L’IA générative, une branche de l’intelligence artificielle axée sur la création de contenu, utilise des réseaux neuronaux pour générer de nouveaux résultats à partir d’invites. Elle apprend à partir d’un grand nombre de données à produire du texte, des images et bien plus encore, en imitant la créativité humaine. Les entreprises s’en servent notamment à des fins de marketing, de support client et d’analyse afin d’améliorer la productivité et la prise de décision.
Qu’est-ce que l’IA générative?
L’IA générative est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux particuliers et aux entreprises de créer rapidement de nouveaux contenus à grande échelle, du texte aux images en passant par la musique. Contrairement à l’IA traditionnelle, qui est conçue pour reconnaître et catégoriser les données, ce type d’IA génère activement de nouveaux résultats en réponse à une invite.
L’épine dorsale technique de l’IA générative implique des réseaux neuronaux, en particulier ce que l’on appelle les modèles génératifs. Par exemple, lors de la génération de texte, le modèle d’IA générative traite d’énormes volumes de texte pour comprendre la grammaire, le style et le contexte. Il applique ensuite cette compréhension pour produire un nouveau texte cohérent et adapté au contexte.
De même, lors de la création d’images, les modèles d’IA analysent les données visuelles en tirant des connaissances des couleurs, des textures et des formes pour créer de nouvelles images, qui peuvent être impossibles à distinguer de celles créées par les humains.
Les entreprises exploitent de plus en plus l’IA générative pour une multitude de raisons. On peut, par exemple, citer la création de contenu, pour laquelle l’IA peut générer des documents marketing, des newsletters et des articles de blog, ce qui permet d’économiser beaucoup de temps et de ressources. L’IA générative peut également contribuer à l’amélioration de l’expérience client en fournissant un support piloté par l’IA qui offre davantage de personnalisation, notamment au niveau des recommandations de produits et de la génération de contenu personnalisé.
Enfin, l’IA améliore l’analyse en proposant de manière proactive des solutions à des problèmes concrets sans que les employés aient à interroger les données, ce qui contribue grandement à de meilleures prises de décisions. Les ingénieurs, quant à eux, peuvent tirer parti de l’IA générative pour les aider au codage et accroître leur productivité, en particulier avec des langages inconnus.
Où l’IA générative s’inscrit-elle sur le spectre de l’intelligence artificielle?
L’IA générative s’inscrit dans un spectre plus large d’intelligence artificielle, qui se distingue par ses capacités et objectifs uniques. Pour comprendre sa place dans le paysage de l’IA, il est utile de la replacer dans le contexte des autres types d’intelligence artificielle.
L’IA est un vaste domaine qui englobe diverses technologies permettant aux machines d’imiter l’intelligence humaine. Elle inclut la compréhension du langage naturel, la reconnaissance d’images et de modèles, la prise de décisions ou encore l’apprentissage à partir de données. Les systèmes d’IA peuvent être classés selon deuxgrandes catégories: l’IA analytique (ou cognitive) et l’IA générative.
- IA analytique (cognitive):ce type d’IA, qui constitue la majeure partie des systèmes traditionnels, se concentre sur la compréhension et l’interprétation des données (analyse de données, reconnaissance de modèles, prise de décisions sur la base des informations existantes, etc.).
Par exemple, un système d’IA cognitive peut analyser des données financières pour prédire les tendances du marché ou interpréter des images médicales pour aider à établir un diagnostic. Ces systèmes sont réactifs, c’est-à-dire qu’ils analysent les données qu’ils reçoivent et y répondent sans en créer de nouvelles.
IA générative: l’IA générative, de son côté, pousse l’intelligence artificielle encore plus loin. Au lieu de simplement analyser et comprendre les données, elle se concentre sur la création de nouvelles données qui n’existaient pas auparavant. Cette capacité à générer de nouveaux contenus (qu’il s’agisse de texte, d’images, de musique ou même de code) rend l’IA générative unique en son genre.
En effet, elle utilise sa compréhension des données existantes pour produire des résultats entièrement nouveaux, réalistes et souvent innovants. C’est cet aspect créatif de l’IA générative qui la distingue de l’IA analytique.
L’IA analytique est principalement conçue pour la compréhension, l’interprétation et la prise de décision sur la base de données existantes, tandis que l’IA générative permet de créer de nouvelles données ou de nouveaux contenus. L’IA analytique traite généralement des données structurées, en se concentrant sur l’extraction d’informations et de modèles.
