Qu’est-ce que l’infrastructure d’IA ?

Cette technologie fait partie d’une pile d’IA, qui comprend également les cadres d’exigences, les outils et les services permettant de développer et d’exploiter des solutions d’IA tout au long du cycle de vie de l’IA. Une infrastructure d’IA adaptée permet aux développeurs de créer et de déployer efficacement des applications d’IA et de machine learning (ML) telles que les agents conversationnels, la reconnaissance vocale et faciale, ainsi que la vision par ordinateur.

L’infrastructure d’IA est également devenue cruciale pour les entreprises qui cherchent à adopter et à déployer à l’échelle l’IA agentique, l’IA générative, l’IA pour les opérations informatiques (AIOps), etc. Une étude de Statista montre que les dépenses mondiales en infrastructure d’IA devraient presque tripler d’ici 2029. Le marché pourrait passer de 334 milliards de dollars en 2025 à plus de 900 milliards de dollars à l’horizon 2029¹.

L’infrastructure d’IA continue d’évoluer parallèlement à l’écosystème d’IA de bout en bout en pleine expansion. Par exemple, les entreprises s’appuient sur une approche hybride, combinant l’évolutivité des services de cloud public pour l’entraînement avec une infrastructure sur site pour une inférence par IA à la fois fiable et à haut débit.

Dans les environnements sur site et les centres de données privés, les accélérateurs d’IA intégrés aux mainframes tels que l’IBM Z contribuent à accélérer la productivité des développeurs et la réalisation des objectifs de modernisation. Ce besoin est particulièrement important pour des secteurs tels que la finance et l’assurance, où des réglementations strictes dictent souvent où les données peuvent être stockées et traitées.

À l’extrémité des environnements d’infrastructure hybride distribuée, l’IA en périphérie permet aux modèles d’IA de s’exécuter sur des appareils locaux tels que des caméras et des capteurs. Cette approche permet aux entreprises de générer des informations exploitables immédiatement sans dépendre d’une infrastructure cloud pour le traitement.

L’IA agentique transforme également le paysage des infrastructures d’IA. Contrairement aux outils d’IA traditionnels qui répondent à des requêtes individuelles, ces systèmes d’IA autonomes sont capables de raisonner, de planifier et d’agir. En entreprise, l’IA agentique prend en charge des workflows complexes à plusieurs étapes, en accordant la priorité à la sécurité, à la conformité et à la prise de décision en temps réel. 

La gouvernance et la souveraineté des données constituent aujourd’hui les principales préoccupations, alors que les volumes de données pilotées par l’IA prolifèrent à partir de nombreuses sources disparates. En conséquence, les entreprises personnalisent leur infrastructure d’IA pour répondre aux objectifs de souveraineté en la matière, ce qui leur permet de contrôler directement leurs modèles d’IA, garantissant ainsi leur indépendance, leur sécurité et leur conformité.

Dans une étude de l’IBM Institute of Business Value (IBV), les personnes interrogées prévoient que les investissements dans l’IA augmenteront d’environ 150 % d’ici 2030. Parallèlement, 68 % des dirigeants interrogés craignent que leurs efforts en matière d’IA échouent en raison d’un manque d’intégration avec les activités principales de l’entreprise.  

La même étude révèle que 57 % des dirigeants d’entreprise interrogés estiment que leur avantage concurrentiel découlera principalement de la sophistication de leurs modèles d’IA. À cet effet, une infrastructure d’IA sécurisée et spécialement conçue est devenue indispensable, à mesure que le rôle de l’IA ne cesse de prendre de l’importance dans le monde des affaires.

Des entreprises de toutes tailles et issues d’un large éventail de secteurs s’appuient sur l’infrastructure d’IA pour atteindre leurs objectifs en la matière. Avant d’approfondir le sujet de l’infrastructure d’IA et de son fonctionnement, il convient de passer en revue quelques technologies fondamentales : l’intelligence artificielle, le machine learning (ML) et l’apprentissage profond.

L’IA est une technologie qui permet aux ordinateurs de simuler la façon dont les humains pensent et résolvent des problèmes. Lorsqu’elle est associée à d’autres technologies telles qu’Internet, les capteurs et la robotique, elle peut accomplir des tâches qui nécessitent généralement une intervention humaine. Ces tâches comprennent la conduite de véhicules, la réponse à des questions ou l’extraction d’informations à partir de grands volumes de données.

Bon nombre des applications les plus populaires de l’IA s’appuient sur des modèles de machine learning, un domaine qui se concentre spécifiquement sur les données et les algorithmes.

