Les fournisseurs de cloud public développent les solutions sur site et hybrides.
Nous assistons à un changement de stratégie de la part des principaux fournisseurs de cloud, et cela vaut la peine d’y prêter attention. Des sociétés comme Amazon Web Services ne préconisent plus une approche unique du cloud public. Au contraire, elles déploient des modèles sur site et hybrides plus solides pour donner aux entreprises plus de contrôle et de meilleures performances.
Prenons l’exemple des baies Outposts de deuxième génération d’AWS. Il ne s’agit pas de simples mises à niveau incrémentielles, mais de matériel puissant, comme les processeurs Xeon Scalable de quatrième génération d’Intel. En clair, cela signifie des calculs plus rapides là où se trouvent vos données. Il s’agit d’une décision forte, car les charges de travail actuelles ne sont pas monolithiques. Certaines ont besoin d’une faible latence, de performances prévisibles et d’une gouvernance des données plus stricte, des exigences que le cloud public seul peine à satisfaire.
En proposant ces systèmes avancés sur site, les fournisseurs de cloud répondent à la réalité et ne forcent pas les entreprises à se conformer à des limites d’infrastructure rigides. Il s’agit de rester pertinent. Les entreprises font évoluer des systèmes complexes, des pipelines d’IA, des analyses en temps réel, des cœurs de réseau, et l’infrastructure doit suivre. C’est là que les modèles hybrides entrent en jeu. Ils vous permettent d’exécuter localement des charges de travail sélectionnées tout en exploitant l’échelle du cloud lorsque vous en avez besoin.
Il ne s’agit pas d’un recul par rapport au cloud, mais d’une évolution. La planification intelligente de l’infrastructure ne consiste pas à tout miser sur une seule plateforme. Il s’agit de contrôle, de performance et de préparation à l’avenir.
La demande d’options d’infrastructures diversifiées
Aujourd’hui, les entreprises ne misent pas sur un seul type d’infrastructure, et elles ne devraient pas le faire. Les entreprises répartissent leurs charges de travail entre les clouds publics, les centres de données privés et le matériel sur site. Il ne s’agit pas d’une mesure de réduction des coûts. Il s’agit de performances, de contrôle et de capacité d’adaptation rapide.
Cette diversification est motivée par deux éléments : la demande croissante de coûts prévisibles et la maturité des technologies hybrides. La tarification à la carte des clouds publics est pratique au début. Mais pour les charges de travail lourdes et régulières, en particulier celles qui impliquent des analyses, des simulations ou de l’apprentissage automatique, elle peut devenir trop onéreuse. Les entreprises veulent de la clarté. Elles veulent des coûts fixes et connus qui s’alignent sur les cycles de planification à long terme. Les solutions sur site ou hybrides offrent cela.
De plus, le terme « sur site » n’est plus synonyme de « vieille école ». Avec des options telles que les avant-postes AWS, vous bénéficiez essentiellement de la puissance du cloud au sein de votre centre de données. Vous gardez le contrôle et réduisez le risque de volatilité des prix. Pour les dirigeants, cela signifie moins de surprises sur le bilan et une allocation de capital plus efficace.
Ce passage à une stratégie multiplateforme permet aux entreprises les plus performantes de maintenir à la fois leur flexibilité et leur discipline financière. L’infrastructure que vous choisissez doit être au service de la tâche à accomplir, et non l’inverse. C’est ainsi que vous pourrez renforcer la résilience de votre entreprise.
L’ampleur et l’intensité croissantes des charges de travail liées à l’IA
L’IA a dépassé la phase pilote. Les entreprises construisent et déploient désormais des systèmes réels, des modèles de langage, des moteurs de recommandation, des analyses prédictives, et ils nécessitent d’énormes quantités de calcul et de stockage. Entraîner des modèles et exécuter des inférences en temps réel de manière cohérente sur une infrastructure cloud peut s’avérer très rapidement coûteux. Outre le coût, la latence et le contrôle sont tout aussi importants.
Nombreuses sont les plateformes de cloud public ne sont pas équipées pour fournir des performances soutenues et abordables pour les charges de travail d’IA à grande échelle au fil du temps. C’est là que les stratégies hybrides et sur site entrent en jeu. Elles permettent aux entreprises de s’approprier une plus grande partie de leur environnement opérationnel. Vous n’avez pas besoin d’envoyer des ensembles de données massifs dans le cloud uniquement pour bénéficier de l’IA. Vous pouvez rapprocher le calcul des données, maintenir une faible latence et éviter les cycles de facturation imprévisibles.
Il ne s’agit pas de reproduire le cloud à l’intérieur de votre bureau. Il s’agit d’appliquer la bonne architecture à la bonne charge de travail. Si vous avez besoin d’un accès à long terme à des GPU puissants ou à des accélérateurs spécialisés, l’infrastructure sur site vous permet de prévoir les coûts. Si vous avez besoin d’une capacité de rafale ou d’une portée mondiale, le cloud public reste intéressant. Ce qui compte, c’est d’avoir la flexibilité de choisir, sans compromis.
La plupart des futures mises en œuvre de l’IA seront hybrides à la base. En effet, la viabilité à long terme dépend à la fois des performances et de la maîtrise des coûts. Les entreprises qui le reconnaissent et qui investissent dans ce domaine dès maintenant seront mieux placées pour évoluer rapidement et s’adapter à l’accélération de l’innovation en matière d’IA.
Structures tarifaires élevées dans les environnements de cloud public.
