Une enquête mondiale menée en novembre dernier par Recon Analytics pour le compte de Seagate Technology révèle que l’adoption croissante des applications d’IA génère des volumes de données sans précédent, entraînant une explosion de la demande de stockage, en particulier dans le cloud.

Recon Analytics a interrogé 1 062 acheteurs et décideurs d’infrastructures de stockage d’entreprises déclarant un chiffre d’affaires annuel supérieur à 10 millions de dollars et une capacité de stockage actuelle supérieure à 50 To dans 10 pays. Selon son enquête, 72 % des entreprises interrogées utilisent déjà l’IA et 28 % prévoient de l’adopter d’ici trois ans.

Les disques durs au cœur de la stratégie cloud

Selon l’étude, 61 % des entreprises qui utilisent le cloud comme principal support de stockage anticipent une augmentation de plus de 100 % de leur capacité cloud d’ici 2028. Cette croissance est principalement soutenue par l’utilisation des disques durs, qui offrent une rentabilité équivalente à celle du téraoctet par euro et restent la technologie de prédilection des fournisseurs de services cloud. En effet, selon le rapport 2024 IDC Cloud Infrastructure Index, 89 % des données stockées par les principaux fournisseurs de services cloud le sont sur des disques durs.

Les répondants ont indiqué que 65 % de leurs données d’IA étaient stockées dans le cloud en 2024,un pourcentage qui devrait monter à 69 % d’ici 2028.

Crédit image : Recon Analytics. Utilisation du cloud en pourcentage du stockage actuel du client par rapport à l’avenir.

Roger Entner, fondateur et analyste principal de Recon Analytics, souligne :

“Les résultats de l’enquête indiquent généralement une augmentation à venir de la demande de stockage de données, les disques durs étant les grands gagnants. Si l’on considère que les dirigeants d’entreprise interrogés ont l’intention de stocker de plus en plus de ces données basées sur l’IA dans le cloud, il semble que les services cloud soient bien placés pour surfer sur une deuxième vague de croissance.”

Les priorités des entreprises face à l’IA

L’enquête révèle que, parmi les composants essentiels de l’infrastructure IA, le stockage arrive en deuxième position, juste derrière la sécurité : 66 % des personnes interrogées ont classé le stockage parmi leurs quatre préoccupations les plus importantes en matière d’infrastructure, tandis que 68 % ont classé la sécurité parmi les quatre premiers.

Crédit image : Recon Analytics. Importance des composantes de l’infrastructure d’IA

Les défis liés à la sécurité et à la conformité réglementaire sont également au cœur des préoccupations. La mise en œuvre de solutions de stockage cloud plus évolutives (61 % des répondants) est l’une des principales stratégies adoptées par les entreprises, suivie par l’amélioration des logiciels de gestion des données (56 %) tandis que 55 % investissent dans la mise à niveau de leurs infrastructures existantes et 49 % mettent en œuvre des techniques de compression des données.

Mesures prises par les entreprises pour s’adapter aux besoins croissants en données de l’IA

Un avenir centré sur la fiabilité des données

Les entreprises considèrent que la conservation des données sur de plus longues périodes est cruciale pour améliorer la précision des modèles d’IA : 90 % des répondants estiment qu’une rétention prolongée des données optimise la qualité des résultats produits par l’IA.

L’enquête met en lumière une exigence croissante en matière de fiabilité et de durabilité des données stockées : 88 % des répondants estiment que l’adoption d’une IA digne de confiance repose sur la capacité à stocker des volumes massifs de données sur des durées prolongées. La réplication des données est jugée très ou modérément importante par 80 % des répondants pour garantir l’intégrité de l’IA.

Parmi les personnes interrogées qui enregistrent les points de contrôle quotidiennement (28 % des répondants), 32 % conservent les données pendant plus de 12 mois, tandis que 29 % les conservent pendant six à 12 mois. Les entreprises qui utilisent plus de 100 Po de stockage enregistrent et sauvegardent les points de contrôle sur une base quotidienne ou hebdomadaire, 87 % d’entre elles stockant ces points de contrôle dans le cloud ou dans un mélange de disques durs et de disques SSD.

Recon Analytics anticipe une croissance exponentielle des besoins en stockage des entreprises. Cette tendance se renforcera lorsque les entreprises passeront de la phase d’essai de l’IA à une utilisation active. L’entraînement des LLMs, la réplication des données et l’allongement des périodes de conservation des données, qui sont des éléments essentiels d’une stratégie d’IA, nécessiteront des investissements accrus en stockage pour garantir le succès.

UltraEdge, pionnier français des edge data centers, et Gcore, l’un des leaders des solutions d’IA en périphérie, de cloud et de sécurité, annoncent une alliance stratégique visant à renforcer la couverture territoriale des services IA cloud et edge computing en France.

UltraEdge, premier opérateur français de datacenters distribués, est né d’un partenariat entre Altice France, maison mère de SFR, et Morgan Stanley Infrastructure Partners (MSIP). En novembre 2023, Altice France a cédé 70 % de ses centres de données à MSIP, valorisant l’ensemble à 764 millions d’euros.

Cette transaction a permis la création d’UltraEdge, qui gère 257 datacenters répartis sur le territoire français, totalisant une capacité installée de plus de 45 MW et environ 33 000 m² d’espaces de bureaux. Ces infrastructures, auparavant dédiées aux équipements télécoms de SFR, offrent désormais des services d’hébergement en colocation neutres, répondant aux besoins croissants en matière de latence réduite et de proximité des données. Dans le cadre de ce partenariat, cet acteur de l’hébergement de proximité en France, met à disposition de Gcore son réseau de datacenters.

Fondé en 2014 et basé à Contern, au Luxembourg, Gcore est un fournisseur mondial de solutions d’intelligence artificielle en périphérie (edge AI), de cloud computing, de réseau et de sécurité. L’entreprise exploite un réseau mondial de plus de 180 points de présence répartis sur six continents, offrant une infrastructure robuste pour des services tels que le cloud, le CDN (Content Delivery Network) et la protection contre les attaques DDoS.

En juillet 2024, elle a levé 60 millions de dollars lors d’un financement de série A, dirigé par Wargaming, avec la participation de Constructor Capital et Han River Partners. Après avoir établi un partenariat stratégique le mois dernier avec LightOn, la société a également annoncé, le 28 novembre, collaborer avec UltraEdge.

Parmi les plus de 250 sites répartis sur le territoire national mis à disposition par ce dernier, figurent six NetCenters stratégiques situés à Courbevoie, Lyon, Lille, Bordeaux, Nantes et Strasbourg. Pour rappel, un NetCenter est un type de data center, plus petit et décentralisé, utilisé principalement pour des applications d’edge computing. Il est conçu pour être proche des utilisateurs finaux, ce qui permet de réduire la latence et d’améliorer les performances des applications.

Gcore pourra ainsi déployer ses solutions d’IA de manière uniforme sur tout le territoire, garantissant une accessibilité et une performance optimales pour tous les utilisateurs, quelle que soit leur localisation. Les entreprises françaises auront quant à elles accès à une infrastructure de nouvelle génération intégrant des serveurs d’IA sophistiqués alimentés par des GPUs NVIDIA, facilitant l’entraînement de grands modèles de langage (LLMs) et le déploiement d’applications d’IA en périphérie.

Fabrice Moizan, CRO chez Gcore, conclut :

“Nous sommes à l’aube d’une révolution de l’IA qui va changer le mode de fonctionnement des entreprises, et ce partenariat nous permet de connecter la France à l’IA, partout et à tout moment”.

Teradata, une plateforme d’analyse et de données cloud pour l’IA, a récemment annoncé la nomination de Louis Landry au poste de Chief Technology Officer (CTO). Fort de plus de 20 ans d’expérience en architecture logicielle et ingénierie, Louis Landry prend les rênes de la stratégie technologique de l’entreprise à un moment charnière pour le secteur de l’analytique et de l’IA.

Louis Landry est titulaire d’une licence en informatique acquise à l’université Louisiana Tech et s’est vu décerner un Rethink Strategy Certificate par la Harvard Business School.

Entré chez Teradata il y a plus de 10 ans, il a gravi les échelons pour devenir, en 2020, vice-président de la Technologie et de l’Innovation de l’entreprise. Dans ce rôle, il a piloté plusieurs initiatives stratégiques, notamment Teradata ask.ai et Teradata AI Unlimited, le premier moteur d’IA/ML à la demande de l’entreprise, qui ont positionné cette dernière comme un acteur clé dans l’intégration de l’IA générative et des plateformes de données connectées.

Auparavant, il a occupé des postes de direction clés au sein de la société, notamment celui d’Engineering Fellow et CTO of Unified Data Architecture Platform Technologies.

Une nomination stratégique pour Teradata

Dans un contexte où la demande en solutions d’IA et d’analytique s’accélère, la nomination de Louis Landry reflète l’engagement de Teradata envers l’innovation.

Steve McMillan, PDG de Teradata, souligne :

“Je ne peux imaginer meilleur choix que Louis pour veiller à ce que notre roadmap technologique réponde aux besoins actuels et futurs de nos clients et de nos prospects. Je suis ravi que Louis prenne la direction des opérations tandis que nous continuons de construire l’avenir de Teradata en tant que plateforme d’IA hybride. Sa compréhension approfondie du marché et des nouvelles technologies dans le domaine des données et de l’analytique nous permettra de tirer pleinement parti de l’innovation en tant que facteur clé pour une croissance accélérée”.

Avant de rejoindre les rangs de Teradata, Louis Landry a occupé plusieurs postes importants chez MicroStrategy, où il était chargé du développement de produits analytiques. Chez Sears Holdings Corporation, il a dirigé la conception d’une plateforme d’acquisition de données en temps réel à l’aide de technologies open source. Chez eBay Inc., il a supervisé le développement d’une plateforme analytique destinée aux principaux vendeurs du marché, ainsi qu’un projet interne d’analyse as-a-Service visant à rendre l’entreprise plus data-driven.

