L'IA a besoin d'une infrastructure de données solide pour créer de la valeur

Reconstruire la pile de données pour l'IA

L'intelligence artificielle occupe désormais le sommet des priorités des directions d'entreprise, mais une réalité s'impose de plus en plus clairement : le principal frein à une adoption concrète n'est pas la technologie elle-même, mais l'état des données. Bavesh Patel, vice-président senior chez Databricks, résume le problème sans détour : "La qualité de l'IA, son efficacité réelle, dépend directement de l'information disponible dans votre organisation." Or dans la grande majorité des entreprises, cette information reste dispersée entre des systèmes hérités, des applications cloisonnées et des formats incompatibles. Sans infrastructure unifiée, les modèles d'IA produisent des résultats peu fiables, dépourvus de contexte, ce que Patel qualifie simplement de "terrible AI". La solution passe par une consolidation des données dans des formats ouverts, une gouvernance rigoureuse des accès, et une architecture capable de combiner données structurées et non structurées en temps réel. L'enjeu est directement compétitif. Pour Patel, "le vrai différenciateur concurrentiel de la plupart des organisations, c'est leur propre data, combinée aux données tierces qu'elles peuvent y ajouter". Les entreprises qui parviennent à poser ces fondations correctement débloquent des gains mesurables : automatisation de workflows complexes, efficacité opérationnelle accrue, voire création de nouvelles lignes de revenus. Rajan Padmanabhan, responsable technologique chez Infosys, insiste sur la nécessité de relier chaque initiative IA à des indicateurs business précis, plutôt que de traiter ces projets comme des expérimentations isolées. Les entreprises les plus avancées utilisent des cadres de gouvernance pour identifier rapidement ce qui produit des résultats concrets et abandonner ce qui n'en produit pas, une discipline que peu d'organisations ont encore intégrée dans leur fonctionnement quotidien. Cette transformation s'inscrit dans un changement de paradigme plus profond. Pendant des décennies, les systèmes d'information ont été conçus comme des outils d'exécution ou d'engagement. Padmanabhan décrit une nouvelle logique en train d'émerger : "des systèmes d'action", capables de décider et d'agir de manière autonome. C'est précisément la promesse des agents IA, qui évoluent de simples assistants vers des opérateurs autonomes gérant des flux de travail et des transactions entières. Mais cette évolution suppose que les données sous-jacentes soient fiables, accessibles et gouvernées, une condition que la plupart des grandes entreprises ne remplissent pas encore. La question n'est donc plus de savoir si l'IA va transformer l'entreprise, mais si les organisations sauront construire l'infrastructure de données nécessaire avant que la fenêtre d'opportunité ne se referme sur celles qui auront avancé plus vite.

L'infrastructure IA doit évoluer pour l'expérience des agents (Akshat Bubna, CTO de Modal)

Modal, la plateforme cloud spécialisée dans l'infrastructure pour l'intelligence artificielle, vient de boucler une levée de série C de 355 millions de dollars, un signal fort de la traction prise par l'entreprise depuis sa série A de seulement 17 millions de dollars il y a deux ans. Dans un épisode du podcast Latent Space, le directeur technique de Modal, Akshat Bubna, est revenu avec les animateurs swyx et Vibhu sur l'évolution de la plateforme, née comme un simple runtime plus performant avant de devenir un cloud entièrement pensé pour les charges de travail liées à l'IA. Bubna y détaille l'arsenal technique déployé par Modal: fonctions serverless, infrastructure pilotée par décorateurs, inférence élastique pour des modèles personnalisés en audio, vidéo, robotique et biologie computationnelle, snapshotting de GPU, décodage spéculatif via une technologie maison baptisée DeFlash, ainsi que des sandboxes réseau avec adressage IPv6 privé et support RDMA pour l'entraînement multi-nœuds. Modal s'appuie désormais sur un pool de capacité réparti chez 17 fournisseurs cloud différents, une stratégie de "supercloud" censée absorber les pics de demande propres aux workloads d'IA. L'argument central de Bubna est que l'infrastructure cloud historique, conçue pour des développeurs humains capables de lire une documentation, de raisonner sur du YAML et d'interpréter un tableau de bord, ne convient plus à l'ère des agents autonomes. Contrairement à un humain qui peut combler les zones d'ombre d'un système avec son propre jugement, un agent a besoin d'un environnement beaucoup plus resserré: un espace pour écrire du code, l'exécuter, inspecter les résultats, modifier la configuration, déboguer et recommencer, avec des boucles de rétroaction rapides et un contexte complet. Ce changement de paradigme, que Modal résume par le passage d'une "expérience développeur" à une "expérience agent", a des conséquences concrètes pour l'industrie: les entraînements par renforcement peuvent nécessiter jusqu'à 100 000 sandboxes simultanées, et les agents en production exigent des garde-fous stricts ainsi qu'une observabilité renforcée, potentiellement plus importante que la simple lecture du code qu'ils génèrent. Ce virage s'inscrit dans un constat plus large partagé par Bubna: Kubernetes, l'outil d'orchestration dominant depuis une décennie, n'a jamais été conçu pour des charges de travail aussi explosives et gourmandes en calcul que celles générées par l'IA moderne, qu'il s'agisse d'inférence élastique, de sursauts GPU, de post-entraînement ou d'agents fonctionnant en arrière-plan. Modal a d'ailleurs intégré le support GPU avant même le lancement de ChatGPT, anticipant ce basculement. L'entreprise mise désormais sur des concepts comme les Auto Endpoints pour simplifier le déploiement d'inférences optimisées, sur des sandboxes accompagnées de sidecars réseau, et sur une approche dite d'"auto-recherche" où des agents peuvent eux-mêmes lancer des expériences guidées par des modèles sur des GPU. Cette levée de fonds massive doit permettre à Modal de renforcer sa capacité de calcul et de consolider sa position face à des concurrents comme Databricks, Daytona, Railway ou E2B sur ce marché émergent du cloud pour agents.

