Les cinq grands défis de la préparation des données pour l’IA

Si vos projets d’IA rencontrent des difficultés, le problème ne vient pas toujours des modèles. La préparation des données est bien plus souvent en cause que les algorithmes eux-mêmes. Une planification insuffisante — et un stockage inadapté — suffisent à compromettre un déploiement d’IA, même avec les meilleurs LLM.

L’IA consomme des volumes massifs de données. Pourtant, la plupart des entreprises peinent à fournir ces données assez rapidement. Leur infrastructure se retrouve saturée par des pétaoctets de données d’entraînement et de flux d’inférence difficiles à absorber.

Cinq défis majeurs se cumulent et s’amplifient mutuellement.

1. La capacité de stockage

Le plus gros problème est également le plus simple : le manque d'espace. Une étude d’ESG a révélé que près de la moitié des équipes informatiques considèrent la capacité comme leur pire cauchemar en matière de stockage. Un seul cycle d'entraînement de LLM peut produire 50 To de données. Les réseaux de stockage traditionnels ne sont pas conçus pour supporter un tel fardeau.

C'est en partie pourquoi 83 % des répondants à l'étude d’ESG prévoient de mettre à niveau leurs infrastructures de stockage dans les 24 mois à venir afin de répondre aux exigences de l'IA^[1].

Au-delà de l’ajout de capacité brute, les technologies de compression et de déduplication garanties (jusqu’à 5:1) et les modèles de facturation à l’usage constituent des leviers essentiels pour maîtriser la croissance des données.

Autre piste digne d’intérêt : les modalités d’achat. Les modèles d’achat flexibles vous permettent de disposer d’une capacité de stockage que vous ne payez qu’à l’usage. Ils vous évitent le coût du superflu tout en vous laissant de la marge en matière de capacité.

2. La sécurité et la conformité

Pour 24 % des équipes IT, la sécurité est le deuxième obstacle majeur. Les jeux de données IA sont des cibles privilégiées pour les rançongiciels.

Les plateformes modernes intègrent :

• des copies immuables
• une rétention au niveau des fichiers
• et des mécanismes de protection continue des données

À cela s’ajoutent les contraintes réglementaires : souveraineté des données en Europe, HIPAA pour la santé aux États‑Unis, réglementations financières strictes, etc.

Une étude d’ESG a révélé que 50 % d’entre elles se détournent des hyperscalers pour privilégier la conservation de l’essentiel de leurs données d’IA dans leurs propres centres de données, dans des installations en colocation, ou en périphérie Et elles sont 76 % à tenir à conserver les plus importantes de leurs données dans leurs propres centres de données.

Les systèmes de stockage modernes intègrent des fonctionnalités de protection des données afin de préserver l'intégrité des données dès leur écriture, aussi bien sur une installation sur site que dans le cloud.

3. La qualité des données

C’est toujours la qualité des données qui conditionne celle des résultats. Une entreprise sur cinq admet avoir un problème en la matière. Il peut s'agir de données issues de capteurs étiquetées de trois façons différentes, de fichiers clients dépourvus de métadonnées, ou de modèles d’entraînement que personne ne peut valider.

Un stockage rapide et bien conçu facilite l’étiquetage, améliore la gestion des métadonnées et permet aux ingénieurs de se concentrer sur l’innovation plutôt que sur l’infrastructure.

4. Le coût

Pour près de 20 % des organisations, le stockage IA absorbe l’essentiel du budget infrastructure.

Si le coût des GPU est difficile à réduire, le stockage peut être optimisé grâce :

• à la réduction des données,
• à des accords long terme sur la mémoire flash,
• et à une tarification plus prévisible.

5. L’évolutivité

18 % des entreprises voient l'évolutivité comme un défi dans le cadre de la préparation de leurs données au traitement par l’IA. Elles doivent ajuster les charges de stockage en fonction des cycles d'entraînement, en particulier lorsqu'elles affinent leurs modèles pour les adapter à leurs propres cas d’usage spécifiques. C'est alors que les solutions de stockage hybrides entrent en jeu. Un écosystème de stockage unique, couvrant tant les systèmes sur site que dans le cloud, permet aux équipes de combiner librement les données au sein d'un même environnement, du recueil et de la préparation jusqu'à l'entraînement et l'inférence IA. 

Informations sur la cyberrésilience

Une étude révèle que 74 % des professionnels IT estiment que leur direction sous-estime la préparation aux cyberincidents, tandis que les organisations dotées de stratégies matures ont 2,8 fois plus de chances de récupérer correctement.

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Conclusion

Les plateformes de stockage modernes relèvent simultanément à ces cinq défis :

• évolutivité linéaire,
• sécurité intégrée,
• gestion avancée des métadonnées,
• compatibilité avec tous les protocoles IA,
• efficacité économique.

Vos projets d'IA méritent un stockage à la hauteur de vos ambitions.