Louis Landry a également apporté d’importantes contributions à la communauté open source en tant que Project Leader and Development Coordinator dans le cadre du projet Joomla! de 2005 à 2011.

Pour lui, ce nouveau rôle est une opportunité de faire progresser la mission de Teradata. Il commente :

“À l’heure où l’IA transforme les entreprises, la fiabilité des données, les performances et l’efficacité à l’échelle de Teradata offrent exactement les bases dont les entreprises ont besoin. Je suis ravi de contribuer à la poursuite des avancées de notre plateforme ouverte et connectée, en apportant la prochaine génération de valeur axée sur l’IA à nos clients dans l’environnement de leur choix”.

Le cloud et l’IA sont les technologies clefs de l’innovation moderne : elles transforment toutes les industries et la fabrication ne fait pas exception. Mais pour les entreprises de l’industrie manufacturière, l’application du cloud et de l’IA va bien au-delà du produit fini. Ces technologies s’intègrent rapidement dans l’ensemble des processus de fabrication, permettant à la planification de la production ou au contrôle qualité de gagner en fluidité et en efficacité. Les machines génèrent de grandes quantités de données, mais la plupart des fabricants ne parviennent pas à exploiter cette mine d’or en raison de diverses contraintes. C’est ici que l’IA basé sur le cloud entre en jeu : elle permet aux entreprises d’identifier et d’extraire des informations exploitables à partir de ces données, ce qui optimise les flux de travail et révolutionne des processus comme la maintenance prédictive.

Le rapport Cloud Radar Manufacturing présente des conclusions intéressantes sur l’adoption du cloud dans cette ‘industrie : les fabricants hésitent à investir dans le cloud pour des fonctions matures telles que le contrôle qualité et se concentrent davantage sur le développement de nouveaux produits et les domaines associés. Cependant, il apparait que les entreprises qui ont déjà investi dans le cloud n’ont dépensé que 48 % de leurs budgets.

Voici quelques exemples d’applications clés :

• Amélioration de l’expérience client : proposer une expérience client numérique fluide dans le domaine numérique est essentiel. L’application Volvo Cars propose une multitude de fonctions pour offrir aux propriétaires de voitures une tranquillité d’esprit grâce au verrouillage/déverrouillage à distance, à la recherche de bornes de recharge électrique et à la réservation de services.
• Maintenance prédictive : Siemens a récemment introduit l’IA générative dans son outil Senseye pour la maintenance prédictive. Cet outil traite les données provenant de divers logiciels de maintenance sur une configuration de cloud privé et fournit des informations aux directeurs d’usine. L’IA générative offre une interface utilisateur conversationnelle permettant au personnel de l’atelier d’interagir avec les experts en maintenance afin de faciliter la prise de décision.
• Fabrication durable : SAP a codéveloppé une solution cloud au service du développement durable permettant le suivi de l’empreinte carbone. Lorsqu’elle est déployée dans une usine, la solution peut être le système d’enregistrement pour le suivi des émissions de type 1 et 2.

Les données sont essentielles mais l’écosystème collaboratif est capital

Les applications industrielles cloud ne doivent pas se limiter à une seule entreprise. Ces dernières concourent au partage des données tout au long de la chaîne de valeur d’un produit. Catena-X est par exemple une plateforme cloud destinée à l’industrie automobile européenne. Elle permet de partager l’interopérabilité des données relatives aux émissions de carbone tout au long de la chaîne d’approvisionnement des véhicules avec pour objectif de réduire les émissions de carbone de type 3.

Le partage des données est un facteur clef de différenciation qui nécessite à la fois une architecture technologique cloud native et une approche opérationnelle à l’échelle de l’entreprise. Cependant, les décisions relatives au cloud sont souvent prises de manière isolée : 45 % des répondants de l’étude ont indiqué que c’est le département IT ou les dirigeants de l’entreprise qui décident du cloud à déployer ou de la manière de gérer les questions de conformité.

Lorsque les décisions relatives au cloud sont prises de manière isolée, les questions liées aux finances et à la sécurité deviennent complexes à gérer. Le service IT maîtrise le déploiement, la gestion et la gouvernance de la sécurité, mais ne dispose pas d’une vision complète de la dimension commerciale, de la propriété ou des facteurs de réussite des projets cloud. Sans cette expertise, les entreprises ne sont pas mesure de déterminer si les projets cloud répondent précisément aux objectifs de l’entreprise.

Les équipes commerciales comprennent l’impact du cloud sur la valeur de l’entreprise, les indicateurs de performance et les besoins des clients. Cependant, elles manquent souvent de vision sur les exigences techniques et les décisions en matière de sécurité pour une mise en œuvre sûre de l’informatique dématérialisée. Cette lacune peut exposer les entreprises à des interruptions d’activité ou, pire encore, à des risques de cybersécurité (confidentialité des données, fuites, cyberattaques).

Les données, ressource clé de l’usine du futur

Dans le paysage industriel actuel, le cloud et l’IA ne sont pas des outils distincts, ils constituent les rouages d’une seule et même machine puissante. Le cloud permet le stockage de données illimité et la capacité de traitement qui alimente l’IA, tandis que l’IA identifie les informations pertinentes cachées dans ces données pour optimiser la production, prédire les défaillances et ainsi faire gagner les entreprises en efficacité. L’exploitation de la valeur réelle de ces données nécessite une synchronisation entre l’évolutivité illimitée du cloud et le pouvoir de transformation de l’IA.

Sans le cloud, l’IA est limitée et sans l’IA, le cloud ne peut révéler son potentiel. La combinaison de ces deux technologies est indispensable pour accompagner les entreprises sur le chemin du smart manufacturing.

Une étude récente menée par Red Hat auprès de 609 responsables IT dans six pays, dont la France, met en lumière les priorités des entreprises en matière de stratégie cloud et les défis qu’elles rencontrent, notamment en termes de compétences. L’IA émerge comme un facteur clé, tant en matière d’innovation que de complexité technologique.

Adoption du cloud et priorité à l’IA

Pour 95 % des responsables IT français, les investissements dans les technologies cloud sont une priorité stratégique pour 2025. Parmi eux, 84 % considèrent l’adoption de l’IA, qu’elle soit générative ou prédictive, comme un levier crucial pour cette transformation. Cette priorité s’inscrit dans un contexte où 59 % des entreprises cherchent à équilibrer innovation technologique et amélioration des infrastructures existantes. Plus de la moitié de ces dernières, (55 %), prévoient d’augmenter leurs investissements de 5 à 20 %.

Les impératifs de sécurité, de conformité réglementaire et de souveraineté des données sont, tout comme l’adoption de l’IA, identifiés comme des axes stratégiques majeurs.

Un manque de compétences qui freine l’adoption

L’enthousiasme pour l’IA est toutefois tempéré par une pénurie de compétences. En effet, 77 % des répondants français estiment que l’insuffisance de talents dans des domaines tels que la science des données, les modèles de langage (LLM) et l’IA générative constitue un défi majeur. Les lacunes de compétences en matière de cybersécurité, de développement d’applications cloud-natives et de gestion d’un environnement de cloud hybride ont également été identifiées par 69 % des responsables interrogés.

Cette pénurie souligne la nécessité d’une montée en compétences, d’autant plus que 40 % des entreprises interrogées déclarent disposer de plateformes informatiques flexibles et évolutives, mais manquent de l’expertise pour exploiter pleinement leur potentiel.

L’open source au service de la transparence

L’open source joue un rôle croissant dans la confiance que les responsables IT accordent aux technologies d’IA. Plus de la moitié des répondants (54 %) citent la transparence et la confiance comme des avantages clés des solutions d’IA open source.

Pour nombre de responsables IT, ces caractéristiques sont essentielles pour bâtir la confiance dans les solutions d’IA générative. Ils soulignent également l’importance de la fiabilité des modèles et de leur capacité à s’adapter à des usages spécifiques, loin des solutions génériques offertes par les grands modèles de langage. Le fait de pouvoir contribuer à ces solutions et les personnaliser est en effet un atout de l’open source selon 41 % d’entre eux, aux côtés de l’accélération de l’innovation (44 %).

L’enquête montre également que pour 94 % des responsables IT, s’il est crucial d’utiliser des modèles d’IA générative transparents et modifiables, ils doivent être associés à des sources explicables.

Vers une approche plus structurée du cloud

L’étude révèle aussi les défis opérationnels liés à l’adoption du cloud, notamment la gestion des équipes cloisonnées. Pour 96 % des responsables IT interrogés dans les six pays, les silos internes freinent l’adoption des technologies cloud, 53 % d’entre eux affirmant y être fréquemment confrontés, ce qui entraîne une incohérence en matière de sécurité et de conformité entre les différents fournisseurs (54 %), une hausse des coûts (47 %), et un manque de contrôle des ressources (42 %).

Pour répondre à ces défis, les entreprises doivent harmoniser leurs stratégies cloud tout en investissant dans le développement des compétences autour de l’IA et des technologies cloud-natives. Une approche structurée et cohérente du cloud, combinée à des solutions open source transparentes, pourrait ainsi aider à surmonter ces obstacles et à tirer pleinement parti de l’IA.

Pour Rémy Mandon, Country manager, France, Red Hat :

“Cette étude confirme que les priorités stratégiques des entreprises françaises s’articulent autour de trois points cardinaux : l’adoption de l’IA, l’objectif de sécurité, de conformité et de souveraineté, ainsi que le développement d’applications cloud-natives”.