💬 J'y vois surtout un aveu: l'infra cloud pensée pour des humains qui lisent une doc ne tient plus face à des agents qui ont besoin de boucles de rétroaction en continu, exécuter, inspecter, recommencer. Bon, sur le papier ça justifie la levée à 355 millions, mais 100 000 sandboxes simultanées pour du RL, ça sent surtout la facture qui explose. Reste à voir si Modal tient la distance face à Databricks et E2B, ou si c'est juste une fenêtre de tir avant que les hyperscalers rattrapent le coup.

Nvidia s’allie à IREN pour déployer 5 GW d’infrastructures IA

Nvidia et IREN ont annoncé le 7 mai 2026 un partenariat stratégique visant à déployer jusqu'à 5 gigawatts d'infrastructures IA à travers le réseau mondial de centres de données d'IREN. L'accord s'appuie sur l'architecture DSX de Nvidia, conçue pour industrialiser le déploiement de clusters GPU à très grande échelle. Un contrat de 3,4 milliards de dollars a également été signé dans ce cadre, par lequel IREN fournira des services cloud d'infrastructure IA pour les besoins internes de Nvidia. Le campus texan de Sweetwater, site de 2 gigawatts présenté comme le futur projet phare de ce déploiement, concentrera une grande partie des investissements initiaux. Dans cette architecture, Nvidia apporte la puissance de calcul accélérée et l'expertise en infrastructure, tandis qu'IREN prend en charge l'énergie, le foncier, l'exploitation des data centers et le déploiement physique des clusters GPU. Ce partenariat illustre un basculement profond dans la façon dont se joue la compétition dans l'IA. Pendant des années, l'avantage concurrentiel reposait avant tout sur les performances des modèles et l'accès aux puces. Désormais, la capacité à construire rapidement des infrastructures capables d'alimenter en continu l'entraînement et l'inférence de modèles devient tout aussi décisive. Les cibles prioritaires de ce projet sont les entreprises natives de l'IA, les startups spécialisées et les grands groupes à fort besoin de calcul. Jensen Huang, fondateur et PDG de Nvidia, résume cette vision en affirmant que les "AI factories deviennent une infrastructure fondamentale comparable aux réseaux électriques ou aux télécommunications". Cette déclaration marque le repositionnement explicite de Nvidia : l'entreprise ne vend plus uniquement des GPU, mais une offre complète d'infrastructure IA à l'échelle industrielle. Ce mouvement s'inscrit dans une dynamique plus large où la question énergétique devient aussi stratégique que l'accès aux semi-conducteurs. Le Texas attire une part croissante des investissements dans l'IA et les data centers grâce à son accès à l'énergie, ses disponibilités foncières et ses infrastructures industrielles. IREN occupe une position particulière sur ce marché avec un modèle verticalement intégré qui combine centres de données, accès aux réseaux électriques et clusters GPU, le tout implanté dans des régions riches en énergies renouvelables en Amérique du Nord. Le partenariat avec Nvidia lui confère une crédibilité et une visibilité sans précédent pour capter les besoins colossaux en infrastructure que génère la généralisation de l'IA générative dans les entreprises. Les 5 GW annoncés seront déployés progressivement, ce qui laisse entendre que d'autres sites viendront compléter Sweetwater dans les prochaines années.

💬 5 GW, c'est un chiffre qui donne le vertige. Ce qui m'intéresse là-dedans, c'est pas tellement le partenariat Nvidia-IREN en lui-même, mais ce que ça confirme : l'accès à l'énergie et au foncier est en train de devenir le vrai goulot d'étranglement de l'IA, pas les GPU. Et pendant qu'on débat de réglementation en Europe, le Texas construit.

L'infrastructure GenAI pour préparer l'avenir

Merrin Kurian, ingénieure chez Intuit, a présenté l'architecture et les processus organisationnels qui sous-tendent la transformation IA de l'entreprise, connue pour ses logiciels fiscaux et financiers comme TurboTax et QuickBooks. Au cœur de cette transformation se trouve GenOS, la plateforme d'IA générative interne d'Intuit, déployée auprès de 8 000 développeurs et ayant permis la mise en production de plus de 3 500 expérimentations. Pour piloter ce déploiement à grande échelle, Intuit a adopté un cadre en trois niveaux baptisé "fixed, flexible, free", distinguant ce qui est imposé à tous, ce qui est configurable selon les équipes, et ce qui est laissé à la libre initiative des développeurs. Cette approche structurée répond à un défi concret pour toute grande entreprise qui industrialise l'IA : comment donner de l'autonomie aux équipes sans perdre le contrôle de la qualité, de la sécurité et de la cohérence des systèmes. Kurian a notamment détaillé les modes de défaillance propres aux agents IA, ces systèmes autonomes qui enchaînent des actions, et présenté une stratégie d'évaluation dite "LLM-as-a-judge", où un modèle de langage est utilisé pour noter automatiquement les sorties d'un autre modèle. Intuit travaille également à rendre ses API "tool-ready", c'est-à-dire nativement compatibles avec des agents IA capables de les appeler sans intervention humaine. Cette présentation s'inscrit dans un mouvement plus large de structuration des infrastructures GenAI dans les grandes entreprises technologiques. Après une phase d'expérimentation, les acteurs comme Intuit cherchent désormais à industrialiser leurs pratiques, en construisant des plateformes internes capables de supporter des milliers de cas d'usage simultanément. Le passage à l'échelle exige des choix d'architecture rigoureux, une gouvernance claire et des outils d'évaluation automatisés pour maintenir la fiabilité dans des environnements de production complexes.