Données prêtes pour l'IA : le secret des agents d'IA dans le monde rée

Pourquoi l'IA a besoin de meilleures données, et pas seulement de modèles plus volumineux

Les agents d'IA sont impressionnants dans les démonstrations. Ils résument de longs documents, répondent aux questions et automatisent même les flux de travail. Mais les faire fonctionner de manière fiable dans une entreprise réelle est une toute autre affaire.

L'une des principales raisons réside dans les données. Selon Gartner, seulement 40 % environ des prototypes d'IA sont déployés en production. Le principal obstacle n'est pas tant les modèles eux-mêmes que les données sur lesquelles ils s'appuient.

Tout comme les humains, les agents d'IA ont besoin de données sécurisées, exactes, à jour et pertinentes. On parle désormais de données « prêtes pour l'IA ». Si vos données ne le sont pas, même le meilleur modèle fournira des réponses lentes, erronées ou risquées.

Le problème, c'est que la plupart des données d'entreprise ne sont pas structurées. Pensez à tous les contenus dispersés au sein de votre entreprise :

Fils de discussion par courriel
Manuels PDF
Diaporamas
Billets d'assistance
Transcriptions des réunions
Vidéos et clips audio

Gartner estime que 70 à 90 % des données organisationnelles se présentent ainsi : elles ne sont pas organisées en tableaux bien structurés, mais plutôt éparpillées dans des fichiers complexes répartis sur différents systèmes, avec des formats et des règles d’accès variés.

Transformer ce chaos en données exploitables par l'IA, c'est là que les choses se compliquent, mais c'est aussi là que réside la véritable valeur de l'IA.

Que signifient réellement les données prêtes pour l'IA ?

Les données prêtes pour l'IA ne sont pas simplement propres ou étiquetées. Ce sont des données qui peuvent alimenter les pipelines d'entraînement, de réglage fin et de génération augmentée de données pour l'IA, sans préparation manuelle supplémentaire à chaque fois.

Pour un contenu non structuré, parvenir à cet état implique généralement quatre grandes étapes :

Collecter et organiser
Collectez les données provenant de toutes les sources pertinentes, filtrez les informations indésirables et conservez celles qui comptent.
Ajouter des métadonnées
Étiquetez les documents avec des informations telles que le propriétaire, le service, le niveau de sensibilité, la date et les autorisations afin de pouvoir les gérer et les auditer.
Découper le contenu
Divisez les documents volumineux en éléments plus petits et pertinents que les modèles d'IA peuvent comprendre et extraire. Par exemple, des sections d'une politique ou des chapitres d'un manuel.
Créer des embeddings
Convertissez ces blocs en représentations vectorielles afin que les systèmes d'IA puissent les rechercher, les classer et les récupérer efficacement.

Une fois ce système en place, les agents d'IA peuvent extraire les informations pertinentes au moment opportun, sans que les ingénieurs aient à constamment reconstruire des flux de données personnalisés. L'IA devient alors un véritable partenaire opérationnel plutôt qu'un projet de laboratoire fragile.

Sans données exploitables par l'IA, les entreprises consacrent un temps considérable à la préparation des données. Les data scientists recherchent des fichiers, les nettoient, écrivent des scripts personnalisés et tentent de maintenir la synchronisation. Il leur reste alors moins de temps pour le déploiement de nouvelles fonctionnalités ou l'exploitation des données.

Pourquoi préparer les données à l'IA est-il si difficile ?

Si tout cela paraît simple en théorie mais difficile en pratique, vous n'êtes pas seul. La plupart des entreprises peinent à atteindre une véritable maturité en matière d'IA en raison de quelques réalités incontournables.

