Conseils pour poser les bases de votre IA générative

Chapitre 1 : De nouvelles possibilités pour l'innovation métier…

L'IA générative (gen AI) est un outil puissant pour les entreprises qui souhaitent créer des produits innovants, optimiser les processus et obtenir des avantages concurrentiels sur des marchés en rapide évolution. S'appuyant sur les avancées des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond (consistant à apprendre aux ordinateurs à traiter les données à l'aide d'un algorithme inspiré du cerveau humain), l'IA générative va au-delà des capacités de l'IA prédictive en traitant non seulement les données, mais aussi en créant de nouveaux contenus originaux. L'IA générative transforme la collaboration entre l'homme et la machine, favorise l'émergence de nouvelles approches en matière de résolution des problèmes et offre des résultats métier significatifs dans divers secteurs.

Dans le monde entier, les entreprises créent des applications novatrices à l'aide des technologies d'IA générative. Ces cas d'utilisation doivent être davantage alignés sur les exigences de l'entreprise, souvent grâce à une personnalisation basée sur les données de l'entreprise.

Dès les premières phases, l'adoption de l'IA générative apporte des avantages clés :

Exploitation efficace. La gestion des tâches chronophages (comme l'écriture de code, la création de la documentation ou la gestion de la chaîne d'approvisionnement) permet aux entreprises de produire davantage en moins de temps et à moindre coût.
Augmentation du chiffre d'affaires. L'IA générative peut contribuer à augmenter les flux de revenus en identifiant les opportunités de vente incitative personnalisées, en créant des contenus marketing adaptés à certains segments de clientèle et en accélérant le lancement de nouveaux produits et services.
Satisfaction des clients. Grâce à une assistance instantanée et précise et à des expériences personnalisées, les clients obtiennent les informations et les services dont ils ont besoin au moment voulu, ce qui renforce leur confiance et leur fidélité à long terme.
Productivité des employés. Avec l'IA, la gestion des tâches courantes (telles que le résumé de réunions, la rédaction d'e-mails ou la recherche de données dans les systèmes internes) permet aux employés de se concentrer sur les tâches à forte valeur ajoutée qui requièrent la créativité et le jugement humains.

… mais aussi de nouvelles inquiétudes.

Bien que les avantages et les inconvénients de l'IA générative ne soient pas encore complètement définis, de nombreuses entreprises souhaitent investir sans tarder dans ces nouvelles technologies. La compréhension des défis liés à l'IA générative peut aider les entreprises à établir des consignes éthiques et des cadres de développement clairs, à se conformer aux réglementations gouvernementales et sectorielles, ainsi qu'à détecter et à corriger les problèmes potentiels.

Confidentialité des données. L'usage de données personnelles ou sensibles pour l'entraînement des modèles d'IA générative suscite l'inquiétude ainsi que des interrogations sur la protection de la vie privée des individus. Les réglementations en matière de stockage et de souveraineté des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l'Union européenne (UE), doivent être respectées.
Propriété des données. L'utilisation de modèles propriétaires (ou de modèles préentraînés à l'aide de données propriétaires) cause des problèmes relatifs à la propriété des données susceptibles de provoquer des litiges.
Biais et équité. Les réponses fournies par les outils d'IA générative reflètent parfois les biais humains, notamment des stéréotypes dangereux et des discours haineux.
Utilisation éthique. Les contenus synthétiques créés par l'IA générative, tels que les deepfakes, peuvent être utilisés pour des activités malveillantes telles que les violations de confidentialité et les campagnes de désinformation. Le manque de transparence des modèles ou outils d'IA générative complique la compréhension, l'interprétation et l'explication des résultats, ainsi que l'attribution de la responsabilité en cas d'informations incorrectes ou inventées.

