Accélérer le temps d’obtention de connaissances pour l’IA et le calcul haute performance (HPC)

Article sponsorisé Alors, vous êtes enfin prêt à rejoindre le train de l’IA. Vous avez une tonne de données qui traînent dans votre entreprise et vous êtes impatient de mettre en valeur leurs potentiels. Mais attendez une minute – votre infrastructure est-elle prête à gérer cela ? Regardez de près et vous êtes susceptible de trouver des goulets d’étranglement qui étoufferont vos pipelines d’IA. Résoudre ces problèmes fait partie intégrante du parcours vers l’IA. Avec l’intérêt actuel pour l’IA générative, il n’y a jamais eu de meilleur moment pour préparer votre infrastructure aux charges de travail de l’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 l’IA non générative pour une grande variété de cas d’utilisation en entreprise. Le premier d’entre eux est le service client, selon une enquête de Forbes Advisor auprès de 600 chefs d’entreprise. En deuxième place vient la cybersécurité ou la gestion des fraudes, car 51 % des entreprises explorent l’utilisation de l’apprentissage automatique pour repérer les activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants numériques d’entreprise arrive en troisième position, ce qui témoigne d’un fort intérêt pour l’IA générative qui sous-tend de plus en plus ces agents de productivité personnelle. Viennent ensuite la gestion de la relation client, la gestion des stocks et la production de contenu. L’informatique en nuage a alimenté bon 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 de la charge de travail de l’IA sur leurs propres locaux. Cependant, elles sont confrontées à deux défis clés.