Quatre réflexes pour bien évaluer un prestataire cloud IA

La stratégie d’IA dans le cloud doit s’aligner sur la sélection des fournisseurs pour gérer les coûts et répondre à des cas d’utilisation spécifiques.

Le cloud et l’IA sont désormais indissociables. Si votre entreprise investit dans l’un, elle investit déjà dans l’autre, que vous le voyiez ou non. La bonne stratégie d’IA dans le cloud ne se limite pas à des outils ou à des technologies. Elle doit s’aligner étroitement sur les fournisseurs que vous avez choisis. C’est là que se trouve l’effet de levier. Si vous perdez cet alignement, vous augmentez la complexité, limitez la vitesse et brûlez le budget sans impact.

Ed Anderson, Distinguished VP Analyst chez Gartner, le dit clairement : « Le cloud fournit l’infrastructure nécessaire à l’IA ». C’est pourquoi nous assistons à une accélération considérable de la construction d’infrastructures de centres de données par des acteurs de premier plan tels que Microsoft, Google et AWS. Ils investissent des milliards dans des couches de calcul, de stockage et de réseau optimisées pour l’IA, non pas par hasard, mais par nécessité. Selon le Dell’Oro Group, les 10 premiers hyperscalers ont investi plus de 455 milliards de dollars dans l’infrastructure rien qu’en 2024, soit un bond de 51 % par rapport à l’année précédente. Il ne s’agit pas d’un petit pivot. C’est le nouveau fondement de la concurrence.

Si vous considérez encore le cloud et l’IA comme des initiatives distinctes, vous êtes à la traîne. Les entreprises doivent fusionner leurs ambitions en matière d’IA avec leur choix d’architecture cloud. Cela implique de comprendre quelles charges de travail font avancer votre entreprise, puis de les connecter à la meilleure infrastructure possible. Les dépenses et l’échelle sont des variables que vous pouvez contrôler si vous prenez des décisions réfléchies en amont. La stratégie ne consiste pas à dire oui à tous les objets brillants, mais à aligner vos ressources sur des résultats réels à fort effet de levier.

Quatre étapes essentielles pour évaluer efficacement les fournisseurs d’IA dans le cloud.

Les décisions d’achat pour l’IA dans le cloud ne peuvent plus être basées sur l’image de marque ou les relations par défaut avec les fournisseurs. Si vous êtes dans la suite hiérarchique, vous avez besoin de clarté sur les étapes qui déterminent si vos plans d’IA se traduisent par des résultats, ou s’ils sont bloqués.

Commencez par définir vos besoins. Quels types de modèles d’IA sont adaptés aux problèmes que vous essayez de résoudre ? Quels agents ou applications d’IA vos équipes doivent-elles déployer, aujourd’hui et dans les deux prochaines années ? Soyez précis. C’est la seule façon de choisir une architecture qui ne se contente pas de s’adapter, mais qui évolue.

Ensuite, vous devez vous pencher sur les capacités. Différents fournisseurs apportent différents niveaux de maturité en matière d’IA, certains offrent de solides plateformes de formation aux modèles, d’autres sont meilleurs en matière de déploiement ou d’orchestration. Examinez de près la manière dont ils mettent en œuvre et dimensionnent les fonctions spécifiques à l’IA dans les domaines du calcul, de la sécurité et des données. Ne présumez pas de la parité, testez-la.

Troisièmement, travaillez vos relations. Si vous êtes déjà partenaire d’un hyperscaler, servez-vous-en pour obtenir un meilleur accès à des outils d’IA de premier ordre et à des capacités en phase de démarrage. Ces relations offrent souvent une marge de négociation. Veillez à ne pas opter pour des offres standard alors qu’un déploiement personnalisé pourrait apporter plus de valeur.

Enfin, réfléchissez sérieusement à la gouvernance, à la sécurité et à l’embauche. Les charges de travail d’IA forte déplacent les données et élargissent les cas limites. Cela s’accompagne de risques. Assurez-vous que votre équipe sait comment opérer dans les limites de confiance, de conformité et de sécurité exigées par votre secteur et votre zone géographique.

