Ne sous-estimez pas les fondamentaux informatiques lorsque vous donnez la priorité à l'IA

GenAI joue toujours un rôle important dans les projets informatiques de nombreuses entreprises. Selon un sondage Harris, les deux tiers des chefs d'entreprise déclarent avoir adopté les outils GenAI au sein de leur entreprise. IDC prédit que les investissements des entreprises dans GenAI feront plus que doubler d’ici 2024.

Bien que le domaine informatique continue d'évoluer, la sécurité, le contrôle des coûts, la gestion des identités, etc. restent des domaines clés auxquels les DSI doivent prêter attention. Ces aspects fondamentaux restent cruciaux pour les organisations.

Il est facile de considérer ces priorités comme des priorités concurrentes rivalisant pour l’attention et le budget du DSI, ce qui n’est rien en comparaison de l’intérêt du conseil d’administration pour les nouvelles et brillantes opportunités promises par la génération AI, mais lorsqu’il s’agit de mettre en œuvre avec succès ces projets, il s’avère que ils dépendent de la manière dont l'organisation informatique met en œuvre les éléments de base tels que la connectivité, les autorisations et la gestion de la configuration.

Dionne Hinchcliffe, vice-présidente et analyste principale chez Constellation Research, a souligné qu'il est essentiel de maîtriser les bases de l'informatique d'aujourd'hui, notamment une base multi-cloud flexible, une sécurité réseau solide, une confidentialité efficace des données et un contrôle de la propriété intellectuelle. Ces éléments sont essentiels pour réaliser le potentiel de l’IA et construire de solides silos inter-applications et des fondations de données ouvertes. Ils sont comme les planches et les clous nécessaires pour maintenir le navire en mouvement.

Il a comparé cela au fait de dire que les connaissances de base en informatique, c'est comme « manger des légumes verts », ce qui est banal mais essentiel. C'est crucial pour la santé et la force à long terme de l'industrie informatique. Cette analogie avec une alimentation équilibrée montre qu’une infrastructure informatique solide et moderne constitue la base du développement de l’IA et d’autres technologies avancées.

Andy Mann, fondateur de l'analyste de recherche indépendant Sagable, est d'accord, notant que les opérations internes et les fonctions de base de l'infrastructure informatique jouent un rôle clé dans le développement de l'IA, à l'instar des « pioches et des pelles ». Il estime que les DSI doivent s'assurer que les charges de travail d'IA sont gérées et exécutées efficacement, d'autant plus qu'ils doivent gérer les divers blindages et traitements requis par les applications classiques.

Data Due Diligence

GenAI en particulier a un impact particulier sur la sécurité des données, a déclaré Mann. Comment prévenir la perte de données lorsque vous demandez à votre IA d'ingérer toutes ces données et de les réutiliser

En fait, pour des raisons de sécurité, de conformité et d'efficacité, les DSI voudront gérer soigneusement à quoi GenAI a accès et quelles données, par exemple ? , La génération augmentée de récupération (RAG) devient une technologie clé qui peut rendre le LLM utile lorsque vous travaillez avec vos propres données - mais vous ne voulez pas saisir toutes les données, c'est plus que simplement en préparer une de plus que ce dont vous avez besoin. Les ensembles de données, qui nécessitent une expertise encore rare et commandent des salaires élevés, incluent également ce que vous enseignez au modèle. Entrez l'intégralité de votre historique Slack ou Teams et vous obtiendrez probablement une réponse du type « Je ferai ça demain », ce qui est parfaitement bien pour un employé humain, mais pas exactement ce que vous attendez d'un système GenAI.

Christian Buckley, directeur de Microsoft MVP et Rencore Partner Management, a souligné que les outils d'IA tels que Copilot peuvent révéler des déficiences dans la gestion des informations d'entreprise, y compris la structure des données et métadonnées d'entreprise, l'architecture de l'information, le nettoyage du contenu et la gestion des droits et gestion de certaines entreprises. Insuffisances dans l’organisation des données.

