Introduction
L'intelligence artificielle (IA) génère beaucoup d'enthousiasme, mais le succès échappe encore à de nombreuses entreprises. Selon une étude de PricewaterhouseCoopers LLP, seules 20 % des entreprises atteignent au moins les trois quarts des gains de revenus et d'efficacité promis par l'IA. Gartner estime qu'au moins la moitié des projets d'IA générative ont été abandonnés l'an dernier.
Contexte Technique
L'industrie a créé le terme « piège des pilotes d'IA » pour décrire les expériences d'IA qui démontrent une valeur isolée mais échouent à évoluer en moteurs de transformation à l'échelle de l'entreprise. Les organisations peuvent réussir à construire un chatbot ou à automatiser un flux de travail étroit dans un département, mais elles peinent à étendre ces réussites à l'ensemble de l'entreprise. Une des raisons clés est que les organisations sous-estiment souvent le temps et les ressources nécessaires pour mettre à l'échelle les initiatives d'IA de manière sûre et fiable.
L'infrastructure d'IA diffère des plates-formes de traitement de données conventionnelles de manière significative. Alors que les systèmes d'entreprise traditionnels sont optimisés pour traiter de manière répétitive de grands volumes de transactions commerciales, de requêtes de base de données et de charges de travail d'application à l'aide de CPU, l'infrastructure d'IA nécessite un traitement parallèle massif de données non structurées alimenté par des unités de traitement graphique (GPU).
Analyse et Implications
Les charges de travail d'IA déplacent en continu d'énormes volumes de données entre le stockage, la mémoire et les processeurs, ce qui rend la bande passante réseau et la mémoire haute vitesse aussi importantes que la puissance de calcul. Les grappes d'IA de centaines ou de milliers de GPU interconnectés créent des exigences spéciales en termes de puissance, de refroidissement et de réseau qui peuvent submerger l'infrastructure de traitement de données traditionnelle.
Le programme Unleash AI d'Hewlett Packard Enterprise Co. (HPE) vise à répondre à ces besoins uniques en offrant une infrastructure d'IA prête à la production qui fournit la puissance, la gouvernance, la sécurité et la mise à l'échelle nécessaires. Unleash AI repose sur un écosystème de partenaires ISV vérifiés qui intègrent des solutions spécifiques au domaine et à l'industrie avec HPE Private Cloud AI (PCAI) pour transformer le potentiel d'IA en résultats.
Perspective
Les solutions Unleash AI sont bien plus que des applications. Elles comprennent un package complet d'infrastructure préconfigurée, de logiciels système et de contrôles qui servent ensemble de « bouton facile » pour le succès de l'IA. PCAI est une pile de solutions clés en main basée sur des serveurs HPE ProLiant Compute Gen12 équipés de la pile de calcul accélérée d'Nvidia Corp. pour appliquer un traitement parallèle aux besoins uniques des charges de travail d'IA.
Les partenaires Unleash AI, tels que Kamiwaza Corp. et ProHawk Technology Group Inc., utilisent HPE PCAI pour créer des agents d'IA qui automatisent des tâches complexes, comme la conformité avec la section 508 ou la détection d'incendie. Ces solutions sont conçues pour être évolutives, sécurisées et conformes aux réglementations, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi sur l'IA de l'Union européenne.
