Dans le paysage technologique, deux forces ont émergé et ont changé la donne : le cloud computing et l’IA générative (genAI). Ces innovations ont révolutionné la façon dont les entreprises gèrent les données, offrant des perspectives et des capacités sans précédent. Cependant, ces progrès ont un prix élevé, ce qui crée un paradoxe que de nombreuses entreprises ont du mal à gérer.
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| Le paradoxe du Cloud et de l'IA |
Les promesses et les dangers de l’analytique basée sur le cloud
Le cloud computing est devenu l’épine dorsale de l’analyse de données moderne. Il fournit l’infrastructure et les outils nécessaires aux entreprises pour exploiter la puissance de la genAI, en proposant des ressources évolutives capables de gérer des ensembles de données massifs et des algorithmes complexes. Cette combinaison a ouvert la voie à des capacités d’analyse avancées qui relevaient autrefois de la science-fiction.
Imaginez une entreprise de vente au détail utilisant une genIA basée sur le cloud pour analyser des millions d'interactions avec ses clients, prédire les tendances et personnaliser les expériences en temps réel. Ou imaginez un prestataire de soins de santé utilisant ces technologies pour traiter de vastes quantités de données médicales, découvrant potentiellement des traitements révolutionnaires.
Mais cette utopie basée sur les données a un côté sombre : des coûts qui montent en flèche.
Le constat de la réalité : le « choc des factures » et les échecs des projets
Un rapport 2024 sur l'état de l'analyse des Big Data réalisé par SQream révèle une tendance surprenante : 71 % des entreprises sont fréquemment confrontées à des frais d'analyse cloud élevés et inattendus. Ce « choc de facture » n'est pas rare :
- 5% des entreprises en font l'expérience chaque mois
- 25% tous les deux mois
- 41% par trimestre
Plus inquiétant encore, 98 % des entreprises ont connu des échecs dans leurs projets d’apprentissage automatique (ML) en 2023 en raison de la hausse des coûts du cloud. Cette statistique est particulièrement alarmante compte tenu des budgets substantiels que de nombreuses organisations allouent à ces initiatives.
Pourquoi les coûts deviennent-ils incontrôlables ?
La cause de ces dépenses en flèche réside dans la nature même des charges de travail gourmandes en données :
- Requêtes complexes : à mesure que les entreprises recherchent des informations plus approfondies, elles exécutent des requêtes de données de plus en plus complexes. Celles-ci nécessitent davantage de puissance de calcul, ce qui entraîne une augmentation des coûts.
- Ensembles de données volumineux : le volume de données traitées augmente de manière exponentielle. Plus de données signifie plus de coûts de stockage et de traitement.
- Défis liés à l'évolutivité : les plateformes cloud offrent une évolutivité aisée, mais cela peut être une arme à double tranchant. Il est trop facile de mobiliser des ressources supplémentaires sans prendre pleinement en compte les implications financières.
- Préparation inefficace des données : de nombreuses entreprises utilisent plusieurs outils pour la préparation des données, ce qui entraîne des inefficacités et des coûts plus élevés.
L'effet domino : compromettre la qualité au détriment du coût
Pour gérer ces dépenses croissantes, les entreprises font des compromis qui pourraient nuire à leur avantage concurrentiel :
- 48 % des entreprises réduisent la complexité de leurs requêtes
- 46 % limitent les projets basés sur l'IA en raison de problèmes de coût
Cette approche de réduction des coûts conduit à un cycle dangereux : des requêtes plus simples et des projets d’IA limités donnent lieu à des analyses moins pertinentes, annulant potentiellement les avantages mêmes promis par ces technologies.
Rompre le cycle : approches innovantes de la gestion des coûts
Même si la situation peut paraître désastreuse, des solutions innovantes émergent :
- Accélération GPU : Contrairement à la croyance populaire, l'accélération GPU peut réduire considérablement les coûts tout en accélérant le traitement. Les entreprises peuvent louer des ressources GPU à la demande, offrant ainsi une flexibilité de type cloud avec des performances améliorées. Exemple : NCBA, une grande banque en ligne, a réduit le temps de cycle de son pipeline de données de 37 heures à seulement 7 heures en passant à l'accélération GPU. Cela lui a permis de mettre à jour quotidiennement ses modèles marketing, améliorant considérablement ses capacités stratégiques.
- Optimisation des dépenses liées au cloud : 92 % des entreprises s'efforcent activement d'aligner leurs dépenses d'analyse du cloud sur leurs budgets. Cela implique une analyse minutieuse des charges de travail qui bénéficient réellement des ressources du cloud.
- Modernisation de l'infrastructure de données : de nombreuses entreprises s'appuient encore sur une technologie vieille de plusieurs décennies pour leurs centres de données. La mise à jour de cette infrastructure peut entraîner des gains d'efficacité significatifs.
- Explorer des outils alternatifs : Si des solutions comme NVIDIA Rapids offrent des fonctionnalités puissantes, elles nécessitent souvent des compétences spécialisées. Les entreprises recherchent des alternatives plus accessibles qui offrent des avantages similaires sans la courbe d'apprentissage abrupte.
La voie à suivre : se préparer à un avenir où les données sont très importantes
À l’avenir, il est clair que les volumes de données et la complexité des requêtes ne feront qu’augmenter, notamment avec le développement rapide de l’IA générative et des grands modèles linguistiques (LLM). Les entreprises qui sauront gérer efficacement ces défis tout en maîtrisant les coûts seront les mieux placées pour prospérer.
La clé réside dans une réflexion proactive et une volonté de remettre en question le statu quo. En adoptant de nouvelles méthodes telles que l’accélération GPU, l’optimisation des processus de préparation des données et l’évaluation continue de leurs stratégies cloud, les entreprises peuvent exploiter tout le potentiel de leurs données sans se ruiner.
Alors que nous sommes à l’aube de changements radicaux dans le secteur informatique, une chose est sûre : ceux qui sauront gérer le paradoxe cloud-IA seront ceux qui façonneront l’avenir de l’innovation basée sur les données.
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