Nouveaux standards du cloud portés par l’IA et la donnée

Le cloud AI-native redéfinit l’infrastructure en plaçant l’intelligence artificielle en son cœur.

Les configurations actuelles du cloud ont été construites pour des charges de travail qui avaient du sens il y a dix ans, des choses comme l’exécution d’applications SaaS et la maintenance du stockage de données. Elles n’ont pas été conçues pour l’IA. Aujourd’hui, nous avons affaire à des modèles génératifs, à des vecteurs intégrés, à des flux de travail agentiques. Et ceux-ci ont besoin d’un tout autre niveau de puissance.

Un Cloud natif en matière d’IA ne traite pas l’IA comme une charge de travail que vous ajoutez ultérieurement. C’est la base. Chaque partie de la pile, stockage, calcul, mémoire, réseau, doit être repensée en fonction du traitement de l’IA en temps réel. Nous parlons d’accès aux données à faible latence, de débit à large bande passante et de pipelines d’inférence qui s’exécutent sur des grappes de GPU et de TPU. C’est la nouvelle norme.

Ce changement n’est pas superficiel. Il est structurel. Une plateforme conçue pour l’IA à partir de zéro élimine les frictions : plus besoin de patcher des outils qui n’ont pas été conçus pour s’adapter à la complexité des modèles. Vous ne verrez plus les coûts d’utilisation grimper en flèche parce que votre système n’a pas été optimisé pour le fonctionnement de l’IA. Il s’agit moins d' »améliorer » l’infrastructure cloud que de repenser son objectif dans son intégralité.

Pour les dirigeants de C-suite, cela est important car la valeur à long terme de l’IA dans votre entreprise, qu’il s’agisse des opérations, des produits ou de la prise de décision, dépend entièrement de la façon dont votre infrastructure la prend en charge. Traiter l’IA comme un simple service ne fonctionne plus. L’IA doit faire partie de l’ADN de vos systèmes. Intégrez-la dès le départ. Ou prenez du retard plus tard.

Selon la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), les systèmes cloud-native modernes améliorent la résilience et l’évolutivité en utilisant des conteneurs, des microservices et des API. Le cloud AI-native va encore plus loin, en alignant complètement l’infrastructure sur les besoins spécifiques à l’IA.

La demande croissante de charges de travail d’IA intensives nécessite une refonte complète des infrastructures cloud traditionnelles

L’IA n’est pas une simple fonction logicielle. C’est un véritable trou noir informatique. Ces modèles, en particulier les modèles génératifs, exigent une énorme puissance de traitement et une énorme bande passante de mémoire. Vous ne pouvez pas les exécuter efficacement sur des architectures traditionnelles conçues pour des applications web de base ou des tableaux de bord SaaS. Ils ne sont tout simplement pas évolutifs.

Les grands modèles de langage (LLM) et autres architectures complexes s’entraînent sur des milliards de paramètres. Le service et le réglage fin de ces charges de travail nécessitent une informatique parallèle utilisant des clusters de GPU, souvent répartis sur plusieurs zones et emplacements dans le cloud. Et si votre infrastructure n’est pas en mesure de fournir une faible latence entre ces nœuds, vous perdez en performance et en argent. Rapidement.

L’accès aux données est tout aussi essentiel. Les systèmes d’IA doivent s’interfacer avec des ensembles de données vastes et variés, en temps réel. Les systèmes traditionnels créent des goulets d’étranglement. La latence tue le rendement. Même l’inférence est étouffée si votre architecture ne peut pas alimenter dynamiquement les modèles avec les bonnes données structurées, non structurées et contextuelles.

C’est pourquoi des entreprises comme CoreWeave et Lambda gagnent du terrain. Forrester prévoit une forte augmentation de ces « fournisseurs de « néocloud d’ici 2026. Ils construisent des infrastructures optimisées uniquement pour les performances des GPU et surpassent souvent les grands hyperscalers en termes de vitesse et de coût. C’est la référence aujourd’hui. Non pas la compatibilité, mais la vitesse.

Les dirigeants qui prennent des décisions stratégiques doivent comprendre ceci : Les charges de travail d’IA ne sont plus seulement des expériences isolées. Elles s’intègrent dans les fonctions de base des produits, les opérations, la conformité, l’expérience client. Et elles ont besoin d’une infrastructure capable d’évoluer en même temps que leur demande croissante. Investir dans des plateformes flexibles et optimisées pour l’IA n’est pas une solution d’avenir. C’est une question de survie sur un marché où la vitesse et l’intelligence sont devenues les véritables facteurs de différenciation.

