Qu’est-ce qui débloque le potentiel de l’IA en 2023 ?

Marc Dollois et Alexandre Caussignac de VMware, analysent les conditions grâce auxquelles les entreprises peuvent désormais mieux profiter de l’IA.

>> Cet article est extrait du Carnet d’expériences « Les champions français de l’IA »

A l’occasion de la sortie du carnet d’expérience « Les champions français de l’IA », Alexandre Caussignac, directeur technique de VMware France, analyse les conditions grâce auxquelles les entreprises peuvent enfin profiter de l’intelligence artificielle. Quant à Marc Dollois, directeur général de VMware France, il rappelle à quel point il est urgent pour les entreprises de lancer une vraie discussion en interne sur l’IA.

Alliancy. Les entreprises françaises de l’industrie et du retail sont-elles suffisamment prêtes pour profiter des innovations IA aujourd’hui ?

Alexandre Caussignac, CTO VMware France

Alexandre Caussignac, CTO VMware France

Alexandre Caussignac. Toutes les conditions sont réunies pour favoriser l’adoption de l’IA dans les entreprises, sur les aspects humain, organisationnel et technique.

Sur le plan humain : les entreprises favorisent enfin les interactions entre les métiers, des collaborateurs avec une fine connaissance du business, et des experts techniques pointus comme les data engineers et les data scientists.

Sur l’aspect technique, la démocratisation de l’IT rendue possible par l’interconnectivité des réseaux a fait exploser les données disponibles, que ce soit en matière de volume, de variété ou de vélocité. Nous avons vu apparaître des plateformes big data ou data lake, mais aussi les capacités de calcul pour traiter toutes formes de données, que ce soit du texte, de l’image, de la vidéo… Le tout, pour une gestion des données, structurées comme non structurées. On s’aperçoit que les entreprises ont aujourd’hui suffisamment de données pour avoir des algorithmes pertinents qui vont pouvoir décliner des modèles de machine learning, de deep learning… Avec des cas d’usage variés : prédiction, classification, régression, analyse d’images, analyse de textes…

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Les infrastructures numériques sont-elles au rendez-vous ?

Pour pouvoir stocker et analyser ces données, il faut en effet disposer d’infrastructures et d’applicatifs modernes. Sur cet aspect applicatif, la règle est maintenant aux microservices, qui vont s’adosser à des architectures legacy, plutôt monolithiques, ce qui donnera des applications protéiformes. Sur l’aspect infrastructure, il est aujourd’hui possible de softwariser l’intégralité des composants du data center pour pouvoir piloter de manière logicielle, à la fois la puissance de calcul, le stockage ou le réseau. Cela permet aux entreprises, quel que soit leur secteur, de bénéficier d’infrastructures en propre, de type cloud privé, tout en allant chercher la puissance de frappe du cloud public, en pratiquant le data caching, c’est-à-dire l’anonymisation des données.

Faut-il choisir un cloud particulier pour mener un projet IA efficacement ?

Les entreprises peuvent aussi s’ouvrir au multicloud, y compris avec une part de cloud souverain. Il est également de plus en plus courant sur ces infrastructures modernes de pousser la capacité d’analyse jusqu’aux métiers eux-mêmes, avec l’edge computing. C’est face à cet environnement riche et varié que VMware apporte d’ailleurs sa valeur : en libérant les entreprises pour leur permettre de s’appuyer sur un socle moderne, scalable et agnostique, aussi bien sur la partie applicative que sur l’infrastructure. Car, après tout, c’est bien ce qui permet de concentrer les innovations IA sur la valeur client.

En 2023, toutes les entreprises doivent avoir une vraie discussion sur l’intelligence artificielle
par Marc Dollois, directeur général de VMware France

Marc Dollois, directeur général de VMware France

Marc Dollois, directeur général de VMware France

L’IA est une tendance mondiale. Ces algorithmes et développements logiciels, dont l’objectif est de simuler l’intelligence humaine, existent depuis de nombreuses années. Toutefois, le sujet occupe, depuis ces derniers mois, une actualité beaucoup plus importante. Les analystes font tous le constat que les phases d’expérimentation que nous avons connues laissent la place à l’implémentation à l’échelle. Pour innover réellement avec l’IA, il faut avoir suffisamment de données de bonne qualité, que l’on va pouvoir analyser de manière pertinente. Cela n’est possible qu’avec des infrastructures et des capacités de processing qui soient au rendez-vous. C’est cet alignement de capacités technologiques, enfin réellement disponible en 2022, qui nous permet aujourd’hui de donner à l’IA toute sa puissance.

Le sujet reste toutefois peu tangible pour beaucoup de décideurs. C’est pourquoi il est extrêmement important de pouvoir discuter des cas d’usage, secteur par secteur, aujourd’hui mis en œuvre de manière opérationnelle dans les organisations, notamment en France. C’est une des raisons pour laquelle VMware organise par exemple son événement Lead Forward, afin que chacun y puise des idées réellement implémentables dans son entreprise et dans les mois à venir.

Les conversations stratégiques que nous avons avec nos clients nous donnent l’occasion de balayer le large champ des possibles qui existe devant eux. En tant qu’éditeur, nous équipons des entreprises variées et nous voyons les meilleures idées qui méritent d’être répliquées, secteur par secteur. Nous regardons notamment avec intérêt les efforts portés au niveau des applications elles-mêmes, entre celles qui ont été codées il y a de nombreuses années et les plus récentes, cloud natives. Car toutes génèrent la donnée qui va être la matière première de l’IA.

Il y a des avantages et des contraintes liés à cette ère du multicloud dans laquelle nous sommes entrés, mais un point est certain : il est urgent de casser les silos qui limitent les usages d’intelligence artificielle, afin de parvenir à les nourrir avec les bonnes données. Chez VMware, nous sommes bien conscients de ces enjeux de transformation structurants, car nous utilisons nous-mêmes déjà beaucoup l’intelligence artificielle. Nous améliorons par exemple avec l’IA le code et la façon dont nous développons nos applications, avec des tests plus automatisés et une meilleure surveillance des comportements applicatifs. Et vis-à-vis de nos clients, nous nous appuyons également sur l’intelligence artificielle pour mener de la maintenance proactive ou anticiper des risques de sécurité. Autant de sujets qui sont aujourd’hui accessibles à toutes les entreprises, à condition d’avoir une vraie discussion sur les cas d’usage qui méritent d’être passés à l’échelle… et sur les prérequis techniques et organisationnels qui les rendent possibles.


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