Une chaîne de données fiable est la clé d’une IA en production

L’IA appliquée à la production repose sur une transmission des données fiable, au-delà du simple succès des projets pilotes

De nombreuses organisations sont en mesure de présenter des résultats impressionnants en matière d’IA dans le cadre d’un projet pilote. C’est là la partie la plus facile. Le véritable défi commence lorsque l’IA s’intègre aux opérations quotidiennes de l’entreprise. À ce stade, l’infrastructure revêt autant d’importance que le modèle lui-même.

Une démonstration de faisabilité s’effectue généralement dans un environnement contrôlé, avec des charges de travail prévisibles. L’environnement de production est quant à lui totalement différent. De nombreux utilisateurs envoient des requêtes simultanément, les volumes de données augmentent et les systèmes doivent continuer à fonctionner même en cas de défaillance matérielle ou de pics de trafic réseau. Si le chemin de données ne parvient pas à suivre le rythme, le système d’IA ralentit ou cesse de fournir des résultats utiles.

C’est là que de nombreuses organisations découvrent une faiblesse cachée. Les architectures point à point, dans lesquelles le stockage est directement connecté aux ressources de calcul d’IA, peuvent afficher de bonnes performances lors des tests, mais deviennent souvent fragiles face à un trafic de production soutenu. La défaillance d’un nœud de stockage ou une hausse imprévue de la demande peut déclencher des tentatives répétées, des délais d’expiration et des retards en cascade tout au long du pipeline d’IA. Il en résulte un blocage de l’inférence, un retard dans la génération augmentée par la recherche (RAG), des GPU inactifs et le non-respect des accords de niveau de service (SLA). Ces problèmes se transforment rapidement en difficultés commerciales qui affectent les clients, les opérations et le chiffre d’affaires.

Pour les dirigeants, cela modifie la manière dont les investissements dans l’IA doivent être évalués. Le débat ne peut plus se limiter à la précision des modèles ou à la capacité des GPU. La résilience de l’infrastructure est désormais une capacité stratégique. Les organisations qui fournissent systématiquement une IA fiable sont celles qui partent du principe que des défaillances se produiront et qui conçoivent des systèmes capables de continuer à fonctionner malgré tout.

Hunter Smit, responsable senior du marketing produit chez F5, résume clairement cette évolution : « Les entreprises parviennent à mettre en œuvre l’IA avec succès lorsque leur infrastructure est conçue pour gérer les défaillances réelles, et pas seulement les conditions contrôlées. »

Paul Pindell, architecte principal des solutions pour les alliances technologiques chez F5, insiste sur ce point en expliquant que « les architectures point à point, dans lesquelles le client S3 se connecte directement au stockage S3, ne sont pas résilientes. Si un seul nœud de stockage tombe en panne, l’ensemble du trafic vers ce cluster subit une dégradation et, dans certains cas, le cluster peut même cesser complètement de fonctionner. »

Cela reflète une tendance plus générale du secteur. À mesure que l’IA passe du stade expérimental à celui des opérations stratégiques pour l’entreprise, la résilience devient un avantage concurrentiel plutôt qu’une simple exigence technique. Les entreprises qui conçoivent leurs systèmes en vue d’un fonctionnement continu déploieront l’IA plus rapidement, évolueront avec davantage d’assurance et passeront moins de temps à remédier à des pannes qui auraient pu être évitées.

Une infrastructure de données insuffisante nuit à la qualité, à l’évolutivité et aux coûts de l’IA

De nombreux débats sur l’IA partent des GPU, car ceux-ci sont coûteux et très médiatisés. Or, les GPU ne créent de la valeur que lorsqu’ils reçoivent des données en continu. Si le flux de données ralentit, même le matériel le plus performant reste inactif.

Cela a des conséquences directes sur les performances de l’entreprise. Lorsque les pipelines d’inférence sont bloqués, les applications destinées aux clients deviennent plus lentes et moins fiables. Lorsque les systèmes de génération augmentée par la recherche ne peuvent pas accéder aux informations actuelles, les modèles produisent des réponses basées sur un contexte incomplet ou obsolète. Cela augmente le risque de réponses inexactes, d’hallucinations, de problèmes de conformité et d’expériences client médiocres. À mesure que les organisations s’appuient de plus en plus sur l’IA pour le service client, l’aide à la décision et les opérations internes, ces risques prennent de plus en plus d’importance.

