Il n’existe pas vraiment de secteurs d’activité pour lesquels l’intelligence artificielle générative n’ouvre pas de nouvelles perspectives et de nouveaux usages. Le monde de l’enseignement supérieur et de la recherche est évidemment concerné au premier chef ! Mais s’appuyer sur les IA génératives généralistes ne suffit pas toujours et l’avenir est aux IA sur mesure.
Mais comment mettre en place une infrastructure adaptée pour développer, entraîner, exécuter et maintenir sa propre IA générative ? Entre le choix du matériel, du modèle de langage ou des stratégies de protection et d’exploitation de la donnée, l’équation peut se révéler complexe à résoudre.
Bien choisir la station de travail pour les développeurs
Tout commence par le choix d’une station de travail adaptée aux besoins des développeurs. Pour travailler efficacement sur des projets d’IA générative, il est recommandé d’opter pour une station de travail puissante, dotée d’un processeur performant, d’une grande quantité de mémoire RAM et d’une carte graphique dédiée de dernière génération.
Quel modèle de langage ?
Le choix des modèles de langage est également crucial dans le développement de l’IA générative. Les modèles pré-entraînés, tels que GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) développé par OpenAI, sont souvent privilégiés pour leur capacité à générer du texte de qualité. Ces modèles sont entraînés sur de vastes corpus de données textuelles et peuvent être personnalisés pour des tâches spécifiques.
Afin de choisir le bon modèle de langage pour votre projet d’IA générative, vous devrez tenter de répondre à quelques questions comme le type de contenu à générer (texte, code, images, etc.), le volume et la complexité des données à exploiter, vos exigences en termes de performance ou encore les ressources disponibles (budget, puissance de calcul, compétences, etc.) pour le projet.
En fonction des réponses que vous apporterez à ces questionnements, vous pourrez évaluer les différentes solutions disponibles parmi les transformateurs (GPT-3, Bard, T5, etc.), les modèles de langage conversationnels (LaMDA, Megatron-Turing NLG, etc.) ou les modèles de langage spécifiques à un domaine (BioGPT, ClinicalBERT, etc).
Optez pour des serveurs boostés au GPU
Pour disposer de la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement des modèles d’IA générative, il est recommandé de s’appuyer sur des serveurs boostés au GPU. Les GPU (Graphics Processing Unit) sont particulièrement efficaces pour les calculs parallèles nécessaires à l’entraînement des réseaux de neurones.
Des serveurs équipés de GPU dernière génération de type NVIDIA H100 ou d’accélérateurs comme AMD Instinct offriront une capacité de calcul élevée et pourront réduire significativement les délais d’entraînement des modèles. En les intégrant dans votre arsenal, vous parviendrez à faire gagner un temps considérable à votre projet.
Stockez et protégez les données
Sans donnée, pas d’IA ! C’est une loi d’airain. Aussi, le choix du type de stockage pour la data constitue le socle de votre projet d’IA générative.
Les données utilisées pour l’entraînement des modèles peuvent être volumineuses et nécessitent donc un stockage fiable et évolutif. Les solutions de stockage en réseau (NAS) ou de stockage objet sont particulièrement adaptées pour leur haut niveau de disponibilité et leur fiabilité.
Mais stocker d’importants volumes de données n’est pas le plus difficile. Votre véritable enjeu, c’est celui de la protection des données. Vous devrez par conséquent recourir à des solutions de chiffrement des données, de contrôle d’accès, de surveillance des activités et de sauvegarde pour garantir la confidentialité et l’intégrité des données.
Une fois l’ensemble de ces ingrédients réunis, vous serez prêt à vous lancer dans l’aventure de l’IA générative ! Pour simplifier les choses, vous pouvez également compter sur les architectures de référence, en faisant appel à un constructeur qui vous proposera une infrastructure spécifiquement préconfigurée pour cet usage.
