Interview Evan Sparks (HPE): « L’IA exige davantage d’attention sur la provenance des données »

Les entreprises sont convaincues que l’IA ouvrira de nouvelles perspectives intéressantes. Selon HPE, elles préfèrent stocker leurs données dans leur propre centre informatique.

Avant d’entrer chez HPE, Evan Sparks était CEO et cofondateur de Determined AI, une start-up ayant pour ambition de rendre l’IA accessible à grande échelle via le code source ouvert. HPE a racheté l’entreprise en 2021, à une époque où les grands modèles de langage (LLM) étaient encore en plein développement. « L’acquisition est intervenue à un bon moment, explique Evan Sparks. Pour Determined AI, c’était l’occasion d’atteindre plus facilement de grandes entreprises, tandis que HPE y voyait une opportunité d’élargir son portefeuille et de se rapprocher des charges de travail spécifiques de certains clients. »

L’opération s’inscrivait parfaitement dans la stratégie de HPE. « Nous développons et construisons nous-mêmes de solutions en ‘stack’, mais nous constatons que le marché des logiciels spécifiques reste très fragmenté. Pour les entreprises, il se révèle difficile de s’y retrouver dans un paysage où se côtoient des milliers de marques. Elles éprouvent des difficultés à trouver les solutions dont elles ont besoin. » Par le biais d’acquisitions et de partenariats, HPE entend regrouper les leaders de ce marché pour constituer un portefeuille de solutions ‘best of breed’.
« Ces investissements ont constitué la base de plateformes telles que HPE Ezmeral Data Fabric ou encore Unified Analytics. »

ChatGPT comme déclencheur

Désormais, Evan Sparks constate que certaines entreprises ont déjà acquis une sérieuse avance en matière d’IA. « Songez aux prestataires de services financiers, aux soins de santé ou aux télécoms. Ceci s’explique non seulement par les investissements consentis dans la technologie, mais aussi par la transition vers une prise de décisions basée sur les données entamée préalablement. Ce faisant, elles peuvent déployer plus facilement de nouvelles technologies. » La rapidité avec laquelle ces entreprises s’adaptent dépend fortement de la valeur du projet réalisé. « Le lancement de ChatGPT fin 2022 s’est révélé particulièrement crucial. Il a montré clairement que l’IA pourrait être très performante et qu’elle pouvait faire la différence pour n’importe quelle organisation, quelle que soit sa taille ou son secteur d’activité. »

Il s’agit là de points d’inflexion qui, comme avec ChatGPT, débouchent sur de nouveaux cas pratiques auxquels personne n’avait songé précédemment.

L’intelligence artificielle évolue à un rythme effréné et il se révèle difficile de prévoir où la technologie en sera d’ici 5 ans. « Ce qui me passionne le plus, ce sont les cas pratiques auxquels je n’avais encore jamais songé. J’en rencontre quotidiennement lors d’entretiens avec des clients. C’est le cas de cette entreprise de traitement des déchets qui utilise la reconnaissance d’images pour déterminer si un conteneur contient surtout des matières recyclables ou non recyclables. Et on trouve ainsi de multiples exemples dans chaque secteur. Il s’agit là de points d’inflexion qui, comme avec ChatGPT, débouchent sur de nouveaux cas pratiques auxquels personne n’avait songé précédemment. »

100% sur site

Entre-temps, les entreprises sont convaincues du potentiel de l’IA, certaines ayant même déployé plusieurs projets différents. Cela étant, Evan Sparks constate que ces entreprises préfèrent déployer leur IA au sein de leur propre environnement. HPE anticipe d’ailleurs cette tendance en proposant une solution totale intégrant une architecture d’IA native associant l’ensemble du matériel, des logiciels et des services. La grande différence avec des acteurs comme Microsoft ou Google réside dans le fait que les entreprises peuvent ainsi traiter leurs données totalement sur site, sans devoir les migrer dans le cloud.

« L’emplacement des données et leur sécurisation représentent un élément important de notre solution, souligne Evan Sparks à ce sujet. Il s’agit également de s’assurer de la provenance des données. Car pour toute solution d’IA, il est important de savoir d’où viennent les données et où elles se trouvent exactement. Les entreprises sont confrontées à un pipeline de données complexes où interviennent de très nombreuses transformations. Or pour exploiter au mieux et adapter un modèle, il faut savoir quelles données sont stockées dans quelle version du modèle. » La sécurisation des données reste essentielle, mais l’importance de connaître la provenance de ces données devient clairement toujours plus grande.