À mesure que les coûts de stockage des données baissent, de nombreuses entreprises conservent des données inutiles ou nettoient des données obsolètes ou qui ne sont plus utiles après une migration ou une réorganisation. "Les gens ne retourneront pas nettoyer les poubelles parce que cela ne coûte rien - à l'exception de la baisse de votre profil de risque et de vos performances de recherche", a déclaré Buckley. Il a averti que l’introduction des capacités GenAI sans tenir compte de l’hygiène des données laisserait les gens désillusionnés lorsqu’ils ne seraient pas correctement préparés à fonctionner de manière optimale.

Le même problème est apparu lorsque Microsoft a lancé Delve, après quoi l'intégration rapide a apporté de puissantes fonctionnalités de recherche à SharePoint en 2010. Il a déclaré : « Lorsque nous avons commencé à voir la recherche fonctionner réellement dans SharePoint, les gens se plaignaient du fait qu'elle ne fonctionnait pas correctement, mais c'est ce qu'elle fait, et elle révèle votre manque de gestion des données. J'ai entendu des gens dire : "Cela viole toutes mes autorisations", non, cela fait surface là où vous avez des trous dans vos données, vous souhaitez utiliser l'IA dans vos données pour avoir des capacités de recherche plus puissantes, et vous ne savez pas comment gérer ces données

Un autre problème ? » est que les outils et les utilisateurs GenAI ne peuvent pas voir les informations qui doivent être incluses car les balises de métadonnées et les étiquettes de sensibilité ne sont pas appliquées correctement aux données.

Dans tous les cas, des données mal gérées peuvent entraîner des problèmes de conformité et de confidentialité, tels que l'accès de partenaires externes à des outils Gen AI qui exposent des informations qui ne devraient être disponibles qu'en interne. Après tout, les projets impliquant davantage d'utilisateurs externes nécessiteront d'examiner de plus près quelles informations sont consultées et si cet accès externe est toujours approprié, par exemple si vous êtes une entreprise multinationale dont les employés en France se retirent des RH en vertu des politiques australiennes de retraite ou de congé parental. Les robots ressources y obtiennent des informations, même pour un usage interne, ce qui peut prêter à confusion.

Buckley a déclaré : « Comment pouvez-vous dire que vous êtes prêt à gouverner l’IA si vous ne savez pas de quel contenu vous disposez, où il se trouve, qui peut y accéder en interne et en externe, ce qui est partagé et comment il est étiqueté ? Du point de vue de la gouvernance, vous devez suivre ce que font les gens, où ils le font et comment ils le font, et cela continuera à changer »

Conteneurs et certificats

La gestion des privilèges repose sur la gestion des identités. , qui est un autre domaine qui nécessite une attention continue. Alors que l'écosystème des conteneurs évolue et que l'adoption croissante de Kubernetes nécessite de nouvelles compétences, de nombreux DSI se démènent encore pour gérer des environnements pour les applications conteneurisées qui sont très différents de la virtualisation - alors que les entreprises décident comment réagir aux changements importants apportés par Broadcom à l'approche de licence de VMware, une transition probable. d'accélérer cette année.

Cela signifie également davantage d'identités de machines à gérer, a déclaré Murali Palanisamy, directeur des solutions chez le fournisseur de plateforme IAM AppViewX. « La transformation numérique dans son ensemble entraîne une augmentation significative de l'utilisation d'appareils connectés, de services cloud, d'applications cloud natives et conteneurisées », a-t-il déclaré. « Tous ces ordinateurs, charges de travail et services supplémentaires nécessitent des identités fiables, ce qui accroît le besoin. Le besoin de gestion de l'identité informatique. "

L'IoT, la sécurité de la chaîne d'approvisionnement logicielle - atténuant notamment ce besoin grâce à la signature de code - et l'utilisation de vos données pour GenAI augmentent le recours aux certificats TLS et aux clés privées pour une utilisation sécurisée. Palanisamy a ajouté : « Chaque fois que des applications ou des machines communiquent entre elles, la grande majorité d'entre elles utilisent des certificats TLS pour établir la confiance, s'identifier mutuellement auprès du système, et authentifier et chiffrer les communications en toute sécurité.

