Bien que, pour le moment, seulement 4 % des CIO aient lancé des projets d’intelligence artificielle, le bureau d’enquête Gartner estime que l’IA affichera une croissance spectaculaire au cours des prochaines années. Cette augmentation exercera également un impact sur l’infrastructure des entreprises, qui, aujourd’hui, optent de plus en plus pour le cloud, comme Microsoft Azure ou Google Cloud. Les données traitées par des moteurs IA pour obtenir de nouvelles informations sont souvent créées localement par des machines et des capteurs. Le défi consiste aujourd’hui à traiter facilement les nombreuses informations.
Le moteur de l’avion de ligne Bombardier CSeries ne compte pas moins de 5 000 capteurs qui, ensemble, génèrent 10 Go par seconde. Vous pouvez en retirer beaucoup d’intelligence, entre autres pour la maintenance prédictive, mais force est de constater que l’envoi d’une telle masse de données vers le cloud par l’intermédiaire de l’internet n’est pas une bonne idée. Dans de tels cas, l’IA requiert un traitement des données au niveau local, éventuellement via un composant local puissant, comme extension logique de votre suite IA ou IoT dans le cloud. Un composant en marge de votre réseau qui rend la « périphérie » (edge) plus intelligente et permet de déployer l’IA.
Apprentissage profond
Cisco a spécialement conçu un serveur à cet effet : le nouveau UCS C480 ML qui s’intègre parfaitement au centre de données dédié des entreprises. Comme il est équipé des nouveaux processeurs de Nvidia, les modèles IA qui, par le passé, avaient besoin de semaines pour calculer leurs sources peuvent désormais être « formés » en quelques heures.
Superpuissant, l’UCS C480 ML permet même l’apprentissage profond (deep learning), une forme intensive d’apprentissage machine (machine learning) qui utilise des réseaux neuronaux et de grands ensembles de données pour « former » les ordinateurs à des tâches complexes. S’il est vrai que les scientifiques des données (data scientists) et les développeurs peuvent ainsi expérimenter l’apprentissage machine sur un ordinateur portable, il n’en reste pas moins que l’apprentissage profond à une échelle suffisamment grande nécessite une puissance de calcul beaucoup plus importante.
L’IA pour détecter les fraudes dans le secteur financier
Le principal avantage est que vous pouvez contrôler entièrement le serveur UCS C480 ML et que vous pouvez programmer et gérer vos projets IA. Les premiers projets pilotes avec ce serveur, dans le secteur financier, ont été consacrés à la détection des fraudes et au trading sur la base d’algorithmes. Des clients du secteur de la santé envisagent quant à eux d’améliorer les diagnostics, la classification de l’imagerie médicale et l’accélération de la recherche médicale et pharmaceutique.
Collaboration intensive avec Google
Différents moteurs d’apprentissage machine, comme Anaconda, Cloudera et Hortonworks sont compatibles avec le serveur UCS C480. Les clients qui utilisent déjà Kubeflow, le projet d’apprentissage machine open source de Google qui tourne sur le moteur Kubernetes, peuvent, grâce à ce nouveau serveur, basculer sans problème entre les installations sur site et les applications d’apprentissage machine dans Google Cloud. Les utilisateurs du cloud ont ainsi toute la flexibilité et la simplicité auxquelles ils sont habitués.
Authors
