L’infrastructure de l’IA expliquée

F5 Newsroom Staff

L’infrastructure d’IA désigne l’ensemble spécialisé de systèmes matériels et logiciels nécessaires pour développer, entraîner, déployer et gérer à grande échelle des charges de travail d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML). Une infrastructure d’IA robuste permet aux développeurs de créer et de déployer efficacement des applications d’IA et de ML aussi diverses que les chatbots et les assistants virtuels, les véhicules autonomes, l’analyse d’images médicales, l’agriculture de précision et la détection d’anomalies visant à prévenir la fraude dans les transactions bancaires.

Lisez cet article de blog pour découvrir des exemples d’infrastructures d’IA, en savoir plus sur leurs composants et sur ce qui constitue une charge de travail d’IA, et comprendre en quoi les infrastructures d’IA diffèrent des infrastructures informatiques traditionnelles. Nous verrons également comment créer, optimiser et sécuriser une infrastructure d’IA.

Infrastructure d’IA ou infrastructure informatique

Tout d’abord, pourquoi l’IA nécessite-t-elle une infrastructure informatique différente ? Les applications d’IA se distinguent fondamentalement des applications traditionnelles par leur manière de traiter les données et de consommer les ressources de calcul. Or, les systèmes informatiques traditionnels ne sont pas conçus pour répondre aux exigences spécifiques des charges de travail d’IA et de machine learning.

Bien que répondre aux exigences de l’IA nécessite une infrastructure spécialisée adaptée au cycle de vie de l’IA, ces contraintes ne freinent pas la croissance des investissements dans l’IA et le machine learning. Selon le rapport F5 2025 sur l’état de la stratégie applicative, 96 % des organisations interrogées déploient actuellement des modèles d’IA. En outre, 71 % des personnes ayant répondu à l’enquête The State of AI de McKinsey indiquent que leur organisation utilise régulièrement l’IA générative dans ses fonctions opérationnelles.

L’IA nécessite une puissance de calcul considérable : les charges de travail d’IA consomment et génèrent d’énormes volumes de données, souvent en temps réel. Par exemple, l’entraînement des modèles d’apprentissage profond (LLM) qui alimentent les applications d’IA générative peut faire intervenir des millions de paramètres et des opérations mathématiques complexes. L’infrastructure nécessaire à l’IA générative exige des processeurs spécialisés à haut débit, un stockage évolutif à accès rapide, un accès à la mémoire à faible latence et des réseaux à large bande passante.

Cette infrastructure doit prendre en charge tous les composants essentiels d’une application d’IA à chaque étape du pipeline d’IA, afin de garantir performances, évolutivité et réactivité tout au long du processus. Celui-ci commence par l’ingestion des données, qui consiste à collecter les données destinées à alimenter les modèles d’IA. Cette étape nécessite une gestion robuste du trafic et une bande passante suffisante pour traiter efficacement des flux de données à haut débit.

Après l’ingestion des données, l’entraînement du modèle est le processus itératif qui consiste à créer un nouveau modèle d’IA à partir de jeux de données d’entraînement. L’infrastructure doit fournir de puissantes capacités de calcul afin d’affiner les modèles pour qu’ils atteignent une grande précision lors de l’exécution de tâches spécifiques. L’inférence est la phase d’exécution durant laquelle les applications front-end interagissent avec les modèles d’IA entraînés. Une application envoie des données au modèle, qui traite ensuite la requête et renvoie une réponse.

Les systèmes agentiques permettent à l’IA d’aller au-delà du traitement des données et des interactions de type requête-réponse afin d’agir de manière proactive sans intervention humaine. La prise en charge de l’IA agentique nécessite des capacités avancées d’orchestration et de prise de décision en temps réel.

De nombreuses applications d’IA fonctionnent en périphérie, permettant l’analyse et l’automatisation sur des appareils IoT tels que des capteurs, des caméras et des machines industrielles. Ces cas d’usage en temps réel nécessitent une infrastructure optimisée pour un traitement distribué à faible latence, au plus près de la source des données.

Quelles sont les différences entre une infrastructure d’IA et une infrastructure informatique ? L’infrastructure d’IA utilise du matériel spécialisé et des plateformes de données pour faciliter le calcul accéléré et répondre aux besoins de calcul intensif des charges de travail d’IA. Par exemple, elle s’appuie sur des processeurs graphiques (GPU), optimisés pour le traitement parallèle, plutôt que sur les processeurs centraux (CPU) traditionnels généralement utilisés dans les systèmes informatiques standard pour les charges de travail généralistes.

Les solutions d’infrastructure d’IA intègrent également des logiciels spécialisés, notamment des bibliothèques et des frameworks d’apprentissage automatique, qui sont essentiels au développement, à l’entraînement et au déploiement des modèles d’IA. Ces outils sont rarement présents dans les infrastructures informatiques traditionnelles, davantage axées sur les applications d’entreprise et la gestion des données.

