Le VPS piloté par l’IA : De la gestion technique au pilotage de l’infrastructure

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

L'intelligence artificielle s'installe durablement dans les entreprises : selon une enquête récente, la moitié des organisations utilisaient déjà l'IA dans au moins trois fonctions métier d'ici fin 2025, que ce soit en finance, dans les chaînes d'approvisionnement, les ressources humaines ou le service client. Mais à mesure que ces systèmes deviennent centraux dans les opérations quotidiennes, un obstacle inattendu émerge. Ce n'est ni la puissance de calcul ni les performances des modèles qui freinent le déploiement, mais la qualité et surtout le contexte des données sur lesquelles reposent ces systèmes. Irfan Khan, président et directeur produit de SAP Data & Analytics, résume le problème : "L'IA produit des résultats très rapidement, mais sans contexte elle ne peut pas exercer un bon jugement -- et c'est le jugement qui crée de la valeur pour l'entreprise. La vitesse sans jugement ne sert à rien, elle peut même nuire." L'enjeu est concret et mesurable. Deux entreprises qui utilisent l'IA pour gérer des ruptures dans leur chaîne d'approvisionnement peuvent traiter les mêmes données -- niveaux de stock, délais, scores fournisseurs -- mais arriver à des décisions radicalement différentes. Celle qui enrichit ses données avec du contexte métier (quels clients sont stratégiques, quels compromis sont acceptables en cas de pénurie, quelles obligations contractuelles s'appliquent) prendra des décisions alignées sur ses priorités réelles. L'autre produira des réponses techniquement correctes mais opérationnellement défaillantes. Les systèmes d'IA n'affichent pas seulement de l'information, ils agissent dessus -- ce qui rend toute erreur de contexte potentiellement coûteuse. Historiquement, des experts humains compensaient ce manque de contexte en interprétant les données brutes. Avec l'automatisation croissante, ce filet de sécurité disparaît. La réponse architecturale qui s'impose est celle du "data fabric", une couche d'infrastructure qui ne se contente pas d'intégrer les données mais préserve leur signification à travers les systèmes, les applications et les environnements cloud. Pendant deux décennies, les entreprises ont massivement investi dans des entrepôts de données centralisés -- utiles pour les rapports et les tableaux de bord, mais appauvrissants pour le sens métier des données. Le mouvement actuel est inverse : il s'agit de connecter les informations là où elles se trouvent tout en conservant les métadonnées, les politiques et les relations qui décrivent comment l'entreprise fonctionne réellement. SAP, qui positionne ses solutions d'analytique autour de cette vision, n'est pas seul sur ce terrain : toute l'industrie des données se repositionne pour répondre à une exigence nouvelle -- celle d'une IA qui ne se contente pas d'aller vite, mais qui va dans la bonne direction.

IA et souveraineté numérique : la France choisit AMD pour son infrastructure ?

La France a officialisé un partenariat pluriannuel avec AMD, le fabricant américain de semi-conducteurs, pour accélérer son infrastructure nationale en intelligence artificielle. L'accord a été signé au ministère de l'Économie et des Finances à Paris, en présence de trois ministres : Philippe Baptiste (Enseignement supérieur et Recherche), Sébastien Martin (Industrie) et Anne Le Hénanff (Numérique), ainsi que Keith Strier, vice-président senior d'AMD pour les marchés IA. Au coeur du dispositif figure le supercalculateur Alice Recoque, développé avec le GENCI, le CEA et le consortium Jules Verne, et dont la puissance visée atteint un exaflop, soit un milliard de milliards d'opérations par seconde. AMD fournira les briques technologiques aux côtés de Bull, désormais sous contrôle de l'État français, et un centre d'excellence sera chargé d'optimiser l'exploitation de cette infrastructure. Le partenariat inclut également un accès élargi aux programmes de formation du fabricant américain : AMD University Program, AMD AI Developer Program et AMD AI Academy. Ce partenariat représente une tentative concrète de combler le fossé entre excellence académique française et industrialisation de l'IA à grande échelle, un manque chroniquement identifié en Europe. En donnant aux chercheurs, start-up et ingénieurs français un accès direct aux technologies qui alimentent déjà les systèmes d'IA les plus avancés au monde, l'accord vise à accélérer le passage de la recherche au déploiement en production. L'infrastructure Alice Recoque ouvrira par ailleurs des capacités de calcul jusqu'ici inaccessibles à l'échelle nationale, couvrant des domaines aussi variés que la simulation climatique, la recherche scientifique avancée ou les applications à usage militaire. Elle alimentera aussi la future AI Factory France, destinée à structurer l'ensemble de la filière industrielle de l'IA dans le pays. Cette collaboration s'inscrit dans un contexte de course mondiale au calcul haute performance, où la France, comme le reste de l'Europe, peine à peser face aux États-Unis et à la Chine. Le choix d'AMD soulève néanmoins une question de fond sur la souveraineté numérique : peut-on revendiquer une autonomie stratégique en matière d'IA lorsque l'infrastructure repose sur un acteur américain ? La réalité industrielle laisse peu de marges de manoeuvre, les technologies de pointe en semi-conducteurs et en calcul étant aujourd'hui quasi exclusivement détenues par des entreprises non européennes. La France semble avoir arbitré en faveur de la performance immédiate, tout en espérant que cet écosystème d'excellence, de formation et de recherche posera les bases d'une plus grande autonomie technologique à moyen terme.

