NTT DATA and NVIDIA bring enterprise AI factories to production scale

NTT DATA et NVIDIA mettent à l'échelle les usines d'IA pour les entreprises

NTT DATA a annoncé une initiative visant à fournir des plateformes propulsées par NVIDIA, conçues pour offrir aux organisations un modèle reproductible et prêt pour la production afin de mettre à l'échelle l'IA.

L'offre intègre le calcul accéléré par GPU de NVIDIA et un réseau haute performance avec le logiciel NVIDIA AI Enterprise, y compris NeMo et NIM Microservices, dans une plateforme d'IA agentique complète pouvant être déployée dans des environnements cloud et edge. L'architecture couvre l'ensemble du cycle de vie de l'IA, de la formation des modèles au développement d'applications d'entreprise, le tout dans un cadre gouverné.

Abhijit Dubey, PDG de NTT DATA, a déclaré qu'il y a un changement dans la manière dont les entreprises abordent le déploiement de l'IA. « En intégrant les technologies NVIDIA dans nos usines d'IA d'entreprise, nous offrons à nos clients un environnement puissant et sécurisé pour adopter l'IA agentique avec des retours mesurables dès le départ. »

NTT DATA affirme que le modèle d'usine d'IA d'entreprise comble une lacune qui a freiné de nombreux programmes d'IA : la distance entre un pilote réussi et un système de production opérationnel. La plateforme est conçue pour standardiser les résultats et réduire le temps et le coût de la transition d'une preuve de concept à un déploiement opérationnel.

Déploiements dans le monde réel

Trois cas d'adoption précoce offrent une image plus claire des usines d'IA d'entreprise.

• Un hôpital de recherche sur le cancer de premier plan utilise les plateformes NVIDIA HGX, avec NTT DATA et Dell, pour une analyse avancée de la radiologie et une évaluation rapide des modèles afin de soutenir les flux de travail de recherche clinique.

• Dans le secteur de la fabrication automobile, un fournisseur mondial a réduit le temps de configuration de la production en validant les charges de travail sur du matériel nu avant de se développer via une architecture d'usine d'IA sur l'infrastructure NVIDIA.

• Un troisième déploiement, dans la fabrication technologique, implique une entreprise basée aux États-Unis utilisant la simulation accélérée par NVIDIA et la visualisation 3D pour valider une ligne de production de batteries de nouvelle génération avant le déploiement physique.

NTT DATA positionne les usines d'IA d'entreprise comme un modèle de livraison spécifique à un domaine, avec la pile NVIDIA servant d'infrastructure commune sous une personnalisation secteur par secteur.

NeMo et NIM dans une pile d'usine d'IA

L'intégration technique comprend deux composants NVIDIA. NVIDIA NeMo est une suite pour construire des systèmes d'IA agentique sur une infrastructure accélérée par GPU. NVIDIA NIM Microservices fournit des conteneurs préconstruits, optimisés pour GPU, avec des API pour déployer des applications d'IA. Ensemble, ils forment ce que NTT DATA décrit comme une plateforme d'agent IA complète et prête pour la production.

NTT DATA propose également des prototypes GenAI préqualifiés construits sur cette pile, ce qui, selon elle, réduit la complexité et accélère le retour sur investissement pour les clients développant des applications spécifiques à un secteur.

John Fanelli, Vice-Président des logiciels d'entreprise chez NVIDIA, a déclaré : « Les entreprises recherchent désormais des plateformes robustes et évolutives qui peuvent réussir à faire passer leurs initiatives d'IA de projets pilotes à une production à grande échelle. » Il a ajouté que les offres d'usine d'IA de NTT DATA fournissent aux clients des solutions spécifiques au domaine nécessaires pour atteindre une IA d'entreprise de niveau production.

NTT DATA se décrit comme le seul fournisseur mondial de services informatiques actif dans les trois pistes de partenaires de NVIDIA : Fournisseur de solutions, Partenaire cloud, et Réseau de partenaires intégrateurs de systèmes globaux.

L'annonce récente intervient alors que les entreprises font face à une pression croissante pour montrer des retours financiers sur les dépenses en IA. La gouvernance et la performance spécifique au domaine sont désormais les critères selon lesquels les investissements en IA d'entreprise sont jugés, et le modèle d'usine d'IA est une tentative de rendre ces trois aspects plus systématiques.