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L’IA générative consiste à appliquer des algorithmes d’apprentissage machine à de vastes ensembles de données pour générer du contenu comme du texte, des images, de l’audio et des vidéos. Parmi les outils d’IA générative populaires, on retrouve ChatGPT, DALL-E, Bard et Midjourney.

La génération augmentée par récupération (RAG) optimise les résultats de grands modèles de langage (LLM) via la consultation d’une base de connaissances autorisée en dehors des données d’entraînement initiales avant la génération d’une réponse. Elle offre ainsi une extension efficace de ses fonctionnalités au-delà des données d’entraînement initiales. La RAG est un moyen économique permettant d’améliorer les résultats des LLM dans des domaines spécifiques en exploitant une base interne de données propriétaires et personnalisées.

L’agilité des performances est la caractéristique la plus importante du stockage IA. Le stockage IA doit pouvoir passer de quelques centaines de gigaoctets à plusieurs pétaoctets, être performant avec des charges de travail mixtes évoluant rapidement, fournir simultanément des données aux clients d’entraînement et de production tout au long du cycle de vie d’un projet, et prendre en charge les modèles de données utilisés par les outils du projet. Les caractéristiques supplémentaires d’une solution de stockage IA idéale sont les suivantes : flexibilité de la capacité, disponibilité et durabilité des données, économies d’espace et d’énergie, prise en charge de différents modèles de données, sécurité et simplicité opérationnelle.