💬 AMD pour "souveraineté numérique", c'est un oxymore qui fait mal à lire. Bon, sur le papier, un exaflop avec Alice Recoque et l'accès aux programmes de formation AMD, c'est du concret pour les chercheurs et les startups qui galèrent à avoir du compute. Mais confier les fondations de ta filière IA nationale à un acteur américain en appelant ça de l'autonomie stratégique, faut avoir un sacré sens de l'humour.

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.

Pourquoi les infrastructures cloud dédiées à l’IA deviennent un enjeu stratégique en Europe ?

Le groupe SWI (Stoneweg Icona Group) a annoncé l'acquisition d'une participation majoritaire dans Polarise, une société allemande spécialisée dans les infrastructures cloud pour l'intelligence artificielle, valorisant cette dernière à 500 millions d'euros. En parallèle, SWI s'engage à injecter un milliard d'euros supplémentaires pour accélérer le développement de ce qui se veut le premier opérateur d'infrastructures numériques souveraines à l'échelle européenne. Polarise dispose déjà de 14 centres de données opérationnels à travers l'Europe, d'une capacité totale de 2,3 GW via sa plateforme AiOnX, et d'un partenariat privilégié avec Nvidia lui donnant accès direct aux GPU les plus puissants du marché. La société a également lancé la première "AI Factory" d'Allemagne en collaboration avec Deutsche Telekom, positionnant d'emblée ce rapprochement comme une initiative industrielle de premier plan. Max-Hervé George, fondateur et PDG de SWI Group, pilote cette stratégie d'intégration verticale, couvrant la chaîne complète du foncier aux logiciels cloud. L'enjeu est considérable : les entreprises et gouvernements européens cherchent à réduire leur dépendance aux hyperscalers américains, AWS, Azure, Google Cloud, pour les charges de travail les plus sensibles. L'acquisition permet à SWI de proposer un modèle "GPU-as-a-Service" permettant aux organisations de louer de la puissance de calcul GPU à la demande, sans investissement lourd en matériel, via une infrastructure localisée en Europe et soumise au droit européen. Pour les industries de pointe en Allemagne, en France ou en Norvège, cela représente un accès à des capacités de calcul haute performance sans compromis sur la souveraineté des données. Ce modèle favorise également une innovation plus rapide pour les startups et PME qui n'ont pas les moyens de construire leur propre infrastructure. Cette opération s'inscrit dans un mouvement plus large de structuration de la filière IA européenne face à la domination des géants américains et à la montée en puissance des acteurs chinois. L'Union européenne multiplie depuis plusieurs années les appels à bâtir une capacité numérique autonome, notamment à travers le règlement sur l'IA et les investissements du programme Horizon. La rareté des GPU Nvidia, dont Polarise est revendeur agréé, confère à cette alliance un avantage concurrentiel structurel dans un marché sous tension. Les prochaines étapes visent l'extension géographique vers l'Allemagne et la Norvège, deux pays disposant d'une énergie abondante et bon marché indispensable pour alimenter ces infrastructures énergivores. Si SWI tient ses engagements d'investissement, le groupe pourrait devenir un acteur de référence pour les contrats publics et les grandes entreprises cherchant une alternative crédible aux solutions extraeuropéennes.