Les plateformes d'IA indépendantes comme alternative stratégique pour les entreprises européennes

Plateformes d'IA indépendantes par rapport aux alternatives

La sélection de la bonne plate-forme pour le développement et le fonctionnement des applications de l'intelligence artificielle (IA) est une décision stratégique avec des conséquences loin. Les entreprises sont confrontées au choix entre les offres de grandes hyperscales, des solutions entièrement développées en interne et des plateformes d'IA dites indépendantes. Afin de pouvoir prendre une décision bien fondée, une délimitation claire de ces approches est essentielle.

Convient à:

• Intégration de l'IA d'une plate-forme d'IA indépendante et croisée à l'échelle de la source pour toutes les questions de l'entreprise

Caractérisation des plates-formes d'IA indépendantes (y compris les concepts souverains / IA privés)

Les plateformes d'IA indépendantes sont généralement fournies par des prestataires qui agissent en dehors de l'écosystème dominant de l'hyperscaleur tel que Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud Platform (GCP). Leur objectif est souvent de fournir des compétences spécifiques pour le développement, le déploiement et la gestion des modèles KI et d'apprentissage automatique (ML), selon lesquels des aspects tels que le contrôle des données, l'adaptabilité ou l'intégration verticale de l'industrie peuvent être davantage soulignés. Cependant, ces plateformes peuvent être exploitées sur des infrastructures de cloud privées, sur site ou, dans certains cas, également sur l'infrastructure d'hyperscaleurs, mais offrent une couche de gestion et de contrôle distincte.

Un concept central qui est particulièrement important dans un contexte européen et est souvent associé à des plateformes indépendantes est «l'IA souveraine». Ce terme souligne la nécessité de contrôler les données et la technologie. Les systèmes Arvato, par exemple, se différencient entre "AI publique" (comparable aux approches hyperstales qui utilisent potentiellement l'entrée des utilisateurs pour la formation) et "Sovereign IA". L'IA souverain peut être différenciée davantage:

• IA souverain auto-déterminée: Ce sont des solutions obligatoires qui peuvent être exploitées sur une infrastructure hyperscale, mais avec des limites de données de l'UE garanties ("frontière des données de l'UE") ou dans un fonctionnement pur de l'UE. Ils s'appuient souvent sur des modèles publics de grande langue (LLM) qui sont affinés à des fins spécifiques ("affinés"). Cette approche recherche un compromis entre les compétences de l'IA moderne et le contrôle nécessaire sur les données.
• AU-AU-SOUVERIEUR AI: Ce niveau représente un contrôle maximal. Les modèles d'IA sont exploités localement, sans dépendances sur des tiers et sont formés sur la base de leurs propres données. Ils sont souvent hautement spécialisés dans une certaine tâche. Cette auto-tension maximise le contrôle, mais peut potentiellement être au détriment des performances générales ou de la largeur de l'applicabilité.

Contrairement aux hyperscaleurs, qui visent la largeur, les portefeuilles de services horizontaux, les plates-formes indépendantes se concentrent plus fréquemment sur des niches spécifiques, offrent des outils spécialisés, des solutions verticales ou une position explicitement via des caractéristiques telles que la protection des données et le contrôle des données en tant que promesses de prestations de base. LocalMind, par exemple, annonce explicitement la possibilité de faire fonctionner des assistants d'IA sur leurs propres serveurs. L'utilisation ou l'activation des déploiements de cloud privés est une fonctionnalité courante qui donne aux organisations un contrôle total sur le stockage et le traitement des données.

Différenciation des plateformes d'hyperscaleur (AWS, Azure, Google Cloud)

Les hyperscalers sont de grands fournisseurs de cloud qui sont les propriétaires et les opérateurs de centres de données massifs et distribués à l'échelle mondiale. Ils offrent des ressources de cloud computing hautement évolutives et standardisées en tant qu'infrastructure en tant que service (IAAS), plate-forme en tant que service (PaaS) et logiciel en tant que service (SaaS), y compris des services étendus pour l'IA et le ML. Les représentants les plus importants incluent AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, mais aussi IBM Cloud et Alibaba Cloud.

Leur principale caractéristique est l'énorme évolutivité horizontale et un très large portefeuille de services intégrés. Ils jouent un rôle central dans de nombreuses stratégies de transformation numérique car ils peuvent fournir une infrastructure flexible et sûre. Dans la zone d'IA, les hyperscales offrent généralement l'apprentissage automatique en tant que service (MLAA). Cela inclut l'accès basé sur le cloud au stockage de données, à la capacité informatique, aux algorithmes et aux interfaces sans avoir besoin d'installations locales. L'offre comprend souvent des modèles pré-formés, des outils pour les modèles (par exemple Azure AI, Google Vertex AI, AWS Sagemaker) et l'infrastructure nécessaire pour le déploiement.

Une caractéristique essentielle est l'intégration profonde des services d'IA dans l'écosystème plus large de l'hyperscaler (calcul, stockage, réseau, bases de données). Cette intégration peut offrir des avantages grâce à la fuite, mais en même temps comporte le risque de forte dépendance des prestataires ("Vendeur Lock-In"). Un point critique de distinction concerne l'utilisation des données: on considère que les données hyperscal clients - ou au moins les métadonnées et les modèles d'utilisation - pourraient utiliser pour améliorer vos propres services. Les plateformes souverains et indépendantes répondent souvent explicitement à ces préoccupations. Microsoft, par exemple, indique de ne pas utiliser les données des clients sans consentement pour la formation des modèles de base, mais il y a encore de l'incertitude pour de nombreux utilisateurs.

Comparaison avec des solutions développées en interne (interne)

Les solutions développées en interne sont des plateformes d'IA entièrement sur mesure, qui sont construites et gérées par les équipes internes de science informatique ou de données d'une organisation elle-même. En théorie, ils offrent le contrôle maximal sur chaque aspect de la plate-forme, similaire au concept d'auto-IA souverain.

Cependant, les défis de cette approche sont importants. Il nécessite des investissements importants dans du personnel spécialisé (scientifiques des données, ingénieurs ML, experts en infrastructure), de longs temps de développement et des efforts continus pour la maintenance et le développement ultérieur. Le développement et la mise à l'échelle peuvent être lents, ce qui couvre le risque de prendre du retard sur l'innovation rapide dans la zone d'IA. S'il n'y a pas d'effets à l'échelle extrême ou d'exigences très spécifiques, cette approche entraîne souvent des coûts d'exploitation globaux plus élevés (coût total de possession, TCO) par rapport à l'utilisation de plates-formes externes. Il existe également le risque de développer des solutions qui ne sont pas compétitives ou dépassées rapidement.

Les limites entre ces types de plate-forme peuvent se brouiller. Une plate-forme «indépendante» peut certainement être exploitée sur l'infrastructure d'un hyperscaleur, mais offre une valeur ajoutée indépendante grâce à des mécanismes de contrôle spécifiques, des fonctionnalités ou des abstractions de conformité. LocalMind, par exemple, permet un fonctionnement sur vos propres serveurs, mais également l'utilisation de modèles propriétaires, ce qui implique un accès cloud. La différence décisive est souvent non seulement dans l'emplacement physique du matériel, mais plutôt dans la couche de contrôle (plan de gestion), le modèle de gouvernance des données (qui contrôle les données et son utilisation?) Et la relation avec le fournisseur. Une plate-forme peut être fonctionnellement indépendante, même si elle s'exécute sur une infrastructure AWS, Azure ou GCP tant qu'elle a isolé l'utilisateur de l'hyperscaler direct-Lock-in est isolé et offre des fonctions de contrôle, d'ajustement ou de conformité uniques. Le cœur de la distinction est qui fournit les services centraux de la plate-forme d'IA, que les directives de gouvernance des données s'appliquent et la flexibilité existante en dehors des offres hyperstales standardisées.

