L’ESN Sopra Steria élargit son partenariat avec l’éditeur open source Red Hat. Objectif : développer de l’IA souveraine embarquée pour le secteur public, les infrastructures critiques et le secteur de la défense. Autant d’environnements fortement réglementés et soumis à des contraintes particulières de connectivité.
La solution des deux entreprises combine OpenShift AI, Device Edge et Edge Manager. Elle vise à entraîner, déployer et gérer la gouvernance de modèles d’IA dans des environnements hybrides cloud et en périphérie, y compris dans des conditions où la connexion réseau est dégradée.
« La plupart des solutions d’IA en périphérie (embarquées) ne sortent pas du laboratoire », remarque Gregory Wintrebert, directeur exécutif des relations institutionnelles et des partenariats stratégiques chez Sopra Steria et membre du CA de Numeum. « La difficulté ne réside pas dans le modèle. Elle consiste à le faire fonctionner de manière fiable sur une carte aux ressources limitées, sur le terrain, en cas de coupure de réseau, et ce sur des milliers d’équipements ».
L’intégrateur précise qu’il s’agit de la première offre industrialisée d’IA en périphérie (Edge), entièrement basée sur des normes ouvertes. Il affirme que les entreprises et organisations du secteur public pourront ainsi éviter d’être dépendantes de technologies propriétaires, tout en s’adaptant aux évolutions des exigences opérationnelles et réglementaires.
Sopra Steria est partie prenante du Salon Souveraineté Numérique, les 30 juin et 1er juillet à l’Espace Champerret à Paris (Porte de Champerret). Gregory Wintrebert prévoit d’animer le 30 juin une session intitulée « Déployer des systèmes IA souverains : retours d’expérience et gouvernance ». Et d’aborder les questions suivantes : comment passer de l’expérimentation à l’industrialisation ? Où se situent réellement les dépendances critiques ? Comment arbitrer entre pragmatisme opérationnel et maîtrise technologique ? Jusqu’où les acteurs européens sont aujourd’hui en capacité de répondre aux besoins critiques ? Et quels repères donner aux décideurs qui souhaitent déployer une IA de confiance, robuste et durable ?