Comment accélérer le déploiement de l’IA dans des clouds privés ou hybrides

Tirer le maximum de valeur des données, en particulier grâce aux possibilités offertes par l’Intelligence Artificielle est au cœur des préoccupations des entreprises qui veulent rester compétitives. Mais dans le même temps, tirer le maximum de ce que le cloud peut offrir, sans pour autant dépendre d’un cloud public, assurer la sécurité des données, et combiner les composants nécessaires au déploiement d’une application sont des challenges complexes à relever.

C’est pour aider ses clients et partenaires à exploiter dans leur stratégie d’IA tous les avantages du cloud, en dehors du cloud public et en toute sécurité et derrière leurs pare-feu, qu’IBM a lancé IBM Cloud Private for Data (ICP for Data), une plate-forme intégrée de data science, d’ingénierie des données et de création d’applications.

ICP for Data permet aux entreprises d’être prêtes pour l’IA grâce à une plate-forme d’analyse intégrée. Il s’agit d’une plate-forme unique qui rassemble tous ces éléments – sans qu’il soit nécessaire de les « assembler » – et qui aide à préparer les bases de données d’une entreprise à l’IA. La puissance des technologies d’apprentissage automatique et de data science est ainsi libérée pour aider à transformer les données en idées révolutionnaires et faire un pas vers l’IA.

ICP for Data peut être déployé en quelques minutes et non en quelques semaines. Il s’agit d’une couche d’application déployée sur le logiciel de conteneur open source Kubernetes. En utilisant les micro-services, il forme un environnement véritablement intégré pour les cas d’utilisation de la data science et le développement plus efficaces d’applications. ICP for Data peut être déployé chez les différents fournisseurs de cloud du marché ou utilisé dans des solutions métiers spécifiques comme la banque, l’assurance, les télécoms et la santé.

Une telle solution offre de nombreux avantages. Mais trois d’entre eux sont particulièrement importants.

1. Aller au plus vite de l’idée à la production

Quelles perspectives pour l’entreprise si le cycle de développement était réduit de quelques mois à quelques jours ? Et si on pouvait déployer aussi rapidement les applications de data science, d’intelligence artificielle et de machine learning ? Imaginez l’impact sur le chiffre d’affaires et le profit de l’entreprise !

ICP for Data permet de faire exactement cela avec un temps de provisionnement réduit pour les piles de données et d’analyses requises. Il apporte au cloud privé les capacités des offres IBM pour la gestion des données, l’intégration, la gouvernance, et la data science. Et parce qu’il est basé sur la pile technologique open source Kubernetes, il peut réduire de manière significative l’inefficacité induite par la maintenance et la gestion d’outils multiples pour l’analyse et la data science dans divers environnements. Il n’est pas nécessaire d’utiliser différents outils pour gérer l’accès aux données, la préparation, l’exploration, les statistiques, l’apprentissage machine et autres services de données.

 2. La liberté grâce à la portabilité et à l’élasticité multi-cloud

Nous avons tous rencontré des scénarios où l’un ou l’autre environnement cloud ne convenait pas à certaines charges de travail de données, pour des raisons de sécurité par exemple. De nombreuses entreprises étendent leurs applications aux clouds privés, publics ou hybrides. Elles le font pour de nombreuses raisons, notamment pour des raisons de sauvegarde, de résilience ou de contraintes réglementaires. En construisant les applications de données sur une architecture « conteneurisée » basée sur des micro-services, la portabilité des applications entre différents environnements cloud est assurée.

Disposer d’une plate-forme unique de données cloud agnostic permet d’exploiter au mieux l’approche multi-cloud de nos clients pour leurs différents cas d’utilisation de machine learning, de data science, etc…. De plus, les outils open source de data science sont en constante évolution. Les entreprises ont besoin d’une plate-forme complète et intégrée pour éviter les pièges de l’architecture de données monolithique traditionnelle ou de dépendance à un fournisseur.

ICP for Data fournit les bases nécessaires pour développer une architecture de données entièrement portable, élastique, gouvernée, et donnant un accès fédéré à toutes les sources de données.

3. La sécurité et la gouvernance des données

Une approche de plate-forme « conteneurisée » intégrée laisse peu de place aux failles de sécurité et aux risques liés aux données. Cette approche est fondamentalement meilleure que de s’appuyer sur un jeu d’outils distincts. La sécurité est un combat sans fin; les acteurs aux comportements malveillants évoluent constamment. Grâce à une plate-forme de données intégrée, les entreprises peuvent continuer à améliorer leurs techniques pour garder une longueur d’avance et détecter plus rapidement les menaces inconnues.

ICP for Data offre également une gouvernance des données robuste grâce aux capacités suivantes:

  1. Comprendre, nettoyer et préparer les données pour créer visuellement des pipelines de préparation de données
  2. Accorder des niveaux d’accès aux utilisateurs et appliquer les politiques de l’entreprise
  3. Indexer pour la recherche, visualiser les consommateurs et les producteurs d’actifs avec lignage, métriques et profils de qualité
  4. Trouver des données et des ressources d’analyse dans le catalogue d’entreprise

Il existe de nombreuses autres façons de créer de la valeur en utilisant des conteneurs ou des piles Kubernetes pour l’analyse de données et pour progresser vers l’analyse avancée à l’aide de l’intelligence artificielle, le machine learning et la data science.

Venez les découvrir lors du salon Big Data 2019 au cours de l’atelier « Moderniser ses applications analytiques à l’ère de l’IA et du multi-cloud. » le 12 mars à 14h00 ou sur le stand IBM (A6)

Contact IBM : Aomar Bariz, Aomar.Bariz@fr.ibm.com

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