Le cloud comme levier indispensable pour basculer dans l'ère de l'IA et du machine learning

Certains chiffres donnent le vertige : les dépenses mondiales en services d’infrastructures Cloud ont augmenté de 21 % au 1ᵉʳ trimestre 2024 et ont atteint presque 80 milliards de dollars. Les enjeux sont colossaux pour les CTO et les DSI qui font face à trois grands sujets pour doper la performance de l’entreprise : l’IA et le quantique, la cyber-résilience et la maîtrise des coûts du Cloud. En outre, ils doivent à la fois moderniser le SI et faire face aux exigences toujours grandissantes des métiers tout en accompagnant les équipes dans leur transformation digitale. Le tout, dans un contexte ou l’IA générative (GenAI) est “la technologie la plus importante de notre époque”, comme le disait déjà Satya Nadella, PDG de Microsoft, lors du Microsoft Build 2023. Alors comment déployer l’intelligence artificielle et le machine learning efficacement, rapidement et de manière sécurisée ? La réponse est dans le Cloud.

Comment intégrer l’IA dans les métiers ? Usages et exemples

Deux exemples de secteurs d’activité qui ont déjà intégré l’intelligence artificielle

Intégrer l'intelligence artificielle et le machine learning est désormais incontournable pour chaque entreprise. Toutefois, les investissements à consacrer sont conséquents. Naturellement, ce sont les grandes structures qui ont d'abord saisi cette opportunité dans des secteurs d’activité où la maîtrise des données est essentielle. Voici deux exemples de secteurs qui misent sur l’IA pour stimuler leurs performances :

• Le secteur bancaire a été l’un des précurseurs dans le déploiement de modèles d’IA basés sur le Cloud, que ce soit :
  
  
  • Pour proposer des offres bancaires personnalisées aux clients en analysant avec soin leurs habitudes de consommation et leurs besoins financiers.
  • Pour détecter les fraudes : grâce à l’IA, des millions de transactions bancaires sont passées au crible en temps réel, permettant de repérer et de bloquer les opérations suspectes avant leur finalisation.
    
    
• L’aéronautique : les grands acteurs de l’aéronautique misent sur l’intelligence artificielle dans un objectif de maintenance prédictive. Des capteurs installés dans les avions fournissent des données qui, une fois analysées par des modèles d’IA, permettent de prédire et de prévenir les pannes avant qu'elles ne surviennent.

L’IA et le machine learning dans les PME et les ETI : comment s’en emparer ?

Autrefois réservée aux grandes structures, l'IA est désormais à la portée de toutes les entreprises, quel que soit leur secteur d’activité.

Une PME du retail peut, par exemple, exploiter l'IA pour analyser les comportements d'achat et offrir des recommandations personnalisées. Dans le cas d’une épicerie fine, le machine learning pourrait être utilisé pour étudier les données de vente et les tendances saisonnières, anticiper la demande de chaque produit et automatiser les commandes auprès des fournisseurs. Dans le BTP, l'IA aide déjà à planifier et gérer les chantiers avec des outils de suivi de projet, identifiant les retards et optimisant l'allocation des ressources. Dans le tertiaire, un cabinet de conseil en ressources humaines pourrait tirer parti du machine learning pour évaluer le risque de turnover, mettre en place des stratégies de rétention et réduire les coûts de recrutement.

Autant d’exemples qui démontrent que l'IA et le machine learning ne sont plus l'apanage des grandes entreprises et que chaque organisation, avec les bons outils et le bon environnement, peut déployer ces technologies.

Le Cloud : un levier essentiel pour mettre en œuvre des process d’IA et de machine learning robustes

Si le déploiement de l'IA est facilité par les avancées technologiques, il requiert tout de même une planification rigoureuse et un environnement informatique solide. Disposer d’un Cloud optimisé et 100 % prêt à accueillir de l’IA est la toute première case à cocher. Voici pourquoi :

Des besoins énormes pour le traitement de la donnée

Mettre en place des processus d'IA et/ou de machine learning exige une puissance de calcul gigantesque pour entraîner des modèles complexes sur des ensembles de données massifs. Le Cloud facilite cette tâche en permettant d'ajuster facilement les ressources de calcul et de stockage en fonction des exigences. Plus besoin d'investir dans des infrastructures informatiques physiques rigides : ce fonctionnement permet d’adapter sa demande en temps réel. 

Autre point clé : la sécurité. Les fournisseurs de Cloud offrent des infrastructures hautement fiables avec des sauvegardes et de solides mécanismes de reprise après sinistre. Ces environnements sécurisés protègent les données contre les pannes matérielles et les menaces logicielles, garantissant ainsi une disponibilité continue.

