Une nouvelle étude de marché révèle que jusqu'à 20 % des initiatives d'IA échouent en l'absence d'une infrastructure de données intelligente

NetApp^® (NASDAQ : NTAP), entreprise spécialisée dans les infrastructures de données intelligentes, a dévoilé aujourd'hui les conclusions de son dernier rapport sur l'évolution du paysage de l'IA au sein de l'entreprise. Le livre blanc d'IDC, commandité par NetApp, et intitulé « Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure »* (Développer les initiatives d'IA de manière responsable : le rôle essentiel d'une infrastructure de données intelligente), révèle les divers défis et avantages commerciaux que l'on peut rencontrer à différents niveaux de maturité en matière d'IA, et donne un aperçu des stratégies efficaces adoptées par les grandes organisations dans leurs efforts pour faire évoluer de manière responsable les charges de travail liées à l'IA et à la GenAI. En mettant en avant des approches réalisables, le rapport vise à aider les organisations à éviter les pièges les plus courants et à s'assurer que leurs initiatives en matière d'IA ne fassent pas partie des 20 % d'initiatives risquant d'échouer. Le rapport présente également un modèle détaillé de maturité en matière d'IA, élaboré pour évaluer les progrès des organisations en fonction de leur approche de l'IA, et les classant selon quatre niveaux : utilisateurs émergents de l'IA (AI Emergents), pionniers de l'IA (AI Pioneers), leaders de l'IA (AI Leaders) et maîtres de l'IA (AI Masters).

Une infrastructure de données intelligente constitue la base du succès de l'IA

Le livre blanc d'IDC a révélé que :

• Les maîtres de l'IA optimisent leur infrastructure de données à des fins d'initiatives d'IA transformationnelles en facilitant l'accès aux ensembles de données de l'entreprise avec une préparation minimale, ainsi qu'en concevant un environnement unifié, hybride et multicloud prenant en charge différents types de données et diverses méthodes d'accès.
• Les maîtres de l'IA ont des objectifs plus ambitieux en matière d'IA, mais connaissent des échecs liés aux données, notamment des limitations en termes d'accès aux données du fait des infrastructures (21 %), des limitations en termes de conformité (16 %) et des problèmes de données insuffisantes (17 %).
• Les utilisateurs émergents de l'IA déclarent faire face à des défis similaires, mais sont également confrontés à des contraintes budgétaires (20 % des utilisateurs émergents contre 9 % des maîtres de l'IA), à un manque de données pour l'entraînement des modèles (26 % contre 17 %) et à des restrictions commerciales affectant l'accès aux données (28 % contre 20 %).

Selon les conclusions de l'étude, les entreprises ont besoin d'une infrastructure de données intelligente pour étendre leurs initiatives d'IA de manière responsable. La position d'une entreprise sur l'échelle de maturité en matière d'IA est déterminée par le niveau d'infrastructure qu'elle a mis en place, et qui permettra non seulement d'assurer le succès à long terme des projets d'IA, mais également des résultats commerciaux connexes. Les organisations qui commencent ou qui ont récemment commencé leur parcours d'IA ont généralement des architectures de données disparates, ou ont des plans pour une architecture plus unifiée, tandis que les leaders et les maîtres de l'IA sont probablement déjà en train d'exécuter une vision unifiée. Par conséquent, les organisations qui ont le plus d'expérience en matière d'IA sont celles qui échouent le moins.

