Alors que l’intelligence artificielle (IA) continue de transformer les industries, les organisations exploitent de plus en plus sa puissance pour stimuler l’innovation, améliorer la prise de décision et acquérir un avantage concurrentiel. Toutefois, le succès des initiatives d’IA ne dépend pas seulement d’algorithmes sophistiqués et de ressources informatiques puissantes ; il dépend également de l’infrastructure de données sous-jacente. Parmi les composants les plus critiques de cette infrastructure se trouve le stockage, la base sur laquelle les workloads de l’IA sont construites et exécutées.
Pour les responsables informatiques, s’assurer que l’infrastructure de stockage est préparée pour l’avenir de l’IA est une tâche
essentielle. Cela implique de comprendre les exigences uniques que l’IA impose au stockage, d’évaluer les systèmes actuels et de mettre en œuvre des stratégies pour optimiser le stockage pour les workloads de l’IA. L’importance de solutions de stockage robustes et évolutives devient particulièrement évidente lorsque nous analysons la manière dont différentes industries exploitent l’IA. Par exemple, dans le domaine de la santé, l’IA aide à l’analyse de l’imagerie médicale, en traitant rapidement de grands ensembles de données d’images pour détecter les anomalies et faciliter le diagnostic, ce qui nécessite des systèmes de stockage à haut débit et à faible latence. L’IA améliore également l’expérience client en analysant de vastes quantités de données de transaction et de comportement pour fournir des recommandations personnalisées. Tous ces usages nécessitent des solutions de stockage évolutives pour gérer et traiter efficacement de vastes ensembles de données.
Ces exemples ne représentent qu’un aperçu de la vaste applicabilité de l’IA dans divers secteurs. Quel que soit le secteur d’activité et le cas d’utilisation, la capacité à stocker, gérer et accéder aux données de manière efficace est essentielle pour que l’IA fournisse des résultats significatifs. Dans cet article, nous examinerons les aspects essentiels que les responsables informatiques doivent prendre en considération pour préparer leurs systèmes de stockage à répondre aux exigences de l’IA. En comprenant les défis et les exigences de stockage dans différents secteurs, les responsables informatiques peuvent mieux positionner leurs organisations à exploiter l’IA pour innover et atteindre une croissance durable.
Comprendre les exigences de stockage uniques de l’IA
Les workloads de l’IA sont fondamentalement différentes des workloads d’une entreprise. Elles se caractérisent par une forte intensité de données, nécessitant l’accès à de vastes ensembles de données pour former des modèles d’apprentissage automatique et exécuter des calculs complexes. Cela présente plusieurs défis uniques pour les systèmes de stockage :
- Volume de données : L’IA nécessite des quantités massives de données, s’étendant souvent sur des pétaoctets ou plus. Les données sont non seulement vastes mais également diverses, comprenant des données structurées, des données non structurées (telles que du texte, des images et des vidéos) et des données en streaming en temps réel.
- Vitesse des données : Les workloads de l’IA impliquent souvent un traitement de données en temps réel ou quasi réel, en particulier dans des applications telles que les véhicules autonomes, la maintenance prédictive et la détection des fraudes. Les systèmes de stockage doivent être capables de prendre en charge l’ingestion et la récupération de données à haut débit.
- Variété des données : Les modèles d’IA s’appuient sur divers types de données. Les systèmes de stockage doivent pouvoir gérer de manière transparente les données structurées et non structurées, permettant un accès et un traitement faciles dans différents formats de données.
- Exigences de performance : Les workloads de l’IA nécessitent un stockage hautes performances avec une faible latence et un débit élevé. La vitesse de lecture et d’écriture des données a un impact direct sur l’efficacité de la formation et de l’inférence des modèles d’IA.
Compte tenu de ces exigences uniques, les solutions de stockage traditionnelles peuvent s’avérer insuffisantes. Les responsables informatiques doivent évaluer leurs technologies de stockage actuelles pour s’assurer qu’elles peuvent supporter les exigences des workloads de l’IA.
