Kevin Polizzi, Président Unitel Group
Un cycle d'investissement hors du commun en pleine situation(s) de crise(s)
Alors que les mutations rapides défraient continuellement la chronique (enjeux financiers, économiques, géopolitiques, ...), les investisseurs semblent accorder à l'IA une pleine confiance qui se matérialise par une quantité hors du commun de déploiements de Capex. Les problèmes de capacités sont tels que Facebook est contraint de réduire la résolution de ses vidéos à plusieurs endroits de la planète. La bonne nouvelle dans ce nouveau monde en pleine transformation, c'est que maintenant tout ou presque est à changer (datacenters, hardware, software, ...).
Avec des baies informatiques historiquement dimensionnées à 6000 W/rack pour les marchés entreprise, les fournisseurs de cloud ont concentré de nombreuses ressources dans des baies au format "open compute" avec des consommations réelles comprises entre 10 kW et 20 kW par rack. Ceci pousse à la limite la capacité de l'air à refroidir les serveurs. Un parallèle simple est celui des moteurs de voitures thermiques ayant eux aussi basculé de la simple ventilation au refroidissement liquide voici quelques décennies. Le Direct to Chip cooling ou encore watercooling est désormais un standard pour les serveurs IA dont la capacité peut monter pour une seule machine de 4U à plus de 12,5 kW, soit 120 kW/rack !
Auparavant entrepôts aménagés à des fins de datacenters, ce sont désormais de véritables usines, raffineries de l'or noir numérique que constituent les données qu'il faut construire avec des tailles absolument critiques. En 2010, on construisait des sites de 5 ou 10 MW, ce sont désormais des campus de 50 à 100 MW qui sont convoités par les exploitants. Des serveurs plus coûteux, plus complexes à refroidir, des datacenters plus pointus, des ingénieurs plus nombreux, des licences dont le prix s’envole… Un modèle économique nécessaire pour rendre les 15% à 22% de TRI aux investisseurs.
IA, IA ... et si on reparlait un peu de biologie pour changer ?
L'intelligence artificielle est considérée comme la 4ème révolution industrielle du marché verticalisé de l’informatique (1ère micro-ordinateur, 2nd internet, 3rd mobile + cloud). Elle est « une révolution » car en passe de révolutionner de nombreux secteurs, allant de la santé à la finance, en passant par l'industrie et les services. Les cas d'usage d’optimisation et de création de valeur sont nombreux.
Alors que les réseaux de neurones informatiques viennent littéralement imiter le fonctionnement fondamental de notre biologie, il est bon de se rappeler que nos neurones et synapses permettent simplement au corps humain de communiquer en toutes parts. Aussi, il est essentiel d'en comprendre les usages.
Tout d'abord, au cœur du corps humain, les réseaux de neurones sont diversifiés. Certains transmettent les signaux sensoriels au cerveau permettant le traitement de l'information alors que d'autres sont spécialisés dans les réactions réflexes ou encore la coordination du mouvement. Ils sont impliqués dans la régulation des fonctions corporelles autonomes comme la respiration, le rythme cardiaque ou encore la digestion...
Si nous considérons que la nature nous livre plus de 5 milliards d'années de recherche et développement, les infrastructures technologiques disposent d'un recul de tout au plus quelques dizaines d'années. Les évolutions technologiques dans le secteur n'ont pas encore livré leur plein potentiel tant le lien est dense entre architectures software et hardware.
Un réseau de neurones en biologie est un ensemble dynamique et interconnecté de neurones qui permet la communication complexe et le traitement de l'information nécessaire pour les fonctions vitales et cognitives. Un réseau de neurones en informatique est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels (ou nœuds), organisés de manière hiérarchique. Chaque neurone reçoit des entrées, applique une fonction de transformation (souvent appelée fonction d'activation) et produit une sortie.
