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Du cloud dans l’IA ou de l’IA dans le cloud ?

Du cloud dans l’IA ou de l’IA dans le cloud ?

On peut définir 3 types de Cloud. Le public, le privé et l’hybride. Chacun renfermant une faible, moyenne ou forte mainmise de son système informatique par le gestionnaire Cloud. A quel prix sommes-nous prêts à se décharger de la gestion de nos infrastructures IT pour une meilleure organisation et une meilleure sécurité ?

 

L’échange entre 2 systèmes (Ordinateur-Téléphone, Ordinateur-Ordinateur, Téléphone-GPS,…) qui numérise des données entrées avec ou sans notre accord n’est pas un argument suffisant pour freiner l’utilisation et la création de ces applications.      Ces systèmes collectant des données peuvent les traiter à travers un programme qui a été développé pour permettre à une certaine IA, un certain algorithme, d’analyser, de corréler l’ensemble de ces données et donc de les faire parler.

 

Aujourd’hui ce qui est le plus vendeur est ce dont on ne se rend plus compte

 

Pour stocker l’amas de données créé chaque jour et les résultats relevant de l’analyse de ces données, il existe deux solutions principales. Soit stocker ces informations sur son propre réseau en local via des serveurs, soit de délocaliser ces informations dans un système externe à l’entreprise. Cette délocalisation se réalise via une structure d’informatique en nuage appelée «cloud». Certains poussent même le concept encore plus loin en allant jusqu’à délocaliser leur infrastructure complète, c’est-à-dire leurs données, mais aussi leur software, middleware et hardware (par des machines virtuelles). On parle alors de IaaS pour Infrastructure as a Service.

 

Du cloud dans l’IA ou de l’IA dans le cloud

 

Microsoft lancera d’ailleurs bientôt en Belgique Microsoft Desktop qui va dans ce sens. Aujourd’hui, Microsoft et son service Cloud AZURE (en SaaS pour Software as a Service), avec 26,7 milliards de dollars tirés de ses activités Cloud au cours des douze derniers mois, s’impose comme le premier fournisseur mondialde solutions axées sur le Cloud computing loin devant Amazon, son principal concurrent qui n’a récolté que 23,4 milliards de dollars. Les autres solutions nous parviennent d’IBM, de Salesforce, d’Oracle, de Google ou encore de SAP.

 

57% des petites et moyennes entreprises optent pour le cloud hybride, alliant le cloud public et privé. Gartner prévoit que le cloud hybride appelé aussi multi-cloud sera la norme pour 70 % des entreprises d’ici à 2019, contre à peine 10 % à l’heure actuelle, afin de ne plus être confinées à une seule offre et de concevoir leurs applications en fonction d’un environnement qui leur soit réellement adapté. Le Big Data, encore lui, amène une gestion du cloud encore plus franche. La SNCF en est un exemple. Elle a récemment déclaré qu’elle adoptait la plateforme Microsoft Azure pour l’ensemble de ses projets Big Data. Cette gestion de son infrastructure IT amène de grands avantages pour l’entreprise et la PME, avantages que l’on peut d’ailleurs retrouver dans un article précédent de notre blog : 5 avantages à externaliser son infrastructure réseau.

 

Aujourd’hui, ce qui est le plus vendeur est ce dont on ne se rend plus compte (nos habitudes, nos préférences, nos destinations de vacances,…). Le plus gros challenge n’est pas tant dans la manière d’utiliser ces données mais dans la motivation que nous avons à le faire. Le Règlement Général de Protection des Données est en vigueur depuis plusieurs mois en Europe et cela rassure la plupart des citoyens sachant qu’il est désormais possible de connaitre ce que les entreprises font de nos données personnelles. Une donnée personnelle étant définie comme toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable directement ou indirectement, notamment par référence à un identifiant, tel qu’un nom, un numéro d’identification, des données de localisation, un identifiant en ligne, ou à un ou plusieurs éléments spécifiques propres à son identité physique, physiologique, génétique, psychique, économique, culturelle ou sociale (extrait tiré du RGPD développé au CNRS).
Au début de cette année, le Dr Laurent Alexandre, fondateur du site Doctissimo, finissait par dire dans une interview (à retrouver ici): « Je ne vois rien dans le RGPD qui interdirait à une grande entreprise française de faire de la recherche ou une évaluation poussée sur du Big Data en y mêlant l’IA (pour autant que l’on me précise ce que ce terme recouvre exactement). L’esprit du RGPD se résume simplement à la phrase suivante : il n’est plus possible de faire n’importe quoi avec des données nominatives sans se poser un minimum de questions. Certes un traitement comporte des risques, il faut juste les évaluer. Que je sache, ce ne sont pas les limitations de vitesse sur les routes européennes qui ont freiné l’industrie de l’automobile. »

 

Le temps est devenu une denrée très rare de ce siècle, chacun cherche à gagner de l’argent dans le but de gagner du temps. Cependant on en oublie des préceptes importants. Tout cela pour aller plus vite, mais sans réellement savoir où l’on va. Le développement des applications développées via ce qui est vulgairement appelé une IA (Intelligence artificielle) cherche ce même objectif. Permettre à l’utilisateur de perdre le moins de temps possible dans des tâches qui peuvent être automatisées ou léguées.
C’est en cela et uniquement en cela que les échanges de données peuvent effectivement être porteuses de bienfaits pour l’ensemble. Etudier et réaliser une application dans le seul but de collecter des données permettant de générer du profit, ne permettra pas de gagner du temps. Le temps ne s’achète pas, il se prend.

 

Il est temps de penser à une norme sur le développement des IA.
Echangeons via les réseaux sociaux, partagez vos avis sur les critères que pourraient renfermer cette norme de développement d’IA et définissons la ensemble.
Et si on essayait de gagner du temps avant de gagner de l’argent ?

 

 

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