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Mise à jour de la documentation : Infrastructure multi-cibles pour l’usage de l’IA en sciences humaines et sociales

L’IR* Huma-Num propose une importante mise à jour de sa documentation concernant son infrastructure. Dans cette mise à jour, elle revient sur l’acquisition d’accélérateurs GPU pour répondre aux nouveaux besoins liés à l’usage de l’IA en sciences humaines et sociales.

Afin d’apporter une contribution aux programmes de recherche souhaitant s’investir dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et en collaboration avec le centre de calcul de l’IN2P3, l’IR* Huma-Num a investi en 2024 dans l’acquisition d’accélérateurs GPU (processeurs graphiques ou Graphics Processing Unit), intégrés à l’infrastructure de ses serveurs propres. Cette initiative vise à fournir une infrastructure multi-cibles répondant aux besoins variés des chercheurs en sciences humaines et sociales (SHS) souhaitant explorer, utiliser ou développer des services basés sur l’IA (dont l’IA générative).

L’objectif principal de cet investissement est de garantir une autonomie et une sécurisation des données et des calculs. L’infrastructure, locale, associée à des systèmes de stockage internes, permet de maîtriser l’environnement de calcul et d’éviter la dépendance vis-à-vis de fournisseurs externes, notamment les solutions de type cloud. Conformément aux principes de protection des données, aucune transmission ou copie de données vers l’extérieur du site du Centre de Calcul de l’IN2P3 n’est effectuée sans l’action explicite de l’utilisateur.

L’infrastructure ainsi déployée répond à un spectre d’usages incluant l’inférence, le traitement en temps réel, les microtâches, la formation à l’appropriation des outils d’IA, la prompt engineering, ainsi que l’optimisation de modèles.

GPU (Graphics Processing Unit) / GPGPU (General-Purpose computing on Graphics Processing Units) en images

Une GPU est conçue à l’origine pour accélérer le rendu des graphiques, tandis qu’une GPGPU effectue des calculs qui ne sont pas directement liés aux graphiques. Il s’agit d’exploiter la puissance de calcul parallèle d’une GPU pour résoudre des problèmes dans d’autres domaines (IA, analyse de données, modélisation financière, analyse de risques, …). Comme on peut le voir sur la 1ère photo, la GPGPU à gauche n’a pas de sortie vidée, alors que 4 display port sont présents sur la carte de droite (une AMD Radeon en bleu).

>> Pour en savoir plus sur les ressources en GPU disponibles, leur accès et les classes d’usages de ces ressources, consultez la documentation de l’infrastructure d’Huma-Num


OpenEdition vous propose de citer ce billet de la manière suivante :
Rédaction (11 juillet 2025). Mise à jour de la documentation : Infrastructure multi-cibles pour l’usage de l’IA en sciences humaines et sociales. Le blog d'Huma-Num et des Consortiums-HN. Consulté le 12 novembre 2025 à l’adresse https://doi.org/10.58079/149rt


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