Le ML est un domaine clé de l’IA qui utilise des données et des algorithmes pour imiter la manière dont les humains apprennent, améliorant ainsi la précision de ses réponses au fil du temps.Il repose sur les processus suivants :

• Un processus décisionnel permettant de faire une prédiction ou de classer des informations
• Une fonction d’erreur qui évalue la précision de son travail
• Un processus d’optimisation des modèles qui réduit les écarts entre les exemples connus et les estimations des modèles

Un algorithme de ML répète ce processus d’« évaluation et d’optimisation » jusqu’à ce qu’un seuil de précision défini soit atteint pour chaque modèle.

Sous-ensemble du ML, l’apprentissage profond constitue le fondement des grands modèles de langage (LLM) et d’autres applications d’IA générative.

Il consiste en des réseaux de neurones multicouches calqués sur le cerveau humain. Ces algorithmes apprennent en affinant continuellement leur capacité à reconnaître des schémas complexes dans des données non structurées (par exemple des images, des sons, du texte). Cette capacité rend l’apprentissage profond particulièrement adapté au traitement automatique du langage naturel (TALN), qui alimente les chatbots, les outils de traduction et l’analyse prédictive pour anticiper les demandes des clients.

Pour en savoir plus sur les différences subtiles entre ces technologies, consultez notre blog intitulé « IA, machine learning, apprentissage profond et réseaux de neurones : quelles différences ? »

L’infrastructure informatique est un terme général qui désigne les ressources matérielles, logicielles et réseau dont les entreprises ont besoin pour gérer et exploiter efficacement leurs environnements informatiques.

L’infrastructure informatique et l’infrastructure d’IA partagent toutes deux des technologies modernes sous-jacentes, telles que la virtualisation, les hyperviseurs, les conteneurs, Kubernetes open source et les microservices pour déployer et orchestrer des workloads d’IA à l’échelle. Alors que l’infrastructure informatique se compose de technologies prenant en charge les applications métier générales, l’infrastructure d’IA s’appuie sur du matériel et des logiciels spécialisés pour exécuter et entraîner des modèles d’IA.

À mesure que les entreprises découvrent de nouvelles façons d’utiliser l’IA, la mise en place de l’infrastructure nécessaire pour soutenir son développement est devenue primordiale. Qu’il s’agisse de déployer le ML pour stimuler l’innovation dans la chaîne d’approvisionnement ou de se préparer à lancer des agents conversationnels alimentés par l’IA générative, il est essentiel de disposer d’une infrastructure adaptée.

La principale raison pour laquelle les projets d’IA nécessitent une infrastructure sur mesure réside dans l’énorme puissance requise pour exécuter les workloads d’IA. Afin d’atteindre ce niveau de puissance, l’infrastructure d’IA repose sur la faible latence des environnements de cloud computing. Elle s’appuie également sur la puissance de traitement des unités de traitement graphique (GPU), plutôt que sur les unités centrales de traitement (CPU) plus traditionnels, typiques des environnements d’infrastructure informatique.  

De plus, l’infrastructure d’IA se concentre sur du matériel et des logiciels spécialement conçus pour les architectures hybrides distribuées qui prennent en charge les tâches d’IA et de ML.   

L’infrastructure d’IA s’appuie sur une combinaison de matériel et de logiciels modernes. Cette pile intégrée comprend des solutions de calcul, de réseau et de stockage, ainsi que d’autres ressources qui prennent en charge l’ensemble du cycle de vie de l’IA, couvrant l’entraînement des modèles, le déploiement et la gestion continue.  

Voici un aperçu détaillé des composants avancés de l’infrastructure d’IA.