Comparaison des types de plate-forme AI

Comparaison des types de plate-forme AI-Image: Xpert.Digital

Cet aperçu tabulaire sert de base à l'analyse détaillée des avantages et des inconvénients des différentes approches dans les sections suivantes. Il illustre les différences fondamentales de contrôle, de flexibilité, d'évolutivité et de dépendances potentielles.

La comparaison des types de plates-formes AI montre des différences entre les plates-formes AI indépendantes, les plates-formes IA hyperscaleur telles que AWS, Azure et GCP ainsi que des solutions développées en interne. Les plates-formes d'IA indépendantes sont principalement fournies par des fournisseurs spécialisés, souvent des PME ou des acteurs de niche, tandis que les plates-formes hyperscaler utilisent des fournisseurs d'infrastructures cloud mondiaux et proviennent de l'organisation développée en interne. Dans l'infrastructure, les plateformes indépendantes reposent sur des approches sur site, cloud ou hybrides privées, dont certaines incluent des infrastructures hyperstales. Les hyperscaleurs utilisent des centres mondiaux de cloud public, tandis que les solutions développées en interne sont basées sur leurs propres centres de données ou sur un cloud privé. En ce qui concerne le contrôle des données, les plateformes indépendantes offrent souvent une orientation élevée des clients et se concentrent sur la souveraineté des données, tandis que les hyperscales offrent un contrôle potentiellement limité en fonction des directives du fournisseur. Les solutions développées en interne permettent un contrôle complet des données internes. Les plates-formes indépendantes sont variables dans le modèle d'évolutivité: sur site nécessite la planification, les modèles hébergés sont souvent élastiques. Les hyperscalers offrent une élasticité de haut grade avec des modèles de paiement, tandis que les solutions développées en interne dépendent de leur propre infrastructure. La largeur de service est souvent spécialisée et axée sur les plates-formes indépendantes, mais avec des hyperscaleurs, cependant, très large avec un écosystème complet. Les solutions développées en interne sont adaptées à des besoins spécifiques. Le potentiel d'adaptation est élevé pour les plates-formes indépendantes, souvent conviviales open source, tandis que les hyperscalers offrent des configurations standardisées dans certaines limites. Les solutions développées en interne permettent le potentiel d'adaptation théoriquement maximal. Les modèles de coûts varient: les plates-formes indépendantes reposent souvent sur des modèles de licence ou d'abonnement avec un mélange de CAPEX et OPEX, tandis que l'hyperscaler utilise principalement des modèles de paiement basés sur Opex. Les solutions développées en interne nécessitent des investissements élevés de CAPEX et OPEX pour le développement et le fonctionnement. L'accent mis sur le RGPD et la conformité à l'UE est souvent élevé pour les plates-formes indépendantes et une promesse de base, tandis que les hyperscales y répondent de plus en plus, mais cela peut être plus complexe en raison de la couverture américaine. Dans le cas des solutions développées en interne, cela dépend de l'implémentation interne. Cependant, le risque de verrouillage du fournisseur est plus faible pour les plates-formes indépendantes qu'avec des hyperscaleurs. Les hyperscaleurs présentent un risque élevé de leur intégration écosystémique. Les solutions développées en interne présentent un faible risque de blocage des fournisseurs, mais il est possible que la technologie se bloque.

Avantage dans la souveraineté et la conformité des données dans un contexte européen

Pour les entreprises qui travaillent en Europe, la protection des données et la conformité aux exigences réglementaires telles que le règlement général sur la protection des données (RGPD) et la prochaine loi sur l'IA de l'UE sont des exigences centrales. Les plateformes d'IA indépendantes peuvent offrir des avantages importants dans ce domaine.

Amélioration de la protection des données et de la sécurité des données

Un avantage important des plateformes indépendantes, en particulier pour le déploiement privé ou sur site, est le contrôle granulaire de l'emplacement et du traitement des données. Cela permet aux entreprises de répondre directement aux exigences de localisation des données à partir des réglementations spécifiques au RGPD ou à l'industrie. Dans un environnement de cloud privé, l'organisation garde le contrôle total sur l'endroit où vos données sont enregistrées et comment elles sont traitées.

De plus, les environnements privés ou dédiés permettent la mise en œuvre de configurations de sécurité adaptées aux besoins spécifiques et aux profils de risque spécifiques de l'entreprise. Ceux-ci peuvent éventuellement aller au-delà des mesures de sécurité génériques qui sont offertes dans les environnements de cloud public par défaut. Même si des hyperscales tels que Microsoft soulignent que la sécurité et la protection des données «par conception» sont prises en compte, un environnement privé offre naturellement des options de contrôle et de configuration plus directes. Des plateformes indépendantes peuvent également offrir des fonctionnalités de sécurité spécifiques qui s'adressent aux normes européennes, telles que les fonctions de gouvernance étendues.

La limitation de l'exposition aux données à de grands groupes technologiques potentiellement potentiellement basés sur la base de l'UE réduit la surface pour les éventuelles blessures de protection des données, l'accès non autorisé ou les données involontairement poursuivies par le fournisseur de plate-forme. L'utilisation de centres de données internationaux, qui ne répond pas aux normes de sécurité requises par la législation européenne sur la protection des données, représente un risque réduit par des environnements contrôlés.

Remplissage des exigences du RGPD et des réglementations européennes

Les plates-formes d'IA indépendantes ou souverains peuvent être conçues de telle sorte qu'elles soutiennent intrinsèquement les principes de base du RGPD:

• Minimisation des données (Art. 5 Para. 1 Lit. C GDPR): Dans un environnement contrôlé, il est plus facile de s'assurer et d'audit que seules les données personnelles requises à l'objectif de traitement sont utilisées.
• Pourcentage de liaison (art. 5 para. 1 lit. b RGPD): l'application des objectifs de traitement spécifiques et la prévention d'une mauvaise utilisation sont plus faciles à assurer.
• Transparence (art. 5 para. 1 lit. a, art. 13, 14 RGPD): Bien que la traçabilité des algorithmes d'IA ("AI explicable") reste un défi général, le contrôle sur la plate-forme facilite la documentation des flux de données et le traitement de la logique. Ceci est essentiel pour remplir les obligations d'information envers les personnes touchées et pour les audits. Les personnes touchées doivent être clairement et naturellement informées de la façon dont leurs données sont traitées.
• Intégrité et confidentialité (Art. 5 Para. 1 Lit. F RGPD): La mise en œuvre de mesures techniques et organisationnelles appropriées (TOMS) pour protéger la sécurité des données peut être contrôlée plus directement.
• Droits affectés (chapitre III RGPD): la mise en œuvre de droits tels que l'information, la correction et la suppression ("droit à être oublié") peut être simplifié par contrôle direct sur les données.

En vue de la loi sur l'IA de l'UE, qui place les exigences basées sur les risques pour les systèmes d'IA, les plateformes sont avantageuses qui offrent des processus de transparence, de contrôle et de véritables. Cela s'applique en particulier à l'utilisation de systèmes ACI à haut risque, tels que définis dans des domaines tels que l'éducation, l'emploi, les infrastructures critiques ou l'application de la loi. Les plates-formes indépendantes pourraient spécifiquement développer ou offrir des fonctions pour soutenir la conformité AI Act.

Un autre point essentiel consiste à éviter le transfert problématique de données vers les pays tiers. L'utilisation de plates-formes hébergées dans l'UE ou exécutées sur des locaux contribue à la nécessité de constructions juridiques complexes (telles que des clauses de contrat standard ou des résolutions d'adéquation) pour la transmission de données personnelles dans les pays sans niveau de protection des données adéquat, comme les États-Unis. Malgré des réglementations telles que le cadre de confidentialité des données de l'UE-US, cela reste un défi persistant dans l'utilisation des services hyperstaux mondiaux.