Le cloud natif de l’IA intègre des composants spécialisés.

Si vous voulez vraiment développer l’IA, vous avez besoin d’une infrastructure spécialement conçue à cet effet, et pas seulement d’une réaffectation. Les plateformes cloud traditionnelles n’ont pas été conçues pour prendre en charge des systèmes d’IA de longue durée, avec état, qui interagissent avec des données en temps réel ou traitent des centaines de requêtes par seconde en pleine complexité du modèle. C’est là que des composants clés tels que les bases de données vectorielles et les outils de gestion autonomes entrent en jeu.

Les bases de données vectorielles fournissent aux modèles une mémoire contextuelle. Elles permettent aux systèmes d’IA de se référer à des interactions passées et de récupérer instantanément des informations sémantiques. Il ne s’agit pas seulement d’une amélioration de la précision ; c’est une étape vers la réduction des hallucinations, l’ancrage des modèles dans des données propriétaires et le maintien de la pertinence contextuelle des résultats. Ces systèmes ne sont pas optionnels, ils sont essentiels pour permettre des comportements d’IA sûrs, interprétables et fiables.

Parallèlement, nous assistons à l’essor des opérations autonomes, ou de ce que vous entendrez de plus en plus souvent appeler agenticOps. Il s’agit de l’IA qui gère l’infrastructure elle-même. Cela signifie résoudre automatiquement les problèmes du système, réacheminer le trafic, mettre à l’échelle les ressources en fonction de la charge, et même optimiser les dépenses dans le cloud. La plupart des entreprises ont encore affaire à des systèmes réactifs. Les clouds natifs de l’IA peuvent fonctionner de manière proactive, en temps réel.

Ce niveau d’autorégulation n’est pas une question de commodité. Il s’agit de stabilité et de rentabilité. Lorsque les modèles peuvent ajuster la consommation de calcul, résoudre les problèmes de latence et s’adapter à l’évolution de la demande, le tout sans intervention humaine, vous obtenez des performances prévisibles à grande échelle. Vous supprimez également des couches d’opérations manuelles et réduisez le risque de temps d’arrêt pendant les charges de travail critiques.

Pour les équipes dirigeantes, c’est l’occasion de remodeler les modèles opérationnels. Vous ne vous contentez pas de déployer des applications plus intelligentes, vous alignez l’infrastructure sous-jacente sur celles-ci. Cela signifie une observabilité en temps réel, une tolérance aux pannes intégrée à la pile et des systèmes d’IA qui se gèrent eux-mêmes. Faire en sorte que l’IA fonctionne bien en production ne relève plus de la conjecture. C’est une question d’ingénierie de bas en haut.

Le cloud natif de l’IA établit un flux de développement intégré et de bout en bout.

Vous ne pouvez pas construire une IA compétitive en utilisant des systèmes déconnectés. Les stratégies traditionnelles de transfert ne fonctionnent pas lorsque vous développez des modèles qui nécessitent un recyclage constant, un retour d’information itératif et un suivi de production précis. Le cloud AI-native permet à l’IA de faire partie du cycle de développement complet, du début à la fin, sans compromis.

Chaque partie de ce nouveau flux de travail est structurée autour de la vitesse, de la visibilité et de l’échelle. Vous ne vous contentez plus de former des modèles de manière isolée. Vous concevez des pipelines qui entraînent, déploient, contrôlent et ré-entraînent en permanence sur la base d’un retour d’information en direct. Il s’agit d’une boucle, pas d’une ligne. Et cela n’est possible que lorsque l’infrastructure le prend en charge par défaut.

Cet écosystème comprend des outils tels que les microservices et l’orchestration de conteneurs, qui permettent aux développeurs de modulariser les composants d’IA et de les mettre à l’échelle de manière indépendante. Il comprend également des pipelines CI/CD adaptés aux modèles, et pas seulement au code, qui automatisent la livraison, les tests, le retour en arrière et la version des services d’IA dans tous les environnements.

L’observabilité est intégrée. Il s’agit d’un changement important. Vous pouvez voir quand les modèles commencent à dériver, quand la précision de l’inférence diminue ou quand les coûts d’infrastructure augmentent. Vous n’êtes pas obligé de réagir aux problèmes une fois qu’ils ont atteint la production. Vous surveillez les performances de l’IA avec la même rigueur et les mêmes mesures en temps réel que celles utilisées dans l’ingénierie de haute disponibilité.

