L’IA aide les entreprises à améliorer leur efficacité, à innover plus rapidement et à prendre des décisions plus intelligentes. Mais sans une infrastructure adaptée, il peut être difficile d’en exploiter tout le potentiel.

Dans notre nouveau webinar, des experts de Telehouse analysent les résultats d’une nouvelle étude mondiale menée par S&P Global Market Intelligence – 451 Research, à la demande de Telehouse. Cette étude révèle comment plus de 900 responsables IT abordent les charges de travail liées à l’IA – et ce qui freine encore leur progression.

Regardez dès maintenant pour découvrir les décisions clés en matière d’infrastructure qui façonnent la réussite de l’IA en 2025 et au-delà.

Partie 1 – Naviguer entre les défis et les opportunités du déploiement des charges de travail en IA

  • Comment les projets d’IA sont répartis entre le cloud public, les centres de données sur site, les colocations tierces et les clouds spécialisés en GPU.

  • Pourquoi plus de 90 % des répondants considèrent les connexions directes à haut débit vers le cloud comme essentielles pour l’architecture IA/ML.

  • Le rôle des compétences, de la connectivité réseau/fibre et de la disponibilité des infrastructures à base de GPU dans le choix du lieu d’hébergement.

Milad Abdelmessih
Vice President, Telehouse America

 

 

Partie 2 – Table ronde : À la recherche de services de centres de données pour soutenir le parcours de l’IA

  • Conseils pour choisir le bon partenaire de colocation afin de répondre aux besoins en IA/ML

  • Points de vue de leaders du secteur en Amérique du Nord, en Europe et en Asie sur le rôle de l’infrastructure dans l’accélération des stratégies d’adoption de l’IA, en abordant les enjeux de latence, de bande passante et de proximité

  • Questions clés à poser lors de la présélection de partenaires de colocation pour les charges de travail en IA

 

 

Téléchargez le rapport complet sur les stratégies de charge de travail en IA – 2025
Vous souhaitez comprendre l’impact de l’IA sur la planification de l’infrastructure et le déplacement des données ? Ce rapport détaillé aborde les principaux aspects à considérer, allant de la fréquence de réentraînement des modèles aux goulets d’étranglement des réseaux. Découvrez comment les organisations équilibrent performance, coût et conformité à mesure que les charges de travail en IA évoluent.