Considérations clés pour la préparation du stockage pour l’IA
Alors que les responsables informatiques commencent à évaluer leur infrastructure de stockage à la lumière des exigences uniques de l’IA, plusieurs considérations clés doivent être gardées à l’esprit. Ces considérations guideront le processus d’évaluation et éclaireront les décisions sur l’optimisation des systèmes de stockage pour répondre aux besoins croissants des workloads de l’IA.
#1 Évolutivité
Les projets d’IA démarrent souvent modestement, mais peuvent rapidement évoluer à mesure que les modèles deviennent plus
complexes et que les volumes de données augmentent. Une solution de stockage adaptée aux besoins d’aujourd’hui pourrait ne pas suffire demain à mesure que les initiatives d’IA se développent. L’évolutivité est essentielle pour garantir que l’infrastructure de stockage puisse augmenter sa capacité et ses performances sans interruptions ni révisions majeures.
Pour assurer l’évolutivité, les responsables informatiques doivent envisager de déployer des solutions de stockage évolutives, capables d’étendre la capacité à la demande et de gérer efficacement les besoins croissants en données des workloads de l’IA. Par exemple, le stockage objet permet aux organisations de gérer facilement des données à l’échelle du pétaoctet. Il est donc idéal pour les environnements basés sur l’IA où le volume de données peut augmenter de façon exponentielle.
#2 Performance
Les workloads de l’IA nécessitent un stockage hautes performances pour gérer les demandes intenses de traitement des données.
La latence, le débit et les IOPS sont des mesures critiques qui ont un impact direct sur la vitesse et l’efficacité de la formation et de l’inférence des modèles d’IA. Un stockage lent peut créer des goulots d’étranglement, retardant les délais des projets d’IA et réduisant l’efficacité globale du système.
Investir dans des technologies de stockage hautes performances telles que les SSD NVMe est une stratégie clé pour améliorer les performances. Les SSD NVMe offrent une faible latence et un débit élevé, essentiels pour le traitement rapide des données requis par les workloads de l’IA. De plus, la mise en œuvre d’un stockage à plusieurs niveaux (où les données souvent consultées sont stockées sur des supports plus rapides et celles moins critiques sur des options plus lentes et plus économiques) peut contribuer à équilibrer les performances et la rentabilité. Avec l’intégration du traitement accéléré par le GPU, les solutions de stockage doivent garantir un transfert des données aux GPU sans délai, afin d’optimiser l’efficacité des modèles d’IA et leurs temps de formation.
#3 Gestion des données
Une gestion efficace des données est essentielle pour garantir que les modèles d’IA sont formés sur les données les plus 
pertinentes et de la plus haute qualité. Elle permet également d’optimiser l’utilisation du stockage, en réduisant la duplication inutile des données et en garantissant le fonctionnement efficace des systèmes de stockage. Des pratiques de gestion des données appropriées peuvent améliorer considérablement la précision et les performances des applications d’IA.
La mise en œuvre de pratiques de gestion des données robustes, notamment la gestion du cycle de vie des données et la déduplication et la compression des données, est essentielle. Ces pratiques garantissent que le stockage est utilisé efficacement et que les modèles d’IA ont un accès rapide aux données les plus pertinentes. Les outils de gestion des métadonnées peuvent également être utilisés pour cataloguer et suivre les données, ce qui permet aux modèles d’IA d’accéder plus facilement aux bons ensembles de données et de les utiliser, simplifiant ainsi le processus de préparation des données.
#4 Intégration avec les cadres d’IA
Lorsque vous préparez vos solutions de stockage pour les workloads d’IA, il est utile de prendre en compte leur degré 
d’intégration avec les cadres d’IA et de traitement de données les plus courants. Il peut s’agir de bibliothèques de Machine Learning, de plateformes de Deep Learning ou d’outils d’analyse de données à grande échelle. Disposer de telles intégrations peut considérablement améliorer l’efficacité et réduire la complexité de vos flux de travail d’IA.
Les solutions de stockage qui offrent une prise en charge des lacs de données, un traitement d’E/S parallèle ou une compatibilité directe avec les frameworks d’IA populaires peuvent rationaliser l’accès et le traitement des données, conduisant à une formation et une inférence de modèles plus rapides et plus efficaces. S’assurer que votre stockage est capable de ces intégrations peut constituer un avantage considérable à mesure que vous développez vos initiatives d’IA.