Selon la Cloud Native Computing Foundation, l’utilisation de frameworks d’orchestration évolutifs avec IA (Kubernetes, OpenTelemetry, etc.) permet d’améliorer les performances et de réduire les coûts grâce à l’automatisation et à une allocation efficace du compute. Il ne s’agit pas seulement d’outils. Ce sont des exigences structurelles.

Du point de vue de la direction, il ne s’agit pas d’une question d’outils, mais d’alignement. Les équipes d’ingénierie, d’exploitation, de conformité et de produits doivent toutes travailler à partir de la même plateforme. Le cloud natif en matière d’IA permet cette cohésion. Il offre à vos équipes l’infrastructure nécessaire pour créer, faire évoluer et gérer les modèles d’IA en tant que services intégrés permanents, et non en tant que projets ponctuels. Si vous développez l’IA dans toutes les fonctions de l’entreprise, ce contrôle de bout en bout n’est pas seulement utile. Il est essentiel.

Le cloud natif de l’IA offre des avantages commerciaux considérables.

Lorsque l’IA est intégrée à votre infrastructure dès le premier jour, les avantages ne sont pas progressifs, ils sont systémiques. Le cloud natif de l’IA ne se limite pas à l’optimisation du calcul. Il permet à une entreprise d’agir plus rapidement, de répondre automatiquement et d’évoluer intelligemment dans toutes les fonctions clés.

Les tâches de routine peuvent être automatisées avec un minimum de frais généraux. L’IA traite et évalue les flux de données en temps réel sans attendre une analyse par lots ou une intervention manuelle. Votre organisation passe ainsi d’une prise de décision réactive à une prise de décision prédictive. La maintenance peut être proactive. Les chaînes d’approvisionnement peuvent s’auto-ajuster. L’engagement des clients devient dynamique, et non plus scénarisé.

L’hyperpersonnalisation est un autre avantage évident. Les environnements natifs de l’IA permettent une synthèse rapide d’ensembles massifs de données en temps quasi réel. Cela signifie que votre plateforme peut répondre au comportement individuel des utilisateurs à grande échelle, en adaptant les expériences, les offres, les interfaces et la fourniture de services en fonction de signaux constamment mis à jour. Ces possibilités étaient auparavant limitées par des modèles lents et des inférences retardées. Ce n’est plus le cas.

Sur le plan opérationnel, le cloud AI-native réduit la pression sur les coûts et augmente le débit du système. Vous minimisez les cycles d’inactivité grâce à une planification optimisée et à une automatisation intelligente. Vous réduisez les temps d’arrêt car les systèmes s’adaptent d’eux-mêmes. Les flux de travail entre les départements deviennent plus rapides et plus précis, avec moins de dépendances manuelles.

La transformation de l’entreprise est mesurable. L’efficacité augmente. Le temps nécessaire à la prise de conscience diminue. Les services deviennent plus résilients et plus pertinents. Du point de vue des dirigeants, l’IA passe d’une expérience technologique à un moteur de revenus, de productivité et de stratégie. Il ne s’agit pas de superposer l’automatisation après coup. Il s’agit de faire fonctionner votre entreprise sur des architectures conçues pour l’automatisation.

Les entreprises peuvent adopter le cloud natif de l’IA par de multiples voies stratégiques.

Le cloud natif de l’IA n’est pas un voyage à itinéraire unique. Les points d’entrée sont flexibles et doivent s’aligner sur le rythme, les ressources et les objectifs de votre organisation. Ce qui compte, c’est que vous évoluiez intelligemment, en partant de là où vous êtes, sans rogner sur les capacités ou la gouvernance.

Forrester met en évidence cinq voies viables pour construire ou développer une pile native d’IA. Chacune d’entre elles prend en charge des dynamiques internes différentes, depuis les équipes techniques des startups jusqu’aux services informatiques des entreprises mondiales.

Tout d’abord, l’écosystème de l’IA à code source ouvert. Il s’agit de l’un des secteurs de R&D qui évolue le plus rapidement. Kubernetes, les pipelines distribués et les frameworks Model-as-a-Service permettent un accès direct à l’innovation. Les développeurs peuvent déplacer leur travail des ordinateurs de bureau vers des environnements évolutifs et prêts pour les clusters, gagnant ainsi en rapidité et en flexibilité de calcul.

Deuxièmement, la néo-plateforme en tant que service (PaaS) centrée sur l’IA. Ces environnements simplifiés et préconfigurés font abstraction d’une grande partie de la complexité du backend. Pour les équipes qui recherchent la rapidité sans sacrifier le contrôle du modèle, cette approche offre un équilibre solide, en particulier lorsqu’il s’agit de l’intégrer dans des flux de travail ML existants.

