Cloud AI

AI Cloud - Infrastructure hybride multicloud et souveraineté des données

Afin d'optimiser durablement les processus et d'utiliser les données le plus efficacement possible, les entreprises modernes misent sur un cloud AI. Konfuzio offre...

Afin d'optimiser durablement les processus et d'utiliser les données le plus efficacement possible, les entreprises modernes misent sur un cloud AI. Konfuzio offre une solution puissante et adaptée aux entreprises pour garantir la souveraineté totale des données, même dans une infrastructure hybride multicloud.

S'appuyant sur notre vaste expertise en matière de technologie d'IA, cet article vise à fournir des connaissances avancées qui vous permettront de développer une plateforme cloud d'IA performante et sécurisée. Vous obtiendrez des informations qui vous permettront de faire un choix éclairé entre l'exploitation sur vos propres serveurs et le recours à des services de cloud computing tiers.

Dans ce qui suit Section vous trouverez 31 fournisseurs d'hébergement. Pour toute question contactez-nous volontiers.

Qu'est-ce qu'un cloud AI ?

Un AI Cloud est une forme de stockage numérique qui peut mettre à disposition différentes ressources informatiques et qui utilise en outre les possibilités de l'intelligence artificielle (AI = Artificial Intelligence). De cette manière, les données stockées peuvent être reliées entre elles de manière judicieuse et traitées de manière intelligente, ce qui permet de développer et d'optimiser des modèles d'entreprise modernes et des workflows de science des données.

En quoi un cloud AI est-il utile ?

De nombreuses entreprises modernisent leurs opérations et développent également leurs domaines dans le cloud computing et l'intelligence artificielle. Cette croissance et la mise à disposition d'un nombre croissant de modèles d'IA (intelligence artificielle) et de ML (machine learning) dans une infrastructure hautement disponible et évolutive entraînent une série de nouveaux défis que de nombreuses entreprises veulent et doivent relever si elles veulent continuer à être performantes sur le marché à l'avenir.

Les efforts de science des données à l'échelle de l'entreprise, qui visent à mettre en œuvre l'intelligence artificielle et le cloud computing à grande échelle, sont très complexes à mettre en œuvre. C'est pourquoi, outre une base technique performante, une collaboration compétente entre les équipes internes d'une entreprise est nécessaire pour créer une solution de qualité. C'est la seule façon de développer et d'entretenir des processus et des modèles d'entreprise durables.

Pour les soins et Développement des processus et des modèles, il est d'une importance capitale de mettre en place une surveillance fiable des modèles. Seule une surveillance étroite permet de détecter les dérives ou la dégradation des performances tout au long du cycle de vie d'un modèle et d'y remédier durablement.

Pour garantir le respect des normes de conformité dans l'entreprise, il est essentiel de maintenir la reproductibilité, la traçabilité, l'explicabilité et la vérifiabilité des modèles d'apprentissage automatique. Tous ces points, ainsi que le développement d'un flux de travail moderne en matière de science des données, ne peuvent être rendus possibles que par un cloud d'IA performant.

GPT dans le cloud AI

L'intérêt pour le GPT, Generative Pretrained Transformer, ou l'IA générative n'est pas seulement un engouement, mais une technologie efficace qui révolutionne le travail quotidien. Grâce à l'automatisation, à des contenus personnalisés et à des aperçus axés sur les données, les entreprises peuvent optimiser leurs processus et offrir à leurs clients des expériences uniques. Dans ce contexte, l'exploitation dans un cloud IA propre assure aux entreprises un avantage concurrentiel grâce à une véritable souveraineté des données.

Nous présentons ci-dessous huit applications clés de l'IA générative qui illustrent la manière dont cette technologie peut transformer les différents secteurs de votre entreprise, des ventes et du service au marketing et à l'informatique. Que vous soyez un professionnel de la vente, du service, du marketing, de l'informatique ou un responsable de niveau C, cette liste a quelque chose pour chacun. Préparez-vous à faire passer votre entreprise au niveau supérieur grâce à l'IA générative !

