Solutions d'IA et de gestion des données d'entreprise HP : un guide complet

En prévision de Salon de l'IA et du Big Data Lors de l'événement qui se tiendra au San Jose McEnery Convention Center les 18 et 19 mai, nous avons eu une conversation exclusive avec Jérôme Gabryszewski, responsable du développement commercial IA et science des données chez HP. Notre discussion a porté sur des sujets essentiels tels que la mise en œuvre de l'intelligence artificielle, l'optimisation du traitement des données pour l'intégration de l'IA et le choix stratégique entre une infrastructure informatique locale et une infrastructure basée sur le cloud.

Bien que les publications technologiques citent fréquemment que « Les données sont le nouvel or noir. » La réalité est plus complexe. Malgré un accès important aux données internes, l'exploitation efficace de ces informations pour générer de la valeur ajoutée reste un défi, notamment à l'échelle de l'entreprise.

Des questions cruciales se posent : votre organisation doit-elle opter pour un modèle d’IA hébergé dans le cloud ou investir dans une infrastructure informatique locale ? Comment mettre en place les mesures appropriées ? gouvernance et organisation des données Comment garantir que les modèles intelligents génèrent des informations exploitables ? Comme toujours, nous encourageons les leaders du secteur à partager leurs points de vue sur l’évolution rapide du paysage informatique d’entreprise à l’ère de l’IA.

🔍 Le défi de l'ingestion des données : les difficultés rencontrées par les organisations

Actualités sur l'intelligence artificielle : La transition d'une ingestion manuelle à une ingestion automatisée des données semble simple en théorie, mais sa mise en œuvre s'avère notoirement complexe. Quels sont les principaux obstacles rencontrés actuellement par les entreprises ?

Jérôme Gabryszewski : L'un des points de friction les plus persistants que nous observons est que les organisations sous-estiment systématiquement le dette organisationnelle et architecturale L'automatisation est intégrée à leur infrastructure de données. Avant de pouvoir la mettre en œuvre avec succès, les entreprises doivent résoudre le problème de la fragmentation des données entre plusieurs services, harmoniser les schémas incohérents des différents systèmes et moderniser l'infrastructure existante qui n'a jamais été conçue pour l'interopérabilité. La complexité technique de la mise en œuvre de l'automatisation est souvent moins importante que… travail de gouvernance et d'intégration qui doit être complété au préalable.

⚠️ Gestion des risques dans les systèmes d'IA à apprentissage continu

Actualités sur l'intelligence artificielle : Lorsque les modèles d'IA mettent en œuvre des mécanismes d'auto-mise à jour continue, les risques augmentent considérablement. Quels conseils donnez-vous à vos clients concernant les menaces telles que la dérive conceptuelle et la corruption des données ?

Jérôme Gabryszewski : L'apprentissage continu représente le point d'inflexion où l'IA passe d'un projet prometteur à un risque potentiel si les cadres de gouvernance ne sont pas soigneusement établis. Nous recommandons à nos clients de traiter l'IA avec précaution. Mises à jour des modèles avec la même rigueur que les déploiements de codeAucune mise à jour ne doit atteindre les environnements de production sans avoir franchi les contrôles de validation.

Pour atténuer la dérive conceptuelle, cela nécessite la mise en œuvre pipelines MLOps Doté de capacités de détection automatisée des dérives et de mécanismes d'approbation humaine avant le lancement des processus de recyclage, le système permet de lutter efficacement contre la corruption des données, tant sur le plan de la provenance des données que sur celui de la sécurité. Les organisations doivent impérativement maintenir une visibilité complète sur les sources de données de formation et les contrôles d'accès. Les clients les plus performants ne sont pas nécessairement ceux qui possèdent les capacités techniques les plus avancées ; il s'agit plutôt d'organisations qui ont intégré… L'intégration de l'IA dans leurs cadres de gestion des risques avant les opérations de mise à l'échelle.

💻 Configuration matérielle requise pour les cycles de vie de l'IA autonome

Actualités sur l'intelligence artificielle : Compte tenu du vaste héritage matériel de HP, quelles spécifications les stations de travail modernes et l'infrastructure informatique doivent-elles posséder pour gérer efficacement les exigences considérables d'un cycle de vie d'IA autonome ?

Jérôme Gabryszewski : L'expertise d'HP dans ce domaine lui confère des avantages considérables. Série Z Elle est spécifiquement conçue depuis plus de 15 ans pour répondre aux exigences des applications informatiques professionnelles les plus pointues. Lorsque nous abordons les besoins d'un cycle de vie autonome pour l'IA, nous nous appuyons sur une longue expérience d'itération et d'amélioration de ces problématiques.

La solution ne réside pas dans une simple configuration de machine, mais dans un large éventail d'options. Au niveau de chaque développeur, les organisations ont besoin de… puissance de calcul locale suffisant pour mener de véritables expériences sans dépendance au cloud à chaque itération. ZBook Ultra et Z2 Mini cibler les segments des ordinateurs portables et de bureau compacts — des systèmes de qualité professionnelle capables d'exécuter simultanément des LLM locaux et des flux de travail gourmands en ressources.

Le Nano ZGX représente une solution particulièrement intéressante pour les équipes spécialisées en IA. Il s'agit d'un supercalculateur d'IA remarquablement compact (15 x 15 cm), alimenté par Puce NVIDIA GB10 Grace Blackwell Superpuce avec :

• 128 Go de mémoire unifiée
• 1 000 TOPS de performances IA FP4
• Capacité à gérer modèles jusqu'à 200 milliards de paramètres localement sur une seule unité
• Évolutivité 405 milliards de paramètres en connectant deux unités via une interconnexion à haut débit

Cela élimine toute dépendance aux services cloud, aux centres de données ou aux files d'attente de traitement. Le système est préconfiguré avec Pile logicielle NVIDIA DGX et kit d'outils HP ZGX, permettant ainsi aux équipes de passer de la configuration initiale à un premier flux de travail productif en quelques minutes plutôt qu'en plusieurs jours.

💡 Point clé à retenir : L'avenir de la mise en œuvre de l'IA en entreprise dépend d'un équilibre robuste cadres de gouvernance des données, sophistiqué protocoles de gestion des risques, et infrastructure matérielle conçue à cet effet capable de prendre en charge les cycles de vie autonomes de l'IA sans compromettre les performances ni la sécurité.