La sécurité pourrait être le cas d’utilisation dont les PC IA ont besoin
Les PC qui embarquent de l’intelligence artificielle ont eu du mal à trouver un cas d’utilisation parfait, mais le besoin de systèmes de sécurité plus solides sur les postes de travail pour aider.
À une époque où l’intérêt pour les PC embarquant de l’intelligence artificielle monte en flèche et insuffle de la vie sur un marché des terminaux qui était stagnant, l’enthousiasme se heurte à un manque de cas d’utilisation clairement définis.
Les premiers cas d’utilisation vantés par les constructeurs et les éditeurs tournaient souvent autour des communications unifiées et de la collaboration. Bien qu’il s’agisse d’un excellent moyen de faire la démonstration d’un composant matériel peu visible et son impact positif sur la qualité audio et vidéo, il s’agissait de résoudre un problème qui n’avait pas besoin d’être résolu, du moins pour la plupart des utilisateurs. C’était cool, mais pas « on laisse tout tomber, c’est ça qu’il nous faut ».
Dans toute l’industrie, nous avons fait des allers-retours pour tenter de déterminer si un cas d’utilisation de l’IA sur PC, à grande échelle et indispensable, allait émerger – je l’ai écrit moi-même en 2023. Ou bien peut-être, l’IA s’infiltrera discrètement dans tout ce que nous faisons, ce qui est la position à laquelle j’ai fini par adhérer. Aujourd’hui, je me trouve quelque part au milieu. Je sais qu’elle sera utile, mais j’aimerais qu’il y ait une raison vraiment convaincante de l’adopter à grande échelle.
Où que nous regardions, nous ne trouvons pas ce que nous pensions y trouver. Lorsque nous cherchons des cas d’utilisation génériques, valides pour tout le monde, pour disposer de ressources locales d’IA, nous ne les trouvons tout simplement pas. Certains émergent, comme la sécurité et l’IA agentique, et lorsque nous regardons les endroits existants où l’IA est utilisée sur le terminal, c’est presque invariablement un service cloud. Ces services sont incroyablement utiles, leur utilisation est très répandue et ils apportent des avantages tangibles un peu partout. Mais les services cloud n’utilisent pas l’IA locale, alors pourquoi avons-nous besoin d’IA locale ?
Au cours des 12 à 18 derniers mois, des cas d’utilisation sont apparus en faveur de l’IA locale, mais avec une utilité et des réactions mitigées. Copilot+ s’est accompagné du lancement de Recall, qui a été accueilli avec des réactions que l’on peut décrire comme un croisement entre « ce n’est pas parce que vous pouvez le faire que vous devez le faire » et « oh, m---- non ! ». D’autres ont vanté la possibilité de construire des modèles à l’aide de grands modèles linguistiques (LLM) open source et de diffuser des modèles plus petits finement ajustés aux utilisateurs finaux – principalement des développeurs, mais il y a aussi des cas d’utilisation en dehors de cela.
Le problème, c’est que former son propre modèle est :
Coûteux.
Difficile de suivre le rythme rapide de l’innovation qu’imposent les LLM à l’échelle du cloud.
Susceptible de devenir rapidement obsolète.
Nécessite d’être ré-entraîné fréquemment, de sorte que le cycle se répète.
Où cela nous mène-t-il ? J’essaie de lutter contre ce sentiment de « solution à la recherche d’un problème à résoudre ». Cela semble dur, mais j’ai utilisé un PC IA pendant deux mois dans le cadre de mon travail de bureau habituel et la seule fois où j’ai fait grimper le compteur de l’unité de traitement neuronal (NPU), c’est lorsque j’ai utilisé Teams.
Mais tout n’est pas perdu. En fait, de vastes cas d’utilisation émergent dans le domaine de la sécurité, qui pourrait bien être le cas d’utilisation universel et la justification que nous recherchions. Elle pourrait contribuer à ancrer l’utilité des PC IA pendant que d’autres cas d’utilisation évoluent parallèlement à l’adoption des PC IA, comme l’IA agentique.