Troisièmement, les services d’IA gérés par le cloud public. Ces services sont déjà utilisés dans plusieurs secteurs : Azure AI Studio, Amazon Bedrock et Google Vertex. Au départ, il s’agissait d’outils d’expérimentation à faible friction. Aujourd’hui, ce sont des plateformes centrales pour les équipes d’entreprise qui cherchent à rendre l’IA opérationnelle avec une fiabilité éprouvée et un accès multi-équipes.

Quatrièmement, les plateformes d’infrastructure d’IA dédiées, ou les néoclouds comme CoreWeave et Lambda. Ces plateformes sont spécialement conçues pour une exécution rapide de l’IA. Elles offrent un calcul optimisé par le GPU et éliminent les contraintes héritées du CPU. Pour les entreprises qui investissent massivement dans la formation et l’inférence de modèles, cette voie offre des performances par dollar à l’échelle.

Enfin, les plateformes de données/AI telles que Databricks et Snowflake associent une architecture de données robuste à des outils de déploiement de l’IA. Elles conviennent bien aux équipes qui travaillent déjà au sein d’écosystèmes de données modernes basés sur le Cloud et qui cherchent à mettre à l’échelle l’entraînement, le réglage fin et l’observabilité des modèles sans avoir à mettre en place une infrastructure lourde.

Du haut en bas de l’échelle, cela signifie une flexibilité stratégique. Vous n’avez pas besoin de tout construire à partir de zéro. Vous devez investir dans ce qui s’aligne, puis évoluer en fonction des résultats obtenus. Forrester recommande de commencer par un audit de la pile d’IA de votre fournisseur de cloud existant. Établissez une feuille de route basée sur des cas d’utilisation fondamentaux. N’élargissez que lorsque les performances et les impacts opérationnels justifient la couche suivante.

Évitez les déploiements prématurés d’IA. En l’absence d’une gouvernance claire, les équipes risquent de poursuivre des projets coûteux à maintenir, mais dont la valeur n’est pas claire. Concentrez-vous sur des projets pilotes ciblés. Tirez-en des enseignements. Généraliser ces enseignements à l’ensemble de vos unités opérationnelles. Laissez les résultats évolutifs guider votre prochain investissement.

Résultat : Le cloud natif de l’IA est désormais la couche d’infrastructure pour les capacités compétitives des entreprises. Il y a plusieurs façons d’y accéder, mais elles nécessitent toutes une intention sérieuse, un rythme stratégique et aucune tolérance pour les systèmes à moitié construits.

Principaux enseignements pour les décideurs

• L’IA au cœur de l’infrastructure : Les dirigeants doivent cesser de considérer l’IA comme une charge de travail secondaire et concevoir plutôt l’infrastructure autour d’elle pour prendre en charge les besoins d’exécution dynamique à haut débit et à faible latence.
• Le cloud traditionnel n’est pas conçu pour l’échelle de l’IA : Les dirigeants doivent se moderniser au-delà des configurations cloud standard pour gérer les exigences croissantes de l’IA en matière de calcul et de données en temps réel, en particulier à mesure que la complexité des modèles et la fréquence des déploiements augmentent.
• Les composants spécialisés favorisent les performances : L’investissement dans des bases de données vectorielles et des opérations pilotées par des agents permet aux systèmes d’IA de disposer d’une mémoire persistante et d’un contrôle autonome, ce qui réduit les hallucinations et améliore l’efficacité du système à grande échelle.
• L’intégration de l’IA de bout en bout est désormais essentielle : Les décideurs doivent construire pour l’itération et le déploiement continus de modèles dès le départ, en utilisant des flux de travail conteneurisés et des outils d’observabilité pour garantir la performance et l’agilité à long terme.
• Amélioration de l’efficacité et de la personnalisation de l’entreprise : L’intégration de l’IA dans l’infrastructure cloud favorise l’automatisation en temps réel, la vision prédictive et les services hyperpersonnalisés, ce qui amplifie directement la vitesse opérationnelle et la pertinence pour les clients.
• Les voies d’adoption multiples réduisent les frictions : Les entreprises devraient choisir l’approche cloud native en matière d’IA qui s’aligne sur leur maturité technologique, en évaluant les écosystèmes comme l’open-source, le PaaS, les néoclouds ou les plateformes intégrées de données/AI, et évoluer en fonction des résultats.