Mécanismes pour assurer la conformité

Les plateformes indépendantes offrent différents mécanismes pour soutenir la conformité aux réglementations sur la protection des données:

• Déploiement privé Cloud / sur site: Il s'agit du moyen le plus direct d'assurer la souveraineté et le contrôle des données. L'organisation conserve un contrôle physique ou logique sur l'infrastructure.
• Localisation des données / limites de l'UE: certains fournisseurs garantissent contractuellement que les données ne seront traitées que dans l'UE ou les frontières de pays spécifiques, même si l'infrastructure sous-jacente provient d'un hyperscaler. Microsoft Azure, par exemple, propose des emplacements de serveurs européens.
• Outils d'anonymisation et de pseudonymisation: les plates-formes peuvent offrir des fonctions intégrées pour l'anonymisation ou la pseudonymisation des données avant de passer dans les processus d'IA. Cela peut réduire la portée du RGPD. L'apprentissage fédéré, dans lequel les modèles sont formés localement sans données brutes quittant l'appareil, est une autre approche.
• Conformité par conception / confidentialité par conception: les plates-formes peuvent être conçues à partir de zéro qu'elles prennent en compte les principes de protection des données ("Confidentialité par conception") et offrent des paramètres par défaut de protection des données ("Privacy par défaut"). Cela peut être pris en charge par le filtrage automatisé des données, les journaux d'audit détaillés pour suivre les activités de traitement des données, les contrôles d'accès granulaires et les outils pour la gouvernance des données et la gestion du consentement.
• Certifications: certifications officielles selon ART. 42 Le RGPD peut occuper la conformité avec les normes de protection des données de manière transparente et servir d'avantage concurrentiel. Ces certificats peuvent être recherchés par les fournisseurs de plateformes ou plus facilement obtenus par l'utilisateur sur des plates-formes contrôlées. Vous pouvez faciliter la preuve de la conformité à vos fonctions conformément à l'art. 28 RGPD, en particulier pour les processeurs. Des normes établies telles que l'ISO 27001 sont également pertinentes dans ce contexte.

La capacité non seulement d'atteindre la conformité, mais aussi de le prouver, se développe d'un besoin purement à un avantage stratégique sur le marché européen. La protection des données et l'IA digne de confiance sont cruciales pour la confiance des clients, des partenaires et du public. Des plateformes indépendantes qui répondent spécifiquement aux exigences réglementaires européennes et offrent des chemins de conformité clairs (par exemple, grâce à la localisation garantie des données, des étapes de traitement transparentes, des mécanismes de contrôle intégrés), les entreprises permettent aux risques de conformité de minimiser et de renforcer la confiance. Vous pouvez donc aider à transformer la conformité d'un facteur de coût pur en un atout stratégique, en particulier dans les industries sensibles ou lors du traitement des données critiques. Le choix d'une plate-forme qui simplifie la conformité et assure manifestement est une décision stratégique qui réduit potentiellement les coûts de conformité totaux par rapport à la navigation complexe dans les environnements hyperstaux mondiaux afin d'atteindre le même niveau de sécurité et de détectabilité.

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Flexibilité, adaptation et contrôle

En plus des aspects de la souveraineté des données, les plates-formes d'IA indépendantes offrent souvent un niveau de flexibilité, d'adaptabilité et de contrôle plus élevé par rapport aux offres standardisées de l'hyperscaleur ou des développements internes à forte intensité de ressources.

Solutions de l'IA sur mesure: au-delà des offres standardisées

Les plates-formes indépendantes peuvent offrir plus de portée lors de la configuration de l'environnement de développement, de l'intégration d'outils spécifiques de tiers ou de la modification des processus de travail que ce qui est le cas avec les services PaaS et SaaS souvent plus standardisés. Alors que certains systèmes modulaires, comme observé dans le domaine de Bubilder du site Web de l'IA, privilégient la vitesse au détriment de l'adaptabilité, d'autres solutions indépendantes visent à donner aux utilisateurs plus de contrôle.

Cette flexibilité permet une adaptation plus profonde aux exigences spécifiques au domaine. Les entreprises peuvent optimiser des modèles ou des configurations de plate-forme entières pour des tâches ou des industries hautement spécialisées, qui peuvent aller au-delà des compétences générales des modèles hyperscaleurs qui sont souvent utilisés pour une large applicabilité. Le concept d'auto-IA souverain sensible est explicitement destiné à des modèles hautement spécialisés formés sur ses propres données. Cette flexibilité souligne la possibilité de transférer et d'adapter des modèles d'IA dans toutes les industries.

Un autre aspect est la possibilité de sélectionner et d'utiliser spécifiquement les composants requis au lieu d'avoir à mettre en place des packages de service potentiellement surchargés ou fixes de grandes plates-formes. Cela peut aider à éviter une complexité et des coûts inutiles. À l'inverse, cependant, il faut tenir compte du fait que les hyperscaleurs offrent souvent une plus large gamme de fonctions et de services standard qui sont disponibles immédiatement, qui est examiné plus en détail dans la section sur les défis (IX).

Convient à:

• L'intelligence artificielle transforme Microsoft SharePoint avec Premium AI en une plate-forme de gestion de contenu intelligente

Utilisation de modèles et de technologies open source

Un avantage significatif de nombreuses plates-formes indépendantes est l'utilisation plus facile d'un large éventail de modèles d'IA, en particulier les principaux modèles open source tels que LLAMA (META) ou Mistral. Cela contraste avec les hyperscaleurs qui ont tendance à préférer leurs propres modèles propriétaires ou les modèles de partenaires proches. La sélection gratuite du modèle permet aux organisations de prendre des décisions en fonction de critères tels que les performances, les coûts, les conditions de licence ou l'adéquation spécifique pour la tâche. LocalMind, par exemple, prend explicitement soutient Llama et Mistral aux côtés d'options propriétaires. Le projet européen OpenGPT-X vise à fournir de puissantes alternatives open source telles que Teuken-7b, qui sont spécialement adaptées aux langues et aux besoins européennes.

Les modèles open source offrent également un niveau de transparence plus élevé concernant leur architecture et potentiellement également les données de formation (en fonction de la qualité de la documentation, par exemple «Cartes de modèle»). Cette transparence peut être cruciale à des fins de conformité, de débogage et de la compréhension de base du comportement du modèle.

D'après la vue des coûts, les modèles open source, en particulier dans le cas d'une utilisation à grand volume, peuvent être considérablement moins chers que le règlement via des API propriétaires. La comparaison entre Deepseek-R1 (open source) et OpenAI O1 (propriétaire) montre des différences de prix significatives par jeton traité. Enfin, l'utilisation de l'open source permet de participer aux cycles d'innovation rapide de la communauté mondiale de l'IA.

Contrôle des infrastructures et du déploiement du modèle

Les plateformes indépendantes offrent souvent une plus grande flexibilité lors du choix de l'environnement de déploiement. Les options vont des locaux sur site aux nuages ​​privés aux scénarios multi-cloud dans lesquels des ressources de différents fournisseurs sont utilisées. Deepseek, par exemple, peut fonctionner localement dans des conteneurs Docker, ce qui maximise le contrôle des données. Cette liberté de choix donne aux entreprises plus de contrôle sur des aspects tels que la performance, la latence, les coûts et la sécurité des données.

Cela va de pair avec la possibilité d'optimiser le matériel sous-jacent (par exemple GPUS spécifiques, les solutions de mémoire) et les configurations logicielles (systèmes d'exploitation, cadres) pour certaines charges de travail. Au lieu d'être limités aux types d'instances standardisés et aux modèles de prix de l'hyperscaleur, les entreprises peuvent mettre en œuvre des configurations plus potentiellement plus efficaces ou moins chères.

