Les amateurs de science-fiction savent que l’intelligence artificielle (IA) est un thème récurrent, et ce depuis longtemps déjà. Les films, les livres et même les jeux vidéo la présentent comme une technologie de pointe qui anime des robots, des cyborgs, des vaisseaux spatiaux… la liste est longue. Au cœur du mythe de l’IA se trouve l’idée qu’elle pense d’une manière impossible à distinguer de celle d’un être humain, tout en fonctionnant avec la vitesse et l’intelligence d’un ordinateur.
On n’en est pas encore là ; même si j’aimerais bien avoir ma propre version de l’armure Mark V de Tony Stark, je vais devoir me contenter de pouvoir demander à Alexa des informations sur Chuck Norris. Mais les progrès sont rapides : j’ai récemment appris qu’un magazine technologique en ligne très populaire utilisait depuis des mois l’IA pour générer des articles – et je n’en avais pas la moindre idée, grâce à ChatGPT et à d’autres grands modèles linguistiques (LLM).
Les grands modèles linguistiques (LLM) promettent de révolutionner nos interactions tant sur le plan personnel que professionnel. On constate un intérêt considérable et des investissements massifs dans leur développement – et ce n’est qu’un début. Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, l’IA est considérée comme la clé du progrès technologique, de l’avantage concurrentiel et, par conséquent, de la rentabilité.
C’est pourquoi des géants de la technologie tels que Microsoft, Meta et Google ont chacun évoqué l’IA près de 50 fois lors de leurs récentes conférences sur les résultats financiers. Vous vous demandez donc peut-être : « Et si l’IA pouvait aider mon entreprise… »
- À prendre de meilleures décisions ?
- De fonctionner plus efficacement ?
- Réduire les coûts ?
- Améliorer les relations clients ?
La bonne nouvelle, c’est qu’elle est tout à fait capable de faire tout ce qui précède.
La mauvaise nouvelle ? L’IA n’est pas gratuite. C’est même tout le contraire.
Le coût de l’IA
L’IA, comme toute technologie à ses débuts, a besoin d’apprendre. Alors, comment s’y prendre pour enseigner à ChatGPT et aux autres modèles linguistiques à grande échelle (LLM) comment fonctionner ? Pour faire simple : l’argent. Du genre de Tony Stark.
Selon certaines informations, ChatGPT aurait utilisé plus de 10 000 GPU (processeurs graphiques) pour son apprentissage. (On sait désormais où sont passées toutes les cartes graphiques ces deux dernières années.) Et le GPU le plus puissant de la planète coûte 30 000 dollars. Ce qui signifie que ChatGPT a eu une enfance terriblement coûteuse. Mais ce n’est pas tout. On estime que le fonctionnement de ChatGPT coûte plus de 700 000 dollars par jour. Pourquoi ? Eh bien…
L’IA nécessite une infrastructure cloud
Si le développement de l’IA était aussi simple que d’exploiter la puissance de traitement graphique de Nvidia ou d’AMD, on assisterait à une prolifération encore plus rapide qu’aujourd’hui. Mais pour mettre en œuvre l’IA, il faut du matériel et des infrastructures supplémentaires. Cela signifie des serveurs – de très nombreux serveurs. Et ce n’est pas un hasard si les entreprises d’aujourd’hui ont besoin de la même chose pour répondre à leurs besoins en matière de protection des données. Vers quoi se tournent-elles pour y parvenir ? Le cloud.
C’est exact : cette même infrastructure qui défend, protège et sécurise vos données est désormais utilisée pour mettre l’IA à la portée du grand public. Elle est au cœur des modèles linguistiques à grande échelle (LLM), de l’apprentissage automatique et de l’automatisation, pour n’en citer que quelques-uns. Ces cas d’utilisation vont connaître une croissance exponentielle, car l’IA tire pleinement parti de la puissance de calcul brute et de l’évolutivité. Et comme plus les choses changent, plus elles restent les mêmes, il est ici question de réduire le coût de l’IA afin de garantir la rentabilité de votre entreprise.
