Comprendre l'infrastructure de l'IA

Tout d’abord, pourquoi faut-il une infrastructure informatique spécifique pour l’IA ? Les applications d’IA diffèrent profondément des applications traditionnelles dans leur traitement des données et leur consommation des ressources informatiques, et les systèmes IT classiques ne sont pas conçus pour répondre aux exigences particulières des workloads d’IA et d’apprentissage automatique.

Répondre aux exigences de l’IA nécessite une infrastructure spécialisée adaptée au cycle de vie de l’IA, mais cela n’entrave pas la progression des investissements en IA et en apprentissage automatique. Le rapport F5 2025 sur l’état de la stratégie applicative révèle que 96 % des organisations interrogées déploient déjà des modèles d’IA. Par ailleurs, 71 % des répondants au sondage The State of AI de McKinsey indiquent que leur organisation utilise régulièrement l’IA générative dans ses activités.

L’IA demande une puissance de calcul considérable : Les charges de travail liées à l’IA consomment et génèrent d’énormes volumes de données, souvent en temps réel. Par exemple, entraîner des modèles d’apprentissage profond (LLM) qui pilotent les applications d’IA générative requiert des millions de paramètres et des opérations mathématiques complexes. L’infrastructure nécessaire pour l’IA générative impose des processeurs spécialisés à haut débit, un stockage scalable à accès rapide, une mémoire à faible latence, ainsi qu’un réseau à large bande passante.

Vous devez concevoir une infrastructure qui soutienne tous les composants essentiels d’une application d’IA à chaque étape du cycle, assurant performance, évolutivité et réactivité tout au long du processus. L’étape initiale consiste à collecter les données nécessaires pour alimenter les modèles d’IA. Pour cela, il faut une gestion efficace du trafic et une bande passante suffisante afin de traiter les flux de données à haut débit.

Après l’ingestion des données, nous créons un modèle d’IA en formant de façon itérative avec des jeux de données. Nous mettons à disposition une infrastructure offrant une puissance de calcul nécessaire pour affiner les modèles et atteindre une grande précision dans les tâches ciblées. L'inférence correspond à la phase d'exécution où vos applications interagissent avec les modèles d’IA entraînés. Votre application envoie des données au modèle, qui traite la requête et renvoie ensuite une réponse.  

Les systèmes agentiques permettent à l’IA d’aller au-delà du traitement des données et des interactions de type demande/réponse en agissant de manière proactive, sans intervention humaine. Pour soutenir l’IA agentique, nous devons disposer d’une orchestration avancée et de capacités décisionnelles en temps réel.

Beaucoup d’applications d’intelligence artificielle fonctionnent en edge computing, ce qui permet d’effectuer des analyses et d’automatiser les appareils IoT comme les capteurs, les caméras et les machines industrielles. Ces cas d’utilisation en temps réel requièrent une infrastructure optimisée pour une latence faible et un traitement distribué proche de la source des données.

Quelles différences existe-t-il entre l’infrastructure IA et l’infrastructure informatique ? L’infrastructure IA utilise des matériels spécialisés et des plateformes de données pour faciliter le calcul accéléré et répondre aux besoins de calcul intensif des charges IA. Par exemple, elle s’appuie sur des unités de traitement graphique (GPU), optimisées pour le traitement parallèle, plutôt que sur les unités centrales traditionnelles (CPU) utilisées habituellement dans l’informatique standard pour des tâches générales.

Les solutions d’infrastructure IA incluent aussi des logiciels spécialisés, comme des bibliothèques et cadres d’apprentissage automatique, indispensables pour développer, entraîner et déployer les modèles IA. Vous ne trouverez pas ces outils dans les piles informatiques traditionnelles, qui ciblent surtout les applications d’entreprise et la gestion des données.

La pile d’infrastructure en intelligence artificielle est souvent qualifiée d’usine d’IA, évoquant les usines traditionnelles où une série de processus répétés, souvent automatisés, crée un produit. Ici, dans une usine d’IA, le produit que vous obtenez est l’intelligence. Comme le dit Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, « L’IA est désormais une infrastructure, et cette infrastructure, à l’instar d’Internet et de l’électricité, nécessite des usines. Ce sont précisément ces usines que nous bâtissons aujourd’hui. Elles ne ressemblent pas aux centres de données d’autrefois… Vous y injectez de l’énergie, et cela génère quelque chose de très précieux…”

Pour soutenir efficacement les charges de travail en IA et en apprentissage automatique, vous adoptez une architecture d’infrastructure d’usine d’IA conçue sur mesure, intégrant des capacités spécialisées en calcul, stockage et logiciels.

Les ressources de calcul comprennent :

• GPU. Les GPU sont la pierre angulaire de l’infrastructure IA, ils permettent le traitement parallèle et jouent un rôle crucial dans l’entraînement et l’exécution de modèles d’IA complexes. Grâce à des milliers de cœurs, les GPU accomplissent plusieurs tâches en même temps, ce qui accélère considérablement les performances. NVIDIA figure parmi les fournisseurs de GPU les plus répandus pour l’infrastructure IA.
• TPU (unités de traitement de tenseurs). Google a développé les TPU comme des accélérateurs d’IA spécialisés, conçus pour optimiser les opérations d’apprentissage automatique et profond. Ils garantissent un débit élevé et une latence faible, adaptés aussi bien à l’entraînement qu’à l’inférence dans des applications d’IA à grande échelle.

