La pertinence de l’intelligence artificielle n’est plus à démontrer : ses cas d’usage se sont multipliés et ses bénéfices sont désormais bien identifiés. Pour les entreprises, la véritable question aujourd’hui est celle de l’augmentation d’échelle. Car entre les POCs réussis et l’intégration à l’échelle de l’organisation, le chemin est semé d’embûches : manque de ressources, silos entre métiers et équipes data, difficultés à passer en production…
Face à ces défis, certaines entreprises pionnières ne se contentent plus de déployer des projets d’IA isolés. Elles construisent leur propre « AI Factory » : une plateforme unifiée, conçue pour automatiser et industrialiser l’ensemble du cycle de vie de l’intelligence artificielle.
D’autres choisissent de s’appuyer sur des solutions packagées proposées par des partenaires technologiques qui leur fournissent une base d’infrastructure, des outils et des modèles pour accélérer le déploiement de leurs cas d’usage. Dans les deux scenarios, l’objectif est le même : passer de l’expérimentation à une IA opérationnelle à grande échelle.
Les usines d’IA, socle technique de l’Intelligence Artificielle à grande échelle
Pour user d’une métaphore, l’AI Factory agit comme un cœur de réacteur, capable de transformer des données brutes en prédictions à grande échelle. Elle repose sur une infrastructure capable de gérer des charges de travail lourdes et évolutives, mais aussi sur des outils logiciels qui assurent la fluidité entre les différentes étapes du cycle de vie de l’IA. Ce socle permet de passer de la collecte de données à leur transformation en prédictions exploitables, avec des capacités d’automatisation, de traçabilité et de supervision avancées.
Pour les organisations qui ont pris ce virage, les bénéfices sont très concrets : tout d’abord, une phase itérative et des tests rapides de milliers de modèles simultanément, avec pour bénéfice une réduction de la mise en production. Ensuite, une plus grande efficacité opérationnelle grâce à l’intégration des pipelines d’IA dans les flux de travail, qui réduit l’effort manuel et les effets de silos. Enfin, une meilleure évolutivité, puisque les usines d’IA adaptent de manière transparente les charges de travail, du local au global et de la périphérie au cloud. L’entreprise peut ainsi déployer ses modèles où ils sont les plus pertinents, sans contrainte d’infrastructure ni perte d’efficacité.
L’infrastructure, condition sine qua non du passage à l’échelle
Techniquement, la mise en œuvre d’une AI Factory repose sur une infrastructure conçue pour supporter des workloads IA complexes, de l’entraînement massif à l’inférence en production. Car au-delà des algorithmes et des pipelines de données, c’est bien l’infrastructure – matérielle et logicielle – qui constitue l’épine dorsale de l’IA industrielle. Elle conditionne la capacité à traiter des volumes massifs de données, à automatiser les flux, à assurer la disponibilité et à monter en charge sans rupture. Sans ce socle robuste, même les systèmes les plus avancés peinent à délivrer leur pleine valeur.
Un exemple marquant est celui de Netflix, dont les algorithmes de recommandation étaient pourtant sophistiqués dès leurs débuts. Cependant, au lancement des services de la plateforme, l’infrastructure n’était pas dimensionnée pour gérer l’ampleur des volumes de données à traiter. Résultat : une expérience utilisateur dégradée et des recommandations peu pertinentes. Pour résoudre ce problème, Netflix a investi massivement dans une infrastructure cloud plus scalable, capable de supporter l’analyse de milliards de points de données en temps réel. Cela a non seulement amélioré la pertinence des recommandations, mais également renforcé la fidélité des utilisateurs.
Au cœur des infrastructures d’AI Factory, les composants matériels jouent bien évidemment un rôle clé pour garantir performance, scalabilité et efficacité énergétique. Les processeurs AMD EPYC – optimisés pour l’efficacité énergétique et la densité de calcul – et les accélérateurs AMD Instinct – conçus pour répondre aux exigences de l’entraînement et de l’inférence – fournissent les fondations nécessaires à une IA fiable et performante. En collaboration avec des partenaires comme Dell, AMD propose des infrastructures standardisées, validées et prêtes à l’emploi, qui permettent de réduire le time-to-market des projets IA tout en garantissant la maîtrise des coûts et la fluidité opérationnelle à grande échelle.
Progressivement, l’ère des projets IA isolés laisse place à une approche plus structurée et industrialisée. En ce sens, les AI Factory marquent une étape clé. Reste désormais à faire les bons choix technologiques pour pérenniser cette transformation.