Alors que l’intelligence artificielle continue de révolutionner les secteurs d’activité, ce ne sont pas seulement les algorithmes qui évoluent, ce sont surtout les données. Chaque interaction, chaque décision et chaque prédiction faite par les systèmes d’IA génère une nouvelle vague de données, s’ajoutant à un océan numérique en constante expansion. Les données sont l’élément vital de l’IA, générant des connaissances et des innovations encore inimaginables voici seulement quelques années. Cependant, le volume et la variété de ces données obligent les organisations à repenser la manière dont elles les stockent, les gèrent et les récupèrent. Pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA, les entreprises doivent adopter des stratégies de stockage plus intelligentes qui garantissent que toutes les données, qu’elles soient fraîches du pipeline de l’IA ou vieilles de dix ans, restent accessibles, sécurisées et prêtes à alimenter la prochaine avancée.
Le cycle de vie évolutif des données d’IA : Les données d’IA ne sont pas statiques ; elles évoluent au fil du temps, passant par différentes étapes qui déterminent leur pertinence et leurs besoins de stockage. Dans un premier temps, de grandes quantités de données brutes sont ingérées et préparées pour l’analyse. Cette étape est caractérisée par un accès à haute fréquence car les données sont nettoyées et structurées pour la formation du modèle. Une fois les modèles d’IA formés et déployés, les données générées lors de ces phases sont de moins en moins souvent consultées, mais restent précieuses pour le recyclage des modèles, les audits ou la conformité. La gestion efficace de ce cycle de vie (le stockage des données actives sur des systèmes hautes performances tout en transférant les données plus anciennes moins actives vers un stockage économique) garantit de préserver l’agilité des entreprises, sans générer de frais inutiles.
Problèmes posés par la gestion des données de l’IA : accès, coût et protection
Alors que les données de l’IA connaissent une croissance exponentielle, les entreprises sont confrontées à de nombreux problèmes pour les gérer. La première difficulté consiste à garantir un placement des données optimal, c’est-à-dire à stocker les informations souvent consultées sur des systèmes hautes performances, tout en gérant les jeux de données plus anciens de manière efficace, sans sacrifier leur accessibilité.
Dans le même temps, la gestion des coûts devient essentielle. Avec l’augmentation des volumes de données, les organisations doivent adopter des stratégies qui minimisent les dépenses sans compromettre la disponibilité des ensembles de données essentiels pour l’analyse ou la formation des modèles d’IA.
Enfin, la sécurité et la conformité posent des exigences importantes en matière de données d’IA. Les jeux de données sensibles utilisés pour former et valider les modèles d’IA nécessitent de solides garanties de respect des exigences réglementaires. Au-delà de leur protection, les entreprises doivent garantir l’intégrité des données d’IA brutes et dérivées, et gérer ces problèmes dans une infrastructure conçue pour une gestion des données d’IA sécurisée et durable.
Maximiser la valeur des données de l’IA
Toutes les données générées par les systèmes d’IA ne seront pas toujours utilisées. Au fil du temps, certains ensembles de données se transforment en ce que l’on appelle des données froides ou dormantes, qui, bien que non utilisées activement, détiennent toujours une valeur potentielle importante. Les organisations doivent trouver des moyens efficaces pour gérer ces données froides, en veillant à ce qu’elles restent accessibles et sécurisées sans occuper des systèmes de stockage coûteux et performants. Voici quelques scénarios courants dans lesquels la gestion des données d’IA froides devient cruciale :
- Données historiques : données collectées dans des projets ou des analyses passées qui ne sont plus utilisées de manière active, mais peuvent encore avoir de la valeur à des fins de référence future ou pour recycler des modèles. Cela inclut des ensembles de données plus anciens qui ont été remplacés par des versions plus récentes, mais qui pourraient encore fournir des informations lors d’une nouvelle consultation.
- Données de conformité à long terme : Données stockées pour répondre aux exigences réglementaires ou aux obligations légales, qui doivent être conservées pendant des périodes prolongées mais qui ne sont pas consultées régulièrement. Une gestion efficace de ces données garantit qu’elles restent sécurisées et facilement récupérables en cas de besoin pour des audits ou des processus juridiques.
- Données d’expérimentation : Données générées au cours de projets d’IA expérimentaux ou préliminaires, qui peuvent ne pas faire partie du flux de travail principal mais qui pourraient être utiles pour des recherches ou des références futures. Il est essentiel de garder ces données accessibles sans surcharger le stockage primaire.
- Données inutilisées ou rejetées : Données collectées mais jamais utilisées dans les modèles d’IA en raison de changements d’orientation du projet, de problèmes de qualité des données ou d’autres raisons. Bien qu’elles ne soient pas actuellement utilisées, ces données pourraient néanmoins s’avérer utiles pour de futurs projets ou analyses.