L’IA générative, quant à elle, traite souvent des données non structurées et s’en sert comme base pour créer quelque chose de nouveau. Ceci étant dit, toutes deux utilisent le machine learning et le deep learning, à la différence que l’IA générative emploie souvent des modèles plus complexes (comme des réseaux antagonistes génératifs ou des transformateurs) pour apprendre à générer de nouveaux résultats.
À l’heure actuelle, l’IA générative est à l’avant-garde de la créativité induite par l’intelligence artificielle, repoussant les limites de ce que les machines sont capables de faire. Il ne s’agit pas seulement de comprendre le monde tel qu’il est, mais bel et bien d’imaginer et de créer ce qui pourrait être. Employée à bon escient, l’IA générative recèle un véritable potentiel d’innovation et de création.
Quels sont les différents types d’IA générative?
Quand on pense IA générative, il est important de repréciser que l’IA en tant que telle ne se limite pas seulement au texte et aux images. En effet, l’IA générative s’étend sur plusieurs domaines, dont chacun dispose de caractéristiques et utilisations différentes:
Ils incluent des modèles de type GPT (Generative Pre-trained Transformer) qui sont notamment à l’origine du célèbre ChatGPT. Ces modèles sont capables de comprendre et de générer du texte qui imite le langage humain. Formés à partir de nombreuses données textuelles, ils sont capables d’effectuer des tâches allant de la rédaction à la traduction en passant par le codage, autant d’usages qui peuvent être appliqués aux chatbots, à la création de contenu automatisé ou encore aux services de traduction. Grands modèles de langage (LLM)
En analysant des patterns musicaux et des compositions, ces modèles créent de nouvelles pièces musicales. Leurs cas d’usage comprennent la création de musique d’ambiance pour les jeux et les vidéos, l’aide aux compositeurs à la recherche de nouvelles idées et la création de musique spécifique à l’humeur à des fins thérapeutiques. Générateurs de musiques
Des modèles comme DALL-E, Midjourney et StyleGAN génèrent de nouvelles images à partir d’une invite. Ils ont révolutionné des domaines tels que la création artistique, le design graphique et le jeu vidéo: génération d’images réalistes ou d’images imitant des artistes célèbres, textures d’environnement, conception de personnages, visualisation scientifique, etc. Générateurs d’images
En travaillant avec le son, les générateurs de voix se spécialisent dans la synthèse de la parole humaine ainsi que dans la compréhension des schémas de parole, des sons et des accents. Cette solution permet de créer des assistants virtuels, de fournir des voix off pour différents médias, de faciliter l’apprentissage des langues et d’améliorer l’accessibilité des interfaces vocales. Générateurs de voix
Générateurs d’images en mouvement, ces modèles d’IA sont capables de générer et de modifier du contenu vidéo. Tirant leur apprentissage de données vidéo existantes, ils peuvent créer de nouveaux clips vidéo ou modifier des clips existants, trouver une utilisation dans le cinéma et l’animation pour la création de scènes réalistes, dans la publicité pour du contenu attrayant et dans les environnements de réalité virtuelle. Générateurs de vidéos
À chaque type d’IA générative son cas d’usage. Cependant, il arrive que différents types d’IA générative fonctionnent ensemble dans un but plus large. Par exemple, un scénariste peut saisir un plan de scène de base dans un LLM. Le générateur de texte l’enrichit de dialogues et de descriptions détaillées. Puis un générateur d’images peut créer les images correspondantes du storyboard, afin de faciliter la visualisation de la scène.
IA générative de pointe: comment fonctionnent les grands modèles de langage (LLM)?
L’IA générative peut produire une variété de types de contenu, mais pour de nombreuses entreprises, les cas d’usage les plus intéressants et pertinents résident dans la génération de texte (même si ce texte est ensuite traduit en audio ou en images).
Les LLM comme GPT d’OpenAI, PaLM de Google et Claude d’Anthropic représentent une approche sophistiquée dans le domaine du traitement du langage naturel et de la génération de nouveaux textes. Le fonctionnement de ces modèles implique plusieurs composants et processus clés:
Fondations avec le deep learning et les réseaux neuronaux
Les LLM s’appuient sur des réseaux neuronaux artificiels, en particulier sur un type de modèles appelés «transformateurs», qui sont conçus pour traiter des données séquentielles, comme les textes. Ces modèles utilisent des couches d’unités de traitement pour analyser et générer du langage.
