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« Le monde des puces est en effervescence ! » pointe Philippe Duluc, CTO big data et sécurité d'Atos

Propos recueillis par Manuel Moragues
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« Le monde des puces est en effervescence ! » pointe Philippe Duluc, CTO big data et sécurité d'Atos

Vague d'innovation inédite dans les processeurs, déploiement de l'intelligence artificielle et explosion de l'internet des objets : le numérique n'en finit pas d'accélérer. Philippe Duluc, directeur technique big data et sécurité d’Atos, expose les mutations technologiques au cœur de la stratégie du groupe. Et détaille ses plans pour commercialiser dès 2023 des accélérateurs quantiques pour des applications Nisq.

Industrie & Technologies : En 2020, avec le Covid-19, la numérisation des entreprises s’est accélérée. Avez-vous constaté cette évolution chez vos clients ?

Philippe Duluc : Oui, mais je ne crois pas que cette accélération ait été seulement due au Covid-19. Des disruptions sont à l’œuvre, qui sous-tendent la transformation digitale de nos clients : d’une part, l’explosion du volume de données générées, avec l’intelligence artificielle (IA) pour les traiter, d’autre part, le développement de l’internet des objets.

Il y avait 30 milliards d’objets connectés en 2020, il y en aura 75 milliards en 2025. Et ces objets génèrent des données. On ne pourra pas continuer à envoyer toutes celles-ci dans des « datacentres ». Jusqu’ici, 80 % des données collectées se trouvaient dans les datacentres, locaux ou dans le cloud, et 20 % à l’extérieur. Ce rapport va s’inverser. C’est un bouleversement.

Cette bascule dont vous parlez, c’est le développement de l’edge computing…

L’edge computing consiste en effet à mettre le calcul près de l’objet qui génère les données pour éviter de les transférer. Si l’on part du far edge ou extreme edge, c’est-à-dire les terminaux (drone, montre...) qui produisent des données et consomment des ordres, il y a un premier niveau d’edge, avec par exemple du prétraitement d’images pour une grappe de caméras. Puis un edge un peu plus gros, souvent dans un micro-datacentre, qui permet notamment de faire de l’apprentissage de modèles d’IA.

Nos machines BullSequana Edge et BullSequana SA sont des unités de calcul de ces deux types. Ensuite, il y a les datacentres classiques. En évitant de transférer les données, l’edge apporte de la sécurité et probablement de la sobriété énergétique. La question de l’empreinte carbone du numérique va devenir très importante et il va falloir des indicateurs rigoureux pour comparer les pratiques et les matériels. Ce travail d’évaluation commence.

Quelles sont les innovations qui vont avec cette nouvelle architecture ?

La 5G va être disruptive, avec ses capacités inédites de transmission des données. Il y a déjà des innovations en opération, comme l’apprentissage distribué (federated learning), sur lequel nous avons travaillé. Plutôt que de rassembler toutes les données dans un datacentre pour entraîner un modèle de machine learning, des serveurs edge vont entraîner le modèle localement sur leurs données. Le datacentre collecte ensuite les résultats de ces apprentissages locaux pour former le modèle final.

Cela fonctionne très bien et s’avère utile pour respecter les règles de confidentialité des données propres à chaque lieu. En R & D, on travaille à aller plus loin pour garantir la confidentialité des modèles locaux. Ce ne serait plus ces modèles mais des informations sur ces modèles qui seraient envoyées au datacentre.

Comment l’usage de l’intelligence artificielle se développe-t-il chez vos clients ?

Quel que soit le logiciel, le métier ou la fonctionnalité, une question s’impose : que peut apporter l’IA ? Et à chaque fois, celle-ci s’avère utile. Il reste cependant bien souvent à aller au-delà de la preuve de concept [ou démonstrateur, ndlr] : l’IA doit être intégrée dans un système d’information (SI), avec du support, de la maintenance... Bref, il faut en faire une brique comme une autre du SI. Cela représente un certain nombre de challenges sur lesquels nous travaillons.

De grands sujets sont posés : l’éthique, bien sûr, mais aussi la fiabilité et la robustesse. La nécessité pour certaines applications de pouvoir expliquer les décisions prises par l’IA pourrait ainsi conduire à délaisser les réseaux de neurones, qui ressemblent un peu à des boîtes noires, pour se tourner vers des technologies plus explicables. Enfin, la question de la frugalité de l’IA en termes de calcul et de données devrait monter en puissance. Là aussi, c’est l’empreinte carbone qui est en jeu.

L’IA a aussi stimulé le développement de nouveaux processeurs. En tant que fabricant de supercalculateurs, quel regard portez-vous sur cette évolution ?

Le monde des puces est en effervescence ! Pendant de longues années, nous avons vécu avec le quasi-duopole des processeurs Intel x86 pour les serveurs, ce qui était confortable pour les fabricants de supercalculateurs, et des puces ARM pour les mobiles. Puis, certains se sont aperçus que l’on pouvait faire de l’IA plus efficacement avec des processeurs graphiques (GPU), cela a déclenché une explosion dans la R & D sur les puces. L’IA est le moteur de cette vague d’innovations.

Aujourd’hui, on trouve sur le marché une grande diversité de processeurs : les IPU de la start-up Graphcore, des TPU, des FPGA... [respectivement : intelligent processus unit, tensor processing unit et réseaux logiques[…]

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