![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Open-Source-KI_cmyk-1200x467.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nL'approche de Red Hat en mati\u00e8re d'ing\u00e9nierie IA et ML est 100 % open source.<\/em><\/p>\n\n\n\n Seule une approche strat\u00e9gique qui soul\u00e8ve des questions \u00e9l\u00e9mentaires et y r\u00e9pond avant m\u00eame l'introduction de l'IA peut garantir le succ\u00e8s. Cela implique avant tout de choisir les bons mod\u00e8les d'IA et la plateforme ou la base d'infrastructure ad\u00e9quate.<\/p>\n\n\n\n Lorsqu'il s'agit de choisir un mod\u00e8le d'IA particulier, une tendance claire se d\u00e9gage. De plus en plus d'entreprises ne misent pas sur des LLM, mais sur des mod\u00e8les plus petits, con\u00e7us pour des cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. Le probl\u00e8me de l'utilisation de mod\u00e8les plus grands - avec des milliards de param\u00e8tres - est que, bien qu'ils poss\u00e8dent des connaissances g\u00e9n\u00e9riques \u00e9tendues, ils ne sont pas tr\u00e8s utiles lorsqu'une entreprise souhaite cr\u00e9er un chatbot pour ses repr\u00e9sentants du service client\u00e8le ou aider les clients \u00e0 r\u00e9soudre un probl\u00e8me concret avec un produit ou un service. Par rapport aux LLM, les petits mod\u00e8les pr\u00e9sentent de nombreux avantages. Ils sont plus faciles \u00e0 mettre en \u0153uvre et permettent une int\u00e9gration continue de nouvelles donn\u00e9es, notamment celles sp\u00e9cifiques \u00e0 l'entreprise et au domaine. En d'autres termes, ils permettent \u00e9galement de r\u00e9aliser des exercices d'entra\u00eenement beaucoup plus rapidement. <\/p>\n\n\n\n Les mod\u00e8les contribuent \u00e9galement \u00e0 une r\u00e9duction consid\u00e9rable des co\u00fbts, car les grands LLM n\u00e9cessitent des investissements importants. Enfin, en utilisant des mod\u00e8les plus petits, les entreprises peuvent \u00e9galement r\u00e9duire leur d\u00e9pendance vis-\u00e0-vis des grands fournisseurs de LLM, dont les solutions constituent souvent une bo\u00eete noire en termes d'algorithmes, de donn\u00e9es d'entra\u00eenement ou de mod\u00e8les. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, la tendance actuelle dans le secteur est de fournir des mod\u00e8les d'IA plus petits et optimis\u00e9s. L'approche vLLM (Virtual Large Language Model) en est un exemple. Elle permet d'acc\u00e9l\u00e9rer les calculs avec un serveur d'inf\u00e9rence, par exemple en utilisant plus efficacement la m\u00e9moire du GPU.<\/p>\n\n\n\n Mais m\u00eame les LLM g\u00e9n\u00e9riques, qui pr\u00e9sentent diff\u00e9rents degr\u00e9s d'ouverture en termes de donn\u00e9es de pr\u00e9formation et de restrictions d'utilisation, peuvent d\u00e9sormais \u00eatre am\u00e9lior\u00e9s pour un objectif commercial sp\u00e9cifique. \u00c0 cet effet, Red Hat et IBM ont lanc\u00e9 le projet communautaire InstructLab, qui fournit une solution rentable pour am\u00e9liorer les LLM. Cette solution n\u00e9cessite beaucoup moins de donn\u00e9es et de ressources de calcul pour la reformation d'un mod\u00e8le. InstructLab r\u00e9duit consid\u00e9rablement l'obstacle \u00e0 l'entr\u00e9e dans le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les d'IA, m\u00eame pour les utilisateurs qui ne sont pas des data scientists. <\/p>\n\n\n\n InstructLab permet \u00e0 des experts du domaine issus de diff\u00e9rents domaines d'apporter leurs connaissances et leur savoir et de d\u00e9velopper ainsi un mod\u00e8le d'IA open source accessible \u00e0 tous. Il est \u00e9galement possible d'optimiser davantage un mod\u00e8le convenu avec InstructLab par l'application de la technique RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG offre en g\u00e9n\u00e9ral la possibilit\u00e9 de compl\u00e9ter les donn\u00e9es disponibles dans un LLM par des sources de connaissances externes avec des donn\u00e9es actuelles en temps r\u00e9el, des informations contextuelles, propri\u00e9taires ou sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine, par exemple des r\u00e9f\u00e9rentiels de donn\u00e9es ou des documentations existantes. Cela permet \u00e9galement de s'assurer beaucoup plus facilement que les mod\u00e8les fournissent des r\u00e9ponses correctes et s\u00fbres, sans halluciner.