Votre infrastructure est-elle prête pour l'ère de l'IA ?

À mesure que les charges de travail d’IA se développent, les données deviennent à la fois la source de l’intelligence et le goulet d’étranglement qui en limite le potentiel.

Faites le point sur votre situation

Des formes abstraites de lumière verte et bleue avec des blocs numériques, suggérant un flux de données et une infrastructure de stockage d’entreprise évolutive.

Opérateur réactif

L’extension des capacités de stockage se fait en fonction des besoins immédiats.

Planificateur de transition

La stratégie d’infrastructure évolue, mais des lacunes importantes subsistent.

Leader en infrastructures stratégiques

Le stockage est considéré comme un levier stratégique de croissance de l’IA.

Opérateur réactif

L’extension des capacités de stockage se fait en fonction des besoins immédiats.

Opérateur réactif

Le stockage devient une contrainte plutôt qu’un avantage.
La planification des infrastructures est souvent dictée par les contraintes opérationnelles à court terme, les cycles budgétaires ou les besoins immédiats en capacité. À mesure que les charges de travail d’IA augmentent, les organisations à ce stade peuvent être confrontées à une hausse des coûts, à un accès fragmenté aux données et à des difficultés croissantes pour faire évoluer efficacement leur infrastructure.

Indicateurs courants

Les capacités sont étendues en fonction des besoins immédiats.
La demande liée à l’IA est difficile à anticiper.
L’accessibilité des données varie selon les environnements.
Les décisions en matière de stockage privilégient l’efficacité à court terme.

Évaluez votre niveau de préparation

Planificateur de transition

La stratégie d’infrastructure évolue, mais des lacunes importantes subsistent.

Planificateur de transition

Votre organisation évolue vers un modèle opérationnel plus stratégique.
Certains domaines font déjà l’objet d’une planification à plus long terme, et les besoins liés à l’IA commencent à influer sur les décisions en matière d’infrastructure. Toutefois, la planification, les opérations et les priorités stratégiques ne sont pas encore totalement alignées.

Indicateurs courants :

Certaines prévisions relatives aux besoins de l’IA sont déjà établies.
La planification des infrastructures est partiellement alignée sur la croissance de l’entreprise.
L’évolution à grande échelle devient de plus en plus complexe au fil du temps.
La circulation des données génère des contraintes opérationnelles.

Découvrez le cadre

Leader en infrastructures stratégiques

Le stockage est considéré comme un levier stratégique de croissance de l’IA.

Leader en infrastructures stratégiques

L’infrastructure est alignée sur les stratégies à long terme en matière d’IA et de développement de l’entreprise.
À ce stade, les organisations conçoivent leurs infrastructures de manière proactive afin de garantir leur évolutivité, leur accessibilité, leur efficacité et leur résilience. Les décisions en matière de stockage sont intégrées aux feuilles de route globales de l’IA et à la planification opérationnelle.

Indicateurs courants :

La planification pluriannuelle est alignée sur les objectifs de croissance.
L'accessibilité est une priorité, au même titre que la rétention.
L’optimisation de la densité et de l’efficacité est un effort continu.
La stratégie d’infrastructure contribue à créer un avantage concurrentiel.

Découvrez la stratégie

Quels changements entraîne le développement de l’IA à grande échelle ?

L’IA impose de nouvelles contraintes aux infrastructures auxquelles les modèles opérationnels traditionnels n’ont jamais été conçus pour répondre.

Des données accessibles
Les performances de l’IA dépendent de l’accessibilité des données.
Les modèles de stockage traditionnels privilégiaient la conservation des données. Les charges de travail d’IA exigent de plus en plus une récupération rapide des données, une accessibilité optimale et un débit soutenu dans tous les environnements.
Gravité des données
L’IA redéfinit les environnements dans lesquels les infrastructures doivent fonctionner.
À mesure que les données se multiplient dans les environnements de périphérie, cloud et centraux, les modèles opérationnels centralisés entraînent des inefficacités croissantes en matière de latence, de coûts et d’évolutivité.
Rentabilité de la densité
Les infrastructures d’IA nécessitent de nouveaux modèles d’efficacité.
À mesure que les environnements d’IA se développent, augmenter uniquement l’empreinte physique de l’infrastructure devient de plus en plus coûteux.
Pression liée à la mise à l’échelle
Une évolution réactive engendre des contraintes à long terme.
Les organisations qui privilégient une planification à court terme sont souvent confrontées à une complexité opérationnelle croissante et à une évolution plus lente de leurs infrastructures à mesure que les besoins liés à l’IA s’accélèrent.
Alignement stratégique
Une stratégie d’IA nécessite un alignement interfonctionnel.
Les responsables des infrastructures, des opérations, des finances et de l’IA doivent de plus en plus coordonner leurs modèles de planification afin d’assurer efficacement la mise à l’échelle de l’IA.

