IA : l’inférence est le nouveau défi de votre infrastructure

L’intelligence artificielle, et plus particulièrement l’IA générative, suscite un immense intérêt. Les entreprises de tous les secteurs investissent massivement, espérant transformer leurs opérations et créer de la valeur. Pourtant, un obstacle de taille se dresse sur la route du succès : l’infrastructure.

De nombreux projets, malgré des investissements colossaux, peinent à atteindre leurs objectifs de rentabilité.

La raison ? L’expérimentation en laboratoire est une chose, mais le déploiement à grande échelle en est une autre. La véritable difficulté ne réside plus seulement dans l’entraînement des modèles, mais dans leur utilisation quotidienne : l’inférence.

Ce texte va décrypter pourquoi l’inférence est devenue le nouveau goulot d’étranglement et comment une approche différente de l’infrastructure peut transformer la donne.

Accroître l’IA : le mur invisible de la production

L’enthousiasme initial pour un projet d’IA se heurte souvent à la dure réalité de la production. Le fossé entre un prototype fonctionnel et une application robuste utilisée par des milliers de personnes est bien plus grand qu’on ne l’imagine.

Pourquoi le déploiement en production des projets IA est-il si difficile ?

Selon Jay Jenkins, directeur technique du Cloud Computing chez Akamai, de nombreuses entreprises sous-estiment cet écart. Elles développent des modèles impressionnants, mais au moment de les intégrer dans leurs services, les problèmes commencent. La facture pour faire tourner ces systèmes devient vite salée, les temps de réponse s’allongent et la gestion à grande échelle se transforme en casse-tête.

Le résultat est que beaucoup d’initiatives IA n’apportent jamais la valeur commerciale escomptée. L’infrastructure traditionnelle, souvent centralisée dans de grands centres de données, n’est tout simplement pas conçue pour répondre aux exigences des applications modernes en temps réel.

Coûts et latence : les obstacles majeurs

Les modèles d’IA, en particulier les plus complexes comme les grands modèles de langage (LLM), sont gourmands en ressources de calcul. Les entreprises dépendent encore majoritairement de grands clusters de GPU centralisés. Si cette approche fonctionne pour l’entraînement, elle devient un gouffre financier pour l’inférence, qui s’exécute en continu.

De plus, la distance physique entre l’utilisateur et le centre de données crée de la latence, c’est-à-dire un délai de réponse. Pour une IA qui doit prendre une décision en une fraction de seconde, chaque milliseconde compte. Comme le souligne Jay Jenkins, « l’IA n’est puissante que si l’infrastructure sur laquelle elle repose l’est aussi ».

Une latence élevée dégrade l’expérience utilisateur et diminue la valeur du service.

L’inférence : moteur quotidien et défi financier de l’IA

Pour bien comprendre le problème, il faut distinguer deux phases essentielles : l’entraînement et l’inférence. L’entraînement est le processus d’apprentissage du modèle, une étape intensive mais ponctuelle. L’inférence, c’est l’utilisation de ce modèle pour faire des prédictions, répondre à des questions ou générer du contenu.

C’est le quotidien de l’IA.

De l’entraînement à l’utilisation à grande échelle

Alors que les entreprises déploient leurs applications IA à plus grande échelle, la balance des besoins en calcul bascule radicalement. C’est désormais l’inférence, avec ses millions de requêtes quotidiennes, qui consomme la majorité de la puissance de calcul. Chaque recherche de produit, chaque recommandation personnalisée, chaque analyse d’image sollicite le modèle.

Cette demande croissante pour une inférence rapide et fiable met une pression énorme sur les architectures centralisées. Celles-ci n’ont pas été pensées pour cette charge de travail constante et distribuée géographiquement, surtout dans des régions où les grandes « cloud zones » sont éloignées.

Pourquoi la rapidité de l’inférence est-elle essentielle ?

Imaginez un site d’e-commerce où les recommandations de produits mettent plusieurs secondes à s’afficher. L’utilisateur, frustré, risque de quitter la page. Pensez à une application financière qui doit détecter une fraude en temps réel avant de valider une transaction.

Un retard peut coûter très cher.

