L’IA a éclaté sur la scène remplie de ’promesses — et elle livre. Il découvre des motifs enfouis dans des montagnes de données, accélère la prise de décision et rend même les interactions humaines plus humaines. Il s’’agit de remodeler les industries, des soins de santé et des finances aux organisations du secteur manufacturier  et public. Personne n’est à l’abri de l’excitation et tout le monde veut y participer.

Mais vouloir faire partie de la révolution de l’IA et être prêt pour l’IA sont deux choses très différentes.

Oui, vous pouvez utiliser l’IA qui n’’est pas votre modèle — public, vos points d’extrémité publics et votre infrastructure partagée — et, dans de nombreux cas d’’utilisation, qui est acceptable. Mais dès que vos données deviennent sensibles, réglementées, exclusives ou essentielles à votre avantage concurrentiel, tout change.

Une véritable transformation se produit lorsque l’IA s’exécute là où vos données vivent — lorsqu’elles ’se trouvent dans votre environnement, sous votre gouvernance, avec une infrastructure conçue pour vos besoins et avec un plein contrôle de vos données. L’IA privée est la clé, mais elle n’’est pas prête à l’emploi. Il a besoin d’une planification réfléchie et d’une réinterprétation architecturale dans l’ensemble de votre pile technologique, y compris l’informatique, le stockage, le réseautage et la sécurité.

Quatre grandes idées fausses sur l’IA privée (et ce qui ’est vrai)

Ce qui est drôle à propos de l’IA privée, c’est que ce qui a tendance à faire dérailler le déploiement n’’est pas la technologie qui fonctionne. Il ’s’agit de l’hypothèse que vous pouvez simplement brancher certains processeurs graphiques, pointer vos données vers un modèle et vous attendre à ce que tout fonctionne bien. L’IA privée exige plus que cela.

Cela nous amène à ce que sont les idées fausses qui déclenchent à plusieurs reprises l’IA privée avant qu’elle n’atteigne son potentiel.

Conception erronée 1 : “L’IA privée est principalement axée sur l’informatique”

L’hypothèse la plus persistante est que l’IA privée commence et se termine par l’informatique, — généralement les GPU—, et souvent, quelle que soit la densité permise par le budget. Il ’est compréhensible; les processeurs graphiques stimulent l’accélération derrière les modèles d’IA modernes. Mais l’informatique n’est qu’une partie de l’écosystème. Sans le bon mélange de processeurs, d’architecture de mémoire et d’infrastructure de soutien, même les accélérateurs les plus avancés sont sous-utilisés. L’’IA privée ne consiste pas à empiler le matériel, — mais ’plutôt à créer un environnement équilibré et hétérogène où l’informatique, la mémoire et les charges de travail s’alignent.

Conception erronée 2 : “Si nous avons les données, le stockage prendra soin de lui-même”

Traditionnellement, le stockage est simplement un endroit où les données sont conservées. L’’IA ne fonctionne pas comme ça. Ses modèles sont gourmands en données, et si les couches ’de stockage ne peuvent pas fournir une entrée rapide et cohérente, cela crée des goulots d’étranglement — laissant les GPU coûteux inactifs. C’’est pourquoi des technologies comme les systèmes de stockage express à mémoire non volatile et les lacs de données bien conçus et évolutifs sont essentiels. Dans l’IA, le stockage est une partie active du moteur. Sans la bonne architecture et la bonne stratégie de niveaux en dessous, même les modèles les mieux formés auront de la difficulté à performer.

Conception erronée 3 : “Notre réseau existant sera en bon état; il prend déjà en charge tout le reste”

Les réseaux sont faciles à tenir pour acquis. Si votre réseau gère des applications quotidiennes, on suppose qu’il peut gérer l’IA. Mais les charges de travail de l’IA sont différentes. Ils se déplacent continuellement à des volumes élevés et à des vitesses ultrarapides, et même la moindre augmentation de la latence peut causer un goulot d’étranglement. Pour que l’IA privée fasse ce qu’elle ’voulait, elle a besoin d’une latence ultra-faible et d’une autoroute de données de connexion à haut débit qui maintient les GPU et les pipelines de données alimentés en temps réel. Cela peut signifier de repenser complètement votre structure réseau, que ce soit par Ethernet haute performance moderne ou par des options spécialisées comme InfiniBand. Avant de déployer l’IA, une évaluation approfondie du réseau est essentielle pour identifier les points faibles qui vont affamer les GPU et ralentir l’inférence.

