La "mise en place" de l'IA privée : priorité à la stratégie data

La "mise en place" de l'IA privée : priorité à la stratégie data

La question n'est plus "comment exploiter mes données ?", mais "comment le faire sans dépendre d'un hyperscaler, sans sacrifier ma souveraineté, et en gardant le contrôle sur mes coûts ?".

Dans le monde très stressant des cuisines professionnelles, il existe une règle sacrée : la mise en place, ce processus rigoureux qui consiste à rassembler, laver, couper et organiser les ingrédients avant même d'allumer les fourneaux. Sans cela, l'heure de pointe au moment du dîner tourne au désastre.

Le monde de l'entreprise est confronté à sa propre heure de pointe : l'IA générative. Les organisations se précipitent pour offrir des expériences d'IA dignes d’un restaurant étoilé au guide Michelin, mais la plupart ignorent l’étape de la mise en place. Elles essaient de cuisiner à grande échelle avec un garde-manger désorganisé, cloisonné et, dans de nombreux cas, peu sûr.

Alors que la sécurité et la souveraineté des données sont essentielles, résoudre cette crise liée à la préparation des données n'est pas seulement une question de rapidité, mais une exigence fondamentale et absolue pour parvenir à l’IA privée.

Le précurseur de l'IA privée : comment sécuriser ce qu’il n’est pas possible de trouver ?

Les données sont considérées à juste titre comme la nouvelle matière première de l'IA. Mais les données brutes, à l'instar des légumes et des fruits non lavés, constituent un fardeau tant qu'elles n'ont pas été préparées.

Aujourd'hui, l'objectif a changé. Les PDG et les chefs d'entreprise recherchent avant tout une IA qui apporte une valeur ajoutée élevée et différenciée à leur entreprise. Pour cela, ils ont besoin d'un environnement contrôlé où la confidentialité et la sécurité des données sont préservées tout au long du cycle de vie. Ils doivent s'assurer que leurs recettes exclusives (leur propriété intellectuelle) et leurs ingrédients (les données sensibles des clients) ne soient jamais divulgués, et veiller à respecter les réglementations en matière d'hygiène alimentaire (la conformité réglementaire).

L'IA privée ne peut exister sans préparation des données. Pour réussir sa stratégie d’IA, un changement d’approche est essentiel : prioriser une meilleure gouvernance des données, et non pas seulement des modèles. La disponibilité des données est le fondement des normes de gouvernance requises pour exploiter l'IA en toute sécurité. Sans traçabilité, qualité et gouvernance, toute stratégie d'IA représente un risque de non-conformité, prêt à exploser.

Éviter le piège de la cuisine éphémère

Pour contourner le désordre qui règne dans les datacenters, de nombreux dirigeants tentent de créer des « cuisines éphémères », des environnements cloud cloisonnés où ils transfèrent un petit sous-ensemble de données afin de mener un projet pilote spécifique. Cette approche peut engendrer des résultats rapides, mais, une fois à grande échelle, elle échoue.

En outre, cette approche engendre des frais de sortie importants, facturés chaque fois que des données sont transférées hors de l'environnement cloisonné d'un fournisseur spécifique. Pire encore, elle rompt la chaîne de sécurité. Une fois ces données transférées hors de l’environnement principal vers un modèle propriétaire, les métadonnées et le contexte qui garantissent la conformité des données sont perdus.

En favorisant une approche hybride, certains workloads trouvent leur place dans le cloud, tandis que d'autres (pour des raisons de coût, de performances ou de souveraineté) restent sur site. Une stratégie ponctuelle oblige les entreprises à choisir l'une ou l'autre option, enfermant alors les ingrédients dans un congélateur propriétaire.

Pour parvenir à une véritable préparation des données, les organisations doivent s'orienter vers l'IA privée, où l'IA arrive aux données, plutôt que de transférer les données vers l'IA. Cette approche repose sur une structure de données unifiée qui agit comme un garde-manger universel. Les données sont alors prêtes à être utilisées, quel que soit leur emplacement.

Place à la cuisine

Nous entrons dans une ère où l'avantage concurrentiel ne reviendra pas à l'entreprise disposant du plus grand LLM, mais à celle qui pourra suffisamment se fier à ses données pour les utiliser afin d'obtenir des enseignements uniques et une valeur métier.

L'IA privée n'est pas une expression à la mode, mais une nécessité stratégique pour les entreprises qui accordent de l'importance à leur propriété intellectuelle. La mise en place des données représente la première étape pour l’adopter.