  1. Amélioration du CRM: Les entreprises peuvent utiliser l'IA générative pour améliorer l'expérience client en fournissant un contenu généré par l'IA dans toutes les interactions, y compris les ventes, le service, le marketing et l'informatique. Cette intégration technologique améliore considérablement la productivité et l'efficacité.Cas d'utilisation: Les vendeurs peuvent utiliser l'IA pour créer rapidement des e-mails personnalisés, adaptés aux besoins de chaque client, sur la base des données CRM. Cette automatisation permet aux commerciaux de se concentrer sur l'établissement de relations, la conclusion d'affaires et la génération de revenus.
  2. Gestion des servicesLes équipes de service peuvent utiliser la technologie d'intelligence artificielle pour automatiser la création de briefings de service, de résumés de cas et d'ordres de travail basés sur des données de cas et de clients fiables.Cas d'utilisationLa création automatique de rapports de service et d'ordres de travail permet aux équipes de service de consacrer moins de temps aux tâches de routine et plus de temps à la fidélisation de la clientèle. Cette automatisation est rendue possible par des données en temps réel et des capacités d'intelligence artificielle fiables.
  3. Personnalisation du marketing: la technologie de l'IA permet aux équipes marketing de proposer des expériences personnalisées et attrayantes à chaque point de contact avec le client.Cas d'utilisationLes marketeurs peuvent rapidement créer des segments d'audience en utilisant des invites en langage naturel et des recommandations basées sur l'IA pour un meilleur ciblage, afin de s'assurer que les bons messages et les bonnes offres atteignent les bonnes personnes au bon moment.
  4. Adaptation de CommerceLa technologie d'intelligence artificielle permet aux entreprises de proposer des expériences commerciales sur mesure à chaque étape du parcours de l'acheteur. Les recommandations, le contenu et la communication auto-générés sont basés sur des données unifiées en temps réel.Cas d'utilisationLes marques peuvent adapter automatiquement les descriptions de produits à chaque acheteur, en fonction de leurs données clients. L'IA guide également les marques dans la réalisation d'objectifs commerciaux, tels que l'écoulement de l'inventaire de la saison précédente ou l'augmentation de la valeur moyenne des commandes.
  5. Automatisation du flux de travailLa technologie de l'IA change la manière dont le travail est effectué en permettant aux utilisateurs de créer des flux de travail sans code avec des invites simples à chaque étape.Cas d'utilisation: Les utilisateurs peuvent utiliser l'automatisation de l'IA en créant des workflows avec des actions d'IA intégrées à chaque étape.
  6. Visualisation des donnéesLa technologie de l'IA permet aux utilisateurs de mieux comprendre leurs données et d'interagir avec elles. Les utilisateurs peuvent générer des connaissances de manière conversationnelle, ce qui permet de créer des expériences de données plus intelligentes.Cas d'utilisationLes responsables commerciaux peuvent créer des visualisations montrant les progrès en temps réel par rapport à leur quota, ainsi que des recommandations pour atteindre leurs objectifs, à l'aide d'invites en langage naturel.
  7. Génération de workflow: les capacités d'intelligence artificielle permettent aux utilisateurs de créer des flux de travail à partir d'une seule invite de texte.Cas d'utilisation: Les utilisateurs peuvent créer un flux de travail qui avertit un commercial lorsqu'un prospect est converti en opportunité, à l'aide d'invites en langage naturel.
  8. Développement de logiciels: La technologie de l'IA permet aux développeurs et aux équipes informatiques d'accélérer le développement de logiciels en générant un code intelligent à l'aide du langage naturel.Cas d'utilisation: Les développeurs peuvent coder plus rapidement en recherchant les vulnérabilités du code et en proposant du code en ligne à l'aide de la technologie d'intelligence artificielle.

Globalement, l'IA générative révolutionne de nombreux aspects des activités commerciales, améliore l'expérience client, augmente la productivité et fournit des informations précieuses. Qu'il s'agisse d'automatiser des tâches routinières ou de fournir un contenu sophistiqué et personnalisé, l'IA offre aux entreprises de nouvelles possibilités de briller dans un paysage commercial dominé par le numérique.