Optimisation pour des tâches spécifiques
Après le pré-entraînement, les modèles LLM peuvent être affinés sur un ensemble de données plus petit et plus spécifique. Cette étape permet d’adapter chaque modèle à des tâches spécifiques: réponses aux questions, traduction, création de contenu, etc. Ces ajustements permettent d’adapter les paramètres du modèle pour qu’il exécute mieux la tâche souhaitée, sur la base des nuances des données spécifiques sur lesquelles il a été formé.
Pré-entraînement sur de grands ensembles de données
Au cours de la phase de pré-entraînement, le modèle apprend des modèles linguistiques. Les LLM sont alimentés par de grandes quantités de données textuelles (livres, articles, sites web, etc.) afin d’apprendre la structure du langage, y compris la grammaire, la syntaxe et le contexte. Cet entraînement permet au modèle de comprendre et de prédire les modèles de langage.
Amélioration itérative
Les LLM font souvent l’objet de multiples itérations afin de s’entraîner et de se perfectionner. À chaque itération, ils améliorent leur capacité à comprendre et à produire du langage. Les retours d’informations et les nouvelles données peuvent également être utilisés pour améliorer continuellement leurs performances.
Compréhension du contexte avec les mécanismes d’attention
Le «mécanisme d’attention» est l’une des principales caractéristiques des LLM, car il permet au modèle d’évaluer l’importance des différents mots dans une phrase. Par exemple, dans la phrase «Les poules couvent dans un couvent», le modèle apprend que «poules» est étroitement lié à «couvent» et «couvent». Cette compréhension du contexte et des relations entre les mots est essentielle pour générer des textes cohérents et adaptés au contexte.
Les LLM sont surprenants à bien des égards: ils s’auto-apprennent et, en théorie, sont capables de développer des niveaux humains de cognition. Ainsi, ils proposent des applications particulièrement larges pour les entreprises, qu’elles soient grandes ou petites, et pour les particuliers.
Exemples d’applications de l’IA générative
L’IA générative est extrêmement prometteuse. Elle a véritablement capté l’imagination du public et les entreprises sont toutes intéressées par son potentiel, y compris celui des LLM. L’IA générative est sur le point de révolutionner la productivité à l’échelle mondiale, avec le potentiel d’apporter des milliers de milliards par an à l’économie mondiale.
Les domaines qui bénéficient surtout de l’IA générative sont les opérations client, le marketing, les ventes, l’ingénierie logicielle et la R&D. En effet, l’IA peut améliorer considérablement les opérations commerciales, dont les interactions avec la clientèle, la création de contenu marketing et la rédaction de code à partir d’invites en langage naturel. Mais elle est également pleine de promesses pour chacun d’entre nous dans notre vie quotidienne.
Pour aller encore plus loin, l’IA générative remodèle la nature même du travail, en automatisant les tâches chronophages, les emplois mieux rémunérés et basés sur la connaissance étant plus touchés que les autres.
Cas d’usage pour les particuliers
Même dans la vie de tous les jours, l’IA générative offre déjà un potentiel évident pour augmenter la productivité humaine. Prenons l’exemple de l’apprentissage. L’IA générative peut analyser les interactions des apprenants afin de créer un contenu d’apprentissage hyper-personnalisé qui répond aux besoins et aux préférences de chacun pour nous aider à apprendre plus rapidement.
Elle est capable d’élaborer des parcours d’apprentissage personnalisés qui correspondent à l’expérience et aux intérêts de chaque apprenant, ce qui renforce l’engagement en plus d’optimiser la rétention des connaissances et l’acquisition des compétences.
L’IA générative peut automatiser la notation et fournir un retour personnalisé aux étudiants: les enseignants gagnent du temps et les apprenants obtiennent des informations précieuses. De cette manière, les élèves comprennent leurs forces et leurs faiblesses et peuvent se concentrer sur les domaines à améliorer.
Au quotidien, l’IA générative permet d’automatiser les tâches manuelles et répétitives, libérant ainsi du temps pour des tâches plus complexes et créatives. Par exemple, elle peut servir d’assistant personnel, planifier des réunions, gérer les e-mails de routine, organiser un calendrier et examiner ou approuver des tâches pour les personnes chargées de superviser des équipes.
