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L’intelligence Artificielle et le Cloud Computing : le tandem incontournable du moment

Cloud - Par Sabine Terrey - Publié le 30 avril 2024
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L’un ne peut pleinement exister sans l’autre, mais chacun tire parti des forces de l’autre. L’Intelligence Artificielle et le Cloud Computing sont le tandem incontournable du moment - avant une arrivée en puissance du Edge Computing. L'Intelligence Artificielle s'est solidement ancrée dans le Cloud Computing pour accéder à des infrastructures hautement évolutives et scalables, simplifiant ainsi son déploiement et son accessibilité.

L’intelligence Artificielle et le Cloud Computing : le tandem incontournable du moment

Quentin Sauvignet, Consultant Senior, mc2i partage son expertise sur le sujet.

Dans quelle mesure le Cloud Computing libère-t-il le plein potentiel de l’Intelligence artificielle, et comment l’IA influence-t-elle à son tour l’évolution et l’efficacité des services Cloud ?

Une collaboration mutuellement bénéfique : le Cloud tire aussi profit de l’IA. En effet, cette dernière contribue à répondre de manière efficace à de forts enjeux d’optimisation, de performances, de gestions des données et de renforcement de la sécurité, apportant ainsi une valeur ajoutée supplémentaire à un écosystème du Cloud en croissance continue.

Là où le Cloud propulse l’IA vers l’utilisation de modèles toujours plus puissants, accélère le déploiement et facilite l’accès à l’IA, l’IA va améliorer de manière significative l’efficacité des services et infrastructures du Cloud Computing.

Le Cloud Computing moteur de l’IA

L’utilisation de l’intelligence artificielle pour tous types de besoin devient aujourd’hui la norme, et c’est une tendance qui ne devrait pas s’essouffler avec une croissance annuelle estimée à plus de 36% jusqu’en 2030 (MarketsAndMarkets forecast). Mais déployer et faire tourner ses propres solutions d’IA nécessite d’investir dans d’importantes ressources de stockage et de calculs – dont il est souvent difficile d’estimer le besoin. La mise en place de ces ressources représente un investissement initial massif, souvent bloquant pour nombre d’entreprises. Le Cloud Computing, de par son modèle de paiement à l’usage, réduit les barrières financières d’entrée pour les petites et moyennes entreprises. Cette démocratisation de l’IA, rendue possible par le Cloud, stimule l’innovation en offrant aux entreprises de toutes tailles la possibilité d’expérimenter et de déployer des solutions d’IA sans les contraintes d’investissements initiaux prohibitifs.

Stockage de données : une problématique à prendre en compte

Il est essentiel, quand on parle d’IA, de mettre en place un système de stockage capable de gérer d’importants volumes de données, matière première des algorithmes d’apprentissage automatique. Aussi bien en amont pour l’entraînement des modèles, que pour leur amélioration continue: fiabilité, précision. Il est ainsi nécessaire d’avoir accès à une quantité croissante de données. Par conséquent, choisir un système de stockage évolutif, qui peut s’ajuster aux besoins croissants en données est indispensable. C’est sur ce point que le Cloud computing offre toute sa force, en mettant à disposition des infrastructures hautement scalables et évolutives, offrant une flexibilité continue de redimensionnement à leurs clients.

« Le Cloud Computing : Catalyseur de l’Agilité dans le Développement et le Déploiement de l’IA »

Le modèle du Cloud facilite également nativement le déploiement rapide de solutions, en réduisant le délai entre l’idée initiale et sa mise en œuvre pratique, ainsi que le Time to Market. Cette agilité est essentielle dans un environnement commercial où la vitesse de l’innovation peut être un facteur déterminant de succès. Les entreprises peuvent désormais déployer des applications d’IA en quelques jours plutôt qu’en plusieurs mois, leur permettant de réagir rapidement aux opportunités de marché et aux défis concurrentiels. L’actualité autour des IA génératives en est le meilleur exemple. De nombreux LLM (large language models) mis à disposition des professionnels ou du grand public ne pourraient voir le jour sans les super-infrastructures des hyperscalers. À titre d’exemple, ChatGPT et son modèle GPT-3, dévoilé en 2020 et rendu accessible au grand public fin 2021, est une réalisation rendue possible grâce aux supercalculateurs de Microsoft Azure Cloud.

Les fournisseurs de Cloud Computing ne se contentent plus d’offrir uniquement une infrastructure à leurs clients, mais proposent aussi une multitude de services, outils et framework de développement de machine learning (MLaaS) ou d’IA (AIaaS). Ces services proposent une externalisation partielle de la partie technique et rendent les outils et les technologies d’IA plus accessibles, plus évolutives et plus rentables pour de nombreux cas d’usage. Les avantages sont nombreux en délégant une partie des tâches: gestion et stockage des données, la scalabilité, l’accessibilité, les infrastructures – en proposant de puissants GPUs et TPUs, des modèles et outils préconstruits et pré entraînés.