• Serveurs spécialisés : l’infrastructure d’IA utilise des serveurs spécialisés et des clusters de serveurs qui prennent en charge le transfert de données à haut débit et offrent des capacités de stockage haute performance. Ce matériel va des serveurs sur site équipés de puces d’IA (par exemple IBM Z avec le processeur Telum) aux serveurs d’IA en périphérie à faible consommation d’énergie et aux serveurs haute densité basés sur le cloud.
• Ressources de calcul : les tâches de ML et d’IA nécessitent d’importantes capacités de calcul. Une infrastructure d’IA bien pensée comprend souvent du matériel spécialisé, tel qu’un GPU et une unité de traitement tensoriel (TPU), afin de fournir des capacités de traitement parallèle et d’accélérer les tâches de ML.
• GPU : les GPU, fabriqués par NVIDIA ou Intel, sont des circuits électroniques utilisés pour entraîner et exécuter des modèles d’IA en raison de leur capacité unique à effectuer de nombreuses opérations simultanément. En général, l’infrastructure d’IA comprend des serveurs GPU afin d’accélérer les calculs matriciels et vectoriels courants dans les tâches d’IA.
• TPU : les TPU sont des accélérateurs d’IA spécialement conçus pour accélérer les calculs tensoriels dans les workloads d’IA. Leur débit élevé et leur faible latence les rendent idéales pour de nombreuses applications d’IA et d’apprentissage profond.
• Stockage des données : pour être efficaces, les applications d’IA doivent être entraînées sur de grands jeux de données. Les entreprises qui souhaitent déployer des produits et services d’IA doivent investir dans des solutions de stockage et de gestion des données évolutives, telles que des bases de données sur site ou dans le cloud, des entrepôts de données, des systèmes de fichiers distribués et des data lakes.
• Réseaux : l’infrastructure d’IA intègre des systèmes de réseau d’IA qui utilisent l’IA et le ML pour prendre en charge les workloads d’IA à l’échelle et améliorer l’intelligence, les performances et la sécurité du réseau. Les principaux composants comprennent des commutateurs et des routeurs haute performance, des interconnexions et des accélérateurs de calcul pour une faible latence et des performances à haut débit.
• Centres de données d’IA : un centre de données d’IA est une installation qui héberge l’infrastructure informatique spécifique nécessaire pour entraîner, déployer et fournir des applications et des services d’IA. Ces centres de données sont équipés pour fournir une puissance de calcul avancée, des systèmes de réseau et de stockage, ainsi que la capacité d’énergie et de refroidissement nécessaire pour gérer les workloads d’IA.

• Prétraitement et filtrage des données : l’ingestion de données provenant de plusieurs sources intervient tout d’abord lors de l’entraînement des modèles. À partir de là, des cadres d’exigences et bibliothèques de traitement des données tels que Pandas, SciPy et NumPy permettent de traiter et de nettoyer des volumes importants de données.
• Cadres d’exigences et bibliothèques de machine learning : ces cadres fournissent les ressources spécifiques dont l’IA a besoin pour concevoir, entraîner et déployer des modèles de ML. TensorFlow et PyTorch, par exemple, prennent en charge diverses capacités requises par les applications d’IA. Ces fonctions comprennent l’accélération des tâches GPU et des fonctionnalités essentielles aux trois types d’entraînement en machine learning : l’apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Ces cadres d’exigences accélèrent le processus de machine learning et fournissent aux développeurs les outils nécessaires pour développer et déployer des applications d’IA.
• Plateformes MLOps et AIOps : le MLOps (Machine Learning Operations) est un processus qui implique un ensemble de pratiques spécifiques visant à automatiser et à accélérer le machine learning. Les plateformes MLOps assistent les développeurs et les ingénieurs dans la collecte de données et l’ entraînement des modèles, ainsi que dans la validation, le dépannage et le suivi des applications après leur lancement. Ces plateformes sous-tendent les fonctionnalités de l’infrastructure d’IA, permettant aux data scientists, aux ingénieurs et à d’autres professionnels de réussir le lancement de nouveaux outils, produits et services d’IA. L’AIOps étend encore le processus MLOps en appliquant l’IA et le ML pour automatiser de manière intelligente le déploiement des ressources, la mise à l’échelle, la surveillance continue, l’observabilité et les pipelines CI/CD destinés aux workflows d’IA.
• Outils de sécurité : l’infrastructure d’IA intègre des outils de sécurité basés sur l’IA à l’infrastructure de cybersécurité existante, tels que les flux de renseignements sur les menaces et les systèmes de gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM). Le chiffrement et les contrôles d’accès aident les entreprises à protéger leurs systèmes d’IA et leurs données sensibles sur l’ensemble de la surface d’attaque.

L’intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) désigne une plateforme de services qui fournit des outils et des capacités d’IA avec une tarification à la demande. Ce logiciel basé sur le cloud permet aux utilisateurs d’accéder à ces capacités sans avoir à créer leurs propres modèles d’IA.

Les équipes de développement notamment, ainsi que d’autres utilisateurs, peuvent accéder à ces outils via des API ou des SDK, qui intègrent des fonctions d’IA dans leurs applications et services. Par exemple, l’AIaaS peut fournir des outils de traitement automatique du langage naturel qui analysent le sentiment des clients et aident les entreprises à améliorer leur expérience client sans avoir à créer de modèles.