L’impact financier est tout aussi important. Les GPU constituent l’un des investissements les plus importants en matière d’infrastructure dans le domaine de l’IA d’entreprise. Les GPU sous-utilisés augmentent le coût de chaque charge de travail d’IA, car les entreprises continuent de payer pour une capacité de calcul qui ne génère aucune valeur ajoutée. Parallèlement, les goulots d’étranglement au niveau de l’infrastructure limitent l’évolutivité, ce qui rend plus difficile de répondre à une demande croissante sans avoir à ajouter encore davantage de matériel.

Cela signifie que l’infrastructure ne doit plus être considérée comme une fonction secondaire. Elle fait désormais partie intégrante du produit d’IA lui-même. La qualité, la rapidité, la résilience et la gouvernance des résultats de l’IA dépendent toutes de l’efficacité avec laquelle les données circulent au sein du système. Se contenter d’optimiser le modèle tout en négligeant le parcours des données empêche de tirer pleinement parti des gains de performances potentiels.

Pour les équipes de direction, la question centrale n’est plus « De combien de GPU disposons-nous ? », mais « Dans quelle mesure notre infrastructure est-elle capable de fournir des données à ces GPU de manière constante ? ». Cette question a un impact direct sur le retour sur investissement, les coûts d’exploitation, la satisfaction client et l’évolutivité à long terme.

Tanu Mutreja, directrice principale de la gestion des produits chez F5, explique cette évolution : « Les dirigeants d’entreprise ont tendance à concevoir l’infrastructure d’IA en fonction de l’utilisation des GPU, mais ce qui distingue l’IA des charges de travail déterministes traditionnelles, c’est que l’infrastructure influence en permanence ces résultats à chaque interaction. »

Elle met également l’accent sur la perspective commerciale au sens large : « Lorsque les GPU sont sous-utilisés, cela révèle des inefficacités au niveau de l’infrastructure qui font grimper les coûts tout en limitant l’évolutivité et la réactivité. La question qui se pose aux dirigeants est de savoir si l’infrastructure d’IA de bout en bout offre systématiquement des expériences d’IA fiables, sécurisées, de haute qualité et bien gérées, tout en garantissant une rentabilité unitaire durable. »

Pour les organisations qui développent l’IA à grande échelle, cette capacité devient un atout déterminant. L’avantage concurrentiel tiendra de plus en plus de la capacité à fournir efficacement des services d’IA fiables, et non plus simplement à déployer des modèles plus volumineux ou à acquérir davantage de capacité de calcul.

Des couches de diffusion de données intégrées et intelligentes sont indispensables pour une IA prête à être déployée en production

À mesure que les systèmes d’IA occupent une place de plus en plus centrale dans les opérations des entreprises, la circulation des données mérite la même attention que la puissance de calcul et le stockage. Trop souvent, les entreprises partent du principe que le réseau se chargera tout simplement d’acheminer les données là où elles doivent aller. Cette hypothèse devient un risque à mesure que les charges de travail augmentent et que les applications d’IA deviennent plus exigeantes.

Un environnement d’IA prêt pour la production nécessite une couche de transmission des données dédiée, capable de gérer activement la circulation des données entre les systèmes de stockage, les réseaux et les ressources de calcul dédiées à l’IA. Il ne s’agit pas seulement d’accélérer le transfert des données, mais aussi de garantir un transfert fiable, sécurisé et efficace, même dans des conditions changeantes.

Trois fonctionnalités revêtent une importance particulière. La première est l’observabilité, qui offre une visibilité en temps réel sur la latence, le débit et l’état des flux de données. Sans cette visibilité, les équipes chargées de l’infrastructure n’identifient souvent les problèmes qu’une fois qu’ils commencent à affecter les clients ou les opérations de l’entreprise.