Il conclut :

“Dans ce contexte, le rôle de Red Hat consiste à aider les entreprises à gérer leurs données et applications en s’appuyant sur un socle cloud hybride cohérent, à bien choisir les outils et les méthodologies qui conviennent à leur activité et, dans la mesure du possible, à combler le déficit de compétences dans ces domaines spécifiques. L’approche open source constitue une option flexible pour mettre les technologies cloud et l’IA au service des objectifs des entreprises, qui peuvent ainsi bénéficier des atouts d’une communauté de 70 millions de contributeurs”.

Selon la dernière publication du Guide mondial des dépenses en IA et en IA générative de l’International Data Corporation (IDC), le marché européen de l’IA et de l’IA générative (GenAI) atteindra près de 47,6 milliards de dollars en 2024. Malgré la généralisation de l’IA dans la sphère professionnelle, toutes les entreprises ne sont pas encore prêtes à en tirer pleinement parti. En effet, Gartner révèle que seulement 4 % d’entre elles estiment disposer de données « prêtes pour l’IA ». Pour exploiter efficacement cette technologie, les organisations ont tout intérêt à bien préparer leurs données afin d’éviter toute vulnérabilité face à un large éventail de problèmes potentiels.

Les biais dans les données entraînent des biais dans l’IA

Même si l’IA est censée être impartiale, les entreprises doivent toujours l’utiliser en accord avec leurs priorités commerciales. La fiabilité des résultats fournis par ces outils dépend entièrement de la qualité des données qui les alimentent. De ce fait, un manque de diversité dans les données affectera les résultats produits par l’intelligence artificielle. Il est souvent présumé que les statistiques sont intrinsèquement objectives ; cependant, elles peuvent être influencées par les biais des personnes qui les collectent.

Dès lors, pour tirer parti de tous les avantages promis par l’IA, les entreprises doivent s’assurer de la parfaite intégrité de leurs données, c’est-à-dire en garantir l’exactitude, la fiabilité et la contextualisation. Pour y parvenir, trois étapes majeures sont nécessaires : l’intégration des données existantes dans tous les environnements, la mise en œuvre d’une approche rigoureuse en matière de gouvernance et de qualité des données, et enfin l’exploitation de la géolocalisation et de l’enrichissement des données pour en extraire le maximum d’informations.

Intégrer les ensembles de données stratégiques à travers différents systèmes

Les grandes entreprises utilisent généralement plusieurs environnements, souvent disparates, pour héberger leurs données stratégiques relatives aux clients, aux prospects, aux fournisseurs, aux stocks ou bien aux employés. Dans le secteur des services financiers notamment, les informations sensibles sont généralement stockées dans des systèmes centraux très fiables et sécurisés. Toutefois, ils peuvent entraver l’intégration efficace des données complexes des mainframe dans les plateformes cloud où est gérée l’IA.

Pour améliorer la fiabilité et la crédibilité des résultats de l’IA, les organisations doivent d’abord éliminer les silos de données et connecter leurs données critiques hébergées dans des environnements cloud, on-premises ou hybrides, ainsi qu’entre dans leurs différents départements. Cette approche permet de regrouper les données similaires, telles que les données démographiques des clients ou les informations sur le pays où l’entreprise exerce une activité. Cette gestion globale offre aux modèles d’intelligence artificielle une compréhension plus complète des dynamiques et des corrélations recelées par ces données, aboutissant à des résultats plus fiables et fondés sur des informations de meilleure qualité.

Imposer une approche rigoureuse en matière de qualité et de gouvernance des données

Bien que l’intégration des données permette à l’IA de bénéficier d’une vision plus complète des informations d’une entreprise, des données de mauvaise qualité (inexactes, obsolètes, incomplètes, incohérentes ou non pertinentes) peuvent fausser les résultats, rendant le modèle d’IA moins fiable et moins utile. Ainsi, tout projet impliquant l’IA exige une attention particulière pour assurer la qualité des données en termes d’exactitude, de fiabilité et de pertinence. Cela comprend l’application proactive de règles de qualité des données et de procédures métier, l’automatisation de la validation et du nettoyage des données, ainsi que l’instauration de vérifications basées sur l’intelligence artificielle. Il devient alors plus facile pour les entreprises de détecter et de corriger rapidement les anomalies dans les ensembles de données, prévenant de nombreux problèmes futurs.

Par ailleurs, la gouvernance des données est essentielle pour assurer la confidentialité et la sécurité des informations utilisées par l’IA, et veille au respect des régulations sur la protection des données personnelles. La supervision de l’accès et de l’utilisation des données, intégrée dans ce cadre, est indispensable pour garantir leur utilisation appropriée selon les objectifs définis. Cette démarche permet aux modèles d’IA d’accéder aux informations nécessaires de manière éthique et responsable, constituant ainsi la base de la gouvernance de l’IA au sein de l’entreprise.

Exploiter les données externes pour mieux comprendre le contexte et réduire les préjugés

Enfin, il est impératif de disposer de données complètes et exactes pour obtenir des résultats fiables avec les outils d’intelligence artificielle. Cependant, sans contexte, ces outils peuvent être biaisés et manquer de précision, compromettant ainsi la prise de bonnes décisions et les modélisations prédictives. Les entreprises ont ainsi tout intérêt à accroître la diversité de leurs données et découvrir des corrélations inattendues en les enrichissant avec des jeux de données tierces fiables et des informations géospatiales, telles que les points d’intérêt ou les statistiques sur les risques environnementaux.

Aussi, les attentes des clients pour des communications personnalisées et des services sur mesure ont considérablement augmenté dans tous les secteurs. L’enrichissement des données clients permet alors aux entreprises d’obtenir une vision précise de leurs consommateurs et de se démarquer de la concurrence. En utilisant ces données enrichies pour alimenter les modèles d’IA, elles garantissent des résultats contextuellement pertinents et fiables pour toutes leurs décisions critiques.

Alors que l’utilisation de l’IA continue de croître à un rythme quasi exponentiel dans le monde des affaires, offrant des outils et des applications virtuellement illimités, une approche d’intégrité des données devient essentielle pour pouvoir exploiter pleinement cette technologie. En effet, une telle stratégie permet aux entreprises d’assurer la qualité des données qui alimentent les modèles d’IA, garantissant ainsi des bases de données précises, fiables et contextualisées, qui valorisent les résultats produits par l’IA.

OVHcloud, le géant européen du cloud, annonce un partenariat stratégique avec Valohai, une plateforme leader dans le domaine des MLOps (Machine Learning Operations). Cette collaboration s’inscrit dans le cadre du programme Open Trusted Cloud d’OVHcloud et vise à permettre aux entreprises de toutes tailles d’optimiser leurs workflows d’IA et de ML.

Le programme Open Trusted Cloud d’OVHcloud s’adresse aux éditeurs de logiciels (ISV) ainsi qu’aux fournisseurs de solutions SaaS et PaaS. Son ambition est de co-construire un écosystème de services SaaS et PaaS, hébergé dans le cloud ouvert, réversible et fiable d’OVHcloud, afin de proposer une plateforme commune de solutions compétitives, dans le respect des valeurs européennes de confiance et de souveraineté. Ce partenariat stratégique avec Valohai s’inscrit parfaitement dans la vision du programme et dans l’engagement d’OVHcloud pour la démocratisation de l’IA.

Une collaboration pour transformer le développement de l’IA

En combinant l’infrastructure robuste et évolutive d’OVHcloud avec la plateforme MLOps avancée de Valohai, ce partenariat offre aux entreprises un environnement optimal pour le développement de l’IA. OVHcloud, reconnu pour ses solutions cloud sécurisées et conformes aux réglementations européennes, met à disposition ses GPUs haute performance, ce qui permet aux utilisateurs de Valohai d’automatiser et de gérer leurs projets de machine learning avec une efficacité accrue.

Conçue pour supporter l’intégration et la livraison continues (CI/CD) pour les projets de ML, Valohai offre une traçabilité et une reproductibilité complète. Sa plateforme peut gérer des environnements cloud, multicloud et hybrides, ainsi que des environnements sur site et isolés (“air-gap”), en faisant une solution polyvalente pour divers besoins de développement d’IA. Les fonctionnalités de Valohai simplifient la collaboration, le versionning et la conformité réglementaire, permettant aux équipes de se concentrer sur l’innovation et l’efficacité.

L’intégration avec OVHcloud permet de gérer aisément l’intégralité du cycle de vie des projets IA, de l’ingestion des données jusqu’au déploiement des modèles sur ces environnements cloud variés.

Des avantages décisifs pour les entreprises

Ce partenariat présente plusieurs avantages majeurs pour les entreprises :

• Performances optimisées et scalabilité : L’association de l’infrastructure évolutive d’OVHcloud avec la gestion des pipelines ML de Valohai assure des performances de pointe et une adaptabilité aux besoins spécifiques des entreprises ;
• Souveraineté des données : Les entreprises peuvent bénéficier d’un cloud de confiance, conforme au RGPD, garantissant la sécurité et la confidentialité des données, un aspect crucial dans le contexte actuel de régulation stricte en Europe ;
• Maîtrise des coûts : Grâce à la tarification compétitive d’OVHcloud et aux outils de gestion de ressources proposés par Valohai, les entreprises peuvent contrôler leurs dépenses tout en maximisant l’efficacité de leurs opérations IA.

Toni Perämäki, COO de Valohai, commente :

“L’association de la plateforme MLOps de pointe de Valohai à l’infrastructure sécurisée et évolutive d’OVHcloud crée une proposition de valeur unique pour les entreprises souhaitant optimiser leurs processus de développement de l’IA. Nous sommes ravis de travailler avec OVHcloud pour faire progresser l’innovation et soutenir les organisations dans leur parcours d’IA”. 