Dans ces scénarios, et bien d’autres, la performance de l’inférence est directement liée au succès commercial. La centralisation des calculs devient alors un handicap majeur, incapable de fournir la réactivité nécessaire.

L’informatique en périphérie : une réponse aux défis de l’IA ?

Face à ces défis, une nouvelle approche gagne du terrain : déplacer l’inférence au plus près des utilisateurs. C’est le principe de l’edge computing, ou informatique en périphérie.

Rapprocher l’IA de l’utilisateur : le concept de l’Edge

L’idée est simple et puissante. Au lieu d’envoyer les données vers un lointain centre de calcul pour obtenir une réponse, pourquoi ne pas effectuer le calcul directement à proximité de la source de données ? Cette infrastructure « edge » consiste en un réseau de points de présence, plus petits et géographiquement distribués.

En exécutant l’inférence sur ces serveurs de périphérie, la distance que les données doivent parcourir est drastiquement réduite. La latence diminue de manière spectaculaire et l’application devient beaucoup plus réactive.

Bénéfices tangibles : réduction des coûts et amélioration des performances

✅ Les avantages de cette architecture distribuée sont multiples. Premièrement, la performance s’améliore nettement. Les systèmes qui dépendent de décisions en millisecondes, comme la robotique ou les outils de ville intelligente, peuvent enfin fonctionner comme prévu.

Deuxièmement, les économies peuvent être substantielles. En évitant d’acheminer d’énormes volumes de données entre les grands hubs cloud, les entreprises réduisent leurs coûts de bande passante. Une analyse d’Akamai a montré que des entreprises en Inde ou au Vietnam pouvaient réduire considérablement le coût d’exécution de leurs modèles de génération d’images en les plaçant à la périphérie.

Qui tire parti de l’Edge IA ?

Sans surprise, les secteurs où la réactivité est essentielle sont les premiers à adopter l’inférence en périphérie.

• Le commerce et l’e-commerce : Pour des recommandations personnalisées instantanées, des résultats de recherche pertinents et des expériences d’achat multimodales fluides.
• La finance : Pour la détection de fraude, la validation de paiements et l’analyse de transactions, où des chaînes de décisions IA doivent s’exécuter en un clin d’œil. Cela permet aussi de respecter les régulations en gardant les données sensibles à l’intérieur des frontières nationales.

L’IA distribuée : défis et perspectives

Cette transition vers une IA en périphérie n’est pas qu’un simple changement technique ; c’est une évolution stratégique qui comporte son propre lot de défis.

Optimiser la gestion des modèles d’IA

Gérer un modèle d’IA déployé sur des centaines ou des milliers de sites distribués est plus complexe que de le gérer dans un seul datacenter. Les entreprises doivent mettre en place de nouveaux outils d’orchestration pour mettre à jour les modèles de manière cohérente et superviser la performance, les coûts et les erreurs sur l’ensemble du réseau. La gouvernance des données devient également un enjeu majeur.

Cependant, en traitant les données localement, il devient plus facile de se conformer aux réglementations variées d’un marché à l’autre, un casse-tête pour près de la moitié des grandes entreprises.

Sécurité et conformité : des priorités absolues

Distribuer l’inférence améliore la résilience du système, mais cela signifie aussi que chaque point de présence devient une cible potentielle. La sécurité doit être intégrée dès la conception, avec des contrôles stricts (zero-trust), une protection des API et des pipelines de données, et des défenses robustes contre la fraude et les bots.

L’importance des partenariats stratégiques

Aucune entreprise ne peut construire seule une telle infrastructure mondiale. C’est pourquoi les partenariats entre les fournisseurs de cloud et les fabricants de puces, comme celui entre Akamai et NVIDIA, deviennent essentiels. L’objectif est de créer un véritable « réseau de diffusion d’IA« , capable d’allouer intelligemment les tâches de calcul à l’emplacement le plus pertinent.

Cette nouvelle phase de l’infrastructure IA est en train de se dessiner. Elle est plus distribuée, plus réactive et mieux alignée sur les besoins réels des applications. Le succès des projets d’IA de demain ne dépendra plus seulement de la qualité des modèles, mais de la capacité de l’infrastructure à les faire vivre au plus près des utilisateurs.

Votre infrastructure est-elle prête pour le défi de l’inférence à grande échelle ?

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.