L’avenir de l’IA d’entreprise ne se résume pas à entraîner toujours plus de modèles. L’essentiel est d’exécuter l’inférence à l’edge, là où les décisions sont prises. Le contrôle qualité, la maintenance prédictive, la surveillance de la sécurité et l’engagement client dans le commerce de détail reposent tous sur une inférence locale, rapide et continue. Néanmoins, passer d’une IA centralisée à une prise de décision distribuée et en temps réel n’est pas chose facile. Les projets pilotes sont souvent concluants mais les environnements de production ne suivent pas toujours, et la cause en est rarement le modèle lui-même. Le plus souvent, les difficultés proviennent de l’écosystème qui l’entoure : l’infrastructure sur laquelle tournent les modèles, les outils qui gèrent cette infrastructure et la gouvernance qui régit la manière dont les changements sont mis en œuvre.

Ce rapport examine les écarts entre la phase pilote et la phase de production. Vous découvrirez pourquoi ils existent, où ils interviennent concrètement et ce que votre organisation doit mettre en place de manière réfléchie pour que l’inférence distribuée fonctionne à grande échelle.