L’apprentissage automatique (ML) n’est plus l’avenir, c’est le présent. Des entreprises de tous les secteurs misent sur l’intelligence artificielle pour améliorer les processus, automatiser les tâches et prendre des décisions plus intelligentes.
Mais voici un retour à la réalité dont tu ne veux peut-être pas entendre parler.
🔴 80 % des modèles de ML ne parviennent jamais à la production.
🔴 6 % des entreprises investissent dans la formation de leur équipe à l’IA.
🔴 De nombreuses infrastructures ne sont pas prêtes à mettre à l’échelle les projets de ML.
Et c’est là que réside le problème. Il ne suffit pas d’avoir de puissants modèles d’IA si l’infrastructure sur laquelle ils fonctionnent est en pagaille. Si ton architecture n’est pas évolutive, sécurisée et efficace, ton projet ML est voué à l’échec.
Voici comment éviter ces erreurs et concevoir une infrastructure de Machine Learning qui fonctionne vraiment.
L’une des erreurs les plus courantes est de penser que tu as besoin d’une infrastructure entièrement nouvelle pour mettre en œuvre la ML. Faux.
De nombreuses entreprises disposent déjà de ressources sous-utilisées qu’elles peuvent mettre à profit pour l’apprentissage automatique :
✅ Les GPU ayant une capacité de réserve (souvent utilisés uniquement pour des tâches graphiques).
✅ Des serveurs sous-utilisés qui peuvent être alloués à des charges de travail ML.
✅ Accès à des clouds publics qui pourraient être mieux optimisés.
📌 Conseils exclusifs de SIXE : Les grandes entreprises te vendront que tu dois acheter et acheter. A vant d’acheter plus de matériel ou d’embaucher plus de personnel, analyse ce que tu peux optimiser avec ce que tu as déjà. Si tu ne sais pas comment faire, nous pouvons le faire pour toi.. Nous réalisons des audits pour rendre ton infrastructure plus écologique et tirer le meilleur parti de tes ressources. Dépense moins, produit plus.
Voici une bombe : Plus de 50 % des GPU dans les entreprises sont sous-utilisés.
Oui, ils ont acheté du matériel puissant, mais ils ne l’utilisent pas efficacement. Pourquoi ?
❌ Ils ne disposent pas d’outils de gestion du GPU.
❌ Les GPU sont attribués à des projets qui n’en ont même pas besoin.
❌ La capacité est gaspillée en raison du manque de planification.
📌 Des solutions que tu peux appliquer AUJOURD’HUI:
✅ Met en œuvre un gestionnaire de tâches et un planificateur GPU.
✅ Utilise Kubernetes pour orchestrer efficacement les modèles de ML.
✅ Adopte un planificateur de charge de travail.
Si tu envisages d’acheter plus de GPU parce qu’il n’y a “pas assez de capacité”, fais d’abord un audit. Il se peut très bien que tu puisses libérer des ressources et retarder les achats. Dans de nombreux cas, il est possible de libérer des ressources et de retarder les achats en optimisant l’infrastructure existante. Les systèmes tels que AIX, Linux, IBM i, RHEL, SUSE peuvent avoir une capacité inexploitée qui peut être réaffectée avec des ajustements techniques. Chez SIXE, nous auditons tous ces systèmes pour identifier les possibilités d’amélioration sans qu’il soit nécessaire de changer de matériel, en privilégiant l’efficacité à l’investissement.
Le manque de standardisation dans le domaine de la ML est un sérieux problème. Chaque équipe utilise des outils différents, les processus ne sont pas reproductibles et tout devient chaotique.
C’est là que les MLOps entrent en jeu.
MLOps n’est pas seulement un mot à la mode ces derniers temps, c’est une nécessité pour que les modèles ML passent de l’expérimentation à la production sans maux de tête.
📌 Avantages des MLOps :
✅ Automatise les tâches répétitives (validation, déploiement, sécurité).
