Selon des études, l’intelligence artificielle (IA) générera 15,7 billions de dollars de croissance économique supplémentaire à l’échelle mondiale d’ici 2030.1 Exploitez le potentiel de l’IA grâce aux services bout-en-bout de T-Systems pour la construction, le déploiement et la mise à l’échelle de solutions d’IA et de LLM sur mesure. AI Foundation Services (AIFS) de T-Systems est la seule plateforme européenne qui permet aux industries réglementées de faire avancer l’innovation en toute sécurité et à grande échelle. La protection et le contrôle complets des données sont toujours garantis.
La plateforme AIFS de T-Systems offre des solutions d’IA pratiques qui stimulent l’innovation à travers les secteurs et les fonctions. Elle optimise les processus, augmente l’efficacité tout en garantissant la sécurité des données et la conformité.
Les AIFS de T-Systems forment un écosystème robuste qui garantit un déploiement plus rapide, évolutif et sécurisé de l’IA dans votre entreprise. Nous travaillons avec des partenaires de premier plan dans le domaine de l’IA et de la technologie afin de développer pour vous des solutions efficaces et conformes à la législation. Grâce à des modèles préconfigurés, des mécanismes de sécurité intégrés et des possibilités de déploiement flexibles, nous veillons à ce que l’IA puisse être intégrée de manière transparente dans tous les domaines de l’entreprise. Parallèlement, nous répondons aux exigences les plus strictes en matière de conformité et de souveraineté. Notre écosystème relie l’infrastructure, les plateformes et les applications pour fournir une IA sécurisée, évolutive et spécifique au domaine, qui génère des résultats pratiques.
Nos solutions d’IA sont hébergées dans le T Cloud. Cela garantit la conformité aux réglementations telles que le RGPD – idéal pour les secteurs réglementés. Grâce à notre réseau mondial de plus de 1 500 experts en données et en IA et à des années d’expérience, nous réalisons plus de 400 cas d’utilisation et intégrons plus de 40 modèles d’IA. Sur la base de notre architecture ouverte et indépendante des fournisseurs, nous vous aidons à choisir le modèle d’IA approprié et à adapter les composants aux exigences de votre entreprise. Nous accélérons également le déploiement grâce à des modules préconfigurés et à une assistance à l’intégration spécialisée. Nous exploitons une infrastructure de pointe qui vous donne un contrôle total sur vos données.
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J’accepte que des données personnelles soient transmises à des plateformes tierces. En savoir plus dans notre politique de protection des données.
L’ingénieur en IA réduit le processus de développement de six mois à quelques minutes, y compris les tests et le déploiement. Avec seulement une courte invite en langage naturel. Dans le cadre de nos AI Foundation Services, l’ingénieur en IA montre les progrès révolutionnaires dans le domaine de l’IA, réduit les coûts et maximise le potentiel commercial de nos clients.
La création d’un service d’IA implique l’identification du bon cas d’utilisation et de la bonne stratégie d’IA, la sélection ou la formation d’un modèle, le déploiement dans une infrastructure sécurisée et l’intégration dans des flux de travail afin de traiter des opérations spécifiques. Les AIFS simplifient ce processus en fournissant des composants prêts à la production pour la fourniture de modèles, l’adaptation et la conformité aux normes réglementaires. Les services d’IA permettent aux entreprises d’accéder à l’IA, de la déployer et de la faire évoluer plus rapidement et plus efficacement, comblant ainsi le fossé entre la recherche avancée en IA et les applications commerciales pratiques.
L’IA agentique fait référence à des systèmes d’IA autonomes et orientés vers un objectif, capables de prendre des décisions et d’effectuer des actions au nom des humains. Ils s’adaptent, apprennent des interactions et s’améliorent au fil du temps. Contrairement à l’IA simple, elle peut collaborer avec d’autres systèmes afin d’effectuer des tâches complexes de manière optimale. Cela représente un énorme potentiel dans des domaines tels que les assistants, les soins de santé et les transports, et permet d’exploiter des écosystèmes numériques entiers dans ces secteurs afin de proposer des expériences intégrées et plus efficaces. Ces expériences sont souvent soutenues par des modèles LLM avancés tels que GPT-4, Claude, Gemini et LLaMA.
L’AI-as-a-Service (AIaaS) est un modèle basé sur le cloud qui permet aux entreprises d’accéder à des outils et des fonctionnalités d’IA de tiers sans avoir à construire ou à gérer leur propre infrastructure d’IA, ce qui rend l’adoption de l’IA flexible et rentable.
LLM-Serving fait référence au processus de mise à disposition de grands modules linguistiques (Large Language Modules, LLM) destinés à être utilisés dans des applications réelles, afin qu’ils puissent répondre efficacement aux exigences en temps réel. Avec les AIFS, les entreprises peuvent choisir plusieurs LLM à source ouverte ou fermée, unifiés par une seule API et unifiés de manière sécurisée dans différents environnements de cloud.
La génération augmentée de récupération (RAG) combine l’extraction d’informations avec l’IA générative pour générer des outputs pertinents. Elle extrait des données pertinentes de sources fiables, telles que les connaissances organisationnelles et les bases de données, et les injecte dans le modèle afin de générer des réponses contextuelles. Cela améliore la précision, réduit les hallucinations et rend les dépenses d’IA plus fiables pour les cas d’utilisation en entreprise.
Le fine-tuning consiste à adapter un modèle d’IA à un domaine ou à une tâche spécifique en poursuivant l’entraînement sur un ensemble de données plus petit et plus spécialisé. Cela aide le modèle à comprendre les termes, les processus de travail et les contextes pertinents pour le secteur et l’entreprise. Grâce au fine-tuning AIFS, les entreprises peuvent créer des modèles sur mesure qui fournissent des résultats plus précis et adaptés à l’entreprise.
¹PWC, The potential impact of Artificial Intelligence in the Middle East, 2025, pwc.com et autres sources