Conception erronée 4 : “Privé signifie automatiquement sécurisé”

Il existe une croyance commune selon laquelle l’’intégration de l’IA à l’interne résout par défaut tous les défis de sécurité. La pensée suivante : “Si les données restent à l’intérieur ’de mes murs, elles sont automatiquement sécuritaires et” sont défectueuses. L’’IA privée n’hérite pas automatiquement de la sécurité simplement parce qu’elle fonctionne sur votre infrastructure. En fait, parce qu’il introduit de nouveaux modèles de mouvement des données et de nouveaux points d’accès, il introduit également de nouveaux risques pour lesquels les contrôles traditionnels n’’ont pas été conçus.

Les modèles d’IA ont besoin de données constantes de grande valeur qui circulent à travers eux et sans les bons garde-corps en place, ce qui crée une exposition indésirable. Zéro confiance — où chaque utilisateur, appareil et charge de travail est continuellement authentifié et autorisé — est votre base de référence, pas une aspiration. Le chiffrement est nécessaire partout; au repos, en transit et de plus en plus utilisé.

L’accès doit être granulaire et étroitement régi. Même les fonctions de sécurité intégrées directement dans le matériel sont importantes, car les violations peuvent provenir d’endroits aussi fondamentaux — et inoffensifs — que la puce.

NTT DATA Offrir une IA privée de la bonne façon

Chez NTT DATA, nous comprenons pourquoi ces idées fausses existent. Il ne ’s’agit pas de mauvaises décisions ou de manque d’expertise; elles ’retiennent les hypothèses — si vous fondez vos attentes sur la pensée traditionnelle de l’IA. Mais l’IA privée est différente, — elle change les règles bien établies.

C’est là que l’avis de NTT DATA devient inestimable, vous guidant à travers les complexités de la construction d’une infrastructure d’IA hautement performante, sécurisée et à l’épreuve du temps. Nous examinons l’ensemble de votre pile technologique, — de l’informatique qui alimente vos modèles au stockage qui les maintient alimentés aux réseaux qui déplacent vos données à la vitesse et à la sécurité qui offre résilience et conformité réglementaire.

L’IA privée ne fonctionne que lorsque toutes ces couches sont en place, et c’’est là où notre expertise entre en jeu. Nous vous aidons à concevoir un environnement équilibré, résilient et prêt pour les ’réalités de l’IA moderne, afin que vos équipes puissent se concentrer sur ce que la technologie offre, et non sur ce qu’elle exige en coulisse.

Bâtissez votre succès privé en matière d’IA grâce à notre expertise

La création d’une plateforme d’IA privée n’’est pas une mise à niveau progressive; c’est un changement fondamental dans votre façon de penser à votre stratégie de centre de données. Sans connaissances spécialisées en informatique, en stockage, en réseautage et en sécurité, vous risquez des faux pas coûteux, du matériel sous-performant, des goulots d’étranglement cachés, des lacunes en matière de sécurité et de conformité et des architectures qui ne peuvent tout simplement ’pas évoluer avec le rythme de l’IA.

C’’est pourquoi un solide soutien consultatif est essentiel. Il vous aide à éviter les pièges, à prendre les bonnes décisions, à renforcer la sécurité et la conformité et à créer un environnement prêt pour l’avenir et à l’épreuve du temps.

Avec la bonne orientation stratégique, l’IA privée devient un avantage stratégique. Et c’’est ce que l’’avis aux centres de données de NTT DATA offre. Nous avons une expertise approfondie et une compréhension claire des charges de travail de l’IA et de la conception de centres de données d’entreprise, — ainsi que l’expérience nécessaire pour construire l’infrastructure nécessaire pour répondre aux exigences de l’IA moderne.

Les organisations qui dirigent sont celles dont les stratégies d’infrastructure sont étroitement alignées sur leurs objectifs commerciaux. Une stratégie de centre de données bien exécutée n’’est pas seulement une décision des TI; c’’est aussi un avantage concurrentiel. Notre approche aide à libérer le plein potentiel de ’l’IA de — façon sécuritaire, efficace et selon vos propres conditions. Êtes-vous prêt à prendre les devants?

Réservez votre évaluation  avec nos experts en centre de données dès aujourd’hui et commencez à construire un environnement privé d’IA sécurisé, efficace et entièrement contrôlé qui libère le plein potentiel de l’’IA.