Tech • IA • Crypto
IA agentique : des plateformes de données prêtes pour l’IA transformant les données en intelligence
5/10INTRO
NVIDIA a décrit une évolution du stockage d’entreprise vers une « plateforme de données IA » conçue pour soutenir l’IA agentique, en mettant l’accent sur la préparation des données en temps réel, de nouvelles couches de stockage de contexte et une intégration plus étroite avec le calcul et le réseau.
POINTS CLÉS
Les données deviennent centrales pour le succès de l’IA
Les performances de l’IA dépendent de plus en plus de la qualité et de l’accessibilité des données d’entreprise. De nombreux projets d’IA ne dépassent pas le stade de preuve de concept en raison d’une préparation insuffisante des données, confirmant que les modèles ne valent que par les données sur lesquelles ils sont entraînés et ancrés.
Trois types de données redéfinissent l’architecture d’entreprise
Les entreprises gèrent désormais des données structurées, non structurées et une nouvelle catégorie: le contexte des agents. Si les données structurées pilotent les décisions métier et les non structurées dominent en volume, le contexte généré par les agents introduit une mémoire persistante et évolutive à stocker et gérer sur le long terme.
Des systèmes sans état aux workflows d’agents continus
Les systèmes traditionnels géraient des interactions brèves et sans état. L’IA agentique introduit des processus de longue durée, où les tâches se poursuivent de façon autonome et où les données restent actives 24/7. Cela accroît les exigences de stockage en matière d’échelle, de performance et de disponibilité continue.
Le stockage évolue vers un « système de contexte »
Le stockage passe d’un système d’enregistrement passif à un système de contexte actif. Il doit désormais prendre en charge l’ingestion de données en temps réel, la combinaison d’entrées structurées et non structurées, et permettre à des milliers d’agents d’accéder et traiter les données simultanément.
Émergence du concept de plateforme de données IA
NVIDIA et ses partenaires promeuvent la plateforme de données IA, qui prépare les données dès leur création. Cela inclut ingestion, nettoyage, enrichissement, découpage, intégration dans des bases vectorielles, indexation et gouvernance, le tout directement intégré aux systèmes de stockage.
Défis et risques de la préparation des données
Préparer les données pour l’IA est complexe à cause des formats multimodaux, des duplications, des enjeux de confidentialité et des changements constants. Des erreurs ont conduit à des problèmes médiatisés, comme des politiques hallucinéеs ou des litiges coûteux, montrant que de nombreux échecs de l’IA sont avant tout des problèmes de données.
Le traitement en temps réel et la gouvernance sont essentiels
Les entreprises doivent traiter et indexer les données en continu, et non par lots. Parallèlement, des exigences strictes de sécurité, conformité et contrôle d’accès restent cruciales, surtout dans des environnements hybrides entre cloud et infrastructures sur site.
Nouveaux matériels et intégration d’infrastructure
L’introduction des plateformes Vera et BlueField-4 STX vise à accélérer le déplacement et le traitement des données. Ces systèmes améliorent la bande passante mémoire et les performances mono-thread, au bénéfice des GPU et des charges de stockage en environnement IA haute performance.
Des architectures de référence pour simplifier les pipelines IA
NVIDIA développe des architectures comme RAG (retrieval-augmented generation) et Video Search and Summarization. Elles permettent aux systèmes de stockage de gérer directement la vectorisation, les embeddings et la compréhension multimodale, réduisant la complexité pour les entreprises.
Adoption par l’écosystème de partenaires
Des fournisseurs majeurs comme Dell, NetApp et IBM intègrent ces capacités dans leurs offres de stockage. Cela marque le passage de concepts théoriques à des plateformes de données IA déployables et prêtes pour la production au cœur des infrastructures d’entreprise.
Nouvelle hiérarchie mémoire pour les charges IA
Un modèle mémoire multi-niveaux couvre la mémoire GPU (HBM), la mémoire système, le NVMe local et le stockage réseau. Un nouveau niveau intermédiaire, parfois appelé G3.5, apparaît pour gérer efficacement le cache KV, réduisant les recalculs et améliorant les performances d’inférence.
Le cache KV comme multiplicateur de performance
Un stockage efficace du cache KV permet aux GPU de réutiliser des calculs précédents, augmentant fortement le débit de tokens et réduisant la latence. Cette couche équilibre vitesse et coût, entre mémoire rapide et stockage traditionnel.
Co-conception sur toute la pile
L’architecture évolutive exige une intégration étroite entre calcul, réseau et stockage. Des technologies comme Spectrum-X networking et l’accélération GPU sont combinées aux innovations de stockage pour répondre aux besoins des systèmes d’IA agentique à grande échelle.
CONCLUSION
Le stockage d’entreprise est profondément repensé pour soutenir l’IA agentique, évoluant vers une plateforme de données IA intégrée capable de préparer, gouverner et fournir des données riches en contexte en temps réel.