Le contrôle de l'environnement de développement permet également des expériences plus profondes et l'intégration transparente d'outils ou de bibliothèques personnalisés qui sont nécessaires pour des tâches de recherche ou de développement spécifiques.

Cependant, la flexibilité et le contrôle prolongés qui offrent des plateformes indépendantes s'accompagnent souvent d'une responsabilité accrue et d'une complexité potentiellement. Alors que les hyperscales abstraitent de nombreux détails d'infrastructure par le biais de services gérés, des plateformes indépendantes, en particulier dans le cas de déploiements sur site ou fortement individualisés, nécessitent des connaissances spécialisées internes pour l'installation, la configuration, le fonctionnement et la maintenance. L'avantage de la flexibilité est donc le plus important pour les organisations qui ont les compétences nécessaires et la volonté stratégique d'exercer activement ce contrôle. Si ce savoir-faire est manquant ou si l'accent est principalement mis sur le lancement rapide du marché avec des applications standard, la simplicité des services hyperscaux gérés pourrait être plus attrayante. La décision dépend fortement des priorités stratégiques: le contrôle maximum et l'adaptabilité par rapport à l'ami de l'utilisateur et à la largeur des services gérés. Ce compromis affecte également les coûts d'exploitation totaux (section VIII) et les défis potentiels (section IX).

Réduction du verrouillage des fournisseurs: stratégique et effet

La dépendance à l'égard d'un seul fournisseur de technologies, connu sous le nom de verrouillage des fournisseurs, est un risque stratégique important, en particulier dans le domaine dynamique des technologies de l'IA et du cloud. Les plateformes d'IA indépendantes sont souvent positionnées comme un moyen de réduire ce risque.

Comprendre les risques de la dépendance à l'hyperscaleur

Le verrouillage des fournisseurs décrit une situation dans laquelle le changement de la technologie ou les services d'un fournisseur à un autre est associé à un prohibiteur avec des coûts élevés ou une complexité technique. Cette dépendance fournit au fournisseur un pouvoir de négociation important au client.

Les causes de verrouillage sont diverses. Cela comprend des technologies propriétaires, des interfaces (API) et des formats de données qui créent une incompatibilité avec d'autres systèmes. L'intégration profonde de différents services au sein de l'écosystème d'un hyperscaler rend difficile le remplacement des composants individuels. Les coûts élevés de transfert de données du cloud (coûts de sortie) agissent comme une obstacle financier. En outre, il y a des investissements dans des connaissances et une formation spécifiques des employés, qui ne sont pas facilement transférables à d'autres plateformes, ainsi que des contrats à long terme ou des conditions de licence. Plus il y a de services d'un fournisseur et plus ils sont liés, plus un changement potentiel devient complexe.

Les risques stratégiques d'une telle dépendance sont considérables. Ils comprennent une agilité et une flexibilité réduites car l'entreprise est liée à la feuille de route et aux décisions technologiques du fournisseur. La capacité de s'adapter à des solutions innovantes ou moins chères des concurrents est restreinte, ce qui peut ralentir votre propre vitesse d'innovation. Les entreprises sont sensibles aux augmentations de prix ou aux modifications défavorables des conditions contractuelles car leur position de négociation est affaiblie. Les exigences réglementaires, en particulier dans le secteur financier, peuvent même prescrire des stratégies de sortie explicites pour gérer les risques d'un verrouillage.

Les implications des coûts vont au-delà des coûts d'exploitation réguliers. Un changement de plate-forme (remplacement) entraîne des coûts de migration considérables, qui sont renforcés par des effets de verrouillage. Cela comprend les coûts de transfert de données, le nouveau développement ou l'adaptation potentiel des fonctionnalités et des intégrations basées sur les technologies propriétaires, ainsi qu'une formation approfondie pour les employés. Les coûts indirects par le biais d'interruptions d'entreprise pendant la migration ou les inefficacités à long terme avec planification inadéquate sont ajoutés. Les coûts potentiels de sortie d'une plate-forme cloud doivent également être pris en compte.

Comment les plates-formes indépendantes favorisent l'autonomie stratégique

Les plateformes d'IA indépendantes peuvent aider à maintenir l'autonomie stratégique de différentes manières et à réduire les risques de verrouillage:

• Utilisation de normes ouvertes: plates-formes basées sur des normes ouvertes pour exemple des formats de conteneurs standardisés (tels que Docker), des API ouvertes ou la prise en charge des modèles open source et des cadres-réducteur de la dépendance à l'égard des technologies propriétaires.
• Portabilité des données: l'utilisation de formats de données moins propriétaires ou le support explicite de l'exportation de données dans des formats standard facilite la migration des données vers d'autres systèmes ou fournisseurs. Les formats de données standardisés sont un élément clé.
• Lexabilité de l'infrastructure: la possibilité d'exploiter la plate-forme sur différentes infrastructures (sur site, cloud privé, potentiellement multi-cloud) réduit naturellement la liaison à l'infrastructure d'un seul fournisseur. La conteneurisation des applications est mentionnée comme une technique importante.
• Éviter les verrous de l'écosystème: les plates-formes indépendantes ont tendance à pratiquer moins de pression pour utiliser une variété de services profondément intégrés du même fournisseur. Cela permet une architecture plus modulaire et une plus grande liberté de choix pour les composants individuels. Le concept d'IA souverain vise explicitement à l'indépendance des fournisseurs individuels.

Avantages à long terme des coûts en évitant

Éviter une forte dépendance des prestataires peut entraîner des avantages de coûts à long terme:

• Meilleure position de négociation: l'occasion crédible de modifier le fournisseur maintient la pression concurrentielle et renforce votre propre position dans les négociations de prix et de contrat. Certaines analyses suggèrent que les prestataires de moyens ou spécialisés pourraient offrir plus de liberté de négociation que les hypersculs mondiaux.
• Dépenses optimisées: Liberté de pouvoir sélectionner les composants les plus rentables (modèles, infrastructure, outils) pour chaque tâche permet une meilleure optimisation des coûts. Cela comprend l'utilisation d'options open source potentiellement moins chères ou un matériel auto-sélectionné plus efficace.
• Réduction des coûts de migration: si un changement est nécessaire ou souhaitable, les obstacles financiers et techniques sont inférieurs, ce qui facilite l'adaptation de technologies plus récentes, meilleures ou moins chères.
• Budgétisation prévisible: la sensibilité inférieure à des augmentations de prix inattendues ou des modifications des frais d'un fournisseur qui ne permet pas de permettre une planification financière plus stable.

Cependant, il est important de reconnaître que le verrouillage des fournisseurs est un spectre et n'est pas une qualité binaire. Il existe également une certaine dépendance lors du choix d'un fournisseur indépendant - à partir de ses fonctions de plate-forme spécifiques, des API, de la qualité de soutien et, finalement, de sa stabilité économique. Une stratégie efficace pour réduire le verrouillage contient donc plus que le simple choix d'un fournisseur indépendant. Il nécessite une architecture consciente basée sur des normes ouvertes, la conteneurisation, la portabilité des données et les approches potentiellement multi-cloud. Les plateformes indépendantes peuvent faciliter la mise en œuvre de ces stratégies, mais n'éliminez pas automatiquement le risque. L'objectif devrait être une dépendance gérée dans laquelle la flexibilité et les opportunités de sortie sont consciemment préservées au lieu de chasser une indépendance totale.

Convient à:

• Les dangers du verrouillage des fournisseurs: pourquoi les entreprises devraient éviter les dépendances

Neutralité dans la sélection des modèles et des infrastructures

Le choix des modèles d'IA optimaux et de l'infrastructure sous-jacente est crucial pour la performance et l'économie des applications d'IA. Les plateformes indépendantes peuvent offrir une plus grande neutralité ici que les écosystèmes étroitement intégrés de l'hyperscaleur.