Yaniv Fdida, Chief Product and Technology Officer d’OVHcloud, conclut :

“Notre collaboration avec Valohai s’aligne parfaitement avec la mission d’OVHcloud de démocratiser l’IA et de la rendre accessible et abordable pour les entreprises de toutes tailles. Ensemble, nous proposons une solution de bout en bout qui permet aux organisations d’accélérer leurs initiatives en matière d’IA avec confiance et efficacité”.

L’ESN Infosys, un leader mondial des services numériques et du conseil de nouvelle génération, a récemment dévoilé les résultats d’une nouvelle étude menée en collaboration avec le MIT Technology Review Insights. Intitulée “Reimagining Cloud Strategy for AI-first Enterprises“, elle dresse un état des lieux en matière de cloud et de données des entreprises alors qu’elles se préparent à lancer des projets d’IA à grande échelle.

Pour ce rapport, Infosys et le MIT Technology Review Insights ont interrogé 500 dirigeants d’entreprises de différents secteurs tels que l’informatique, la fabrication, les services financiers et les biens de consommation dont le chiffre d’affaires s’élève à au moins 500 millions de dollars, sur la façon dont leurs organisations envisagent et mettent en œuvre une stratégie intégrée de cloud et d’IA.

L’enquête révèle que la majorité des entreprises est encore en phase d’expérimentation et de préparation de leur infrastructure cloud pour l’IA. Elles sont d’ailleurs nombreuses à prévoir des investissements supplémentaires pour accélérer cette transformation.

Les principaux résultats de l’étude

Environ 2/3 des dirigeants interrogés (67 %) estiment que leur entreprise dispose d’une infrastructure cloud “développée” ou “avancée”. Cette montée en puissance du cloud témoigne d’un engagement fort à soutenir les initiatives numériques à grande échelle. Le cloud n’est plus simplement un outil de stockage ou un moyen de réduire les coûts, mais il est désormais perçu comme un catalyseur essentiel pour la mise en œuvre de l’IA.

50% des dirigeants utilisent le cloud pour l’intégration de données à des fins d’IA, 30% pour la capacité de calcul.

Mohammed Rafee Tarafdar, directeur de la technologie chez Infosys, commente :

 “Aujourd’hui, nous n’en sommes qu’aux premières étapes de la réinvention de l’entreprise avec l’IA et, à mesure que nous nous dirigeons vers un état collaboratif entre l’humain et l’IA, le cloud et les données seront le catalyseur de la mise à l’échelle de l’IA. Cependant, seuls 13 % des dirigeants disposent d’une « feuille de route détaillée » sur la manière dont les investissements dans le cloud feront progresser l’adoption de l’IA au-delà des données et de la puissance de calcul. En tirant parti du cloud et en adoptant des pratiques d’IA responsables, les entreprises peuvent naviguer dans cette transformation et atteindre une croissance durable”.

Cependant, cette adoption massive du cloud n’est pas encore synonyme d’une intégration totale de l’IA. L’étude révèle que seulement 8 % des entreprises ont pleinement intégré l’IA dans leurs activités, tandis que près de la moitié des dirigeants (48 %) en sont au stade de l’expérimentation.

Sécurité et complexité : des obstacles majeurs

L’étude révèle également que la sécurité des données et la complexité des infrastructures sont les principaux obstacles à la mise en place de systèmes cloud prêts pour l’IA.

Interrogés sur les facteurs limitant la préparation de leur organisation au cloud pour l’IA, près de la moitié des dirigeants (45 %) citent des préoccupations relatives à la sécurité, à l’utilisation éthique des données, et à la protection de la vie privée.

Des investissements à la hausse

En dépit de ces défis, l’étude est optimiste quant à l’avenir. 71 % des dirigeants s’attendent à ce que les dépenses dédiées à l’infrastructure cloud pour l’IA augmentent d’au moins 25 % au cours des deux prochaines années, avec 27 % anticipant une augmentation de 50 à 100 %. Cette projection reflète une prise de conscience croissante de l’importance du cloud pour soutenir les ambitions en matière d’IA.

Laurel Ruma, directrice éditoriale mondiale du MIT Technology Review Insights, affirme :

“Bien que 67 % des dirigeants disposent d’infrastructures cloud avancées, seul un petit pourcentage d’entre eux ont pleinement intégré l’IA dans leurs opérations. Malgré les préoccupations concernant la sécurité et la confidentialité des données, la majorité d’entre eux prévoient d’investir massivement dans la technologie cloud pour l’IA dans les années à venir. Il est clair que l’IA basée sur le cloud est l’avenir, et les entreprises sont impatientes d’investir”.

Anant Adya, vice-président exécutif et responsable de l’offre de services chez Infosys, conclut :

“Parallèlement à la pertinence croissante du cloud, nous constatons également que l’attention et les ressources de plusieurs entreprises sont consacrées à la mise en œuvre de systèmes d’IA entièrement intégrés. Ils s’attendent à une croissance significative des dépenses dans ce domaine au cours des prochaines années. Alors que 71 % des dirigeants s’attendent à ce que les dépenses en infrastructure cloud pour l’IA augmentent d’au moins 25 % au cours des deux prochaines années, il est clair qu’une stratégie intégrée de cloud et d’IA sera la base de la transformation de l’IA pour les organisations à l’avenir”.

Oracle et Palantir ont annoncé récemment un partenariat stratégique visant à proposer des solutions d’IA et cloud de pointe aux gouvernements et aux entreprises, tout en maximisant la valeur des données et en répondant aux exigences croissantes en matière de souveraineté et de performance.

Palantir Technologies est une entreprise américaine basée à Denver, au Colorado, spécialisée dans les logiciels d’analyse de données massives (Big Data). Fondée en 2003 par Peter Thiel, Nathan Gettings, Joe Lonsdale, Stephen Cohen et Alex Karp, elle développe plusieurs plateformes logicielles, les plus connues étant Palantir Gotham et Palantir Foundry :

• Gotham : Utilisée principalement par les agences gouvernementales et les organisations de défense, la plateforme permet d’intégrer, gérer et analyser de grandes quantités de données provenant de diverses sources. Elle aide les analystes à identifier des schémas et des tendances critiques pour la sécurité nationale et la lutte contre le terrorisme ;
• Foundry : Conçue pour le secteur commercial, Foundry facilite la gestion des données, la collaboration et l’analyse à grande échelle. Les entreprises peuvent transformer leurs opérations en intégrant des données disparates pour obtenir des insights exploitables et améliorer la prise de décision.

Palantir propose également Metropolis (anciennement Palantir Finance), une plateforme similaire pour les services financiers et la Palantir Artificial Intelligence Platform (AIP), conçue pour intégrer les capacités avancées des modèles de langage dans les opérations des entreprises et des agences gouvernementales, avec une sécurité et une confiance maximales.

Une synergie technologique inédite

Oracle, réputé pour ses infrastructures cloud sécurisées et performantes, intègre désormais les plateformes de Palantir, notamment Foundry, Gotham et la plateforme d’intelligence artificielle (AIP). Palantir migrera ses workloads Foundry vers OCI (Oracle Cloud Infrastructure) et offrira ses solutions sur les divers services cloud d’Oracle, y compris les régions de cloud public, Oracle Cloud Infrastructure Dedicated Region, Oracle Alloy, Oracle EU Sovereign Cloud et les régions isolées d’Oracle pour les clients de la défense et du renseignement.

Rand Waldron, vice-président d’Oracle, affirme :

“Oracle est le seul hyperscaler capable de fournir l’intégralité de son IA et de sa suite cloud à n’importe quelle entreprise ou gouvernement, partout dans le monde. En combinant les performances, l’évolutivité et la flexibilité de l’infrastructure Oracle Cloud avec les principales plateformes de données et d’IA de Palantir, nous aiderons nos clients à réussir dans n’importe quel secteur ou environnement”.

Josh Harris, vice-président exécutif de Palantir, conclut :

“Palantir et Oracle se consacrent tous deux à la défense des intérêts et des institutions occidentales dans le monde entier. La capacité unique d’Oracle Cloud Infrastructure à aider les clients à répondre à leurs besoins en matière de réglementation, de performances et de sécurité augmentera notre impact et aidera nos clients mondiaux à tirer pleinement parti du cloud et de l’IA”.

Teradata, plateforme d’analyse et de données cloud, annonce l’intégration de la plateforme d’IA DataRobot à ses produits Teradata VantageCloud et ClearScape Analytics. Cette collaboration vise à optimiser l’utilisation de l’IA, en donnant aux entreprises davantage de moyens et de flexibilité pour développer et mettre en œuvre des modèles d’IA performants et sécurisés à grande échelle.

En 2022, Teradata a annoncé le lancement de Teradata VantageCloud et Teradata VantageCloud Lake, offrant aux entreprises une plateforme complète d’analyse et de données dans le cloud pour résoudre leurs défis commerciaux les plus importants, tout en accélérant les résultats pour de nombreux cas d’utilisation.

Elle a également dévoilé ClearScape Analytics, qui élevait ses capacités d’analyse en introduisant plus de 50 nouvelles séries chronologiques et fonctions ML dans la base de données, ainsi que des ModelOps intégrés conçus pour opérationnaliser rapidement les initiatives d’IA/ML.

Cette plateforme permet aux entreprises d’exploiter pleinement leurs données pour des analyses prédictives, descriptives et prescriptives, facilitant ainsi la prise de décisions éclairées et la maximisation de la valeur des données.

Le partenariat avec DataRobot

Fondée en 2012, DataRobot propose une plateforme complète de machine learning automatisé qui permet aux entreprises de construire, déployer et gérer des modèles d’IA de manière rapide et efficace. Elle prend en charge une large gamme de modèles, y compris les modèles prédictifs et génératifs, permettant ainsi aux entreprises de résoudre divers types de problèmes analytiques.