<\/p>\n\n\n\n Red Hat OpenShift AI, une plate-forme IA\/ML flexible et \u00e9volutive, permet aux entreprises de d\u00e9velopper et de d\u00e9ployer des applications bas\u00e9es sur l'IA dans des environnements de cloud hybride.<\/em><\/p>\n\n\n\n Il ne fait aucun doute que les entreprises doivent s'int\u00e9resser de plus en plus \u00e0 de nouveaux th\u00e8mes tels que l'IA et le ML afin d'assurer leur comp\u00e9titivit\u00e9 et leur p\u00e9rennit\u00e9. Une utilisation sans r\u00e9serve et sans esprit critique n'est toutefois pas justifiable. La s\u00e9curit\u00e9, la stabilit\u00e9 et la souverainet\u00e9 num\u00e9rique doivent toujours \u00eatre garanties.<\/p>\n\n\n\n En ce qui concerne la souverainet\u00e9, il s'agit avant tout de la technologie, de l'exploitation et des donn\u00e9es. Les entreprises devraient veiller \u00e0 l'ind\u00e9pendance des fournisseurs, tant en ce qui concerne le choix entre les composants propri\u00e9taires et open source qu'en ce qui concerne les options de d\u00e9ploiement flexibles. La souverainet\u00e9 des donn\u00e9es signifie que les entreprises savent \u00e0 quel endroit et avec quelle m\u00e9thode leurs propres donn\u00e9es sont stock\u00e9es et trait\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Dans le contexte de ces exigences de souverainet\u00e9, les principes, technologies et solutions open source transparents gagnent en importance. En particulier lorsque l'IA est utilis\u00e9e dans des domaines critiques pour l'entreprise, un haut niveau de tra\u00e7abilit\u00e9 et d'explicabilit\u00e9 doit toujours \u00eatre garanti. Les entreprises ne veulent pas une bo\u00eete noire, mais une IA digne de confiance et explicable, qui respecte les principes juridiques et \u00e9thiques. C'est justement lors de la mise en \u0153uvre que l'on voit \u00e0 nouveau la valeur des proc\u00e9dures open source qui ont fait leurs preuves et qui, comme auparavant dans le domaine du d\u00e9veloppement de logiciels, sont synonymes de grande transparence.<\/p>\n\n\n\n Toutefois, dans le domaine de l'IA, comme dans le d\u00e9veloppement de logiciels en g\u00e9n\u00e9ral, il existe un risque de blanchiment de l'open source, comme le montre une comparaison des \u00e9l\u00e9ments cl\u00e9s des logiciels open source et des LLM open source. Les logiciels open source se caract\u00e9risent par une transparence totale, des algorithmes compr\u00e9hensibles, un traitement des erreurs visible et la possibilit\u00e9 de faire avancer le d\u00e9veloppement avec la participation de la communaut\u00e9. En revanche, de nombreux LLM dits open source se caract\u00e9risent certes en g\u00e9n\u00e9ral par une libre disponibilit\u00e9, mais ils n'offrent gu\u00e8re de visibilit\u00e9 sur des aspects comparables au d\u00e9veloppement de logiciels, tels que les donn\u00e9es d'entra\u00eenement, les pond\u00e9rations, les garde-fous internes au mod\u00e8le ou une feuille de route solide. <\/p>\n\n\n\n Du point de vue de l'entreprise, la tra\u00e7abilit\u00e9 et la base de donn\u00e9es sont toutefois d'une importance fondamentale, ne serait-ce que pour des raisons de responsabilit\u00e9 ou de conformit\u00e9. Une IA digne de confiance est \u00e9galement souvent indispensable en raison des exigences r\u00e9glementaires \u00e9lev\u00e9es qui d\u00e9coulent par exemple du RGPD ou de l'AI Act de l'UE. Une approche open source est la bonne base pour cela, car elle offre transparence, innovation et s\u00e9curit\u00e9. Il faut toutefois qu'elle soit v\u00e9ritablement open source et qu'elle r\u00e9ponde aux crit\u00e8res centraux de l'open source - \u00e9galement en ce qui concerne les donn\u00e9es d'entra\u00eenement ou les mod\u00e8les d'IA - et pas seulement \u00e0 l'open source washing.