Si vous vous trompez dans la sélection et l’intégration, vous perdrez du temps, et à cette échelle, le temps vaut plus que le budget. Prenez la décision une fois, et faites-la bien.

Les catégories de fournisseurs de cloud évoluent, choisissez sur la base de vos capacités et pas seulement de votre taille.

Il n’existe plus de cloud à taille unique. Vous avez le choix entre trois types principaux : hyperscale, spécialisé et optimisé pour l’IA, et le bon choix dépend de ce que vous construisez réellement. Les hyperscalers comme AWS, Microsoft et Google ont des piles profondes et une envergure mondiale. Mais cela ne signifie pas qu’ils sont toujours adaptés à chaque charge de travail.

Les acteurs spécialisés dans le cloud, tels qu’Akamai, Expedient, Vultr, DigitalOcean et Render, gagnent en importance. Ils se concentrent sur les lacunes que les grands fournisseurs négligent souvent, comme la prise en charge de cadres souverains dans des zones géographiques spécifiques ou l’optimisation pour des exigences sectorielles uniques. Si vous devez déployer l’IA là où les réglementations sur les données exigent une proximité physique ou un contrôle plus strict, ces fournisseurs apportent des nuances locales et une orientation opérationnelle.

Et puis il y a le cloud privé, qui revient discrètement sur le devant de la scèneLe cloud privé, qui revient discrètement sur le devant de la scène, en particulier pour les modèles d’IA qui traitent des données sensibles ou réglementées. Contrôler l’endroit et la manière dont les données sont stockées n’est plus seulement une préférence. C’est un impératif de conformité dans des secteurs tels que la santé, la défense et les infrastructures critiques. Le cloud privé vous offre cette isolation, et l’isolation dans les charges de travail d’IA n’est pas seulement une question de risque, c’est une question de fiabilité.

Les DSI doivent cesser de prendre leurs décisions en fonction de la plus grande marque ou des prix les plus agressifs. Ce qui compte aujourd’hui, c’est de savoir si un fournisseur peut offrir l’empreinte informatique, les contrôles de sécurité et les accélérateurs spécialisés dont vos modèles ont besoin. Si vous choisissez en fonction de ce dont vous aviez besoin il y a deux ans, vous serez distancé dans les six prochains mois.

Ed Anderson de Gartner note clairement cette division et voit chaque segment jouer son propre rôle, les hyperscalers dominant l’échelle, les fournisseurs spécialisés capturant les cas marginaux négligés, et les services optimisés par l’IA redéfinissant les performances brutes.

Les clouds optimisés pour l’IA (Neoclouds) offrent un avantage stratégique pour les charges de travail exigeantes.

Si votre stratégie d’IA est centrée sur l’entraînement de grands modèles ou le déploiement d’inférences dans des environnements gourmands en calcul, prêtez attention aux clouds optimisés pour l’IA, également appelés néoclouds. Ces fournisseurs, dont CoreWeave, Nvidia, DataCrunch, Runpod et Fluidstack, sont conçus pour une seule chose : fournir des performances optimales pour les cas d’utilisation de l’IA.

Il ne s’agit pas d’une version réduite d’un hyperscaler. Ils déploient des capacités similaires, mais adaptées aux performances. Cela signifie une infrastructure riche en GPU, un déploiement rapide des modèles et des accords de niveau de service ciblés qui donnent la priorité au débit et au temps de disponibilité pour les tâches spécifiques à l’IA.

Ed Anderson le dit clairement : les néoclouds offrent les mêmes types de services que les plates-formes hyperscale et spécialisées, mais avec des performances optimisées qui comptent lorsque vous repoussez les limites. Si la rapidité du passage de la formation à l’inférence est un goulot d’étranglement dans votre cycle de production, cette catégorie peut vous aider à aller plus vite sans avoir à tout reconstruire en interne.

