Comprendre l'IA
L'intelligence artificielle (IA) désigne les processus informatiques et les algorithmes statistiques qui simulent et augmentent l'intelligence humaine.
Red Hat AI Enterprise
Plateforme d'IA intégrée qui permet de créer et d'exécuter des modèles, agents et applications efficaces et économiques sur tout type d'infrastructure.
Ressources recommandées
Le framework vLLM, qu'est-ce que c'est ?
vLLM est une bibliothèque de code Open Source qui vise à améliorer l'efficacité des calculs réalisés par les modèles de langage.
What is sovereign AI?
Sovereign AI is about owning AI technology, keeping data local, and ensuring your systems reflect your unique values and legal requirements.
Bases de l'IA
L'apprentissage automatique, qu'est-ce que c'est ?
L'apprentissage automatique est une technique qui consiste à entraîner un ordinateur à identifier des schémas, à établir des prédictions et à apprendre à partir d'expériences passées sans programmation explicite.
L'apprentissage profond, qu'est-ce que c'est ?
L'apprentissage profond (ou deep learning) est une technique d'intelligence artificielle (IA) qui apprend aux ordinateurs à traiter des données en utilisant un algorithme qui s'inspire du cerveau humain.
IA : un modèle de fondation, qu'est-ce que c'est ?
Un modèle de fondation est un type de modèle d'apprentissage automatique (AA) qui est préentraîné pour réaliser une série de tâches.
Un grand modèle de langage, qu'est-ce que c'est ?
Un grand modèle de langage (LLM) est un type d'intelligence artificielle qui utilise des techniques d'apprentissage automatique pour comprendre et générer du langage humain.
Les petits modèles de langage, qu'est-ce que c'est ?
Version réduite d'un grand modèle de langage (LLM), le petit modèle de langage (SLM) repose sur des connaissances plus spécialisées et offre aux équipes une personnalisation plus rapide ainsi qu'une meilleure efficacité d'exécution.
L'inférence d'IA, qu'est-ce que c'est ?
L'inférence d'intelligence artificielle est l'opération par laquelle un modèle d'IA fournit une réponse à partir de données. Il s'agit de l'étape finale d'un processus complexe d'apprentissage automatique.
Tout ce qu'il faut savoir sur les infrastructures d'IA
Les infrastructures d'IA associent les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique (IA/AA) afin de développer et déployer des solutions évolutives pour les données.
Une plateforme d'IA, qu'est-ce que c'est ?
Une plateforme d'IA est un ensemble intégré de technologies qui permettent de développer, d'entraîner et d'exécuter des modèles d'apprentissage automatique.
Types d'IA
L'IA générative, qu'est-ce que c'est ?
L'IA générative est une technologie d'intelligence artificielle capable de créer des contenus à partir de modèles d'apprentissage profond entraînés avec de grands ensembles de données.
IA prédictive et IA générative
L'IA générative et l'IA prédictive ont différentes caractéristiques et utilisations. Dans un contexte d'évolution continue, il est important de savoir distinguer ces deux types d'IA pour mieux comprendre leurs capacités spécifiques.
L'IA agentique, qu'est-ce que c'est ?
L'IA agentique est un système logiciel conçu pour interagir avec les données et les outils sans intervention humaine, ou presque.
IA agentique et IA générative
Cet article explique le fonctionnement de l'IA agentique et de l'IA générative, leurs points forts et la manière dont elles se complètent pour offrir des solutions plus intelligentes.
Améliorations de modèles
La génération augmentée de récupération, qu'est-ce que c'est ?
La génération augmentée de récupération ou RAG (Retrieval-Augmented Generation) associe des ressources externes à un LLM pour améliorer la précision des sorties d'un modèle d'IA générative.
RAG et réglage fin
La génération augmentée de récupération (RAG) et le réglage fin sont deux méthodes différentes qui permettent d'améliorer les grands modèles de langage (LLM). Avec la RAG, le modèle n'est pas altéré, tandis que le réglage fin nécessite d'en ajuster les paramètres.
Le PEFT, qu'est-ce que c'est ?
Le PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning), ou réglage fin efficace des paramètres, est un ensemble de techniques qui servent à régler une partie seulement des paramètres d'un LLM afin d'économiser des ressources.
Techniques LoRA et QLoRA
Les techniques LoRA (Low-Rank Adaptation) et QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) permettent d'entraîner des modèles d'intelligence artificielle (IA).
InstructLab, qu'est-ce que c'est ?
InstructLab simplifie la personnalisation des grands modèles de langage à l'aide de données privées.
Le framework vLLM, qu'est-ce que c'est ?
vLLM est une bibliothèque de code Open Source qui vise à améliorer l'efficacité des calculs réalisés par les modèles de langage.
Le protocole MCP (Model Context Protocol), qu'est-ce que c'est ?
Découvrez comment le protocole MCP (Model Context Protocol) connecte les applications d'IA à des sources de données externes pour créer des workflows plus intelligents.
Le MaaS (Model-as-a-Service), qu'est-ce que c'est ?
