Dans le tour d'horizon de cette semaine, nous partageons les 10 principales façons dont les technologies d'IA et de ML transforment les centres de données du monde, favorisant l'efficacité et la durabilité

Dans toutes les industries du monde, l'IA et le ML permettent un degré de transformation considérable.

Ces technologies, sous leurs nombreuses formes, sont utilisées pour améliorer l'efficacité opérationnelle, la durabilité et la gestion des capacités, pour n'en citer que quelques-unes.

Dans les centres de données, les solutions d'IA et de ML sont déployées à un rythme soutenu, afin d'équiper les sites des solutions nécessaires pour gérer les demandes croissantes de données dans le monde, parallèlement à des objectifs de durabilité toujours plus ambitieux.

Ainsi, dans le top 10 de cette semaine, nous décrivons les principaux cas d'utilisation de l'IA et du ML qui émergent dans l'industrie des centres de données.

10) Aides à la durabilité

Grâce aux modèles d'IA et de ML, les centres de données peuvent identifier précisément les domaines qui ont le plus d'impact sur leur efficacité d'utilisation de l'énergie (PUE) et y remédier.

Parallèlement, les modèles peuvent identifier les conditions optimales et WUE pour un centre de données.

En bref, ils peuvent identifier un mode de fonctionnement qui équilibre performance et durabilité de la manière la plus efficace possible.

Par conséquent, ces technologies sont un moyen très efficace et percutant pour les centres de données d'améliorer leurs normes de durabilité.

Et, les consommateurs accordant plus que jamais la priorité aux partenaires durables, cet investissement n'a jamais été aussi urgent.

9) Outils de traitement du langage naturel

Grâce aux outils de traitement du langage naturel (NLP), les opérations critiques peuvent être simplifiées, à une vitesse remarquable.

Ces outils sont de plus en plus déployés dans un large éventail de processus critiques et de solutions d'entreprise, notamment :

• Résumé du texte
• Traduction automatique
• Chatbots
• Détecter les spams ou les e-mails de phishing

8) Détection d'anomalies

Les outils d'IA et de ML sont remarquablement efficaces pour identifier les modèles et identifier les anomalies.

En conséquence, ils constituent une aide inestimable pour le traitement et la gestion des données et peuvent détecter des anomalies ou effectuer une analyse des causes profondes bien, bien plus rapidement que le cerveau humain ne le peut.

7) Surveillance et débogage

Des outils tels que TensorBoard, Weights & Biases et Neptune sont de plus en plus utilisés par les équipes informatiques pour effectuer la surveillance et le débogage.

Comme pour la détection d'anomalies, les outils d'IA et de ML peuvent effectuer ces tâches beaucoup plus rapidement et avec plus de précision que ce qui est possible pour les humains.

6) Gestion de la performance des actifs

La gestion des performances des actifs implique la capture, l'intégration et l'analyse des données, afin que les actifs physiques d'un centre de données puissent être utilisés aussi efficacement que possible.

Les modèles d'IA et de ML peuvent non seulement augmenter la durée de vie des actifs des centres de données (en identifiant les failles potentielles dans leur utilisation), mais ils peuvent également recommander des calendriers de maintenance prédictive et alerter les responsables des fluctuations des conditions de fonctionnement normales des équipements.

5) Maximiser la disponibilité

S'appuyant sur la valeur des outils d'IA et de ML dans la gestion des performances des actifs, en garantissant que les actifs sont utilisés efficacement et protégés contre les dommages, ces outils s'avèrent inestimables pour maximiser la disponibilité du centre de données.

La fiabilité est au cœur de la réputation d'un centre de données. Et, grâce à la maintenance prédictive, à la préservation de l'équipement et aux avertissements avancés de défauts, les outils d'IA et de ML réduisent considérablement la probabilité d'une panne du centre de données.

4) Planification et gestion des capacités

De nombreux centres de données dans le monde sont en constante expansion.

En conséquence, l'industrie est sur le point de réaliser des gains importants en tirant parti des technologies d'IA et de ML qui peuvent effectuer la planification et la gestion des capacités.

Non seulement ces technologies permettent aux centres de données d'évoluer de manière transparente, mais elles aident les sites à le faire tout en minimisant les déchets et les coûts.

3) Gestion de la relation client

L'IA et le ML sont largement associés aux chatbots NLP. Mais ce qui est beaucoup moins connu de ces outils, c'est leur capacité à améliorer l'expérience client au sens large avec une entreprise.

Par exemple, l'IA et le ML peuvent être utilisés pour identifier les clients qui présentent un risque élevé de départ et alerter les équipes, tout en recommandant des suggestions pour reconstruire ces relations avec les clients. Ensuite, les équipes peuvent proposer de manière proactive un accompagnement plus ciblé, pour rétablir la situation.

2) Cybersécurité

Les fuites de données et les cyberattaques constituent une énorme menace pour les centres de données.

Mais, en utilisant des modèles spécialisés d'IA et de ML, les fournisseurs peuvent mettre en œuvre des protocoles de cybersécurité plus solides, identifier les zones faibles de leur système et repérer toute activité suspecte avant qu'elle ne représente une menace plus importante.

1) Améliorer la productivité du flux de travail

En utilisant les apprentissages précédents et en mettant en œuvre des solutions sur mesure basées sur cela, les outils d'IA et de ML peuvent aider les centres de données à résoudre les incidents de manière beaucoup plus efficace.

De plus, de toutes les manières énumérées ci-dessus, ces plates-formes peuvent ouvrir de nombreuses opportunités d'amélioration de l'efficacité, dans tous les domaines, des actifs sur site à la manière dont l'expérience client est gérée.