Il ne s’agit plus d’un marché secondaire. Selon Synergy Research Group, les néoclouds devraient générer un chiffre d’affaires de plus de 23 milliards de dollars d’ici à 2025. L’ensemble du marché du cloud optimisé pour l’IA devrait dépasser les 180 milliards de dollars d’ici 2030 et croître à un rythme annuel de près de 69 %. Ces chiffres ne se produisent pas sans demande, et cette demande émane d’entreprises qui intègrent l’IA à grande échelle dans leurs opérations de base.

Pour les équipes dirigeantes, le message est simple : Vous n’avez pas besoin de remplacer l’infrastructure cloud existante pour en bénéficier. Vous pouvez intégrer des clouds optimisés pour l’IA dans votre architecture existante pour compléter des demandes spécifiques. Ce qui compte, c’est de savoir où se situent ces fournisseurs et de déployer leurs forces là où elles ont le plus d’impact. N’attendez pas que l’infrastructure existante soit au maximum de ses capacités. Planifiez la performance dès maintenant, ou payez plus tard en perte de vitesse.

La gestion des agents d’IA devient un facteur d’évaluation essentiel dans la stratégie d’IA dans le cloud.

La prochaine évolution de l’IA ne concerne pas seulement les modèles, mais aussi les agents. Si vous êtes à la tête d’une stratégie d’IA, vous devez y prêter attention. Les agents d’IA sont des systèmes capables de raisonner, d’agir et de s’adapter de manière autonome dans des environnements logiciels. Ils vont au-delà des modèles spécifiques à une tâche. Ils interagissent, initient et prennent des décisions à grande échelle. Cela augmente à la fois les opportunités et les risques.

Selon Ed Anderson, Distinguished VP Analyst chez Gartner, la capacité à construire, déployer et gérer des agents d’IA sera un facteur de différenciation essentiel lors de l’évaluation des fournisseurs de cloud à l’avenir. De nombreux fournisseurs peuvent former et servir des modèles. Beaucoup moins sont prêts à orchestrer des agents intelligents dans des environnements d’entreprise, en particulier à grande échelle, sous gouvernance et avec une traçabilité complète.

La présence d’agents d’IA donne du poids à des domaines tels que la conformité réglementaire, la sécurité, les cadres de contrôle, la surveillance comportementale et les capacités de retour en arrière. Il ne s’agit pas de compléments techniques, mais d’exigences pour tout environnement dans lequel l’IA agit de manière indépendante. Si vous choisissez un fournisseur sans étudier la manière dont il prend en charge l’infrastructure des agents d’IA, vous n’êtes pas à l’abri de l’avenir.

Cette évolution vers les agents modifie également les compétences dont votre équipe a besoin. Les développeurs, les architectes et les équipes d’exploitation doivent apprendre à gérer les agents non seulement comme des services d’arrière-plan, mais aussi comme des participants actifs intégrés dans la logique de l’entreprise. Cela ajoute de la complexité, mais crée aussi un effet de levier. Les organisations qui prendront de l’avance sur cette courbe fonctionneront à un niveau de productivité plus élevé, avec des cycles d’automatisation plus rapides et des boucles de rétroaction plus étroites.

Les dirigeants doivent commencer à poser des questions difficiles : Où en sommes-nous aujourd’hui en matière de préparation des agents ? Quelles sont nos lacunes en matière de prise en charge du cloud ? Quels fournisseurs investissent réellement dans le déploiement d’agents sécurisés, évolutifs et gouvernés ? Si ces questions ne font pas encore partie de vos sessions stratégiques, elles le seront bientôt.

Les architectures d’IA en cloud hybride sont essentielles pour la flexibilité et l’interopérabilité à long terme.

Aucun fournisseur de cloud ne peut à lui seul vous offrir tout ce dont vous avez besoin. Il vous faut une approche hybrideVous avez besoin d’une approche hybride, point final. Il ne s’agit pas seulement de redondance ou de portée. C’est une question de capacité.

