Les mainframes effectuant des requêtes d'IA dans le cloud sont trop lents, donc l'IA arrive sur les mainframes
La pointe de la technologie ? L’ordinateur central industriel, développé il y a plusieurs décennies pour le traitement intensif des données, continue de prouver sa longévité, même si l’intelligence artificielle de nouvelle génération occupe le devant de la scène. Les mainframes et l’IA sont de plus en plus interconnectés, et de nombreux secteurs tirent parti des capacités robustes des mainframes pour améliorer leurs applications d’IA.
Selon un rapport du Wall Street Journal, les banques, les compagnies d’assurance et les compagnies aériennes font partie des secteurs qui dépendent encore largement des mainframes pour le traitement des données à haut débit. Ces secteurs explorent désormais de nouvelles façons d’appliquer l’IA directement à leurs données de transaction à la source du matériel plutôt que de s’appuyer uniquement sur des solutions basées sur le cloud.
Par exemple, les banques doivent détecter les transactions frauduleuses en quelques millisecondes pour empêcher leur enregistrement. Steven Dickens, vice-président de Futurum Group, une société de recherche et de conseil, a souligné l'importance de la rapidité lors de l'exécution de requêtes et d'analyses en temps réel sur un ordinateur central.
« Vous ne pouvez pas aller dans le cloud, faire une recherche, faire une requête d'IA générative, car cela expirera », a déclaré Dickens au WSJ.
De même, Ross Mauri, directeur des systèmes mainframe d'IBM, a souligné le changement d'approche du secteur.
« Tout le monde commence à se rendre compte qu’il est préférable d’amener l’IA là où se trouvent les données, plutôt que les données vers l’IA », a déclaré Mauri.
Les grandes entreprises apprécient les mainframes pour leur capacité à prendre en charge un grand nombre de transactions à des vitesses incroyables, jusqu'à 30 000 par seconde. La dernière version du mainframe zSystem d'IBM a une capacité de 40 téraoctets, pèse près de 820 kg et coûte jusqu'à 1 million de dollars. L'entreprise domine le secteur des mainframes avec plus de 96 % de parts de marché, suivie par NEC, Fujitsu et Hitachi. Malgré une baisse prévue des ventes de nouveaux mainframes jusqu'en 2028, une enquête Forrester de 2023 a révélé que 54 % des dirigeants d'entreprise prévoient d'augmenter leur utilisation de mainframe au cours des deux prochaines années. Reflétant cette tendance, IBM a signalé une croissance de 6 % de son activité mainframe pour le trimestre se terminant le 30 juin.
Les mainframes ont toutefois leurs limites, notamment en termes de puissance de calcul par rapport à la nature évolutive des solutions cloud. Ils sont souvent constitués de codes vieux de plusieurs années et peuvent être difficiles à intégrer à des applications plus récentes, ce qui les rend coûteuses à gérer. Malgré ces défis, les dernières innovations mainframe d'IBM intègrent des fonctionnalités d'IA directement sur le système, permettant d'obtenir des résultats de modèles d'IA instantanés et d'améliorer l'analyse prédictive pour des secteurs comme l'assurance.
La fiabilité et la robustesse des fonctionnalités de cybersécurité renforcent encore l’attrait des mainframes. Même si une partie d’un mainframe tombe en panne, il reste opérationnel en passant à d’autres composants. Les derniers modèles de mainframe d’IBM sont également résistants aux attaques d’ordinateurs quantiques grâce à des technologies de cryptage avancées. Cependant, la question de savoir si les mainframes peuvent faciliter les efforts d’IA à long terme reste au mieux incertaine.
Alors que certaines entreprises, comme la Ponce Bank de New York et le géant des télécommunications Verizon Communications, continuent de s’appuyer sur un mélange de mainframes et de solutions basées sur le cloud, les efforts visant à abandonner complètement les mainframes se poursuivent. La diminution du nombre de développeurs qualifiés en Cobol, l’un des principaux langages de programmation pour les mainframes, ajoute à l’urgence de cette transition. Néanmoins, le vieillissement de la technologie reste un élément essentiel de l’évolution du paysage de l’IA et du traitement des données, soulignant leur pertinence durable dans le paysage informatique des entreprises modernes.
Crédit photo : Don DeBold
