- L'IA privée permet aux entreprises d'exploiter les technologies d'IA tout en protégeant les données sensibles et en conservant le contrôle de leur propriété intellectuelle, selon Milind Wagle, directeur des systèmes d'information d'Equinix.
- Il est crucial d'évaluer si l'IA privée correspond aux objectifs de l'organisation, en particulier pour les entreprises opérant dans des secteurs très réglementés comme la santé et la finance.
- Intégrez des stratégies efficaces de gestion des données, telles que l'adoption du stockage adjacent au cloud, pour garantir un transfert de données efficace et maintenir le contrôle des données dans les déploiements d'IA privée.
Milind Wagle, DSI d'Equinix: Apprenez à exploiter l'IA tout en protégeant la confidentialité et en conservant le contrôle de vos données
Si les avantages de l'IA sont évidents, les entreprises doivent adopter une approche prudente et stratégique pour en récolter les fruits sans mettre en péril leur précieuse propriété intellectuelle. C'est pourquoi de nombreuses entreprises choisissent de créer leurs propres modèles d'IA, de les héberger sur une infrastructure privée et d'utiliser uniquement des ensembles de données propriétaires pour l'entraînement. Ce concept est appelé IA privée.
De nombreuses entreprises comprennent désormais que lorsqu'elles saisissent des données sensibles dans des services d'IA publics tels que ChatGPT, ces données sont intégrées au modèle. Par conséquent, ces données pourraient potentiellement être exposées à toute personne utilisant le modèle à l'avenir. La FAQ d'OpenAI déconseille d'ailleurs aux utilisateurs de partager des informations sensibles avec ChatGPT, car il n'existe aucun moyen de supprimer des invites spécifiques de l'historique d'un utilisateur.
Avec l'IA privée, il est possible d'obtenir des informations commerciales à partir des données sans compromettre la confidentialité ou le contrôle des données. Poursuivez votre lecture pour découvrir 4 éléments que vous devriez intégrer à votre stratégie pour exceller avec l'IA privée.
1. Évaluez si l'IA privée correspond à vos objectifs
Avant tout, il est crucial de reconnaître que l'IA privée peut ne pas convenir à toutes les entreprises, surtout si elles n'ont pas une vision claire du succès adaptée à leur situation spécifique. Pour les entreprises opérant dans des secteurs très réglementés comme la santé et les services financiers, les avantages de l'IA privée sont évidents. Elles comprennent la nécessité d'éviter toute action qui pourrait mettre en danger leurs données sensibles, ce qui fait de l'IA privée un choix idéal.
Les entreprises des secteurs non réglementés peuvent également bénéficier de l'IA privée, mais la proposition de valeur n'est pas toujours évidente. Ces entreprises doivent peser les compromis: le risque d'exposition des données par rapport à l'impact sur les coûts et la flexibilité de l'utilisation de l'IA sur une infrastructure publique. Certaines entreprises sont attirées par les solutions de cloud public en raison de leur facilité d'accès perçue et de leur rentabilité pour accéder à une infrastructure de calcul évolutive pour les modèles d'IA. Cependant, l'accès au calcul en cloud public s'avère souvent plus coûteux et complexe que prévu, principalement en raison des frais élevés de sortie de données.
Si les avantages supposés de l'infrastructure cloud public ne l'emportent pas sur les risques potentiels, alors votre entreprise est probablement bien placée pour opter pour l'IA privée.
2. Intégrez la gestion des données à votre stratégie
Dans le contexte des progrès rapides de la technologie de l'IA, il est utile de faire une pause pour reconnaître une vérité fondamentale: la qualité de vos modèles d'IA dépend des données que vous leur fournissez. Cela souligne l'importance d'une gestion efficace des données pour une mise en œuvre réussie de l'IA privée.
Vous devez concevoir une stratégie pour transférer efficacement les bonnes données vers les destinations appropriées sans délai. Cela constitue un défi car l'infrastructure d'IA s'étend intrinsèquement sur divers emplacements:
A. Collecter des données de toutes vos applications, qui sont probablement réparties sur une architecture multicloud hybride, pour entraîner vos modèles.
