Tout le monde parle des centres de données dédiés à l’IA. Mais rares sont ceux qui s’intéressent à l’endroit où l’IA commence réellement.

Rénover un hôpital tout en maintenant son activité constitue l’un des défis les plus complexes en matière d’infrastructure. Chaque corps de métier intervenant dans un environnement clinique doit composer avec les impératifs de sécurité des patients, les protocoles de prévention des infections, les contraintes de bruit, des plages d’intervention limitées et une exigence fondamentale : l’hôpital doit continuer à fonctionner pendant toute la durée des travaux.

Une panne de réseau hospitalier n'est pas un désagrément. C'est un événement clinique. Systèmes de surveillance des patients, pompes à perfusion, transfert d'imagerie, prescription électronique, contrôle d'accès, appel infirmier - la liste des systèmes connectés sur IP dont dépend directement la sécurité des patients s'est allongée au point que le réseau est, sur le plan fonctionnel, une infrastructure clinique. Pourtant, les hypothèses de conception qui sous-tendent la plupart des réseaux hospitaliers ont été établies à une époque où les exigences qui leur étaient imposées n'étaient qu'une fraction de ce qu'elles sont aujourd'hui.

La plupart des analyses menées après des déploiements d’IA décevants se concentrent sur le choix des modèles, la qualité des données ou la sélection des outils. L’infrastructure, elle, reste rarement au centre des discussions. Elle devrait pourtant l’être.

Tout le monde parle d'agents d'IA et de capacités de modélisation. Mais à mesure que ces charges de travail passent du stade de la démonstration à celui de la production, le véritable goulot d'étranglement apparaît clairement : il s'agit de l'infrastructure physique sous-jacente.