« Le livre blanc d'IDC confirme que les entreprises ont besoin d'une infrastructure de données intelligente pour développer l'IA de manière responsable et voir le taux de réussite de leurs initiatives d'IA augmenter », a déclaré Jonsi Stefansson, vice-président principal et directeur de la technologie chez NetApp. « Avec la mise en place d'une infrastructure de données intelligente, les entreprises ont la possibilité d'accéder à toutes les données, où qu'elles se trouvent, et la gestion intégrée de leurs données leur permet d'assurer la sécurité, la protection et la gouvernance des données, ainsi que de mettre en place des opérations adaptatives capables d'optimiser les performances, les coûts et la durabilité. »

La souplesse en matière d'infrastructure de données est cruciale pour assurer l'accès aux données et la réussite des initiatives d'IA

Le livre blanc d'IDC a révélé que :

• 48 % des maîtres de l'IA déclarent être capables de disposer instantanément de leurs données structurées, ce chiffre s'élevant à 43 % pour leurs données non structurées, tandis que les utilisateurs émergents de l'IA ne sont que 26 % et 20 % à pouvoir disposer de ces données respectives.
• Les maîtres de l'IA (65 %) et les utilisateurs émergents de l'IA (35 %) ont déclaré que leurs architectures de données actuelles sont en mesure d'intégrer de manière transparente les données privées de leur organisation avec des services cloud d'IA.

Selon l'étude, les maîtres de l'IA savent que pour prendre des initiatives transformatrices axées sur l'IA, leur architecture et leur infrastructure de données doivent offrir un accès facile aux ensembles de données de l'entreprise, avec seulement une préparation ou un prétraitement mineurs, voire nuls.

« Les décisions en matière d'infrastructure prises au cours du processus de conception et de planification des initiatives d'IA doivent tenir compte de la flexibilité des architectures », a déclaré Ritu Jyoti, vice-présidente de groupe en charge de la pratique de recherche mondiale sur l'intelligence artificielle et l'automatisation, et responsable mondiale de la recherche sur l'IA chez IDC. « La nature dynamique des données utilisées dans les domaines de l'IA et de la GenAI signifie qu'il est essentiel de pouvoir accéder facilement à des données disparates et diverses, qu'il s'agisse d'ensembles de données structurées ou non structurées présentant des caractéristiques variables. Cela nécessite une approche souple et unifiée du stockage, un plan de contrôle commun et des outils de gestion permettant aux experts en science des données et aux développeurs de consommer les données de manière transparente grâce aux intégrations MLOps. »

La mise en place de processus efficaces de gouvernance et de sécurité des données favorise le succès de l'IA

Le livre blanc d'IDC a révélé que :

• L'incapacité des utilisateurs émergents de l'IA à progresser est souvent due à l'absence de politiques et de procédures de gouvernance normalisées ; seuls 8 % des utilisateurs émergents de l'IA ont achevé et normalisé ces politiques et procédures pour tous leurs projets d'IA, contre 38 % des maîtres de l'IA.
• Alors que 51 % des maîtres de l'IA déclarent avoir mis en place des politiques normalisées rigoureusement appliquées par un groupe indépendant au sein de leur organisation, seuls 3 % des utilisateurs émergents de l'IA déclarent avoir fait de même.

L'étude a montré qu'une gouvernance et une sécurité des données efficaces sont des indicateurs cruciaux de la maturité organisationnelle dans le cadre des initiatives d'IA. La gestion responsable et sécurisée des données reste une question clé pour les entreprises, car les acteurs de l'IA tentent souvent de raccourcir les processus de sécurité pour accélérer le développement. Le retour d'information des organisations ayant obtenu des résultats positifs de leurs initiatives d'IA montre que la gouvernance et la sécurité ne sont pas de simples centres de coûts, elles sont des catalyseurs essentiels de l'innovation. En donnant la priorité à la sécurité, à la souveraineté des données et à la conformité réglementaire, les organisations peuvent atténuer les risques dans leurs initiatives d'IA et de GenAI, et veiller à ce que leurs ingénieurs et scientifiques des données soient en mesure de se concentrer sur une efficacité et une productivité maximales.

L'utilisation efficace des ressources est importante pour développer l'IA de manière responsable

Le livre blanc d'IDC a révélé que :

• 43 % des maîtres de l'IA disposent de paramètres clairement définis pour évaluer l'efficacité des ressources lors de l'élaboration de modèles d'IA, et que ceux-ci ont été complétés et normalisés pour tous les projets d'IA, contre 9 % des utilisateurs émergents de l'IA.
• 63 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles auraient besoin d'améliorations majeures ou d'une refonte complète pour que leur stockage soit optimisé pour l'IA, et seulement 14 % ont indiqué n'avoir besoin d'aucune amélioration.

