La combinaison de l'IA générative et du cloud apporte à la fois des opportunités et des défis

À une époque de développement rapide de l'intelligence artificielle générative, personne ne doute que l'intelligence artificielle est devenue une tendance dominante, et il n'y a aucune raison de douter des changements que l'IA apportera au monde. Cependant, lorsque les entreprises réfléchissent aux étincelles qui résulteront de la collision de l’IA et du cloud computing, elles doivent d’abord penser à un problème pratique : déployer trop d’applications entraînera des problèmes d’expansion et entraînera des dépassements de coûts.

Bien que l'application de la technologie de l'intelligence artificielle avec l'IA générative comme noyau puisse apporter des avantages aux entreprises, il existe également certains problèmes. Nous devons l’examiner de manière globale et peser le pour et le contre. Face au déploiement rapide de l’IA générative, il est crucial de réfléchir de manière globale à la manière de gérer efficacement l’application de ces nouvelles technologies afin que l’innovation technologique n’ait pas d’impact négatif sur l’entreprise.

Plus précisément, l'IA générative rencontrera trois problèmes lorsqu'elle fonctionnera dans le cloud :

1. Accélérer le déploiement d'applications cloud

C'est le premier malentendu. Dans la situation actuelle, nous pouvons créer rapidement des applications en utilisant des mécanismes no-code ou low-code à l’aide d’outils de développement d’IA générative. Mais à mesure que le nombre d’applications déployées augmente, il est facile pour les entreprises de perdre le contrôle.

Bien sûr, d’une manière générale, nous sommes tout à fait d’accord avec cette tendance technologique. Il ne fait aucun doute que l’IA générative joue un rôle important pour accélérer le déploiement des applications, répondre aux besoins des entreprises et améliorer l’efficacité. Parce que de nombreuses applications développées dans les années 1990 et au début des années 2000 n’étaient pas satisfaisantes et limitaient dans une certaine mesure le développement commercial. Toute méthode d’amélioration est bonne pour le business !

C'est juste que nous constatons parfois une approche presque imprudente du développement d'applications, où le travail requis pour construire et déployer ces systèmes ne prend que des jours, voire parfois des heures. Les entreprises ne réfléchissent pas beaucoup au rôle global des applications, et nombre d'entre elles sont spécialement conçues pour répondre à des besoins tactiques et sont souvent redondantes. Ils doivent gérer trois à cinq fois plus d’applications et de bases de données connectées qu’ils le devraient. Non seulement le gâchis ne s’étendra pas, mais il maintiendra également les coûts à un niveau élevé.

2. Utilisation raisonnable des ressources

L'IA générative nécessite beaucoup de ressources de calcul et de stockage, certainement bien plus que celles actuellement utilisées par les entreprises. L'activation de davantage de services de stockage et de calcul ne conduit pas simplement à une expansion à plus grande échelle, mais nécessite également la pleine utilisation de ces ressources.

La réflexion et la planification doivent être intégrées à l'approvisionnement et au déploiement des ressources pour soutenir l'utilisation en expansion rapide de l'IA générative. Il incombe souvent à l'équipe opérationnelle de déployer la bonne quantité de ressources de la bonne manière sans détruire la valeur de ces systèmes ni limiter leurs fonctionnalités. L'ensemble du processus est un compromis qui ne se fait pas du jour au lendemain.

3. Dépassement de coûts

Alors que les entreprises se concentrent sur le déploiement de systèmes professionnels pour surveiller et gérer les coûts du cloud, nous pouvons observer une augmentation significative du financement pour soutenir l'IA générative. En ce moment, que doivent faire les entreprises ?

Il s'agit d'un problème commercial, pas d'un problème technique. Les entreprises doivent comprendre pourquoi elles investissent dans le cloud, pourquoi elles le font et quels en sont les avantages commerciaux pour l'entreprise. Les coûts peuvent alors être inclus dans un budget prédéfini.

Pour les entreprises limitant leurs dépenses cloud, c'est un point de départ. Les développeurs métiers souhaitent tirer parti de l’IA générative, souvent pour des raisons commerciales. Bien que les coûts élevés de calcul et de stockage de l’IA générative aient été expliqués ci-dessus, les entreprises doivent néanmoins garantir la valeur commerciale et lever des fonds.

Bien que l’IA générative fonctionne bien dans de nombreuses situations, elle en est souvent encore à ses stades de base et manque d’évaluation raisonnable des coûts. L'IA générative peut être appliquée à des tâches tactiques simples dans certaines situations où les méthodes de développement traditionnelles sont également réalisables. Cette surutilisation est un sujet récurrent depuis la création de l’intelligence artificielle. La réalité est que cette technique ne fonctionne que pour certains problèmes métiers. La situation actuelle est que l’IA générative est devenue très populaire en raison d’une publicité généralisée et d’une utilisation excessive.

Les entreprises doivent réfléchir plus profondément aux plans de mise en œuvre lorsque la technologie de génération d’IA sera mature. Pendant cette période, si le support cloud ne peut pas suivre le rythme, cela peut avoir des effets négatifs.

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