Lorsque le stockage est insuffisant, le retour sur investissement de l’IA en pâtit.

Pour maximiser le retour sur investissement de l’IA, le stockage doit évoluer au même rythme que les investissements en puissance de calcul. S’il ne suit pas, les ressources de calcul restent inutilisées, les GPU sont sous-exploités et la productivité stagne. Les résultats financiers sont subordonnés à la stratégie de stockage.

Schéma montrant les GPU connectés au stockage et aux serveurs via des pipelines de données, illustrant les gains de performance et le retour sur investissement.

Un modèle opérationnel centré sur les données pour l’ère de l’IA

Les infrastructures d’IA modernes obligent de plus en plus les organisations à repenser la manière dont les données sont stockées, exploitées et gérées à grande échelle.

Modernisez votre stratégie de stockage

La gravité des données au cœur de la stratégie

Avec les charges de travail liées à l’IA, il est de plus en plus courant que les données restent là où elles sont générées et utilisées. La stratégie de stockage doit donc désormais tenir compte de ce changement.

La disponibilité des données détermine la vitesse de l’IA

Les stratégies modernes prévoient une circulation fluide et une hiérarchisation des données entre les différents environnements de stockage et types de supports, en fonction du débit, des schémas d’accès, de la capacité et des exigences de gouvernance propres aux charges de travail d’IA.

Les gains de l’IA tributaires de la densité de stockage

Alors que la consommation d’énergie et l’espace deviennent les principales contraintes des centres de données basés sur l’IA, les téraoctets par watt et par mètre carré deviennent les nouveaux indicateurs d’optimisation permettant de garantir la rentabilité de l’inférence à grande échelle.

Une planification stratégique pour l’avenir

Les stratégies de stockage les plus pérennes anticipent les nouveaux types de données, les nouvelles charges de travail et les nouveaux modèles de consommation, tout en alignant les investissements dans le stockage sur les feuilles de route de l’IA et la planification des capacités à long terme.

Évaluez votre stratégie de stockage à l’ère de l’IA

Identifiez les aspects de votre approche actuelle susceptibles de freiner le développement futur de l’IA et les mesures à prendre pour y remédier.

Vous découvrirez :

Les domaines dans lesquels des risques d’infrastructure peuvent apparaître
Le caractère proactif ou réactif de votre planification du stockage
L’impact de la capacité, de la densité et de l’accès aux données sur les résultats de l’IA
Les mesures à prendre dès aujourd’hui pour renforcer votre stratégie
Les priorités sur lesquelles les dirigeants doivent désormais se concentrer

Évaluez votre niveau de préparation

Transformer le stockage en avantage stratégique

L’IA transforme la manière dont les organisations créent de la valeur, tandis que le stockage joue un rôle croissant dans leur capacité à la développer à grande échelle.

Seagate accompagne de nombreuses organisations parmi les plus axées sur les données au monde dans le développement de leurs infrastructures à l’échelle de l’IA, l’accessibilité des données et la planification à long terme.

Ce cadre aide les dirigeants d’entreprise à mieux comprendre où apparaissent les contraintes d’infrastructure et à anticiper les besoins à venir.

Votre entreprise est-elle prête ?

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Identifiez les aspects de votre approche actuelle susceptibles de freiner le développement futur de l’IA et les mesures à prendre pour y remédier.

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Évaluez votre stratégie de stockage à l’ère de l’IA

Identifiez les aspects de votre approche actuelle susceptibles de freiner le développement futur de l’IA et les mesures à prendre pour y remédier.

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