Bien que les neurones biologiques et informatiques partagent des concepts de base comme la transmission et la transformation de signaux, les premiers sont des structures biologiques complexes, tandis que les seconds sont des abstractions mathématiques simplifiées utilisées pour le traitement de l'information. L’IA est une usine à mathématiques …
Alors comment faire pour initier une démarche d’IA ?
1/ Analyser le besoin
L’IA est une mécanique d’optimisation et de compétitivité, il est essentiel de l’intégrer dans son modèle d’affaires dans un premier temps comme source d’économies multiples (temps, énergie, pénibilité, …). Prenez un sujet simple et essayez d’y appliquer de l’IA. Se faire accompagner en externe est également indispensable.
2/ Former son président, son DG et le comité de direction
Le travail du DSI est de faire fonctionner les outils informatiques, les applications et de fournir des moyens aux collaborateurs de l’entreprise. Il n’est en aucun cas en charge de la stratégie de l’entreprise (ou alors il est DSI et Président). Le travail autour de la donnée est dévolu au duo Président + Directeur Général. Cette stratégie doit être clairement couchée sur papier au cœur du plan d’exécution stratégique de l’entreprise. Pas de données, pas d’or noir… pas de raffinerie digitale ni de création de valeur… c’est simple… en haut on co-construit, puis ensuite on s’appuie sur les meilleures ressources internes et externes pour exécuter.
3/ Mettre de l’ordre
Nous bénéficions tous d’une profusion de données logées dans de nombreuses solutions cloisonnées qui ne communiquent pas entre elles. Imaginez un corps humain qui ne serait pas coordonné par un seul cerveau, mais un cerveau par organe… et imaginez simplement le résultat en termes de motricité. Il ne peut pas y avoir de création de valeur sans une parfaite cartographie de son SI, une stratégie et une chambre bien rangée dans 3 coffres différents (Cloud Public, Cloud Core, Cloud Edge).
4/ Démarrer petit et rêver grand
Pour embarquer toutes les composantes de l’entreprise dans son projet IA , il est important d’associer des équipes opérationnelles et de débuter par un petit sujet (classification des mails entrants au service client, copilote, optimisation de tâches répétitives …). Une fois ce sujet en place, il sera aisé de faire entrer la démarche dans tous les services en construisant une feuille de route basée sur des succès.
Et le Cloud dans tout ça ?
Le cloud offre une capacité de traitement évolutive qui peut s'adapter aux besoins variables des applications. Qu'il s'agisse de l'entraînement de modèles complexes nécessitant une puissance de calcul massive ou de l'exécution d'inférences en temps réel, le cloud permet de disposer des ressources nécessaires instantanément. Cette flexibilité est essentielle pour gérer les pics de charge et, évidemment, comme toujours, optimiser les coûts.
L’IA est un secteur vaste, un véritable nouveau continent à explorer. Les fournisseurs de cloud offrent des services spécialisés et des infrastructures optimisées pour l'IA, tels que des unités de traitement graphique (GPU) ou des unités de traitement tensoriel (TPU). Ces ressources sont conçues spécifiquement pour accélérer le traitement des tâches, rendant les opérations plus rapides et plus efficaces comparées aux infrastructures locales. L’IA Act fait son apparition progressive en Europe et le traitement massif des données d’origines et de typologies multiples impose un renforcement accru en matière de sécurité et de conformité.
Il est donc nécessaire d’investir massivement dans la sécurité et la conformité. Les offres du marché doivent intégrer en standard des fonctionnalités avancées de sécurité, telles que le chiffrement des données en transit et au repos, ainsi que des certifications de conformité (PCI-DSS, ISO27001, HDSv2, ...) pour offrir les meilleures garanties de protection des données sensibles et garantir le respect des réglementations des différents secteurs d’activité.
En conclusion, nous allons faire face à une complexité historique dont l’adressage se fera uniquement au travers d’alliances stratégiques. Pour conduire à bien les différentes étapes qui mènent à l’IA, il faut une vision et une compréhension très avancée des enjeux.
