Avec les dernières évolutions de ses offres OpenShift AI et RHEL AI, Red Hat mise sur une meilleure intégration des modèles d’IA générative dans les environnements hybrides.
Les entreprises accélèrent l’adoption de l’intelligence artificielle générative mais se heurtent à des défis concrets : réduction des coûts, exploitation des données propriétaires, et déploiement cohérent sur des infrastructures multiples. Red Hat répond à ces enjeux avec les dernières versions de ses solutions OpenShift AI (2.18) et RHEL AI (1.4), disponibles depuis mars 2025.
Vers une IA générative mieux intégrée au cloud hybride
Red Hat OpenShift AI 2.18 introduit plusieurs évolutions techniques significatives. La plateforme prend désormais en charge le déploiement distribué via le serveur vLLM, capable de répartir les charges sur plusieurs GPU. Objectif : optimiser les performances tout en réduisant la consommation de ressources sur un serveur unique. Autre nouveauté, l’introduction d’un parcours complet d’ajustement de modèles via InstructLab et les pipelines de data science d’OpenShift, facilitant l’adaptation des LLM à des environnements de production complexes.
La fonctionnalité AI Guardrails vient renforcer le pilotage et la transparence des modèles, en filtrant les contenus sensibles ou non conformes aux politiques de l’entreprise. En complément, le module lm-eval offre des outils pour évaluer finement les performances des modèles sur des tâches variées. Red Hat OpenShift AI se positionne ainsi comme une plateforme intégrée de gestion de l’IA prédictive et générative, incluant MLOps, LLMOps, supervision et gouvernance.
RHEL AI : fondation pour modèles LLM open source
La version 1.4 de Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) prend désormais en charge le modèle Granite 3.1 8B, optimisé pour le multilingue et les cas d’usage RAG (Retrieval-Augmented Generation). Une nouvelle interface graphique facilite la contribution de données et de compétences aux modèles IA via le système InstructLab. Autre innovation, l’intégration de Document Knowledge-bench (DK-bench), qui permet aux entreprises de comparer les performances de modèles personnalisés avec leurs équivalents non ajustés, en s’appuyant sur des données privées. RHEL AI est fourni sous forme d’image bootable de Red Hat Enterprise Linux, adaptée aux déploiements sur site, en cloud ou en edge.
Red Hat déploiera prochainement InstructLab on IBM Cloud, un service managé destiné à simplifier l’entraînement et l’ajustement des modèles IA. Ce service vise à combiner performance, sécurité et réduction des coûts d’exploitation. En parallèle, l’éditeur met à disposition de ses clients des parcours de formation gratuits sur les modèles Foundation AI, adaptés aux profils techniques comme aux décideurs.
Témoignages : industrialisation, intégration et gouvernance
Dans le cadre d’un retour d’expérience, Airbus Helicopters témoigne de son usage de Red Hat OpenShift AI :
« Lorsqu’Airbus Helicopters a commencé son parcours vers l’adoption de l’IA, nous cherchions à intégrer l’IA dans notre architecture existante, à réduire le shadow IT, à réunir nos data scientists sous une plateforme d’IA unique et optimiser les coûts à l’échelle. Grâce à Red Hat OpenShift AI, nous avons atteint tous ces objectifs, ce qui nous a permis de mettre en place notre premier cas d’utilisation de l’IA. La vision de Red Hat s’aligne sur nos objectifs opérationnels et nous permet de les atteindre tout en maintenant la flexibilité, l’accessibilité et la transparence. »
Pour Joe Fernandes (Red Hat) :
« […] Red Hat AI aide les entreprises à relever ces défis en leur donnant la possibilité de tirer parti de modèles plus efficaces, spécialement conçus, entraînés sur leurs données et permettant une inférence flexible dans des environnements sur site, dans le cloud et à la périphérie. »
Autres acteurs de l’écosystème, IBM Consulting, HCLTech ou ESG soulignent l’importance d’une infrastructure ouverte et flexible pour accélérer l’adoption de l’IA dans les organisations, tout en maîtrisant les coûts, la sécurité des données et la gouvernance.
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