Beaucoup d’entreprises mettent en œuvre des « preuves de concept » d’intelligence artificielle générative mais la plupart n’ont pas d’applications de production. Selon Intel, il leur faudra un certain temps pour y arriver.
Dans une interview à nos confrères de ZDNET.com, Melissa Evers, vice-présidente du groupe Software and Advanced Technology d’Intel déclare : « De nombreuses personnes conviennent qu’il existe un énorme potentiel » dans l’IA générative, « que ce soit dans le commerce de détail ou dans divers secteurs verticaux, le gouvernement, etc. Mais le passage à la production est vraiment, vraiment difficile. »
Le fossé entre la preuve de concept et les cas d’usage
Melissa Evers et son collègue Bill Pearson, qui dirige Solution & Ecosystem Engineering et Data Center & AI Software, s’appuient sur des statistiques publiées plus tôt cette année par le cabinet de conseil Ernst & Young montrant un début difficile pour l’IA générative en entreprise.
Les données montrent que « 43 % des entreprises étudient la preuve de concept sur l’IA générative, mais 0 % d’entre elles ont amené l’IA générative en production en termes de cas d’usage », explique Melissa Evers.
« Je pense que nous sommes sur une trajectoire de trois à cinq ans pour que toute cette vision se réalise. Et cela correspond assez bien à ce que nous avons vu tout au long de l’histoire avec diverses adoptions de nouvelles technologies également », poursuit-elle.
Sécurité et évolution constante de l’IA sont deux obstacles à l’adoption
Selon Evers et Pearson, de nombreuses raisons expliquent le manque de succès rencontré jusqu’à présent, notamment les problèmes de sécurité et le rythme élevé d’évolution de l’IA générative.
Pour répondre à la fois à la sécurité et aux changements constants, Intel a annoncé de nombreux partenariats ces derniers jours pour fournir aux entreprises des composants d’IA générative « aussi proche que possible du clé en main ».
« Nous étudions donc des conceptions matérielles à l’échelle du rack avec des partenaires OEM qui incluent le calcul, le stockage réseau, les logiciels de base », explique Bill Pearson, « puis nous exploitons à la fois les micro-services open source que nous avons organisés en cas d’usage particuliers que vous pouvez utiliser ou non, et les éditeurs de logiciels indépendants qui proposent des solutions, ou des éléments de solutions, qui peuvent contribuer à la construction de la solution RAG qu’un client met en œuvre ».
Une approche modulaire
Melissa Evers décrit ces offres comme une technologie « renforcée » pour adresser les problématiques de sécurité, mais aussi « modulaire, de sorte que je puisse expérimenter et voir si tel modèle me donne de meilleurs résultats ou tel autre modèle me donne de meilleurs résultats, ou je peux expérimenter différents types de solutions de base de données ».
L’approche packagée d’Intel en matière d’IA de générative fait écho aux micro services d’inférence Nvidia, ou « NIM », que le rival d’Intel vend avec des partenaires comme une offre prête à l’emploi pour l’entreprise.
Pour renforcer son offre et contrecarrer la domination de Nvidia en matière d’IA, Intel s’est associé à diverses entreprises, dont Red Hat et VMware, au sein d’un consortium de logiciels open source appelé Open Platform for Enterprise AI (OPEA). Cette initiative de la Linux Foundation promet « le développement de systèmes d’IA générative ouverts, multi-fournisseurs, robustes et composables ».
Intel mise sur l’ouverture
Le travail de l’OPEA consiste à fournir des « implémentations de référence » qui constitueront le point de départ pour l’application et le réglage des fonctions génériques auxquelles Melissa Evers a fait référence.
OPEA permettra aux entreprises de commencer à répondre à l’ensemble des questions techniques concernant l’IA générative, telles que : « Ai-je vraiment besoin d’un modèle à 70 milliards de paramètres, ou est-ce que j’obtiens une précision suffisante avec un modèle à 7 milliards de paramètres ? » détaille Melissa Evers.
En ce qui concerne la domination de Nvidia sur le marché des puces d’IA, « Nous pensons que fournir des solutions ouvertes, neutres et horizontales pour l’écosystème permet l’ouverture, le choix et la confiance, et fondamentalement, l’histoire de la technologie est construite sur ces principes », estime Bill Pearson. « Si vous regardez les changements dans les centres de données en ce qui concerne la pénétration de Linux [et] les réseaux définis par logiciel, tous ces marchés ont été construits et définis par l’ouverture. »