B. Déployer des charges de travail d'inférence à la périphérie (edge), là où les utilisateurs finaux interagissent avec les modèles d'IA, pour assurer la proximité entre les sources de données et les sites de traitement, ce qui est crucial pour minimiser la latence du réseau.
C. Déployer des charges de travail d'entraînement sur l'infrastructure centrale avec la capacité de calcul substantielle nécessaire à ces tâches.
D. Mettre en place une mise en réseau flexible et haute performance entre les différentes charges de travail pour faciliter un déplacement rapide et fiable des données.
L'adoption d'une approche de stockage adjacent au cloud peut aider à construire une architecture de données prête pour l'IA, vous permettant d'intégrer des services de cloud public dans votre stratégie d'IA privée tout en atténuant les risques, les coûts et la complexité. Cette approche vous offre le meilleur des deux mondes: la proximité du cloud pour accéder aux services en cas de besoin, tout en maintenant un stockage de référence séparé du cloud. Ce niveau de contrôle des données incarne une stratégie d'IA privée efficace.
3. Évaluez vos besoins de calcul
La croissance exponentielle de l'IA a entraîné une demande accrue de matériel GPU puissant. Les fabricants s'efforcent de répondre à cette demande, mais des pénuries d'approvisionnement devraient persister. Une disponibilité limitée du matériel pourrait entraver vos objectifs d'IA privée. Néanmoins, il existe des stratégies pour contourner ce goulot d'étranglement et garantir la capacité de calcul nécessaire.
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Bien que les GPU soient généralement associés au matériel d'IA, d'autres processeurs (CPU) facilement disponibles peuvent suffire pour des charges de travail d'inférence moins exigeantes. En fait, vous pourriez utiliser une solution Bare Metal as a Service, telle qu'Equinix Metal®, pour déployer des CPU à la demande sans frais initiaux élevés.
De plus, pour les charges de travail nécessitant des GPU, il existe des alternatives allant au-delà de la gestion de votre propre matériel. Par exemple, Equinix a récemment lancé un service de cloud privé entièrement géré en collaboration avec NVIDIA. Ce service simplifie l'acquisition d'une infrastructure d'IA avancée, regroupée avec des services essentiels de colocation, de mise en réseau et de gestion pour l'hébergement et l'exploitation de cette infrastructure. La solution offre la flexibilité caractéristique des solutions de cloud public tout en permettant le contrôle des données dans un environnement privé.
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4. Planifiez en vue de la durabilité et de l'efficacité
Les préoccupations concernant les conséquences de l'engouement pour l'IA sur la durabilité sont légitimes.
Les charges de travail d'IA, en particulier les charges d'entraînement, peuvent être extrêmement énergivores. Pour atténuer l'empreinte carbone de ces charges de travail, il est impératif d'optimiser l'efficacité.
Des innovations telles que la technologie de refroidissement liquide pour les centres de données offrent une alternative plus économe en énergie au refroidissement par air traditionnel. Chez Equinix, des tests approfondis du refroidissement liquide ont ouvert la voie à son adoption pour prendre en charge les charges de travail en production.
De plus, il est crucial de prendre en compte l'impact du placement des charges de travail sur la durabilité. Un placement optimal consiste à positionner les charges de travail là où elles peuvent puiser l'énergie la moins intensive en carbone du réseau local. Collaborer avec un partenaire d'infrastructure numérique engagé à investir dans les énergies renouvelables peut faciliter cet objectif.
Equinix progresse vers son objectif d'atteindre une couverture de 100 % d'énergie renouvelable à l'échelle mondiale d'ici 2030. Grâce à des investissements dans des accords d'achat d'électricité soutenant des projets d'énergie renouvelable dans le monde entier, Equinix permet à ses clients de mener des initiatives d'IA de manière durable.