La sécurité et l’IA agentique comme cas d’utilisation
Avant de poursuivre, il convient de définir le PC embarquant de l’IA, car on me demande souvent : « ma machine équipée d’un GPU puissant n’est-elle pas déjà un AI PC ? » J’ai récemment entendu quelqu’un d’Intel donner la définition qui suit – que j’ai suffisamment appréciée pour essayer de la paraphraser ici :
Un PC IA est un ordinateur dont le matériel est dédié à des fins spécifiques. L’unité centrale est adaptée aux tâches rapides et légères. Le GPU est destiné aux opérations d’IA à forte intensité de données. Enfin, le NPU est un « accélérateur d’IA » pour les traitements qui doivent être exécutés de manière cohérente sur le système et avec une faible consommation d’énergie.
Ainsi, un GPU seul peut supporter des « workloads » d’IA sur PC de la même manière qu’un marteau de forgeron peut enfoncer un clou. Mais les GPU sont coûteux et ne sont pas nécessaires dans toutes les situations. Un PC d’IA et son NPU se situent en quelque sorte à mi-chemin entre un CPU et un GPU. Si vous êtes un chercheur en IA ou si vous travaillez dans des domaines qui requièrent une grande quantité de ressources d’IA, un PC d’IA ne vous sera pas d’une grande utilité. Vous aurez toujours besoin de GPU. Mais pour le reste d’entre nous, les NPU peuvent être bénéfiques, et nous commençons à voir de plus en plus d’occasions pour que cela se produise.
Sécurité
Un GPU seul peut supporter des « workloads » d’IA sur PC de la même manière qu’un marteau peut enfoncer un clou. Mais les GPU sont coûteux et ne sont pas nécessaires dans toutes les situations.
Considérez les retouches audio et vidéo comme la branche la plus basse de l’arbre du PC IA – le niveau suivant est la sécurité des points d’accès. En fait, la sécurité des terminaux qui utilise l’IA locale est l’une des choses que je chercherai à voir à la conférence RSA de cette année.
L’année dernière, j’ai été déçu de voir que l’angle de la sécurité des terminaux embarquant de l’IA se résumait à un seul mot : chatbots. Cette année, j’ai déjà vu des utilisations émergentes, comme l’annonce d’ESET concernant l’exploitation des NPU d’Intel, le transfert de certains traitements vers le NPU lorsque cela est approprié, l’augmentation de la vitesse et la réduction de l’impact sur les ressources du système. Je suis sûr qu’ils ne sont pas les seuls dans ce cas, et j’espère en apprendre le plus possible à la RSA Conference.
IA agentique
L’IA agentique, qui est le mot à la mode en 2025, vient ensuite dans l’arbre de l’IA. Le problème de l’IA agentique, c’est que même si son utilité éventuelle est inouïe, il y a beaucoup d’aspects à prendre en compte avant de l’utiliser. Si les agents sont réellement indépendants des utilisateurs finaux – c’est-à-dire des agents entièrement autonomes agissant au nom de l’organisation elle-même et non des utilisateurs finaux –, il faut surmonter les problèmes de sécurité, d’identité, de conformité et de confiance. Cela se fera, mais lentement.
Le terrain d’entente pour l’IA agentique pourrait être le terminal, où les agents travaillent pour le compte des utilisateurs finaux eux-mêmes afin d’accomplir des tâches. Un agent pourrait classer vos dépenses, compiler des rapports TPS (« test procedure specification »), élaborer un plan de mise sur le marché basé sur des données clés et des notes de réunion, etc.
C’est ce dernier cas d’utilisation qui pourrait bénéficier de l’IA locale. Oui, il y aura toujours des services basés sur le cloud – ou peut-être centralisés au niveau de l’organisation – qui pourront faire ça. Mais le fait de décharger certaines des tâches les plus subtiles sur le terminal permettrait de libérer des ressources dans le cloud pour des tâches plus intensives ou plus ambitieuses.
Conclusion
En attendant l’application qui fera de l’IA l’Excel de l’ère moderne (le « moment Excel » de l’IA, pour reprendre les termes d’une récente interview de Satya Nadella comparant les agents IA à la façon dont le PC a changé les workflows des entreprises en matière de prévisions grâce à Excel), il est agréable de voir émerger des cas d’utilisation utiles.
Gabe Knuth est analyste principal dans le domaine de l’informatique pour l’utilisateur final chez Enterprise Strategy Group (qui fait maintenant partie d’Omdia). Les analystes d’Omdia entretiennent des relations commerciales avec des fournisseurs de technologies.
Pour approfondir sur Protection du terminal et EDR
