Le NAIRR, Red Hat et l'Open Source contribuent à fournir le plan de contrôle pour la recherche sur l'IA

Les projets d'intelligence artificielle (IA) au sein de la communauté Open Source se développent à un rythme à la fois exaltant et exigeant. Le 2025 AI Index Report de l'Université de Stanford a présenté des informations sur le nombre impressionnant de 4,3 millions de projets d'IA Open Source créés sur GitHub au cours de l'année précédente, soit une hausse de 40 % en seulement 12 mois. Pour les chercheurs, ce dynamisme s'avère vital, mais il présente également un défi fondamental : comment collaborer selon la méthode Open Source sans perdre le contrôle des données et de la propriété intellectuelle liés à la recherche ? 

Dans un contexte de recherche, la question ne concerne pas uniquement le propriétaire du matériel ; il s'agit de détenir le contrôle administratif de votre environnement. Les chercheurs et les scientifiques dépendent entièrement de leurs données, et nous devons savoir que nos contributions uniques sont protégées au sein d'un espace partagé. Cette capacité à contrôler et à protéger l'empreinte numérique d'un projet de manière indépendante permet de créer un environnement de recherche véritablement collaboratif. Heureusement, une solution est apparue au sein de la communauté des chercheurs : un moyen de combler l'écart grâce à un contrôle au niveau du projet et une méthode plus intelligente pour gérer la gravité des données.

Dans le cadre de mes fonctions chez Red Hat, j'ai eu l'opportunité de travailler avec le programme National AI Research Resource (NAIRR). Sous l'égide de la National Science Foundation (NSF), le NAIRR a été établi pour faire évoluer les ressources de recherche américaines afin de relever les défis du développement de l'IA. Ce programme aide à démocratiser l'accès aux ressources de calcul et de données d'IA haute performance, généralement réservées aux plus grandes entreprises technologiques. Le NAIRR, qui évolue désormais vers une ressource de recherche à long terme, crée une infrastructure nationale évolutive qui soutient les chercheurs et les enseignants de tous horizons. Si ce projet constitue une étape marquante de la recherche aux États-Unis, il sert également d'exemple reproductible sur la manière dont les projets peuvent préserver leur indépendance et leur transparence dans un environnement partagé.

L'architecture de l'isolation de la recherche

Le NAIRR agit comme un point de ralliement, un modèle d'infrastructure efficace à grande échelle qui évite aux chercheurs de devoir créer des milliers de copies individuelles de ressources.  Avec plus de 670 projets et des participants issus de l'ensemble des États-Unis et de leurs territoires impliqués depuis la phase pilote, l'ampleur du projet est manifeste.  Toutefois, pour qu'un point de ralliement soit efficace, chaque participant doit également disposer de son propre espace, adapté à ses besoins de recherche spécifiques, afin de s'épanouir. Le NAIRR utilise cette approche pour aider les innovateurs à ancrer leurs travaux dans une base Open Source sans renoncer au contrôle. Afin d'aider les chercheurs à maintenir ces limites au sein du projet dans le cadre du Deep Partnership Pilot mené conjointement par Red Hat, IBM, l'AI Alliance et le Mass Open Cloud, Red Hat fournit une couche logicielle qui orchestre le matériel sous-jacent. Cette solution offre aux chercheurs les outils et les capacités nécessaires pour conserver un contrôle autonome sur leur espace de noms au sein d'un cluster multi-tenant, tout en permettant au fournisseur de ressources de gérer l'environnement efficacement. Les chercheurs travaillant sur le programme NAIRR ont accès à notre infrastructure d'IA de classe entreprise, notamment Red Hat OpenShift, Red Hat OpenShift AI, Red Hat Enterprise Linux et Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes.

En fournissant cette pile cohérente pour l'ensemble du cycle de vie des expériences d'IA et d'apprentissage automatique, nous soutenons un écosystème collaboratif où l'innovation peut prospérer sans compromettre le contrôle des projets. Par exemple, en utilisant Red Hat OpenShift, les chercheurs peuvent attribuer à chaque projet son propre espace de noms Kubernetes et son propre VLAN de couche 2. Ils ont également la possibilité d'utiliser le contrôle d'accès basé sur les ressources (RBAC) et de créer des groupes avec différents niveaux d'accès aux ressources et aux données au sein de leur propre projet ou en collaboration avec d'autres. Cette configuration technique confirme que, même dans un centre de données partagé, chaque projet bénéficie de l'isolation de sa propre « pièce », ce qui protège son trafic réseau et ses données contre tout accès non autorisé. Cette base aide les chercheurs à passer de la découverte initiale aux résultats validés tout en préservant leur indépendance tout au long du parcours technologique.

