Avec de nombreux professionnels de l’informatique constatant une plus grande demande de services d’intelligence artificielle dans les entreprises, les entreprises de taille moyenne et même certaines petites entreprises, un des défis clés consiste à accéder à du matériel pouvant gérer la charge de calcul de l’IA et à installer des serveurs avec une puissance de traitement optimale pour l’IA. Ce défi survient au moment où de nombreuses personnes font face à une pression interne pour investir dans l’hype des sensations générative d’IA, ChatGPT et Bard dominent les titres. Les firmes de recherche estiment que ce n’est pas seulement de l’hype, mais un signe des temps à venir, alors que les entreprises adoptent l’IA pour une large sélection d’utilisations, notamment les chatbots de service à la clientèle et l’analyse de données en matière de cybersécurité. Les coûts de construction de plateformes d’IA génératrices s’accumulent. Quel est le coût d’une telle adoption rapide? L’une des firmes, Tirias Group, estime que les coûts d’infrastructure et d’exploitation de l’IA générative dépasseront 76 milliards de dollars en 2028. Dell’Oro Group, de son côté, prévoit que les dépenses en capital (CapEx) atteindront un demi-trillion de dollars en 2027, grâce aux investissements en IA.
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle
Les Problèmes Communs Rencontrés par la Société dans l’Utilisation Efficace des Derniers Développements de l’Intelligence Artificielle Introduction L’intelligence artificielle (IA)