Blog HPE, France
annuler
Affichage des résultats de 
Rechercher plutôt 
Vouliez-vous dire : 

Maitriser l’IA pour éviter une nouvelle disruption

Jerome

Discrète il y a encore quelques années, aujourd’hui l’intelligence artificielle (IA) n’en finit plus d’alimenter les discussions et les débats. Elle fascine et elle inquiète. Le sujet n’est pourtant pas nouveau, déjà dans les années cinquante des personnalités comme Alan Turing s’y étaient intéressées. A l’époque l’intelligence artificielle était prometteuse mais elle butait sur les performances et les coûts des machines et surtout elle manquait de données disponibles pour enrichir l’intelligence. La donne a changé et toutes les entreprises se doivent d’intégrer l’IA dans leur stratégie. NVIDIA et HPE mettent tout en place pour les y aider.

L’essor de l’IA est dû à la croissance des données et aux progrès technologiques. En quelques années les freins ont été levés. Les technologies numériques ont transcrit notre monde en données que l’on peut exploiter avec des algorithmes de plus en plus faciles à écrire. Depuis le début des années 2010 l’intelligence artificielle s’est développée dans le domaine des systèmes auto apprenants avec le machine learning et le deep learning. Pour traiter en temps réel cette abondance de données on a emprunté aux jeux vidéo (gaming) la puissance de leurs processeurs graphiques (Graphical Processor Unit GPU) particulièrement bien adaptés aux traitements parallélisés.  NVIDIA, le leader du marché, a depuis produit des GPU spécifiquement conçus pour l’intelligence artificielle afin d’en améliorer encore les performances. Le deep learning est déjà très répandu. Les moteurs de recommandations, les maintenances prédictives, les simulations et les systèmes de reconnaissance d’images reposent déjà sur ces algorithmes. Tous les secteurs d’activités sont concernés et le seront encore davantage dans l’avenir. On va pouvoir relever des grands défis comme celui de la santé. Développé en partenariat avec HPE et GE Healthcare, le scanner CT Revolution est si rapide et puissant qu'il peut créer une image 3D incroyablement détaillée d'un cœur humain en train de battre, tout en réduisant jusqu’à 82% l'exposition aux rayonnements des patients (voir la vidéo) .  Les succès remportés par l’intelligence artificielle contre des professionnels des jeux d’échecs et de Go témoignent du potentiel et des progrès du deep learning. La machine est dorénavant capable d’analyser les comportements humains et de s’y adapter. En été 2017 Libratus, le programme d'intelligence artificielle (IA) écrit par des chercheurs de l'Université Carnegie Mellon (CMU) a battu les meilleurs joueurs au monde de poker (voir la vidéo). Derrière Libratus se trouvait un nouveau type de superordinateur fournis par HPE, Bridges, conçu par le Pittsburgh Supercomputing Center (PSC) pour faire converger l'IA avec l'informatique haute performance (HPC) et le Big Data.

 

Les entreprises au pied du mur de l’IA. Les entreprises ont bien perçu cette nouvelle vague technologique et sont conscientes qu’il faut y prendre part rapidement sous peine de revivre une nouvelle disruption. Les GAFA et les BATX ont déjà pris le virage depuis plusieurs années. Ils investissent des sommes considérables, font la chasse aux talents et achètent les start-up spécialisées dans le domaine. La plupart des entreprises ne disposent pas des moyens et de l’expertise des géants du numérique et sont encore trop souvent mal à l’aise avec la démarche à adopter. Il leur faut être capable d’identifier son usage, de mettre en place des infrastructures performantes et évolutives dans les phases d’apprentissage de leurs algorithmes de machine learning et de concevoir d’autres infrastructures placées dans les data centers et dans le « edge » (au plus près de l’utilisateur dans les smartphones, les voitures autonomes etc..) dans la phase d’utilisation (inferencing). Pour faciliter l’adoption du deep learning par leurs clients HPE et NVIDIA ont accru leur collaboration. HPE commercialisait déjà des cartes GPU NVIDIA en OEM et participait aux designs de solutions communes. Depuis octobre 2017 HPE propose des recueils de bonnes pratiques pour le deep learning, des configurations deep learning pour une installation rapide du logiciel, de nouvelles architectures de référence pour la classification avancée d’images et un environnement de production à disposition des clients ainsi que des centres de compétences NVIDIA dont un basé à Grenoble. En mars dernier HPE a par ailleurs étendu son offre :  avec des workshops pour aider ses clients dans la définition de leur stratégie IA, une offre de service packagée autour de la maintenance prescriptive, un nouveau partenariat avec WekaIO et enfin une plateforme optimisée pour le deep learning, l’Apollo 6500 conçue conjointement avec NVIDIA

 

La stratégie de HPE en matière d’intelligence artificielle résumée en 3 points. Les développements de l’IA sont extrêmement rapides. Ils concernent bien évidemment les nouveaux usages mais tout aussi bien le fonctionnement des infrastructures. Il s’agit de répondre aux besoins du moment mais de aussi préparer ceux du futur en innovant. HPE travaille donc sur trois axes :

  • IA pour l’IT: L’intelligence artificielle est utilisée pour améliorer les performances et la fiabilité des infrastructures avec le but de les rendre plus autonomes. Les produits InfoSight et Introspect utilisent déjà des algorithmes de machine learning. L’acquisition de CAPE Network en début 2018 renforce nos efforts.
  • IA pour le business. Il s’agit là d’explorer avec les clients les cas d’usage approprié, de concevoir la solution, de la tester dans les centres d’excellence et de continuer à l’optimiser lorsqu’elle est en production.
  • IA pour le futur. Nous sommes ici au cœur de l’innovation pour imaginer les solutions du futur en exploitant toutes les ressources offertes par les HPE innovation labs.

 a00028822enw.jpg

L’intelligence artificielle est déjà une réalité. Plus que toute autre technologie ses impacts seront importants sur les usages, sur les organisations et sur les compétences. Ce n’est donc pas seulement d’adoption technologique dont on parle mais d’une nouvelle transformation pour laquelle il faut être préparée.

 Retrouvez mes autres posts :
Un jour pour accélérer son projet d’intelligence artificielle
L’intelligence artificielle s’immisce dans toutes les facettes du retail
Miser sur l’intelligence artificielle pour réinventer la relation banque-client
Intelligence artificielle : Le jargon technique doit céder la place aux usages.
Maitriser l’IA pour éviter une nouvelle disruption

 

IA Business Development and NVIDIA Alliance manager
0 Compliments
À propos de l'auteur

Jerome

Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, VDI, computing, datacenter