Il estime que sécuriser ces identités de machines est une tâche essentielle. » critiques et leur gestion ne peut plus être un processus manuel et ad hoc, d'autant plus que Google propose de réduire la période de validité des certificats TLS de 398 jours à 90 jours, ce qui nécessitera un remplacement plus rapide et également d'autres changements réglementaires à surveiller. également : les nouvelles règles de cybersécurité de la SEC à compter de décembre 2023, la directive élargie de l'UE sur les réseaux et les systèmes d'information (NIS2) et un changement global visant à rendre les normes de sécurité basées sur les risques plutôt que sur les risques, comme dans le secteur des cartes de paiement. Norme de sécurité des données (PCI-DSS) mis à jour vers PCI 4.0.

Palanisamy a ajouté que la gestion des identités informatiques doit également être un domaine central de sécurité, en s'appuyant sur l'automatisation, l'enregistrement automatique et le déprovisionnement pour contrôler l'accès aux données privées et sensibles. « L'identité des machines joue un rôle essentiel lorsque les données doivent être protégées en transit », a-t-il déclaré. « À mesure que les projets d'IA évoluent, la gestion de l'identité des ordinateurs est essentielle pour garantir la confiance ainsi que l'authentification et le cryptage sécurisés. Les bonnes données peuvent être gérées et contrôlées, garantissant ainsi la sécurité des données sensibles et privées. Il est facile de penser que les projets cloud sont une priorité inférieure aux nouvelles initiatives brillantes d'IA", mais il a déclaré que ces projets sont en réalité la base du sexe. Il a ajouté : "La vitesse et l'agilité sont nécessaires au succès des projets d'IA, c'est pourquoi la sécurité doit être intégrée dès le début dans l'infrastructure cloud sous-jacente des projets d'IA." Cela reste une priorité, étant donné qu'une grande partie de l'utilisation de GenAI repose sur des services et des API d'IA dans le cloud, les DSI devront envisager la budgétisation et l'automatisation, en particulier pour le développement et l'expérimentation de l'IA.

« Si 100 personnes font des expériences d'IA et qu'une seule personne oublie de déprovisionner son instance, vous allez recevoir une facture », a déclaré Mann. Les charges de travail de production doivent également être surveillées pour voir si vous pouvez utiliser les mêmes stratégies et. des outils pour gérer d'autres coûts de charge de travail, la réduction des effectifs vers des instances plus petites, des LLM moins chers ou des licences de niveau inférieur. « La gestion de Copilot va bien au-delà de la simple gestion des autorisations », a-t-il ajouté : « les gens veulent savoir si les licences pour lesquelles ils ont payé sont utilisées

Comme en témoignent d'autres charges de travail cloud, la valeur qu'elles apportent à l'entreprise en fonction des licences et des licences. » Les appels API doivent être démontrés. Tout comme leurs coûts sont justifiés, les projets GenAI doivent évaluer s'ils génèrent réellement les gains de productivité et l'innovation qu'ils promettent.

« J'attends que le premier DSI soit licencié pour avoir laissé l'IA fonctionner trop vite, pendant trop longtemps », a déclaré Mann. C'est la discipline de base de l'interception et du traitement du DSI : quel est mon portefeuille et quelle est sa valeur ? Qu'est-ce que j'obtiens pour mon argent et l'utilisation et la qualité de la gestion de ces charges de travail, ce style de discipline et de gestion de portefeuille ITSM, ITIL va faire son retour car vous avez absolument besoin de ce niveau de discipline pour faire face à ces nouvelles charges de travail.

Mais dans d'autres domaines, les équipes informatiques chercheront à augmenter les budgets et les dépenses.