Les tests de performance récents illustrent

Génération augmentée de récupération (RAG) : Intègre des faits provenant de sources externes (telles que des bases de données internes, des intranets d'entreprise ou Internet) afin de fournir les informations les plus précises et à jour aux modèles d'IA générative.
Réglage des instructions génératives : Les modèles d'IA reçoivent des signaux ou des prompts front-end (par exemple des mots supplémentaires ou des numéros générés par IA) pour les guider vers la décision souhaitée et permettre aux entreprises qui disposent d'un faible volume de données d'adapter les modèles de fondation à une tâche précise.
Réglage fin : Améliore un modèle préentraîné à l'aide d'un ensemble de données plus petit et plus ciblé afin d'effectuer plus efficacement des tâches propres à un domaine. Ces données d'entraînement supplémentaires sont intégrées à l'architecture du modèle.

Conséquences involontaires. La nature autonome de l'IA générative peut entraîner des conséquences involontaires susceptibles de porter préjudice aux entreprises.
Défis en matière de réglementations. La progression des technologies d'IA générative risque de dépasser celle du développement des cadres qui les régissent, ce qui complique la création et l'application de consignes garantes d'une utilisation éthique et responsable.
Consommation d'énergie. L'entraînement des modèles d'IA demande de nombreuses ressources de calcul et énergétiques, ce qui soulève des interrogations quant aux effets sur la durabilité environnementale.

Une base d'infrastructure fiable peut aider les entreprises à tirer parti des avantages de l'IA générative et à relever les défis associés.

Chapitre 2 : La base idéale pour l'IA générative : Particularités

La base technologique que vous choisissez pour vos initiatives en matière d'IA générative peut considérablement influencer l'efficacité et la réussite de votre adoption. Les dirigeants d'entreprise doivent garder à l'esprit ces huit critères clés lorsqu'ils choisissent la base d'IA générative la plus adaptée.

Conseil n° 1 : Accélérez la création avec des outils éprouvés et fiables

Le développement d'applications basées sur des modèles d'IA générative peut être une tâche complexe. Le bon ensemble d'outils (langages, frameworks et environnements d'exécution commerciaux ou communautaires open source fiables) peut accélérer l'ajustement des modèles et simplifier le développement ainsi que le déploiement des applications.

Choisissez une plateforme de développement d'IA qui inclut ou prend en charge les outils habituels de votre choix pour développer des solutions d'IA novatrices plus rapidement et efficacement. Les fonctionnalités exploratoires de science des données, d'entraînement et d'ajustement accessibles via des interfaces utilisateur interactives peuvent simplifier la collaboration. Les ensembles d'outils intégrés, associés aux fonctionnalités en libre-service, peuvent contribuer à optimiser les opérations informatiques (ITOps) tout en préservant la portabilité et la cohérence.

Conseil n° 2 : Standardisez pour ajuster les modèles rapidement

Puisque l'entraînement des modèles d'IA générative constitue un processus coûteux et chronophage, la plupart des entreprises conçoivent des solutions d'IA à partir de modèles de fondation préentraînés à l'aide de données générales. Les entreprises peuvent ensuite utiliser des données diverses et propres à un domaine pour ajuster les modèles de fondation afin d'effectuer des tâches spécialisées. Il existe plusieurs façons de personnaliser les modèles de fondation (certaines nécessitant une capacité de calcul intensive, des processeurs puissants et une infrastructure de cloud hybride distribuée).

Optez pour des plateformes d'IA qui fournissent des outils pour préparer et ingérer des données privées d'entreprise, prennent en charge des techniques largement adoptées pour la personnalisation et l'alignement de modèles, et donnent accès à des outils qui favorisent des modèles de personnalisation reproductibles. Ces plateformes doivent également prendre en charge des capacités de gestion et d'orchestration des charges de travail distribuées qui permettent de déployer des sessions d'entraînement (quels que soient la taille du modèle, le volume de données ou la durée) dans des environnements de cloud hybride.

Conteneurs pour l'IA générative

Les technologies de conteneurs comme Kubernetes offrent des capacités de déploiement agile, de gestion et d'évolutivité pour un développement cloud-native efficace des solutions d'IA générative.

