Le déploiement dans le Cloud est inévitable pour toute organisation cherchant à étendre son activité numérique de manière rentable et durable. Les préoccupations concernant la vie privée et la sécurité ne freinent plus la tendance vers davantage de cloud Computing. Opter pour un cloud hybride permet aux organisations de tirer parti de la taille et de la scalabilité offertes par le cloud public tout en traitant les préoccupations liées à la vie privée, à la sécurité et à la conformité grâce à l'intégration d'une composante de cloud privé. Les environnements de cloud hybride et multicloud, tels que ceux développés dans le cadre de l'initiative Strategic Cloud par EBRC, POST, Elgon et Digora, représentent la voie souveraine, de confiance, pour toute entreprise numérique.
Équilibrer vie privée et puissance illimitée : Pourquoi faire des compromis quand on peut avoir les deux ?
En ce qui concerne l'IA, une préoccupation supplémentaire se pose lorsqu'il s'agit de données personnelles. Les entreprises doivent faire preuve d'une prudence accrue pour se conformer aux réglementations sur la confidentialité des données et traiter toute préoccupation potentielle liée à ce problème. L'IA est sur toutes les lèvres depuis un certain temps déjà, et il est généralement connu que des outils puissants en IA peuvent débloquer des opportunités commerciales significatives.
Cependant, pour beaucoup d’entreprise, l'accès à la taille, à la scalabilité et à la rentabilité du cloud public, où ces solutions en IA prospèrent, reste un défi. Malheureusement, le cloud public soulève précisément ces préoccupations concernant la vie privée et la sécurité que ces entreprises cherchent à éviter.
Alors, comment combiner la puissance du cloud public tout en respectant des réglementations strictes sur la vie privée et la sécurité, surtout pour les données personnelles ? Une solution potentielle consiste à adopter l'IA privée. Avec l'IA privée, promue par des fournisseurs tels que le Groupe POST, les organisations peuvent maintenir la confidentialité et la sécurité des données sensibles dans un environnement cloud sécurisé. Ces données peuvent toujours être utilisées pour l'analyse et la formation de modèles analytiques afin d'obtenir de nouvelles perspectives et opportunités commerciales, même lorsque cette formation nécessite une puissance de calcul substantielle.
Préserver la confidentialité des données avec des solutions de données synthétiques
L'IA privée peut concilier ces deux objectifs commerciaux apparemment opposés en utilisant des données synthétiques. Ces données sont fonctionnellement identiques aux données réelles, mais toutes les données synthétiques sont créées par l'IA et n'ont aucun lien direct avec des données privées. En d'autres termes, les données sont une réflexion des données réelles (comme votre image dans un miroir) et ne peuvent donc pas être retracées jusqu'à des données personnelles individuelles. En utilisant ces données synthétiques, les modèles en IA peuvent créer des données syntaxiques qui peuvent être utilisées pour former un modèle dans le cloud public, avec toute la puissance de calcul nécessaire, sans avoir à investir dans l'achat ou la location de vastes cloud privés pour réaliser cet effort informatique. Une fois qu'un modèle en IA est formé et validé, il peut passer sans problème à travailler avec des données réelles dans un environnement opérationnel.
Les petites entreprises qui ne peuvent pas se permettre de former leurs propres modèles bénéficieront éventuellement également de ces environnements d'IA privée. Une fois que des modèles en IA ont été développés de cette manière respectueuse de la vie privée et ont prouvé leur valeur, ils peuvent être établis comme modèles de base pour apporter des avantages à un plus large éventail d'organisations. Cette démocratisation de l'IA, facilitée par des offres d'IA privée, rend les capacités avancées en IA plus accessibles et abordables pour des organisations de toutes tailles et de tous types.
Qualité des données : libérer le potentiel de l'IA nécessite une préparation stratégique
Cela signifie que vous devrez d'abord préparer vos données soigneusement. Cela signifie analyser toutes les données, les classer, leur fournir des métadonnées, etc. Seules après ces travaux préparatoires, vos données seront prêtes à être utilisées dans n'importe quel modèle en IA. Vous devez également vous assurer que tout futur usage de modèles en IA sera conforme à la loi sur l'IA. Cela signifie que vous devez tester correctement votre application basée sur l'IA avec d'autres modèles, vous assurer que votre application fonctionne avec d'autres modèles comme vérification croisée. Appliquer l'IA à vos données ne sera jamais un jeu d'enfant.
Heureusement, des spécialistes de l'IA et des données sont disponibles pour vous aider à traiter correctement vos données et modèles en IA. Au niveau du Groupe POST, par exemple, nous disposons d'une équipe entière de consultants en données et en IA à votre service, même lorsque vous en êtes encore au stade préliminaire de la compréhension de la manière dont l'IA pourrait être utile avec vos données spécifiques disponibles.
Maximisez l'opportunité, minimisez le risque
L'IA est une énorme opportunité. Elle peut vous aider à détecter des anomalies dans de vastes ensembles de données structurées et non structurées. L'IA générative peut automatiser de nombreuses tâches, améliorant la rentabilité de votre entreprise. Si vous souhaitez découvrir les opportunités offertes par l'IA sans compromettre la sécurité, la confidentialité et la sécurité de vos données, plonger dans notre environnement d'IA privée ou des offres similaires en vaut certainement
