Une méthode plus intelligente et plus sûre pour gérer l’IA
Introduction
Le Canada fait face à un problème lié à l’IA, mais pas celui que l’on pourrait attendre. Bien que le talent et la technologie soient présents, les organisations restent hésitantes à adopter l’IA, malgré une contribution estimée de 187 milliards de dollars par an à l’économie canadienne d’ici 2030.
Un retard à l’adoption de l’IA
Selon des statistiques, seulement 12,2 % des entreprises canadiennes ont intégré l’IA dans leurs opérations au cours de l’année dernière, plaçant le pays parmi les plus bas au niveau mondial en matière d’adoption. Une partie du problème réside dans la gestion des coûts énergétiques et des performances, car les outils d’IA nécessitent une puissance de calcul massive.
Gestion des performances énergétiques
Les entreprises qui exécutent l’IA à grande échelle doivent prendre des décisions commerciales importantes à chaque demande. Chaque requête d’IA a un coût qui augmente avec la rapidité des réponses, ce qui peut entraîner des factures mensuelles élevées si la gestion des ressources n’est pas optimisée.
Construire le contrôle dans l’IA
Une entreprise a identifié cette problématique et a commencé à aider les centres de données à optimiser leurs coûts énergétiques. En 2021, elle a développé des outils permettant aux opérateurs de réagir en temps réel aux fluctuations des prix de l’énergie. Cela a conduit au développement d’une plateforme d’inférence IA, permettant de gérer les demandes d’IA de manière plus efficace tout en garantissant la conformité des données.
Problèmes de gouvernance
Le routage des demandes d’IA soulève des questions critiques de conformité, notamment sur l’emplacement des données. Les entreprises doivent avoir un contrôle clair sur l’acheminement des données, sinon elles peuvent rencontrer des retards dans l’adoption de l’IA.
Développement de la plateforme CLōD
Cette plateforme, lancée plus tôt cette année, agit comme une passerelle intelligente entre les entreprises et les modèles d’IA qu’elles utilisent. CLōD propose un contrôle complet sur plusieurs dimensions, y compris la gestion des coûts, l’optimisation de la latence et la conformité.
Conclusion
Alors que de plus en plus d’organisations cherchent à combler l’écart d’adoption de l’IA, la solution ne réside pas seulement dans la puissance de l’IA, mais aussi dans sa prévisibilité. Un meilleur contrôle sur les coûts et la gouvernance permettra aux entreprises d’avancer avec confiance dans l’adoption de l’IA.
