L’IA a fait irruption dans le paysage avec de grandes promesses, et elle les tient. Elle révèle des schémas enfouis dans des montagnes de données, accélère les prises de décision et rend même les interactions humaines plus naturelles. Elle redéfinit des secteurs entiers, de la santé et de la finance à l’industrie et au secteur public. Personne n’échappe à cet engouement, et tout le monde veut y prendre part.
Mais vouloir faire partie de la révolution de l’IA et être réellement prêt pour l’IA sont deux choses très différentes.
Oui, vous pouvez utiliser une IA qui n’est pas la vôtre, comme des modèles publics, des endpoints publics ou une infrastructure partagée, et dans de nombreux cas cela fonctionne très bien. Cependant, dès que vos données deviennent sensibles, réglementées, propriétaires ou essentielles à votre avantage concurrentiel, la situation change.
La véritable transformation se produit lorsque l’IA fonctionne là où vivent vos données, c’est-à-dire dans votre environnement, sous votre gouvernance, avec une infrastructure conçée selon vos besoins et un contrôle total sur vos données. L’IA privée est la clé de cette approche, mais elle n’est pas plug-and-play. Elle exige une planification réfléchie et une révision architecturale de l’ensemble de votre stack technologique, du compute au storage, en passant par le réseau et la sécurité.
4 grandes idées reçues sur l’IA privée (et ce qui est vrai)
Ce qui freine le plus souvent le déploiement de l’IA privée, ce n’est pas la technologie, qui fonctionne. C’est l’idée selon laquelle il suffit de brancher quelques GPU, de pointer les données vers un modèle et que tout fonctionnera sans accroc. L’IA privée requiert bien davantage.
Voici les idées reçues qui entravent régulièrement l’IA privée avant même qu’elle ne révèle son plein potentiel.
Idée reçue 1: « L’IA privée concerne surtout la puissance de calcul »
L’hypothèse la plus répandue est que l’IA privée commence et s’arrête au compute, généralement aux GPU, achetés selon les limites du budget. C’est logique, les GPU alimentent l’accélération des modèles modernes d’IA.
Mais la puissance de calcul n’est qu’une partie de l’écosystème. Sans une combinaison adéquate de processeurs, d’architecture mémoire et d’infrastructure de support, même les accélérateurs les plus avancés sont sous-utilisés. L’IA privée ne consiste pas à accumuler du matériel, mais à créer un environnement équilibré et hétérogène où compute, mémoire et workloads sont parfaitement alignés.
Idée reçue 2: « Si nous avons les données, le stockage fera le reste »
Traditionnellement, le stockage est perçu comme un simple lieu de conservation. L’IA ne fonctionne pas ainsi. Ses modèles ont un appétit vorace en données et, si les couches de stockage ne fournissent pas un flux rapide et constant, des goulots d’étranglement apparaissent, laissant les GPU coûteux inutilisés.
C’est pourquoi des technologies comme les systèmes de stockage NVMe ou les data lakes évolutifs et bien conçus sont incontournables. Dans l’IA, le stockage est une véritable partie du moteur. Sans la bonne architecture et une stratégie de tiers adaptée, même les meilleurs modèles peineront à offrir des performances optimales.
Idée reçue 3: « Notre réseau actuel suffira, il supporte déjà tout le reste »
Il est facile de prendre le réseau pour acquis. S’il gère les applications quotidiennes, on suppose qu’il gérera aussi l’IA. Or les workloads IA sont très différents: flux continus, volumes élevés, vitesses extrêmes, et une légère augmentation de la latence suffit à créer un blocage.
Pour que l’IA privée fonctionne correctement, il faut une latence ultra faible et une connexion à très haut débit capable d’alimenter en continu les GPU et les pipelines de données. Cela peut impliquer de repenser entièrement la fabric réseau, que ce soit via des technologies Ethernet haute performance ou des options spécialisées comme InfiniBand.
Avant tout déploiement IA, une évaluation approfondie du réseau est essentielle pour identifier les points faibles qui risquent de ralentir l’inférence et d’affamer les GPU.
Idée reçue 4: « Privé signifie automatiquement sécurisé »
Beaucoup pensent que ramener l’IA en interne résout par défaut les défis de sécurité. L’idée selon laquelle « si les données restent dans mes murs, elles sont automatiquement en sécurité » est incorrecte.
L’IA privée n’hérite pas automatiquement de la sécurité simplement parce qu’elle tourne sur votre infrastructure. Elle introduit de nouveaux schémas de circulation des données et de nouveaux points d’accès, générant des risques que les mécanismes traditionnels ne peuvent pas gérer.
Les modèles d’IA requièrent un flux constant de données hautement sensibles, et sans garde-fous solides cela crée une exposition indésirable. Le Zero Trust, où chaque utilisateur, appareil et workload est continuellement authentifié et autorisé, doit être la base. Le chiffrement doit être omniprésent: au repos, en transit, et de plus en plus en cours d’utilisation.
L’accès doit être granulaire et strictement gouverné. Même les fonctionnalités de sécurité intégrées dans le matériel jouent un rôle crucial, car les failles peuvent émerger à des niveaux aussi fondamentaux qu’un simple chipset.
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NTT DATA: faire de l’IA privée un succès, de la bonne manière
Chez NTT DATA, nous comprenons pourquoi ces idées reçues existent. Elles ne proviennent ni d’un manque de compétences ni de mauvaises décisions, mais d’attentes logiques basées sur une vision traditionnelle de l’IA. L’IA privée est différente, elle redéfinit les règles établies.
C’est là que notre expertise conseil devient essentielle. Nous vous guidons dans la complexité de la construction d’une infrastructure IA performante, sécurisée et prête pour l’avenir. Nous analysons l’ensemble de votre stack technologique, du compute qui alimente vos modèles au stockage qui les soutient, en passant par les réseaux qui transportent les données et la sécurité qui garantit résilience et conformité réglementaire.
L’IA privée fonctionne uniquement lorsque toutes ces couches sont correctement en place, et c’est ici que nous créons de la valeur. Nous vous aidons à concevoir un environnement équilibré, résilient et adapté aux réalités de l’IA moderne, afin que vos équipes puissent se concentrer sur les résultats, et non sur la complexité technique.
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