4 étapes à suivre
L'adoption de l'IA explose, mais la facture aussi. Les fournisseurs de services opèrent en effet avec des marges très réduites, tandis que les petites entreprises risquent de se retrouver exclues du marché.
Si près de 90 % des entreprises affirment que l'IA est essentielle à leur activité, plus de 70 % d'entre elles ont toutefois du mal à en assurer la rentabilité. Le principal défi qu’elles rencontrent est lié aux capacités de calcul et à l'énergie nécessaires au traitement des charges de travail de l'IA.
Pour rendre l'IA plus rentable, voici les quatre grandes étapes à suivre :
1. Clarifier ses besoins en matière de performances
Une erreur fréquente et particulièrement onéreuse commise par les entreprises consiste à déployer une infrastructure dont les performances sont supérieures aux besoins réels. Trop souvent, ces entreprises investissent dans du matériel sans avoir au préalable défini leurs priorités.
Ledit matériel peut par exemple être optimisé en fonction du nombre de transactions par seconde ou de la latence. Dans d’autres cas, l’infrastructure qui en découle doit permettre le traitement des images pendant la nuit ou être adaptée à la détection de la fraude en temps réel. Enfin, se doter d'un chatbot qui répond en 250 millisecondes n'est pas toujours nécessaire, et peut coûter trente fois plus cher à exploiter qu'un chatbot qui répond « seulement » en une seconde.
Il est donc crucial d’évaluer ses besoins réels avant de prendre une décision concernant son infrastructure afin d'éviter le provisionnement excessif et ainsi, de maîtriser les coûts.
2. Choisir des modèles de langages allégés
Implanter des grands modèles de langages ne garantit plus le succès systématique. Grâce à des avancées telles que la quantification et la distillation, des modèles plus modestes peuvent fournir des résultats comparables avec des capacités de calcul considérablement réduites. En privilégiant des modèles plus simples, les entreprises réduisent leurs coûts et leur consommation d'énergie. En outre, les modèles allégés, en plus de diminuer les coûts, ont l'avantage de pouvoir être déployés à grande échelle de manière plus rapide et plus aisée.
3. Utiliser les CPU et les accélérateurs IA de manière stratégique
Les architectures d'IA modernes sont modulaires et combinent souvent de grands modèles de langage avec des modèles plus petits et spécifiques à une tâche. Cette modularité permet de répartir intelligemment les charges de travail. De nombreuses charges d'inférence peuvent être exécutées efficacement sur des conteneurs basés sur des CPU, qui sont à la fois rentables et évolutifs. En revanche, les charges de travail à haut débit ou sensibles à la latence sont mieux adaptées aux accélérateurs tels que les GPU. En réservant les accélérateurs IA aux tâches les plus importantes et en déchargeant le reste sur les CPU, les entreprises peuvent équilibrer les performances et les dépenses de manière beaucoup plus efficace.
4. Maximiser l'efficacité grâce à la virtualisation
L’infrastructure devient plus rentable lorsqu'elle est associée à la virtualisation et à la conteneurisation. Les charges de travail parallèles peuvent être réparties entre les processeurs, les modèles plus petits peuvent être déployés en masse et les ressources peuvent être allouées avec précision en fonction de la demande. Au lieu de choisir par défaut des clusters de GPU massifs, les entreprises peuvent construire des systèmes flexibles et natifs du cloud qui s'adaptent aux cas d'utilisation du monde réel. Cela permet d'établir une infrastructure à la fois plus efficace et plus durable.
La rentabilité de l’IA : une importance cruciale en Europe
Les entreprises européennes font face à un contexte économique bien spécifique : des prix de l'énergie élevés, une intensité carbone variable du réseau électrique et un cadre réglementaire plus exigeant en matière de protection des données et de souveraineté numérique. Ces facteurs amplifient les coûts et les risques liés à un déploiement inefficace de l'IA.
En donnant la priorité à la comparaison et à l'analyse des charges de travail, aux capacités de calcul sur mesure, à l'efficacité des modèles et aux opérations disciplinées, les acteurs du marché européen peuvent tirer parti de l'IA tout en maîtrisant les coûts, en réduisant les émissions et en respectant les réglementations locales.
Traiter chaque charge de travail sur le plus grand modèle disponible, via des supercalculateurs ou des clusters massifs de GPU, conduit à une explosion des coûts, un gaspillage énergétique important et une efficacité opérationnelle réduite. Il est donc préférable d'adapter les modèles et l'infrastructure. En clarifiant leurs besoins, en choisissant des modèles plus légers, en utilisant des processeurs et des accélérateurs de manière stratégique et en adoptant la virtualisation, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs investissements dans l'IA. Cela permettra à l'industrie de passer d'une expansion brute à une croissance durable et saine. Ceux qui maîtriseront la rentabilité de l'IA façonneront les normes et les dynamiques futures du marché.
