Construire les bases d'une infrastructure d'IA évolutive

La course à l'adoption de l'IA générative a exercé une pression énorme sur l'infrastructure des entreprises.

Les charges de travail de formation et d'inférence consomment des ressources à une échelle à laquelle de nombreuses organisations n'étaient pas préparées.

Sans une bonne approche des fondations du cloud, de l'orchestration du GPU et de la discipline financière, les coûts augmentent de manière imprévisible et les projets s'enlisent. Les dirigeants qui souhaitent que l'IA génère de la valeur pour l'entreprise doivent considérer l'infrastructure comme une préoccupation stratégique plutôt que comme un détail purement technique.

D'où vient la pression ?

Trois défis se distinguent comme les plus grands obstacles à l'expansion efficace de l'IA.

• Rareté du matériel. L'accès aux GPU et autres accélérateurs reste limité et coûteux. La concurrence entre les entreprises, les startups et les fournisseurs de cloud computing limite l'offre, alors que la demande ne cesse d'augmenter. Il en résulte des coûts plus élevés et des décisions difficiles en matière d'allocation.
  
  
• Inférence à l'échelle. La formation de grands modèles est coûteuse, mais c'est l'inférence qui représente le véritable fardeau. Chaque application d'IA orientée client a besoin de réponses à faible latence, souvent à des volumes imprévisibles. Même si la formation est soigneusement budgétée, les coûts d'inférence peuvent augmenter de manière incontrôlée si l'infrastructure n'est pas conçue pour absorber les pics d'utilisation.
  
  
• Complexité multi-cloud. Pour garantir la capacité, de nombreuses entreprises répartissent les charges de travail entre plusieurs fournisseurs de services en nuage. Bien que cela offre une certaine flexibilité, cela crée des défis opérationnels. Sans orchestration ni gouvernance, les équipes risquent de dupliquer les efforts, de perdre la visibilité sur les coûts et de s'exposer à des problèmes de souveraineté des données.
  
  

Les bons outils sont utiles, mais les résultats dépendent des personnes qui les utilisent. La technologie est puissante, mais vous avez toujours besoin de spécialistes pour la mettre en œuvre, l'optimiser et la gérer au jour le jour. Le groupe Tenth Revolution vous met en relation avec des talents en infrastructure cloud et IA. qui conçoivent des architectures compatibles avec les GPU et des garde-fous FinOps évolutifs.

Les risques d'une stratégie réactive

Les entreprises qui ne parviennent pas à répondre à ces pressions sont confrontées à des problèmes récurrents et prévisibles. Les coûts augmentent fortement lorsque les clusters de GPU sont sous-utilisés ou laissés en fonctionnement sans surveillance. Les projets d'IA fantôme font souvent tourner les ressources de manière indépendante, en contournant les contrôles FinOps et en créant des dépenses redondantes. Les systèmes exécutant des charges de travail d'inférence peuvent atteindre des limites de capacité, entraînant des réponses plus lentes ou des interruptions de service. L'exposition réglementaire augmente lorsque les données de formation ou d'inférence se déplacent à travers les frontières sans contrôle de résidence.

Ces problèmes sont plus que des irritations techniques. Ils sapent la crédibilité des initiatives en matière d'IA. Lorsque les coûts sont imprévisibles ou que les performances faiblissent, les dirigeants et les parties prenantes commencent à perdre confiance dans le bien-fondé de l'extension de l'IA.

Des approches qui fonctionnent déjà

Les entreprises qui progressent traitent l'infrastructure de l'IA comme une discipline de premier ordre. Leurs approches sont les suivantes :

• Infrastructure prête pour l'IA conçus spécifiquement pour les charges de travail de formation et d'inférence. Il s'agit souvent de clusters optimisés pour les accélérateurs, de réseaux à haut débit et d'architectures de stockage adaptées aux pipelines d'apprentissage automatique.
  
  
• Outils d'orchestration de GPU et d'accélérateurs qui allouent dynamiquement les ressources, appliquent les priorités et suivent l'utilisation. L'orchestration réduit le gaspillage en veillant à ce que les GPU soient utilisés efficacement et mis hors service lorsqu'ils ne sont pas nécessaires.
  
  
• FinOps pour les pratiques d'IA qui ajoutent une gouvernance financière à la pile technique. En étiquetant les ressources, en surveillant les dépenses par équipe ou par projet, et en établissant des alertes automatisées sur les coûts, FinOps aide à aligner l'utilisation de l'infrastructure sur la valeur de l'entreprise.
  
  

Le fil conducteur est l'alignement. En associant les outils techniques à la gouvernance financière, les entreprises maintiennent les coûts prévisibles tout en garantissant la performance et la conformité. Si vous êtes en train de développer ces capacités, Le groupe Tenth Revolution fournit les talents technologiques de confiance qui peut mettre en place l'orchestration, l'observabilité et les flux de travail FinOps sans ralentir la livraison.

Le point de vue de l'exécutif

Pour les dirigeants, la valeur stratégique de la planification de l'infrastructure est claire. Les organisations qui investissent dans des plateformes prêtes pour l'IA et dans une discipline FinOps obtiennent :

• Des coûts prévisibles qui permettent une mise à l'échelle durable.
  
  
• Une mise sur le marché plus rapide grâce à la suppression des goulets d'étranglement au niveau de l'infrastructure.
  
  
• Une meilleure conformité grâce au contrôle du placement de la charge de travail.
  
  
• Un meilleur retour sur investissement en matière d'IA en alignant l'utilisation de l'infrastructure sur les résultats de l'entreprise.
  
  

La leçon à en tirer est que la planification de l'infrastructure ne doit pas être laissée uniquement aux équipes informatiques ou de cloud. Les dirigeants doivent intégrer le leadership en matière d'infrastructure, de finance et d'IA dans une stratégie commune. Ce n'est qu'à cette condition que les entreprises pourront éviter la fragmentation et s'assurer que leurs programmes d'IA sont évolutifs et rentables.

L'IA générative ne produira pas de valeur si elle repose sur une infrastructure fragile ou inefficace. Construire les bonnes fondations n'est pas un exercice de back-office. C'est une priorité pour l'entreprise.