AI Cloud et flux de travail de la science des données

Un flux de travail de science des données doit traiter les données de manière fiable et rapide et, grâce à l'implémentation de celles-ci, créer des processus automatisés et des modèles d'entreprise. Cela nécessite dans la Développement du flux de travail des data scientists, la répétition et la collaboration dans une série d'étapes - entre autres pour l'entraînement et l'optimisation des modèles respectifs.

Une fois que les modèles ont été entraînés et optimisés, les modèles d'IA ou d'apprentissage automatique peuvent être testés et utilisés dans la production. Dans ce contexte, la gestion et la maintenance d'un modèle après son développement sont essentielles pour Fournir une valeur commerciale continue tout au long de son cycle de vie.

Cloud AI dans les infrastructures hybrides et multicloud - garantie de la souveraineté des données

Dans le cadre de la numérisation et de l'augmentation exponentielle des volumes de données, le thème du cloud computing gagne énormément en importance. Dans ce contexte, l'AI Cloud s'est imposé comme un outil performant qui apporte l'analyse des données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) dans le cloud.

Dans ce contexte, les infrastructures hybrides et multicloud sont de plus en plus populaires car elles offrent aux entreprises flexibilité, efficacité et évolutivité. Elles permettent de répartir les services et les applications dans différents environnements de cloud et de les utiliser de manière optimale. Mais qu'est-ce que cela signifie pour la souveraineté des données ?

La souveraineté des données - c'est-à-dire le contrôle et la propriété de ses propres données - est un aspect crucial de l'utilisation des technologies cloud. En utilisant AI Cloud dans un environnement hybride ou multicloud, l'entreprise peut garder le contrôle de ses données. Grâce à l'utilisation de technologies de cryptage et de droits d'accès stricts, la souveraineté des données est préservée.

En outre, l'utilisation des technologies cloud d'IA dans des infrastructures hybrides et multicloud permet une utilisation efficace des ressources. Les données peuvent être stockées et traitées là où cela est le plus utile. Que ce soit localement, dans un cloud privé ou dans un cloud public, la technologie AI Cloud permet une utilisation et un traitement flexibles et efficaces des données.

Mais il ne s'agit pas seulement d'efficacité. En utilisant les technologies cloud AI dans des environnements hybrides et multicloud, les entreprises peuvent également développer de nouveaux modèles commerciaux et services. De la prévision des tendances de vente à l'amélioration des interactions avec les clients, les possibilités sont presque infinies.

Enfin, la technologie AI Cloud offre également des possibilités étendues en matière de sécurité des données. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique et de l'IA, les anomalies et les menaces potentielles pour la sécurité peuvent être détectées et combattues plus rapidement. Cela renforce la sécurité des données et contribue au respect de la souveraineté des données.

Quelles sont les fonctionnalités offertes par un cloud AI ?

Cependant, après les premières expériences d'IA, de nombreuses entreprises ont des difficultés à implémenter durablement leurs modèles dans les flux et les processus de production. Des processus compliqués et manuels, l'absence de DevOps-Les connaissances ou les ressources nécessaires, ainsi que la capacité à surveiller des modèles qui deviennent moins précis ou plus déformés au fil du temps, constituent un obstacle.

En revanche, l'AI Cloud offre un environnement collaboratif qui permet aux entreprises de créer, de gérer, de déployer et de surveiller facilement les modèles d'apprentissage automatique dans la production. Konfuzio offre une interface simple qui permet une gestion des modèles de bout en bout, un déploiement en 1 clic, une mise à l'échelle automatique et une surveillance des modèles avec détection automatique des écarts et des distorsions. Grâce à l'AI Cloud, les entreprises peuvent ainsi transférer plus rapidement les modèles d'IA dans la production et les optimiser en permanence. Résultat : des résultats positifs et responsables sont également produits dans la pratique.

Un cloud AI offre tous les composants nécessaires à des flux de travail de qualité en matière de science des données :

  1. Création de modèles
  2. Mise à disposition du modèle
  3. Gestion des modèles
  4. Surveillance des modèles

1. création du modèle

Les data scientists travaillent souvent en équipe pour développer des modèles complets pour un cas d'application donné. Ils peuvent choisir parmi un grand nombre de frameworks d'apprentissage automatique afin de permettre un développement optimal. L'AI Cloud permet aux data scientists de collaborer efficacement et de disposer d'un référentiel central de données et de modèles, quel que soit le framework d'apprentissage automatique utilisé pour la formation.

