Au cours des 18 derniers mois, l’IA générative (GenAI) a pris le monde d’assaut. De nouveaux services, tels que ChatGPT et DALL-E, peuvent générer du texte, des images et des codes logiciels en réponse à des messages en langage naturel envoyés par les utilisateurs.
Comment les opérateurs télécoms peuvent-ils faire passer l’IA générative à la vitesse supérieure ?
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Publié le 14 mars 2024 à 4h30
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De nouveaux niveaux de productivité sont désormais possibles et, selon une étude récente de Bloomberg Intelligence, le marché de la GenAI pourrait valoir jusqu'à 1,3 billion de dollars américains d'ici à 2032.
La valeur de cette technologie étant désormais évidente, nous commençons à observer une volonté croissante de créer des versions sectorielles et régionales des grands modèles de langage (LLM) qui permettent aux ordinateurs de générer des textes et d'autres contenus crédibles.
Un LLM est un modèle linguistique statistique formé à partir d'une quantité massive de données. Il peut être utilisé pour générer et traduire des textes et d'autres contenus, ainsi que pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel. Les LLM sont généralement basés sur des architectures d'apprentissage profond.
Dans le monde entier, des opérateurs de télécommunications pionniers se préparent déjà à jouer un rôle majeur dans la fourniture et la sécurité de ces LLM spécialisés. Ils anticipent notamment une forte demande de solutions GenAI de bout en bout de la part d'entreprises, de startups, d'universités et d'administrations publiques qui n'ont pas les moyens de construire elles-mêmes l'infrastructure informatique nécessaire.
Il s'agit d'une tendance intéressante et, avec des garanties de sécurité appropriées, les solutions LLM-as-a-service pourraient bientôt être utilisées pour développer des applications GenAI spécifiques pour les soins de santé, l'éducation, les transports et d'autres secteurs clés (y compris les télécommunications).
Des défis à relever
Quelles sont donc les prochaines étapes pour que tout cela fonctionne et quels sont les principaux défis à relever ?
Étant donné qu'ils doivent être très réactifs, très fiables et toujours disponibles, de nombreux LLM seront probablement répartis sur plusieurs cloud et emplacements de périphérie de réseau.
En effet, avec la latence appropriée, la GenAI fera partie intégrante des propositions des opérateurs télécoms, car les utilisateurs auront besoin de réponses "conversationnelles" en temps réel.
Pour les opérateurs de telco qui ont eu du mal à augmenter leurs revenus, la fourniture d'une infrastructure de périphérie pour prendre en charge des systèmes GenAI spécialisés pourrait constituer un nouveau marché important. Néanmoins, ceux qui espèrent toucher le jackpot de la GenAI doivent faire preuve de prudence.
Les architectures distribuées, qui peuvent augmenter la surface d'attaque potentielle, nécessitent des solutions de sécurité robustes et évolutives pour empêcher la fuite de données et d'informations personnelles identifiables - à la fois dans les phases d'apprentissage et d'inférence de l'IA.
Les acteurs malveillants ayant de plus en plus recours à des techniques de déplacement latéral pour couvrir plusieurs systèmes interconnectés, il est essentiel que les opérateurs de télécommunications sécurisent à la fois les applications et les API que les tiers utiliseront pour accéder au LLM-as-a-service. Pour contribuer à la sensibilisation sur ce front, l'Open Source Foundation for Application Security (OWASP) a récemment lancé un nouveau projet visant à informer les développeurs, les concepteurs, les architectes, les gestionnaires et les organisations sur les risques de sécurité potentiels lors du déploiement et de la gestion des LLM.
Une chose est sûre : les opérateurs de télécommunications doivent conserver la confiance de leurs clients pour devenir des acteurs crédibles sur ce marché, car les systèmes GenAI devront souvent traiter des données personnelles ou commerciales sensibles. C'est pourquoi de nombreux gouvernements et régulateurs tiennent à ce que ces systèmes fonctionnent sur des capacités de calcul situées dans leur juridiction. De leur côté, les entreprises sont également réticentes à partager des données sensibles susceptibles de menacer leur propriété intellectuelle et préfèrent donc recourir à des offres de LLM privées.
D'autres questions sont à noter, notamment la façon dont les grappes d'IA agissent comme des communautés d'utilisateurs virtuels, ce qui nécessite des chemins de données à haute performance pour accéder aux données résidant dans les référentiels privés des pays et des entreprises.
En outre, l'impact de l'IA sur le trafic réseau et l'infrastructure sera de plus en plus influencé par les plans des pays et des entreprises visant à héberger eux-mêmes des applications d'IA. Les inquiétudes concernant les hallucinations, les droits d'auteur, la sécurité, ainsi que les impacts environnementaux de l'IA, poussent de nombreuses personnes à rechercher davantage de sécurité et de contrôle sur les données. En outre, ils auront besoin de nouveaux moyens pour atténuer la pression anticipée sur les GPU. Toutes ces considérations ont un impact sur le coût total de possession des infrastructures d'IA.
Les opérateurs télécoms : une protection flexible et évolutive dans de multiples environnements
Les opérateurs télécoms peuvent jouer un rôle majeur dans la révolution de l'IA. Ils possèdent des infrastructures nationales, ont une offre B2B existante et constituent une option naturelle pour devenir des fournisseurs d'IA en tant que service.
S'ils jouent bien leurs cartes et sont capables d'exploiter intelligemment des solutions de sécurité évolutives et robustes, les opérateurs de télécommunications ont tout ce qu'il faut pour devenir des fournisseurs de confiance de LLM spécifiques à un secteur ou à un pays. Ceux qui y parviendront gagneront sans aucun doute un avantage concurrentiel majeur dans les années à venir.