Au cours des 18 derniers mois, l’IA générative (GenAI) a conquis le monde.
De nouveaux services, tels que ChatGPT et DALL-E, peuvent générer du texte, des images et du code logiciel en réponse à des instructions formulées en langage naturel par les utilisateurs.
De nouveaux niveaux de productivité sont désormais possibles et, selon une récente étude de Bloomberg Intelligence, le marché de l’IA générative pourrait atteindre 1 300 milliards de dollars américains d’ici 2032.
La valeur de cette technologie étant désormais clairement établie, on observe une volonté croissante de créer des versions des grands modèles de langage (LLM) propres à certains secteurs et à certaines régions, qui permettent aux ordinateurs de générer des textes crédibles et d’autres contenus.
Les LLM sont des modèles de langage statistiques entraînés sur d’immenses volumes de données. Ils peuvent être utilisés pour générer et traduire du texte et d’autres contenus, ainsi que pour effectuer des tâches de traitement automatique du langage naturel. Les LLM reposent généralement sur des architectures d’apprentissage profond.
Partout dans le monde, des opérateurs télécoms pionniers se préparent déjà à jouer un rôle majeur dans la fourniture et la sécurisation de ces LLM spécialisés. Ils anticipent notamment une forte demande de solutions d’IA générative de bout en bout de la part d’entreprises, de start-up, d’universités et d’administrations publiques qui n’ont pas les moyens de construire elles-mêmes l’infrastructure informatique nécessaire.
Cette tendance ne passe pas inaperçue et, moyennant des mesures de sécurité appropriées, les solutions de LLM en tant que service pourraient bientôt servir à développer des applications d’IA générative spécifiques pour la santé, l’éducation, les transports et d’autres secteurs clés (dont les télécommunications).
Défis
Alors, quelles sont les prochaines étapes pour que tout cela fonctionne, et quels sont les principaux défis à relever ?
Comme ils doivent être très réactifs, extrêmement fiables et toujours disponibles, de nombreux grands modèles de langage (LLM) seront probablement répartis entre plusieurs clouds et emplacements en périphérie du réseau.
En effet, avec une latence adaptée, l’IA générative fera partie intégrante des offres edge des opérateurs télécoms, car les utilisateurs auront besoin de réponses « conversationnelles » en temps réel.
Pour les opérateurs télécoms qui peinent à accroître leur chiffre d’affaires, la fourniture d’une infrastructure en périphérie destinée à prendre en charge des systèmes spécialisés d’IA générative pourrait constituer un nouveau marché majeur. Bloomberg Intelligence estime que le marché de l’infrastructure en tant que service pour l’IA générative (utilisée pour entraîner les grands modèles de langage) atteindra 247 milliards de dollars américains d’ici 2032.
Néanmoins, ceux qui espèrent décrocher le jackpot de l’IA générative doivent avancer avec prudence.
Les architectures distribuées, qui peuvent accroître la surface d’attaque potentielle, nécessitent des solutions de sécurité robustes et évolutives afin d’empêcher les fuites de données et d’informations permettant d’identifier personnellement des individus, aussi bien lors des phases d’entraînement que d’inférence de l’IA.
Alors que les acteurs malveillants recourent de plus en plus à des techniques de déplacement latéral pour s’étendre à plusieurs systèmes interconnectés, il est essentiel que les opérateurs télécoms sécurisent à la fois les applications et les API que les tiers utiliseront pour accéder au LLM en tant que service. Afin de mieux sensibiliser à cet enjeu, l’Open Source Foundation for Application Security (OWASP) a récemment lancé un nouveau projet visant à informer les développeurs, les concepteurs, les architectes, les responsables et les organisations des risques de sécurité potentiels liés au déploiement et à la gestion des LLM.
