La décision d’Athos Therapeutics de choisir un GPU-as-a-service auprès de Vultr pourrait servir de modèle pour les départements informatiques ayant des besoins spécifiques en intelligence artificielle (IA).
Les géants du cloud comme AWS, Microsoft et Google continueront de dominer le marché du cloud pour les entreprises, mais des fournisseurs plus spécialisés commencent à émerger comme des partenaires de choix, notamment dans le domaine de l’IA. Athos Therapeutics, une société de biotechnologie dédiée au développement de nouvelles molécules ciblant des maladies comme les troubles auto-immuns, les inflammations chroniques et les cancers, a initialement utilisé des serveurs locaux pour ses applications d’IA. Cependant, elle a choisi de passer à Vultr Cloud GPU, un fournisseur de GPU-as-a-service, utilisant des serveurs Dell PowerEdge équipés de puces Nvidia HGX H100. Cela permettrait à Athos d’exécuter ses modèles d’IA et de développer sa plateforme de médecine de précision alimentée par l’IA. Avant de signer un contrat l’été dernier, Athos, Vultr et Dell ont collaboré sur un projet pilote qui a permis de répondre aux besoins spécifiques d’Athos. Le vice-président de l’IA et du Machine Learning chez Athos, June Guo, explique que le passage au cloud a été motivé par des problèmes liés à la consommation d’énergie, à la bande passante et à la sécurité pour former de grands modèles. Ce changement a aussi permis à Athos de réaliser des économies. « Nous avons cherché un fournisseur pour résoudre des problèmes d’infrastructure comme les pannes d’électricité et les problèmes de bande passante, ce qui a accéléré le développement de notre plateforme », précise June Guo.
La protection de la propriété intellectuelle, un facteur clé
David Linthicum, expert du cloud et de l’IA, souligne que les fournisseurs de cloud plus petits se concentrent sur des marchés de niche, où la spécialisation et la rentabilité sont des facteurs clés, contrairement aux hyperscalers qui adoptent une approche plus standardisée. Pour Athos, la protection de la propriété intellectuelle a été un facteur majeur dans le choix du cloud GPU de Vultr. Le modèle GPU-as-a-service a permis de réduire les exigences de maintenance, tout en garantissant la sécurité des données génomiques et des algorithmes d’IA. Bien qu’Athos aurait pu choisir AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure, les coûts associés à l’entraînement de ses algorithmes auraient été trop élevés. La société utilise des données multi-omiques provenant d’échantillons biologiques, ce qui nécessite des modèles d’IA spécifiques, qu’elle souhaite commercialiser une fois qu’ils seront pleinement développés. Le cloud GPU de Vultr gère désormais l’ensemble des services d’entraînement et d’inférence du modèle d’IA d’Athos, avec des garanties de sécurité adaptées à ses besoins spécifiques en matière de confidentialité et de protection de la propriété intellectuelle.
Les avantages du cloud spécialisé pour l’IA
L’essor du GPU-as-a-service a conduit à la montée en puissance de fournisseurs spécialisés comme CoreWeave, qui proposent des services dédiés, mais aussi des acteurs plus grands qui ont ajouté ce modèle à leurs offres. Les entreprises européennes et américaines privilégient souvent ces fournisseurs de cloud plus petits pour leurs coûts réduits et leur capacité à répondre à des besoins spécifiques en IA sans la complexité des géants du cloud. Selon Sulabh Srivastava d’Accenture, ces fournisseurs offriraient des avantages significatifs pour les PME et les entreprises régionales, notamment des coûts d’entraînement et d’inférence d’IA/ML plus abordables. Pour Athos Therapeutics, la solution Vultr-Dell se serait révélée plus appropriée pour développer sa plateforme d’entraînement de modèles d’IA. June Guo résume : « Nous avons trouvé une proposition raisonnable pour l’entraînement de nos modèles avec des données génomiques, ce qui correspondait parfaitement à nos besoins. »