Accélérer le temps de l’analyse pour l’IA et le HPC

Il y a quelques années, vous auriez été fou de vous lancer dans l’IA. Aujourd’hui, c’est une tout autre histoire. Les entreprises ont des tas de données et elles sont impatientes de pouvoir en extraire la valeur. Mais attendez une minute : votre infrastructure est-elle prête ? Il suffit de regarder de plus près pour voir que des goulots d’étranglement vont bloquer vos pipelines IA. Il est donc essentiel de les régler avant de commencer votre projet 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 poussé 40 % des organisations à augmenter leurs investissements dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois des techniques d’IA générative et non générative pour un large éventail d’applications professionnelles. La première est le service clientèle, selon une enquête de Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième lieu, la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51 % des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter les activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui indique un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a permis de mettre en œuvre un certain nombre de ces cas d’utilisation de l’IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer elles-mêmes une partie des charges de travail IA. Cependant, elles font face à deux principaux défis.