Provisionnez des environnements à la demande pour les datacenters sur site, les clouds publics et les appareils d'edge computing.
Assurez la création, le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion automatiques d'instances de conteneurs au sein d'infrastructures physiques et virtuelles.
Intégrez des composants et des magasins de données à partir d'un écosystème robuste de fournisseurs open source et commerciaux dans des solutions d'IA générative.

Découvrez d'autres avantages des conteneurs pour l'IA¹

Conseil n° 3 : Servez et exécutez des modèles efficacement à l'aide de l'inférence

Il peut s'avérer difficile pour les équipes ITOps de proposer des expériences utilisateur de haute qualité à partir de solutions d'IA générative dont les besoins applicatifs varient. L'efficacité de l'inférence des modèles nécessite une infrastructure évolutive et des capacités de gestion automatisée afin de garantir un débit élevé, une faible latence et une utilisation optimale des ressources de calcul. Enfin, puisque les solutions d'IA traitent de vastes quantités de données, il est également essentiel d'appliquer des normes de sécurités strictes au sein des différents environnements.

Envisagez d'opter pour une plateforme qui propose des serveurs d'inférence compatibles avec plusieurs types de modèles (IA générative, grands modèles de langage et modèles multimodaux) afin d'obtenir des résultats efficaces dans plusieurs environnements. Les serveurs d'inférence hautes performances accélèrent la sortie des applications d'IA générative en optimisant l'utilisation de la mémoire du processeur graphique (GPU) et en permettant aux modèles d'effectuer des calculs plus efficaces à grande échelle.

Conseil n° 4 : Automatiser la gestion du cycle de vie

Les pipelines d' intégration et de distribution continues (CI/CD) peuvent déployer et gérer automatiquement les solutions d'IA générative, mais la mise à l'échelle de ces solutions nécessite l'intégration des pratiques MLOps et GenAIOps. Tandis que le MLOps automatise les cycles rigoureux d'extraction de données, d'entraînement et de validation nécessaires pour assurer la stabilité du modèle, le GenAIOps répond aux besoins uniques des grands modèles de langage (LLM), tels que la gestion des versions des prompts et des bases de données vectorielles. Ces pipelines d'IA générative et de machine learning sont plus complexes que les workflows standard. Ils nécessitent un ajustement rapide et progressif pour affiner les performances et atténuer les hallucinations (résultats illogiques ou faux) grâce à une évaluation automatisée.

Choisissez une base qui vous permette de créer et d'intégrer ces pipelines d'IA spécialisés (à l'aide d'outils tels que Kubeflow pour l'orchestration des modèles et Jenkins pour une automatisation plus large) dans les workflows DevOps existants. L'adoption du GitOps avec des outils comme ArgoCD peut aider à définir des déploiements d'IA complexes en tant que code, garantissant ainsi que les modèles de fondation et les composants de la génération augmentée de récupération (RAG) restent cohérents, auditables et reproductibles pour les entreprises.

Conseil n° 5 : Préparez-vous à l'IA agentique de manière transparente et contrôlée

L'IA générative excelle dans la création de contenu et la réponse à des questions. L'IA agentique représente la prochaine évolution de ces capacités, marquant un passage des modèles qui fournissent des fonctions de chat simples vers des agents autonomes. Les agents d'IA ne se contentent pas de suivre un script : ils utilisent des outils de raisonnement pour diviser des objectifs complexes (comme l'intégration d'un nouveau client) en tâches plus petites, telles que la vérification de documents, l'envoi d'e-mails et la mise à jour de bases de données. Puisque ces systèmes doivent gérer les changements inattendus de manière indépendante, il est essentiel de passer d'un modèle de réponse simple de type prompt à un workflow géré en plusieurs étapes.