La tarification dans le cloud public est optimisée pour de courtes périodes, et non pour une utilisation intensive soutenue. Cela devient un problème pour les entreprises qui mettent à l’échelle des charges de travail intenses telles que les formations distribuées, le traitement en temps réel ou les simulations avancées. Ces tâches exigent des ressources de calcul avancées, notamment des GPU et des architectures parallèles, qui coûtent cher sur les plateformes de cloud.
AWS a pris certaines mesures pour résoudre ce problème. Par exemple, les nouveaux types d’instance conçus pour les cas d’utilisation sur site, comme ceux qui prennent en charge les données en temps réel ou les réseaux 5G, sont un signe que les fournisseurs de cloud comprennent l’enjeu. Mais soyons clairs : la plupart des modèles de cloud public favorisent encore fortement les services centralisés à forte marge. Cela laisse un vide pour les entreprises qui tentent d’innover à grande échelle sans gonfler en permanence les coûts d’exploitation.
C’est là que les solutions hybrides et sur site offrent un avantage. Les entreprises peuvent contrôler les dépenses d’infrastructure, éviter la volatilité des prix du cloud et maintenir la transparence dans les prévisions de coûts. À mesure que vous développez vos opérations basées sur l’IA ou que vous étendez vos applications critiques, cette visibilité devient essentielle.
Pour les dirigeants, il ne s’agit pas seulement d’une décision technique, mais aussi d’une question d’efficacité du capital. En investissant dans la bonne combinaison d’infrastructures, vous vous assurez de ne pas payer plus que nécessaire pour obtenir les performances dont vous avez besoin. Une stratégie d’infrastructure adaptée signifie que vos ressources travaillent plus dur et que vos marges sont mieux protégées.
La planification stratégique des infrastructures est inestimable
Tous les dirigeants qui réfléchissent à l’échelle, aux performances et aux coûts le savent : le cloud seul ne vous permettra pas d’atteindre vos objectifs. Les charges de travail d’IA dépassent déjà ce que les modèles de cloud traditionnels peuvent économiquement prendre en charge. À l’avenir, la pression ne fera que s’intensifier. Il est temps de définir une stratégie d’infrastructure claire, flexible et conçue pour une exécution à long terme, et pas seulement pour une commodité à court terme.
Commencez par analyser vos modèles de charge de travail. Vous devez comprendre quelles applications nécessitent une faible latence, lesquelles ont besoin d’une disponibilité de calcul constante, lesquelles impliquent des données sensibles et lesquelles peuvent tolérer des performances variables. Une fois ces éléments définis, vous pouvez prendre des décisions de placement plus intelligentes : cloud public pour les tests, on-prem pour l’inférence, hybride pour les pipelines de production. La bonne architecture minimise le gaspillage et étend les capacités.
Deuxièmement, intégrez la flexibilité dans votre configuration. Un modèle hybride ancré par un placement intelligent de la charge de travail vous offre des options, l « évolutivité du cloud, le contrôle sur site et l’efficacité d’une intégration intelligente. La dépendance à l » égard d’un fournisseur unique limite votre capacité à négocier les prix, à adopter des innovations plus rapides ou à pivoter sur le plan opérationnel lorsque votre stratégie évolue.
Enfin, pensez à l’avenir. L’IA ne sera pas seulement une mise en œuvre spécifique à un service. Elle façonnera le développement des produits, l’engagement des clients, la logistique et bien plus encore. À mesure que les coûts de l’IA augmenteront, et ils le feront, une croissance durable dépendra d’une infrastructure qui fonctionne à l’échelle et qui protège vos marges. Évitez les plateformes où l’innovation s’accompagne d’un blocage à long terme ou de dépenses imprévisibles.
Le leadership dans ce domaine consiste à adopter une attitude proactive et à faire de l’infrastructure un élément fondamental de votre stratégie de croissance, et non une réflexion après coup. Les entreprises qui y parviendront seront celles qui façonneront la prochaine décennie de l’entreprise intelligente.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Le cloud public étend sa présence sur site : Les grands fournisseurs tels qu’AWS se lancent dans les solutions sur site avec des offres avancées pour prendre en charge les charges de travail critiques en termes de performances. Les dirigeants devraient explorer les modèles hybrides pour obtenir plus de contrôle et de flexibilité opérationnelle.
- La demande de solutions hybrides augmente avec les stratégies multiplateformes : Les entreprises répartissent les charges de travail sur des systèmes publics, privés et sur site afin d’assurer la stabilité des coûts et l’agilité du déploiement. Les dirigeants doivent développer des stratégies d’infrastructure dynamiques alignées sur les exigences spécifiques des charges de travail.
- La croissance de l’IA remet en question l’économie du cloud public : Les charges de travail d’IA sont gourmandes en ressources et favorisent les environnements où les coûts sont prévisibles et la latence réduite. Les dirigeants devraient privilégier les architectures hybrides ou sur site pour soutenir la croissance évolutive de l’IA.
- Les modèles de tarification du cloud incitent à réévaluer les coûts : Les coûts élevés du cloud public pour les charges de travail informatiques lourdes entraînent une migration vers des solutions hybrides et sur site. Les dirigeants doivent évaluer l’économie des charges de travail et rééquilibrer les investissements dans l’infrastructure en conséquence.
- Une infrastructure à l’épreuve du temps nécessite une planification stratégique : Le succès à long terme de l’IA et des opérations numériques repose sur l’évaluation du placement de la charge de travail et de la flexibilité de l’infrastructure. Les dirigeants devraient investir dès maintenant dans des modèles hybrides adaptables pour sécuriser l’échelle opérationnelle, la résilience et la rentabilité.
