L'expansion de l'IA et du Big Data conduira inévitablement à une croissance exponentielle des données. Cela nécessitera de nouvelles approches pour le stockage.
Les charges de travail d'intelligence artificielle, de machine learning et de deep learning génèrent d'énormes quantités de données. Elles sont indispensables pour le développement de ces technologies et leur sécurité est primordiale. D'où viennent ces données et pourquoi sont-elles importantes ?
L'IA, le ML, le DL et le Big Data reposent sur les données
Jour après jour, une nouvelle découverte sur l'application de l'intelligence artificielle et du machine learning est dévoilée. Ces technologies s'immiscent dans tous les secteurs et dans notre vie quotidienne dans les plus petits détails. Le plus impressionnant avec ces nouvelles inventions, c'est leur capacité à résoudre des problèmes aussi efficacement que les humains et parfois même plus. Autrement dit, elles méritent bien la désignation d'applications ou de logiciels intelligents. Derrière le succès de ces systèmes se trouvent les données.
En effet, si les outils technologiques peuvent effectuer une tâche complexe, que seul un humain peut faire, c'est tout simplement parce qu'ils ont reçu assez d'informations pour le faire. En d'autres termes, toute technologie dite intelligente tourne autour des données. D'un autre côté, l'utilisation de ces outils en génère également de nouvelles.
L'émergence de l'IA a alors conduit à la formation du Big Data qui désigne des mégadonnées ou des données massives. Et d'après les analystes, la quantité de données créées et repliquées a atteint les 64,2 zettaoctets en 2020. Ils prévoient que ce chiffre atteindra plus de 180 zettaoctets d'ici 2025.
Un nouveau défi de stockage
Pour mettre au point un système intelligent, celui-ci doit donc ingérer une grande quantité de données. D'autre part, les charges de travail d'IA et de ML créent de nouvelles instances de données. Certes, la totalité des informations traitées ne seront pas utiles à la résolution d'un problème. Autrement dit, toutes les données créées ne sont pas forcément conservées. Néanmoins, la quantité de données significatives reste énorme, ce qui fait accroître davantage le besoin de capacité de stockage.
Il faut donc une nouvelle approche pour permettre la gestion de ces charges de travail massives. Entre autres, l'IA et le Big Data requièrent une architecture de stockage capable de maintenir le flux de données dans le pipeline. Celle-ci doit répondre aux exigences croissantes des technologies évolutives.
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