Optez pour une base d'IA qui met l'accent sur l'intégration et la sécurité. L'IA agentique a besoin d'une infrastructure capable de se connecter à des outils externes et à des sources de données internes, tout en maintenant une supervision humaine pour les décisions et actions importantes. Concentrez la recherche sur les plateformes qui offrent une visibilité claire sur la façon dont un agent pense et prend des décisions afin de vous assurer que chaque action et chaque résultat sont auditables. En commençant le parcours de l'IA avec une base conçue pour la gouvernance et la prise en charge de l'utilisation d'outils externes, les équipes informatiques peuvent s'assurer que leur IA évolue d'un assistant créatif vers un jumeau numérique et reste une extension fiable et contrôlée des opérations métier.

Principaux concepts relatifs aux modèles d'IA générative

Le biais correspond à la présence dans un modèle de schémas comportementaux qui affectent l'équité, l'inclusivité et l'éthique des résultats, par exemple en favorisant certains groupes ou en générant des réponses discriminatoires.
La dérive des données se produit lorsque les propriétés statistiques des données d'entraînement évoluent au fil du temps, ce qui affecte les performances du modèle en générant des réponses moins précises ou pertinentes.
La détection des anomalies désigne le processus d'identification et de signalement des comportements inhabituels des modèles ou des comportements qui s'écartent des exemples fournis pendant l'entraînement.
L'explicabilité point par point fait référence à la capacité à comprendre pourquoi les modèles produisent certains résultats, ce qui améliore la visibilité sur les applications pour lesquelles la transparence est essentielle.

Conseil n° 6 : Surveillez les modèles de manière cohérente pour limiter les biais et les inexactitudes

Les résultats fournis par les modèles d'IA générative peuvent avoir une influence considérable sur les processus de l'entreprise. Grâce au suivi proactif du comportement des modèles, les équipes peuvent analyser les décisions et les justifications pour identifier les mauvaises performances et signaler immédiatement tout comportement problématique. Une gouvernance efficace des modèles basée sur ces informations permet de garantir que les modèles d'IA produiront des informations justes, correctes et non biaisées au sein des environnements de production.

Explorez les bases d'IA qui offrent des capacités de surveillance centralisées (notamment les mesures du biais et de la dérive des données, la détection des anomalies et l'explicabilité point par point) afin d'aider les équipes à entretenir et à corriger leurs modèles d'IA générative. La surveillance automatique et continue dans les environnements de production renforce également la conformité avec les normes de gouvernance des modèles de l'entreprise. Les interfaces d'outils intuitives ainsi que les rapports non techniques et lisibles par un humain qui partagent les informations générées favorisent l'utilisation et la maintenance responsables des modèles.

Conseil n° 7 : Tirez parti des écosystèmes de partenaires pour des capacités complètes

Les solutions d'IA générative nécessitent de nombreux composants intégrés pour fournir des résultats novateurs. Avec la bonne combinaison de technologies issues d'un écosystème collaboratif de fournisseurs de confiance, vous pouvez accélérer le développement des applications, corriger les biais et la dérive des données, et ainsi garantir des performances cohérentes et fiables pour vos déploiements d'IA.

Optez pour des fournisseurs de plateformes qui disposent d'un écosystème étendu de partenaires certifiés dont les solutions complètes permettent de développer et de déployer des modèles et des applications d'IA générative. Travailler avec un large éventail de composants (de l'intégration et la préparation des données à l'entraînement et à la distribution des modèles) peut aider les équipes informatiques à développer et à déployer des solutions d'IA plus efficacement. En choisissant des solutions certifiées par des fournisseurs à l'interopérabilité éprouvée, les entreprises peuvent encore améliorer leur productivité en réduisant le nombre de demandes d'assistance informatique.

Conseil n° 8 : Collaborez avec des spécialistes de plateforme pour résoudre les problèmes et bénéficier des meilleures pratiques

Le déploiement et la gestion efficaces de solutions d'IA générative exigent des connaissances et une expérience spécialisées. Les défis liés à l'évolutivité, à la fiabilité et à l'intégration aux systèmes existants peuvent compliquer les déploiements en production. L'utilisation inefficace des ressources de calcul risque d'entraîner des coûts inutiles, Le non-respect des normes de sécurité, des politiques de confidentialité et des cadres réglementaires sur l'IA peut avoir des conséquences juridiques, financières ou sur l'image de marque de l'entreprise.