<\/p>\n\n\n\n Quelle que soit la voie choisie par l'entreprise - utilisation d'un LLM ou de plusieurs mod\u00e8les plus petits -, la plateforme de l'IA est essentielle : La plateforme utilis\u00e9e est toujours un \u00e9l\u00e9ment important de l'environnement d'IA. De nombreuses entreprises continuent de miser sur leurs propres infrastructures et serveurs sur site. Cette approche limite toutefois la flexibilit\u00e9 n\u00e9cessaire pour introduire des technologies innovantes telles que l'IA. Le march\u00e9 du cloud a toutefois \u00e9volu\u00e9 entre-temps et offre le meilleur des deux mondes : le cloud hybride. Il permet aux entreprises de continuer \u00e0 utiliser le stockage sur site pour les donn\u00e9es sensibles tout en profitant des avantages d'\u00e9volutivit\u00e9 du cloud public.<\/p>\n\n\n\n InstructLab est un projet open source visant \u00e0 am\u00e9liorer les LLM. Lanc\u00e9 par IBM et Red Hat, ce projet communautaire permet de simplifier l'exp\u00e9rimentation de mod\u00e8les d'intelligence artificielle g\u00e9n\u00e9rative et d'optimiser l'adaptation des mod\u00e8les.<\/em><\/p>\n\n\n\n Une plateforme de cloud hybride constitue donc \u00e9galement une base d'infrastructure id\u00e9ale pour la mise en \u0153uvre s\u00e9curis\u00e9e de l'IA, du d\u00e9veloppement de mod\u00e8les d'IA \u00e0 l'int\u00e9gration de mod\u00e8les d'IA dans des applications, en passant par la formation de mod\u00e8les d'IA et l'exploitation de services MCP (Model Context Protocol) et A2A (Agent to Agent) modernes. Le cloud hybride offre la flexibilit\u00e9 n\u00e9cessaire pour choisir le meilleur environnement pour chaque charge de travail d'IA. Les entreprises ont deux possibilit\u00e9s d'utilisation. Elles peuvent d\u00e9velopper et entra\u00eener un mod\u00e8le d'IA dans un cloud public sur des fermes de GPU avec une s\u00e9paration claire des clients, y compris en utilisant des donn\u00e9es disponibles publiquement et des donn\u00e9es de test synth\u00e9tiques, puis l'int\u00e9grer dans l'application sur site. Enfin, il faut \u00e9galement tenir compte du fait que la mise en place d'une infrastructure GPU propre et co\u00fbteuse n'est g\u00e9n\u00e9ralement pas possible pour les entreprises. Mais \u00e0 l'inverse, elles peuvent aussi entra\u00eener les mod\u00e8les avec des donn\u00e9es confidentielles dans leur propre centre de calcul et les exploiter ensuite dans un cloud public.<\/p>\n\n\n\n Les fonctionnalit\u00e9s MLOps (Machine Learning Operations) constituent un \u00e9l\u00e9ment important d'une plateforme con\u00e7ue pour l'utilisation de l'IA. MLOps ressemble au concept DevOps bien \u00e9tabli, mais l'accent est mis sur le d\u00e9ploiement, la maintenance et la r\u00e9\u00e9ducation des mod\u00e8les d'apprentissage automatique. MLOps contribue avant tout \u00e0 une collaboration efficace et optimis\u00e9e entre les \u00e9quipes de science des donn\u00e9es, de d\u00e9veloppement logiciel et d'exploitation. Cela permet de faire le lien entre le d\u00e9veloppement des mod\u00e8les ML et leur utilisation dans un environnement de production. Les pratiques MLOps, qui visent la simplification, l'automatisation et la mise \u00e0 l'\u00e9chelle, contribuent donc \u00e9galement \u00e0 acc\u00e9l\u00e9rer consid\u00e9rablement le d\u00e9ploiement en production.<\/p>\n\n\n\n Pour r\u00e9duire la complexit\u00e9 op\u00e9rationnelle, une plateforme doit \u00e9galement offrir des outils avanc\u00e9s pour l'automatisation des d\u00e9ploiements et un acc\u00e8s en libre-service aux mod\u00e8les et aux ressources. Les entreprises peuvent ainsi g\u00e9rer et faire \u00e9voluer elles-m\u00eames leurs environnements de formation et de d\u00e9ploiement de mod\u00e8les en fonction de leurs besoins. Il est \u00e9galement important de disposer d'outils IA\/ML test\u00e9s et pris en charge.<\/p>\n\n\n\n Enfin, une approche par plateforme garantit que les partenaires industriels, les clients et la vaste communaut\u00e9 open source peuvent coop\u00e9rer efficacement pour faire progresser l'innovation en mati\u00e8re d'IA open source. Il existe un immense potentiel pour \u00e9largir cette collaboration ouverte dans le domaine de l'IA, notamment en ce qui concerne le travail transparent sur les mod\u00e8les et leur formation.