire, la société a engagé des équipes dans divers sports électroniques en jouant à Call of Duty, Fortnite, Halo, Rocket League et VALROANT. Les équipes d'Evil Geniuses ont connu beaucoup de succès. L'équipe Call of Duty: WWII de la société a par exemple remporté le championnat Call of Duty 2018, et l'équipe VALORANT a remporté les champions VALORANT 2023.
« Nous sommes ici pour changer le visage du jeu vidéo », déclare Chris DeAppolonio, PDG d'Evil Geniuses. «Nous sommes une organisation de divertissement d'esports et de jeux. Nous jouons à des jeux de manière professionnelle à travers le monde. La technologie et les données sont l’épine dorsale de tout ce que nous faisons. Nos jeux sont construits sur des uns et des zéros. Ils sont basés sur des données, et comment pouvons-nous les traiter et en tirer des enseignements ? »
L’une des préoccupations les plus urgentes auxquelles sont confrontés Evil Geniuses est d’identifier les joueurs professionnels potentiels. L'entreprise traite de grandes quantités de données complexes pour trouver des talents à travers le monde. « Nous voulons trouver des données sur ce futur pro », dit-il. Et cela semble fonctionner. « Nous voulons gagner. Nous voulons trouver de meilleurs talents. Nous voulons être plus efficaces avec les entraîneurs et les recruteurs. Nous pouvons utiliser nos connaissances pour dénicher la prochaine superstar.
L’avenir de l’IA – tant du point de vue de la productivité que des avantages commerciaux – semble prometteur. « L'IA est un sport d'équipe, c'est une question de compétences », déclare Armstrong-Barnes de HPE. « Lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre avec succès des systèmes d’IA, une approche consiste à s’associer à une organisation disposant d’un historique de traces pour créer des systèmes d’IA évolutifs, efficaces et efficients. Fort d’un profond héritage dans le domaine de l’IA qui remonte à plusieurs décennies, HPE offre les outils, techniques et compétences nécessaires pour accélérer les initiatives d’IA.
Être axé sur les données et comprendre pleinement les données et leur utilisation aidera une organisation à adopter une approche centrée sur les cas d'utilisation pour l'aider à identifier comment elle peut fusionner ses données avec des techniques d'IA pour générer de la valeur commerciale. Une fois cette compréhension acquise, il devient plus facile de tirer parti des avantages.
Armstrong-Barnes conseille aux entreprises de créer des plates-formes qui leur permettent de démarrer modestement, mais qui disposent de toutes les bases nécessaires pour leur permettre d'évoluer lorsque cela est nécessaire. Il leur suffit ensuite de déterminer ce qu'ils veulent faire et comment cela va ajouter de la valeur, et évoluer avec leurs besoins au fil du temps. HPE met l'accent sur sa capacité à construire des « usines d'IA » combinant du matériel, des logiciels et des services qui assurent l'évolutivité de l'entreprise, soutenues par des systèmes intégrés qui facilitent la vie des utilisateurs finaux.
« Vous voulez suivre le rythme de vos concurrents déjà engagés dans le parcours de l'IA », dit-il. « L'ajout de partenaires dans Team AI est un facteur de réussite essentiel lorsqu'il s'agit de créer une architecture native d'IA qui s'adapte à vos besoins et vous permet de vous concentrer sur vos données et vos défis commerciaux plutôt que sur la complexité des fondations sous-jacentes.
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- La source: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/18/getting_on_board_with_ai/
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