Alors que les mutations rapides défraient continuellement la chronique (enjeux financiers, économiques, géopolitiques, ...), les investisseurs semblent accorder à l'IA une pleine confiance qui se matérialise par une quantité hors du commun de déploiements de Capex. Les problèmes de capacités sont tels que Facebook est contraint de réduire la résolution de ses vidéos à plusieurs endroits de la planète. La bonne nouvelle dans ce nouveau monde en pleine transformation, c'est que maintenant tout ou presque est à changer (datacenters, hardware, software, ...).
Avec des baies informatiques historiquement dimensionnées à 6000 W/rack pour les marchés entreprise, les fournisseurs de cloud ont concentré de nombreuses ressources dans des baies au format "open compute" avec des consommations réelles comprises entre 10 kW et 20 kW par rack. Ceci pousse à la limite la capacité de l'air à refroidir les serveurs. Un parallèle simple est celui des moteurs de voitures thermiques ayant eux aussi basculé de la simple ventilation au refroidissement liquide voici quelques décennies. Le Direct to Chip cooling ou encore watercooling est désormais un standard pour les serveurs IA dont la capacité peut monter pour une seule machine de 4U à plus de 12,5 kW, soit 120 kW/rack !
Auparavant entrepôts aménagés à des fins de datacenters, ce sont désormais de véritables usines, raffineries de l'or noir numérique que constituent les données qu'il faut construire avec des tailles absolument critiques. En 2010, on construisait des sites de 5 ou 10 MW, ce sont désormais des campus de 50 à 100 MW qui sont convoités par les exploitants. Des serveurs plus coûteux, plus complexes à refroidir, des datacenters plus pointus, des ingénieurs plus nombreux, des licences dont le prix s’envole… Un modèle économique nécessaire pour rendre les 15% à 22% de TRI aux investisseurs.
IA, IA ... et si on reparlait un peu de biologie pour changer ?
L'intelligence artificielle est considérée comme la 4ème révolution industrielle du marché verticalisé de l’informatique (1ère micro-ordinateur, 2nd internet, 3rd mobile + cloud). Elle est « une révolution » car en passe de révolutionner de nombreux secteurs, allant de la santé à la finance, en passant par l'industrie et les services. Les cas d'usage d’optimisation et de création de valeur sont nombreux.
Alors que les réseaux de neurones informatiques viennent littéralement imiter le fonctionnement fondamental de notre biologie, il est bon de se rappeler que nos neurones et synapses permettent simplement au corps humain de communiquer en toutes parts. Aussi, il est essentiel d'en comprendre les usages.
Tout d'abord, au cœur du corps humain, les réseaux de neurones sont diversifiés. Certains transmettent les signaux sensoriels au cerveau permettant le traitement de l'information alors que d'autres sont spécialisés dans les réactions réflexes ou encore la coordination du mouvement. Ils sont impliqués dans la régulation des fonctions corporelles autonomes comme la respiration, le rythme cardiaque ou encore la digestion...
Si nous considérons que la nature nous livre plus de 5 milliards d'années de recherche et développement, les infrastructures technologiques disposent d'un recul de tout au plus quelques dizaines d'années. Les évolutions technologiques dans le secteur n'ont pas encore livré leur plein potentiel tant le lien est dense entre architectures software et hardware.
Un réseau de neurones en biologie est un ensemble dynamique et interconnecté de neurones qui permet la communication complexe et le traitement de l'information nécessaire pour les fonctions vitales et cognitives. Un réseau de neurones en informatique est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels (ou nœuds), organisés de manière hiérarchique. Chaque neurone reçoit des entrées, applique une fonction de transformation (souvent appelée fonction d'activation) et produit une sortie.