Ainsi, les équipes sont en mesure de comparer les expériences entre elles à l'aide d'un tableau de bord sur de nombreuses métriques d'évaluation. Les équipes peuvent également consulter les résumés et les métadonnées pertinentes des expériences, ce qui les aide à décider de la promotion de certaines expériences et de certains business models. Une fois que les data scientists ont sélectionné l'expérience de leur choix, ils peuvent l'enregistrer avec Model Registry afin de créer une nouvelle version du modèle.

2. fourniture de modèles et mise à l'échelle par MLOps

Le déploiement de modèles pose un certain nombre de défis et nécessite souvent une collaboration inter-équipes entre les data scientists, les experts en infrastructure informatique et les experts opérationnels (DevOps ou MLOps). Cela peut même devenir encore plus complexe si les équipes augmentent le nombre de modèles et la fréquence des recyclages. Un nuage d'IA simplifie ce processus, car les modèles peuvent être déployés sur un serveur et mis à disposition en tant que point final REST (traitement en temps réel ou asynchrone). Ils peuvent également être déployés automatiquement et régulièrement.

Au sein de chacun de ces modes de déploiement, les entreprises ont la possibilité de choisir entre les modes de déploiement suivants : Modèle unique (déploiement simple), Test A/B (transfert d'une partie du trafic vers différents modèles) et Champion/Challenger (comparaison des performances d'un nouveau modèle Challenger avec celles du modèle Champion établi). Les modèles peuvent également être utilisés dans des environnements spécifiques, qui peuvent être configurés par les équipes. MLOps offre un historique complet du déploiement et la possibilité de revenir à une version antérieure si nécessaire. Tout cela peut être fait en quelques clics dans l'AI Cloud.

3. gestion et gouvernance des modèles

L'AI Cloud stocke et gère les données, les artefacts, les expériences, les modèles et les déploiements, augmentant ainsi la visibilité pour les data scientists et les équipes de conformité. Il fournit également des résultats et des explications sur l'importance des caractéristiques afin de simplifier la conformité. Il existe des autorisations au niveau des utilisateurs et des groupes, qui garantissent que seules les personnes autorisées sont en mesure d'apporter des modifications à l'environnement. En outre, le tableau de bord donne un aperçu clair de l'ensemble de l'organisation, des utilisateurs, des expériences, des interventions et des protocoles de contrôle.

4. surveillance du modèle

D'une manière générale, il convient de noter que les performances d'un modèle se dégradent avec le temps. Les entreprises qui souhaitent maximiser les performances de leurs applications doivent surveiller les performances de ces dernières afin d'identifier le moment optimal pour remplacer ou retravailler les modèles. Les flux de travail de l'AI Cloud comprennent la surveillance en temps réel des modèles afin de détecter les anomalies, les dérives et la détérioration de l'équité et de la précision. Les équipes informatiques ont également la possibilité de présenter leurs métriques et alertes dans un tableau de bord en temps réel, ce qui permet aux data scientists de se plonger plus profondément dans le sujet afin d'en avoir une compréhension complète.

Les fonctions d'alerte de l'AI Cloud permettent aux équipes de définir des règles et d'être averties des événements critiques. Lorsque le seuil prédéfini est dépassé et que des anomalies sont déclenchées, des alertes sont envoyées au tableau de bord et les erreurs peuvent être corrigées avant qu'elles ne deviennent un problème pour l'entreprise. En outre, le data scientist peut configurer le modèle pour qu'il soit automatiquement réentraîné lorsqu'une métrique donnée passe en dessous d'une valeur seuil.

Konfuzio fournit l'infrastructure pour votre cloud d'IA d'entreprise

Konfuzio s'est spécialisée dans la fourniture d'une infrastructure robuste et évolutive pour la mise en œuvre de clouds d'IA d'entreprise. Cette plateforme utilise les technologies et les modèles les plus récents pour fournir des solutions innovantes de gestion des données et d'apprentissage automatique dans le cloud.