La deuxième fonctionnalité est la programmabilité. Au lieu de s’en remettre à un comportement fixe du réseau, les organisations peuvent définir des politiques qui ajustent automatiquement le routage, optimisent le trafic, gèrent les débits de connexion et déclenchent une bascule de secours lorsque les conditions changent. Cela permet à l’infrastructure de réagir de manière dynamique, sans nécessiter d’intervention manuelle en cas d’incident.

La troisième capacité est la détection des défaillances. Les environnements de production sont susceptibles d’être confrontés à des limitations de capacité de stockage, à des encombrements réseau, à des pannes matérielles et à des interruptions de service. L’infrastructure doit détecter ces situations à un stade précoce et continuer à fonctionner tout en minimisant leur impact sur les charges de travail d’IA. Cela permet d’améliorer à la fois la disponibilité et la stabilité opérationnelle.

Pour les dirigeants, ces fonctionnalités ne doivent pas être considérées comme de simples améliorations techniques. Il s’agit de leviers de développement commercial. Une meilleure visibilité réduit les incertitudes opérationnelles. La gestion automatisée du trafic raccourcit les délais de réponse en cas de perturbations. La résilience intégrée améliore la fiabilité du service tout en réduisant les coûts opérationnels liés à la gestion d’environnements d’IA de plus en plus complexes.

Les organisations qui investissent dans ces capacités jettent également des bases plus solides pour leurs futures initiatives en matière d’IA. À mesure que de nouveaux modèles, applications et sources de données sont mis en place, une couche intelligente de diffusion des données permet à l’infrastructure d’évoluer sans nécessiter de refonte architecturale majeure. Cela renforce la flexibilité à long terme tout en préservant les investissements existants.

L’architecture de F5 améliore la résilience et le débit grâce à une gestion stratégique des flux de données

L’approche de F5 consiste à doter de fonctionnalités intelligentes la connexion entre le stockage et les ressources de calcul dédiées à l’IA, plutôt que de partir du principe qu’une communication directe est suffisante. Dans son architecture destinée à Dell ObjectScale, F5 BIG-IP s’interpose entre la plateforme de stockage et les ressources de calcul dédiées à l’IA, créant ainsi un point de contrôle programmable qui gère et protège le trafic de données.

Ce contrôle supplémentaire permet aux organisations d’appliquer des politiques de qualité de service (QoS), des limites de débit et des limites de connexion avant que le trafic excessif n’atteigne l’infrastructure de stockage. Ces contrôles contribuent à prévenir les situations de surcharge susceptibles d’interrompre les charges de travail liées à l’IA et d’affecter plusieurs services métier.

Les environnements d’IA peuvent générer un trafic imprévu en raison d’erreurs de configuration plutôt que d’attaques malveillantes. Une simple erreur au niveau de la couche de calcul de l’IA peut saturer l’infrastructure de stockage S3, perturbant ainsi les opérations à l’échelle de l’entreprise. En gérant le trafic avant qu’il n’atteigne le stockage, les entreprises réduisent le risque que ces problèmes se transforment en pannes à l’échelle de l’entreprise.

La performance est un aspect important à prendre en compte. Les contrôles de protection suscitent souvent des inquiétudes quant à l’introduction d’une latence supplémentaire ou à la réduction du débit. F5 a conçu son architecture de manière à éviter ce compromis. Il est essentiel de maintenir un débit élevé, car les systèmes d’IA dépendent d’un flux continu de données pour garantir la productivité des ressources de calcul.

Pour les dirigeants, cela illustre un principe important. La résilience des infrastructures ne doit pas se faire au détriment de la performance de l’entreprise. Les environnements d’IA modernes nécessitent les deux. La sécurité, la disponibilité et l’efficacité opérationnelle doivent aller de pair, car les faiblesses dans l’un de ces domaines se répercutent rapidement sur les autres.