Le MaaS (Model-as-a-Service) est une approche qui consiste à fournir les modèles d'IA sous la forme de ressources mutualisées. Elle permet aux utilisateurs d'une même entreprise d'y accéder à la demande.
Les modèles Granite, qu'est-ce que c'est ?
Les modèles Granite d'IBM correspondent à de grands modèles de langage créés pour les applications d'entreprise. Ils peuvent prendre en charge les cas d'utilisation de l'intelligence artificielle générative qui reposent sur un langage spécifique et du code.
L'IA à grande échelle
What is sovereign AI?
Sovereign AI is about owning AI technology, keeping data local, and ensuring your systems reflect your unique values and legal requirements.
Le framework llm-d, qu'est-ce que c'est ?
llm-d est un framework Open Source natif pour Kubernetes qui accélère l'inférence distribuée des LLM à grande échelle.
L'inférence distribuée, qu'est-ce que c'est ?
L'inférence distribuée est une approche qui permet aux modèles d'IA de traiter les charges de travail plus efficacement en répartissant les tâches liées à l'inférence entre plusieurs équipements interconnectés.
L'IA pour les entreprises, qu'est-ce que c'est ?
L'IA pour les entreprises fait référence à l'intégration d'outils d'intelligence artificielle (IA) et de logiciels d'apprentissage automatique à l'exploitation et aux processus à grande échelle. Les entreprises peuvent aujourd'hui résoudre des problèmes en quelques semaines au lieu de plusieurs années.
L'Edge AI, qu'est-ce que c'est ?
L'Edge AI, ou intelligence artificielle (IA) en périphérie du réseau, désigne la mise en œuvre de l'intelligence artificielle dans un environnement d'edge computing.
Le MLOps, qu'est-ce que c'est ?
Acronyme de Machine Learning Operations, le MLOps désigne un ensemble de pratiques de gestion des workflows qui vise à rationaliser le déploiement et la maintenance des modèles d'apprentissage automatique (AA).
Le LLMOps, qu'est-ce que c'est ?
Le LLMOps (Large Language Model Operations) regroupe les méthodes utilisées pour gérer de grands modèles de langage.
Comprendre l'AIOps
L'AIOps (AI for IT Operations, ou IA pour l'exploitation informatique) est une approche qui permet d'automatiser l'exploitation informatique grâce à l'apprentissage automatique et à d'autres techniques d'intelligence artificielle avancées.
La sécurité de l'IA, qu'est-ce que c'est ?
Le terme « sécurité de l'IA » désigne toutes les mesures qui protègent les applications d'IA contre les attaques visant à affaiblir les charges de travail d'IA, à manipuler des données ou à dérober des informations sensibles.
Cas d'utilisation de l'IA/ML
Les technologies d'IA/ML comprennent de multiples exemples et cas d'usage. Découvrez-les afin de mieux comprendre leurs avantages et difficultés qu'elles peuvent poser.
L'intelligence artificielle dans la santé, qu'est-ce que c'est ?
Voici les avantages et les défis de l'IA dans la santé, et comment Red Hat vient en aide aux entreprises de ce secteur.
L'IA dans le secteur bancaire
L'évolution de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans le secteur bancaire promet d'améliorer le service clientèle et l'efficacité opérationnelle.
Comprendre le rôle de l'IA dans les télécommunications
Découvrez comment utiliser l'IA de façon efficace et économique avec des solutions informatiques adéquates, afin de relever les principaux défis rencontrés dans le secteur des télécommunications.
L'IA à votre service, selon vos conditions
IA générative
Produisez des contenus, comme du texte et du code logiciel.
La gamme Red Hat AI vous permet d'exécuter plus rapidement les modèles d'IA générative de votre choix, en utilisant moins de ressources et en réduisant les coûts d'inférence.
IA prédictive
Mettez en relation des schémas et prévoyez des résultats futurs.
Grâce à la gamme Red Hat AI, les entreprises peuvent développer, entraîner, surveiller et mettre à disposition des modèles prédictifs, tout en assurant la cohérence dans le cloud hybride.
Mise en œuvre de l'IA
Créez des systèmes qui prennent en charge la maintenance et le déploiement de l'IA à grande échelle.
Grâce à la gamme Red Hat AI, gérez et surveillez le cycle de vie des applications basées sur l'IA, tout en économisant des ressources et en garantissant la conformité avec les réglementations en matière de confidentialité.
IA agentique
Créez des workflows capables de réaliser des tâches complexes avec une supervision limitée.
La gamme Red Hat AI propose une approche flexible et une base solide pour concevoir, gérer et déployer des workflows d'IA agentique dans vos applications existantes.
Témoignages client du Red Hat Summit et d'AnsibleFest 2025 en lien avec l'IA
Avec un accès aux données à l'échelle de l'entreprise, Turkish Airlines a pu déployer des systèmes deux fois plus vite.
La JCCM a amélioré les processus d'évaluation environnementale de la région grâce à l'IA.
DenizBank a fait passer le délai de mise sur le marché de plusieurs jours à quelques minutes seulement.
Hitachi a mis en œuvre l'IA dans toutes ses activités avec Red Hat OpenShift AI.