La plateforme offre une intégration facile avec divers environnements de données et outils analytiques. L’intégration avec Teradata permettra aux clients de tirer pleinement parti des capacités des deux entreprises.

Daniel Spurling, vice-président senior de la gestion des produits chez Teradata, explique :

“DataRobot est connu pour ses modèles précis et de haut niveau, et VantageCloud offre l’évolutivité et l’efficacité incroyables dont les entreprises modernes ont besoin. Ensemble, les résultats d’un modèle large peuvent être explicables, gouvernés et exploitables. Le potentiel de l’IA augmente rapidement, et Teradata et DataRobot ouvrent la voie aux organisations pour accélérer l’adoption de l’IA de confiance, à une échelle qui compte”.

Les avantages pour les utilisateurs

• Opérationnalisation à grande échelle : Grâce à la fonctionnalité Bring Your Own Model (BYOM) de ClearScape Analytics, les utilisateurs peuvent importer et opérationnaliser les modèles d’IA de DataRobot directement dans VantageCloud. Cela permet un accès plus rapide aux données et aux résultats, accélérant ainsi l’innovation ;
• Flexibilité pour les data scientists : DataRobot offre une plateforme complète pour le cycle de vie de l’IA, permettant aux data scientists d’utiliser leurs outils et technologies préférés. Cette flexibilité est cruciale pour tirer parti des dernières innovations en IA ;
• Déploiement économique et sécurisé : Teradata VantageCloud permet le déploiement de modèles d’IA à grande échelle dans le même environnement que celui où résident les données, sans coût de licence supplémentaire. Les entreprises peuvent ainsi contrôler les coûts tout en garantissant la responsabilité et la sécurité des modèles déployés. Le déploiement peut être effectué sur tous les fournisseurs de cloud et sur site.

Ces nouvelles fonctionnalités sont d’ores et déjà disponibles.

Oracle a annoncé récemment son intention d’investir plus de 1 milliard de dollars sur les dix prochaines années pour ouvrir une région cloud à Madrid et stimuler le développement des compétences en IA à travers tout le pays. Cette nouvelle région de cloud public permettra aux clients et partenaires espagnols d’Oracle de tout secteur d’activité de migrer des workloads stratégiques de leurs data centers vers Oracle Cloud Infrastructure (OCI), tout en respectant les réglementations européennes.

Oracle comptera ainsi trois régions cloud à Madrid. L’entreprise américaine y a ouvert une première région de cloud public en 2022, hébergée comme les deux autres, par son partenaire Telefonica España.

La 3ème région, Oracle EU Sovereign Cloud, lancée l’an passé à Madrid, offre aux clients l’accès à plus d’une centaine de services identiques à ceux du cloud public commercial d’Oracle et permet d’exécuter les mêmes applications et workloads. Elle s’adresse plus particulièrement aux clients des secteurs public et privé dont les données et les applications sont sensibles, réglementées ou d’importance stratégique régionale. Oracle EU Sovereign Cloud à Madrid est géré par du personnel basé dans l’UE et prend en charge les workloads qui relèvent des directives et exigences de l’UE en matière de souveraineté et de confidentialité des données.

La future région cloud public de Madrid permettra à Oracle de répondre à la demande croissante de ses services d’IA et de cloud en Espagne et aidera les entreprises des secteurs public et privé à migrer tout type de charges de travail vers OCI, et ce, avec une faible latence, des performances élevées et les normes de sécurité les plus strictes. Le secteur des services financiers qui occupe une place prépondérante, pourra ainsi respecter la Digital Operational Resilience Act (DORA), visant à renforcer la résilience opérationnelle numérique des entités financières au sein de l’UE qui entrera en application en janvier 2025 et les directives européennes d’externalisation (EBA, EIOPA, ESMA).

Elle offrira elle-aussi des solutions de sauvegarde et de reprise après sinistre pour répondre aux besoins des clients en matière de disponibilité et de résilience des données et permettra également aux entreprises clientes de moderniser leurs applications et d’innover grâce aux données, aux analyses et à l’IA. De nombreuses startups et grandes entreprises utilisent des fonctionnalités d’IA sur mesure d’OCI pour créer et entraîner des modèles plus rapidement et de manière plus fiable dans le cloud distribué d’Oracle.

Miguel López-Valverde, Conseiller pour la numérisation du gouvernement de la région de Madrid, commente :

“C’est une excellente nouvelle que des multinationales technologiques majeures telles qu’Oracle annoncent ce niveau d’investissement dans la région de Madrid. Nous sommes convaincus de l’importance de la collaboration public-privé dans ce domaine et de la facilitation du développement de l’infrastructure cloud dans notre région.

Au cours des trois prochaines années, la région de Madrid devrait recevoir des investissements de plus de six milliards d’euros de la part de l’industrie du cloud, ce qui est essentiel pour nous aider à construire une économie numérique capable de créer des emplois qualifiés, d’attirer des investissements et de retenir les talents”.

Microsoft, qui collabore officiellement avec Oracle depuis juin 2019 pour offrir aux entreprises la possibilité de migrer et de gérer des workloads critiques entre Azure et OCI, a quant à lui annoncé en février dernier son intention d’investir 1,9 milliard d’euros sur deux ans en Espagne. En novembre dernier, les deux entreprises ont annoncé un accord pluriannuel permettant à Microsoft d’utiliser l’infrastructure d’IA d’OCI, en combinaison avec l’infrastructure d’IA de Microsoft Azure, pour inférer des modèles d’IA optimisés, notamment pour alimenter les recherches conversationnelles de Microsoft Bing.

OVHcloud, leader européen du cloud, renforce son engagement pour la démocratisation de l’IA avec des innovations significatives, annoncées à Station F, lors de l’évènement Adopt AI. Le groupe propose désormais une gamme étendue de GPU NVIDIA Tensor Core ainsi que des modèles d’IA de pointe, dont Mixtral 8x22B et Llama3, pour répondre aux besoins croissants des entreprises en matière d’IA.

Le groupe continue de promouvoir un Cloud ouvert, transparent et de confiance, en réponse à un marché IA en plein essor. Son ambition est de fournir aux entreprises les outils et les capacités optimales tout en répondant aux préoccupations liées à la sécurité, la confidentialité des données et les coûts.

Élargissement de l’offre GPU et services associés

OVHcloud propose désormais une gamme complète de GPUs NVIDIA Tensor Core, notamment les H100, L4 et L40S, disponibles sur son Public Cloud. Ces GPUs, conçus pour les besoins actuels et futurs des ingénieurs en IA, permettent de gérer efficacement des charges de travail complexes, de l’entraînement de modèles à l’inférence des derniers LLMs.

Que ce soit pour provisionner et gérer des instances GPU ou pour les exploiter via les services OVHcloud Managed Kubernetes, les ingénieurs en machine learning et en opérations (MLOps) peuvent bénéficier d’un vaste portefeuille de solutions PaaS proposées par OVHcloud. Ils peuvent ainsi utiliser des bases de données managées telles que Vector DB, pgvector et Qdrant, optimisées pour les charges de travail IA et permettant de stocker et manipuler efficacement de grandes quantités de données vectorielles, cruciales pour l’entraînement et l’inférence de modèles.

En fournissant des services managés pour Kafka, une plateforme de streaming de données en temps réel, OVHcloud permet aux modèles d’IA de bénéficier de données actualisées pour une performance optimale, tandis que l’Object Storage High-Performance offre un stockage flexible et rapide, essentiel pour gérer les vastes ensembles de données nécessaires à l’entraînement et à l’inférence efficace des modèles d’IA.

Serveurs Bare Metal dédiés avec GPU NVIDIA L40S

Pour les entreprises nécessitant une puissance de calcul élevée, OVHcloud introduit de nouveaux serveurs dédiés Bare Metal équipés de GPUs NVIDIA L40S. Ces serveurs, disponibles dans la gamme High Grade avec des processeurs AMD EPYC 9354, sont idéaux pour des applications intensives en IA telles que le deep learning et le calcul haute performance. Ils offrent une flexibilité de configuration permettant d’intégrer jusqu’à quatre GPUs NVIDIA L40S de 48 Go chacun, répondant ainsi aux besoins des charges de travail les plus exigeantes.

Yaniv Fdida, Chief Product and Technology Officer, OVHcloud, commente :

“Nous sommes incroyablement enthousiastes de démocratiser plus avant l’IA pour nos clients Public Cloud et Bare Metal en offrant un vaste choix de GPU NVIDIA sélectionnés avec soin pour un positionnement tarifaire idéal apte à satisfaire les différents scénarii IA allant de l’entraînement de modèles à l’inférence”.

Solutions IA intégrées et simplifiées

OVHcloud met un point d’honneur à rendre l’IA accessible et simple d’utilisation pour les entreprises, de la phase d’idéation à la production. Les services AI Notebooks, AI Training et AI Deploy sont conçus pour permettre aux data scientists et ingénieurs en machine learning de travailler sans se soucier des complexités liées à l’infrastructure. Ces solutions serverless sont facturées à la minute et offrent une grande facilité d’utilisation.

Nouveaux modèles open-source disponibles via AI Endpoints

La solution serverless AI Endpoints d’OVHcloud permet aux utilisateurs d’accéder à une variété de modèles d’IA via des endpoints API, facilitant ainsi l’intégration de l’IA dans diverses applications. Parmi les nouveaux modèles disponibles figurent Mixtral 8x22B et Llama 3, répondant à la demande croissante pour des modèles open-source performants et flexibles.

Disponibilité et tarification

Les GPUs NVIDIA H100, L4 et L40S sont disponibles immédiatement dans l’univers Public Cloud d’OVHcloud. Les nouveaux serveurs dédiés Bare Metal HGR-AI-2 avec GPUs NVIDIA L40S proposés à partir de 2969,99 euros par mois sont disponibles en France et au Canada. Les modèles d’IA tels que Mixtral 8x22B et Llama 3 sont quant à eux accessibles via OVHcloud AI Endpoints.

