Le stockage d’entreprise est essentiel pour l’adoption de l’IA générative.

L’intelligence artificielle générative (GenAI) repose fortement sur la qualité et la disponibilité des données stockées dans les bases de données vectorielles des entreprises. Ces données, qu’elles soient structurées ou non, sont indispensables pour améliorer la précision et la pertinence des modèles de GenAI.

L’importance de l’architecture RAG

L’architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) joue un rôle central dans le maintien de la pertinence des données après l’entraînement initial des modèles d’IA. En exploitant les données exclusives des bases de données d’entreprise, le RAG améliore la précision des modèles d’IA. Un déploiement RAG efficace permet de regrouper toutes les données nécessaires pour maintenir le processus d’IA à jour.

Avantages concrets du RAG

Le RAG permet aux entreprises de générer des réponses plus précises aux questions des clients ou des employés. Les modèles d’IA, y compris les LLM (Large Language Models) comme ChatGPT, peuvent ainsi accéder à des informations dépassant leurs données de formation initiale. Cela est possible grâce à l’accès aux données propriétaires stockées dans l’infrastructure d’entreprise.

Les limites des LLM et SLM

Sans le RAG, les LLM et SLM (Small Language Models) sont limités aux informations accessibles au public, telles que celles disponibles sur Internet. Pour répondre efficacement aux questions des utilisateurs, ces modèles doivent pouvoir croiser des sources d’information faisant autorité au sein de l’entreprise. Cette dynamique place le stockage d’entreprise au centre de l’adoption de la GenAI.

Exigences pour l’infrastructure de stockage

L’infrastructure de stockage doit être cybersécurisée et disponible à 100 %. Elle doit également être flexible, rentable et capable de fonctionner dans un environnement hybride multi-cloud. Une faible latence est essentielle pour garantir la performance et la fiabilité de l’infrastructure de stockage lors du lancement de projets d’IA.

L’apprentissage sémantique de l’IA

L’IA apprend par apprentissage sémantique, en accroissant ses connaissances sur la base des informations antérieures. Le modèle d’IA, formé sur des quantités massives d’informations accessibles au public, doit être mis à jour et personnalisé avec les données de l’entreprise pour être véritablement efficace.

L’évolution du stockage d’entreprise

Les entreprises doivent envisager un stockage à l’échelle du pétaoctet pour s’adapter aux changements rapides de l’IA. Transformer l’infrastructure de stockage en une plateforme dynamique et super-intelligente est essentiel pour accélérer et améliorer la transformation numérique de l’IA.

À propos d’Eric Herzog

Eric Herzog, directeur marketing d’Infinidat, apporte une riche expérience dans le domaine du stockage. Avant de rejoindre Infinidat, il a occupé des postes de direction chez IBM Storage Solutions, Violin Memory et EMC.

À propos d’Infinidat

Infinidat propose une architecture de stockage primaire et secondaire centrée sur la plateforme, optimisée par la technologie InfiniVerse®. Cette plateforme offre des avantages opérationnels exceptionnels et est adaptée aux environnements sur site et multi-cloud hybrides. L’infrastructure d’Infinidat est cyber résiliente, performante et garantit une disponibilité à 100 %.

Pour plus d’informations, visitez le site officiel d’Infinidat.