Un retour sur investissement supplémentaire grâce à votre plateforme de protection des données
L’évolution naturelle de l’innovation et de l’économie technique passe par l’expérimentation afin de trouver un moyen d’optimiser un cas d’utilisation au niveau matériel (processeurs en silicium), puis de le transposer dans le logiciel (ChatGPT) pour que tout le monde puisse en bénéficier. En suivant cette logique, vous êtes probablement déjà dans le cloud. Ou plutôt, sur plusieurs clouds. Pour tirer parti de ce paradigme, vous devez mettre en œuvre des solutions rentables qui garantissent l’intégrité de votre ensemble de données.
Une solution consiste à recourir à la protection des données en tant que service (DPaaS) afin de réduire vos dépenses opérationnelles liées à l’infrastructure cloud et de pouvoir ainsi faire face à l’augmentation des coûts liés à l’IA. Vous optimisez déjà votre activité de multiples façons ; cette approche s’inscrit tout naturellement dans cette démarche. Il s’agit d’un cercle vertueux : vous développez votre activité en exploitant les ressources existantes pour réduire les coûts, qui sont ensuite réinvestis dans l’entreprise.
Réduire le coût total de possession (TCO) actuel n’est qu’un début
En matière de DPaaS, les entreprises accordent à juste titre la priorité à la sécurité, le coût total de possession (TCO) venant juste après. Le TCO étant de nature quantitative, il peut s’avérer difficile de savoir comment évaluer les affirmations des fournisseurs. En fin de compte, voici les enjeux actuels :
- Déduplication et hiérarchisation des données : optimisez l’efficacité du stockage et maîtrisez les coûts liés au cloud.
- Stockage natif du cloud : les coûts de stockage devraient toujours diminuer lorsque vous faites appel à un fournisseur de DPaaS en complément de votre fournisseur de cloud.
- Surveillance proactive des ransomwares et alertes : cela inclut également le chiffrement de bout en bout et l’immuabilité des données.
- Protection des données multi-cloud : les entreprises doivent utiliser la technologie cloud la mieux adaptée à leurs besoins métier. Et les fournisseurs doivent proposer des solutions DPaaS compatibles avec toutes ces technologies.
- Large éventail de charges de travail : les entreprises utilisent une combinaison de ressources SaaS, IaaS et sur site ; votre solution DPaaS doit prendre en charge l’ensemble de ces environnements.
- Fonctionnalités de reporting robustes : elles incluent des analyses de conformité permettant de rester à jour et de répondre de manière proactive aux futures demandes à la demande.
Si vous pouvez cocher toutes les cases ci-dessus, vous êtes sur la bonne voie pour réduire le coût de votre investissement en matière de protection des données. Il est désormais temps de réfléchir à la suite et à la manière de réinvestir ces économies.
L’avenir de la protection des données
La protection des données optimisée par l’IA sera source d’innovation permanente, grâce à l’apprentissage automatique et à d’autres avancées motivées par les besoins des entreprises modernes. Et comme nous nous situons à la croisée des chemins entre la protection des données dans le cloud et celle sur site, nous devons adopter une perspective unique pour imaginer à quoi cela pourrait ressembler. Et si vous pouviez :
- Automatiser les tâches pour gagner en efficacité ?
- Analyser en continu les données et identifier instantanément la cause première des problèmes ?
- Gagner en efficacité avec moins de ressources ?
- Exploiter vos données pour prendre de meilleures décisions ?
- Recevoir des alertes de sécurité très précises ?
- Utiliser des informations basées sur les données pour comprendre automatiquement les besoins des clients ou des collaborateurs, et obtenir le bon résultat, au bon moment ?
Bientôt, ce seront là les conditions minimales requises. Que vous en soyez conscient ou non, la protection de vos données est une étape incontournable pour pouvoir exploiter l’IA à moindre coût.
Ce sont VOS données. Qu’allez-vous en faire ?
