Les entreprises sont confrontées à la complexité du multicloud
L’IA offre des possibilités considérables. Elle remodèle rapidement les industries. Mais à l’heure actuelle, de nombreuses entreprises avancent trop rapidement sans plan, et cela se voit. Dans les premiers temps du multicloud, les entreprises concevaient des systèmes bien équilibrés entre plusieurs fournisseurs de cloud pour stimuler la flexibilité, la performance et minimiser les risques. C’était un travail intelligent et régulier. Mais avec l’explosion de l’adoption de l’IA, cette discipline s’est effondrée.
Ce qui se passe est simple : les entreprises intègrent des systèmes d’IA dans leurs installations multicloud existantes sans repenser l’architecture. Elles poursuivent l’innovation sans mettre à niveau les stratégies de base qui la soutiennent. Les clouds axés sur le GPU, comme CoreWeave, se précipitent pour répondre à l’incroyable demande de puissance de traitement, car les fournisseurs traditionnels ne peuvent pas suivre. Résultat ? Des systèmes fragmentés, des coûts qui montent en flèche et une pression réelle sur les opérations.
Les entreprises ont affaire à des plates-formes cloisonnéesLes entreprises sont confrontées à des plateformes cloisonnées, à des flux de données disjoints et à des inefficacités croissantes qui ralentissent tout. Tels sont les effets en aval d’une évolution rapide sans analyse du chemin à parcourir. L’IA remodèle l’ensemble de l’environnement. Ne pas reconnaître cette simple vérité place les entreprises dans des positions risquées dans lesquelles elles n’ont pas besoin de se trouver.
Les décideurs doivent prendre ce moment au sérieux. Un réalignement discipliné entre les projets d’IA et les stratégies multicloud fondamentales n’est pas facultatif, il est essentiel s’ils espèrent évoluer sans chaos.
Les charges de travail pilotées par l’IA posent des défis uniques
Les charges de travail d’IA ne sont pas construites comme les applications cloud traditionnelles. Elles sont plus lourdes, plus rapides et plus gourmandes. L’IA générative, les modèles d’apprentissage automatique, nécessitent des GPU spécialisés, et pas seulement des serveurs polyvalents. Ils exigent l’accès à des ensembles de données massifs pour l’entraînement et l’inférence. Et ils sont très sensibles aux retards et aux inefficacités.
La plupart des stratégies de cloud pour les entreprises ont été conçues pour le stockage et l’informatique standard. Elles n’ont jamais été conçues pour répondre aux exigences élevées que l’IA impose à l’infrastructure. Par conséquent, les entreprises qui tentent d’adapter les configurations multicloud existantes se heurtent à des difficultés. Rapidement. Intégrer l’IA, ce n’est pas seulement ajouter de nouveaux outils, c’est aussi traiter efficacement d’énormes ensembles de données à travers les fournisseurs de cloud, gérer des ressources matérielles très spécifiques comme les GPU NVIDIA, et assembler tout cela sans perdre en vitesse ou en contrôle.
Lorsque les données sont stockées dans un cloud et que les GPU vivent dans un autre, les tâches simples deviennent coûteuses et lentes. Les entreprises supportent des coûts de transfert considérables, sont confrontées à une latence imprévisible et perdent les performances dont les initiatives d’IA ont besoin pour réussir. Dans le même temps, les frais généraux de gestion explosent. Les entreprises se retrouvent avec des plateformes incompatibles, des API dispersées et des équipes informatiques qui tentent de jongler avec de multiples systèmes opérationnels qui n’ont jamais été conçus pour fonctionner ensemble.
Les dirigeants de C-suite doivent comprendre que les charges de travail d’IA perturbent profondément les environnements multicloud. Il ne s’agit pas d’une « mise à jour d’application », mais d’une force qui exige une évolution de l’infrastructure. Ne pas reconstruire les systèmes en tenant compte des besoins spécialisés de l’IA coûte aux entreprises de l’argent, du temps et un avantage concurrentiel. Les dirigeants avisés investiront dès maintenant dans des architectures robustes qui s’adaptent réellement à ces nouvelles réalités, au lieu de perdre du temps à essayer de rafistoler d’anciens modèles qui n’ont jamais été conçus pour un tel niveau de complexité.