La pile d’infrastructure d’IA est souvent appelée une « usine d’IA », par analogie avec les usines de production traditionnelles, où une série de processus répétitifs et souvent automatisés permet de fabriquer un produit. Dans le cas d’une usine d’IA, toutefois, le produit est l’intelligence. Pour reprendre les mots de Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA : « L’IA est désormais une infrastructure et, tout comme Internet ou l’électricité, cette infrastructure a besoin d’usines. Ces usines correspondent essentiellement à ce que nous construisons aujourd’hui. Ce ne sont pas les centres de données d’autrefois… On leur fournit de l’énergie et elles produisent quelque chose d’une valeur inestimable… »

Composants de l’infrastructure d’IA

Pour prendre efficacement en charge les charges de travail d’IA et de ML, les entreprises s’appuient sur une architecture d’infrastructure d’usine d’IA spécialement conçue, qui intègre des capacités spécialisées de calcul, de stockage et de logiciels.

Ces ressources de calcul comprennent :

• GPU. Pierres angulaires de l’infrastructure d’IA, les GPU permettent le traitement parallèle et sont indispensables à l’entraînement et à l’exécution de modèles d’IA complexes. Grâce à leurs milliers de cœurs, ils peuvent exécuter plusieurs tâches simultanément, ce qui accélère considérablement les performances. NVIDIA est l’un des fournisseurs de GPU les plus utilisés pour les infrastructures d’IA.
• TPU (unités de traitement tensoriel). Développés par Google, les TPU sont des accélérateurs d’IA spécialisés, optimisés pour les opérations d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Ils offrent un débit élevé et une faible latence, ce qui les rend idéaux pour l’entraînement comme pour l’inférence dans les applications d’IA à grande échelle.

Les ressources de stockage et de traitement des données comprennent :

• Solutions de stockage évolutives. Les modèles d’IA nécessitant d’immenses volumes de données d’entraînement, le stockage des données est indispensable à la mise en place d’une infrastructure d’IA. Les bases de données dans le cloud ou sur site, les lacs de données et les systèmes de fichiers distribués doivent être hautement évolutifs afin de prendre en charge le volume, la diversité et la vitesse des données utilisées dans les flux de travail d’IA.
• Frameworks de traitement des données. La préparation des données pour l’IA nécessite un filtrage et un nettoyage automatisés des jeux de données. Des outils comme Pandas, NumPy et SciPy simplifient ce processus en automatisant les tâches courantes de préparation des données.

Les ressources logicielles d’apprentissage automatique comprennent :

• Bibliothèques et frameworks de machine learning Ces boîtes à outils prêtes à l’emploi simplifient la conception, l’entraînement et le déploiement des modèles d’IA. Des frameworks comme TensorFlow et PyTorch proposent des composants réutilisables et des algorithmes optimisés, ce qui accélère le développement et réduit la complexité.
• Plateformes d’opérations de machine learning (MLOps). Les outils MLOps permettent d’automatiser les tâches de machine learning et prennent en charge l’ensemble du cycle de vie des modèles, de la collecte des données à l’entraînement, la validation, le déploiement, la résolution des problèmes et la surveillance.

Les solutions d’infrastructure d’usine d’IA présentées ci-dessus sont des systèmes et des outils intégrés qui prennent en charge le développement, le déploiement et la gestion des applications d’IA, permettant ainsi aux organisations de créer et de maintenir des modèles d’IA de manière plus efficace, plus sécurisée et à grande échelle.

Comment construire votre infrastructure d’IA

De nombreuses organisations se heurtent à des obstacles majeurs, notamment en matière de coûts et de complexité, lorsqu’elles mettent en place l’infrastructure nécessaire à la prise en charge des charges de travail d’IA. Près de la moitié des personnes interrogées dans le rapport « F5 Digital Enterprise Maturity Index Report » se disent préoccupées par le coût de la mise en place et de l’exploitation des charges de travail d’IA, tandis que 39 % indiquent que leur organisation n’a pas encore établi de pratiques évolutives en matière de données pour l’IA.

Pour répondre aux préoccupations liées aux coûts, commencez par définir des objectifs clairs et un budget dédié. Déterminez les problèmes précis que vous souhaitez résoudre grâce à l’IA afin de consacrer votre budget de manière stratégique aux investissements qui produiront une valeur mesurable et auront le plus d’impact. Les objectifs déterminent généralement les frameworks à utiliser, lesquels peuvent à leur tour dicter le type de ressources de calcul nécessaires. Les cas d’usage peuvent également orienter l’architecture réseau locale au sein d’une usine d’IA, ainsi que la connectivité et le traitement en périphérie. Envisagez aussi de recourir à des solutions de stockage dans le cloud. Des fournisseurs de services cloud tels qu’AWS, Oracle, IBM et Microsoft Azure proposent des infrastructures d’IA dans le cloud, notamment des modèles de données avec paiement à l’usage plus abordables, qui permettent d’adapter la capacité de stockage sans investir massivement dans une infrastructure sur site.