<\/p>\n\n\n\n Le monde de l'IA peut ainsi s'ouvrir davantage et se d\u00e9mocratiser. Pour les utilisateurs de l'IA, l'ouverture de la plateforme \u00e0 un r\u00e9seau de partenaires mat\u00e9riels et logiciels pr\u00e9sente un avantage central : ils obtiennent la flexibilit\u00e9 dont ils ont besoin pour mettre en \u0153uvre leurs cas d'utilisation sp\u00e9cifiques. De telles plateformes flexibles et hybrides pour l'utilisation de l'IA en production sont d\u00e9sormais disponibles, comme le montre l'exemple de Red Hat OpenShift AI. Elles permettent \u00e0 une entreprise d'exclure tout verrouillage par le fournisseur, de suivre les nouvelles innovations en mati\u00e8re d'IA et de mettre en \u0153uvre tous les cas d'utilisation possibles. Elle prend en charge la formation et le r\u00e9glage fin des mod\u00e8les ainsi que le d\u00e9ploiement et la surveillance de tous les mod\u00e8les et applications d'IA, dans le cloud, en p\u00e9riph\u00e9rie et sur site. La flexibilit\u00e9 et la compatibilit\u00e9 sont assur\u00e9es par une structure modulaire et une fonctionnalit\u00e9 plug-and-play avec des composants open source et d'autres solutions d'IA. Avec une telle base de solutions, les entreprises peuvent faire progresser l'introduction de l'IA de mani\u00e8re successive et simple, ce qui leur permet \u00e9galement de ma\u00eetriser les co\u00fbts.<\/p>\n\n\n\n De nombreuses entreprises se trouvent encore dans une phase d'\u00e9valuation ou de preuve de concept lors de l'introduction de l'IA. M\u00eame si l'on parle beaucoup de grands mod\u00e8les de langage et d'IA g\u00e9n\u00e9rative, il ne faut pas oublier une chose : Le passage de l'IA \u00e0 grande \u00e9chelle \u00e0 l'environnement de production est certes un th\u00e8me plut\u00f4t nouveau, mais il ne concerne en aucun cas uniquement les LLM, mais aussi, par exemple, l'IA pr\u00e9dictive ou analytique. Ici aussi, il y a des d\u00e9fis qui ne peuvent \u00eatre relev\u00e9s de mani\u00e8re judicieuse qu'avec une approche de plateforme.<\/p>\n\n\n\n Continuer vers l'inscription du partenaire :<\/p>\n\n\n\n L'IA est le moteur de la transformation num\u00e9rique, mais le passage du prototype \u00e0 la production se heurte souvent \u00e0 l'absence d'une infrastructure hybride - n\u00e9cessaire pour une utilisation de bout en bout dans des environnements multi-cloud, sur site et en p\u00e9riph\u00e9rie.<\/p>","protected":false},"author":1906,"featured_media":154411,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[5,44248],"tags":[42128],"coauthors":[36603],"class_list":["post-154405","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-it-management","category-manager-magazin-2025","tag-open-source-3","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-18x8.jpg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-600x450.jpg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/2508_koerner_red_hat-1-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":" KI treibt die digitale Transformation voran, doch der Schritt vom Prototyp zur Produktion scheitert oft an fehlender hybrider Infrastruktur \u2013 notwendig f\u00fcr den durchg\u00e4ngigen Einsatz in Multi-Cloud-, On-prem- und Edge-Umgebungen.<\/p>\n","category_list_v2":"IT-Management<\/a>, Manager Magazin 2025<\/a>","author_info_v2":{"name":"Peter K\u00f6rner, Red Hat","url":"https:\/\/e3mag.com\/fr\/author\/peter-koerner-red-hat\/"},"comments_num_v2":"0 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bon mod\u00e8le d'IA<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
Projet InstructLab<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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La bonne plate-forme<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nCloud hybride pour l'IA<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
Utilisation de l'IA en production<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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