Donc, vous êtes enfin prêt à sauter dans le train de l’IA. Vous avez des tas de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatient de débloquer leur valeur. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à les gérer? Regardez de plus près et vous risquez de trouver des goulots d’étranglement qui étoufferont vos pipelines IA. Résoudre ces problèmes est une partie importante du voyage 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’entreprise. En second lieu, 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, indiquant un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Ensuite viennent les CRM, la gestion des stocks et la production de contenu. Le cloud computing a propulsé un certain 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, ils font face à deux défis clés.
« 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