Le stockage : le nerf de la guerre de l'IA

Outre la puissance de calcul requise, intégrer et déployer l'IA implique de disposer d'importantes capacités de stockage. Les jeux de données qui permettent d’entraîner les modèles d'IA sont volumineux et complexes et nécessitent un stockage sécurisé et accessible. Ainsi, pour intégrer massivement l’intelligence artificielle dans les métiers, l’appui du Cloud est nécessaire. Il permet notamment de :

• Accéder à des ressources puissantes : le Cloud offre un accès instantané à des ressources informatiques puissantes et évolutives, idéales pour l'entraînement et le déploiement de modèles d'IA complexes.
• S’appuyer sur des outils et plateformes dédiés à l’IA : les fournisseurs de Cloud proposent des frameworks de développement, des bibliothèques d'algorithmes, et même des services de machine learning.
• Répondre aux besoins de flexibilité et d’évolutivité : le Cloud s'adapte à la demande et aux besoins croissants en matière de calcul et de stockage des données pour les applications d'IA.
• Réduire les coûts de déploiement : le modèle de paiement à la demande évite les investissements initiaux importants dans des infrastructures physiques.

IA et machine learning : comment préparer mon entreprise ?

Votre Cloud est opérationnel, fonctionnel et prêt à recevoir vos modèles d’IA ? Parfait ! Mais avant de se lancer, quelques bonnes pratiques sont de mise.

Security-first : consolider son SI et le protéger

Les modèles d'IA traitent une quantité importante de données sensibles et se retrouvent au cœur de la performance de l'entreprise. Avant de déployer de l'intelligence artificielle, il est crucial de garantir que le système d’information est entièrement sécurisé.

Un Cloud mal sécurisé expose à des risques majeurs : fuites de données, intrusions, attaques malveillantes et erreurs de configuration. Une stratégie de sécurité rigoureuse, adaptée à votre environnement spécifique, est essentielle pour prévenir ces menaces. Elle doit être mise en place dès le choix du fournisseur et être appliquée tout au long du cycle de vie de vos modèles.

Choisir un fournisseur trié sur le volet

Pour garantir la sécurité de vos données dans le Cloud, il est primordial de sélectionner un fournisseur disposant d'un solide dispositif de sécurité. Recherchez un prestataire doté de certifications reconnues comme ISO/IEC 27001 ou SOC 2, et qui adhère strictement aux normes de sécurité. Assurez-vous également qu'il offre un support réactif, une flexibilité d’évolutivité, une facturation transparente, et des outils innovants pour l'intégration et l'optimisation des technologies d'IA et de machine learning.

Protéger son Cloud avec des mesures de sécurité rigoureuses

Une fois le bon fournisseur défini, la sécurité doit s’infuser dans la culture de votre entreprise. Des mesures rigoureuses doivent être mises en place pour créer le terrain propice au déploiement des technologies d’IA : 

• Limiter l'accès aux données et aux systèmes Cloud aux utilisateurs et applications autorisés via des routines strictes d'authentification et d'autorisation.
• Chiffrer les données sensibles en transit pour les protéger contre les accès non autorisés.
• Sécuriser la configuration des services Cloud en suivant les recommandations de sécurité du fournisseur et en appliquant régulièrement les correctifs de sécurité.
• Surveiller en permanence les activités dans l'environnement Cloud et consigner les événements pour détecter et corriger rapidement les incidents.
• Former les employés aux bonnes pratiques de sécurité spécifiques au Cloud pour minimiser les risques d'erreurs humaines.

L’approche FinOps pour optimiser les coûts Cloud

Les entreprises qui réussissent à maîtriser leurs dépenses Cloud adoptent une stratégie collaborative de gestion des coûts, combinant les équipes financières et informatiques : c’est ce qu’on appelle le FinOps. 

Le FinOps fournit des outils de suivi avancés permettant d’avoir une vue d'ensemble des dépenses par équipe, projet, service ou environnement, facilitant ainsi l’identification des tendances et l’ajustement des ressources. Une fois cette vue d'ensemble établie, des fonctionnalités Cloud telles que le dimensionnement automatique ajustent les ressources en temps réel pour optimiser leur utilisation et minimiser le gaspillage.

En intégrant les principes FinOps, vous transformez la gestion des coûts Cloud en un atout stratégique pour le déploiement de l'IA, optimisant l’efficacité et maximisant le retour sur investissement.

Oublier le one size fits all et adopter une stratégie centrée sur les besoins

Il n’existe pas de stratégie universelle pour le Cloud et l’IA générative, car leur valeur ajoutée se révèle sur le long terme. Néanmoins, Wiktor Zdzienicki, Global Practice Manager, Data and AI chez SoftwareOne livre 5 bonnes pratiques pour construire sa feuille de route :

• Définir des stratégies Cloud et IA claires : adapter la feuille de route aux besoins spécifiques de l’entreprise.
• Ne pas négliger l’expérience utilisateur : assurer un accès simple et rapide à l’information.
• Concevoir des procédures d’apprentissage machine basées sur des processus solides.
• Préparer les données : en amont de toute démarche, nettoyer ses données et processus sous peine d’obtenir des résultats erronés.
• Susciter l’adoption des nouvelles technologies en misant massivement sur la formation.

À l’ère du déploiement massif des solutions d’IA et de machine learning, les entreprises doivent impérativement s’adapter avec rapidité. Mais attention : une démarche hâtive peut être contre-productive. Pour réussir cette transition, misez sur une stratégie audacieuse et parfaitement rodée, exploitant pleinement les avantages du Cloud.