L'IA pour les entreprises, qu'est-ce que c'est ?

L'IA pour les entreprises désigne l'intégration d'outils d'intelligence artificielle (IA) et de logiciels d'apprentissage automatique à l'exploitation et aux processus à grande échelle.  

Dans presque tous les secteurs, les entreprises adoptent des technologies d'IA pour augmenter leur efficacité et la productivité des équipes et des ressources dont elles disposent. Elles ont notamment besoin de solutions d'IA qui fonctionnent à grande échelle, pour toutes les équipes et charges de travail.

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Dans les secteurs de la santé, des télécommunications et de la banque, l'IA offre un avantage concurrentiel, que ce soit pour rationaliser les opérations financières, améliorer l'expérience client ou simplement gagner en efficacité. Les entreprises apprennent rapidement à appliquer l'IA générative et l'IA prédictive pour effectuer des tâches quotidiennes et résoudre des problèmes complexes à long terme. 

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L'IA permet aux entreprises de penser leur activité différemment. Les entreprises peuvent aujourd'hui résoudre des problèmes en quelques semaines au lieu de plusieurs années. 

Grâce à la rapidité et à la précision des technologies d'IA, les grandes entreprises sont en mesure de trier d'énormes volumes de données et d'expérimenter de nouvelles idées rapidement et en toute confiance. Il est important de pouvoir identifier les opportunités à saisir et leurs potentielles retombées, ainsi que les solutions qui permettront de relever les défis liés à l'IA. 

Il est également important de comprendre le rôle tout aussi essentiel de l'inférence. Sans elle, il n'y aurait pas d'IA. Ce processus devient particulièrement complexe dans le cas des stratégies appliquées à l'échelle de l'entreprise qui requièrent de grands modèles. La réussite d'une stratégie d'IA dépend du matériel et des logiciels sur lesquels reposent les fonctionnalités d'inférence d'IA des entreprises.

Pour déployer des charges de travail d'IA à grande échelle, toutes les variables doivent être efficacement coordonnées. Plus précisément, les entreprises ont besoin de serveurs d'inférence capables de prendre en charge de grands modèles d'IA (tels que les grands modèles de langage) et des fonctionnalités d'inférence plus complexes.

Voici quelques outils d'IA pour renforcer l'inférence et aider les équipes d'ingénierie à optimiser l'utilisation des ressources : 

• llm-d : les instructions génératives des grands modèles de langage (LLM) peuvent s'avérer complexes et hétérogènes. Elles nécessitent, en général, d'importantes ressources de calcul et de stockage pour le traitement de gros volumes de données. Un framework d'IA Open Source comme llm-d permet aux équipes de développement d'utiliser des techniques telles que l'inférence distribuée pour répondre aux exigences croissantes des modèles à raisonnement plus grands et sophistiqués (comme les LLM).
• Inférence distribuée : cette approche permet aux modèles d'IA de traiter les charges de travail plus efficacement en répartissant les tâches liées à l'inférence entre plusieurs équipements interconnectés. Les tâches d'inférence sont ainsi allégées.  
• vLLM : sigle anglais de virtual Large Language Model, ou grand modèle de langage virtuel, vLLM est une bibliothèque de code Open Source gérée par la communauté vLLM. Elle utilise plus efficacement la mémoire des processeurs graphiques (GPU) pour aider les LLM à effectuer des calculs plus performants à grande échelle.

En savoir plus sur l'inférence d'IA 

Les solutions d'IA pour les entreprises offrent des avantages permettant de créer de meilleurs modèles économiques et de réduire les obstacles à leur efficacité. 

Voici quelques-uns de ces avantages : 

• Réduction des coûts. L'automatisation de l'IA permet d'automatiser les tâches quotidiennes et de réduire les actions répétitives, ce qui laisse la possibilité aux équipes de se consacrer aux tâches nécessitant toute leur attention.
• Amélioration de l'expérience client. L'IA excelle dans l'analyse des données et l'identification de schémas, même lorsqu'il s'agit de comportements humains. Ces informations obtenues en temps réel peuvent améliorer la façon dont les clients interagissent avec une marque.
• Prévention des erreurs. L'IA possède la capacité non seulement d'identifier des schémas, mais aussi de prédire les tendances futures, notamment les anomalies. L'IA prédictive peut contribuer à détecter les erreurs ou les défaillances avant qu'elles surviennent, afin d'éviter les temps d'arrêt prolongés et les pertes de productivité importantes. 

