L’intelligence artificielle n’est plus une expérimentation en laboratoire, mais une priorité stratégique. Cependant, pour de nombreuses équipes systèmes et opérations, passer du test isolé à la production soulève des incertitudes : quelles infrastructures sont nécessaires ? Comment gérer les GPUs, Kubernetes, la surveillance et les coûts ? Comment garder le contrôle sur les données sensibles ?

Dans ce contexte, Rackspace Technology présente Rackspace AI Launchpad, un service managé conçu précisément pour cela : offrir aux entreprises une plateforme privée, sécurisée et évolutive pour évaluer, piloter et déployer des charges de travail en IA sans devoir construire toute l’infrastructure de zéro.

Du « proof of concept » éternel à l’IA en production

La promesse d’AI Launchpad est particulièrement pertinente pour les profils d’administrateurs systèmes, SRE et équipes d’infrastructure : transformer l’adoption de l’IA en un processus structuré, avec des phases claires et un support spécialisé.

Rackspace propose un modèle en trois phases :

1. Proof of Concept (PoC)
   • Environnement léger et sécurisé pour expérimenter avec des cas d’usage en IA sans investissements initiaux importants.
   • Idéal pour valider si un modèle, un pipeline de données ou un cas métier apporte réellement de la valeur.
   • Infrastructures virtualisées optimisées pour des tests rapides et des ajustements initiaux.
2. Pilote
   • Après validation des cas d’usage, le client passe à un environnement avec serveurs GPU haute performance.
   • L’objectif ici est de vérifier la performance réelle, les temps d’inférence, la consommation de ressources, les coûts et la stabilité.
   • C’est le pont entre le laboratoire et la réalité opérationnelle : ajustements de configurations, affinage des modèles et simulation de charge en production.
3. Production
   • Environnement enterprise-grade, géré et prêt pour des charges continues d’IA.
   • Basé sur les solutions Rackspace AI Anywhere et AI Business, orientées déploiements à grande échelle et exploitation continue.
   • Conçu pour intégrer l’IA dans des processus métier critiques, en mettant l’accent sur la sécurité, la performance et la gouvernance.

Pour de nombreuses équipes systèmes, cela représente une différence essentielle : ne pas repartir de zéro chaque fois qu’on fait passer un prototype en mode opérationnel 24/7, avec audit, surveillance et gouvernance adéquates.

Infrastructure gérée : GPUs, Kubernetes et réseau prêts à l’emploi

D’un point de vue technique, Rackspace AI Launchpad offre ce que la plupart des équipes internes mettraient des mois à monter, tester et durcir :

• Infrastructure gérée pour charges d’IA
  • Cluster de GPUs basé sur des serveurs dernière génération avec GPUs NVIDIA® (et autres accélérateurs, selon le cas).
  • Ressources de calcul, stockage et réseau dimensionnées et gérées par Rackspace.
  • Sécurité et isolation conçues pour des environnements sensibles (santé, banque, etc.).
• Kubernetes prêt pour l’IA
  • Clusters Kubernetes préconfigurés et optimisés pour les charges d’IA/ML.
  • Frameworks et outils courants (bibliothèques de deep learning, runtimes, etc.) déjà installés, évitant de « réinventer » la pile technologique.
  • Orchestration prête à scaler l’entraînement et l’inférence sans que l’équipe système ait à tout déployer manuellement.
• Environnement géré et documenté
  • Accès via VPN pour équipes réparties et data scientists à distance, avec performance constante.
  • Documentation, guides d’intégration et bonnes pratiques pour une adaptation rapide des équipes.
  • Supervision continue, gestion de l’infrastructure et dépannage au niveau infra assuré par des experts Rackspace.
  • Chaque engagement inclut jusqu’à 16 heures par mois de support expert en heures ouvrables.

Pour un administrateur système, cela signifie qu’il peut se concentrer sur les politiques, l’intégration et l’observabilité, plutôt que de se battre avec les pilotes, les versions de CUDA, les déploiements Kubernetes manuels ou le tuning de GPUDirect, stockage et réseau.

IA Anywhere : IA privée, données sous contrôle

AI Launchpad s’appuie sur Rackspace AI Anywhere, une solution cloud privé conçue pour combiner capacités avancées en IA/ML avec une forte priorité à la sécurité et la confidentialité des données.

Ce qui est particulièrement pertinent dans des secteurs comme :

• Santé (Dossier de santé électronique, données cliniques, historiques patients).
• Banque et services financiers (BFSI), où la réglementation et la conformité sont cruciales.
• Énergie et industrie, avec des données opérationnelles sensibles, IoT et systèmes critiques.

