Les besoins de l’intelligence artificielle (IA) en matière de données sont très complexes. Par exemple, au Cork Institute of Technology, la recherche en intelligence artificielle est possible grâce à un superordinateur spécialement conçu par Dell Technologies. Le Massachusetts Institute of Technology considère l’intelligence artificielle comme une discipline inextricablement interconnectée avec l’infrastructure de données. Une multitude de solutions matérielles et logicielles peuvent satisfaire les exigences élevées que l’IA impose à l’architecture informatique. C’est ce qui explique la naissance d’un marché de puissantes infrastructures de données pour fournir des solutions technologiques d’intelligence artificielle, dont certaines nécessitent elles-mêmes l’IA.

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Le marché

Dans le marché actuel, il est impossible de dissocier IA et infrastructure de données. La puissance des infrastructures de données est nécessaire non seulement pour répondre aux exigences de l’IA, mais également pour être capable d’analyser et de gérer des quantités importantes de données. Le AllianzGI Artificial Intelligence & Technologies Fund, une firme d’investissement dont la stratégie repose sur les technologies émergentes d’IA, désigne les données (y compris celles liées à l’Internet des objets, à l’IA, à la réalité augmentée et virtuelle et à l’automation) comme le principal moteur de croissance de l’informatique, aujourd’hui et dans l’avenir.

Android learning

Avant de poursuivre, il faut distinguer intelligence artificielle et technologies cognitives. L’IA est conçue pour prendre des décisions et résoudre des problèmes par elle-même. L’informatique cognitive, quant à elle, est un domaine plus ancien qui simule les comportements humains au moyen d’algorithmes complexes. Les deux technologies sont utilisables pour des tâches comme la reconnaissance vocale, mais l’IA est plus appropriée pour l’automatisation et la robotique. Selon Jun Wu, de Towards Data Science, l’IA est souvent la solution la plus appropriée pour la prestation de services. Cette réflexion sur l’infrastructure de données s’applique principalement aux stratégies d’IA pour la fourniture de services. Si votre entreprise met à profit des technologies informatiques cognitives, elle peut les intégrer à une stratégie globale d’IA pour répondre aux exigences du marché actuel.

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Les changements architecturaux

En matière d’intelligence artificielle, votre entreprise a peut-être besoin d’un mélange d’architecture éprouvée et de nouveaux concepts. Quand vient le temps de repenser votre infrastructure de données en vue d’implanter un logiciel d’IA, il est important de comprendre les changements architecturaux en cours.

Infrastructure

Selon la société de capital-risque Andreessen Horowitz, l’infrastructure de données subit six changements majeurs :

  • Le stockage de données se déplace vers le infonuagique.
  • Les infrastructures sur mesure de type MapReduce, comme Hadoop, sont progressivement abandonnées au profit des lacs de données dotés de fonctionnalités semblables aux systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR).
  • Les processus d’extraction, de chargement et de transformation des données remplacent ceux d’extraction, de transformation et de chargement.
  • La gestion électronique de processus se transforme en systèmes d’automatisation de flux de données.
  • Les utilisateurs avec peu de connaissances techniques n’ont plus à attendre après les équipes d’analystes, car les nouveaux logiciels facilitent l’accès à l’analyse de données.
  • Au lieu de veiller sur les terminaux, la sécurité informatique se centralise sur la plateforme de données.

Ces tendances démontrent une transformation globale de l’architecture informatique vers un système plus dynamique et souple grâce aux technologies émergentes d’IA appliquées à la gestion des infrastructures de données.

AI infrastructure

Les possibilités offertes par l’IA

Le lien intrinsèque et bidirectionnel entre une bonne infrastructure de données et l’IA est évident. Cependant, il est normal de se demander ce que peut faire l’intelligence artificielle de plus qu’une bonne équipe de TI pour l’analyse et le stockage de vos données.

Évidemment, l’équipe devra toujours superviser l’infrastructure, mais l’intelligence artificielle et les technologies de l’information peuvent simplifier l’exploration de données et brosser un portrait unique des préférences des clients. Les géants de la Silicon Valley, comme Facebook et Google, utilisent depuis longtemps des réseaux neuronaux entraînés avec les données des utilisateurs pour créer de la publicité ciblée. Tant les courtiers traditionnels que ceux effectuant des transactions à haute fréquence utilisent l’intelligence artificielle pour perturber le marché financier. L’IA a également des conséquences sur l’avenir de la pratique du droit : des ordinateurs peuvent s’occuper de tâches répétitives et fastidieuses comme le caviardage de textes et d’images, alors que l’apprentissage profond appliqué à l’ensemble de la preuve peut soutenir l’élaboration de la stratégie juridique pour le procès.

data center infrastructure

Toutes ces applications de l’intelligence artificielle découlent d’une bonne connaissance des données. Cette connaissance s’appuie sur une histoire cohérente soutenue par des techniques de visualisation des données avancées. L’intelligence artificielle est utile pour obtenir des données de qualité, raffiner l’histoire et présenter visuellement les résultats de façon convaincante.

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Comment savoir si votre infrastructure est prête pour l’intelligence artificielle

La tendance du marché est à l’infonuagique, alors même que les mesures de sécurité se centralisent. La mode est aux lacs de données dotés de fonctionnalités de SGBDR et aux processus d’extraction, de chargement et de transformation. Votre infrastructure peut-elle soutenir vos projets d’IA? Devez-vous complètement revoir votre architecture?

Commencez par déterminer la puissance informatique nécessaire aux projets d’IA prévus. Vos serveurs actuels sont-ils adéquats? Sinon, seriez-vous prêt à transférer une partie de vos activités vers le infonuagique?

Cloud services

Examinez ensuite votre solution existante de stockage des données. Si votre nouveau projet d’IA est distinct et ne touche pas au stockage des données ni aux activités quotidiennes, vous pouvez aborder l’infrastructure de données du projet indépendamment de l’architecture actuelle. Sinon, vous devrez utiliser des techniques d’intégration pour fusionner la nouvelle technologie d’intelligence artificielle avec le matériel et les logiciels existants.

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Principaux points à retenir concernant l’IA et les infrastructures de données

Les changements architecturaux dans les infrastructures de données transforment le marché actuel. Tenez compte des tendances lorsque vous mettez en place une infrastructure de données ou l’adaptez pour l’IA. La plupart des grandes entreprises délaissent les infrastructures de type Hadoop au profit de lacs de données dotés de fonctionnalités de SGBDR, qui offrent plus de souplesse. Cela vaut donc la peine de s’y intéresser. Toutefois, vous pourriez préférer conserver le stockage des données plutôt que de migrer vers le infonuagique, malgré la tendance du marché en ce moment.

En fin de compte, le choix de la bonne architecture de données pour votre stratégie de prestation de services intelligente nécessite les connaissances et l’expertise de professionnels en informatique. La touche humaine est importante pour tout type de projet : conception de serveurs à UTG, sous-traitance à des fournisseurs externes, solutions de lacs de données, stockage de données sur mesure, etc. Communiquez avec nous aujourd’hui pour en apprendre davantage sur nos solutions technologiques d’intelligence artificielle.

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