Les fournisseurs de cloud axés sur les GPU redessinent le paysage mais ajoutent à la complexité opérationnelle
L’essor des fournisseurs de cloud axés sur les GPU, comme CoreWeave et Lambda Labs, n’est pas le fruit du hasard. La demande de GPU a explosé, et les hyperscalers traditionnels comme AWS, Microsoft Azure et Google Cloud Platform n’ont tout simplement pas pu suivre. Les fournisseurs spécialisés ont réagi rapidement, optimisé leurs services pour les besoins de l’IA et de l’apprentissage automatique, et conquis un terrain essentiel. Aujourd’hui, ils constituent une force majeure pour la prochaine phase de l’évolution du cloud.
Mais si ces fournisseurs de GPU offrent des performances avancées pour les charges de travail d’IA, ils introduisent également de nouveaux problèmes réels. Leurs services cloud sont conçus différemment, les modèles de tarification sont différents, les conditions contractuelles sont différentes, les mécaniques opérationnelles sont différentes. Les entreprises se retrouvent désormais à gérer deux types de partenaires cloud fondamentalement différents, chacun ayant ses propres règles opérationnelles et exigences de gestion. Les outils d’orchestration et de gestion traditionnels sont souvent insuffisants lorsque les entreprises tentent de jeter un pont entre ces deux mondes.
Les silos opérationnels se multiplient. Les entreprises ont plus de mal à coordonner les ressources entre les hyperscalers et les clouds spécialisés dans les GPU. La surveillance des performances devient fragmentée. L’observabilité diminue. Le contrôle des charges de travail entre différents types de cloud est inefficace. Les objectifs initiaux du multicloud, résilience, optimisation, flexibilité, commencent à s’éloigner.
Les dirigeants qui pensent que l’intégration d’un fournisseur axé sur le GPU est simple passent à côté d’une réalité opérationnelle plus vaste. Ce changement exige de repenser les modèles organisationnels, les approches de gestion et la manière dont les stratégies multicloud sont effectivement mises en œuvre dans des cultures technologiques très différentes.
Une planification et une préparation insuffisantes sont les principales raisons des échecs actuels du multi-nuage.
Si les entreprises éprouvent aujourd’hui des difficultés avec l’infrastructure cloud pilotée par l’IA, ce n’est pas uniquement parce que la technologie évolue rapidement. C’est parce que la plupart des entreprises ont sous-estimé le niveau de changement qu’exige l’IA. Elles ont lancé des projets d’IA sans se poser de questions fondamentales sur la manière dont les nouvelles charges de travail remodèlent les exigences techniques et opérationnelles. C’est à cause de ce manque de planification que les stratégies multicloud s’effondrent aujourd’hui.
De nombreuses entreprises se sont précipitées dans l’adoption de l’IA en pensant qu’elles pouvaient étendre les configurations cloud existantes. Cela ne fonctionne pas à grande échelle. Les charges de travail d’IA créent des défis spécifiques, une demande énorme de GPU spécialisés, des besoins massifs de déplacement de données, de nouveaux types de cadres d’orchestration, qui n’ont pas été pris en compte dans les conceptions multicloud initiales. L’inadéquation entre les anciennes architectures et les nouvelles réalités induites par l’IA conduit à des ressources surprovisionnées, à des coûts exorbitants, à des performances système médiocres et à des équipes informatiques frustrées.
Il existe une autre lacune critique : les capacités de la main-d’œuvre. Les équipes informatiques traditionnelles construites pour des opérations cloud standard ne sont souvent pas préparées à la gestion du GPU, aux MLOps et aux subtilités de l’orchestration de l’IA. Le recyclage est nécessaire, mais lorsque les entreprises évoluent plus vite que la capacité de leur personnel à faire évoluer leurs compétences, il devient impossible d’ignorer l’écart dans la stratégie d’exécution.
Les dirigeants doivent en assumer la responsabilité. La planification doit aller au-delà des objectifs commerciaux et inclure des stratégies opérationnelles et d’infrastructure sérieusement détaillées, conçues spécifiquement pour répondre aux exigences de l’IA. Les actions rapides sans fondations solides rendent les entreprises plus fragiles, et non plus innovantes. Un leadership intelligent signifie aujourd’hui qu’il faut investir dans la préparation à long terme, et non dans des gains à court terme.
Des ajustements stratégiques délibérés sont essentiels pour éviter l’échec du multicloud à l’ère de l’IA.