#5 Sécurité et conformité
Les projets d’IA impliquent souvent des données sensibles, telles que des informations personnelles, des dossiers financiers et de 
la propriété intellectuelle. La protection de ces données est primordiale, en particulier dans les secteurs soumis à des exigences réglementaires strictes. Le fait de ne pas sécuriser correctement les données peut entraîner de graves conséquences juridiques, financières et réputationnelles.
Mettre en œuvre des mesures de sécurité complètes, notamment le cryptage (au repos et en transit), les contrôles d’accès et le masquage des données. De plus, assurez-vous que vos solutions de stockage contribuent à se conformer aux réglementations en vigueur, telles que RGPD ou NIS 2 en Europe, ou HIPAA ou CCPA aux Etats-Unis, pour éviter les sanctions juridiques et financières. Auditez régulièrement les systèmes de stockage pour vérifier la conformité et les vulnérabilités de sécurité afin de maintenir un environnement de données robuste et sécurisé pour les applications d’IA.
#6 Rentabilité
Les demandes croissantes de stockage de l’IA peuvent augmenter considérablement les coûts, en particulier à mesure que les
volumes de données et les besoins en performances augmentent. Pour gérer efficacement ces coûts tout en maintenant les performances, il est essentiel de choisir des solutions de stockage qui correspondent aux exigences spécifiques des différentes workloads de l’IA. Le stockage hautes performances doit être alloué aux tâches critiques, tandis que les options plus rentables peuvent gérer des opérations moins exigeantes, garantissant ainsi que vous ne dépensez pas trop pour des capacités inutiles.
De plus, la conception d’architectures software-defined storage indépendantes du matériel et des fournisseurs peut contribuer à réduire les coûts initiaux et récurrents. Cette flexibilité vous permet d’éviter d’être lié à un seul fournisseur, vous donnant la liberté de choisir les meilleures offres et de faire évoluer votre stockage à mesure que vos projets d’IA évoluent. En prenant en compte le coût total de possession, y compris les dépenses de maintenance, de consommation d’énergie et de mise à niveau, vous pouvez réaliser des économies à long terme et soutenir vos initiatives d’IA de manière durable.
Comment le stockage optimise le pipeline de données de l’IA
Le traitement de l’IA implique généralement plusieurs étapes, chacune ayant des exigences de stockage distinctes qui ont un impact sur l’efficacité globale des initiatives en matière d’IA. Bien que les spécificités des pipelines d’IA puissent varier en fonction de l’application et du secteur, les étapes suivantes décrivent une approche commune. L’optimisation du stockage pour chaque phase est essentielle pour garantir des opérations d’IA fluides et efficaces.
Collecte et ingestion de données
Au départ, les données brutes circulent dans le système à partir de diverses sources telles que des capteurs, des bases de données et des API externes. L’infrastructure de stockage doit prendre en charge une évolutivité massive pour gérer l’afflux continu de divers jeux de données. Il est essentiel de gérer efficacement de grands volumes de données sans goulots d’étranglement en termes de performances, afin de garantir une ingestion fluide des données à mesure que les projets d’IA évoluent.
Prétraitement et affinement des données
Lors du prétraitement, les données sont transformées, nettoyées et structurées, ce qui exige des systèmes de stockage qui offrent des performances d’E/S élevées et constantes. Cette étape requiert la capacité de gérer des opérations de lecture/écriture fréquentes et intensives sur différents types de données. La prise en charge d’une concurrence élevée est également essentielle, car elle permet à plusieurs tâches de traitement de données de se produire simultanément sans affecter les performances globales du système.
Formation et vérification du modèle
La formation des modèles est l’une des étapes les plus gourmandes en stockage du pipeline de l’IA. Au cours de cette phase, de grands volumes de données affinées sont introduits dans des algorithmes de Machine Learning, ce qui nécessite un stockage à haut débit et à faible latence. De plus, la vérification (enregistrement de versions intermédiaires du modèle pendant la formation) exige un stockage fiable et rapide pour garantir l’intégrité et la continuité des données. Un traitement parallèle au niveau du stockage peut améliorer l’efficacité de ce processus en répondant aux exigences de calcul.