Complexité des données
Les entreprises disposent de centaines de sources de données et de formats variés : vidéos de caméras, enregistrements audio d’appels, textes d’e-mails et de documents, images des équipes de conception. Une grande partie de ces données est stockée dans différents systèmes qui communiquent difficilement entre eux.
Vitesse des données
Le volume de données stockées explose et devrait doubler d'ici quelques années. De plus, les flux en temps réel, comme ceux provenant de capteurs et de caméras, mettent constamment à jour la situation actuelle.
Prolifération et dérive des données
Les équipes copient des données dans de nouveaux outils, les exportent vers des environnements de test et génèrent de nouveaux index et intégrations. Très vite, on se retrouve avec plusieurs versions du même contenu, assorties de permissions différentes ou de textes légèrement différents. Le système d'IA risque alors d'utiliser une copie obsolète ou moins sécurisée sans que personne ne s'en aperçoive.

Tout cela augmente les coûts, ralentit les projets et accroît les risques liés à la sécurité et à la conformité. Cela signifie également que les données consultées par votre agent IA peuvent ne pas correspondre à la source de données actuelle.

Accédez à la plateforme de données IA

Pour résoudre ce problème, un nouveau type d'infrastructure émerge : la plateforme de données IA. On peut la concevoir comme un espace de stockage qui ne se contente pas de conserver des fichiers, mais les prépare activement pour l'IA grâce à l'accélération GPU.

Au lieu de concevoir un pipeline sur mesure pour chaque projet, une plateforme de données IA intègre ce pipeline directement dans la couche de stockage. Voici les avantages que cela offre.

préparation intégrée des données
L'accélération GPU est directement intégrée au flux de données. Dès leur arrivée dans le système, les données sont segmentées, intégrées et indexées en arrière-plan. Les utilisateurs constatent simplement que leurs charges de travail d'IA s'exécutent rapidement et restent synchronisées.
Transformation sur place
Les données sont préparées là où elles se trouvent. Cela réduit les copies supplémentaires et le risque qu'un index oublié ait encore accès à du contenu qui devrait être verrouillé ou mis à jour.
Mises à jour instantanées et sécurité constante
Lorsqu'un document source est modifié ou que ses autorisations sont mises à jour, ces modifications sont répercutées sur les représentations vectorielles et les applications d'IA qui les utilisent. La vue de l'IA reste ainsi alignée sur la source de référence.
Délai de rentabilisation plus court
Les entreprises n'ont plus besoin de concevoir et d'optimiser leurs propres pipelines vectoriels. La plateforme intègre un pipeline de données IA moderne prêt à l'emploi, permettant ainsi aux équipes de se concentrer sur les cas d'usage plutôt que sur l'infrastructure technique.
Utilisation intelligente du GPU
La capacité du GPU est dimensionnée en fonction du volume et du taux de variation des données, et non uniquement pour l'entraînement du modèle. Cela permet d'éviter à la fois le gaspillage de matériel coûteux et la surcharge des tâches de préparation.

NVIDIA a présenté sa propre conception de référence pour une plateforme de données d'IA, construite autour des GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, des DPU NVIDIA BlueField 3 et des pipelines de données basés sur NVIDIA Blueprints.

Les principaux fournisseurs d'infrastructures et de stockage, notamment Cisco, Cloudian, DDN, Dell Technologies, Hitachi Vantara, HPE, IBM, NetApp, Pure Storage, VAST Data et WEKA, ont adopté et étendu cette conception dans leurs propres solutions.

L'idée principale est que le stockage évolue : d'un simple entrepôt de fichiers passif, il devient un moteur d'IA actif. À l'ère de l'IA générative, les systèmes qui hébergent vos données les prépareront, les sécuriseront et les mettront à jour en continu pour les agents d'IA.

Pour disposer d'agents d'IA suffisamment fiables pour des charges de travail réelles, un meilleur modèle ne suffit pas. Il vous faut une plateforme de données d'IA qui transforme vos contenus désordonnés et non structurés en ressources toujours disponibles pour les applications intelligentes.

Article et image originaux : https://blogs.nvidia.com/blog/ai-data-platform-gpu-accelerated-storage/