La vitesse de la confiance : comment des leaders mondiaux passent du test à un véritable cycle de vie d'IA

Dans le monde de l'entreprise, l'IA est devenue une réalité. Les entreprises ne se demandent plus si cette technologie peut les aider. Elles cherchent à savoir en combien de temps elle peut leur apporter de la valeur sans altérer leur infrastructure ni leur budget.

Chez Red Hat, nous avons constaté que les pionniers de l'IA ne se contentent pas de créer de meilleurs modèles : ils optimisent également les environnements qui permettent de les gérer. D'une banque à Istanbul à un organisme public en Espagne, voici comment l'offre Red Hat AI transforme des semaines d'attente en quelques minutes d'action.

Cas d'utilisation n° 1 : accélérer la productivité liée à la science des données

Dans le domaine de l'IA, les entreprises sont rapidement confrontées au coût de l'innovation. Elles sont nombreuses à gérer des ensembles d'outils fragmentés et des processus manuels de provisionnement, ce qui oblige leurs data scientists, dont les salaires sont particulièrement élevés, à intervenir en tant qu'administrateurs système à temps partiel. En utilisant Red Hat OpenShift AI pour standardiser leur environnement, les entreprises peuvent éliminer la dette technique qui retarde généralement un projet avant même l'écriture de la première ligne de code.

• DenizBank : en fournissant des outils autonomes et standardisés à plus de 120 data scientists, cette banque a pu réduire considérablement la durée de configuration de l'environnement, d'une semaine à seulement 10 minutes.
• Aramco : en s'appuyant sur des technologies Red Hat pour sa plateforme d'IA générative, ce géant de l'énergie est parvenu à libérer les équipes de développement pour qu'elles concentrent leurs efforts sur l'innovation plutôt que sur l'infrastructure. La plateforme est capable d'intégrer de nouveaux modèles d'IA en moins d'une heure, ce qui permet aux équipes d'ingénierie industrielle et de forage d'effectuer leurs tâches répétitives d'analyse de données 10 fois plus rapidement. Chaque utilisateur gagne en moyenne deux heures de travail manuel par jour.
• Turkish Airlines : cette entreprise a gagné en rapidité à tous les niveaux. Les nouveaux modèles de microservices qui arrivaient sur le marché au bout de quelques jours sont désormais disponibles en 10 minutes seulement et le délai de déploiement global a été divisé par deux.
• Banco Galicia : cette banque a utilisé une solution de TLN basée sur l'IA pour réduire le délai de vérification des clients professionnels, de trois semaines auparavant à quelques minutes seulement. Avec une précision de 90 %, l'IA lui a permis de transformer une difficulté majeure liée aux clients en un avantage concurrentiel.
• Clalit Health Services : ce grand prestataire public de soins de santé utilise Red Hat OpenShift AI pour gérer d'énormes volumes de données qui couvrent 20 années de dossiers de patients. Cette plateforme fournit des environnements de recherche standardisés et compatibles avec les GPU pour tous les projets, ceux en commun avec Harvard tout comme les initiatives internes sur les LLM. Les environnements de recherche complexes sont plus rapides à déployer et beaucoup plus faciles à gérer.

Cas d'utilisation n° 2 : favoriser l'efficacité opérationnelle et la transformation interne

Souvent considérée comme un atout optionnel, l'IA générative devient pourtant indispensable au fonctionnement interne des entreprises internationales. Pour obtenir un véritable retour sur investissement, il faut exploiter l'IA au niveau de la structure de l'entreprise et pas seulement pour de simples chatbots. Elle doit permettre d'automatiser la documentation complexe, d'optimiser les workflows d'assistance et de réduire les coûts des systèmes informatiques internationaux.

• ARSAT : cet opérateur national de télécommunications de l'Argentine a industrialisé ses processus d'exploitation en créant une plateforme d'IA agentique basée sur Red Hat OpenShift AI. Les équipes n'ont eu besoin que de 45 jours pour automatiser les processus complexes de la chaîne d'approvisionnement et les interactions avec les clients, ce qui a permis de réduire de 30 % les dépenses d'exploitation et de faire gagner beaucoup de temps aux ingénieurs qui peuvent se concentrer sur l'innovation.
• Ville de Vienne : face aux prévisions de départ à la retraite de 30 % de ses effectifs au cours des cinq prochaines années, la ville a déployé « WienKI », un assistant virtuel basé sur l'IA. Basée sur Microsoft Azure Red Hat OpenShift, cette plateforme fournit à 70 000 employés un accès instantané et précis à des données administratives complexes, ce qui permet à la ville d'offrir des services de qualité aux citoyens avec moins de ressources.
• Red Hat : nous estimons que l'utilisation de l'IA pour optimiser la résolution des problèmes et l'assistance nous permettra d'économiser plus de 5 millions de dollars. Un seul projet d'optimisation de la résolution des problèmes a déjà permis d'économiser 1,5 million de dollars en seulement 10 mois.
• Secteur public : le gouvernement régional de Castille-La Manche (JCCM) a réduit le délai de traitement des documents d'étude d'impact environnemental de deux mois, prouvant ainsi que l'IA peut faire évoluer l'administration au même rythme que les citoyens.

Cas d'utilisation n° 3 : réaliser des analyses prédictives à fort enjeu pour les risques et la logistique

Lorsque l'IA est intégrée directement à la logique métier, il n'est plus question d'efficacité, mais de viabilité. Ces cas d'utilisation requièrent des capacités de calcul haute performance et de traitement des données en temps réel afin de prédire des résultats qui sont trop complexes à produire pour les humains et les logiciels traditionnels. Qu'il s'agisse de gérer la solvabilité financière ou d'optimiser des chaînes d'approvisionnement internationales, l'objectif reste de transformer d'énormes ensembles de données en décisions immédiates et exploitables.

• Risques financiers : DenizBank a utilisé l'IA prédictive pour réduire le risque de non-remboursement des prêts de 7,51 % à 5,79 %, et préserver ainsi un capital important.
• Carburant et logistique : la compagnie aérienne Turkish Airlines prévoit d'économiser 100 millions de dollars en utilisant l'IA pour optimiser les affectations des avions à des vols, en associant un appareil donné à des routes spécifiques en fonction de la consommation de carburant.
• Résultats pour les patients : dans le cadre d'une collaboration entre Guidehouse et le département des Anciens Combattants des États-Unis, quelques jours ont suffi pour développer des modèles d'IA permettant d'identifier les anciens combattants à risque afin d'intervenir à temps. Il s'agit du cas d'utilisation le plus convaincant : le délai de mise en production n'influe pas seulement sur le retour sur investissement, il permet de sauver des vies. 

En résumé : l'IA est une stratégie, pas une fonction

Le point commun de ces témoignages n'est pas seulement que les entreprises utilisent bel et bien l'IA : elles déploient Red Hat OpenShift AI pour créer un cycle de vie reproductible et évolutif.

En standardisant les étapes fastidieuses de l'IA (déploiements, sécurisation, création d'environnements), ces entreprises ont pu bénéficier d'avantages intéressants : 100 millions de dollars d'économies, des résultats sous 10 jours et des interventions qui permettent de sauver des vies.

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