Éviter le biais de l'écosystème: accès à divers modèles d'IA

Les hyperscalers ont naturellement un intérêt à promouvoir et à optimiser leurs propres modèles d'IA ou les modèles de partenaires stratégiques étroits (comme Microsoft avec OpenAI ou Google avec Gemini) dans leurs plateformes. Cela peut conduire à ces modèles présentés de préférence, mieux techniquement intégrés ou plus attrayants en termes de prix que les alternatives.

Les plateformes indépendantes, en revanche, n'ont souvent pas la même incitation à favoriser un certain modèle de base. Vous pouvez donc permettre un accès plus neutre à une gamme plus large de modèles, y compris les principales options open source. Cela permet aux entreprises d'aligner davantage la sélection du modèle sur les critères objectifs tels que les performances pour la tâche, les coûts, la transparence ou les conditions de licence spécifiques. Des plates-formes telles que LocalMind le démontrent en offrant explicitement la prise en charge de modèles open source tels que Llama et Mistral aux côtés de modèles propriétaires tels que Chatt, Claude et Gemini. Des initiatives telles que OpenGPT-X en Europe se concentrent même sur la création d'alternatives open source européennes concurrentielles.

Décisions d'infrastructure objectives

La neutralité s'étend souvent au choix des infrastructures:

• Tagnosticisme matériel: les plates-formes indépendantes qui fonctionnent dans des locaux ou dans des nuages ​​privés permettent aux entreprises de sélectionner du matériel (CPU, GPU, processeurs spécialisés, mémoire) en fonction de leurs propres repères et analyse coûts-avantages. Ils ne sont pas limités aux types d'instances spécifiés, aux configurations et aux structures de prix d'un seul hyperscaler. Les prestataires tels que le stockage pur soulignent l'importance d'une infrastructure de stockage optimisée, en particulier pour les charges de travail de l'IA.
• Stack de technologie optimisée: il est possible de concevoir une pile d'infrastructure (matériel, réseau, stockage, cadres logiciels), qui est précisément adapté aux exigences spécifiques des charges de travail d'IA. Cela peut potentiellement conduire à de meilleures performances ou à une rentabilité plus élevée que l'utilisation de modules de cloud standardisés.
• Éviter les dépendances groupées: la pression pour utiliser des données, un réseau ou des services de sécurité spécifiques du fournisseur de plate-forme a tendance à être plus faible. Cela permet une sélection plus objective de composants basés sur les exigences techniques et les fonctionnalités de performance.

La véritable optimisation des applications d'IA nécessite la meilleure coordination possible du modèle, des données, des outils et des infrastructures pour la tâche respective. Le biais de l'écosystème inhérent dans les plates-formes étroitement intégrées de l'hyperscaleur peut diriger subtilement des décisions dans le sens de solutions confortables, mais peut ne pas être le choix techniquement ou économiquement optimal, mais profit principalement à la pile du fournisseur. Avec leur plus grande neutralité, les plateformes indépendantes peuvent permettre aux entreprises de prendre des décisions plus objectives, plus orientées vers la puissance et potentiellement rentables tout au long du cycle de vie de l'IA. Cette neutralité n'est pas seulement un principe philosophique, mais a des conséquences pratiques. Il ouvre la possibilité de combiner un puissant modèle open source avec un matériel sur mesure sur place ou une configuration de nuage privée spécifique - une constellation qui peut être difficile à réaliser ou ne pas favoriser dans le «jardin clos» d'un hyperscaleur. Ce potentiel d'optimisation objective représente un avantage stratégique significatif de la neutralité.

Convient à:

• Des modèles AI simplement expliqués: comprendre les bases de l'IA, les modèles vocaux et le raisonnement

Intégration transparente dans l'écosystème d'entreprise

La valeur des applications d'IA dans le contexte de l'entreprise ne se développe souvent que par l'intégration avec les systèmes informatiques et les sources de données existants. Les plateformes d'IA indépendantes doivent donc offrir des compétences d'intégration robustes et flexibles afin de présenter une alternative pratique aux écosystèmes de l'hyperscaleur.

Connexion aux systèmes informatiques existants (ERP, CRM, etc.)

L'intégration avec les systèmes de base de l'entreprise, tels que les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP) (par exemple SAP) et les systèmes de gestion de la relation client (CRM) (par exemple Salesforce), est d'une importance cruciale. C'est le seul moyen d'utiliser les données de l'entreprise pertinentes pour la formation et l'utilisation de l'IA et les connaissances ou l'automatisation acquises peuvent être récupérées directement dans les processus métier. Par exemple, l'IA peut être utilisée pour améliorer les prévisions de demande qui se déroulent directement dans la planification ERP ou pour enrichir les données des clients dans le CRM.

Les plateformes indépendantes répondent généralement à ce besoin via différents mécanismes:

• API (interfaces de programmation d'applications): La fourniture d'API bien documentée et basée sur les standard (par exemple REST) ​​est fondamentale pour permettre la communication avec d'autres systèmes.
• Connecteurs: les connecteurs préparés à des applications d'entreprise répandues telles que SAP, Salesforce, Microsoft Dynamics ou Microsoft 365 peuvent réduire considérablement l'effort d'intégration. Des fournisseurs tels que Seeburger ou Jitterbit se spécialisent dans les solutions d'intégration et offrent des connecteurs SAP certifiés qui permettent une intégration profonde. SAP lui-même propose également sa propre plate-forme d'intégration (SAP Integration Suite, anciennement CPI), qui fournit des connecteurs à divers systèmes.
• Compatibilité middleware / ipaaS: la possibilité de travailler avec les solutions middleware ou la plate-forme d'intégration existantes à l'échelle de l'entreprise en tant que service (IPAAS) est importante pour les entreprises ayant des stratégies d'intégration établies.
• Synchronisation bidirectionnelle: pour de nombreuses applications, il est crucial que les données puissent non seulement être lues à partir des systèmes source, mais aussi être rédigé là-bas (par exemple, mettre à jour les contacts des clients ou l'état de commande).

Connexion à diverses sources de données

Les modèles d'IA ont besoin d'accès aux données pertinentes, qui sont souvent distribuées dans une variété de systèmes et de formats dans l'entreprise: bases de données relationnelles, entrepôts de données, lacs de données, stockage cloud, systèmes opérationnels, mais également des sources non structurées telles que des documents ou des images. Les plateformes d'IA indépendantes doivent donc être en mesure de se connecter à ces sources de données hétérogènes et de traiter les données de différents types. Des plateformes telles que localmind soulignent que vous pouvez traiter des textes non structurés, des documents complexes avec des images et des diagrammes ainsi que des images et des vidéos. SAPS Annonce d'entreprise Data Cloud vise également à normaliser l'accès aux données de l'entreprise, quel que soit le format ou l'emplacement de stockage.

Compatibilité avec les outils de développement et d'analyse

La compatibilité avec des outils et des cadres communs est essentiel pour la productivité des équipes de science et de développement des données. Cela comprend le support de cadres Ki / ML généralisés tels que TensorFlow ou Pytorch, les langages de programmation tels que Python ou Java et les environnements de développement tels que les cahiers Jupyter.

L'intégration avec l'intelligence commerciale (BI) et les outils d'analyse est également importante. Les résultats des modèles d'IA doivent souvent être visualisés dans des tableaux de bord ou préparés pour les rapports. À l'inverse, les outils BI peuvent fournir des données pour l'analyse de l'IA. Le support des normes ouvertes facilite généralement la connexion à une gamme plus large d'outils tiers.