Alors que les flux de travail liés à l'IA se retrouvent désormais dans presque tous les secteurs, il est essentiel de reconnaître l'impact en termes de capacité de calcul, d'infrastructures de stockage, de données et de ressources énergétiques, ainsi que leurs coûts associés. Un indicateur clé de la maturité en matière d'IA est la définition et la mise en oeuvre de paramètres permettant d'évaluer l'efficacité de l'utilisation des ressources dans la création de modèles d'IA.

Méthodologie

En décembre 2023 et janvier 2024, IDC a mené 24 entretiens approfondis et 1?220 entretiens quantitatifs par enquête web avec des décideurs mondiaux impliqués dans les opérations informatiques, la science des données, l'ingénierie des données et le développement de logiciels, sur les initiatives d'IA. Ces entretiens ont permis d'obtenir des informations approfondies sur la situation actuelle des initiatives d'IA, y compris sur l'ensemble des défis, les nombreux avantages commerciaux ainsi que les meilleures pratiques adoptées par les organisations leaders pour réussir.

Dans le cadre de cette analyse, IDC a élaboré un modèle de maturité de l'IA dans lequel les organisations ont été classées selon quatre niveaux de maturité en fonction de leur approche actuelle de l'IA en termes d'infrastructure de données et de stockage, de leur politique en matière de données, de leur gouvernance des données, de leur focalisation sur l'efficacité des ressources, ainsi que de leur capacité à faire intervenir des parties prenantes et à collaborer avec elles. Selon ces niveaux de maturité, les entreprises ont été classées dans les catégories suivantes : utilisateurs émergents de l'IA, pionniers de l'IA, leaders de l'IA et maîtres de l'IA.

*Source : Livre blanc d'IDC commandité par NetApp, « Scaling AI Initiatives Responsibly: The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure », n° de document US52048524, avril 2024.

Apprenez-en davantage à l'adresse https://www.netapp.com/pdf.html?item=/media/107000-wp-scaling-ai-initiatives.pdf

Rejoignez NetApp et un intervenant d'IDC le mercredi 22 mai à 11 heures (heure de l'Est) pour le webcast « Scaling AI Initiatives Responsibly : The Critical Role of an Intelligent Data Infrastructure » en vous inscrivant à l'adresse https://www.netapp.com/forms/ai-thought-leadership-webinar/

À propos de NetApp

NetApp est la société d'infrastructure de données intelligente, combinant le stockage unifié des données, les services de données intégrés et les solutions CloudOps pour transformer un monde disruptif en une opportunité pour chaque client. NetApp crée une infrastructure sans silos, en exploitant l'observabilité et l'IA afin de permettre la meilleure gestion des données du secteur. En tant que seul service de stockage d'entreprise intégré nativement dans les plus grands clouds du monde, notre stockage de données offre une flexibilité harmonieuse. En outre, nos services de données procurent un avantage en matière de données grâce à une cyberrésilience, une gouvernance et une agilité des applications supérieures. Nos solutions CloudOps permettent une optimisation continue des performances et de l'efficacité grâce à l'observabilité et à l'IA. Quel que soit le type de données, la charge de travail ou l'environnement, avec NetApp, vous pouvez transformer votre infrastructure de données pour réaliser vos opportunités commerciales. Apprenez-en davantage sur www.netapp.com ou suivez-nous sur X , LinkedIn , Facebook et Instagram .

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Ressources supplémentaires

• Développer les initiatives d'IA de manière responsable : Le rôle essentiel d'une infrastructure de données intelligente
• Rendre possibles les transformations de l'IA à l'aide d'une infrastructure de données intelligente : Défis, meilleures pratiques et résultats commerciaux pour les leaders de l'IA
• Intelligence artificielle avancée : Explorez les perspectives de NetApp

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