Les lacunes des technologies de stockage et d’archivage pourraient entraver les initiatives d’IA et empêcher l’intelligence artificielle de réaliser tout son potentiel. Alors que le secteur se concentre sur d’autres obstacles potentiels — notamment les quantités démesurées d’énergie consommées par les centres de données dédiés à l’IA, le manque de disponibilité de l’électricité, la pénurie de GPU et de CPU haute puissance, ou encore le manque de capacité des centres de données sur certains marchés clés —, l’inefficacité de nombreuses solutions d’archivage reçoit moins d’attention.
Ce sujet fait l’objet d’un récent rapport de l’Active Archive Alliance (AAA), « Comment les archives actives soutiennent les stratégies modernes d’IA.”
« Si l’essentiel de l’attention des entreprises qui adoptent l’IA s’est porté sur la phase amont du traitement et de l’analyse des données, la durabilité des flux de travail liés à l’IA doit désormais prendre en compte la conservation et la protection à long terme de volumes de données qui seront massifs et persistants », a déclaré Rich Gadomski, Head of Tape Evangelism chez FUJIFILM North America et coprésident de l’AAA. « Une stratégie moderne est nécessaire pour gérer la croissance et le volume des données, et une mise en œuvre judicieuse de l’archivage actif, associée à une gestion intelligente des données, peut répondre à ce besoin. »
Prenons la taille de nombreux grands modèles de langage (LLM). Toutes les données qu’ils analysent doivent être stockées quelque part. Les entreprises disposant de budgets illimités peuvent se permettre d’en conserver une grande partie en mémoire et le reste sur des disques SSD, mais pour la plupart des organisations, le coût rend cette option impossible. Même conserver toutes les données sur des disques rotatifs revient cher lorsqu’il faut gérer l’immensité des référentiels de données liés à l’IA.
Selon Furthur Market Research, la capacité de stockage a dépassé un zettaoctet (ZB) en 2016, 4,8 ZB en 2022, et devrait atteindre 50 ZB d’ici 2035. Il est clair que la consommation énergétique de l’IA est appelée à devenir un véritable défi.
C’est là qu’intervient l’archivage actif. Il fournit aux organisations une couche intelligente de gestion des données capable de déplacer celles-ci vers l’emplacement approprié en fonction de leur activité, de leur coût et de leurs performances. Les données nécessaires aux applications d’IA sont transférées là où elles peuvent être analysées rapidement. Sinon, elles sont placées dans un niveau de stockage inférieur, comme des disques durs, des disques optiques ou des bandes. La couche de données garantit qu’il n’y a jamais de longs délais d’attente avant la mise à disposition des données. La hiérarchisation automatisée se charge de déplacer les données. Cela permet de maîtriser les coûts et d’assurer, selon les besoins, un stockage à long terme respectueux de l’environnement ou un stockage haute performance.
À mesure que les organisations créent des LLM et développent des applications d’IA, le besoin de davantage de stockage et d’un archivage efficace ne fera qu’augmenter. La question de l’IA et de la consommation énergétique n’est pas près de disparaître, ce qui placera progressivement le stockage et l’archivage au cœur des discussions.
« L’IA va accélérer la demande en matière de stockage sur archive active », a déclaré Mark Pastor Director, Platform Product Management chez Western Digital. « Les données archivées auront plus de valeur que jamais et devront donc être stockées pendant longtemps, tout en restant activement accessibles durant leur cycle de vie. »