Cas d’usage pour les petites entreprises
L’IA générative peut aider les petites entreprises à améliorer leur productivité, à rationaliser leurs opérations et à améliorer l’expérience client de différentes manières. En voici quelques exemples:
Fournir des analyses
L’IA générative peut aider les petites entreprises à organiser des données éparses et à fournir des informations utiles et exploitables en langage naturel. De cette manière, elles maintiennent des opérations fluides et fiables qui favorisent la satisfaction des clients.
Améliorer le support client
L’IA générative peut créer des chatbots automatisés et personnalisés sur les sites web des entreprises. Elle fournit un service 24h/24 et 7j/7, en plus de qualifier et générer de nouveaux prospects et de répondre aux questions fréquentes. L’IA peut fournir des réponses instantanées aux demandes des clients reçues par chat en direct, appels téléphoniques et e-mails, tout en y apportant une touche humaine et en améliorant la satisfaction des clients.
Automatiser le marketing et les ventes
Qu’il s’agisse d’articles de blog, de contenu pour les médias sociaux ou d’autres supports marketing, l’IA générative aide les petites entreprises à gagner du temps tout en économisant des ressources. Elle peut notamment servir d’assistant virtuel aux commerciaux, en automatisant des tâches telles que la rédaction d’e-mails, la planification de réunions et la préparation de notes pour les interactions à venir. Les équipes de vente sont donc libres de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée, comme la conclusion de contrats.
En tirant parti de l’IA générative, les petites entreprises peuvent optimiser leurs opérations, améliorer l’expérience client et profiter d’un avantage concurrentiel sur le marché.
Cas d’usage pour les grandes entreprises
Pour les grandes entreprises, les cas d’usage de l’IA générative sont plus profonds, en partie parce qu’elles disposent des budgets nécessaires pour personnaliser fortement l’IA afin de répondre plus étroitement à leurs exigences. Il arrive même que certaines entreprises construisent leurs modèles à partir de zéro. Voici quelques-uns des domaines pour lesquels les grandes entreprises exploitent l’IA générative:
Flux de communication marketing
De l’envoi d’e-mails personnalisés à grande échelle à la création de contenu, l’IA générative peut s’intégrer profondément dans les systèmes CRM pour automatiser les processus marketing. Ces outils d’IA sont de plus en plus souvent intégrés à des plateformes de gestion de projet, notamment pour la communication et l’automatisation du flux de travail, et de nouveaux outils font régulièrement leur apparition.
Médias de divertissem*nt
Les technologies basées sur l’IA sont de plus en plus utilisées pour créer des images dans les films et les jeux, des sons pour la musique et les podcasts ainsi que des personnages pour la narration virtuelle. En plus de participer à l’écriture de scénarios et au développement de PNJ interactifs, elles risquent fort de devenir indispensables à la création de contenu dans les films et les médias.
Développement logiciel
L’IA générative rationalise le processus de développement logiciel en automatisant les tâches répétitives, en générant des extraits de code et en fournissant des suggestions de codage en temps réel, ce qui renforce la productivité et l’efficacité des développeurs. Ces derniers peuvent ainsi se concentrer sur les aspects plus complexes et créatifs de leurs projets, ce qui permet d’accélérer le prototypage, les tests et, en fin de compte, le lancement de produits.
Gestion des performances et accompagnement
L’IA générative facilite l’accompagnement des employés en analysant les données et les sentiments liés aux appels. Les responsables sont alors plus à même d’évaluer les performances et d’orienter les axes d’amélioration. De plus, ce type d’IA soutient les processus d’évaluation des performances et de retour d’information des employés, afin de booster leur productivité.
Business intelligence
L’IA générative excelle dans la synthèse de grands volumes de données, en particulier avec les données non structurées et qualitatives, ce qui permet d’améliorer la business intelligence et le reporting. À l’avant-garde de la création de récits de données, elle offre une meilleure compréhension des ensembles de données.
Découverte de médicaments
L’IA accélère la découverte et la conception de médicaments en générant de nouvelles molécules et en prédisant les résultats des essais cliniques. L’imagerie et les diagnostics médicaux constituent d’autres cas d’usage, l’IA montrant un certain potentiel en pathologie, avec des outils comme ChatGPT qui réussissent les examens médicaux et contribuent à l’identification de maladies.
Fabrication intelligente et maintenance prédictive
L’IA contribue à la conception innovante et à la maintenance prédictive dans le secteur de la production industrielle, en générant des listes de tâches et des suggestions de flux de travail. Elle est principalement utilisée dans la conception inverse pour créer de nouveaux matériaux.
