L’intelligence artificielle (IA) est en train de transformer le monde, et les agents d’IA promettent d’automatiser des tâches complexes. Cependant, un défi majeur persiste : rendre les données d’entreprise « prêtes pour l’IA ». Selon Gartner, environ 40 % des prototypes d’IA atteignent la production, la disponibilité et la qualité des données étant les principaux obstacles. La solution se trouve dans les plateformes de données d’IA, une infrastructure accélérée par GPU qui transforme les données non structurées en informations exploitables pour l’IA.
Ce concept est crucial, car les entreprises accumulent d’énormes quantités de données non structurées, comme des documents, des vidéos et des fichiers audio, qui nécessitent une préparation spécifique pour être utilisées efficacement par les modèles d’IA. Cet article explore les défis et les solutions offertes par les plateformes de données d’IA, en se concentrant sur les avantages et les technologies qui permettent aux entreprises de tirer pleinement parti de leurs investissements en IA.
Qu’est-ce que les données « prêtes pour l’IA » ?
Les données « prêtes pour l’IA » sont des données qui peuvent être utilisées directement par les pipelines d’IA, tels que l’entraînement, l’affinage et la génération augmentée par la récupération (retrieval-augmented generation). Cela signifie qu’elles ne nécessitent pas de préparation supplémentaire avant d’être utilisées. Pour rendre les données non structurées prêtes pour l’IA, il faut suivre plusieurs étapes clés : la collecte et la curation des données provenant de diverses sources, l’application de métadonnées pour la gestion et la gouvernance des données, la segmentation des documents sources en morceaux sémantiquement pertinents, et l’intégration de ces morceaux dans des vecteurs pour un stockage, une recherche et une récupération efficaces.
Sans ces étapes, les entreprises ne peuvent pas pleinement exploiter la valeur de leurs investissements en IA. Les données non structurées représentent une part importante des données d’entreprise, et leur traitement efficace est essentiel pour le succès des projets d’IA. L’objectif est de transformer ces données brutes en informations exploitables, permettant ainsi aux agents d’IA de fonctionner de manière optimale et de fournir des résultats significatifs.
Les défis de la préparation des données pour l’IA
La préparation des données non structurées pour l’IA est une tâche complexe pour de nombreuses entreprises. Plusieurs facteurs contribuent à cette difficulté. Premièrement, la complexité des données. Les entreprises gèrent généralement des centaines de sources de données différentes, avec des formats et des modalités variés (vidéo, audio, texte, images), stockées dans des silos distincts. Deuxièmement, la vitesse de traitement des données. Le volume de données d’entreprise explose, avec des prévisions indiquant un doublement des données stockées au cours des quatre prochaines années. La fréquence des changements de données augmente également, notamment avec l’adoption de capteurs en temps réel, comme les flux de caméras.
Enfin, il y a la question de la dispersion des données et de la dérive des données. La copie et la transformation fréquentes des données introduisent des risques de coût et de sécurité. Au fil du temps, le contenu ou les permissions des représentations d’IA (comme les morceaux de texte et les intégrations) divergent des documents sources. Ces facteurs obligent les data scientists à consacrer une grande partie de leur temps à localiser, nettoyer et organiser les données, ce qui réduit le temps disponible pour l’identification des informations précieuses. Ces défis soulignent la nécessité de solutions innovantes et efficaces pour gérer les données d’entreprise.
L’émergence des plateformes de données d’IA
Les plateformes de données d’IA représentent une nouvelle classe d’infrastructure de données et de stockage accélérée par GPU, conçue pour rendre les données d’entreprise « prêtes pour l’IA ». En intégrant l’accélération GPU directement dans le chemin des données, ces plateformes transforment les données pour les pipelines d’IA en arrière-plan, de manière transparente pour l’utilisateur. La préparation des données se fait sur place, minimisant les copies inutiles et les risques de sécurité associés.
Les avantages clés des plateformes de données d’IA incluent : un délai de rentabilisation plus rapide, car les entreprises n’ont pas besoin de concevoir et d’optimiser les pipelines de données d’IA à partir de zéro ; une réduction de la dérive des données, grâce à l’ingestion, à l’intégration et à l’indexation continues des données d’entreprise en temps quasi réel ; une amélioration de la sécurité des données, car les modifications apportées aux documents sources sont instantanément propagées aux applications d’IA ; une gouvernance des données simplifiée, grâce à la réduction des copies fantômes qui compromettent le contrôle d’accès, la traçabilité et la conformité ; et une meilleure utilisation du GPU, car la capacité du GPU est dimensionnée en fonction du volume, du type et de la vitesse de changement des données gérées. Ces plateformes sont donc essentielles pour optimiser les performances des modèles d’IA et garantir la sécurité des données.
L’exemple de la plateforme de données d’IA NVIDIA
NVIDIA se positionne comme un acteur majeur dans ce domaine avec sa plateforme de données d’IA. Cette plateforme intègre l’accélération GPU dans le chemin des données, permettant aux entreprises d’activer leurs agents d’IA avec des données prêtes à l’emploi rapidement et en toute sécurité. La conception de référence de la plateforme de données d’IA NVIDIA combine les GPU NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, les DPU NVIDIA BlueField-3 et des pipelines intégrés de traitement des données d’IA basés sur les NVIDIA Blueprints NVIDIA Blueprints. La plateforme s’appuie également sur des technologies comme la génération augmentée par la récupération (retrieval-augmented generation) retrieval-augmented generation pour améliorer l’efficacité des modèles d’IA.
Cette approche permet de transformer rapidement les données non structurées en informations exploitables, réduisant ainsi les délais de développement et améliorant la performance des applications d’IA. La plateforme est adoptée par des leaders de l’infrastructure d’IA et du stockage, tels que Cisco, Cloudian, DDN, Dell Technologies, Hitachi Vantara, HPE, IBM, NetApp, Pure Storage, VAST Data et WEKA, qui l’enrichissent avec leurs propres innovations. Pour en savoir plus, il est possible de consulter la NVIDIA AI Data Platform et d’écouter le podcast NVIDIA sur les plateformes de données d’IA.
En conclusion, les plateformes de données d’IA sont essentielles pour libérer le potentiel de l’IA dans les entreprises. En transformant les données non structurées en informations exploitables de manière efficace et sécurisée, ces plateformes permettent aux entreprises d’accélérer leurs projets d’IA et d’obtenir des résultats concrets. L’adoption de solutions comme la plateforme NVIDIA AI Data Platform est un pas crucial pour rester compétitif dans un paysage technologique en constante évolution.