Les solutions réseau jouent un rôle majeur dans la mise en place d’une infrastructure d’IA évolutive. Les réseaux à haut débit et à faible latence permettent de transférer rapidement d’importants volumes de données entre les systèmes de stockage et les ressources de calcul. En outre, les unités de traitement des données (DPU) sont spécialement conçues pour gérer le transfert de volumes considérables de données et prendre en charge la mutualisation. Elles favorisent l’évolutivité du traitement des données en permettant l’exécution de plusieurs charges de travail d’IA sur une même infrastructure.

Parmi les autres aspects à prendre en compte concernant l’infrastructure d’IA figure son intégration aux systèmes existants. Planifiez soigneusement la circulation des données entre les environnements informatiques traditionnels et la nouvelle infrastructure d’IA afin de garantir la compatibilité, de limiter les perturbations et de vérifier l’intégrité des données à mesure qu’elles alimentent l’usine d’IA. Par ailleurs, l’évolution de l’infrastructure d’IA s’accompagne de nouveaux risques de sécurité, tels que l’exposition de données sensibles, le vol de modèles ou les vulnérabilités des API. Mettez en place des contrôles d’accès rigoureux, un chiffrement et une surveillance, et veillez à ce que votre environnement d’IA respecte les réglementations relatives à la protection des données, telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne et la loi HIPAA.

Comment optimiser et sécuriser l’infrastructure d’IA

Sans stratégie clairement définie ni planification rigoureuse, les charges de travail et les applications d’IA peuvent entraîner des difficultés majeures, notamment une congestion du réseau, une latence accrue, des goulots d’étranglement au niveau des performances et des risques de sécurité plus élevés.

Pour optimiser les performances de votre infrastructure d’IA, améliorez la gestion du trafic afin de prendre en charge des pipelines de données à haut débit et à faible latence, garantissant ainsi la transmission fluide des données d’entraînement et d’inférence. Exploitez les techniques de génération augmentée par récupération (RAG) pour permettre aux modèles d’IA d’accéder de manière dynamique à des jeux de données propriétaires et de les consulter, afin d’améliorer la qualité des réponses et la pertinence contextuelle. Mettez en œuvre une segmentation réseau orchestrée tenant compte des clusters d’IA afin de planifier dynamiquement l’utilisation des GPU et des ressources de calcul, de réduire la congestion du réseau et d’améliorer l’efficacité globale du système grâce à l’automatisation de l’infrastructure d’IA.

Pour protéger l’infrastructure d’IA, donnez la priorité à la sécurité des API. Étant donné que les applications d’IA dépendent fortement des API, mettez en place des politiques robustes d’authentification, de limitation du débit et de contrôle des accès afin de vous prémunir contre les attaques et les abus. Inspectez en temps réel le trafic à destination des modèles d’IA afin de vous protéger contre les menaces au niveau des prompts, telles que les injections de prompts, les fuites de données et les comportements malveillants en entrée ou en sortie. Surveillez en permanence les risques émergents à l’aide d’un scanner d’applications web afin de détecter les nouvelles menaces et de vous en protéger, ainsi que de repérer les outils d’IA non autorisés et l’IA fantôme présents dans votre environnement.

Comment F5 peut vous aider

F5 améliore les performances, la fiabilité, l’évolutivité et la sécurité de l’infrastructure et des charges de travail d’IA sur l’ensemble du pipeline d’IA. Les solutions F5 pour la fourniture d’applications et de données d’IA offrent une mise en réseau et une gestion du trafic d’IA hautes performances, grâce à un réseau sécurisé et accéléré qui garantit la rapidité, la disponibilité et la maîtrise des applications basées sur l’IA. Les solutions F5 optimisent la mise en réseau de l’IA afin de maintenir la circulation des données au débit maximal et d’adapter le trafic de manière fluide, pour des performances de bout en bout constantes et rentables.

F5 fournit également une solution de sécurité pour les applications et les charges de travail d’IA afin de protéger les applications, les modèles et les données d’IA grâce à une visibilité complète, une sécurité robuste et une évolutivité fluide, le tout reposant sur une plateforme unique, la F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP). Grâce à des défenses adaptatives multicouches, F5 ADSP assure une sécurité homogène et complète, une haute disponibilité et une connectivité à faible latence pour les charges de travail les plus exigeantes, permettant ainsi aux entreprises de sécuriser leurs investissements dans l’IA grâce à la protection unifiée et puissante d’un leader de confiance du secteur.

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