Alors que les hyperscales bénéficient de l'intégration transparente dans leurs propres écosystèmes étendus, les plateformes indépendantes doivent prouver leur force dans le lien flexible avec le paysage d'entreprise hétérogène existant. Leur succès dépend considérablement de savoir s'ils peuvent être intégrés au moins comme efficaces, mais idéalement flexibles, dans des systèmes établis tels que SAP et Salesforce que les offres de l'hyperscaleur. L '«indépendance» d'une plate-forme pourrait autrement se prouver comme un inconvénient si elle entraîne des obstacles d'intégration. Les principaux fournisseurs indépendants doivent donc démontrer l'excellence dans l'interopérabilité, offrir des API fortes, des connecteurs et éventuellement des partenariats avec des spécialistes de l'intégration. Leur capacité à lisser l'intégration dans des environnements complexes et cultivés est un facteur de réussite essentiel et peut même être un avantage sur un hyperscal dans les paysages hétérogènes, qui se concentre principalement sur l'intégration au sein de sa propre pile.

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Plateforme d'IA indépendante: intègre toutes les sources de données de l'entreprise pertinentes

• Cette plate-forme AI interagit avec toutes les sources de données spécifiques
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox et de nombreux autres systèmes de gestion des données
• Intégration rapide de l'IA: solutions d'IA sur mesure pour les entreprises en heures ou jours au lieu de mois
• Infrastructure flexible: cloud ou hébergement dans votre propre centre de données (Allemagne, Europe, libre choix de l'emplacement)

• La sécurité des données la plus élevée: l'utilisation dans les cabinets d'avocats est la preuve sûre
• Utiliser sur une grande variété de sources de données de l'entreprise
• Choix de vos propres modèles d'IA (DE, DE, UE, USA, CN)

Défis que notre plateforme d'IA résout

• Un manque de précision des solutions d'IA conventionnelles
• Protection des données et gestion sécurisée des données sensibles
• Coûts élevés et complexité du développement individuel d'IA
• Manque d'IA qualifiée
• Intégration de l'IA dans les systèmes informatiques existants

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Analyse des coûts comparatifs: une perspective TCO

Les coûts sont un facteur décisif dans le choix d'une plate-forme d'IA. Cependant, une pure considération des prix de la liste est réduite. Une analyse complète des coûts d'exploitation totale (coût total de possession, TCO) sur l'ensemble du cycle de vie est nécessaire pour déterminer l'option la plus économique pour l'application spécifique.

Convient à:

• Systèmes de gestion des données dans le changement: stratégies pour le succès de l'entreprise à l'ère de l'IA

Structures de coûts des plates-formes indépendantes (développement, opération, maintenance)

La structure des coûts des plates-formes indépendantes peut varier considérablement, selon le fournisseur et le modèle de déploiement:

• Coûts de licence logicielle: ceux-ci peuvent être potentiellement inférieurs à ceux avec les services hyperstaux propriétaires, surtout si la plate-forme est fortement basée sur des modèles ou des composants open source. Certains fournisseurs, tels que l'informatique à l'échelle dans la zone HCI, se positionnent pour éliminer les coûts de licence des prestataires alternatifs (par exemple VMware).
• Coûts d'infrastructure: Dans le cas des déploiements de cloud sur site ou des coûts d'investissement (CAPEX) ou des taux de location (OPEX) pour les serveurs, la mémoire, les composants du réseau et les capacités du centre de données (espace, électricité, refroidissement) sont engagés. Le refroidissement seul peut faire une part importante de la consommation d'électricité. Dans les plateformes indépendantes hébergées, les frais d'abonnement sont généralement encourus, qui contiennent des coûts d'infrastructure.
• Coûts d'exploitation: les coûts de fonctionnement comprennent l'électricité, le refroidissement, la maintenance du matériel et des logiciels. De plus, il existe des coûts de personnel internes potentiellement plus élevés pour la gestion, la surveillance et le savoir-faire spécialisés par rapport aux services hyperstaux entièrement gérés. Ces coûts opérationnels sont souvent négligés dans les calculs TCO.
• Coûts de développement et d'intégration: la configuration initiale, l'intégration dans les systèmes existants et tous les ajustements nécessaires peuvent entraîner des efforts importants et donc des coûts.
• Coûts d'évolutivité: l'expansion de la capacité nécessite souvent l'achat de matériel supplémentaire (nœuds, serveurs) pour les solutions sur site. Ces coûts peuvent être planifiés, mais nécessitent des investissements préliminaires ou des modèles de location flexibles.

Benchmarking basé sur les modèles de tarification de Hyperscalern

Les plates-formes d'hyperscaler sont généralement caractérisées par un modèle dominé par l'OPEX:

• Pay-as-you-Go: Les coûts sont principalement importants pour l'utilisation réelle du temps de calcul (CPU / GPU), de l'espace de stockage, de la transmission de données et des appels d'API. Cela offre une élasticité élevée, mais peut entraîner des coûts imprévisibles et élevés avec une gestion insuffisante.
• Coûts cachés potentiels: en particulier, les coûts de sortie de données du cloud (frais de sortie) peuvent être importants et rendre les modifications à un autre fournisseur difficile, ce qui contribue au verrouillage. Le support premium, les types d'instances spécialisés ou hautes performances et les fonctionnalités élargies de sécurité ou de gestion entraînent souvent des coûts supplémentaires. Le risque de transferts est réel si l'utilisation des ressources n'est pas surveillée et optimisée en continu.
• Prix ​​complexe: Les modèles de tarification des hyperscaleurs sont souvent très complexes avec une variété d'animaux d'assistance, des options pour les instances réservées ou ponctuelles et différentes unités de facturation. Cela rend difficile un calcul TCO exact.
• Coûts pour les API du modèle: L'utilisation de modèles de base propriétaires via les appels d'API peut être très coûteux avec un volume élevé. Les comparaisons montrent que les alternatives open source par jeton traitées peuvent être beaucoup moins chères.

Évaluation des coûts pour les développements en house

La structure de votre propre plate-forme d'IA est généralement associée aux investissements initiaux les plus élevés. Cela comprend les coûts de recherche et de développement, l'acquisition de talents hautement spécialisés et l'établissement de l'infrastructure nécessaire. De plus, il y a des coûts de fonctionnement importants pour la maintenance, les mises à jour, les correctifs de sécurité et la liaison du personnel. Les coûts d'opportunité ne devraient pas non plus être sous-estimés: les ressources qui affluent dans la construction de la plate-forme ne sont pas disponibles pour d'autres activités de valeur. De plus, le temps jusqu'à la capacité opérationnelle (délai de marché) est généralement significativement plus long que dans l'utilisation des plates-formes existantes.

Il n'y a pas d'option la moins chère universelle. Le calcul TCO dépend fortement du contexte. Les hyperscaleurs offrent souvent des coûts d'entrée inférieurs et une élasticité non interposée, ce qui les rend attrayants pour les start-ups, les projets pilotes ou les applications avec une charge fortement fluctuante. Cependant, les plates-formes indépendantes ou privées peuvent avoir un TCO inférieur à long terme dans le cas de charges de travail prévisibles et volumes. Cela s'applique en particulier si vous prenez en compte des facteurs tels que les coûts élevés d'accès aux données pour les hyperscaleurs, les coûts pour les services premium, les avantages potentiels des coûts des modèles open source ou la possibilité d'utiliser Optimized, votre propre matériel. Des études indiquent que le TCO pour les nuages ​​publics et privés peut être théoriquement similaire à la même capacité; Cependant, les coûts réels dépendent fortement de la charge, de la gestion et des modèles de prix spécifiques. Une analyse TCO approfondie qui comprend tous les coûts directs et indirects concernant la période d'utilisation prévue (par exemple 3-5 ans), y compris l'infrastructure, les licences, le personnel, la formation, la migration, l'effort de conformité et les coûts de sortie potentiels - est essentiel pour une bonne décision.

