Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a abordé la préparation des organisations à l’intégration de l’IA lors de la conférence GTC 2024 tenue aux États-Unis. Huang a mis en avant le changement substantiel vers des systèmes qui ne peuvent pas fonctionner sans la technologie de l’IA. Saisissant cette période transformatrice, Nvidia a introduit sa dernière architecture GPU nommée « Blackwell », représentant un grand pas en avant en termes de puissance de calcul et de traitement des données pour les entreprises.
Avec 2080 milliards de transistors, l’architecture Blackwell se vante de la capacité à traiter rapidement les énormes ensembles de données des grands modèles de langage. Cependant, la transition vers des systèmes centrés sur l’IA apporte son lot de défis. Une préoccupation particulière est le coût associé à la mise en place d’une infrastructure adéquate pour soutenir les applications d’IA. Les dirigeants sont confrontés au dilemme de maximiser la valeur de leur investissement en IA.
Les décisions organisationnelles pivotent désormais sur l’emploi de services cloud ou la construction de systèmes sur site pour le déploiement de l’IA. Selon Enterprise Strategy Group (ESG) de TechTarget, il existe un fort besoin de systèmes sur site pour exploiter rapidement les ressources de données.
Des fournisseurs de matériel comme Dell Technologies, Hitachi Vantara et Pure Storage, en partenariat avec Nvidia, développent des produits et services pour exploiter les capacités de l’IA. Lors de la GTC 2024, des prototypes de ces produits d’infrastructure optimisés pour l’IA ont été dévoilés, élargissant la gamme d’options pour les organisations mais compliquant également les choix.
Avant d’adopter une infrastructure d’IA, les organisations doivent définir la finalité de l’utilisation de l’IA dans leurs opérations. Cela implique de prendre en compte l’étendue de l’utilisation des données, le nombre de paramètres pour la formation des modèles d’IA, et décider s’il faut développer des modèles d’IA propriétaires ou utiliser des modèles existants.
Les différents usages de l’IA nécessitent différentes capacités d’infrastructure. Consulter des fournisseurs proposant une large gamme de produits liés à l’IA peut éclairer la prise de décisions et fournir des informations précieuses sur la sélection et l’application des produits. Certains fournisseurs peuvent aider les organisations à identifier les données les plus adaptées aux applications d’IA.
Avec la technologie IA prête à transformer les opérations organisationnelles dans un avenir proche, les entreprises ayant des stratégies claires pour l’utilisation de l’IA doivent investir proactivement dans l’infrastructure nécessaire. Identifier les usages et les données requises pour l’IA, combiné à la collaboration avec les fournisseurs, jette les bases d’une mise en œuvre réussie.
Principales questions et réponses :
– Qu’est-ce que Blackwell ?
Blackwell est la dernière architecture GPU introduite par Nvidia, conçue pour améliorer la puissance de calcul et le traitement des données, particulièrement adaptée pour traiter les ensembles de données des grands modèles de langage.
– Quels sont les plus grands défis pour les entreprises dans l’adoption de l’IA ?
Les entreprises font face aux défis des coûts élevés pour la mise en place de l’infrastructure d’IA nécessaire, à faire le bon choix entre les services cloud ou les systèmes sur site, et à maximiser le retour sur investissement en IA. Elles doivent également s’assurer que la stratégie et le focus de leur organisation s’alignent avec les capacités en IA et l’infrastructure dans laquelle elles choisissent d’investir.
– Comment les fournisseurs de matériel répondent à la révolution de l’IA ?
Des fournisseurs de matériel comme Dell Technologies, Hitachi Vantara et Pure Storage s’associent à Nvidia pour développer des produits d’infrastructure optimisés pour l’IA afin de répondre aux besoins divers des différentes organisations.
Principaux défis et controverses :
– Coût : Investir dans une infrastructure d’IA sophistiquée comme celle nécessaire pour l’architecture Blackwell de Nvidia peut être coûteux, rendant cela prohibitif pour les petites entreprises ou les startups sans capital significatif.
– Main-d’œuvre qualifiée : Il y a une pénurie de personnel qualifié capable de comprendre et de mettre en œuvre l’infrastructure d’IA. Les entreprises peuvent trouver difficile de recruter les talents appropriés pour tirer le meilleur parti des technologies d’IA.
– Sécurité et confidentialité : Avec l’intégration accrue de l’IA, il existe des préoccupations continues concernant la confidentialité et la sécurité des données. Les organisations doivent résoudre ces problèmes alors qu’elles deviennent de plus en plus dépendantes de systèmes d’IA qui analysent et stockent des informations sensibles.
– Avantages de l’adoption de l’IA :
– Amélioration de l’efficacité : Les systèmes d’IA peuvent traiter rapidement de vastes ensembles de données et effectuer des analyses beaucoup plus rapidement que les humains, conduisant à une prise de décision plus rapide et une productivité accrue.
– Amélioration des capacités : L’IA peut permettre de nouveaux services et produits, transformant les opérations commerciales et offrant un avantage concurrentiel.
– Innovation : Avec la puissance de calcul fournie par des architectures comme Blackwell, les entreprises peuvent poursuivre des recherches et développements avancés, menant à l’innovation.
Inconvénients de l’adoption de l’IA :
– Coût : L’investissement initial pour l’infrastructure d’IA et les coûts opérationnels continus peuvent être élevés, impactant les finances de l’entreprise.
– Complexité : Gérer et intégrer des systèmes d’IA dans les flux de travail existants peut être compliqué et nécessiter des compétences spécialisées.
– Dépendance : Une sur-reliance sur la technologie de l’IA pourrait rendre les entreprises vulnérables aux pannes technologiques ou aux attaques de cybersécurité.
Pour rester informé sur Nvidia et pour des informations supplémentaires sur l’utilisation de l’IA en entreprise, on peut visiter leur site officiel en utilisant le lien suivant : Nvidia.
Pour des perspectives supplémentaires sur l’utilisation de l’IA en entreprise, la visite de sites web comme TechTarget ou Dell Technologies pourrait offrir des informations précieuses, étant donné que ces fournisseurs collaborent activement avec Nvidia. Cependant, il faut toujours faire preuve de prudence pour s’assurer que les URL sont actuelles et valides avant de les visiter.