Les entreprises utilisent de plus en plus l’intelligence artificielle pour optimiser leur efficacité opérationnelle et leur innovation produit. Une enquête récente montre que 40 % des entreprises interrogées souhaitent augmenter leurs investissements dans les technologies d'IA en raison des progrès rapides de l'IA générative.
Cependant, l’inconvénient de son utilisation croissante est que l’IA – en particulier l’IA générative – nécessite beaucoup de calculs et que les coûts augmentent avec la quantité de données sur lesquelles les modèles d’IA sont formés. Il y a trois raisons principales pour lesquelles l’IA peut rapidement devenir un générateur de coûts si rien n’est fait :
- IA consommée Ressources supplémentaires : l'exécution de modèles d'IA et l'interrogation de données nécessitent de grandes quantités de ressources informatiques dans le cloud, ce qui entraîne des coûts plus élevés.
- L'IA nécessite Plus de puissance de calcul et d'espace de stockage : la formation des données d'IA nécessite beaucoup de ressources et est coûteuse en raison de l'augmentation des besoins en matière de puissance de calcul et d'espace de stockage.
- L'IA mène Transferts de données fréquents : étant donné que les applications d'IA nécessitent des transferts de données fréquents entre les appareils de périphérie et les fournisseurs de cloud, des coûts de transfert de données supplémentaires peuvent être encourus.
Si les entreprises veulent réussir la mise en œuvre de l’IA, elles doivent comprendre et optimiser les causes de la hausse des coûts. Cela peut être fait en adoptant une stratégie FinOps solide. FinOps est une approche de gestion du cloud public qui vise à contrôler les coûts d'utilisation du cloud et à déterminer le point de rencontre entre finance et DevOps. De plus, les entreprises devraient réfléchir à l’observabilité de l’IA.
Bases de l'observabilité de l'IA
L'observabilité de l'IA est l'utilisation de l'intelligence artificielle pour capturer les données de performances et de coûts générées par divers systèmes dans un environnement informatique. De plus, l’observabilité de l’IA fournit également aux équipes informatiques des recommandations sur la manière d’atténuer ces coûts. Comment l'observabilité de l'IA soutient les initiatives FinOps dans le cloud en soulignant comment l'adoption de l'IA augmente les coûts en raison de l'utilisation accrue des ressources de stockage et de calcul. Parce que l'observabilité de l'IA surveille l'utilisation des ressources à travers toutes les phases des opérations d'IA - de la formation du modèle à l'inférence en passant par le suivi des performances du modèle - les entreprises peuvent trouver un équilibre optimal entre la précision de leurs résultats d'IA et l'utilisation efficace des ressources pour optimiser les coûts d'exploitation.
Meilleures pratiques pour optimiser les coûts de l'IA
- Approche cloud et Edge de l'IA : L'IA basée sur le cloud permet aux entreprises d'exécuter l'IA dans le cloud sans avoir à se soucier de la gestion, du déploiement ou de l'hébergement des serveurs. L'IA basée sur la périphérie permet aux fonctions d'IA de s'exécuter sur des appareils périphériques tels que des smartphones, des caméras ou même des capteurs sans qu'il soit nécessaire de transférer les données vers le cloud. Ainsi, en adoptant une approche d'IA basée sur le cloud et en périphérie, les équipes informatiques peuvent bénéficier de la flexibilité, de l'évolutivité et du modèle de paiement à l'utilisation du cloud tout en réduisant la latence, la bande passante et les coûts d'envoi des données d'IA pour réduire les processus basés sur le cloud. .
- Conteneurisation : La conteneurisation permet de regrouper les applications et dépendances d'IA dans une seule unité logique qui peut être facilement déployée sur n'importe quel serveur avec les dépendances requises. Au lieu d'ajuster statiquement l'infrastructure aux pics de charge, les entreprises peuvent utiliser une infrastructure de conteneurs évolutive de manière dynamique pour les applications d'IA tout en optimisant les coûts.
- Surveillance continue des performances du modèle d'IA : Une fois qu’une entreprise forme des modèles d’IA sur la base de ses données, il est important de surveiller en permanence la qualité et l’efficacité de l’algorithme. La surveillance des modèles d’IA permet d’identifier les domaines à améliorer et les « dérives ». Au fil du temps, on peut souvent supposer que les modèles d’IA s’écarteront des conditions réelles et deviendront donc moins précis. Les équipes informatiques devront peut-être ajuster leurs modèles pour tenir compte de nouveaux points de données. Il faut donc surveiller la diminution du pouvoir prédictif résultant de changements dans les environnements réels qui n'ont pas été pris en compte dans les modèles.
- Optimisation des modèles d'IA : Cette tâche va de pair avec le suivi continu des modèles. Il s'agit d'optimiser la précision, l'efficacité et la fiabilité de l'IA d'une entreprise en utilisant des techniques telles que le nettoyage des données, la compression des modèles et l'observabilité des données pour garantir la précision et l'actualité des résultats de l'IA. L'optimisation des modèles d'IA peut contribuer à économiser les ressources informatiques, l'espace de stockage, la bande passante et les coûts énergétiques.
- Gestion proactive du cycle de vie de l'IA : Les responsabilités de l'équipe informatique incluent généralement la création, le déploiement, la surveillance et la mise à jour des applications d'IA. La gestion du cycle de vie de l'IA garantit que les applications d'IA sont toujours fonctionnelles, sécurisées, conformes et pertinentes à l'aide d'outils et de procédures tels que la journalisation, l'audit, le débogage et l'application de correctifs. La gestion du cycle de vie de l'IA permet d'éviter les problèmes techniques, les dilemmes éthiques, les problèmes juridiques et les risques commerciaux.
- IA générative en conjonction avec d’autres technologies : L'IA générative est un outil puissant. Cependant, elle ne développe tout son potentiel que lorsqu’elle est associée à une IA prédictive et causale. L'IA prédictive utilise l'apprentissage automatique pour reconnaître les modèles d'événements passés et faire des prédictions sur les événements futurs. L’IA causale permet de déterminer les causes et effets exacts d’événements ou de comportements. L’IA causale est essentielle pour fournir des données de haute qualité aux algorithmes qui sous-tendent l’IA générative. L’IA composite rassemble l’IA causale, générative et prédictive pour améliorer les connaissances collectives des trois techniques. Avec l’IA composite, la précision de l’IA causale rencontre les capacités prédictives de l’IA prédictive pour fournir un contexte essentiel aux invites de l’IA générative.
L’introduction de l’IA permet aux entreprises d’être plus efficaces et innovantes, mais comporte également un risque d’escalade des coûts. Par conséquent, les entreprises doivent surveiller et gérer de manière proactive leurs modèles d’IA pour garantir à la fois l’exactitude des données et la rentabilité de leurs modèles d’IA. Une stratégie globale intégrant FinOps et l’observabilité de l’IA peut aider les entreprises à surveiller de près les performances et les coûts de leurs systèmes.
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