Accélérer le temps de compréhension pour l’IA et le calcul haute performance.

Il est enfin temps pour vous de sauter dans le train de l’intelligence artificielle. 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? Si vous regardez de plus près, vous trouverez probablement des goulots d’étranglement qui bloqueront vos pipelines d’IA. La résolution de ces problèmes est une partie essentielle du voyage de l’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 d’IA. En août 2023, McKinsey a rapporté que l’IA générative avait suscité des plans de 40% des organisations pour augmenter leur investissement global dans l’IA. Aujourd’hui, les entreprises utilisent à la fois l’IA générative et non générative pour une grande variété d’utilisations professionnelles. Le numéro un est le service à la clientèle, selon l’enquête Forbes Advisor auprès de 600 propriétaires d’entreprises. La cybersécurité ou la gestion des fraudes arrive en seconde position, 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 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 beaucoup de ces cas d’utilisation d’IA, mais il est souvent moins cher pour les grandes entreprises de gérer elles-mêmes une partie du travail d’IA. Cependant, elles font face à deux principaux défis.