En intégrant des technologies telles que Salesforce, Google et Azure dans sa plateforme, Konfuzio offre un outil polyvalent pour les applications commerciales. La plateforme permet aux entreprises d'explorer de nouvelles voies en utilisant des modèles d'IA et des solutions axées sur les données afin d'optimiser leurs processus commerciaux.

L'un des aspects clés de la plateforme Konfuzio est l'utilisation efficace des données. La plateforme offre des outils puissants de gestion des données qui permettent d'analyser rapidement et facilement de grandes quantités de données. Grâce à la capacité d'extraire des insights pertinents des données, les entreprises peuvent prendre des décisions commerciales éclairées et mieux servir leurs clients.

En plus de l'analyse des données, Konfuzio offre des services et des solutions complètes dans le domaine de l'apprentissage automatique. Grâce à des fonctions telles que le modèle GPT (Generative Pre-trained Transformer), Konfuzio permet de développer et d'implémenter des applications IA performantes. Qu'il s'agisse d'automatiser les demandes de service à la clientèle ou de prédire les tendances de vente, Konfuzio fournit les ressources nécessaires.

Konfuzio propose également une série d'apps et de produits spécialement conçus pour répondre aux besoins des entreprises. Des apps de service à la clientèle aux outils de business intelligence, la plateforme de Konfuzio permet aux entreprises d'améliorer leurs processus commerciaux grâce à l'utilisation de technologies cloud AI.

Dans l'ensemble, Konfuzio offre une infrastructure complète et robuste pour la mise en œuvre d'un cloud d'IA d'entreprise. Sa plate-forme permet aux entreprises de tirer pleinement parti de la technologie cloud tout en gardant le contrôle de leurs données. Avec Konfuzio, les entreprises peuvent passer à l'étape suivante sur la voie de la transformation numérique.

Quelles sont les alternatives au cloud AI ?

Pour utiliser efficacement l'intelligence artificielle, il ne suffit pas de disposer d'un logiciel d'intelligence artificielle performant, il faut également disposer d'une infrastructure cloud appropriée. Bien que les fournisseurs les plus connus dans ce domaine soient Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform, il existe de nombreux autres fournisseurs qui constituent des alternatives performantes et rentables.

Le choix du bon fournisseur de cloud dépend de plusieurs facteurs, notamment des besoins spécifiques de l'entreprise, de la disponibilité des ressources et de l'infrastructure nécessaire. La compatibilité avec le logiciel d'IA, en l'occurrence Konfuzio, est également un aspect essentiel.

Le déploiement de Konfuzio n'est pas limité à des fournisseurs de cloud spécifiques, mais peut se faire dans n'importe quel environnement cloud approprié. L'une des méthodes de déploiement les plus efficaces et les plus rentables est l'utilisation de conteneurs. Docker, un outil leader dans ce domaine, permet d'isoler le logiciel dans des conteneurs séparés, ce qui permet un déploiement simple et rapide. En outre, Konfuzio peut également être déployé sur un cluster Kubernetes, une plateforme permettant d'automatiser le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées.

Alternativement, Konfuzio peut être installé sur site, c'est-à-dire sur les serveurs de l'entreprise. Cette méthode offre aux entreprises un contrôle total sur leurs données et leurs processus. Elle est particulièrement utile pour les entreprises qui doivent répondre à des exigences strictes en matière de protection des données ou qui souhaitent garder le contrôle total de leur infrastructure.

31 fournisseurs pour la mise en place d'un cloud AI

Il est important de noter que le choix du bon fournisseur d'hébergement peut avoir une influence considérable sur les performances et la rentabilité de la solution d'IA. Les entreprises devraient donc évaluer soigneusement les différentes options avant de prendre une décision. Quelle que soit la solution d'hébergement choisie, il est essentiel que les entreprises choisissent le bon logiciel d'IA, celui qui répond à leurs besoins et objectifs spécifiques. Dans ce cas, Konfuzio offre une plateforme robuste et polyvalente pour la numérisation et l'automatisation des processus d'entreprise.

