Comment l’IA générative accélère la transformation numérique

Lori Mac VittieIngénieur émérite et évangéliste en chef | F5

Les bouleversements provoqués par la pandémie mondiale et leur impact initial sur la dynamique de transformation numérique des entreprises sont désormais derrière nous. Mais l’accélération fulgurante, le passage soudain au télétravail et la dépendance aux services numériques devraient nous rappeler l’impact que peuvent avoir les événements perturbateurs, alors que l’IA générative fait son apparition.

L’accélération de la transformation numérique des entreprises est visible partout, de DoorDash à la prédominance du divertissement en streaming, en passant par l’instauration d’un mode de travail hybride, chose qui était impensable avant 2020.

Et nous assistons à nouveau à ce phénomène avec l’IA générative, en quelque sorte.

Ce n’est pas que l’IA générative ne soit pas formidable — elle l’est. Et ce n’est pas qu’elle ne va pas changer beaucoup de choses — de notre façon de travailler à notre façon d’apprendre, en passant par notre manière de vivre — elle le fera. Mais à elle seule, l’IA générative n’est pas plus utile que l’analyse de données. Ni l’une ni l’autre ne crée de valeur sans une question à laquelle il faut répondre. Son véritable impact se manifeste lorsqu’elle se conjugue avec les technologies existantes.

Le rôle de catalyseur de l’IA générative produit des effets considérables, généralement lorsqu’elle accélère une tendance existante.

Applications modernes

Par exemple, les applications modernes étaient déjà en passe de dépasser les applications traditionnelles au cours des prochaines années. Mais l’IA a jeté de l’huile sur ce feu, et nous voyons déjà les applications modernes atteindre le sommet de leur domination dans le portefeuille applicatif des entreprises. Car l’IA est une application moderne, tout comme les applications conçues pour en tirer parti.

API

Les API se hissaient déjà rapidement en tête des priorités en matière de déploiement et de sécurité. Avec l’IA, tout ce qui concerne les API est devenu une priorité absolue, au point de probablement détrôner la sécurité générale. En effet, la plupart des entreprises développent des applications modernes (qui reposent sur des API) et intègrent des services d’IA en utilisant, vous l’aurez deviné, des API.

Cloud hybride et multicloud

L’IA générative repose sur d’importantes ressources de calcul, de stockage et de réseau. Des ressources qui vont renforcer le modèle d’exploitation informatique hybride existant et accentuer les difficultés liées aux environnements multicloud. Les cerveaux de l’IA générative — les LLM — seront probablement hébergés dans un cloud public, même si certains resteront sur site. Et les applications conçues pour utiliser ces LLM ? Elles seront elles aussi multicloud. Si vous doutiez encore que l’informatique hybride soit là pour durer, la réalité des ressources nécessaires à l’entraînement et à l’inférence, ainsi que la nécessité légitime de préserver la confidentialité des données privées, vont faire du modèle d’exploitation informatique hybride la norme.

AIOps

L’IA générative accélère également la transition vers l’AIOps. C’est l’outil que l’AIOps attendait, et de nombreuses solutions cherchent déjà à tirer parti de la capacité de cette technologie à générer du contenu, du code et des requêtes. En réalité, l’IA générative nous permettra d’aller au-delà de la méthode la plus aboutie à ce jour — les scripts automatisés — pour atteindre un stade où le système sera capable non seulement d’exécuter les scripts, mais aussi de les générer, ainsi que les politiques appropriées. L’automatisation passera ainsi d’« automatisée » à « autonome ». L’impact sur les opérations sera considérable, mais il faudra des années avant qu’il ne se fasse pleinement sentir. Pourtant, cette évolution est bel et bien en marche.

Tous ces facteurs accéléreront les changements nécessaires pour répondre aux besoins des applications qui exploitent l’IA, ainsi qu’à ceux des organisations qui les développent et les exploitent. La confidentialité, la sécurité et la responsabilité stimuleront l’innovation dans tous les domaines de l’entreprise, en particulier ceux des données, de la mise à disposition des applications et de la sécurité.

Mais toutes ces tendances — applications modernes, API, multicloud, informatique hybride et AIOps — étaient déjà en plein essor avant qu’OpenAI ne lance ChatGPT. L’IA générative n’a fait qu’accélérer leur progression. C’est à peu près ce que la COVID a fait pour la transformation numérique des entreprises, à ceci près qu’avec l’IA, les changements seront bien plus nombreux.

L’impact le plus important de l’IA ne viendra pas de sa simple existence, mais de son influence sur les personnes, les processus et les produits.

À propos de l’auteur

Lori Mac VittieIngénieur émérite et évangéliste en chef | F5

Lori MacVittie est ingénieure émérite et évangéliste en chef au sein du bureau du directeur technique de F5. Elle possède une expertise approfondie dans la fourniture d’applications, les stratégies d’automatisation et les infrastructures. Elle est réputée pour sa capacité à rendre la complexité intelligible, qu’elle définisse des garde-fous pour les agents d’IA, analyse des architectures multicloud fragiles ou explore les limites des systèmes évolutifs. Elle cumule plus de trente ans d’expérience dans le secteur, couvrant le développement d’applications, l’architecture informatique ainsi que l’exploitation des réseaux et des systèmes. Avant de rejoindre F5, elle a été rédactrice spécialisée dans les technologies et a reçu plusieurs distinctions. MacVittie est titulaire d’un master en informatique et est une autrice prolifique dont les publications couvrent la sécurité, le cloud et l’architecture d’entreprise. Elle est également une passionnée de jeux de société et de jeux vidéo, et assume pleinement ses avis bien tranchés sur le fromage.

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