Microsoft a annoncé dernièrement ses plus gros investissements pour ses infrastructures d’IA et de cloud dans différents pays, la France en fait désormais partie. La société a déclaré son intention d’investir 4 milliards d’euros dans l’hexagone ce lundi 13 mai dans le cadre de la 7ème édition du sommet “Choose France” au château de Versailles.

Après 3,4 milliards de dollars en Allemagne, 2,1 milliards en Espagne, Microsoft a dévoilé dernièrement investir 2,9 milliards de dollars au Japon et des investissements massifs dans différents pays de la zone Asie-Pacifique.

La France va toutefois bénéficier du plus important. Microsoft, présent en France depuis 41 ans où il emploie plus de 2 100 personnes, va consacrer une partie de cette somme à l’extension de ses sites de datacenters existants à Paris et Marseille qui doteront le pays d’une capacité allant jusqu’à 25 000 GPU de dernière génération d’ici fin 2025 et 2 milliards d’euros à la construction d’un nouveau datacenter à Petit Landau, près de Mulhouse, dans la région Grand Est.

Former 1 million de Français d’ici fin 2027

Microsoft a également annoncé étendre son initiative “À VOUS L’IA”, lancée en mars dernier visant à démocratiser l’IA générative en développant les compétences des Français, actifs comme étudiants, chefs d’entreprise comme salariés, associations ou encore entrepreneurs sociaux.

Le programme “GenIAles”, destiné aux demandeuses d’emploi, aux femmes souhaitant se reconvertir ou simplement s’initier et se familiariser avec les IA génératives, lancé en collaboration avec Simplon sera lui aussi accéléré. Les 2 partenaires continueront également  de développer leur réseau d’ écoles IA Microsoft By Simplon, une initiative lancée en 2018 par Microsoft France pour former les demandeurs d’emploi à devenir des développeurs en IA.

Microsoft s’associera également à France Travail pour permettre aux demandeurs d’emploi d’apprendre les concepts de base de l’IA et les fonctionnalités de l’IA générative (assistance à l’écriture, mise en forme de documents, création de contenu…) et comment les appliquer dans leur recherche d’emploi.

Soutenir 2 500 start-ups dans leur adoption de l’IA

Microsoft apportera également son soutien à 2 500 start-ups d’ici 2027 via le programme Microsoft GenAI Studio. Il offrira aux startups sélectionnées un programme sur mesure comprenant des ateliers techniques, un accès à des experts en IA, ainsi que des crédits cloud et des activités de soutien.

L’investissement de Microsoft est le plus important de cette 7ème édition de Choose France où ont été annoncés un total record de 15 milliards d’euros d’investissements étrangers et 56 projets d’entreprises, avec à la clé 10 000 créations d’emplois. Amazon va consacrer de son côté plus d’1,2 Md € au renforcement de son réseau logistique d’Amazon ainsi qu’au développement de l’infrastructure cloud d’Amazon Web Services (AWS) France, et permettra de créer plus de 3 000 emplois directs en CDI.

Microsoft n’est pas le seul à vouloir étendre son infrastructure d’IA et de cloud en Asie du Sud-Est, Amazon vient d’annoncer ce mardi 7 mai, en marge de l’ASEAN AWS Summit Singapore, un investissement colossal de 9 milliards d’euros sur quatre années pour son infrastructure cloud à Singapour et accélérer l’adoption de l’IA.

Cette somme représente plus du double du montant investi par AWS depuis qu’il a installé sa 1ère région internationale à Singapour en 2010 pour fournir ses services de cloud computing aux entreprises et aux développeurs de la région Asie-Pacifique.

Selon une étude d’impact économique de la société, l’investissement total d’AWS à Singapour devrait contribuer à hauteur de 23,7 milliards de dollars singapourien (environ 17,5 milliards de dollars US) au produit intérieur brut de la République d’ici 2028 et soutenir environ 12 300 emplois équivalents temps plein (ETP) chaque année dans les entreprises locales.

Ces postes dans les domaines de la construction, de la maintenance des installations, de l’ingénierie, des télécommunications et d’autres emplois au sein de l’économie du pays, seront essentiels pour soutenir la chaîne d’approvisionnement du centre de données AWS à Singapour.

Priscilla Chong, Directrice nationale d’AWS à Singapour, déclare :

“AWS double ses investissements dans l’infrastructure cloud à Singapour de 2024 à 2028 pour répondre à la demande des clients et contribuer à renforcer le statut de Singapour en tant que rampe de lancement régionale attrayante de l’innovation et leader mondial de la compétitivité numérique.

Cet investissement aura un effet d’entraînement à Singapour en augmentant la croissance économique et l’adoption du cloud. Il apporte également des contributions supplémentaires à l’économie locale par AWS, telles que l’amélioration des compétences de la main-d’œuvre numérique locale, le développement de projets d’énergie renouvelable et la création d’un impact positif dans les communautés où AWS opère”.

AWS AI Spring for Singapore

AWS a également annoncé le lancement du programme “AWS AI Spring for Singapore”, visant à accélérer l’adoption de l’IA et de l’IA générative dans la cité-état, contribuant ainsi à sa stratégie d’IA “NAIS 2.0” lancée en 2023.

Il collaborera ainsi à la mise en œuvre d’initiatives d’IA au sein du gouvernement de Singapour et des agences gouvernementales, proposera des programmes de formation et de certification pour améliorer les compétences en cloud et IA, soutiendra les start-ups et la R&D.

AWS a d’autre part signé des accords pour intégrer l’IA dans les systèmes de santé et développer un programme d’adoption de l’IA pour les entreprises locales. AI Spring s’adresse également aux étudiants : AWS va collaborer avec des universités, des écoles polytechniques et l’Institute of Technical Education, dans le but de former chaque année 5 000 personnes aux compétences en IA de 2024 à 2026.

En tournée en Asie du Sud-Est dans le cadre de Microsoft Build, Satya Nadella, PDG de Microsoft, a annoncé hier à Kuala Lumpur un investissement de 2,2 milliards de dollars pour faire progresser la nouvelle infrastructure cloud et d’IA en Malaisie. Une annonce qui fait suite à celle d’un investissement de 1,7 milliard en Indonésie, de la construction d’une nouvelle région de datacenters en Thaïlande et à son engagement à doter 2,5 millions de personnes en Asie du Sud-Est de compétences en IA d’ici 2025 le 30 avril dernier.

Après avoir investi il y a peu de temps 3,4 milliards de dollars en Allemagne, 2,1 milliards en Espagne, Microsoft a annoncé dernièrement ses plus gros investissements dans différents pays de la zone Asie-Pacifique.

Le premier concerne l’Asie de l’Est, avec un investissement de 2,9 milliards de dollars dans l’IA et l’infrastructure cloud au Japon tout en renforçant les compétences, la recherche et la cybersécurité du pays. Les deux derniers s’adressent à l’Asie du Sud-Est où, selon Microsoft faisant référence à une étude de Kearney, l’IA pourrait contribuer à hauteur de près de 1 000 milliards de dollars au produit intérieur brut (PIB) d’ici 2030, dont 366 milliards de dollars pour l’Indonésie et 115 pour la Malaisie. Des marchés où Microsoft a l’intention de garder une longueur d’avance sur ses concurrents.

La tournée de Microsoft Build a débuté dans la région le 30 avril dernier, avec un arrêt à Jakarta, capitale de l’Indonésie où se trouve le secrétariat général de l’ASEAN.

Lors de l’AI Day Jakarta, Microsoft s’est engagé à doter 2,5 millions de personnes des États membres de l’Association des nations de l’Asie du Sud-Est (ASEAN) de compétences en IA d’ici 2025. Les initiatives de formation professionnelle seront mises en œuvre en partenariat avec des gouvernements, des organisations à but non lucratif et des entreprises, ainsi qu’avec des communautés en Indonésie, en Malaisie, aux Philippines, en Thaïlande et au Vietnam.

Elles s’appuieront sur une série de programmes de formation Microsoft existants dans la région, qui ont déjà aidé de nombreuses personnes à décrocher des emplois ou à faire des changements de carrière, en particulier les femmes, qui continuent d’être sous-représentées dans le secteur de la technologie.

Satya Nadella y a révélé l’intention de l’entreprise d’investir 1,7 milliard de dollars au cours des quatre prochaines années dans une nouvelle infrastructure de cloud et d’IA en Indonésie, d’offrir des opportunités de formation en IA à 840 000 personnes et un soutien à la communauté croissante des développeurs du pays.

Le lendemain, lors de l’AI Day le 1er mai à Bangkok, il a annoncé des engagements importants, sans en préciser le montant, en Thaïlande dans les mêmes objectifs, cette fois-ci pour former plus de 100 000 personnes.

Hier, à l’occasion de l’AI Day à Kuala Lumpur, il a annoncé un investissement de 2,2 milliards de dollars au cours des quatre prochaines années pour soutenir la transformation numérique de la Malaisie, le plus gros investissement de ses 32 ans d’histoire dans le pays.

Il permettra de mettre en place une infrastructure cloud et d’IA et de créer un centre national d’excellence en IA en collaboration avec les agences du ministère malaisien du Numérique afin de favoriser l’adoption de l’IA dans les secteurs clés. Microsoft, qui a fourni des compétences numériques à plus de 1,53 million de Malaisiens dans le cadre de l’initiative Bersama Malaysia, permettra dans le cadre de cet investissement de former 200 000 personnes supplémentaires.

