L'architecture industrielle de l’intelligence artificielle

Lorsqu’ils interagissent avec une application d’intelligence artificielle, les utilisateurs n’ont souvent qu’une vision superficielle de ce qui se joue en arrière-plan. Pourtant, chaque usage repose sur une chaîne industrielle sophistiquée, articulée autour de plusieurs couches techniques interdépendantes.

Un rapport de la Banque des règlements internationaux (BRI)* détaille cette architecture. Il identifie cinq niveaux successifs, chacun jouant un rôle décisif dans la performance et la diffusion des technologies d’IA.

Une base matérielle construite sur des puces spécialisées

Tout commence par le matériel. La puissance de calcul nécessaire aux applications d’intelligence artificielle repose sur des puces électroniques hautement spécialisées. Leur conception et leur fabrication exigent des investissements considérables et des compétences techniques de pointe.

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Le rôle central du cloud pour les données

Le stockage, le traitement et l’analyse des données s’effectuent dans une couche distincte : celle du cloud. C’est elle qui permet aux systèmes de manipuler les volumes massifs d’informations requis pour l’entraînement et l’exécution des modèles.

L’entraînement des modèles, étape clé de l’apprentissage

Les modèles d’IA doivent être formés à partir de corpus géants de textes, d’images ou de vidéos. Ce processus d’entraînement représente une phase intensive, en ressources comme en temps. C’est aussi un point de différenciation stratégique entre acteurs.

La conception des modèles de fondation comme socle

Une fois entraînés, les modèles peuvent être affinés pour répondre à des usages spécifiques. C’est la couche dite des « modèles de fondation » : des architectures génériques, adaptables à différents contextes applicatifs.

L’interface applicative comme point de contact final

Enfin, l’utilisateur accède aux fonctionnalités d’intelligence artificielle via une interface applicative. C’est cette couche visible qui dissimule toute la complexité en amont.

Des logiques économiques très différenciées selon les couches

Selon la BRI, chaque segment de la chaîne présente ses propres caractéristiques économiques : poids des coûts fixes, effets d’échelle, réseaux, étendue géographique. Les grandes plateformes technologiques y occupent une place dominante, parfois à plusieurs niveaux.

Mais certaines étapes, en particulier l’entraînement, la construction de modèles ou la conception d’applications, demeurent plus ouvertes à la concurrence. Ces segments sont susceptibles de connaître des transformations majeures à mesure que le marché évolue.

*BIS, 2025, “The AI supply chain”, BIS paper n°154

Source CPRAM, Bastien Drut, L'IA vue comme une chaîne de valeur

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