Le marché et les méthodologies de l’IA sont en mutation due à leur intégration croissante dans les opérations commerciales.
Les modèles d’IA doivent jongler entre les attentes théoriques et les réalités pratiques.
Cette réalité est marquée par un contraste entre le scepticisme persistant et l’adoption précoce de technologies comme les LLM (modèles de langage vastes) fermés, qui sont de plus en plus mis au défi par des alternatives plus récentes telles que Llama, Deepseek et Ernie X1 de Baidu.
Par ailleurs, le développement open source de l’IA promet plus de transparence et s’aligne avec le concept d’«IA responsable», qui prend en compte les impacts environnementaux et la souveraineté des données.Red Hat, un acteur clé dans le développement de solutions open source, cherche à modeler l’avenir de l’IA dans le respect de la transparence, de la durabilité et du caractère éthique.
Julio Guijarro, CTO pour EMEA chez Red Hat, souligne l’importance de la flexibilité des modèles d’IA, en particulier des modèles de langages plus petits et efficients qui peuvent fonctionner localement ou dans des environnements cloud hybrides.
Ces modèles nécessitent moins de ressources et permettent une plus grande protection des données sensibles et un accès facilité aux informations commerciales locales.
En outre, Red Hat et IBM Research travaillent sur des outils pour rendre l’IA plus accessible et performante, permettant aux entreprises de développer et déployer des charges de travail d’IA de manière efficace.
L’entreprise adhère à une vision où l’IA, guidée par une approche open source spécifique aux besoins d’utilisation, demeure viable et bénéfique pour tous.