✅ Réduit les erreurs humaines dans la configuration et l’exécution des modèles.
✅ Améliore la reproductibilité des expériences.
Si tu n’as pas de stratégie MLOps claire, ton équipe finira par faire le même travail encore et encore. Nous te recommandons de former ton équipe au MLOps pour ne plus perdre de temps sur des tâches répétitives. Chez SIXE, nous comprenons le défi que représente le MLOps et nous proposons un cours MLOps avec Ubuntu Linux conçu pour t’aider à mettre en place des flux de travail efficaces et évolutifs.
L’éternel débat entre cloud public et cloud privé a généré plus d’un mal de tête dans les entreprises : faut-il opter pour l’agilité du cloud public ou privilégier le contrôle et la sécurité d’un cloud privé ? La bonne nouvelle, c’est que tu n’as pas à choisir. Il existe une solution intermédiaire qui combine le meilleur des deux mondes : le cloud hybride.
❌ Nuage public uniquement : peut être coûteux et soulève des problèmes de sécurité.
❌ Nuage privé uniquement : nécessite un investissement en matériel et en maintenance.
🔹Utilise le cloud public pour les expériences rapides et les tests initiaux.
🔹Fais migrer les modèles vers le cloud privé lorsque tu as besoin de plus de contrôle et de sécurité.
🔹Assure-toi que ton infrastructure est portable pour passer d’un cloud à l’autre, en évitant les environnements incompatibles.
Grâce à la possibilité de s’interconnecter de façon transparente entre les environnements, le cloud hybride élimine le verrouillage des fournisseurs et optimise les coûts opérationnels. Une architecture hybride te donne le meilleur des deux mondes: l’agilité pour innover et la stabilité pour évoluer.
Beaucoup de gens pensent à la sécurité lorsqu’il est trop tard. Une attaque sur tes modèles ML ou une violation de données peut avoir des conséquences désastreuses.
Meilleures pratiques pour sécuriser ton infrastructure ML :
✅ Effectue au moins un audit de sécurité annuel de ton infrastructure.
✅ Mets en place une authentification forte et une gestion des identités.
✅ Chiffrer les données avant de les utiliser dans les modèles de ML.
Rappelle-toi : La sécurité n’est jamais suffisante. Plus tu as de couches de sécurité, moins tu as de chances de faire parler de toi pour une violation de données ;)
L’intelligence artificielle et la ML sont en constante évolution. Si ton équipement n’est pas mis à niveau, tu resteras à la traîne.
🔹 Formation dans les ateliers MLOps.
🔹 Apprentissage interne. Favorise une culture d’apprentissage continu au sein de ton organisation grâce au mentorat, à la documentation collaborative et aux sessions pratiques.
💡 Chez SIXE, nous proposons des formations MLOps pour aider les entreprises à construire des architectures évolutives et efficaces. Si ton équipe a besoin de se mettre à niveau, nous pouvons nous adapter aux besoins spécifiques de ton entreprise.
Si ton infrastructure ML tombe en panne et que tu n’as pas de surveillance, tu vas passer des heures (ou des jours) à essayer de comprendre ce qui s’est passé.
📊 Outils essentiels pour l’observabilité en ML :
✅ Tableaux de bord en temps réel pour la surveillance des modèles et du matériel.
✅ Des alertes automatiques pour détecter les problèmes avant qu’ils ne deviennent critiques.
✅ Des journaux détaillés pour la traçabilité des processus et la résolution des erreurs.
Si tu n’as pas une visibilité totale sur ton infrastructure, tôt ou tard, tu auras des problèmes.
Construire une architecture évolutive et efficace pour le Machine Learning n’est pas seulement un défi technique, mais un changement d’état d’esprit. Tire parti de tes ressources actuelles, optimise l’utilisation des GPU et adopte les MLOps pour automatiser les processus clés.
Veux-tu concevoir une architecture ML qui fonctionne vraiment ? Nous pouvons t’aider.
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