Microsoft avance ainsi ses pions sur le marché international. Il y a 2 semaines, il annonçait une expansion de son partenariat avec G42 basé à Abu Dhabi, investissant 1,5 milliard de dollars dans le groupe, une participation minoritaire qui permet néanmoins à Brad Smith, son président, de siéger au conseil d’administration de G42. L’objectif des 2 sociétés est d’apporter une infrastructure avancée d’IA aux pays du Moyen-Orient, d’Asie centrale et d’Afrique.

Les deux compagnies qui avaient annoncé un premier partenariat de cinq ans il y a tout juste quatre ans, en avril 2020, n’ont pas attendu la fin de celui-ci pour annoncer un élargissement de leur accord pour la même durée. Coca-Cola vient de s’engager à investir 1,1 milliard de dollars pour étendre son utilisation des services cloud de Microsoft et accéder à ses capacités d’IA générative.

Des sodas comme le célèbre Coca-Cola, Sprite et Fanta aux boissons énergisantes comme Monster Energy, en passant par les thés glacés de la gamme Fuze Tea, Coca-Cola possède et commercialise une vaste gamme de produits à travers le monde.

En 2020, les entreprises n’appréhendaient pas encore le potentiel des IA génératives pour leur industrie, l’arrivée de ChatGPT fin 2022 a totalement bouleversé la donne, et depuis, leur adoption a connu une croissance exponentielle. Les organisations de toutes tailles explorent désormais comment l’IA générative peut transformer leurs opérations, leurs produits et leurs services, Coca-Cola n’y fait pas exception.

Preuve en est que, si dans le cadre du partenariat amorcé en 2020, il était prêt à investir 250 millions de dollars pour utiliser Microsoft Azure, Dynamics 365 et Microsoft 365, il est aujourd’hui prêt à engager plus de 1,1 milliard de dollars pour utiliser les derniers outils d’IA générative de Microsoft, notamment Azure OpenAI Service.

Coca-Cola qui a migré toutes ses applications vers Microsoft Azure travaille désormais avec Microsoft au développement de nouveaux cas d’utilisation d’IA générative dans diverses fonctions commerciales, allant du marketing à la fabrication, en passant par la chaîne d’approvisionnement. Ils exploreront également comment améliorer au sein des marques de Coca-Cola la productivité avec Copilot pour Microsoft 365 et l’expérience client grâce aux assistants d’IA générative proposés en preview sur Azure OpenAI Service depuis février dernier.

Neeraj Tolmare, Vice-Président senior et Directeur mondial des systèmes d’information de Coca-Cola assure :

“Notre partenariat élargi avec Microsoft est un nouveau chapitre important dans le parcours de Coca-Cola vers une entreprise axée sur le numérique et alimentée par les technologies émergentes. Les capacités de Microsoft nous aident à accélérer l’adoption de l’IA pour créer de la valeur ajoutée pour l’entreprise”. 

Il y a tout juste un an, Microsoft et le groupe G42 basé à Abu Dhabi, aux Émirats arabes unis, annonçaient leur intention de collaborer au développement de solutions axées sur le secteur public et l’industrie exploitant l’écosystème de partenaires et des capacités cloud de Microsoft. Dans le cadre de l’expansion de ce partenariat, Microsoft va investir 1,5 milliard de dollars dans la société, une participation minoritaire qui permettra néanmoins à Brad Smith, son président, de siéger au conseil d’administration de G42.

Fondé en 2018, détenu majoritairement par le Sheikh Tahnoon bin Zayed, membre de la famille royale des Émirats arabes unis et conseiller à la sécurité nationale, G42, qui compte 7 filiales, fournit des solutions technologiques dans divers domaines de pointe comme l’IA, l’analyse de données, la cybersécurité et le cloud computing au gouvernement et à divers secteurs : santé, finance, aviation, pétrole, gaz…

L’an passé, la société a annoncé des partenariats avec deux acteurs clés de l’IA générative qui visent l’expansion internationale, OpenAI et Microsoft. En septembre, la collaboration  avec Microsoft annoncée au mois d’avril précédent s’élargissait pour mettre en œuvre l’offre de cloud souverain de ce dernier et fournir des capacités d’IA avancées sur Azure aux organisations basées aux Émirats arabes. Le mois suivant, un partenariat avec OpenAI lui permettait d’exploiter les derniers LLM de la start-up sur ce même service.

Renforcement des liens entre Microsoft et G42

G42 et Microsoft vont désormais collaborer pour apporter une infrastructure avancée d’IA aux pays du Moyen-Orient, d’Asie centrale et d’Afrique, leur offrant ainsi un accès équitable aux services tout en garantissant les normes les plus élevées en matière de sécurité et de confidentialité. Dans cet objectif, G42 étendra son engagement existant dans le déploiement des offres Microsoft Cloud, en migrant sa plateforme de données et son infrastructure technologique vers Microsoft Azure.

Un partenariat scruté par le gouvernement américain

Le Moyen-Orient est un marché qui peut s’avérer très lucratif pour les États-Unis mais où la Chine a pris de l’avance. Le gouvernement américain, qui fait tout pour entraver les avancées en matière d’IA de celle-ci, n’était pourtant pas prêt à laisser Microsoft ou OpenAI foncer tête baissée dans ces partenariats sans s’assurer qu’ils ne portent pas préjudice à sa sécurité.

Une lettre ouverte du Président de la Commission spéciale de la Chambre des représentants consacrée au parti communiste chinois adressée à Gina Raimondo, secrétaire d’Etat en charge du commerce, et des allégations dans un article du New York Times ont d’ailleurs fait réagir G42 qui, dans son blog le 11 janvier dernier, a réfuté les liens supposés avec le gouvernement chinois et son complexe militaro-industriel.

“En tant qu’entreprise commerciale internationale, G42 a établi au fil du temps un réseau mondial de partenariats, y compris des entreprises chinoises. De tels engagements sont une pratique courante parmi les entreprises technologiques mondiales.

Dans le domaine des technologies avancées, nous poursuivons depuis 2022 une stratégie commerciale visant à nous aligner pleinement sur nos partenaires américains et à ne pas nous engager avec des entreprises chinoises”. 

Concluant :

“G42 opère dans le respect strict de la conformité et de l’éthique, en adhérant à toutes les lois et réglementations applicables. Toute insinuation suggérant le contraire est infondée et irresponsable.”

Gina Raimondo s’est rendue à Abu Dhabi pour discuter de ces partenariats, obtenant de la société qu’elle cesse ses investissements en Chine et coupe ses relations avec Huawei qu’elle accuse d’espionnage. Les deux entreprises se sont engagées auprès des gouvernements des 2 pays à travailler à l’amélioration du cadre de sécurité et de conformité de leur infrastructure internationale commune.

Elles soutiendront d’autre part la création d’un fonds de 1 milliard de dollars pour les développeurs afin de stimuler l’innovation et la compétitivité des Émirats arabes unis et de la région au sens large.

C’est dans son premier blog Microsoft que Mustafa Suleyman vient d’annoncer la création de Microsoft AI London, un nouveau centre d’IA. Il sera dirigé par Jordan Hoffmann, un scientifique et ingénieur en IA que Microsoft a récemment recruté en même temps que lui.

Jordann Hoffmann est loin d’être un inconnu pour Mustafa Suleyman. Il a travaillé au sein de 2 start-ups basées à Londres cofondées par ce dernier : DeepMind puis Inflection AI, passée au rang de licorne lors d’une levée de fonds dirigée entre autres par Microsoft en juin 2023.

Mustafa Suleyman y a été recruté en tant que Vice-Président exécutif et chef de la direction de Microsoft AI, une nouvelle organisation axée sur l’avancement de Copilot et d’autres produits et recherches sur l’IA grand public comme Bing ou Edge. Jordann Hoffmann fait partie des collaborateurs qui l’ont suivi dans cette nouvelle aventure tout comme Karén Simonyan, expert en deep learning et lui aussi cofondateur d’Inflection AI, embauché en tant que scientifique en chef.

Mustafa Suleyman précise que “Microsoft AI London mènera des travaux pionniers visant à faire progresser les modèles de langage de pointe et leur infrastructure de prise en charge, et à créer des outils de classe mondiale pour les modèles de base, en collaborant étroitement avec nos équipes d’IA au sein de Microsoft et avec nos partenaires, y compris OpenAI” ajoutant “Hoffmann sera rejoint par un groupe talentueux de membres de l’équipe Microsoft AI basés dans notre bureau de Londres Paddington”.

Le hub Microsoft AI London s’ajoute à la présence existante de Microsoft au Royaume-Uni, notamment le laboratoire Microsoft Research Cambridge, qui abrite certains des plus grands chercheurs dans les domaines de l’IA, du cloud et de la productivité. Il s’appuie sur l’investissement de 2,5 milliards de livres sterling annoncé en novembre dernier par Microsoft et le gouvernement britannique pour étendre son infrastructure de centre de données IA de nouvelle génération, soutenir les efforts du Royaume-Uni en matière de sécurité et de recherche dans le domaine de l’IA et et assurer la formation de plus d’un million de personnes.

Mustafa Suleyman indique :

“Dans les semaines et les mois à venir, nous publierons des offres d’emploi et embaucherons activement des personnes exceptionnelles qui souhaitent travailler sur les questions d’IA les plus intéressantes et les plus difficiles de notre époque. Nous recherchons de nouveaux membres d’équipe qui sont motivés par l’impact à grande échelle et qui sont des innovateurs passionnés désireux de contribuer à une culture d’équipe où l’apprentissage continu est la norme”.  

Selon un récent rapport de Canalys, une société d’analyse de marché spécialisée dans la technologie, les dépenses mondiales en services d’infrastructure cloud ont connu une croissance significative au quatrième trimestre de l’année 2023, atteignant 78,1 milliards de dollars, soit une augmentation de 19 % par rapport à l’année précédente. Cette croissance robuste s’est d’ailleurs poursuivie tout au long de l’année, avec une augmentation totale de 18 % pour atteindre 290,4 milliards de dollars en 2023, contre 247,1 milliards de dollars en 2022.