En savoir plus sur les cas d'utilisation de l'IA prédictive

L'un des principaux avantages de l'IA est qu'elle permet de rationaliser la collaboration pluridisciplinaire entre les équipes, un aspect indispensable pour profiter de tous les autres avantages de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les plateformes d'IA pour les entreprises doivent faciliter la collaboration entre les équipes susceptibles de rencontrer des problèmes de communication. 

Lorsque les équipes travaillent plus rapidement et intelligemment, les inefficacités diminuent à tous les niveaux, notamment lorsqu'une même plateforme est utilisée. 

Découvrir des cas d'utilisation détaillés de l'IA pour les entreprises

Si les solutions d'IA pour les entreprises offrent des opportunités de croissance, elles peuvent également introduire des risques. Il est important de les comprendre pour mieux s'y préparer et réduire la part d'imprévisibilité.

Voici certains risques fréquents :  

• Biais dangereux.  Parce que les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés à partir d'historiques de données, ils apprennent des biais et des éléments discriminatoires susceptibles d'influencer la prise de décisions. Des biais peuvent apparaître avec l'IA générative sous la forme de réponses erronées, et avec l'IA prédictive sous la forme de prédictions inexactes. L'utilisation de données saines peut améliorer la précision et la qualité des prédictions.
• Informations non fiables. L'IA peut être sujette à des hallucinations, c'est-à-dire générer des informations qui semblent exactes, mais qui sont en réalité erronées. Si certains de ces résultats sont plutôt anodins (comme une image d'une personne possédant six doigts), d'autres peuvent s'avérer dangereux, par exemple un dialogueur (ou chatbot) formulant de mauvais conseils médicaux.

• Risques juridiques et pour la sécurité. Les systèmes d'IA peuvent exposer les entreprises à divers risques en matière de sécurité. Par exemple, des utilisateurs peuvent saisir des informations sensibles dans des applications qui ne sont pas sécurisées par défaut, ce qui augmente le risque de fuite de données. Par ailleurs, les réponses formulées par l'IA générative peuvent introduire des risques de nature juridique en reproduisant des contenus protégés par des droits d'auteur ou en s'appropriant la voix ou l'identité d'une personne réelle sans son consentement. 

  Protéger les charges de travail d'IA

Afin d'être efficaces, les plateformes d'IA pour les entreprises nécessitent des ressources importantes et une collaboration étroite entre les équipes. 

Voici certains défis courants auxquels sont confrontées les entreprises :

• Déficits de compétences et manque d'expertise. Les entreprises ont besoin de nouvelles compétences pour exploiter tout le potentiel de l'IA. Le recrutement, l'intégration et la formation d'une équipe peuvent nécessiter beaucoup de temps et de ressources.
• Coûts élevés. Les entreprises ont besoin de ressources importantes pour gérer les systèmes d'IA et les faire fonctionner à grande vitesse. Les coûts liés à la puissance de calcul dont ces technologies ont besoin et à l'emploi de professionnels qualifiés peuvent rapidement augmenter.
• Mise à l'échelle impossible. La mise à l'échelle de l'IA au sein de l'entreprise peut nécessiter d'importantes ressources de calcul et de stockage. Les modèles de raisonnement plus grands et sophistiqués peuvent s'avérer complexes et hétérogènes, ce qui ralentit l'inférence. Un framework tel que llm-d peut résoudre les problèmes liés à l'inférence distribuée, et offrir aux équipes de développement et d'ingénierie de l'IA un système résilient et observable qui accélère l'inférence à grande échelle.
• Méfiance envers l'IA. Il peut être difficile de s'adapter aux changements rapides, notamment lorsqu'il existe de nombreuses inconnues. Dans la mesure où l'IA peut sembler mystérieuse et peu fiable, les entreprises doivent parfois déployer des efforts supplémentaires pour obtenir l'adhésion de leurs équipes et encourager la collaboration nécessaire à leur réussite. 

Découvrir comment l'IA agentique peut aider les entreprises à évoluer

Les entreprises exécutent l'inférence d'IA dans le cadre de cas d'utilisation étendus impliquant un grand nombre de variables. Pour déployer de manière cohérente ces modèles à grande échelle, il faut cependant une puissance de calcul considérable, de nombreuses ressources et des compétences spécialisées. 