Pour les équipes systèmes, la proposition est claire :

• Les données restent dans des environnements contrôlés (centres de données tiers, colocation ou infogérance).
• La couche IA ne nécessite pas d’exposer des informations sensibles sur des clouds publics sans contrôle.
• Elle facilite le respect des politiques de souveraineté des données, conformité et audit.

Cas pratique : une clinique transforme l’IA en productivité réelle

À titre d’exemple, Rackspace cite le cas de Compass, un fournisseur de santé américain utilisant déjà son cloud privé pour héberger ses systèmes de Dossiers de santé électroniques (DSE) et ses environnements de reprise après sinistre.

Par la suite, Compass a utilisé AI Launchpad pour :

• Mettre en œuvre une solution d’IA privée combinant :
  • Requêtes en langage naturel sur les dossiers patients.
  • Analyse automatisée de la documentation.
  • Rapports en temps réel.
• Déployer un agent IA capable de rechercher de façon intuitive dans les historiques cliniques et de détecter les documents incomplets.

D’après les données communiquées par Rackspace :

• L’assistant IA a réduit de 80 % le temps de revue manuelle.
• Amélioration de la qualité de la documentation et rapidité d’obtention d'insights par les cliniciens.
• Diminution de la charge administrative grâce à des rapports automatisés.
• L’environnement privé et évolutif a accru la satisfaction des utilisateurs internes.

Bien que ces résultats soient spécifiques à ce client et que Rackspace précise qu’ils peuvent varier, le message pour les administrateurs systèmes est clair : avec l’infrastructure adaptée, l’IA peut s’intégrer dans des processus critiques sans compromettre la sécurité ni complexifier l’équipe opérationnelle.

Pourquoi c’est important pour les administrateurs systèmes

Pour un public d’administrateurs systèmes, d’architectes d’infrastructure et responsables de plateformes, Rackspace AI Launchpad aborde plusieurs points sensibles :

• Réduit le “time-to-GPU” : au lieu d’investir des mois pour concevoir et déployer des clusters IA, on démarre d’une base prévalidée.
• Évite la prolifération chaotique des environnements expérimentaux : l’IA est gérée par un modèle par phases, avec gouvernance et surveillance.
• Facilite la maîtrise des coûts : passer de PoC à pilote puis à la production permet de dimensionner le matériel et les services selon les résultats concrets.
• S’adapte aux stratégies hybrides : en s’appuyant sur des clouds privés et la colocation, il convient parfaitement aux organisations avec des charges dispersées entre on-premise et cloud.

Dans un contexte où de nombreux dirigeants IT et dirigeants de sécurité appellent à « faire quelque chose avec l’IA », AI Launchpad apparaît comme une solution pour dire oui… sans surcharger l’équipe ni compromettre la stabilité de la plateforme.

FAQ pour les administrateurs systèmes sur Rackspace AI Launchpad

1. Quels avantages de Rackspace AI Launchpad par rapport à la création d’un cluster IA on-premise ?
AI Launchpad offre une infrastructure GPU, Kubernetes et des outils IA préconfigurés, gérés par des experts. Cela réduit considérablement le temps de déploiement et le effort de gestion. Au lieu de passer des mois à intégrer matériel, pilotes, réseau, stockage et observabilité, les équipes système peuvent se concentrer sur les politiques, l’intégration avec les applications métier et la gestion des coûts.

2. AI Launchpad convient-il pour des charges sensibles (santé, banque, secteur public) ?
Oui, le service s’appuie sur Rackspace AI Anywhere, une solution cloud privé axée sur la sécurité et la confidentialité. Il permet un déploiement en centres de données tiers ou en colocation, tout en gardant un contrôle strict sur la localisation et l’accès aux données, essentiel pour respecter réglementations et souveraineté.

3. Comment la scalabilité des modèles IA est-elle gérée du PoC à la production ?
Le modèle en trois phases (PoC, pilote, production) accompagne cette croissance : validation sur environnement léger, tests sur serveurs GPU haute performance, puis déploiement dans des environnements enterprise intégrés avec AI Anywhere et AI Business, avec Kubernetes, surveillance et support géré.

4. Quel rôle joue Kubernetes dans Rackspace AI Launchpad pour les équipes systèmes ?
Kubernetes sert de couche standard d’orchestration pour les charges IA. Rackspace fournit des clusters préconfigurés pour IA/ML avec frameworks installés, simplifiant le déploiement des pipelines d’entraînement et d’inférence. Cela permet aux administrateurs de disposer d’une plateforme cohérente, automatisable et observable, suivant les mêmes bonnes pratiques de gestion que dans d’autres environnements cloud-native.