Accélérez le temps de la compréhension pour l’IA et le HPC

Il y a quelques années, vous n’auriez jamais envisagé d’utiliser l’IA dans votre entreprise. Aujourd’hui, vous avez des tonnes de données à disposition, et vous êtes impatient de débloquer leur potentiel. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer ? Si vous regardez de plus près, vous risquez de découvrir des goulots d’étranglement qui vont bloquer vos pipeline IA. Résoudre ces problèmes est une étape cruciale du parcours IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’a jamais été aussi important 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 l’IA générative et non générative pour une large gamme d’utilisations professionnelles. Le premier est le service client, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. En deuxième lieu vient la cybersécurité ou la gestion des fraudes, 51 % des entreprises explorant 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 est de plus en plus à l’origine de ces agents de productivité personnelle. Puis viennent le CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé un certain nombre de ces cas d’utilisation IA, mais il est souvent plus avantageux pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail IA sur leurs propres serveurs. Cependant, elles font face à deux principaux défis.