Article IA générative en périphérie : un nouvel horizon pour une révolution imminente ?
Par Insight FR / 4 Sep 2024
Par Insight FR / 4 Sep 2024
L’IA générative en périphérie est-elle sur le point de redéfinir radicalement nos interactions avec la technologie ? Contrairement à l’IA générative qui repose principalement sur le cloud, l’IA embarquée traite directement les données sur les appareils locaux, ce qui réduit la latence et améliore l’efficacité, augmentant l’accessibilité et la réactivité des technologies basées sur l’IA.
Une évolution qui marque le passage de l’ère de l’adoption à celle de la transformation, avec à la clé des implications profondes en termes de productivité, de sécurité et d’éthique.
L'intelligence artificielle générative traditionnelle, hébergée dans des environnements Cloud, utilise des modèles de langage de grande envergure (LLMs) pour générer du texte, des images, de la musique et d'autres types de contenus, en apprenant à partir de vastes ensembles de données.
Ces systèmes, tels que GPT (« Generative Pre-trained Transformer ») de OpenAI, ont révolutionné les capacités de l'IA en permettant non seulement de comprendre et de générer du langage à un niveau sophistiqué, mais aussi d'appliquer ces compétences dans une multitude de domaines allant de la finance à la santé, en passant par l'industrie.
La transition vers l'IA générative en périphérie s'appuie sur les progrès réalisés par ces systèmes génératifs dans le Cloud, mais avec une ambition supplémentaire : déplacer la capacité de traitement de l'IA depuis le Cloud vers les appareils locaux, c’est-à-dire "à la périphérie".
Une transition qui capitalise sur la flexibilité, la performance, l'économie et la sécurité des systèmes cloud, pour proposer des modèles IA adaptés et personnalisés directement sur les appareils locaux. Ce changement diminue la latence, les coûts opérationnels et les risques de sécurité, tout en optimisant l'efficacité énergétique et la conformité réglementaire, particulièrement pour les données sensibles.
L'IA générative a non seulement prouvé l'efficacité des modèles basés sur l'apprentissage profond (« Deep Learning »), mais a également établi les fondements techniques et conceptuels pour une migration vers des systèmes plus centralisés vers des LLMs dans le cloud. Un développement qui promet de transformer l'architecture des systèmes IA et de catalyser l'innovation dans l'interaction humaine avec les machines, propulsant ainsi une nouvelle ère d'applications intelligentes et autonomes dans notre quotidien.
D’autant que la stratégie évolue avec l'introduction du Model as a Service (MaaS), qui promet des améliorations significatives en termes de performances et de scalabilité. Ce modèle permet aux entreprises de se concentrer sur l'innovation sans les fardeaux financiers liés à l'entraînement et à l'inférence des modèles, grâce à l'utilisation optimisée du cloud. Cette approche réduit ainsi les coûts tout en offrant une flexibilité et une mise à l'échelle facilitées, et une garantie de leur conformité aux normes réglementaires et éthiques.
La transition de l'IA générative vers les applications locales, communément appelée "Edge", se prépare à redéfinir nos interactions avec la technologie. Cette évolution amène la puissance de calcul plus près des utilisateurs finaux, augmentant la vitesse et la sécurité tout en personnalisant les réponses de l'IA selon les besoins spécifiques de chacun.
Les développeurs se concentrent sur la création de modèles d'IA qui sont non seulement rapides et multimodaux mais également plus légers, optimisant ainsi la capacité croissante des appareils locaux.
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