Si près de 90 % des entreprises affirment que l'IA est essentielle à leur activité, plus de 70 % d'entre elles ont toutefois du mal à en assurer la rentabilité. Le principal défi qu’elles rencontrent est lié aux capacités de calcul et à l'énergie nécessaires au traitement des charges de travail de l'IA.
Pour rendre l'IA plus rentable, voici les quatre grandes étapes à suivre :
1. Clarifier ses besoins en matière de performances
Une erreur fréquente et particulièrement onéreuse commise par les entreprises consiste à déployer une infrastructure dont les performances sont supérieures aux besoins réels. Trop souvent, ces entreprises investissent dans du matériel sans avoir au préalable défini leurs priorités.
Ledit matériel peut par exemple être optimisé en fonction du nombre de transactions par seconde ou de la latence. Dans d’autres cas, l’infrastructure qui en découle doit permettre le traitement des images pendant la nuit ou être adaptée à la détection de la fraude en temps réel. Enfin, se doter d'un chatbot qui répond en 250 millisecondes n'est pas toujours nécessaire, et peut coûter trente fois plus cher à exploiter qu'un chatbot qui répond « seulement » en une seconde.
Il est donc crucial d’évaluer ses besoins réels avant de prendre une décision concernant son infrastructure afin d'éviter le provisionnement excessif et ainsi, de maîtriser les coûts.
2. Choisir des modèles de langages allégés
Implanter des grands modèles de langages ne garantit plus le succès systématique. Grâce à des avancées telles que la quantification et la distillation, des modèles plus modestes peuvent fournir des résultats comparables avec des capacités de calcul considérablement réduites. En privilégiant des modèles plus simples, les entreprises réduisent leurs coûts et leur consommation d'énergie. En outre, les modèles allégés, en plus de diminuer les coûts, ont l'avantage de pouvoir être déployés à grande échelle de manière plus rapide et plus aisée.
3. Utiliser les CPU et les accélérateurs IA de manière stratégique
Les architectures d'IA modernes sont modulaires et combinent souvent de grands modèles de langage avec des modèles plus petits et spécifiques à une tâche. Cette modularité permet de répartir intelligemment les charges de travail. De nombreuses charges d'inférence peuvent être exécutées efficacement sur des conteneurs basés sur des CPU, qui sont à la fois rentables et évolutifs. En revanche, les charges de travail à haut débit ou sensibles à la latence sont mieux adaptées aux accélérateurs tels que les GPU. En réservant les accélérateurs IA aux tâches les plus importantes et en déchargeant le reste sur les CPU, les entreprises peuvent équilibrer les performances et les dépenses de manière beaucoup plus efficace.
4. Maximiser l'efficacité grâce à la virtualisation
L’infrastructure devient plus rentable lorsqu'elle est associée à la virtualisation et à la conteneurisation. Les charges de travail parallèles peuvent être réparties entre les processeurs, les modèles plus petits peuvent être déployés en masse et les ressources peuvent être allouées avec précision en fonction de la demande. Au lieu de choisir par défaut des clusters de GPU massifs, les entreprises peuvent construire des systèmes flexibles et natifs du cloud qui s'adaptent aux cas d'utilisation du monde réel. Cela permet d'établir une infrastructure à la fois plus efficace et plus durable.
La rentabilité de l’IA : une importance cruciale en Europe
Les entreprises européennes font face à un contexte économique bien spécifique : des prix de l'énergie élevés, une intensité carbone variable du réseau électrique et un cadre réglementaire plus exigeant en matière de protection des données et de souveraineté numérique. Ces facteurs amplifient les coûts et les risques liés à un déploiement inefficace de l'IA.
En donnant la priorité à la comparaison et à l'analyse des charges de travail, aux capacités de calcul sur mesure, à l'efficacité des modèles et aux opérations disciplinées, les acteurs du marché européen peuvent tirer parti de l'IA tout en maîtrisant les coûts, en réduisant les émissions et en respectant les réglementations locales.
Traiter chaque charge de travail sur le plus grand modèle disponible, via des supercalculateurs ou des clusters massifs de GPU, conduit à une explosion des coûts, un gaspillage énergétique important et une efficacité opérationnelle réduite. Il est donc préférable d'adapter les modèles et l'infrastructure. En clarifiant leurs besoins, en choisissant des modèles plus légers, en utilisant des processeurs et des accélérateurs de manière stratégique et en adoptant la virtualisation, les entreprises peuvent tirer le meilleur parti de leurs investissements dans l'IA. Cela permettra à l'industrie de passer d'une expansion brute à une croissance durable et saine. Ceux qui maîtriseront la rentabilité de l'IA façonneront les normes et les dynamiques futures du marché.