- Données synthétiques : Données générées artificiellement utilisées à des fins de test, d’analyse comparative ou de recherche, qui peuvent ne pas faire partie du flux de travail de production. Ces données doivent être stockées de manière rentable tout en restant disponibles pour une utilisation ultérieure.
Archives actives : Solution stratégique et rentable pour la gestion de données d’IA
Pour relever efficacement les défis de la gestion de ces ensembles de données dormants, l’archivage actif présente une solution robuste et rentable. Contrairement aux archives froides traditionnelles et au stockage sur bande, qui sont souvent statiques et difficiles d’accès, les archives actives offrent des options dynamiques qui garantissent que les données restent accessibles, sécurisées et prêtes à l’emploi à tout moment, tout en optimisant les coûts.
Une archive active gère intelligemment les données tout au long de leur cycle de vie. Ainsi, les entreprises peuvent équilibrer les besoins d’accès immédiat aux données et de conservation à long terme. Les jeux de données d’IA évoqués plus haut, en particulier ceux les moins souvent utilisés après le traitement initial, peuvent être stockés efficacement dans une archive active. Cette approche garantit que même les données vieillissantes restent disponibles pour de futurs processus d’IA tels que le recyclage des modèles, les audits ou les contrôles de conformité. L’accès transparent aux données archivées maximise la valeur des investissements en IA, mais sans les inefficacités et les coûts élevés associés aux méthodes de stockage traditionnelles.
De plus, l’archive active améliore la sécurité des données de l’IA en intégrant des fonctionnalités avancées comme le chiffrement, l’immuabilité des données et les contrôles d’accès et d’authentification. Ces protections préservent les informations sensibles au fil du temps, garantissant que les données restent sécurisées mais facilement récupérables en cas de besoin. Alors que l’IA continue de stimuler la croissance des données, les archives actives se distinguent comme des composants clés d’une stratégie de gestion des données durable, efficace et sécurisée.
Principaux avantages de l’utilisation d’Active Archive pour les données d’IA
La mise en œuvre d’une archive active offre plusieurs avantages distincts, notamment lors de la gestion des données d’IA et d’apprentissage automatique (ML) :
- Utilisation efficace des lacs de données : Les archives actives fonctionnent en parallèle avec les lacs de données, permettant aux organisations de stocker de grandes quantités de données non structurées tout en garantissant que les ensembles de données plus anciens et moins fréquemment consultés restent facilement disponibles pour l’analyse et la formation des modèles d’IA/ML.
- Analyse de données améliorée : les ensembles de données archivés restent accessibles pour l’analyse des tendances, le recyclage des modèles et la découverte de nouvelles informations, améliorant ainsi la précision globale et le potentiel d’innovation des flux de travail de l’IA.
- Évolutivité pour gérer des volumes de données croissants : à mesure que les données d’IA continuent de croître, les archives actives offrent l’ évolutivité nécessaire pour gérer des volumes croissants sans compromettre les performances ou l’accessibilité. Cela les rend idéaux pour les déploiements d’IA/ML à grande échelle.
- Gestion du stockage rentable : le déchargement des données des systèmes NAS traditionnels vers une archive active basée sur le stockage d’objets à moindre coût réduit considérablement les dépenses de stockage. Cette mesure d’économie garantit aux entreprises de pouvoir maintenir une infrastructure de stockage plus légère et plus efficace.
- Amélioration de la gouvernance et de la conformité des données : Les archives actives fournissent les outils nécessaires pour garantir que les données d’IA sont conformes aux exigences réglementaires. Des fonctionnalités telles que WORM, les pistes de journaux d’audit et les politiques de conservation aident les organisations à maintenir l’intégrité des données et à respecter les obligations de conformité sans complexité opérationnelle.
Principaux avantages d’une archive active pour les données d’IA
Pour les entreprises qui gèrent des données d’IA, une archive active basée sur un stockage objet sur site offre une solution idéale. Il combine l’évolutivité et la rentabilité du stockage de type cloud avec le contrôle et la sécurité de l’infrastructure locale.
Cette approche garantit que les données de l’IA, quel que soit leur stade dans le cycle de vie, restent accessibles et sécurisées. Grâce à une intégration transparente dans les centres de données principaux et les emplacements périphériques, le stockage d’objets sur site offre la flexibilité nécessaire pour répondre aux demandes évolutives des charges de travail de l’IA tout en permettant aux organisations de garder le contrôle de leurs données.
Découvrez comment DataCore Swarm peut améliorer votre infrastructure d’IA avec une solution d’archivage active évolutive, sécurisée et rentable, adaptée aux environnements cloud sur site, privés et hybrides.
