Ce que vous ne voyez pas pourrait vous coûter : l'importance de l'Open Source dans l'IA d'entreprise

Dans mon article précédent, j’ai comparé l’inférence de l’IA au système nerveux d’un projet d’IA, c’est-à-dire l’infrastructure critique et souvent invisible qui détermine l’expérience utilisateur. Qu'il s'agisse d'un chatbot ou d'une application complexe, le principe est le même : si le système nerveux défaille, c’est tout le reste qui en pâtit. 

Cependant, comme nous le savons, un système nerveux ne fonctionne pas de manière isolée. Il repose sur le reste du corps, où d'innombrables autres systèmes fonctionnent en harmonie. L'IA d'entreprise est fondamentalement la même. Les modèles individuels, les composants d'infrastructure isolés, l'orchestration fragmentée ou les applications déconnectées ne permettent pas à eux seuls de fournir une valeur significative. Un véritable impact survient uniquement lorsque ces éléments se connectent pour former un ensemble cohérent et performant. 

Les risques de la boîte noire

Les voies à suivre pour adopter l'IA sont nombreuses. À commencer par des systèmes fermés ou de type « boîte noire », à savoir des plateformes intégrées qui simplifient la mise en œuvre. Elles peuvent offrir un bon point de départ, mais elles s'accompagnent aussi de compromis. Si vous ne pouvez pas voir comment un modèle a été entraîné, il peut être difficile d'expliquer son comportement, de corriger le biais ou de vérifier l'exactitude dans votre contexte. En effet, une étude d'IBM en 2025 a révélé que 45 % des chefs d'entreprise citent l'exactitude ou le biais des données comme un obstacle majeur à l'adoption de l'IA. Si vous ne pouvez pas voir l’intérieur d’un système, vous ne pouvez pas faire confiance à ses résultats. L'adaptation se limite souvent à des réglages fins en surface ou des réglages des instructions génératives, ce qui complique l’adaptation du modèle aux besoins de votre entreprise.

Plus crucial encore, vous contrôlez rarement où et comment ces modèles s'exécutent. Ils sont liés à l'infrastructure d'un seul fournisseur, ce qui vous contraint à renoncer à votre souveraineté numérique et à suivre la feuille de route d'un tiers. Les compromis apparaissent rapidement : coûts impossibles à optimiser, questions des utilisateurs finaux auxquelles vous ne pouvez pas répondre, et risques pour la conformité lorsque les organismes de réglementation vous demandent où sont traitées les données sensibles. 

Les technologies Open Source offrent une autre voie, basée sur la transparence et la flexibilité. Vous pouvez examiner la machine sous le capot, adapter les modèles à l'aide de vos propres données et les exécuter dans l'environnement qui convient le mieux à votre entreprise. Les projets communautaires tels que vLLM et llm-d (pour l'optimisation de l'inférence) et InstructLab (pour l'adaptation et l'ajustement des modèles) sont de puissants exemples de la manière dont la collaboration ouverte favorise le choix et le contrôle. Ce type de contrôle est ce qui fait la différence entre diriger votre stratégie d'IA et constater trop tard que celle-ci a été dirigée par quelqu'un d'autre.

Red Hat AI

C'est la philosophie de Red Hat AI : une gamme de produits conçus non seulement pour vous aider à mettre en œuvre l'IA, mais aussi pour garantir leur interopérabilité. Après tout, c'est la manière dont nous connectons ces éléments qui définit l'agilité, la fiabilité et la souveraineté de votre stratégie informatique et d'IA.