Sélectionnez des fournisseurs dont les équipes de spécialistes offrent une assistance et des conseils complets pour la création de solutions d'IA générative. Par exemple, des ingénieurs dédiés peuvent prendre en charge l'ensemble de la plateforme avec les outils, les ressources et l'expérience nécessaires pour accélérer la livraison des projets d'IA. Des consultants spécialistes peuvent vous aider à surmonter les défis liés au déploiement, à optimiser l'efficacité de l'infrastructure et à garantir l'interopérabilité de votre solution d'IA. Et les services de formation professionnelle peuvent aider les équipes de l'entreprise à acquérir les connaissances et l'expertise nécessaires pour lancer de nouveaux projets d'IA générative plus rapidement.

Surmonter les défis liés à la livraison de l'IA

L'IA transforme la façon dont les logiciels sont créés et distribués. Le point de vue d'IDC fournit des recommandations à l'acheteur de technologies.²

Établissez des cadres de gouvernance robustes pour l'adoption de l'IA, en garantissant la conformité avec les exigences réglementaires et les politiques internes, et mettez en œuvre une supervision progressive au niveau du conseil d'administration pour gérer l'exposition aux risques et la réalisation de valeur.
Modernisez l'infrastructure des applications et des données vers des architectures cloud-native, en accordant la priorité aux environnements natifs Kubernetes et en alignant les feuilles de route des données, du cloud et de l'IA ainsi que les programmes d'ingénierie.
Intégrez la sécurité dans l'ensemble du cycle de vie de distribution des applications de données d'IA, notamment en renforçant les compétences en sécurité au sein des équipes d'ingénierie des données et de l'IA.
Gérez les relations avec les fournisseurs avec une vision stratégique sur la préparation des plateformes et des environnements, les dépendances à moyen terme et le retour sur investissement démontrable.

Chapitre 3 : Une technologie ouverte et flexible équilibre l'innovation de l'IA et la stabilité opérationnelle

La gamme Red Hat® AI accélère le développement et le déploiement de solutions d'IA pour les entreprises dans des environnements de cloud hybride. Il s'agit d'une plateforme complète qui répond aux besoins des clients là où ils se trouvent (qu'il s'agisse de débuter ou de passer à une architecture d'entreprise complète) tout en prenant en charge le déploiement de n'importe quel modèle sur n'importe quel accélérateur matériel. En associant la puissance des technologies open source à des modèles de pointe, Red Hat AI aide les entreprises à accélérer le rythme de leurs découvertes et à démocratiser l'accès aux derniers outils d'IA.

Red Hat AI inclut Red Hat AI Enterprise, pour les entreprises qui cherchent à déployer et mettre à l'échelle efficacement et n'importe où, Red Hat AI Inference Server, pour optimiser l'inférence des grands modèles de langage (LLM), Red Hat OpenShift^® AI, pour les environnements de plateforme Kubernetes distribués, Red Hat Enterprise Linux AI, pour les environnements de serveurs Linux individuels, et Red Hat AI Accelerator, pour la prise en charge des capacités d'accélération matérielle dans Red Hat OpenShift. Ces solutions combinent la puissance des technologies open source aux modèles open source les plus performants, aidant les entreprises à accélérer le rythme des découvertes et à démocratiser l'accès aux outils et technologies de pointe. L'accès aux dernières innovations est complété par l'écosystème de partenaires de Red Hat, qui propose un éventail de produits et de services de partenaires testés, pris en charge et certifiés pour fonctionner avec nos technologies et aider les clients à relever leurs défis métier et techniques.

