Défi des coûts de l’IA dans les secteurs réglementés
Dans un environnement où l’IA à l’échelle de l’entreprise peut s’avérer coûteuse, de nombreuses organisations rencontrent des difficultés en raison d’une infrastructure non adaptée aux charges de travail liées à l’IA. Cela entraîne des retards de déploiement, des dépassements de coûts et des risques de conformité.
Pour répondre à ces défis, une solution privée d’IA est proposée, offrant :
- Des économies de coûts allant jusqu’à 40 % pour les bonnes charges de travail via un déploiement privé d’IA, tout en réduisant les risques.
- Un déploiement simplifié grâce à une infrastructure entièrement intégrée et prête à l’emploi, réduisant le temps de mise en œuvre.
- Des solutions sectorielles préconstruites qui aident à accélérer l’impact commercial tout en gardant les données sensibles sur site.
Cela rend l’adoption de l’IA plus rentable tout en maintenant la gouvernance requise par les secteurs réglementés.
Importance croissante des modèles de déploiement
À partir de notre travail avec des clients dans des secteurs soumis à des réglementations strictes, plusieurs barrières communes à l’adoption de l’IA ont été identifiées :
- Coûts d’infrastructure élevés
- Problèmes de qualité et de gestion des données
- Préoccupations liées à la confidentialité et à la propriété intellectuelle
- Défis d’intégration
- Pénurie de talents en développement d’IA
Ces obstacles sont particulièrement importants dans les secteurs où les données ne peuvent pas quitter des environnements sécurisés et où la performance en temps réel est essentielle.
Une tendance croissante vers la diversification des stratégies de déploiement se dessine, avec de nombreuses entreprises migrant certaines charges de travail d’IA vers des environnements privés ou hybrides. Ce changement reflète la nécessité d’équilibrer coûts, performance et conformité tout en maintenant la flexibilité pour s’adapter aux réglementations changeantes.
Une solution pratique : déploiement d’IA privée et hybride
Pour surmonter ces défis, certaines organisations adoptent des modèles d’IA privés ou hybrides. Ces approches de déploiement permettent aux entreprises de conserver la gouvernance de leurs données, d’optimiser l’infrastructure pour la performance et de répondre aux besoins de conformité plus facilement.
Dans un modèle économique, l’inférence d’IA privée a montré des avantages de coûts significatifs par rapport aux alternatives basées sur le cloud public ou les interfaces de programmation d’application.
Illustration sectorielle : services financiers
Considérons une institution financière mondiale cherchant à moderniser ses fonctions de gestion des risques et de conformité en utilisant des modèles de langage de grande taille (LLM). Les lois sur la confidentialité des données dans plusieurs marchés clés empêchaient le transfert de transactions sensibles et de données clients en dehors des environnements souverains.
Dans de tels scénarios, un modèle de déploiement d’IA privée, conçu pour prendre en charge le traitement et l’inférence des données dans le pays, peut aider les institutions à :
- Répondre aux exigences de conformité sans compromettre la performance.
- Réaliser des économies de coûts projetées au fil du temps par rapport à une configuration cloud public comparable.
- Accélérer les délais de déploiement grâce à une infrastructure validée et à des cadres préconstruits.
- Améliorer l’auditabilité et la gouvernance, offrant aux régulateurs et aux équipes de risque interne un meilleur contrôle.
- Renforcer la résilience, avec une infrastructure adaptée aux exigences de latence critiques pour l’entreprise.
Cette exemple démontre comment les organisations de services financiers peuvent évoluer l’IA de manière responsable tout en faisant face aux défis de conformité, de coûts et de performance.
Considérations lors du choix d’un modèle de déploiement
Les organisations qui envisagent leur stratégie de déploiement d’IA devraient tenir compte de :
- Où résident leurs données les plus sensibles
- Les exigences de latence et de performance
- Le coût total de possession selon les options
- Les obligations réglementaires et d’audit
De plus, elles pourraient se poser les questions suivantes :
- Pouvons-nous respecter nos obligations de gouvernance et de conformité avec notre architecture actuelle ?
- Comment pourrions-nous améliorer la performance en traitant les données plus près de leur emplacement ?
- À quoi ressemblerait une stratégie hybride par phases — et où commencerait-elle ?
- Comment notre modèle de déploiement affectera-t-il le verrouillage des fournisseurs, la transparence et la flexibilité à long terme ?
Un chemin plus pragmatique vers une IA à grande échelle
Pour les entreprises soumises à des réglementations, le succès de l’IA dépend de l’alignement de la stratégie de déploiement avec les réalités réglementaires et opérationnelles. Alors que les coûts des clouds augmentent et que les besoins de gouvernance se renforcent, les modèles d’IA hybrides et sur site émergent comme des options flexibles en complément du cloud, aidant les entreprises à choisir la solution adéquate pour chaque charge de travail.
Élargir le cas commercial pour le déploiement hybride d’IA
L’exemple des services financiers met en lumière un scénario où l’IA hybride ou privée offre des avantages tangibles. D’autres secteurs rencontrant des exigences similaires, comme les sciences de la vie, la santé et le gouvernement, font face à des défis parallèles.
Dans les sciences de la vie, les données des essais cliniques sont hautement sensibles et ne peuvent souvent pas traverser les frontières, rendant les déploiements sur cloud public impraticables. Les modèles hybrides permettent aux organisations de conserver des informations de santé protégées dans des environnements souverains tout en tirant parti des capacités de traitement modernes.
Dans le secteur de l’énergie, la latence est critique. Les modèles d’IA utilisés pour surveiller l’équipement, détecter les risques de sécurité ou prédire les pannes doivent traiter les données en temps quasi réel. Une infrastructure sur site, adaptée aux réalités physiques d’une installation, peut soutenir cette réactivité, tandis que le cloud peut continuer à soutenir les charges de travail moins sensibles au temps. En minimisant la distance physique entre la génération de données et l’inférence du modèle, les entreprises d’énergie peuvent améliorer à la fois la rapidité et la fiabilité.
Tirer le meilleur parti des investissements existants
De nombreuses entreprises soumises à des réglementations disposent déjà de centres de données robustes ou d’une infrastructure de cloud privé. Au lieu d’investir massivement dans une migration vers le cloud public, certaines choisissent de moderniser ces actifs et de les intégrer dans leurs workflows d’IA. Avec la bonne architecture, ces organisations peuvent prolonger la valeur des systèmes hérités tout en minimisant les nouvelles dépenses en capital. Le résultat est une approche plus rentable et durable de la croissance de l’IA.
Le rôle des alliances dans le déploiement stratégique de l’IA
Pour étendre l’IA dans les secteurs réglementés, il est essentiel de disposer d’une solution qui respecte les attentes réglementaires sans freiner l’innovation. En combinant des cas d’utilisation alignés sur le secteur, une infrastructure intégrée et des modèles de déploiement simplifiés, le travail avec des alliances peut aider à accélérer l’adoption de l’IA tout en réduisant les risques, la complexité et les coûts. Cette approche écosystémique permet aux entreprises de déployer l’IA là où elle est nécessaire — sur site, dans le cloud ou à la périphérie — sans avoir à retravailler les systèmes existants.
Perspectives d’avenir : infrastructure IA prête pour le futur
Alors que les capacités de l’IA continuent d’évoluer — en particulier avec l’essor des systèmes agentiques — l’infrastructure sous-jacente à ces capacités doit également être adaptable. Les plateformes prêtes pour l’avenir doivent prendre en charge des cas d’utilisation sectoriels préconstruits, des cadres de gouvernance et des architectures composables qui permettent aux organisations de se développer en toute confiance — selon leurs propres termes.