Évaluation et test du modèle
Dans la phase d’évaluation, l’accent est mis sur un accès rapide et fiable aux données pour valider les performances du modèle. La récupération rapide des modèles formés et des ensembles de données de validation est essentielle pour éviter les retards dans les cycles de test, permettant une itération et un affinement rapides des modèles d’IA.
Déploiement et inférence du modèle
Pour une inférence en temps réel, les systèmes de stockage doivent fournir un accès aux données à faible latence afin de garantir des prédictions rapides et précises. L’évolutivité est également importante à ce stade, car les workloads d’inférence peuvent varier considérablement, ce qui nécessite que l’infrastructure de stockage s’adapte aux demandes changeantes sans interruption.
Provenance des données, audit et surveillance
Assurer l’intégrité des données et la gestion complète des métadonnées est essentiel dans l’étape finale, où le maintien d’enregistrements précis des ensembles de données et des versions de modèles est essentiel pour la conformité et l’audit. Des pratiques robustes de gestion des données, notamment le contrôle de version et la traçabilité, soutiennent la surveillance et le perfectionnement continus des modèles d’IA.
Software-defined storage : pour des infrastructures prêtes pour l’IA
Compte tenu des défis uniques de l’IA pour les systèmes de stockage traditionnels, le Software-defined storage (SDS) offre une solution moderne, conçue pour répondre à ces exigences. SDS dissocie le logiciel de stockage du matériel, permettant ainsi une plus grande flexibilité, une plus grande évolutivité et une meilleure rentabilité. Cette approche permet aux organisations informatiques de faire évoluer la capacité de stockage et les performances de manière indépendante, d’optimiser les coûts en utilisant du matériel standard et de prendre en charge les cadres d’IA pour un accès et une gestion rationalisés des données. En choisissant le SDS, les organisations peuvent s’assurer que leur infrastructure de stockage est préparée à gérer les données vastes, diverses et en évolution rapide requises par les workloads de l’IA.
Optimisation des performances avec un stockage bloc software-defined
Pour les applications d’IA qui nécessitent un accès haut débit aux données structurées, SDS optimise le stockage en bloc pour fournir les performances nécessaires. En gérant et en allouant de manière dynamique les ressources de stockage en bloc, SDS garantit un accès à faible latence et à haut débit, ce qui est essentiel pour des tâches telles que la formation de modèles qui doivent traiter rapidement de grands ensembles de données ou l’exécution d’analyses en temps réel où les décisions doivent être prises instantanément. Qu’il s’agisse d’exécuter des simulations complexes ou de traiter des transactions en temps réel, la capacité d’accéder rapidement aux données peut faire la différence entre le succès et l’échec des initiatives d’IA.
Évolutivité massive grâce au stockage objet software-defined
Pour les données non structurées telles que des images, des vidéos et des journaux, une solution SDS améliore le stockage objet pour offrir une évolutivité inégalée. SDS permet une gestion efficace d’ensembles de données massifs, garantissant que les workloads basées sur l’IA peuvent évoluer sans effort tout en maintenant un accès facile à divers types de données. Cela représente un avantage crucial lorsque les systèmes d’IA doivent analyser et catégoriser de grands volumes de contenu multimédia, traiter des flux continus de données provenant de capteurs ou archiver des jeux de données volumineux pour un stockage à long terme. La capacité à gérer des ensembles de données aussi volumineux et variés garantit que les modèles d’IA peuvent fonctionner efficacement, quelle que soit l’ampleur de la tâche.
Conclusion
Alors que l’IA continue de remodeler les industries, la capacité à stocker, gérer et accéder aux données de manière efficace est plus essentielle que jamais. En comprenant et en répondant aux exigences de stockage uniques de l’IA, et en prenant en compte des technologies telles que le stockage défini par logiciel, les responsables informatiques peuvent créer une infrastructure robuste qui non seulement prend en charge les initiatives d’IA actuelles, mais s’adapte également à la croissance future. Préparer votre stockage pour l’avenir de l’IA ne consiste pas seulement à suivre le rythme, mais aussi à garder une longueur d’avance. Il est désormais temps d’évaluer et d’améliorer votre stratégie de stockage pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA.