Paul Pindell, architecte principal des solutions pour les alliances technologiques chez F5, a décrit des situations dans lesquelles une mauvaise configuration de la couche de calcul IA a involontairement saturé l’infrastructure de stockage S3, provoquant des perturbations à l’échelle de l’organisation. Il a également souligné l’importance de maintenir le débit, en déclarant : « Préserver, voire améliorer, le débit est une nécessité absolue. C’est ce qui vous permet d’ajouter des fonctionnalités de plus haut niveau, de la résilience et une sécurité renforcée, sans pour autant sacrifier les performances pour y parvenir. »

Les déploiements hybrides et multicloud nécessitent une visibilité unifiée et une gestion programmable du trafic

La plupart des déploiements d’IA en entreprise ne s’effectuent plus dans un environnement unique. Les données, les applications et les modèles d’IA sont souvent répartis entre une infrastructure sur site, des clouds privés et plusieurs fournisseurs de cloud public. Cette flexibilité offre de nouvelles opportunités, mais elle entraîne également une complexité opérationnelle qui devient de plus en plus difficile à gérer à mesure que les charges de travail liées à l’IA prennent de l’ampleur.

Chaque environnement peut être soumis à des politiques de sécurité, des systèmes d’identité, des exigences de gouvernance, des règles de mise en réseau et des processus opérationnels différents. À mesure que les flux de travail basés sur l’IA circulent entre ces environnements, les organisations peuvent perdre la visibilité sur la manière dont les données circulent et sur les endroits où surviennent les problèmes de performances. Cette fragmentation ralentit le dépannage et augmente le risque d’une prestation de services incohérente.

Une approche unifiée de l’observabilité répond à ce défi en offrant une vue unique de l’état des applications, du réseau et de l’infrastructure dans l’ensemble des environnements. Au lieu de surveiller chaque plateforme séparément, les équipes opérationnelles peuvent identifier les goulots d’étranglement, les problèmes de latence et les défaillances naissantes avant qu’ils n’affectent les charges de travail en production.

La visibilité à elle seule ne suffit toutefois pas. La gestion programmable du trafic permet aux organisations d’agir automatiquement sur la base de ces informations. L’infrastructure peut acheminer le trafic de manière intelligente, équilibrer les charges de travail et déclencher un basculement lorsque les conditions changent. Cela permet de maintenir des performances d’IA constantes, même lorsque les charges de travail basculent d’un environnement à l’autre ou sont confrontées à des pannes localisées.

Pour les dirigeants d’entreprise, cette capacité ne se limite pas à l’amélioration de l’efficacité opérationnelle. Elle renforce la gouvernance en garantissant l’application de politiques cohérentes sur l’ensemble d’une infrastructure décentralisée, tout en améliorant la résilience et en réduisant la charge opérationnelle liée à la gestion de multiples plateformes. À mesure que l’IA s’intègre de plus en plus profondément dans les processus métier, cette cohérence prend une importance croissante.

Les organisations doivent également prendre conscience que les stratégies hybrides et multicloud constituent des modèles d’exploitation à long terme plutôt que des transitions temporaires. Les décisions prises aujourd’hui en matière d’infrastructure doivent permettre une expansion future sans entraîner de complexité opérationnelle supplémentaire. Une visibilité unifiée, associée à une gestion programmable du trafic, offre une base plus solide pour déployer l’IA à grande échelle dans des environnements technologiques de plus en plus diversifiés.

La mise en œuvre de l’IA nécessite la conception d’une infrastructure capable de faire face aux défaillances prévisibles

L’une des différences les plus marquantes entre les organisations qui déploient avec succès l’IA en production et celles qui restent en phase pilote permanente réside dans leur approche de la fiabilité. Les organisations qui réussissent ne partent pas du principe que les conditions d’exploitation seront idéales. Elles conçoivent leur infrastructure en anticipant la survenue de pannes, de congestions et d’événements imprévus.

Les environnements de production sont confrontés à des conditions réseau variables, à des interruptions temporaires, à des goulots d’étranglement au niveau du stockage et à des fluctuations de la demande. Ces événements font partie du fonctionnement normal. L’objectif n’est pas d’éliminer toutes les perturbations, mais de veiller à ce que les services d’IA continuent de fonctionner avec un impact minimal lorsque de telles perturbations surviennent.

Cela nécessite une infrastructure observable, capable de détecter les défaillances et dotée de stratégies d’atténuation claires. La surveillance continue permet de détecter rapidement les problèmes de performances. Les réponses automatisées contribuent à contenir les défaillances avant qu’elles ne se propagent dans l’ensemble du pipeline d’IA. Des processus de reprise bien définis réduisent les temps d’arrêt et préservent la qualité du service, même en cas de dégradation des conditions.

