lundi, 22 juillet 2024

L’IA a-t-elle fait exploser votre facture cloud ?

Le terme système expert a été initialement utilisé dans une proposition de 1955 pour une étude de recherche envoyée par John McCarthy du Dartmouth College, Marvin Minsky de l’Université de Harvard, Nathaniel Rochester d’IBM et Claude Shannon aux laboratoires Bell Telephone. Cela a eu lieu avant ma naissance. Je trouve que c’est un peu fou dont on parlait de l’IA bien avant que nous disposions de la puissance de calcul et de stockage nécessaire pour la faire fonctionner.

En tant qu’expert de l’assistance à la sélection fraîchement sorti de l’université, j’ai développé les premiers systèmes d’IA qui étaient trop coûteux à exploiter, ils n’étaient donc utilisés que dans des situations spécialisées. C’était une technologie de niche spécifique. En raison de ses coûts d’exploitation élevés, l’IA a perdu de sa popularité depuis le début des années 1980 jusqu’à il y a environ 5 à 7 ans. Aujourd’hui, le modèle de consommation à la demande du cloud computing et une bien meilleure innovation en matière d’IA ont considérablement réduit les coûts d’exploitation, et l’IA est de nouveau au centre des préoccupations de l’informatique d’entreprise.

Les entreprises de cloud public sont le moteur de la résurgence de l’IA existante . Malgré le fait que l’innovation en matière d’intelligence artificielle est maintenant beaucoup mieux améliorée (et admettons simplement qu’elle est agréable à jouer), vous devez comprendre parfaitement la valeur commerciale qu’elle peut générer et reconnaître lorsque le retour sur investissement n’est pas là.

Quoi de plus précieux pour l’IA que des cycles de calcul plus abordables et plus puissants ? Le fait que le stockage est une marchandise. L’IA tire son pouvoir de la découverte d’informations et de la compréhension des modèles dans cette découverte d’informations, et non d’algorithmes habilement composés. Plus il y a de données disponibles pour un modèle connaissant, plus les informations deviennent ciblées et meilleures sont les connaissances ou la compréhension qu’elles créent.

Malgré ses dépenses d’exploitation nettement inférieures et la valeur potentielle que l’IA et l’intelligence artificielle peuvent apporter à un organisation, le retour est bref dans de nombreux cas. 2022 a été une année d’énormes dépassements de dépenses dans le cloud. L’utilisation abusive par une entreprise des ressources cloud dans les services de base crée la plupart des dépassements de coûts liés au cloud. Dans de nombreux cas, cela suggère de sélectionner des systèmes d’IA/ML dans le cloud alors que des alternatives plus pratiques pourraient générer plus de valeur.

Beaucoup de systèmes d’IA/ML sont beaucoup plus coûteux à conserver. Des compétences spécialisées sont nécessaires pour développer et déployer ces systèmes et ensuite pour les faire fonctionner. « Cloud AI » signifie simplement que le traitement et le stockage des données sont au-delà de l’entreprise. D’énormes quantités de fonctions de base et de données spécialement conçues sont nécessaires pour piloter les moteurs d’IA, et ces informations doivent être stockées, gérées et protégées en permanence. Vous devez également gérer la conformité des données.

Dans la plupart des cas, l’entreprise a des exigences personnalisées qui nécessitent des données de formation personnalisées qui ne font pas partie de la base de données de services transactionnels à usage général, mais qui sont uniques pour prendre en charge un besoin spécifique du système d’IA. Cela signifie plus de stockage, plus d’étiquetage, plus de streaming et plus de coûts opérationnels.

Tout cela peut en valoir la peine s’il existe un cas d’utilisation solide pour l’entreprise. Dans de nombreuses circonstances, il n’y en a pas. Le calendrier facile de l’IA a entraîné son utilisation là où elle n’est pas nécessaire.

Par exemple, un bon cas d’utilisation de l’IA pourrait être un système de saisie des commandes client qui tire parti de la découverte des fabricants pour déterminer les suggestions qui sont instantanément présentées aux clients. acheter en ligne. L’IA pourrait augmenter les ventes et donc redonner de la valeur à l’entreprise. Néanmoins, l’IA est régulièrement utilisée dans les systèmes transactionnels traditionnels où elle n’offre qu’un avantage mineur. Un exemple d’abus serait d’exécuter l’IA pour vérifier une adresse de livraison valide afin de minimiser les erreurs d’expédition.

N’oubliez pas que chaque cas d’utilisation de l’IA comporte 2 aspects. Dans le 2ème exemple, les économies sur les frais d’expédition pourraient être de quelques milliers par mois, ce qui est excellent. Le coût d’établissement et de fonctionnement du système d’IA basé sur le cloud pourrait être jusqu’à 20 fois ce montant par mois, ce qui est mauvais. Il existe des options à la demande qui n’utilisent pas l’IA, mais qui sont tout aussi fiables ou plus fiables et qui peuvent être obtenues pour quelques centaines de dollars par an.

Le problème est le blocage. Les entreprises et les experts du cloud conseillent généralement l’IA pour les cas d’utilisation où elle ne fournira pas le retour sur investissement requis pour les entreprises. Il passe à travers si quelqu’un ne pose pas les problèmes les plus difficiles ou si un cas solide d’organisation n’est jamais présenté.

Ce n’est pas une question de savoir si l’IA fonctionne – cela fonctionne constamment. C’est la mauvaise application des systèmes d’IA dans le cloud qui dévalorise les entreprises. Faites cette erreur souvent adéquate et l’entreprise ne sera plus.

Je ne repousse pas l’IA ou l’IA dans le cloud. J’ai en fait créé des applications remarquables qui utilisent des concepts et des technologies d’IA, et j’en ferai beaucoup plus à l’avenir. Cette technologie peut faire des choses incroyables. Néanmoins, comme toute innovation, l’IA s’adapte. Nous devons être plus attentifs au retour sur investissement de son utilisation.

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