Il y a quelque temps, vous avez décidé de vous lancer dans l’IA. Vous avez des tas de données en attente d’être exploitées par votre entreprise, et vous êtes impatient de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer? Si vous y regardez de plus près, vous vous rendrez probablement compte qu’il y a des goulots d’étranglement qui étoufferont vos pipelines IA. Résoudre ces problèmes est une partie essentielle du voyage IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi facile de préparer votre infrastructure pour les charges de travail IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait incité 40% des organisations à augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois des IA génératrices et non génératrices pour une grande variété d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième place, la cybersécurité ou la gestion de la fraude, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter des activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise occupe la troisième place, ce qui indique un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Ensuite viennent la gestion des relations avec les clients, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé un grand nombre de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie des charges de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, elles font face à deux principaux défis.
« La Croisade acharnée d’un couple pour arrêter un tueur génétique »
En y repensant, cela aurait pu être un indice. Mais au début de l’année 2010, lorsque Kamni Vallabh a commencé
