L'IA en 2025 : entre auto-optimisation, coopération et efficacité

2025 marquera le coup d'envoi d'une transformation profonde des logiciels d'entreprise. Elle va au-delà de la démocratisation actuelle du développement et de l'ingénierie logiciels par le biais de l'IA générative et modifiera les flux de travail logiciels jusqu'ici stables. C'est ainsi qu'Induprakas Keri, Senior Vice President et General Manager Hybrid Multicloud chez Nutanix, voit l'avenir proche. "Cette année verra l'arrivée sur le marché d'un nouveau type de logiciel qui apprendra de son application et améliorera de manière autonome, c'est-à-dire sans programmation active, l'expérience utilisateur et la productivité des équipes de développement", constate l'expert.

Coopération à l'aide d'agents IA

Outre l'auto-optimisation, le thème de la coopération va gagner en importance. Il s'agit ici de la collaboration d'agents IA qui peuvent en outre mener des négociations. "Pour que les entreprises en profitent, elles ont besoin de collaborateurs disposant des capacités correspondantes, de processus et de technologies adaptés", explique Debo Dutta, Chief AI Officer (CAIO) chez Nutanix. De nouveaux modèles de raisonnement, y compris des modèles open source, conféreraient des capacités supplémentaires aux modèles d'IA. Dutta s'attend à ce que l'inférence de l'IA gagne encore en importance en raison de la diffusion croissante des modèles de raisonnement et des agents.

Selon lui, de nouvelles technologies et architectures vont apparaître pour soutenir les nouvelles générations de modèles et les systèmes multi-agents. Par exemple, l'informatique en mémoire deviendra populaire pour surmonter le mur de la mémoire (memory wall). En outre, des contrôleurs de mémoire complets fonctionneront sur des cartes réseau intelligentes. Son collègue Keri abonde dans son sens et s'attend à ce que la consommation d'énergie due à l'inférence de l'IA, en particulier à la périphérie, devienne un défi à prendre au sérieux : "Contrairement à l'idée reçue, c'est l'inférence qui sera la véritable consommatrice d'énergie, et non l'entraînement".

Une autre conséquence de l'IA en 2025 : la consommation d'électricité comme facteur de coûts

Avec l'augmentation de la consommation d'énergie, les coûts pour les entreprises s'envolent également. Selon Dutta, la faute en revient notamment à l'augmentation des capacités de calcul nécessaires à l'inférence. Les entreprises doivent donc repenser leurs dépenses en matière d'infrastructure et d'énergie.

Pour que les investissements et les coûts d'exploitation ne compromettent pas le succès des projets d'IA, les entreprises devraient notamment utiliser l'intelligence artificielle pour "identifier les inefficacités et automatiser les processus à forte intensité de main-d'œuvre", selon Tobi Knaup, directeur général Cloud Native chez Nutanix. Il recommande : "Les responsables informatiques devraient suivre la stratégie consistant à financer l'IA à l'aide de l'IA". Selon lui, l'informatique elle-même est sous pression pour travailler avec une efficacité maximale et devrait donc mettre hors service les produits qui n'utilisent pas l'IA.

Nutanix lui-même vise une augmentation de 25% de la productivité du développement, selon Rajiv Ramaswami, président et CEO de Nutanix : "Nous allons utiliser l'intelligence artificielle pour générer du code pour les tests unitaires et un certain nombre d'autres fonctions". De tels projets et d'autres similaires deviendraient une réalité en 2025 et se répandraient dans un nombre croissant de secteurs d'entreprise à mesure que de nouvelles applications d'IA apparaîtraient.

Source et informations complémentaires : www.nutanix.com