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Intelligence artificielle : comment choisir un système de stockage de données

Les données utilisées pour l’entraînement d’algorithmes de Machine Learning et d’intelligence artificielle requièrent des systèmes de stockage adaptés à leurs besoins spécifiques. Découvrez comment choisir le meilleur système de stockage de données IA.

Les données sont essentielles pour l’intelligence artificielle, et peuvent être considérées comme le  » carburant  » des systèmes d’IA. En effet, avant de pouvoir effectuer une tâche, un réseau de neurones doit être entraîné à partir de données. Par exemple, une IA conçue pour reconnaître un chat sur une photo devra être entraînée à partir d’une multitude de photos de chats.

De fait, les données utilisées pour l’intelligence artificielle requièrent des systèmes de stockage spécifiques. Ces systèmes doivent être adaptés à la façon dont les données sont acquises, traitées et conservées par les plateformes de Machine Learning. Voici quels sont les critères à prendre en compte pour choisir un système de stockage pour les données d’une plateforme IA.

La scalabilité

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Afin de pouvoir générer des algorithmes précis et performants, les systèmes d’intelligence artificielle doivent traiter d’immenses volumes de données d’entraînement. Par exemple, Microsoft a dû utiliser cinq ans de données de discours pour apprendre aux ordinateurs à parler. De même, Tesla a entraîné son système de pilotage automatique sur les données générées à partir de 1,3 milliard de miles parcourus.

Le système choisi pour le stockage de ces données doit donc être capable de prendre en charge de tels volumes. De plus, au fil du temps, pour continuer à gagner en précision, les algorithmes de Machine Learning ont besoin d’une quantité de données toujours plus importante. Il est donc essentiel d’opter pour un système de stockage  » scalable  » dont la capacité pourra s’adapter aux besoins exponentiels de l’IA.

En règle générale, on opte donc pour des systèmes de stockage orienté objet puisqu’il s’agit du seul type de stockage pouvant s’étendre de façon illimitée au sein d’un namespace unique. En outre, le design modulaire de ces systèmes permet d’ajouter facilement et instantanément de la capacité.

Cependant, on peut aussi se tourner vers des systèmes scale-out qui offriront la scalabilité ainsi que des performances élevées. Le seul défaut de ce type de système est que le stockage d’ensembles de données complet peut s’avérer très coûteux. En guise d’alternative, on peut désormais opter pour le Cloud public…

Le coût

Le coût est également un critère primordial dans le choix d’un système de stockage pour l’IA et le Machine Learning. De toute évidence, la priorité d’une entreprise est de parvenir à stocker les données nécessaires à ses projets d’intelligence artificielle sans pour autant exploser son budget.

Il est donc important de choisir la solution la plus économique, tout en s’assurant qu’elle réponde aux autres besoins spécifiques liés au stockage de données destinées à l’intelligence artificielle.

Les performances

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Le stockage de données IA doit aussi être performant. Tout d’abord, la latence doit être le plus faible possible afin que les requêtes émises par le logiciel soient traitées rapidement. Plus la latence sera élevée, plus la création de modèles IA / ML prendra de temps.

En outre, il faut prendre en considération le temps nécessaire à l’écriture et à la lecture des données. Il s’agit d’un critère important, car les données devront généralement être lues et réécrites plusieurs fois par les systèmes d’intelligence artificielle.

Enfin, le système de stockage devra idéalement permettre l’accès parallèle. Pour cause, les algorithmes IA et Machine Leraning traitent les données en parallèle. Cela signifie qu’ils exécutent plusieurs tâches pouvant lire les mêmes données plusieurs fois entre de multiples tâches parallèles. Là encore, le stockage orienté objet se révèle optimal. En revanche, pour de grandes quantités de petits fichiers, les serveurs fichiers peuvent s’avérer plus performants.

La disponibilité

Entraîner un algorithme de Machine Learning grâce aux données peut prendre plusieurs semaines. Durant tout ce temps, il est impératif que le système de stockage soit fonctionnel et disponible en continu. Même les mises à jour doivent pouvoir être effectuées sans délai d’indisponibilité.

De plus, le système de stockage doit permettre une restauration rapide en cas de panne d’un serveur, d’un noeud ou d’un support tels qu’un SSD ou un HDD. Pour cause, de tels incidents sont inévitables au sein d’un large système.

Sachant que le back-up d’un ensemble de données de plusieurs petabytes est impossible, il est important que le système de stockage puisse se protéger de lui-même. Par exemple, certains systèmes utilisent la technique du code d’effacement pour distribuer les données entre de multiples noeuds et ainsi minimiser l’impact d’une éventuelle panne.

L’intégration Cloud

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Même s’il s’agit d’un système sur-site, il est important qu’un système de stockage IA offre une intégration avec le Cloud public. Ceci permettra de profiter des dernières innovations dans le domaine de l’IA, mais aussi de transférer les données vers ou à partir du Cloud.

L’intégration Cloud permet aussi de profiter de performances de stockage et de calcul accrues. En effet, de nombreux fournisseurs de services Cloud proposent désormais des instances virtuelles accélérées par GPU pouvant être utilisées pour le développement d’algorithmes de Machine Learning. L’exécution d’outils Machine Learning sur le Cloud permet par ailleurs de réduire les coûts liés au développement d’une infrastructure dédiée, tout en offrant une scalabilité indispensable.

Cependant, à l’heure actuelle, le Cloud seul n’est pas adapté au stockage de données IA. Les systèmes orientés objet basés sur le Cloud se révèlent trop lents , et donc trop coûteux. Il est donc important d’utiliser également le stockage bloc sur site.

De manière générale, même si une partie des données est stockée sur le Cloud, le reste restera sur site pour des raisons de performances, de coût ou de conformité. De fait, le stockage sur site doit proposer le même coût et la même scalabilité que celui sur le Cloud.

En conclusion, pour choisir la meilleure plateforme de stockage de données IA, il est essentiel de prendre en compte plusieurs facteurs tels que les performances, la scalabilité et le coût et trouver le meilleur compromis. Prenez soin de contacter directement les vendeurs afin de vérifier si leurs produits correspondent aux besoins de votre entreprise. Si besoin est, n’hésitez pas à demander une démonstration.

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