fr.wedoany.com Rapport : Récemment, l’Université de Beijing Jiaotong et l’Université de technologie chimique de Beijing ont pris la tête, en collaboration avec plus de 30 entités, dont Huawei, le Beijing Data Group, l’Université Tsinghua et l’Université de Pékin, de la publication officielle du « Livre blanc sur les usines de données ». Ce livre blanc est le premier résultat chinois à étudier systématiquement les politiques, théories et pratiques des usines de données. Il définit pour la première fois clairement la signification, la classification typologique et les principales caractéristiques des usines de données, offrant ainsi une référence systématique pour la construction de l’industrie des éléments de données en Chine et le déploiement de scénarios d’intelligence artificielle.
Le livre blanc se compose de six chapitres. La première partie, partant de l’état actuel du développement de l’intelligence artificielle, de la formation de la chaîne industrielle numérique-intelligente et de ses maillons faibles, expose la nécessité et l’urgence de faire des usines de données une infrastructure clé pour la production à grande échelle d’ensembles de données de haute qualité. La deuxième partie passe en revue les pratiques exploratoires des usines de données typiques en Chine et à l’étranger. Les cas internationaux incluent Scale AI, le projet américain Stargate, le Centre européen de données, le Laboratoire européen de données, Parse Biosciences, Bioptimus, le Laboratoire Descartes, etc. Les cas nationaux comprennent le super-usine de données « Hub intelligent de l’agriculture du futur » du Laboratoire national de Yazhou Bay, le centre de capacité de stockage principal du Guizhou et la base de garantie des éléments de données, le « Super-usine de corpus » de Kupasi, l’usine de données d’IA du parc industriel des éléments de données de la région Pékin-Tianjin-Hebei, le centre avancé de capacité de stockage du Guangdong, le super-usine de données d’IA incarnée de Pacini, l’« Espace modèle » du district de Xuhui à Shanghai, le « Monde modèle » de la zone de développement économique de Pékin, l’« Espace modèle » de Zhuhai, et le « Super-usine de grands modèles » du district de Shijingshan à Pékin. Il résume également les caractéristiques communes des usines de données nationales. La troisième partie propose que les usines de données sont des installations de production à grande échelle d’ensembles de données de haute qualité et une nouvelle forme d’activité, constituant une partie importante de l’infrastructure nationale de données. Elles se divisent en trois types : centralisé, semi-centralisé et distribué, et présentent cinq caractéristiques principales : diversification, mise à l’échelle, systématisation, standardisation et intégration de l’IA. La quatrième partie expose la composition, le positionnement et les fonctions des usines de données à deux niveaux, large et étroit : au sens large, elles incluent la base nationale de données, l’usine nationale de données et le terrain d’entraînement national à l’IA ; au sens étroit, elles comprennent l’atelier de stockage, l’atelier de production et l’atelier pilote, correspondant respectivement à la base d’approvisionnement en matières premières de données, à la chaîne de production d’ensembles de données de haute qualité et au champ de tir d’ensembles de données. La cinquième partie traite de quatre modes de construction (itération par les entreprises d’annotation de données, mise à niveau par les bases de stockage de données, extension par les entreprises d’IA, création innovante par les entreprises technologiques), de quatre mécanismes d’exploitation (garantie, personnalisation, jumelage, commerce électronique) et de trois stratégies de déploiement (déploiement d’usines de données d’ensembles de données générales sur l’infrastructure nationale de base, déploiement d’usines de données d’ensembles de données générales sectorielles dans des installations fonctionnelles importantes, déploiement d’usines de données d’ensembles de données spécialisées sectorielles à chaque nœud opérationnel). La sixième partie propose des recommandations de développement sous quatre dimensions : politique, normes, technologie et plateforme, notamment l’accélération de la publication de directives, le lancement de l’élaboration de normes et le franchissement des goulets d’étranglement des technologies clés.