Une tendance notable mise en évidence par le rapport est la diminution de l’influence de l’optimisation de l’informatique d’entreprise sur le marché des services cloud. Si  les entreprises sont de plus en plus nombreuses à élargir leurs engagements avec les hyperscalers, c’est en prévision de besoins accrus particulièrement dus à l’adoption généralisée des applications d’IA.

Les hyperscalers, de leur côté, augmentent progressivement leurs investissements dans l’IA générative, espérant que l’exploitation de ses capacités catalysera de nouvelles opportunités dans la consommation du cloud. En 2024, Canalys s’attend à ce que les dépenses mondiales en services d’infrastructure cloud augmentent de 20 %, soit 2% de plus qu’en 2023.

Les trois principaux acteurs du marché, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform, ont tous enregistré une croissance soutenue. Au quatrième trimestre 2023, ces trois fournisseurs ont représenté 66 % des dépenses totales. Microsoft Azure et Google Cloud ont particulièrement brillé avec une croissance de chiffre d’affaires dépassant à nouveau les 25 %.

Si AWS conserve sa position de leader du marché avec 31 % de part de marché, il a enregistré l’an passé la croissance plus modeste des trois hyperscalers  (13 % par rapport à 2022), malgré une légère reprise au Q4 2023.

Yi Zhang, analyste chez Canalys, commente :

‘AWS a été plus lent que ses principaux concurrents à faire progresser l’IA, ce qui peut expliquer pourquoi sa croissance ne s’accélère pas aussi rapidement que celle d’Azure et de GCP”.

Ajoutant :

“L’intégration de l’IA générative dans les produits logiciels grand public s’accélère, ce qui pourrait conduire à une commercialisation plus rapide des applications d’IA générative. Google a récemment introduit son grand modèle de langage Gemini renommé dans les applications Workspace, telles que Gmail et Docs. Parallèlement, Microsoft a lancé Copilot pour Microsoft 365 en novembre dernier, intégrant sa plateforme d’IA générative dans Word, Excel et d’autres applications bureautiques”.

AWS a annoncé une initiative visant à réduire ses frais d’inscription AWS Marketplace, s’alignant ainsi sur ses concurrents, Microsoft Azure et Google Cloud. Ajoutée au lancement d’une deuxième région d’infrastructure à Calgary, au Canada, en décembre 2023, elle devrait lui permettre de poursuivre sa trajectoire de croissance, selon Canalys.

Microsoft Azure, 2ème fournisseur de services cloud, a accru sa part de marché, qui est passée à 26 % au Q4 2023. La forte adoption de l’IA a augmenté les revenus d’Azure de 30 % par rapport au quatrième trimestre 2022.

Google Cloud, le troisième fournisseur, a enregistré une croissance impressionnante de 26 %, portant sa part de marché à 10 % au Q4 2023. La société mise sur l’adoption croissante de l’IA générative et de son modèle de langage large Gemini.

L’IA générative (GenAI) a connu un essor rapide au cours des deux dernières années, confrontant les dirigeants d’entreprise à un bouleversement technologique majeur. Nous voulons tous savoir comment des changements tels que celui-ci nous affecteront et quelles seront les prochaines étapes. Heureusement, nous sommes déjà passés par là.

Lorsque le cloud computing a fait son apparition au milieu des années 2000, il a suscité des réticences et des craintes. Aujourd’hui, il est rare de rencontrer un dirigeant qui ne s’appuie pas dessus. Les parallèles entre l’adoption du cloud computing et de l’IA générative permettent de tirer des enseignements essentiels alors que nous nous dirigeons vers une adoption généralisée de l’IA générative.

1. L’IA générative est un investissement opérationnel

Tout comme le cloud, l’IA générative devrait concerner tous les types d’entreprises. La technologie peut être adoptée par tout le monde, des plus grandes entreprises du monde aux plus petites entreprises indépendantes. D’ailleurs, McKinsey estime que l’IA générative est sur le point d’accroître les effets de l’ensemble de l’IA de 15 à 40 %, ce qui représente un montant annuel de 4 400 milliards de dollars.

L’ère du cloud a permis aux entreprises de passer de projets de forte intensité capitalistique à des investissements opérationnels plus durables. L’IA générative est en passe de reproduire cette tendance, puisqu’elle implique un changement similaire, à savoir le passage du CapEx à l’OpEx qui convient à tous les types d’entreprises.

Il est donc possible de mettre l’IA générative au service de l’entreprise, quelle que soit sa structure. Ceux qui adoptent cette approche accessible de la technologie devraient bénéficier d’une productivité accrue, d’un travail efficace et d’une réduction des coûts d’exploitation.

2. L’IA générative exige de la sécurité et une gestion des données

L’IA générative a besoin d’une énorme quantité de données pour fonctionner efficacement. Les entreprises n’en sont encore qu’aux prémices de leur réflexion sur ce qu’implique pour la sécurité le fait d’alimenter des solutions d’IA avec leurs données.

Dans les premiers temps de l’adoption du cloud, les entreprises ont été confrontées aux mêmes préoccupations. Les leaders du secteur ont dû démontrer que le cloud était suffisamment fiable pour encourager les entreprises à y placer de grandes quantités de données. Ils ont dû également déterminer avec quels partenaires travailler pour en garantir la sécurité. Il y avait un sentiment d’incertitude ou d’ambiguïté, ce que de nombreux dirigeants ressentent aujourd’hui à l’égard de l’IA générative.

Exploiter en toute sécurité des solutions basées sur des données implique des enjeux importants. Les données ont pris une nouvelle dimension, car les consommateurs sont de plus en plus conscients de la manière dont les entreprises gèrent et utilisent leurs données.

Selon une étude réalisée en 2022 par Statista, 70 % des consommateurs européens craignent que les entreprises n’utilisent leurs données personnelles à d’autres fins que celles prévues. Ce chiffre montre que la sécurité des données est une priorité absolue pour les consommateurs de la région EMEA lorsqu’ils choisissent d’acheter quelque chose à une entreprise.

Devant la complexité de l’adoption de l’IA générative, nous devons nous rappeler les leçons tirées de l’ère du cloud et donner la priorité à la gestion des données et à la sécurité. Il faut reconnaître les immenses possibilités qui se présentent, mais rester parfaitement conscient des sanctions potentiellement plus lourdes pour les entreprises qui se trompent.

3. Il n’existe pas de stratégie d’IA générative universelle

Tous les types d’entreprises peuvent tirer profit de l’IA, à condition qu’elles réalisent les investissements appropriés. Pour devenir un précurseur de l’IA générative, il faut investir dans le recrutement de collaborateurs qui maîtrisent la technologie : data scientists, analystes de données ou ingénieurs data.

Selon une étude de l’Université d’Oxford, depuis 2015, la demande de compétences liées à l’IA a été multipliée par cinq à l’échelle mondiale. La conclusion pour les entreprises est simple : si vous ne comprenez pas le cycle de vie de vos données ou les réglementations relatives à l’IA, vous devez recruter des spécialistes en la matière.

Les entreprises qui hésitent à adopter d’emblée l’IA générative ont tout intérêt à attendre et à s’intéresser aux enseignements que tirent celles qui se lancent. Une fois que ces premières entreprises auront réalisé les investissements nécessaires, nous verrons apparaître une façon plus largement admise de gérer les données dans les grands modèles de langage.

4. L’IA générative doit être considérée comme une valeur ajoutée à long terme

Toute technologie qui conduit à une transformation, qu’il s’agisse du cloud, de l’IA générative ou d’autre chose, suit le même schéma. Le cycle de battage médiatique classique commence par une période d’anticipation, suivie d’une adoption rapide, d’un stade intermédiaire caractérisé par la prudence et, finalement, de retardataires qui restent légèrement à la traîne.

L’IA générative se trouve encore aux tout premiers stades de ce cycle. Une étude de Dell révèle que seules 44 % des entreprises se trouvent actuellement dans les phases d’adoption rapide ou intermédiaire de l’IA générative, ce qui signifie que la plupart d’entre elles n’ont pas encore fait de réels progrès.

Par ailleurs, de nombreuses informations erronées circulent sur le sujet. Nous pouvons ici établir un autre parallèle : lorsque le cloud s’est imposé pour la première fois, les dirigeants pensaient qu’il serait moins rentable, moins sûr et moins fiable que l’infrastructure IT traditionnelle.

La seule véritable façon de résoudre ce problème et de traverser le cycle de l’IA générative, c’est de laisser les choses se produire naturellement. Nous commençons à voir à quoi ressemble l’IA générative pour les entreprises dans la pratique. Exemples de nouveaux cas d’utilisation :

• Génération d’idées : l’IA générative pour résoudre le problème de la « page blanche » et contribuer au brainstorming et à la génération d’idées au sein de l’entreprise

• Capacité d’évaluation, de classement et de recommandation : l’IA générative pour résumer de grandes quantités de données ou de longs rapports/journaux, classer les informations et fournir des recommandations et un raisonnement à partir de ces données

• Génération de contenu : l’IA générative pour proposer des e-mails, des messages sur les réseaux sociaux, des récapitulatifs hebdomadaires ou des réponses à des demandes de service liées à la gestion de tickets IT

L’adoption de l’IA générative est un parcours. Les entreprises se doivent d’aller à leur rythme et à commencer par rationaliser une couche de base d’IA ou d’automatisation.

Les capacités matures de l’IA générative, comme l’intelligence prédictive, l’analyse statistique, la compréhension du langage naturel, pour n’en citer que quelques-unes, changent réellement la donne. Il est important de déterminer exactement comment la technologie peut favoriser un cas d’utilisation dans votre entreprise et de partir de là.