La gamme de produits Red Hat AI comprend :

• Red Hat AI Inference Server : offre des capacités d'inférence cohérentes, rapides et économiques. Son environnement d'exécution, vLLM, optimise le débit et minimise la latence. Un référentiel de modèles optimisé accélère la mise à disposition des modèles, tandis qu'un compresseur de grands modèles de langage contribue à réduire l'utilisation du calcul tout en préservant la précision.
• Red Hat Enterprise Linux AI : offre une plateforme de modèle de base pour l'exécution des grands modèles de langage dans des environnements de serveur individuels. La solution comprend Red Hat AI Inference Server, une appliance immuable, optimisée pour l'inférence. En regroupant le système d'exploitation et l'application, la solution RHEL AI facilite les opérations de mise en œuvre pour optimiser l'inférence des modèles dans le cloud hybride.
• Red Hat OpenShift AI : fournit une plateforme d'IA pour la création, l'entraînement, le réglage, le déploiement et la surveillance à grande échelle des applications basées sur l'IA, ainsi que des modèles prédictifs et de fondation, au sein d'environnements de cloud hybride. Red Hat OpenShift AI permet d'accélérer l'innovation en matière d'IA, de renforcer la cohérence de l'exploitation et d'optimiser l'accès aux ressources lors de la mise en œuvre de solutions d'IA fiables. 

Grâce à sa base Open Source et à une assistance adaptée aux entreprises, la solution Red Hat AI permet aux composants d'IA de fonctionner en toute transparence dans les datacenters, le cloud et les environnements de traitement en périphérie. Cette approche permet d'exécuter n'importe quel modèle, sur n'importe quel accélérateur, dans n'importe quel cloud, sans compromettre les décisions informatiques actuelles ou futures.

Avec Red Hat AI, vous pouvez choisir le cloud que vous préférez, utiliser les accélérateurs de votre choix et développer les outils dont vous disposez déjà. La plateforme s'adapte à votre environnement existant tout en conservant la flexibilité dont vous avez besoin pour évoluer.

La valeur dans l'écosystème

Pour les partenaires, Red Hat AI permet de fournir des solutions qui s'intègrent directement aux environnements auxquels leurs clients font déjà confiance, sans remaniement ni perturbation coûteux. Cette ouverture qui confère aux entreprises la flexibilité aide également les partenaires à accélérer l'adoption et à proposer des expériences d'une cohérence accrue. L'ouverture crée un véritable avantage mutuel : les entreprises gagnent en contrôle et en agilité, tandis que les partenaires élargissent leurs possibilités et leurs marges, sans devoir se conformer à la stratégie d'un seul fournisseur. Cette approche accélère le délai de rentabilisation pour l'ensemble de l'écosystème.

DenizBank montre comment cela se présente dans la pratique. Avant d'adopter OpenShift AI, leurs spécialistes des données devaient composer avec un environnement manuel où la configuration des dépendances et la gestion de l'infrastructure était lente et propice aux erreurs. En superposant OpenShift AI à leur plateforme existante et en utilisant GitOps pour gérer le cycle de vie complet de l'IA, des expériences à la production, ils ont réduit le temps de configuration de l'environnement d'une semaine à environ 10 minutes. Le déploiement de nouveaux microservices et modèles s'est réduit de plusieurs jours à quelques minutes. Plus de 120 data scientists travaillent désormais avec des environnements en libre-service et des outils standardisés, ce qui leur permet d'optimiser l'utilisation des ressources GPU. Cette vitesse, cet alignement et cette évolutivité sont possibles lorsque des piles d'IA d'entreprise sont conçues pour fonctionner ensemble.

L'IA en tant qu'effort communautaire

C'est à ce moment-là que l'histoire prend tout son sens. L'IA à grande échelle n'a jamais été possible pour une entreprise seule. Elle nécessite des infrastructures, des accélérateurs, des couches d'orchestration, des projets Open Source, des plateformes d'entreprise et, surtout, les communautés qui les relient.

Les technologies durables ne se développent pas de manière isolée. Elles sont conçues de manière Open Source, testées par une communauté et adaptées à des cas d'utilisation qu'aucun fournisseur ne peut prévoir à lui seul, ce qui leur confère une résilience accrue et une meilleure convivialité dans le monde réel. C’est ainsi que Linux est devenu la base de l’informatique d’entreprise, et c’est ainsi que l’Open Source définira la prochaine ère de l’IA.

Chaque entreprise connaît un parcours IA différent. Que vous soyez au stade de l'expérimentation, de la mise à l'échelle ou de la mise en œuvre, la solution Red Hat AI peut vous aider en optimisant les délais. Apprenez-en plus sur la gamme ou contactez-nous pour découvrir la voie à suivre pour votre entreprise.