Les ressources de stockage et de traitement des données incluent :

• Solutions de stockage évolutives. Les modèles d’IA nécessitent d’importantes quantités de données d’entraînement, c’est pourquoi le stockage joue un rôle primordial dans l’infrastructure IA. Nous concevons des bases de données, lacs de données et systèmes de fichiers distribués, qu’ils soient dans le cloud ou sur site, pour évoluer facilement et gérer le volume, la variété et la rapidité des données exploitées dans vos workflows IA.
• Cadres de traitement des données. Vous devez filtrer et nettoyer automatiquement les ensembles de données pour préparer les données à l’IA. Pandas, NumPy et SciPy facilitent ce travail en automatisant les tâches courantes de préparation des données.

Les ressources logicielles pour l’apprentissage automatique incluent :

• Bibliothèques et frameworks d’apprentissage automatique. Ces outils prêts à l’emploi facilitent la conception, la formation et le déploiement des modèles d’IA. TensorFlow et PyTorch, par exemple, offrent des composants réutilisables et des algorithmes optimisés, ce qui accélère le développement et diminue la complexité.
• Plateformes d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps). Les outils MLOps automatisent les tâches d’apprentissage automatique et vous accompagnent durant tout le cycle de vie du modèle, de la collecte des données à l’entraînement, sa validation, son déploiement, sa maintenance et sa supervision.

Les solutions d’infrastructure d’usine d’IA présentées sont des systèmes et outils intégrés qui facilitent le développement, le déploiement et la gestion d’applications IA, vous permettant de créer et de maintenir vos modèles d’IA avec plus d’efficacité, de sécurité et à grande échelle.

Beaucoup d’organisations doivent surmonter des obstacles majeurs, comme le coût et la complexité, pour déployer l’infrastructure nécessaire au support des charges de travail liées à l’IA. Près de la moitié des répondants au rapport F5 Digital Enterprise Maturity Index expriment leur inquiétude quant au coût de mise en place et d’exploitation des charges de travail en IA, et 39 % indiquent que leur organisation n’a pas encore instauré une pratique de gestion des données IA à grande échelle.

Pour maîtriser les coûts, commencez par définir des objectifs clairs et allouez un budget dédié. Identifiez les défis précis que vous souhaitez résoudre avec l’IA afin d’utiliser votre budget stratégiquement, garantissant des investissements offrant une valeur mesurable et un impact maximal. Vos objectifs orienteront généralement les cadres méthodologiques employés. Les cadres choisis influenceront le type de calcul utilisé. Vos cas d’usage détermineront également l’architecture réseau locale au sein d’une usine d’IA, ainsi que la connectivité et le traitement en edge computing. Pensez aussi à exploiter les solutions de stockage cloud. Les fournisseurs comme AWS, Oracle, IBM et Microsoft Azure proposent des infrastructures d’IA cloud avec des modèles de données payables à l’usage, offrant une évolutivité du stockage sans nécessiter un investissement massif dans l’infrastructure locale.

Les solutions réseau jouent un rôle majeur dans la création d’une IA évolutive. Les réseaux à haute bande passante et faible latence vous permettent de transférer rapidement de grands volumes de données entre les systèmes de stockage et les ressources de calcul. De plus, les unités de traitement de données (DPU) sont conçues pour gérer ces déplacements massifs de données tout en supportant la multi-location. Elles assurent la scalabilité du traitement des données en permettant plusieurs charges de travail d’IA sur une infrastructure unique.

Pensez aussi à intégrer l’infrastructure d’IA avec vos systèmes actuels. Planifiez précisément le flux de données entre vos environnements informatiques traditionnels et la nouvelle infrastructure d’IA pour garantir compatibilité, réduire les interruptions et vérifier l’intégrité des données alimentant l’usine d’IA. En parallèle de son évolution, l’infrastructure d’IA introduit des risques de sécurité, notamment la divulgation de données sensibles, le vol de modèles ou les vulnérabilités des API. Appliquez des contrôles d’accès stricts, un chiffrement efficace et une surveillance constante, tout en vous assurant que votre environnement d’IA respecte les réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD européen et HIPAA.

Sans stratégie claire ni planification rigoureuse, les charges de travail et applications d’IA peuvent provoquer des problèmes majeurs : congestion réseau, latence renforcée, limitations de performances et risques de sécurité intensifiés.

Pour optimiser les performances de votre infrastructure IA, améliorez la gestion du trafic afin de soutenir des flux de données à haut débit et faible latence, garantissant une livraison fluide des données d'entraînement et d'inférence. Utilisez des techniques de génération augmentée par récupération (RAG) pour permettre à vos modèles IA d’accéder en temps réel à des jeux de données exclusifs, afin d’améliorer la qualité des réponses et la pertinence du contexte. Mettez en place une segmentation réseau orchestrée, consciente des clusters IA pour planifier dynamiquement les GPU et les ressources de calcul, réduire la congestion du réseau et maximiser l’efficacité globale grâce à l’automatisation intelligente de l’infrastructure IA.

Pour protéger l’infrastructure d’IA, donnez la priorité à la sécurité des API. Comme les applications d’IA dépendent fortement des API, établissez des politiques solides d’authentification, de limitation du débit et de contrôle des accès pour contrer les attaques et les abus. Inspectez en temps réel le trafic dirigé vers les modèles d’IA pour vous protéger contre les menaces ciblant les instructions, telles que les injections, les fuites de données et les comportements malveillants en entrée/sortie. Surveillez constamment les nouveaux risques grâce à un scanner d’applications web pour détecter et neutraliser les menaces émergentes ainsi que les outils d’IA non autorisés et l’IA fantôme dans votre environnement.