Le framework vLLM peut relever ces défis en optimisant l'utilisation du matériel nécessaire pour exécuter l'inférence d'IA. Il convient donc particulièrement aux entreprises des secteurs dans lesquels la flexibilité et le contrôle comptent autant que la rapidité.

vLLM est une solution Open Source qui offre aux entreprises les avantages suivants : 

• Possession et gestion des GPU
• Contrôler les données
• Faire des essais avec des modèles de pointe dès leur lancement

Il est possible de déployer vLLM sur plusieurs équipements, notamment des GPU NVIDIA et AMD, des unités de traitement de tenseur Google, des accélérateurs Intel Gaudi et AWS Neuron. Au-delà du matériel, ce framework fonctionne également dans le cloud, dans le datacenter ou à la périphérie du réseau.

Découvrir trois cas de mise à l'échelle avec vLLM 

L'IA implique de nombreuses variables. Comme toute pile technologique, la pile d'IA pour les entreprises doit inclure des outils, des services, des plateformes et des logiciels issus de diverses sources, qui se combinent pour fournir une solution complète. 

Une pile technologique d'IA se compose de différentes couches, comme les LLM, les environnements d'exécution, les accélérateurs matériels et les données de l'entreprise. Les protocoles tels que le MCP (Model Context Protocol) permettent aux différents éléments de la pile d'IA de fonctionner ensemble. 

La composition d'une pile peut être flexible et dépend de facteurs tels que le cas d'utilisation de l'entreprise, ses objectifs ainsi que les ressources dont elle dispose. 

Il est important de rappeler qu'une pile technologique d'IA n'est pas rigide. Ses composants ne sont pas nécessairement superposés. La pile doit fonctionner comme un tout, en harmonie, chaque couche ayant un rôle précis indispensable à l'ensemble. 

Quelle que soit sa forme, l'objectif d'une pile d'IA est de fournir un emplacement pour toutes les variables de la solution d'IA. Chaque membre d'une équipe pourra ainsi identifier des domaines spécifiques à améliorer et évaluer le fonctionnement de l'ensemble de la pile. 

Il peut être stratégique de former une équipe spécifique ou d'allouer une partie du budget aux produits et services d'IA. 

Pour adopter et mettre en œuvre l'IA ou la mettre à l'échelle, les entreprises doivent notamment suivre certains principes : 

• Établissement des objectifs. Une fois que les entreprises ont saisi la manière dont elles peuvent exploiter l'IA, elles sont en mesure d'identifier leur parcours de croissance. Une fois l'objectif final établi, elles peuvent l'utiliser comme point de départ afin de définir les actions à mener pour l'atteindre. 

• Vérification de l'intégrité des données. Les données sont la clé d'une stratégie d'IA réussie. En l'absence de données saines, les logiciels et plateformes d'IA ne sont d'aucune utilité. À l'aide de données à jour, précises et impartiales, les entreprises peuvent tirer pleinement parti de leur pile technologique. 

• Démarrage à petite échelle. Les entreprises qui ne peuvent pas encore effectuer de mise à l'échelle dans tous les environnements ont la possibilité de tester de petits modèles sur leur propre matériel. Cette expérimentation de l'IA à un niveau débutant aide les entreprises à se préparer aux défis qui se présenteront lors de son déploiement à grande échelle. 

• Sollicitation de spécialistes. L'IA n'est pas une technologie simple. Son utilisation peut même très vite se compliquer. Il est courant (et recommandé) de faire appel à une équipe qui maîtrise réellement cette technologie. 

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• Mise en œuvre de l'IA. Une plateforme réservée à la mise en œuvre de l'IA simplifie la gestion du cycle de vie des applications d'IA. Elle favorise la collaboration pluridisciplinaire évoquée précédemment et permet d'évoluer avec l'ensemble des équipes. 

Découvrir comment élaborer une stratégie d'IA pour la croissance à long terme → 

Dans la mesure où chaque entreprise est différente et unique, chacune aura des objectifs en matière d'IA qui lui seront propres. 

Red Hat® AI est une plateforme de produits et de services qui permettent aux entreprises d'avancer dans le déploiement de l'IA, qu'elles soient tout au début du processus ou déjà prêtes à évoluer. Cette offre répond aux besoins en matière d'IA prédictive et générative, et convient aux cas d'utilisation spécifiques de chaque client.

Red Hat AI inclut Red Hat AI Inference Server, une solution qui optimise l'inférence dans le cloud hybride pour accélérer le déploiement des modèles et réduire les coûts. Basé sur vLLM, ce serveur d'inférence optimise l'utilisation de GPU et diminue les délais de réponse.

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