Malheureusement, un grand nombre d’entreprises se lancent dans des projets d’IA en espérant des gains tangibles sans avoir ajusté leurs processus internes. C’est oublier que la bonne approche – pour des sujets d’Intelligence artificielle comme pour de nombreux autres projets IT – implique de démarrer par de petites unités de déploiement, testées et validées, avant une montée en puissance graduelle. C’est justement tout l’objet du Point of Delivery (POD).

Cette approche se traduit par une mise en œuvre opérationnelle structurée : chaque POD est conçu pour répondre à un cas d’usage précis, qu’il s’agisse de prédiction de maintenance ou d’optimisation logistique, par exemple. La modularité favorise non seulement la flexibilité des projets, mais réduit également les risques en isolant les échecs potentiels à une plus petite échelle.

Pas d’IA sans data !

Au-delà de cet aspect essentiel, qui va structurer l’ensemble du projet, on insistera jamais assez sur l’importance de la qualité des données. Si les modèles d’IA se nourrissent avant tout d’informations fiables, leur efficacité reste compromise par une collecte et une standardisation défaillantes. Il est donc impératif de mettre en place des processus robustes de nettoyage et de transformation des données afin d’éviter l’effet domino pouvant conduire à l’échec d’un projet.

Une vigilance accrue sur la gouvernance des données doit être adoptée, notamment pour éliminer les biais et pour garantir une mise à jour régulière des jeux de données. Cette exigence opérationnelle – trop souvent reléguée au second plan – doit être intégrée dès la phase de conception, condition sine qua non pour obtenir un système d’IA performant.

Par ailleurs, l’approche POD repose sur une philosophie d’amélioration continue qui reste souvent défaillante. Nombreuses sont les entreprises qui se contentent d’imposer une solution sans associer étroitement les équipes IT aux départements métiers. Le succès opérationnel d’un projet d’IA passe nécessairement par une collaboration transversale et une implication active des utilisateurs finaux.
En définissant dès le départ des indicateurs de performance (KPIs) clairs et mesurables, les décideurs peuvent suivre l’évolution du projet en temps réel et procéder à des ajustements itératifs. C’est dans cette dynamique de feedback régulier que l’approche POD prend tout son sens, permettant de réajuster les modèles en fonction des retours terrain et de s’assurer que l’IA reste en phase avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.

Un cadre technologique au service d’une IA pragmatique

Si la méthodologie, le cadrage du projet et la qualité des données sont des éléments prédominants dans la réussite des projets d’IA, les choix technologiques jouent également un rôle clé. L’équilibre entre CPU et GPU s’avère notamment crucial pour optimiser les performances et la consommation énergétique des infrastructures IA.

Contrairement à une idée reçue, les CPU restent indispensables à certaines tâches IA. Ils interviennent dans la gestion des flux de données, l’exécution de calculs séquentiels et le prétraitement des informations, notamment pour des modèles comme les arbres de décision ou les régressions linéaires. À l’inverse, les GPU excellent dans le traitement massivement parallèle, nécessaire pour les entraînements de réseaux neuronaux complexes et le deep learning. Un modèle hybride, combinant CPU et GPU en fonction des besoins spécifiques des algorithmes, offre souvent le meilleur compromis entre performances et coûts.

Dans cette optique, Intel adopte une approche intégrée en combinant CPU, GPU et FPGA, tout en proposant un portefeuille logiciel complet autour de l’IA. Les processeurs graphiques Intel Data Center GPU Flex Series, basés sur la micro-architecture Xe-HPG, adressent des besoins variés, de l’infrastructure VDI à l’inférence visuelle basée sur l’IA. Par ailleurs, les accélérateurs IA Gaudi 3 constituent une alternative aux solutions NVIDIA pour l’IA générative, en optimisant à la fois l’entraînement et l’inférence des modèles de grande taille.

La combinaison de ces technologies Intel de dernière génération avec la flexibilité des serveurs Dell PowerEdge et la puissance des baies de stockage Dell PowerScale, donne aux porteurs de projets tous les outils nécessaires pour rationaliser leurs déploiements IA et améliorer l’utilisation de leurs ressources.

En alliant une méthodologie pragmatique comme le Point of Delivery à une infrastructure technologique bien calibrée, les projets IA peuvent enfin dépasser le stade de l’expérimentation pour délivrer une véritable valeur métier.

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