Une chose est certaine : les opérateurs télécoms doivent préserver la confiance de leurs clients pour devenir des acteurs crédibles sur ce marché, car les systèmes d’IA générative devront souvent traiter des données sensibles à caractère personnel ou commercial. C’est pourquoi de nombreux gouvernements et organismes de réglementation tiennent à ce que ces systèmes s’exécutent sur des infrastructures de calcul situées dans leur juridiction. Par ailleurs, les entreprises hésitent également à partager des données sensibles susceptibles de menacer leur propriété intellectuelle et préfèrent donc recourir à des offres de LLM privés.
Parmi les autres points à noter figure le fait que les clusters d’IA fonctionnent comme des communautés virtuelles d’utilisateurs, ce qui nécessite des voies d’accès aux données hautes performances pour accéder aux données stockées dans les référentiels privés des pays et des entreprises.
En outre, l’impact de l’IA sur le trafic réseau et les infrastructures sera de plus en plus influencé par les projets des États et des entreprises visant à héberger eux-mêmes leurs applications d’IA. Les préoccupations liées aux hallucinations, aux droits d’auteur, à la sécurité ainsi qu’aux répercussions environnementales de l’IA incitent de nombreux acteurs à renforcer la sécurité et le contrôle des données. Ils devront également trouver de nouveaux moyens d’atténuer la pression attendue sur les GPU. Toutes ces considérations ont une incidence sur le coût total de possession des infrastructures d’IA.
Les opérateurs télécoms entrent en scène : une protection flexible et évolutive dans de multiples environnements
Les opérateurs télécoms peuvent jouer un rôle majeur dans la révolution de l’IA. Ils disposent d’infrastructures nationales et d’une offre B2B existante, ce qui en fait des candidats naturels pour devenir des fournisseurs d’IA en tant que service.
À titre d’exemple, F5 aide déjà un opérateur télécom européen à sécuriser sa nouvelle offre d’IA générative. Dans ce cas précis, notre client utilise les technologies Nvidia DGX Super POD et Nvidia AI Enterprise pour développer le premier LLM entraîné nativement dans une langue locale. L’objectif est d’en saisir les nuances, ainsi que les spécificités de sa grammaire, de son contexte et de son identité culturelle.
Pour sécuriser la solution sur plusieurs sites en périphérie, l’opérateur télécom s’appuiera sur F5 Distributed Cloud Web Application and API Protection (WAAP), fourni sous la forme d’un service cloud. Il utilise également les clusters ADC de F5 pour assurer l’équilibrage de charge de la nouvelle plateforme d’IA sur l’ensemble de son infrastructure en périphérie.
Point essentiel, les solutions de F5 peuvent être déployées dans le cloud public comme dans les centres de données mutualisés, ainsi qu’en interne et au sein de leur infrastructure en périphérie.
De plus, F5 Distributed Cloud WAAP et les solutions de sécurité des API associées peuvent évoluer rapidement à mesure que le trafic augmente, réduisant ainsi le coût global de la fourniture du LLM en tant que service. F5 offre également la visibilité sur les flux de trafic, la latence et les temps de réponse dont les opérateurs télécoms et autres fournisseurs de services managés auront besoin pour proposer des accords de niveau de service à leurs clients professionnels.
F5 peut également apporter son aide en répondant au problème posé par l’inférence des LLM et les tâches d’IA, réputées très gourmandes en ressources. Ces charges de travail nécessitent d’importants échanges de données et entraînent souvent des goulets d’étranglement en raison de la nécessité de sécuriser ces échanges à grande échelle. Il peut en résulter une sous-utilisation de ressources précieuses, ce qui augmente les coûts d’exploitation et retarde l’obtention des résultats escomptés.
Si elles savent tirer leur épingle du jeu et exploiter intelligemment des solutions de sécurité robustes et évolutives, les entreprises de télécommunications ont tous les atouts pour devenir des fournisseurs de confiance de grands modèles de langage (LLM) adaptés à des secteurs d’activité et à des pays spécifiques. Celles qui y parviendront bénéficieront sans aucun doute d’un avantage concurrentiel majeur dans les années à venir.
Vous souhaitez en savoir plus ? Prenez rendez-vous avec F5 au Mobile World Congress de Barcelone, du 26 au 29 février (Hall 5, stand 5C60)
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