L’adoption de l’IA en entreprise n’est plus une option, mais une nécessité. Cependant, pour éviter des impasses technologiques et des coûts mal maîtrisés, le choix du Cloud Provider est une décision stratégique qui structure la capacité d’expérimentation et d’industrialisation des modèles IA. Chez Inside, nous constatons que ce choix impacte directement la vitesse d’implémentation et la scalabilité des infrastructures. Alors, faut-il privilégier un Cloud Provider unique ? Quels critères sont réellement déterminants ?
Nous avons échangé avec Vincent Barthez, Responsable du Centre de Compétences Infrastructure & Cloud chez Inside Group, pour décrypter les enjeux et les meilleures pratiques en matière d’IA et de Cloud.
Pourquoi est-il crucial de choisir rapidement un fournisseur Cloud pour ses projets IA ?
L’IA évolue trop vite pour que les entreprises puissent se permettre d’hésiter longtemps sur leur choix technologique. Nous voyons régulièrement des organisations passer des mois à comparer les offres sans avancer sur l’implémentation concrète de leur démarche IA. Or, il est préférable de faire un choix rapidement et d’expérimenter plutôt que de rester bloqué dans une phase d’étude prolongée.
Les Cloud Providers comme Azure, AWS ou Google Cloud offrent aujourd’hui des services IA pré-packagés, intégrant des outils de Machine Learning, d’IA générative et des infrastructures optimisées. Ces solutions permettent de tester des cas d’usage et des POC IA rapidement, sans avoir à construire une infrastructure complexe dès le départ.
Chez Inside, nous avons fait le choix de nous appuyer sur Azure pour IAxLab, notre laboratoire d’expérimentation IA. Ce choix s’explique par l’intégration native des services IA, l’interopérabilité avec les infrastructures existantes et la robustesse des outils de gouvernance Cloud. Cependant, cela ne signifie pas que c’est le seul choix possible ! Nous accompagnons également nos clients sur AWS, Google Cloud et des solutions hybrides, selon leurs contraintes et leur maturité technologique.
L’IA avance vite. Ne perdez pas des mois à hésiter : choisissez un Cloud Provider et testez vos premiers cas d’usage. L’expérimentation vaut mieux que l’inaction !
Le choix d’un Cloud Provider IA doit être pragmatique et aligné sur vos objectifs business et techniques. Il existe plusieurs facteurs clés à considérer, mais aucun choix n’est universel. L’important est d’identifier ce qui sert vraiment votre projet IA.
Chaque fournisseur de services Cloud possède ses propres spécificités en matière d’IA. Azure se distingue par une intégration avancée de l’IA à travers Azure Machine Learning, OpenAI Services et Cognitive Services, facilitant l’entraînement et le déploiement de modèles. AWS de son côté, propose une large gamme d’outils IA, avec SageMaker, une plateforme complète dédiée à l’industrialisation des modèles de Machine Learning. Google Cloud, quant à lui, se démarque par son expertise en IA avec Vertex AI et AutoML, offrant des solutions puissantes pour l’optimisation et l’automatisation des modèles prédictifs.
Le deuxième critère est l’interopérabilité avec l’existant, souvent un sujet complexe ! Les entreprises doivent prendre en compte leur environnement technologique actuel. Si elles sont déjà clientes Microsoft, Azure est souvent plus fluide. Pour les entreprises très axées sur les data lakes et l’analytique, Google Cloud peut être plus pertinent.
Le troisième critère repose sur la conformité et la souveraineté des données. Certaines organisations doivent respecter des contraintes réglementaires strictes, notamment en Europe avec le RGPD ; sans compter le contexte géopolitique actuel. L’offre Azure France, AWS Outposts ou Google Cloud Région France peut alors être un critère déterminant.
Et le dernier critère, sans être exhaustif, est la flexibilité et bien sûr les coûts. Chaque Cloud Provider propose des modèles tarifaires différents. Vous devez analyser et anticiper le coût des traitements IA et les frais liés au stockage et à l’évolutivité des modèles afin d’avoir une vision du TCO (Total Cost of Ownership).
Comment structurer son architecture Cloud pour des projets IA ?
Un point crucial souvent sous-estimé est le cadrage de l’architecture Cloud adaptée à l’IA. Nous recommandons de séparer physiquement les environnements IA du SI classique.
L’IA implique des traitements lourds, des modèles qui évoluent en permanence et des besoins de calcul intensifs. Mélanger cela avec les infrastructures traditionnelles du Système d’Information peut poser plusieurs problèmes :
- Sécurité et étanchéité des données : Un modèle IA utilise souvent des jeux de données sensibles qu’il faut protéger des accès non autorisés.
- Performance et ressources dédiées : Les traitements IA nécessitent des GPU et TPU spécifiques qui ne doivent pas impacter les performances du reste du SI.
- Flexibilité et scalabilité : L’IA doit pouvoir scaler rapidement, avec des environnements élastiques qui s’adaptent aux charges de travail.
Cependant, cette séparation stricte présente un défi : l’accès aux données du SI. L’efficacité des modèles IA repose sur la richesse et la diversité des données disponibles. Un cloisonnement trop rigide peut réduire la pertinence des résultats. Une architecture bien pensée devra donc intégrer des solutions d’interconnexion, comme des API sécurisées, des datalakes partagés ou des architectures hybrides. L’objectif est garantir un accès contrôlé aux données nécessaires aux différents cas d’usage.
Chez Inside, nous accompagnons nos clients à concevoir des architectures Cloud robustes et sécurisées. Nous adaptons le degré de cloisonnement des environnements IA selon chaque contexte spécifique, tout en assurant une interconnexion maîtrisée avec le Système d’Information.
Un projet IA bien structuré repose sur une architecture Cloud pensée dès le départ. Trouver l’équilibre entre cloisonnement et fusion des données est essentiel pour allier sécurité et performance.
Comment Inside accompagne ses clients sur l’architecture Cloud et l’IA ?
Chez Inside, nous accompagnons nos clients dans la structuration de leurs environnements Cloud, que ce soit pour des initiatives IA ou l’optimisation de leur infrastructure existante. L’objectif est d’adopter une architecture robuste et sécurisée qui s’adapte aux besoins spécifiques de chaque organisation.
Nous intervenons dès la phase de cadrage d’architecture, en analysant l’existant et en définissant une trajectoire Cloud cohérente avec les enjeux métiers et techniques.
Nous réalisons également des audits d’infrastructure afin d’identifier les points de friction, les optimisations possibles et les meilleures approches pour intégrer les workloads IA sans compromettre les performances et la sécurité des systèmes en place.
L’expérimentation est une autre dimension clé : grâce à l’IAxLab, nous permettons à nos clients de tester des Proof of Concept IA directement sur des infrastructures Cloud adaptées, en leur donnant accès aux environnements en fonction de leur contexte. Enfin, nous accompagnons l’industrialisation des modèles IA, en garantissant une montée en charge progressive et un déploiement sécurisé.
Vous souhaitez structurer votre démarche Cloud et IA ? Contactez-nous !