Ensemble, ces produits, services et technologies offrent :

Inférence flexible et efficace

Red Hat AI optimise l'inférence des modèles dans les environnements de cloud hybride pour aider les entreprises à déployer leurs modèles préférés de manière plus rentable et plus rapide. Son environnement d'exécution, vLLM, maximise le débit et minimise la latence, et la fonctionnalité LLM Compressor utilise des techniques de quantification avancées pour améliorer les vitesses d'inférence sans sacrifier la précision des prédictions. Le résultat est un environnement hautes performances pour la mise en service de modèles dans un large éventail d'applications.

Connecter les modèles aux données

Red Hat AI simplifie l'integration des données d'entreprise privées aux modèles d'IA, fournissant des outils standardisés pour préparer et ingérer des informations afin d'ancrer les résultats de l'IA dans des connaissances métier spécifiques et pertinentes. Les entreprises peuvent améliorer les performances des modèles grâce à des techniques de personnalisation, notamment le réglage fin, la génération augmentée de récupération (RAG) et le réglage des prompts. Cette approche garantit que les modèles d'IA s'alignent sur les scénarios de l'entreprise pour offrir des résultats métier mesurables.

Innovation de l'IA agentique

Red Hat AI fournit aux responsables une base fiable qui met l'accent sur la sécurité sur l'ensemble de la plateforme, du matériel jusqu'aux agents, afin de garantir l'application des politiques et la maîtrise des risques. La plateforme offre une inférence hautes performances, un accès à des modèles précis et une expérience simplifiée pour connecter les données aux agents. Grâce aux capacités AgentOps, Red Hat AI offre une gouvernance axée sur la sécurité et un contrôle d'accès basé sur l'identité, tout en offrant aux équipes la flexibilité d'utiliser leurs propres frameworks d'agents. Cela garantit qu'à mesure que les déploiements d'IA mûrissent, ils restent protégés, observables et entièrement gouvernés.

L'IA à grande échelle dans les clouds hybrides

Red Hat AI aide les entreprises à gérer et à surveiller l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA prédictive et générative à grande échelle, des déploiements sur un seul serveur aux plateformes distribuées étendues. Les entreprises peuvent établir et maintenir une cohérence opérationnelle et une atténuation des risques grâce à une combinaison de plateformes d'IA testées et prises en charge, optimisées par Red Hat OpenShift. Grâce à une surveillance centralisée, les équipes peuvent suivre les biais, la dérive des données et la détection d'anomalies pour garantir que les modèles restent fiables, équitables et conformes aux normes de gouvernance de l'entreprise.

Chapitre 4 : Démarrer avec l'IA générative

L'IA générative est un outil puissant pour créer du contenu et transformer la façon dont le monde interagit avec les applications et la technologie. Grâce aux plateformes et outils d'IA reposant sur une expertise et des partenariats, Red Hat AI offre une base centrale permettant aux équipes de votre entreprise de créer et de déployer une IA générative, prédictive et agentique avec traçabilité, observabilité et contrôle. En fait, Red Hat utilise même ses propres outils et plateformes d'IAPage affichée en Anglais (Français non disponible)⁵ pour améliorer l'utilisation d'autres logiciels open source.

Explorer le chemin vers l'IA d'entreprise

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Livre numérique Red Hat « Éléments importants pour la création d'un environnement d'IA prêt pour la production », 26 janv. 2026.
IDC Perspective. « Principaux défis et points de friction liés à la livraison de logiciels en 2026 : L'IA complique encore la complexité existante du paysage cloud-native. » n° US54277526, 19 fév. 2026.
Présentation Red Hat. Services de consulting Red Hat : AI Platform Foundation, 21 oct. 2025.
Présentation Red Hat. Services de consulting Red Hat : Operationalize AI, 15 déc. 2025.
Étude de cas Red Hat, « Grâce à l'IA, Red Hat économise 5 millions de dollars au niveau des coûts liés à l'assistance informatique », 17 décembre 2024

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Consultez ces documents Red Hat Consulting : Présentation de l'opérationnalisation de l'IA⁴
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