Cadre de comparaison des coûts d'exploitation totale pour les plates-formes d'IA

Cadre de comparaison des coûts d'exploitation totale pour les plates-formes d'IA-IMAGE: Xpert.Digital

Ce tableau propose un cadre qualitatif pour évaluer les profils de coûts. Les chiffres réels dépendent fortement du scénario spécifique, mais les modèles illustrent les différentes implications financières et risques des types de plate-forme respectifs.

Un cadre global de comparaison des coûts d'exploitation pour les plates-formes d'IA montre les différentes catégories de coûts et les facteurs d'influence qui doivent être pris en compte lors de la sélection d'une plate-forme. En cas de plates-formes indépendantes sur site ou privées, l'investissement initial est jusqu'à un niveau élevé, alors qu'il peut être faible à variable dans les plateformes hébergées ou les solutions hyperscales. Cependant, les solutions développées en interne ont des coûts initiaux très élevés. Dans le cas des coûts de calcul qui affectent la formation et l'inférence, les dépenses varient en fonction de la plate-forme. Dans le cas de plates-formes indépendantes, ces fonds sont, avec des solutions hébergées et des options de cloud public, vous pouvez être élevé à potentiellement élevé en particulier avec un grand volume. Les solutions développées en interne sont également à forte intensité de coût.

Les coûts faciaux sont modérés dans le cas de plates-formes indépendantes et d'options hébergées, mais souvent dans le cloud public et de payer par gigaoctet utilisé. Les solutions développées en interne ont des coûts de stockage élevés. En ce qui concerne l'accès aux données ou le transfert, les coûts pour les plates-formes indépendantes et les solutions internes sont faibles, mais peuvent augmenter considérablement dans un environnement de cloud public lorsque le volume de données.

La licence logicielle montre également les différences: bien que les options open source maintiennent les dépenses faibles à moyennes pour les plates-formes indépendantes, elles augmentent dans les solutions de cloud hébergées ou publiques, en particulier si des modèles spécifiques à la plate-forme ou API sont utilisés. Dans le même temps, les dépenses plus faibles pour les solutions développées en interne sont engagées, mais des coûts de développement plus élevés. Il en va de même pour la maintenance et le soutien - les solutions internes et les plateformes indépendantes sont particulièrement à forte intensité de coûts, tandis que les services gérés d'hyperscaleurs ont des dépenses plus faibles.

Le personnel requis et leur expertise sont un facteur important des coûts d'exploitation. Les plates-formes indépendantes et les solutions développées en interne nécessitent une compétence élevée dans les infrastructures et l'IA, tandis que cela est plus modéré dans les options de cloud hébergées et publiques. L'effort de conformité varie en fonction de la plate-forme en fonction des exigences réglementaires et de la complexité d'audit. Les coûts de la skalabilité, en revanche, montrent des avantages clairs pour les solutions de cloud public car elles sont élastiques, alors qu'elles sont plus élevées dans les solutions internes et sur site en raison de l'expansion matérielle et des infrastructures.

Les coûts de sortie et de migration jouent également un rôle, en particulier pour les plates-formes de cloud public, où il existe un certain risque de verrouillage et peut être élevée, tandis que les plates-formes indépendantes et les solutions développées en interne dans ce domaine entraînent des coûts plus modérés à bas. En fin de compte, les catégories mentionnées illustrent les implications financières et les risques qui devraient être pris en compte lors du choix d'une plate-forme. Le cadre qualitatif est utilisé pour l'orientation; Cependant, les coûts réels varient en fonction de l'application spécifique.

Les plateformes d'IA indépendantes offrent de nombreux avantages, mais également des défis qui doivent être pris en compte. Une évaluation réaliste de ces plateformes nécessite donc un aspect équilibré qui comprend à la fois les aspects positifs et les obstacles possibles.

Relever les défis des plateformes indépendantes

Bien que les plateformes d'IA indépendantes offrent des avantages attractifs, ils ne sont pas sans défis potentiels. Une vue équilibrée doit également prendre en compte ces inconvénients ou obstacles afin de pouvoir faire une évaluation réaliste.

Soutien, maturité communautaire et écosystème

La qualité et la disponibilité du soutien peuvent varier et ne peuvent pas toujours atteindre le niveau des organisations de soutien mondiales de l'hyperscaler. Surtout dans le cas de fournisseurs plus petits ou plus récents, les temps de réponse ou la profondeur du savoir-faire technique pourraient être un défi pour les problèmes complexes. Même les grandes organisations peuvent rencontrer des restrictions initiales lors de l'introduction de nouveaux systèmes de support d'IA, par exemple dans le support linguistique ou la portée du traitement.

La taille de la communauté autour d'une plate-forme indépendante spécifique est souvent plus petite que l'énorme développeur et les communautés d'utilisateurs qui se sont formées autour des services d'AWS, Azure ou GCP. Alors que les composants open source utilisés par la plate-forme peuvent avoir des communautés grandes et actives, la communauté de plate-forme spécifique peut être plus petite. Cela peut influencer la disponibilité d'outils tiers, les intégrations préfabriquées, les tutoriels et l'échange général de connaissances. Cependant, il convient de noter que les communautés plus petites et ciblées peuvent souvent être très engagées et utiles.

L'écosystème environnant - y compris les marchés pour les extensions, les partenaires certifiés et les spécialistes disponibles ayant des compétences de plate-forme - est généralement considérablement plus large et plus faible pour les hyperscaleurs. Les projets open source sur lesquels les plateformes indépendantes peuvent compter dépendent également de l'activité de la communauté et n'offrent aucune garantie de continuité à long terme.

Largeur et profondeur des fonctions par rapport aux hyperscaleurs

Les plates-formes indépendantes peuvent ne pas offrir le nombre pur de services d'IA préfabriqués immédiatement disponibles, de modèles spécialisés ou d'outils cloud complémentaires qui peuvent être trouvés sur les grandes plateformes d'hyperscaleur. Leur objectif est souvent sur les fonctionnalités fondamentales du développement et de la promotion de l'IA ou des niches spécifiques.

Les hyperscalers investissent massivement dans la recherche et le développement et sont souvent les premiers à apporter de nouveaux services d'IA gérés sur le marché. Les plates-formes indépendantes pourraient avoir un certain retard lors de la fourniture des services gérés absolument et hautement spécialisés absolument. Cependant, cela est partiellement compensé par le fait qu'ils sont souvent plus flexibles lors de l'intégration des derniers développements open source. Il est également possible que certaines fonctions de niche ou couvertures de pays ne soient pas disponibles pour les fournisseurs indépendants.

Complexité potentielle de mise en œuvre et de gestion

L'établissement et la configuration des plates-formes indépendantes, en particulier sur les déploiements sur site ou sur le cloud privé, peuvent être plus exigeantes techniquement et nécessiter plus d'efforts initiaux que l'utilisation des services gérés souvent abstraits et préconfigurés de l'hypecaler. Un manque d'expertise ou une implémentation incorrecte peut cacher les risques ici.

L'opération actuelle nécessite également des ressources internes ou un partenaire compétent pour la gestion de l'infrastructure, la mise en œuvre des mises à jour, la sécurité et le suivi de l'entreprise. Ceci est contraire aux offres PaaS ou SaaS entièrement gérées dans lesquelles le fournisseur assume ces tâches. L'administration de complexes, peut-être sur des microservices basés sur des architectures d'IA, nécessite un savoir-faire approprié.

Bien que, comme expliqué dans la section VII, de fortes compétences d'intégration sont possibles, garantissant une interaction en douceur dans un paysage informatique hétérogène abrite toujours une certaine complexité et des sources d'erreur potentielles. Des configurations incorrectes ou une infrastructure système inadéquate peuvent affecter la fiabilité.

