L'IA au banc d'essai : pourquoi 2026 décidera des opérations, de la mise à l'échelle et de la gouvernance

Aujourd'hui, la vitesse n'est plus seulement un indicateur de performance technologique, mais est également synonyme de la capacité d'une entreprise à adapter ses décisions commerciales quasiment en temps réel. Dans l'industrie, par exemple, des systèmes intelligents relient en permanence les données de production internes aux informations externes provenant des chaînes d'approvisionnement ou des marchés. Ils détectent à temps les risques tels que les pannes de machines ou les changements de la demande et adaptent automatiquement les plans. Les lignes de production restent ainsi flexibles, les ressources sont utilisées de manière optimale et les promesses de livraison peuvent être tenues de manière fiable. Dans le domaine financier également, les entreprises bénéficient de modèles de risques actualisés en permanence. Les transactions, les mouvements du marché et le comportement des clients sont analysés en temps réel, ce qui permet de recalculer en permanence les évaluations des risques. Cela augmente la réactivité et la conformité.

Qu'est-ce que cela signifie concrètement ? Dell Technologies se penche sur les trois principales évolutions de l'infrastructure autour de l'IA.

Tendance n° 1 : l'environnement informatique se transforme en une usine d'IA modulaire

La mise en œuvre de projets d'IA nécessite une infrastructure extrêmement évolutive, ce qui dépasse le cadre d'investissement de nombreuses entreprises. Par exemple, un modèle GenAI performant peut nécessiter des centaines de GPU. Dans ce contexte, un «Data Center as a Service» est une alternative intéressante. Les entreprises ont accès à une puissance de calcul sur une informatique spécialisée sans avoir à construire elles-mêmes une infrastructure. En principe, une approche hybride a fait ses preuves, permettant aux entreprises de se constituer une sorte d«»usine d'IA". Les systèmes de périphérie prennent en charge les tâches critiques en termes de latence, les environnements informatiques centraux servent de couche d'entraînement et de gestion, tandis que les capacités du cloud public sont utilisées pour une mise à l'échelle élastique en cas d'informations moins sensibles. Les données ne sont donc plus déplacées de manière globale dans un environnement, mais suivent un modèle basé sur des règles : où est généré le plus grand bénéfice ? Où le risque est-il le plus faible ? Où le traitement est-il économiquement judicieux ? C'est justement l'économie basée sur les jetons qui remet en question le cloud, longtemps privilégié. Alors que les applications classiques génèrent généralement des charges de calcul prévisibles, les charges de travail de l'IA varient extrêmement. Ainsi, une simple invite ne nécessite que quelques centaines de jetons, alors qu'une analyse complète en consomme des centaines de milliers. Dans le cloud, cela coûte immédiatement cher. Parallèlement, la question de la souveraineté numérique gagne en importance. Le traitement des données et la formation des modèles doivent être conçus de manière à ce que les entreprises puissent contrôler elles-mêmes leur chaîne de création de valeur à tout moment.

Tendance n° 2 : l'économie de l'IA oblige à repenser la solution de stockage

Le succès des applications d'IA ne dépend pas seulement de la puissance de calcul, mais aussi de l'efficacité de l'ensemble de la pile d'IA. Cela comprend des bases de données vectorielles optimisées, des réseaux à faible latence, une mémoire évolutive, des mécanismes de routage intelligents ainsi que des couches de sécurité et de gouvernance. L'objectif est d'organiser les appels de modèles, les processus d'extraction et les validations de manière à ce que le système fonctionne non seulement avec précision, mais aussi en économisant les ressources. L'environnement de stockage joue ici un rôle particulier, car les systèmes d'IA gèrent des ensembles de données de plusieurs centaines de pétaoctets. Les architectures de stockage classiques comme NAS, SAN ou l'ancien Direct-Attached Storage atteignent leurs limites face aux exigences élevées en matière d'agrégation des données et d'accès rapide des charges de travail. Mais même une infrastructure hyperconvergée peut être confrontée à des goulets d'étranglement, notamment lorsque les données sont stockées sur différents nœuds. Les composants de stockage et de calcul doivent en outre toujours être renouvelés ensemble, bien qu'ils aient des cycles de modernisation différents. L'IA accélère ce cycle coûteux : les GPU doivent généralement être mis à jour après quelques années seulement, tandis que les HDD ont une durée de vie nettement plus longue. Les architectures désagrégées offrent ici une solution : les performances de stockage et de calcul sont découplées. Un niveau de stockage commun est disponible via un réseau et peut être utilisé simultanément par tous les systèmes.

Tendance n° 3 : les petits modèles apportent l'intelligence en profondeur dans le cœur opérationnel

En matière de modèles linguistiques, la devise «plus c'est grand, mieux c'est» a longtemps prévalu. Mais dans la vie quotidienne de l'entreprise, ce n'est souvent pas le cas. La production en est un bon exemple. Les Small Language Models (SLM) peuvent être intégrés rapidement dans les processus de production. Contrairement aux grands modèles d'IA, ils peuvent être entraînés en quelques heures de GPU pour des tâches spécifiques comme la détection d'anomalies ou l'analyse de rapports de maintenance. Des techniques telles que la Low-Rank Adaptation (LoRA) y contribuent en intégrant des espaces de travail dédiés sans avoir à réentraîner l'ensemble du modèle. Un avantage décisif est en outre le déploiement local : les SLM peuvent être exploités directement sur des appareils Edge ou dans des environnements OT cloisonnés, ce qui minimise les temps de réaction et les risques de sécurité. En principe, les SLM permettent de réduire sensiblement les charges de calcul, la consommation d'énergie et les coûts du cloud. De tels modèles compacts sont justement indispensables pour les applications dans le domaine de l'IA physique, car les robots autonomes à apprentissage automatique ne fonctionneraient pas sans intelligence embarquée. Ces robots détectent par exemple les obstacles lors du transport de marchandises, adaptent les itinéraires de manière dynamique et apprennent en permanence de leur environnement, comme le ferait un employé humain.

«2026 sera une année où les entreprises ne se demanderont plus si elles doivent utiliser l'IA, mais comment elles doivent repenser leurs structures techniques et opérationnelles pour que tout fonctionne de manière à créer de la valeur», déclare Tim van Wasen, directeur général de Dell Technologies DACH. «Dans ce contexte, l'IA impose des exigences élevées à l'environnement informatique. Cela signifie également que les entreprises doivent trouver le bon équilibre entre vitesse, sécurité et coûts, afin de concilier les priorités et les exigences les plus diverses».»

Informations complémentaires : Dell Technologies