L’IA générative s’applique à un large éventail de cas d’usage, dont beaucoup sont encore émergents. On peut même aller jusqu’à affirmer que nous n’en sommes qu’aux prémices: de nombreux cas d’usage parmi les plus importants restent à découvrir, et une explosion de la productivité est à venir.
Quels sont les risques liés à l’IA générative?
Au tout début, lorsque les individus et les entreprises ont commencé à explorer le potentiel de l’IA générative, des limites inhérentes ont commencé à apparaître. Par exemple, les LLM ne sont pas toujours en mesure d’identifier clairement la source de leur contenu, ce qui rend difficile pour les utilisateurs d’évaluer la crédibilité et l’origine de l’information.
L’évaluation de la partialité des sources peut s’avérer difficile, car l’IA générative réorganise souvent le contenu sans donner d’indications sur les éventuels biais inhérents. Une autre préoccupation est la difficulté à discerner les inexactitudes, car les contenus générés par l’IA semblent souvent réalistes et convaincants... même s’ils sont inexacts.
Comprendre comment adapter ces systèmes à des situations nouvelles ou en évolution peut donc être une tâche complexe.
Défis liés à la mise en œuvre de l’IA générative
La mise en œuvre de l’IA s’accompagne donc d’un ensemble unique de défis. Qu’il s’agisse de gérer la complexité technique ou de répondre aux préoccupations éthiques, les entreprises doivent naviguer dans un paysage complexe pour exploiter tout le potentiel de l’IA générative.
Les obstacles techniques, l’intégration avec les systèmes existants, la confidentialité des données, les questions de droits d’auteur et les implications en termes de main-d’œuvre sont autant d’éléments à prendre en compte. En comprenant ces défis, les entreprises sont plus à même de se préparer à exploiter l’IA générative de manière efficace et responsable, en libérant de nouvelles opportunités d’innovation et de croissance. Voici quelques-uns de ces défis:
L’IA générative présente des limites en termes de précision et de phénomènes d’hallucinations. Les LLM peuvent parfois produire des résultats incorrects ou peu fiables en raison de biais dans les données d’apprentissage, d’un manque de bon sens ou d’une dépendance à l’égard de modèles statistiques, qui ne sont pas toujours exacts. Le défi lié à l’exactitude dépend d’un phénomène selon lequel le modèle génère des textes incorrects, absurdes ou irréels: c’est ce qu’on appelle une hallucination. Il est donc essentiel de vérifier l’exactitude des données, car même les résultats les plus fiables de l’IA peuvent contenir des erreurs. Une façon de contrer ce risque est d’anonymiser les données qui sont exposées aux moteurs de l’IA générative. Certaines organisations optent pour des instances privées lors de l’étape de fondation des modèles, au lieu d’utiliser les modèles publics fournis par les grandes entreprises technologiques. Une autre solution consiste à entraîner ses propres modèles d’IA, afin de protéger la propriété intellectuelle et les données privées. Exactitude et hallucinations
Un autre risque majeur est l’empreinte cybernétique considérablement élargie que crée l’IA générative, avec la possibilité d’accéder facilement à des données sensibles. Une grande incertitude demeure quant à la manière de protéger de manière adéquate les entreprises utilisant l’IA générative contre des attaquants qui recourent à l’«injection rapide» pour tenter d’exposer des données privées. À l’heure actuelle, les risques de cybersécurité constituent l’un des principaux obstacles à l’adoption à grande échelle de l’IA générative, notamment parce que bon nombre de ces risques sont encore mal compris et que des recherches supplémentaires doivent encore être menées. Cybersécurité
L’un des principaux risques auxquels sont confrontées les entreprises est de savoir si la technologie exposera leur propriété intellectuelle et leurs données sensibles lors de l’utilisation du modèle d’IA. Par exemple, un chatbot destiné au public pourrait exposer des contenus sensibles au cours de son utilisation. Propriété intellectuelle
Dans d’autres cas, la contrainte la plus importante qui limite l’adoption rapide de l’IA générative est le coût. Il se répartit en deuxgrandes catégories: d’une part, l’entraînement et la mise en œuvre, et d’autre part, le coût d’exploitation, car l’IA est une technologie à forte intensité de calcul. Dans les cas où les entreprises tirent parti des modèles open source, il faut consacrer beaucoup de temps, d’efforts et de coûts à l’entraînement des modèles. Cela dit, de nombreux outils d’IA sont gratuits. Par exemple, les employés des petites entreprises peuvent apprendre de Bard et de ChatGPT, sans débourser un centime. Coût
De nombreux cas d’usage nécessitent une réflexion approfondie quant à la partialité des informations. En effet, les modèles reflètent souvent les biais des données avec lesquelles ils se sont entraînés, ce qui peut conduire à des résultats biaisés ou injustes. Ce phénomène pose des risques importants, en particulier lorsque les modèles d’IA sont appliqués à des domaines sensibles comme l’embauche, l’application de la loi ou les soins de santé. Par exemple, une entreprise qui évalue des demandes de crédit doit être particulièrement attentive lorsqu’elle applique des modèles d’IA aux demandes de crédit.