En définitive, le Cloud Computing s’impose comme un des leviers qui libère le plein potentiel de l’IA, offrant une infrastructure flexible, une accessibilité économique et des services spécialisés qui, ensemble, accélèrent la mise en place et l’adoption de l’IA.

Quentin Sauvignet – mc2i

L’influence de l’IA sur l’évolution du Cloud Computing

Alors que le Cloud Computing sert de tremplin à l’Intelligence Artificielle, l’IA aussi commence à façonner l’avenir du Cloud, introduisant des avancées technologiques d’optimisation de la performance, réduction des coûts, et renforcement de la sécurité.

L’intégration de l’Intelligence Artificielle dans l’écosystème du Cloud se veut comme une évolution majeure, pour conduire non seulement à une automatisation accrue et à une meilleure efficacité opérationnelle, mais également transformer la manière dont les données sont gérées et sécurisées.

La sécurité reste et doit rester une priorité dans la gouvernance et l’utilisation du Cloud Computing. Selon une étude IBM (Cost of a Data Breach Report 2023), 45% des intrusions sont réalisées sur les instances Cloud. Et, malgré une augmentation constante et importante du stockage de données sensibles, seulement 45% en moyenne des données stockées dans le Cloud sont chiffrées (Thales Cloud Security Study – 2023).

L’intelligence artificielle vient renforcer l’offre de sécurité à disposition des utilisateurs et des fournisseurs de Cloud sur plusieurs segments, avec notamment une gestion proactive des menaces.

D’un côté sur la sécurisation des données en détectant les anomalies ainsi qu’en améliorant et en automatisant le cryptage systématique des données.

Et d’un autre, plus général, l’IA contribue à renforcer la sécurité dans les environnements Cloud en permettant une détection précoce des menaces et vulnérabilités: détection des écarts, contrôles d’accès adaptatifs, analyse du comportement utilisateur, erreurs de configuration, maintenance de sécurité prédictive, correction de vulnérabilités, configuration des pare-feux,  etc. Ces outils de sécurité alimentés par l’IAI surveillent et évaluent le trafic réseau en temps réel pour prévenir les atteintes aux données critiques ou au système.

L’IA n’est pour autant pas la réponse miracle à l’ensemble des problématiques de sécurité, mais elle offre de bonnes possibilités d’évolution, des solutions innovantes, et devient un outil supplémentaire face à une évolution constante des menaces.

Vers une Gestion Opérationnelle Optimisée grâce à l’Intelligence Artificielle

D’un point de vue optimisation opérationnelle, l’intelligence artificielle n’est pas en reste. L’IA est aujourd’hui déjà capable d’automatiser des tâches répétitives et complexes telles que l’automatisation des tâches de maintenance de l’infrastructure, l’automatisation des flux de travail, la capture et l’organisation et la classification des données (mapping automatique), l’extraction ou encore faire de la prédiction.

Ces optimisations représentent un réel gain de temps, libérant du temps pour les tâches à plus forte valeur ajoutée, mais aussi source de fiabilité en minimisant les erreurs humaines sur des tâches répétitives, tout en contribuant à une gestion plus efficace des ressources.

Cette gestion plus efficiente et rationalisée des ressources permet également d’optimiser les coûts – et réaliser des économies significatives pour les fournisseurs de Cloud, réduisant le gaspillage avec une gestion plus intelligente des charges de travail et une meilleure prédiction des besoins en ressources.

Défis de la convergence entre le Cloud et l’Intelligence Artificielle

Cette convergence entre l’IA et le Cloud computing soulève également quelques défis notables, notamment en termes de gouvernance, de disponibilité des compétences et des soucis de latences pour des cas d’usage précis.

Les risques à prendre en compte autour de la gouvernance sont multiples et transverses, on pense naturellement à la sécurité et au contrôle des données stockées dans le Cloud, matière première dont se nourrissent les algorithmes d’intelligence artificielle. Les algorithmes d’IA sont amenés à avoir de plus en plus d’interactions et à être utilisés à différentes étapes des processus. Ces interactions, à mesure de leur développement deviendront de plus en plus complexes, se nourrissant même parfois entre eux ou se répondant, nécessitant une gestion et une attention accrue sur les problématiques d’orchestration.

Pour certains cas d’usage de l’intelligence artificielle, ceux nécessitant de l’analyse en temps réel, le Cloud Computing risque de se confronter aussi à ses propres limites, et notamment en termes de latence, ou de confidentialité des données. On peut penser à l’industrie, pour la gestion de chaînes de production, où les données doivent être analysées en temps réel pour trouver les erreurs de production, améliorer la qualité, analyser l’environnement ou pour des analyses de stocks. C’est là qu’intervient le cousin du Cloud – le circuit court de l’information : le Edge Computing. Cette technologie a pour objectif de traiter les données directement en périphérie du réseau local, au plus proche du lieu de collecte et d’utilisation des données.

Si aujourd’hui le duo star est composé du Cloud Computing et l’Intelligence Artificielle à l’heure des IA génératives, il est fort probable que l’on parle de trio avec le Edge Computing dans les années à venir.

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