Équilibrer l'évolutivité partagée et la propriété exclusive

La valeur de l'approche du NAIRR réside dans son efficacité et dans sa capacité à gérer la gravité des données. En fournissant une base Open Source partagée (l'environnement logiciel qui s'exécute sur cette infrastructure), Red Hat peut aider les organisations à maximiser les bénéfices de leurs dépenses d'infrastructure et à maintenir leur puissance de calcul à proximité de leurs données. Nos contributions s'inscrivent dans un écosystème collaboratif plus large, aux côtés de nombreux autres outils et ressources que les scientifiques ont à leur disposition pour personnaliser leurs travaux.

Puisque la recherche ne suit pas un modèle unique, le niveau de contrôle requis peut varier. Parfois, l'isolation dont les équipes de recherche ont besoin s'étend au-delà des limites logicielles pour atteindre le matériel lui-même. Tandis que de nombreuses personnes collaborent sur des plateformes partagées, d'autres nécessitent la propriété exclusive du matériel pour réaliser des mesures spécialisées, comme le développement de systèmes d'exploitation de bas niveau ou les tests de GPU de haute précision. Pour faciliter ce processus, NAIRR fournit également un accès à des machines « bare metal » isolées. Que les équipes de recherche utilisent des conteneurs gérés par Red Hat OpenShift ou du matériel brut, nous fournissons la base d'exploitation stable et sécurisée qui les aide à préserver l'indépendance de leur travail tout en participant à cette communauté partagée.

Créer un espace pour la découverte expérimentale

Une partie essentielle de ce travail consiste à fournir un environnement stable permettant d'explorer l'avenir de la couche d'intelligence. À l'ère de la multiplication des modèles d'IA, la puissance de calcul constitue une ressource mondiale rare qu'il convient d'utiliser plus efficacement. C'est ici que les bancs d'essai isolés s'avèrent précieux : ils permettent d'expérimenter de nouvelles catégories comme le routage des inférences (rediriger intelligemment des tâches simples vers des modèles d'IA rentables tout en réservant les capacités de calcul massives aux problèmes les plus complexes) sans perturber les activités de recherche principales.

Par exemple, l'un des projets soutenus par NAIRR, Multi-Modal Semantic Routing for vLLM, se consacre à l'extension du projet vLLM Semantic Router fondé par Red Hat. Cet effort se concentre sur les pipelines de reconnaissance vocale et les capacités de vision, en explorant la manière de maintenir une logique de décision transparente et auditable dans un environnement Open Source. En fournissant ces sandbox, nous aidons des projets spécifiques à repousser les limites de la recherche en IA tout en garantissant la stabilité de la communauté au sens large.

Cette capacité d'expérimentation s'avère particulièrement vitale alors que le secteur évolue vers l'IA agentique, où les modèles d'IA dépassent la simple génération pour effectuer des tâches complexes et autonomes. Pour que cette tendance passe de l'engouement médiatique à une percée scientifique, les équipes de recherche ont besoin de plus qu'une simple puissance brute : elles nécessitent un vecteur d'innovation offrant une normalisation et une gestion du cycle de vie de niveau professionnel. Tout comme elles exigent des contrôles et des garde-fous pour l'accès humain, les équipes de recherche ont besoin du même niveau de surveillance pour les agents accédant aux données et au calcul au sein de leurs projets.

À mesure que l'écosystème NAIRR mûrit, il fournit précisément cet environnement. Red Hat fournit la base d'exploitation (la pile intégrée composée de Red Hat Enterprise Linux, Red Hat OpenShift et Red Hat OpenShift AI) qui permet à un ensemble d'outils de recherche puissants comme PyTorch pour l'optimisation et SLURM pour la gestion des charges de travail de fonctionner comme un socle unifié et performant. Les équipes de recherche peuvent ainsi créer, entraîner et déployer des agents autonomes avec la rigueur professionnelle qu'exige la science de haut niveau.

Le travail réalisé avec NAIRR prouve que l'innovation ouverte constitue le moyen idéal pour bâtir une IA stable et flexible, et que les ressources partagées ne s'opposent pas au contrôle individuel. En fournissant un socle d'outils Open Source qui respecte les limites des projets, Red Hat aide à démontrer que l'avenir de l'IA peut être à la fois collaboratif et indépendant.