L'utilisation de plateformes indépendantes peut donc apporter un besoin plus élevé de compétences internes spécialisées (experts en IA, gestion des infrastructures) comme si vous comptez sur les services gérés de l'hyperscaleur.

Considérations supplémentaires

• VIAAGE DU PROVICATEUR: Lors du choix d'un fournisseur indépendant, en particulier un examen minutieux de sa stabilité économique à long terme, de sa feuille de route et de ses perspectives d'avenir est importante.
• Les risques éthiques et les préjugés: les plates-formes indépendantes, comme tous les systèmes d'IA, ne sont pas à l'abri des risques tels que le biais algorithmique (si les modèles ont été formés sur des données déformées), le manque d'explicabilité (en particulier pour les modèles d'apprentissage en profondeur - le problème de la "boîte noire") ou le potentiel d'abus. Même si vous offrez potentiellement plus de transparence, ces risques généraux d'IA doivent être pris en compte lors du choix d'une plate-forme et d'une implémentation.

Il est crucial de comprendre que les «défis» des plates-formes indépendantes sont souvent le revers de leurs «avantages». La nécessité d'un savoir-faire plus interne (IX.C) est directement connectée au contrôle et à l'adaptabilité obtenus (IV.C). Un ensemble de fonctionnalités initial potentiellement plus étroit (IX.B) peut correspondre à une plate-forme plus ciblée et moins surchargée (IV.A). Ces défis doivent donc toujours être évalués dans le contexte des priorités stratégiques, le risque de risque et les capacités internes de l'organisation. Une entreprise qui a une priorité absolue pour le contrôle et l'adaptation maximum-considéreront éventuellement la nécessité de connaissances spécialisées internes comme un investissement nécessaire et non comme un désavantage. La décision pour une plate-forme n'est donc pas une recherche d'une solution sans inconvénients, mais la sélection de la plate-forme, dont les défis spécifiques sont acceptables ou gérables en raison de vos propres objectifs et ressources et dont les meilleurs sont les meilleurs pour correspondre à la stratégie d'entreprise.

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Recommandations stratégiques

Choisir la bonne plate-forme d'IA est un cours stratégique. Sur la base de l'analyse des différentes plates-formes de plateformes indépendantes, des offres hyperstales et des critères de décision et des recommandations de développement internes peuvent être dérivés, en particulier pour les entreprises dans le contexte européen.

Cadre de décision: Quand choisir une plate-forme d'IA indépendante?

La décision d'une plate-forme d'IA indépendante doit être prise en compte, surtout si les facteurs suivants ont une priorité élevée:

• Souverainté des données et conformité: Si la conformité avec le RGPD, les réglementations spécifiques à la loi UE AI ou à l'industrie ont une priorité absolue et un contrôle maximal sur la localisation, le traitement et la transparence des données sont nécessaires (voir section III).
• Éviter le verrouillage des fournisseurs: Si l'indépendance stratégique des grands hyperscaleurs est un objectif central pour maintenir la flexibilité et minimiser les risques à long terme (voir section V).
• Besoin élevé d'adaptation: si un niveau élevé d'individualisation de la plate-forme, les modèles ou l'infrastructure sont requis pour des cas d'application spécifiques ou pour l'optimisation (voir la section IV).
• Préférence pour l'Open Source: Lorsque des modèles ou technologies open source spécifiques sont préférés à partir de raisons de coût, de transparence, de performance ou de licence (voir section IV.B).
• TCO optimisé pour les charges prévisibles: lorsque les coûts d'exploitation totaux à long terme pour les charges de travail stables et à grand volume sont au premier plan et que les analyses montrent qu'une approche indépendante (sur site / privé) est moins chère que l'utilisation hyperscale permanente (voir section VIII).
• L'intégration flexible dans les paysages hétérogènes: si l'intégration transparente dans un paysage informatique complexe et existant avec des systèmes de différents fournisseurs nécessite une flexibilité spécifique (voir section VII).
• La neutralité en cas de sélection des composants: si la sélection objective des meilleurs modèles et composants d'infrastructure, sans biais écosystème, est crucial pour les performances et l'optimisation des coûts (voir section VI).

La réservation dans le choix d'une plate-forme indépendante est requise si:

• Des services gérés complets sont requis et le savoir-faire interne pour la gestion de l'IA ou de l'infrastructure est limité.
• La disponibilité immédiate de la gamme absolument plus large de services d'IA préfabriqués est décisive.
• La minimisation des coûts initiaux et de l'élasticité maximale pour les charges de travail fortement variables ou imprévisibles ont une priorité.
• Il existe des préoccupations importantes concernant la stabilité économique, la qualité du soutien ou la taille de la communauté d'un fournisseur indépendant spécifique.

Considérations clés pour les entreprises européennes

Il existe des recommandations spécifiques pour les entreprises en Europe:

• Prioriser l'environnement réglementaire: les exigences du RGPD, de la loi UE AI et des réglementations nationales ou sectorielles potentielles doivent être au centre de l'évaluation de la plate-forme. La souveraineté des données devrait être un facteur de prise de décision principal. Il doit être recherché des plateformes qui offrent des chemins de conformité clairs et démontrables.
• Vérifiez les initiatives et fournisseurs européens: des initiatives telles que GAIA-X ou OpenGPT-X ainsi que les prestataires qui se concentrent explicitement sur le marché européen et ses besoins (par exemple, certains des personnes mentionnées ou similaires) doivent être évaluées. Vous pouvez offrir un meilleur accord avec les exigences et les valeurs locales.
• Évaluer la disponibilité des spécialistes: la disponibilité du personnel avec les compétences nécessaires pour gérer et utiliser la plate-forme sélectionnée doit être évaluée de manière réaliste.
• Des partenariats stratégiques sont reçus: coopération avec des prestataires indépendants, des intégrateurs de systèmes ou des consultants qui comprennent le contexte européen et ont de l'expérience avec les technologies et réglementations pertinentes qui peuvent être essentielles à la réussite.

Les plates-formes d'IA de l'Europe: autonomie stratégique grâce à des technologies confiantes

Le paysage des plates-formes d'IA se développe rapidement. Les tendances suivantes émergent:

• L'augmentation des solutions souveraines et hybrides: la demande de plates-formes qui garantissent la souveraineté des données et permettent des modèles de cloud hybrides flexibles (combinaison de contrôle sur site / cloud privé avec la flexibilité du cloud public) continuera probablement d'augmenter.
• Importance croissante de l'open source: les modèles et plates-formes open source joueront un rôle de plus en plus important. Ils font avancer les innovations, favorisent la transparence et offrent des alternatives pour réduire le verrouillage des fournisseurs.
• Concentrez-vous sur l'IA responsable: des aspects tels que la conformité, l'éthique, la transparence, l'équité et la réduction du biais deviennent des caractéristiques de différenciation décisives pour les plateformes et applications d'IA.
• L'intégration reste cruciale: la capacité à l'intégration transparente de l'IA dans les processus et les systèmes de l'entreprise existants restera une exigence de base pour la mise en œuvre de la valeur commerciale complète.

En résumé, on peut affirmer que les plateformes d'IA indépendantes représentent une alternative convaincante pour les entreprises européennes qui sont confrontées à des exigences réglementaires strictes et visent une autonomie stratégique. Leurs forces résident particulièrement dans l'amélioration du contrôle des données, la plus grande flexibilité et l'adaptabilité ainsi que la réduction des risques de verrouillage des fournisseurs. Même si les défis concernant la maturité de l'écosystème, la largeur fonctionnelle et la complexité de gestion peuvent exister, vos avantages font de vous une option essentielle dans le processus de décision pour la bonne infrastructure d'IA. Une attention particulière aux exigences spécifiques de l'entreprise, aux compétences internes et à une analyse TCO détaillée est essentielle pour faire un choix stratégiquement et économiquement optimal.

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