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

Alors que 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? Jetez un œil de plus près et vous verrez probablement des goulots d’étranglement qui étoufferont vos pipelines IA. La résolution de ces problèmes est une partie vitale 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. La cybersécurité ou la gestion des fraudes arrive en seconde position, car 51% des entreprises explorent l’utilisation du machine learning pour détecter des activités suspectes. L’utilisation de l’IA pour les assistants digitaux 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 personnels. Ensuite viennent la gestion des relations avec les clients, 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 moins cher pour les grandes entreprises de gérer au moins une partie de la charge de travail IA sur leurs propres sites. Cependant, ils font face à deux principaux défis.