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Vers des IA agentiques et émotionnelles
Q
u’est-ce que l’IA agentique ou un agent IA ?
En quelque sorte, c’est une Gen AI ou plutôt
des GenAI qui agissent et interagissent de
manière intelligente et autonome. Prenons
un exemple, celui d’un agent IA dans un centre d’appels
qui souhaite résoudre les requêtes des clients. L’agent
posera automatiquement différentes questions aux
clients, recherchera des informations dans des documents internes et répondra en proposant une solution.
Sur la base des réponses des clients, il détermine s’il
peut résoudre lui-même la requête ou la transmettre à
un humain. Selon le cabinet Gartner, l’IA agentique agit
comme une main-d’œuvre virtuelle qui peut décharger
et augmenter le travail humain. D’ailleurs, le cabinet
d’études s’attend à une prolifération de l’IA agentique,
d’ici 2028, au moins 15 % des décisions professionnelles
quotidiennes seront prises de manière autonome grâce
à l’IA agentique, contre 0 % en 2024. De nombreuses
start-ups se positionnent sur cette IA comme la française H (Holistic AI) qui a opéré une récente levée de
fonds lui permettant, entre autres, d’investir dans de la
puissance de calcul pour la conception de ses modèles
agentiques. Autre exemple, celui d’Integrail avec AI
Studio qui permet de créer facilement des applications
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multi-agents. En parallèle, une autre IA se développe,
c’est celle qui va aller chercher les émotions et les sentiments afin d’aider les assistants IA à communiquer plus
efficacement avec les humains, de la science-fiction, pas
si sûr… Des exemples existent déjà dans le secteur des
communications unifiées à l’image de Mitel qui, grâce à
son outil MIR Insights AI, peut fournir une analyse des
sentiments perçus dans la conversation, ce qui contribue à une meilleure compréhension du client. Ringover
travaille aussi sur ce sujet d’analyse des émotions depuis sa plateforme d’analyse conversationnelle Empower tout comme Sewan avec son offre Smart Record
AI, qui décode l’humeur des interlocuteurs, permettant
aux entreprises d’adapter en temps réel leurs stratégies
commerciales. Et pour aller plus loin, le cabinet Gartner
évoque même l’amélioration neuronale, comment les
technologies sont capables de lire et de comprendre
l’activité cérébrale. L’amélioration neurologique renforcera les capacités cognitives, permettra aux marques de
savoir ce que les consommateurs pensent et ressentent,
et renforcera les capacités neuronales humaines pour
optimiser les résultats. D’ici à 2030, Gartner prévoit que
30 % des travailleurs en col blanc seront améliorés par
ces technologies.
Système de 昀椀chiers parallèle et géodistribué
D
ans la course au stockage pour les serveurs
HPC, une solution fait la différence avec les
autres propositions : les systèmes de fichiers
parallèles et distribués. Egalement connu sous
le nom de système de fichiers en grappe, un système de
fichiers parallèle stocke les données sur plusieurs serveurs en réseau et fournit un accès performant à ces
dernières grâce à des opérations d’entrée/sortie (IOPS)
simultanées et coordonnées entre les clients et les nœuds
de stockage. Sur ce marché, peu d’élus ont vraiment réussi à percer : dans le rapport du cabinet d’études Coldago
(High Performance File Storage) huit fournisseurs sont
classés parmi les leaders à savoir DDN, Dell, Huawei,
IBM, Pure Storage, Qumulo, VAST Data et Weka, devant
les challengers Quantum, Hammerspace, HPE, Panasas
et ThinkParq. Sur ce segment, un seul point fait la différence : la performance. Comme le souligne Jensen Huang,
le CEO de Nvidia : « Laisser un GPU inactif est un péché. »
L’autre nouveauté est le développement de pNFS dans
NFS 4.x, qui apporte une forme de système de fichiers
parallèle au mode fichier grâce à l’utilisation d’un serveur dédié aux métadonnées. La communauté Linux,
avec la contribution de Hammerspace, a développé un
client de système de fichiers parallèle intégré dans le
cadre du protocole NFS. Avec NFS 4.2, les clients Linux
standard peuvent désormais lire et écrire directement
sur le système de stockage, et augmenter les performances de façon linéaire pour les IOPS et le débit, saturant ainsi les limites des infrastructures de stockage
et de réseau. Il n’est plus nécessaire de disposer d’un
logiciel propriétaire pour créer un système de fichiers
parallèle à haute performance, car NFS est intégré dans
des normes ouvertes et inclus dans les distributions
Linux. Précisons que NFS 4.2 est une suite commerciale
des concepts pNFS.
De plus, la montée en puissance des systèmes d’orchestration, qui placent les données sur le stockage
approprié à l’emplacement géographique optimal, les
charges de travail haute performance peuvent travailler
avec des ensembles de données distribuées (GFS pour
Global File System). Dans un cadre multisite, les données sont partagées entre les zones qui ont besoin d’être
alimentées en contrôlant qui a accès à quel type de données localement ou à distance, sur site ou dans le cloud.
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