Bien que les neurones biologiques et informatiques partagent des concepts de base comme la transmission et la transformation de signaux, les premiers sont des structures biologiques complexes, tandis que les seconds sont des abstractions mathématiques simplifiées utilisées pour le traitement de l'information. L’IA est une usine à mathématiques …
Alors comment faire pour initier une démarche d’IA ?
1/ Analyser le besoin
L’IA est une mécanique d’optimisation et de compétitivité, il est essentiel de l’intégrer dans son modèle d’affaires dans un premier temps comme source d’économies multiples (temps, énergie, pénibilité, …). Prenez un sujet simple et essayez d’y appliquer de l’IA. Se faire accompagner en externe est également indispensable.
2/ Former son président, son DG et le comité de direction
Le travail du DSI est de faire fonctionner les outils informatiques, les applications et de fournir des moyens aux collaborateurs de l’entreprise. Il n’est en aucun cas en charge de la stratégie de l’entreprise (ou alors il est DSI et Président). Le travail autour de la donnée est dévolu au duo Président + Directeur Général. Cette stratégie doit être clairement couchée sur papier au cœur du plan d’exécution stratégique de l’entreprise. Pas de données, pas d’or noir… pas de raffinerie digitale ni de création de valeur… c’est simple… en haut on co-construit, puis ensuite on s’appuie sur les meilleures ressources internes et externes pour exécuter.
3/ Mettre de l’ordre
Nous bénéficions tous d’une profusion de données logées dans de nombreuses solutions cloisonnées qui ne communiquent pas entre elles. Imaginez un corps humain qui ne serait pas coordonné par un seul cerveau, mais un cerveau par organe… et imaginez simplement le résultat en termes de motricité. Il ne peut pas y avoir de création de valeur sans une parfaite cartographie de son SI, une stratégie et une chambre bien rangée dans 3 coffres différents (Cloud Public, Cloud Core, Cloud Edge).
4/ Démarrer petit et rêver grand
Pour embarquer toutes les composantes de l’entreprise dans son projet IA , il est important d’associer des équipes opérationnelles et de débuter par un petit sujet (classification des mails entrants au service client, copilote, optimisation de tâches répétitives …). Une fois ce sujet en place, il sera aisé de faire entrer la démarche dans tous les services en construisant une feuille de route basée sur des succès.
Et le Cloud dans tout ça ?
Le cloud offre une capacité de traitement évolutive qui peut s'adapter aux besoins variables des applications. Qu'il s'agisse de l'entraînement de modèles complexes nécessitant une puissance de calcul massive ou de l'exécution d'inférences en temps réel, le cloud permet de disposer des ressources nécessaires instantanément. Cette flexibilité est essentielle pour gérer les pics de charge et, évidemment, comme toujours, optimiser les coûts.
L’IA est un secteur vaste, un véritable nouveau continent à explorer. Les fournisseurs de cloud offrent des services spécialisés et des infrastructures optimisées pour l'IA, tels que des unités de traitement graphique (GPU) ou des unités de traitement tensoriel (TPU). Ces ressources sont conçues spécifiquement pour accélérer le traitement des tâches, rendant les opérations plus rapides et plus efficaces comparées aux infrastructures locales. L’IA Act fait son apparition progressive en Europe et le traitement massif des données d’origines et de typologies multiples impose un renforcement accru en matière de sécurité et de conformité.
Il est donc nécessaire d’investir massivement dans la sécurité et la conformité. Les offres du marché doivent intégrer en standard des fonctionnalités avancées de sécurité, telles que le chiffrement des données en transit et au repos, ainsi que des certifications de conformité (PCI-DSS, ISO27001, HDSv2, ...) pour offrir les meilleures garanties de protection des données sensibles et garantir le respect des réglementations des différents secteurs d’activité.
En conclusion, nous allons faire face à une complexité historique dont l’adressage se fera uniquement au travers d’alliances stratégiques. Pour conduire à bien les différentes étapes qui mènent à l’IA, il faut une vision et une compréhension très avancée des enjeux.
