Les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé continuent de se développer, depuis l’amélioration des diagnostics pour les maladies rares jusqu’aux intégrations avec des applications critiques qui allègent les charges de documentation clinique.
En ce qui concerne l’IA et la gouvernance des données, l’accent a été mis en grande partie sur les modèles appropriés ou sur le nombre approprié d’unités de traitement graphique, mais la question sous-jacente est réellement de savoir si les organisations sont prêtes à prendre en charge et à sécuriser les charges de travail d’IA.
« L’informatique locale, les réseaux, la sécurité : tous ces éléments font partie de l’infrastructure d’un hôpital qui exploite l’IA dans le cadre d’une activité normale, et non comme un accessoire », déclare Jeremy Foster, vice-président senior et directeur général du calcul chez Cisco. « S’assurer que les bonnes charges de travail reposent sur l’IA devient une question essentielle. »
Il explique pourquoi la plupart des fournisseurs n’ont pas encore conçu leurs systèmes pour une utilisation à long terme de l’IA et où l’accent doit être déplacé afin que les organisations puissent être prêtes pour l’avenir.
TECHNOLOGIE DE SANTÉ : Quels types d’hypothèses les dirigeants du secteur de la santé émettent-ils lorsqu’ils discutent avec vous de leurs préoccupations en matière d’infrastructure d’IA ? Quelles conversations aimeriez-vous avoir ?
FAVORISER: Je souhaite parler aux responsables du secteur de la santé des charges de travail, et pas seulement des chatbots ou de l’infrastructure. La plupart des questions portaient sur l’endroit où les différentes technologies d’IA sont mises en œuvre : formation, inférence et traitement des données. Et le défi en matière de soins de santé est que même avec des contraintes telles que les performances, les coûts, la sécurité et la conformité, vous ne pouvez pas choisir quels aspects de l’IA fonctionneront ; ils doivent tous travailler. Ce n’est pas facultatif dans le domaine des soins de santé. Donc, rassembler tout cela est vraiment la conversation que nous voulons avoir. Ceci est souvent considéré comme une décision d’approvisionnement, mais il s’agit en réalité d’une décision de placement en termes de comment ces éléments s’articulent-ils au sein des organisations ? Quel est le flux de travail clinique ? Où les données sont-elles réellement créées et où se trouvent-elles ? Quels sont les coûts pour effectuer des opérations telles que le déplacement de données entre différentes zones ? Dans cinq ans, je pense que les gens ne vous demanderont plus quel modèle vous avez choisi pour un certain travail.
TECHNOLOGIE DE SANTÉ : De nombreux établissements de santé travaillent avec des systèmes existants et ne sont pas nécessairement préparés aux charges de travail de l’IA. À quoi ressemble cette transformation dans la pratique pour les prestataires de différentes tailles ?
FAVORISER: Cela ne signifie pas une mise à niveau complète de type chariot élévateur. Un cycle de rafraîchissement sera un excellent catalyseur pour démarrer bon nombre de ces projets d’IA. « Comment puis-je tirer parti de ce que je fais à partir d’un cycle de rafraîchissement pour aider à prouver notre retour sur investissement et à construire un système progressivement meilleur qui peut tirer parti de l’IA au fur et à mesure ? » Personne dans le secteur de la santé ne part de zéro. Tout le monde dispose d’une infrastructure déjà déployée, et lorsqu’ils remplaceront les éléments qui se produisent dans les succursales, en périphérie, par exemple, cela constituera pour eux des opportunités d’améliorer les opérations et le flux de travail clinique en tirant parti de l’IA.
TECHNOLOGIE DE SANTÉ : Comment résoudre les tensions potentielles entre le respect de mesures strictes de conformité et de sécurité et le déploiement d’un calcul flexible et évolutif dont les charges de travail d’IA modernes ont besoin, en particulier auprès des responsables informatiques préoccupés par la migration hors site ?
FAVORISER: Cette tension est absolument réelle, et c’est pourquoi les questions sur la répartition de la charge de travail sont impératives. Il existe une hypothèse sous-jacente selon laquelle, dans une certaine mesure, l’évolutivité vient uniquement du cloud, et le cloud est ici un outil très important. Mais en même temps, une grande partie des données générées dans un hôpital ou une clinique restent locales, ce qui implique un coût ou des dépenses opérationnelles élevés pour déplacer toutes ces données. Une IRM cardiaque, par exemple, est une imagerie réalisée localement qui est ensuite traitée dans le cloud et renvoie un peu de données. C’est le genre de charge de travail qui fonctionne en périphérie. Et c’est ce que les organisations doivent prendre en compte lors de la création d’une solution pour un flux de travail de bout en bout, car vous ne pouvez pas vous sortir d’un défaut de conception par la gouvernance. La conception à la pointe de la technologie permettra aux organisations d’être plus agiles dans les années à venir.
TECHNOLOGIE DE SANTÉ : Selon vous, quelles seront les principales priorités informatiques du secteur de la santé pour 2027 ?
FAVORISER: Je pense que le grand changement dans le domaine de la santé concernera l’IA qui fera davantage d’inférence pour soutenir les opérations et exploiter les agents. Cela générera énormément de trafic sur le réseau. Nos données indiquent que les requêtes d’IA agentique génèrent jusqu’à 25 fois plus de trafic réseau que votre chatbot moyen, ce qui modifie l’apparence de ce trafic. Au lieu de pics dus à une seule requête, les agents IA travaillent 24h/24 et 7j/7, ce qui représente un niveau de bande passante beaucoup plus élevé qui sera constamment utilisé. Pour une organisation de soins de santé répartie dans plusieurs États, la manière dont elle gère ce WAN et tous les éléments connectés sera une considération primordiale.
En matière de calcul, de puissance et d’espace, tout le monde peut planifier et avoir accès aux GPU, mais la manière dont ils rassemblent l’architecture est ce qui, en fin de compte, fera leur succès. Les gagnants de l’IA dans le domaine de la santé ne seront pas ceux qui achèteront les GPU les plus puissants ou qui exploiteront les modèles les plus intelligents, ce seront ceux qui bâtiront les bonnes fondations, la bonne architecture, prête à prendre en charge n’importe quel flux de travail.
Au cours des 10 à 15 dernières années, les gens ont parlé de développer une infrastructure de pointe, mais l’IA est désormais un moteur pour y parvenir, car c’est là que les données sont générées. C’est là que nous voyons des entreprises tenter de restructurer leurs opérations. Pour les partenaires qui ont déjà conçu à la pointe du point de vue du routage et de la commutation, nous sommes prêts à faire passer les prestataires de soins de santé au niveau supérieur. Bien que de nombreuses organisations ne pensent pas avoir besoin d’un GPU à la pointe aujourd’hui, elles s’attendent à en avoir besoin au cours de la prochaine décennie, mais elles n’ont pas encore de plan en place. Nous voulons que les fournisseurs commencent dès maintenant à réfléchir à ces besoins en infrastructure afin de ne pas avoir à retarder la réalisation de leurs objectifs stratégiques.