Bonnes pratiques en matière d’IA générative
Alors, que peuvent faire les particuliers et les entreprises pour tirer parti de l’IA générative, tout en compensant les risques potentiels? Voici quelques étapes clés à suivre:
Exactitude
Si possible, entraînez des modèles d’IA avec vos données pour obtenir des résultats fiables, en trouvant le bon équilibre entre exactitude, précision et mémorisation. La transparence sur l’incertitude des réponses apportées par l’IA est essentielle, alors pensez à citer les sources et à expliquer le raisonnement de l’IA. Par-dessus tout, il faut toujours qu’un humain intervienne à un moment de la chaîne pour vérifier les résultats.
Sécurité
Adoptez une approche axée sur la sécurité en atténuant la partialité, la toxicité et les effets négatifs par le biais d’évaluations et en protégeant les informations personnelles. Les évaluations de la sécurité sont également importantes pour identifier et atténuer ces vulnérabilités.
Honnêteté
Le respect de la provenance des données et le consentement à leur utilisation sont indispensables. Les données open source et fournies par les utilisateurs sont à privilégier et le contenu généré par l’IA doit être identifié de manière transparente, par exemple, au moyen de filigranes.
Responsabilisation
De manière générale, l’IA devrait assister la prise de décision humaine au lieu de la remplacer, en particulier dans les secteurs où la confiance est primordiale, comme la finance et les soins de santé. L’accessibilité ainsi que le traitement respectueux des contributeurs de contenu et des étiqueteurs de données sont également à mettre en avant.
Un dernier point à prendre en compte est la durabilité, car l’impact environnemental de l’IA générative est loin d’être négligeable. Des efforts sont déployés pour en réduire la taille et la consommation d’énergie afin de diminuer l’empreinte carbone globale. Toutefois, particuliers comme entreprises doivent être conscients que l’utilisation de l’IA générative contribue aux émissions de gaz à effet de serre.
OVHcloud et l’IA générative
OVHcloud propose une gamme complète de services et produits cloud, notamment le Public Cloud pour les cas d’usage quotidiens de l’IA et pour l’entraînement de l’IA. À cela s’ajoutent des solutions spécialisées pour l’hébergement web, les services de domaine, l’analyse de données et la sécurité réseau. Par exemple, notre fonctionnalité AIDeploy vous permet d’intégrer de manière transparente vos images Docker. Utilisez les requêtes API pour vos modèles et notre interface web pour gérer vos applications de production. Pas d’inquiétude: nous nous occupons des complexités liées à la gestion de l’infrastructure et à la sécurité de l’environnement.Enfin, AINotebook est également un produit simple d’utilisation pour les data scientists qui souhaitent faciliter l’exploration des données et le test des modèles.
Cloud computing
OVHcloud, en collaboration avec NVIDIA, propose une plateforme avancée d’accélération GPU dans le cloud conçue pour le deep learning et le calcul haute performance. Cette plateforme dispose d’une gamme de cartes graphiques NVIDIA, y compris GPU H100/A100/L40S/L4/V100S, qui contribuent à l’amélioration de la solution IA sans serveur d’OVHcloud en offrant des capacités remarquables. Notre plateforme d’accélération GPU peut s’adapter à différents contextes: instance cloud, cluster managé par Kubernetes, configuration sans serveur (solutions IA) ou bare metal.
Cloud GPU
À travers ses solutions d’intelligence artificielle, OVHcloud souligne son engagement en faveur de la protection des données et de la conformité à des normes telles que le RGPD, en plus d’apporter son soutien à différents secteurs d’activité.
IA et machine learning