Les entreprises qui investissent dans l’infrastructure d’IA constatent généralement une amélioration significative de leurs processus et de leurs workflows, en plus du soutien apporté au développement d’applications de pointe pour leurs clients.

Voici six des avantages les plus courants auxquels peuvent s’attendre les entreprises qui mettent en place une infrastructure d’IA performante :

• Amélioration de l’évolutivité et de la flexibilité
• Amélioration des performances et de la rapidité
• Plus de collaboration
• Meilleure conformité
• Réduction des coûts
• Renforcement des capacités d’IA générative et d’IA agentique

L’infrastructure d’IA étant généralement basée sur le cloud ou déployée en périphérie, elle est à la fois évolutive et flexible. Face au volume et à la complexité croissants des jeux de données nécessaires au fonctionnement des applications d’IA, l’infrastructure d’IA doit pouvoir s’adapter afin de permettre aux entreprises d’augmenter leurs ressources en fonction de leurs besoins.

L’infrastructure cloud et edge flexible s’ajuste à la hausse ou à la baisse que l’infrastructure informatique traditionnelle à mesure que les besoins de l’entreprise évoluent.

L’infrastructure d’IA s’appuie sur les dernières technologies de calcul haute performance (HPC) disponibles, telles que les GPU, les TPU et les systèmes de supercalcul, afin d’alimenter les algorithmes de ML qui sous-tendent les capacités de l’IA. Les écosystèmes d’IA disposent de capacités de traitement parallèle, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire à l’entraînement des modèles de ML.

La vitesse étant cruciale dans de nombreuses applications d’IA, telles que les applications de trading à haute fréquence et les voitures autonomes, les améliorations en matière de rapidité et de performance sont une caractéristique essentielle de l’infrastructure d’IA.

Une infrastructure IA solide facilite non seulement la création d’applications d’IA grâce au matériel et aux logiciels, mais elle permet aussi aux développeurs et aux ingénieurs de collaborer plus efficacement.

S’appuyant sur le MLOps, un cycle de développement de l’IA pensé pour fluidifier et automatiser la création de modèles de ML, les systèmes d’IA permettent aux ingénieurs de mieux concevoir, partager et gérer leurs projets d’IA.

Face à l’augmentation des préoccupations liées à la confidentialité des données et à l’IA, le cadre réglementaire s’est complexifié, englobant désormais les questions de résidence des données et de souveraineté en matière d’IA. Par conséquent, une infrastructure d’IA robuste doit garantir le strict respect des lois sur la confidentialité lors de la gestion des données et de leur traitement dans le cadre du développement de nouvelles applications d’IA. 

Les solutions d’infrastructure d’IA garantissent que les entreprises respectent scrupuleusement toutes les lois et normes applicables et assurent la conformité de l’IA. Elles protègent également les données des utilisateurs et préviennent les préjudices juridiques et les atteintes à la réputation.

Si l’investissement dans une infrastructure d’IA peut représenter une dépense importante, les coûts associés au développement d’applications et de capacités d’IA sur une infrastructure informatique traditionnelle peuvent s’avérer encore plus élevés. Souvent, cette approche est moins rentable que l’investissement dans une infrastructure d’IA conçue sur mesure.

L’infrastructure d’IA optimise les ressources et met en œuvre les meilleures technologies disponibles pour développer et déployer des projets d’IA.Son retour sur investissement est également supérieur à celui obtenu avec des initiatives d’IA menées sur une infrastructure informatique obsolète et inefficace.

L’IA générative est capable de créer son propre contenu (notamment du texte, des images, des vidéos et du code informatique) à partir de simples prompts utilisateur. Cette capacité peut accroître la productivité tant pour les entreprises que pour les particuliers, comme le montrent des programmes tels que ChatGPT et Claude AI, ainsi que dans des cas d’utilisation professionnelle allant du service client à l’analyse d’investissement. L’IA agentique va plus loin, en permettant aux systèmes d’IA d’agir de manière autonome dans la planification et l’exécution de tâches en plusieurs étapes.

Une infrastructure d’IA dotée d’un cadre d’exigences solide couvrant à la fois l’IA générative et l’IA agentique peut aider les entreprises à développer ces capacités de manière sûre et responsable.

Voici six étapes que les entreprises de toutes tailles et de tous secteurs peuvent suivre pour mettre en place l’infrastructure d’IA dont elles ont besoin.