  1. Amazon Web Services (AWS)
  2. Google Cloud Platform (GCP)
  3. Microsoft Azure
  4. Cloud IBM
  5. Alibaba Cloud
  6. Oracle Cloud Infrastructure
  7. Tencent Cloud
  8. Plate-forme cloud SAP
  9. Rackspace
  10. Océan numérique
  11. Vultr
  12. Linode
  13. Heroku
  14. Hetzner Cloud
  15. OVHcloud
  16. Scaleway
  17. CloudSigma
  18. UpCloud
  19. Vents d'hôte
  20. Vultr
  21. Liquid Web
  22. A2 Hébergement
  23. Bluehost
  24. SiteGround
  25. iPage
  26. DreamHost
  27. Hébergement InMotion
  28. HostGator
  29. 1&1 IONOS
  30. Salesforce Cloud - Nuage de ventes
  31. Zoho Cloud

Les données dans l'Union européenne - AI et RGPD

La clé d'une plateforme cloud d'IA performante réside dans des solutions logicielles robustes qui garantissent des vitesses d'infrastructure élevées et des performances fiables. En mettant en œuvre des technologies telles que l'informatique confidentielle et le cryptage du stockage basé sur le matériel, les entreprises peuvent créer des enclaves sécurisées dans lesquelles les données sont protégées en permanence, même pendant l'échange et le traitement. Ces caractéristiques de sécurité sont particulièrement indispensables pour les processus impliquant des données sensibles.

"Un nombre croissant d'entreprises utilisent l'intelligence artificielle au quotidien".

Jonas Metz, Manager Strategic Deals chez OVHcloud Allemagne

Une approche globale de la sécurité, conforme aux normes les plus strictes, est essentielle pour garantir la souveraineté des données. Les contrôles d'accès biométriques, la surveillance vidéo avancée et les restrictions d'accès strictes ne sont que quelques-unes des caractéristiques qui garantissent les Trusted Zones. En outre, des zones spéciales de destruction des disques durs garantissent la protection des programmes et données centraux et sensibles contre la divulgation, la modification, la contamination et l'espionnage.

En ce qui concerne la protection des données, il est important de noter que les données hébergées au sein de l'UE - contrairement aux offres des hyperscaleurs internationaux comme Azure, Google ou Amazon - sont exclusivement soumises au droit européen et au RGPD. La souveraineté des données par rapport aux lois extra-européennes et extraterritoriales peut ainsi être garantie.

La mise en place de son propre cloud d'intelligence artificielle offre plusieurs avantages aux entreprises :

  1. Des solutions cloud et logicielles puissantes capables de prendre en charge et de faire évoluer les modèles d'apprentissage automatique.
  2. Mise en œuvre facile de l'intelligence artificielle grâce à des services et des plateformes conviviaux.
  3. Économies potentielles par rapport aux hypercalers connus grâce à une gestion optimisée des ressources.
  4. Garantie de la souveraineté des données et de la conformité grâce à un hébergement au sein de l'UE et à un support qui respecte les règles strictes du RGPD.

Pour obtenir les meilleurs résultats, il est essentiel de développer une stratégie commerciale axée sur l'utilisation de nouvelles technologies telles que l'IA et l'apprentissage axé sur les données. Un tel investissement peut générer des avantages significatifs, tels que l'accélération de l'innovation, l'amélioration du service à la clientèle et la génération de nouveaux modèles commerciaux.

Conclusion

La collaboration avec nous en tant que fabricant d'IA permet d'intégrer facilement l'intelligence artificielle dans les offres de cloud. Le respect du RGPD et l'efficacité des coûts sont au premier plan. Le résultat est un cloud IA innovant et performant qui peut être utilisé pour développer et mettre en œuvre des modèles d'IA et d'apprentissage automatique.

Pour la mise en œuvre de cette plateforme IA, nos partenaires sont à vos côtés avec l'expertise sectorielle pertinente. Si vous êtes intéressé par un entretien sans engagement avec un partenaire de conseil ou de mise en œuvre de votre secteur, nous vous aiderons volontiers à établir le bon contact.

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