Pour les dirigeants, cela représente un changement majeur dans les priorités d’investissement. La valeur de l’IA est déterminée par les performances des modèles et par la capacité de l’entreprise à fournir de manière constante des services basés sur l’IA à ses clients, à ses collaborateurs et à ses partenaires commerciaux. La fiabilité devient ainsi une capacité opérationnelle qui favorise la croissance du chiffre d’affaires, la confiance des clients et l’efficacité opérationnelle.

Les organisations qui continuent à se concentrer exclusivement sur l’optimisation en vue de démonstrations réussies sont souvent confrontées à des problèmes inattendus lorsque les charges de travail atteignent l’échelle de production. Le problème ne réside généralement pas dans le modèle d’IA lui-même ni dans la capacité de calcul disponible. Ce sont plutôt des faiblesses qui apparaissent au niveau de l’infrastructure sous-jacente, en particulier au sein de la couche de transmission des données qui relie le stockage, les réseaux et les ressources de calcul dédiées à l’IA.

Hunter Smit, responsable senior du marketing produit chez F5, décrit cet état d’esprit en ces termes : « Ce sont eux qui conçoivent des solutions de production en partant du principe que la défaillance est la norme, et non l’exception. Ils partent du principe que la latence, la congestion et les pannes partielles se produiront. Et ils mettent en place un chemin de données suffisamment observable et capable de gérer les défaillances pour les absorber, avec des mesures d’atténuation explicites pour chaque situation de dégradation, plutôt que de compter sur la capacité du réseau à tenir le coup. »

Paul Pindell, architecte principal des solutions pour les alliances technologiques chez F5, renforce cette perspective pratique en déclarant : « Les équipes doivent comprendre qu’un réseau en conditions réelles se comporte très différemment d’un réseau de laboratoire optimisé. Elles ont besoin d’un plan d’atténuation pour faire face aux pannes et aux goulots d’étranglement de performances auxquels elles seront confrontées en production. »

À mesure que l’IA devient une compétence métier essentielle, la résilience doit être considérée comme un avantage concurrentiel. Les organisations qui se préparent dès le départ aux réalités de la mise en production pourront évoluer plus efficacement, fonctionner de manière plus performante et tirer une valeur plus constante de leurs investissements dans l’IA.

Principaux enseignements pour les décideurs

• Développer une IA destinée à la production : une validation de principe réussie ne garantit pas pour autant une IA de production fiable. Les dirigeants doivent privilégier des architectures de diffusion des données résilientes, capables de gérer les pannes, les pics de trafic et les charges de travail soutenues sans perturber les services d’IA.
• Considérez l’infrastructure de données comme un atout pour votre entreprise : les performances de l’IA dépendent autant de la fiabilité des transferts de données que de la qualité des modèles ou de la capacité des GPU. La réduction des goulots d’étranglement améliore l’expérience client, réduit les coûts d’infrastructure et augmente le retour sur investissement en matière d’IA.
• Faites de la transmission des données une capacité fondamentale de l’infrastructure : investissez dans l’observabilité, la gestion programmable du trafic et une conception tenant compte des défaillances afin de garantir le fonctionnement fiable des charges de travail d’IA. Ces capacités renforcent la résilience opérationnelle tout en facilitant la mise à l’échelle et la gestion des plateformes d’IA.
• Simplifier les opérations d’IA dans les environnements hybrides et multicloud : l’IA s’étendant à plusieurs environnements, une observabilité unifiée et une gestion programmable du trafic deviennent essentielles pour garantir des performances, une gouvernance et une résilience constantes. Les dirigeants doivent normaliser ces capacités afin de réduire la complexité opérationnelle à mesure que les déploiements d’IA se développent.
• Concevoir dès le départ en tenant compte des défaillances : les organisations qui mettent en œuvre l’IA avec succès partent du principe que la latence, les pannes et la congestion constituent des conditions de fonctionnement normales. La mise en place d’une infrastructure observable et capable de gérer les défaillances, assortie de stratégies d’atténuation claires, améliore la fiabilité, l’évolutivité et la valeur commerciale à long terme.