La réussite de l’IA dans un environnement multicloud passe par des actions intelligentes et délibérées. Les entreprises qui souhaitent exploiter pleinement la puissance de l’IA doivent commencer par évaluer honnêtement leurs environnements actuels. Comprenez ce qui fonctionne déjà, ce qui cède sous la pression et où les charges de travail spécialisées, en particulier l’IA, ont leur place. Les hyperscalers ont toujours un rôle à jouer, mais les fournisseurs axés sur les GPU sont désormais des partenaires essentiels. Savoir quelles charges de travail s’exécutent où et pourquoi est une responsabilité de leadership.
Une orchestration standardisée et centralisée est obligatoire. Kubernetes et les technologies similaires offrent aux entreprises un moyen de déployer et de mettre à l’échelle des charges de travail d’IA sur divers systèmes sans perdre le contrôle. Sans normalisation, les flux de travail se fragmentent, la visibilité opérationnelle s’effondre et la complexité de la gestion va à l’encontre de toute initiative d’IA.
Les stratégies de placement des données doivent également être repensées. Le déplacement de pétaoctets de données d’entraînement entre les clouds est lent et coûteux. Les entreprises doivent positionner les données de manière stratégique, à proximité des ressources GPU si possible, afin de réduire les coûts de transfert inutiles et les délais de latence. Une mauvaise stratégie en matière de données est l’un des moyens les plus rapides de saper les performances de l’IA et de faire exploser les coûts opérationnels.
Le contrôle des coûts doit être au centre de la conversation dès le premier jour. Le partenariat avec les équipes finops n’est pas facultatif si l’objectif est un réel retour sur investissement. Les factures des GPU cloud peuvent grimper rapidement. Sans un suivi financier proactif, une analyse des tendances de facturation et un redimensionnement des ressources, les entreprises perdront de la visibilité et perdront de l’argent sans même s’en rendre compte.
Le changement le plus important est peut-être le suivant : les entreprises doivent moderniser leur personnel. Il n’y a pas de raccourci possible. Les environnements cloud centrés sur l’IA nécessitent de nouvelles compétences en matière de MLOps, de gestion des GPU, d’orchestration intercloud et de traitement efficace des données à l’échelle. Les équipes informatiques qui étaient efficaces l’année dernière n’ont peut-être plus les bonnes compétences. Les dirigeants doivent investir énergiquement dans la formation technique continue et l’élargissement des compétences, sinon ils continueront à élaborer des stratégies dont l’exécution échouera.
Les entreprises qui combinent une réorientation stratégique délibérée, une normalisation opérationnelle, une gestion financière plus intelligente et une une montée en compétence ciblée stabiliseront leurs environnements multicloud et prendront un réel élan.
Faits marquants
- Les entreprises sont aux prises avec la complexité de l’IA multicloud : L’adoption rapide de l’IA sans repenser les stratégies multicloud fragmente les opérations et fait grimper les coûts. Les dirigeants doivent réaligner les architectures dès maintenant avant que les inefficacités ne deviennent systémiques.
- Les charges de travail liées à l’IA mettent à mal les modèles multicloud traditionnels : L’IA exige des GPU spécialisés et le traitement de gros volumes de données que la plupart des configurations multicloud traditionnelles ne peuvent pas prendre en charge efficacement. Les dirigeants doivent repenser les stratégies cloud en fonction des besoins uniques de l’IA en matière d’infrastructure.
- Les fournisseurs axés sur le GPU ajoutent de nouveaux défis opérationnels : Les clouds spécialisés comme CoreWeave et Lambda Labs offrent des performances critiques en matière d’IA, mais introduisent des silos de gestion. Les décideurs doivent anticiper les obstacles à l’intégration et prévoir une orchestration standardisée.
- Une mauvaise planification est la cause première des échecs du multicloud : Les entreprises sous-estiment la façon dont l’IA modifie la dynamique des charges de travail, ce qui entraîne une sous-utilisation et une augmentation des dépenses. L’appropriation au niveau de la direction pour piloter une planification cloud détaillée et spécifique à l’IA est essentielle.
- Les ajustements stratégiques sont la seule voie vers le succès : Les entreprises gagnantes définiront des stratégies claires en matière de charge de travail d’IA, normaliseront les opérations, optimiseront les coûts du cloud avec le soutien des finops et feront monter en compétence de manière agressive les équipes informatiques pour rester en tête des demandes techniques croissantes.