Accélération des mises à jour matérielles

Avec Windows 10 qui expirera en 2025, les DSI prévoient de migrer vers Windows 11 au cours des 18 prochains mois, et obtenir par défaut les améliorations de sécurité promises signifie investir dans des équipements équipés de processeurs de nouvelle génération pour de nouveaux PC dotés des instructions appropriées pour prendre en charge les fonctionnalités de sécurité sans affecter les performances.

De plus en plus de ces appareils incluront des unités de traitement neuronal (NPU) ou du matériel spécialisé similaire pour accélérer les charges de travail d'IA sur l'appareil, qu'il s'agisse d'éditer des appels vidéo en temps réel ou d'exécuter Copilot dans Windows 11, mais des avancées matérielles rapides peuvent signifier des DSI. Il faudra prévoir des cycles de rafraîchissement du matériel plus courts à l'avenir pour rester à jour, et la gestion des actifs permettant de savoir quels employés disposent du matériel PC approprié peut être essentielle pour obtenir les gains de productivité promis grâce à l'IA.

Préparer votre centre de données peut signifier un investissement plus important que le simple prix que vous pouvez trouver sur un GPU. Alors que la plupart des LLM fonctionneront dans le cloud et seront accessibles via des API, rendre les outils GenAI utiles à l'entreprise nécessite de les connecter à vos propres sources de données.

Faire évoluer votre architecture réseau pour réduire la latence et offrir en toute sécurité une meilleure connectivité - que vous le fassiez via la 5G, le Wi-Fi 6 et 7 ou la connectivité satellite émergente - est essentiel pour prendre en charge le travail hybride et à distance. Mais l'IA renforcera davantage la sécurité. besoins en informatique et en réseau.

De plus, Steve Leeper, vice-président du marketing produit chez Datadobi, société de logiciels de gestion de données, a déclaré que la baisse des prix entraîne la transition vers des systèmes de stockage objet 100 % Flash, offrant des performances de base de données qui seront bénéfiques pour les processus nécessitant un débit rapide et une évolutivité. Les grands ensembles de données nécessaires aux charges de travail de l’IA répondront également à l’appétit insatiable des données et aux besoins d’accès rapide des opérations basées sur l’IA.

Il a ajouté qu'en général, les DSI doivent prendre en compte l'infrastructure matérielle du pipeline de traitement de l'IA, en commençant par la quantité et le type de stockage, les réseaux d'interconnexion et les fermes de GPU pour le traitement de l'IA et le traitement des données : identifier les ensembles de données appropriés, Déplacez rapidement et précisément les données entre les points du pipeline de traitement - ce qui signifie qu'il n'y a pas de corruption silencieuse des données - et assurez-vous que les résultats du traitement de l'IA sont également déplacés vers l'emplacement et la classe de stockage appropriés.

Leeper a déclaré que les ensembles de données de GenAI ne seront pas toujours énormes. « Il y aura des ensembles de données, grands et petits », a-t-il déclaré, dont certains contiennent des données critiques qui devront être traitées à l'aide de ressources locales en fonction des politiques de gouvernance de l'entreprise. La gestion de l'accès de l'IA à ces ensembles de données relève en grande partie du DSI. C'est un type familier de gestion d'infrastructure informatique traditionnelle, donc investir en priorité dans ces infrastructures cette année sera rentable pour les deux.

"Ces problèmes ne peuvent être résolus que si nous appliquons la discipline dont nous disposons", a ajouté Mann, "mais ils restent souvent non résolus parce que personne ne s'approprie parce que personne ne considère les implications à long terme". Mais cela est peut-être en train de changer. Début 2023, Gartner rapportait que seulement 15 % des entreprises disposaient déjà de solutions de gestion du stockage de données pour classer et optimiser les données, mais le cabinet d'analystes s'attend à ce que cette proportion atteigne au moins 40 % d'ici 2027.

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