À mesure que l’adoption de l’IA s’intensifie, les cas d’utilisation s’étendent à tous les départements, à toutes les zones géographiques et à toutes les exigences de conformité. Cela signifie que vous aurez besoin d’environnements différents, avec des contraintes différentes. Un seul fournisseur peut être idéal pour l’échelle de l’entreprise. Un autre peut offrir une meilleure prise en charge de la souveraineté des données locales ou des certifications spécifiques à un secteur d’activité. Si vous vous limitez à un seul écosystème, vous limitez votre activité.

Ed Anderson insiste sur ce point : « L’hybride sera critique quoi qu’il arrive ». Cela signifie qu’il faut travailler dans des environnements hyperscale, spécialisés, optimisés pour l’IA et privés, et assurer l’interopérabilité entre eux. Vous ne vous contentez plus d’acheter des outils. Vous concevez une infrastructure qui doit se coordonner, s’adapter et se développer.

L’architecture doit rendre les services portables et les déploiements composables. Cela implique d’aligner l’informatique, le stockage, la sécurité, le contrôle d’accès et la gestion du cycle de vie des modèles dans tous les domaines. Les organisations qui y parviendront ne seront pas seulement plus performantes, elles évolueront plus rapidement, avec un risque opérationnel moindre.

Pour les dirigeants, il ne s’agit plus d’une question d’infrastructure. C’est une question d’agilité commerciale. L’interconnectivité entre les clouds vous permet de positionner l’IA là où elle a le plus d’impact, en négociant les coûts, les performances et la gouvernance sans compromis qui bloquent l’innovation. Votre architecture doit vous permettre de prendre des décisions basées sur les résultats, et non sur le verrouillage des fournisseurs. C’est ainsi que vous pourrez faire évoluer l’IA de manière durable.

Faits marquants

• Alignez votre stratégie sur les investissements dans le cloud : Le cloud et l’IA sont désormais interconnectés. Les dirigeants doivent s’assurer que leur stratégie d’IA est directement liée à leur choix de fournisseur de cloud pour contrôler les coûts et évoluer efficacement à mesure que les demandes d’infrastructure s’accélèrent.
• Évaluer à l’aide d’un processus de décision structuré : Les dirigeants devraient suivre un processus clair en quatre étapes, définir les besoins en matière d’IA, évaluer les capacités des fournisseurs, négocier dans le cadre des relations existantes et évaluer les exigences en matière de gouvernance et de compétences, afin de s’assurer que les déploiements d’IA sont couronnés de succès sur le plan opérationnel et financier.
• Sélectionnez les fournisseurs en fonction des cas d’utilisation : Les dirigeants doivent faire la différence entre les hyperscalers, les clouds spécialisés et les clouds optimisés pour l’IA, en s’appuyant sur le cloud privé si nécessaire pour répondre à des exigences réglementaires, de performance ou géographiques spécifiques.
• Tirez parti des clouds optimisés pour l’IA afin de favoriser les performances : Les fournisseurs de services d’IA tels que CoreWeave et Runpod se développent rapidement parce qu’ils répondent aux exigences de performance à l’échelle. Envisagez de les intégrer dans des stratégies hybrides pour gérer l’entraînement intensif des modèles et l’inférence.
• Préparez-vous au déploiement d’agents d’IA : Les agents d’IA devenant de plus en plus centraux dans les opérations, les dirigeants doivent évaluer les fournisseurs en fonction de leur capacité à gérer le cycle de vie des agents, la sécurité et la gouvernance, ce qui constituera un avantage concurrentiel essentiel.
• Construisez pour l’interopérabilité hybride : Les environnements cloud resteront distribués. Les dirigeants doivent privilégier les architectures hybrides qui permettent une intégration transparente entre les fournisseurs afin d’optimiser la flexibilité, la conformité et les performances.