Les entreprises adoptent des solutions de conteneurs pour mettre à l’échelle l’IA générative.
L’IA générative est exceptionnelle, mais elle est gourmande en énergie. La configuration informatique traditionnelle ne suffit plus. C’est pourquoi les entreprises adoptent les conteneurs, un moyen plus intelligent et plus rapide de déployer des applications d’IA. Considérez les conteneurs comme des boîtes d’expédition numériques : ils emballent soigneusement tout ce dont une application a besoin pour fonctionner, ce qui facilite son déplacement entre différents environnements, cloud public, cloud privé ou centres de données sur site. Ce type de flexibilité est exactement ce dont les entreprises ont besoin pour faire évoluer l’IA sans se heurter à des obstacles infrastructurels.
Nous constatons que cette évolution est rapide. Près de 90 % des entreprises ont déjà commencé à conteneuriser leurs applications et plus de la moitié d’entre elles ont pleinement adopté les conteneurs pour toutes les charges de travail. Il s’agit d’une amélioration massive de l’efficacité. Kubernetes, l’outil qui orchestre ces conteneurs, facilite le déploiement de l’IA en automatisant des tâches telles que la mise à l’échelle et l’allocation des ressources. En bref, les entreprises ne se contentent pas d’adopter les conteneurs, elles réorganisent la façon dont l’IA fonctionne dans leur entreprise.
L’IA générative évolue et les entreprises qui veulent garder une longueur d’avance ont besoin d’une infrastructure qui évolue aussi vite que leurs modèles d’IA. La conteneurisation n’est pas seulement une option, c’est la nouvelle base.
L’augmentation des investissements dans l’infrastructure informatique est essentielle pour prendre en charge les charges de travail d’IA générative.
L’IA est une mathématique à grande échelle. Et cette échelle est énorme. La formation et l’exécution de modèles d’IA exigent d’énormes ressources informatiques, et la plupart des entreprises n’en ont tout simplement pas assez. C’est pourquoi plus de la moitié des entreprises reconnaissent la nécessité d’augmenter leurs investissements informatiques pour rester dans la course. Sans cela, l’adoption de l’IA s’arrêtera avant même d’atteindre la production.
Les entreprises ont du mal à intégrer les charges de travail d’IA dans leurs configurations existantes car ces charges de travail exigent plus de puissance de traitement, un meilleur flux de données et des mesures de sécurité plus strictes. Les préoccupations réglementaires ajoutent également une couche de complexité supplémentaire. Investir dans la bonne infrastructure signifie moins de goulets d’étranglement, un déploiement plus rapide de l’IA et, en fin de compte, un avantage concurrentiel.
« Les entreprises qui hésitent à investir dans l’infrastructure de l’IA ne font pas d’économies, elles prennent du retard. Il s’agit d’un cas classique d’adaptation ou de retard. »
Les environnements cloud hybrides sont d’une valeur inestimable
L’IA générative ne vit pas dans un seul endroit. Elle se déplace, passant d’un environnement à l’autre au fur et à mesure de son développement, de sa mise au point et de son fonctionnement. C’est pourquoi le cloud hybride, combinant des ressources de cloud public et privé, est en train de devenir la stratégie par défaut pour l’IA d’entreprise.
Voici comment cela fonctionne : L’entraînement des modèles d’IA commence dans le cloud public, où la puissance informatique est pratiquement illimitée. Une fois formés, les modèles sont affinés et sécurisés dans des environnements de cloud privé, ce qui garantit que les données sensibles restent protégées. Enfin, lorsque des réponses en temps réel sont nécessaires (pensez aux chatbots alimentés par l’IA ou à l’analyse prédictive), l’inférence se fait à la périphérie, plus près de l’utilisateur, ce qui réduit le temps de latence et améliore la vitesse.
Lee Caswell, SVP chez Nutanix, l’a dit simplement : L’IA est naturellement un flux de travail de cloud hybride. Vous ne pouvez pas la confiner à une seule infrastructure. Les conteneurs rendent l’ensemble du processus transparent, en permettant aux applications d’IA de passer d’un environnement à l’autre sans rupture.
Pour les entreprises, le message est clair : si votre stratégie d’IA n’est pas hybride, elle est incomplète.
La conteneurisation devient la norme de facto
Il y a quelques années, les conteneurs étaient surtout l’apanage du cloud public. Ce n’est plus le cas aujourd’hui. Aujourd’hui, ils sont devenus la norme pour le déploiement des charges de travail d’IA, que ce soit sur site, dans des clouds privés ou dans des environnements hybrides. La raison ? L’IA a besoin d’évolutivité, de fiabilité et de portabilité, et les conteneurs offrent ces trois caractéristiques.
Contrairement aux applications traditionnelles, les modèles d’IA ne restent pas au même endroit. Ils doivent se déplacer dans différentes infrastructures tout en restant cohérents. C’est exactement ce que font les conteneurs. Ils offrent un moyen structuré et modulaire de déployer l’IA, en veillant à ce que, quel que soit l’endroit où une charge de travail s’exécute, elle fonctionne efficacement. Kubernetes va encore plus loin en automatisant le déploiement, la mise à l’échelle et la gestion, réduisant ainsi la complexité du traitement des applications d’IA.
Selon Gartner, plus de 75 % des déploiements d’IA seront conteneurisés d’ici 2027, contre seulement 50 % aujourd’hui. Cette évolution est une réponse directe aux besoins informatiques massifs de l’IA. Les entreprises qui adoptent la conteneurisation feront évoluer l’IA plus rapidement, réduiront les coûts et bénéficieront d’un avantage opérationnel. Celles qui ne le font pas ? Elles auront du mal à suivre.
La conteneurisation est déjà le présent. Plus tôt les entreprises passeront à la conteneurisation, mieux elles seront positionnées dans le monde de l’IA.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- La conteneurisation favorise l’évolutivité : Les entreprises utilisent des solutions de conteneurs pour déployer l’IA générative, ce qui permet des transitions en douceur entre les environnements publics, privés et sur site. Les décideurs devraient investir en priorité dans des outils d’orchestration de conteneurs tels que Kubernetes pour maintenir l’agilité et l’efficacité opérationnelles.
- La mise à niveau des investissements informatiques est essentielle : Plus de la moitié des organisations indiquent que la mise à l’échelle de l’IA nécessite une infrastructure informatique améliorée pour gérer les charges de calcul accrues et les défis réglementaires. Les dirigeants doivent investir dans des systèmes informatiques complets pour répondre aux exigences croissantes des charges de travail de l’IA et sécuriser l’intégrité des données.
- La stratégie de cloud hybride est inestimable : Les workflows d’IA générative bénéficient d’une approche hybride, utilisant le cloud public pour une formation évolutive et le cloud privé pour un réglage et une inférence sécurisés. Les dirigeants doivent élaborer des stratégies qui intègrent les deux environnements afin d’optimiser les performances et de maintenir la sécurité des données.
- La normalisation par le biais de la conteneurisation est en train d’émerger : Gartner prévoyant que plus de 75 % des déploiements d’IA utiliseront la technologie des conteneurs d’ici 2027, la conteneurisation devient rapidement la norme du secteur. Les décideurs devraient adopter cette approche pour rationaliser les opérations, réduire les coûts et garder une longueur d’avance sur la concurrence.
