Le passage à l’échelle de l’IA n’est pas un problème de calcul, mais d’intégration
Dans le rapport « 2026 AI Infrastructure » de DDN, 600 décideurs informatiques et d’entreprises expliquent que les plateformes unifiées, les stratégies cloud, l’expertise énergétique et les partenariats sont essentiels à la réussite de l’IA.
« Les entreprises se ruent sur les modèles et les GPU, mais le véritable goulot d’étranglement réside dans la couche de données sous-jacente. Sans infrastructure moderne et unifiée, l’IA ne peut pas évoluer. »
Le constat est dur. Alex Bouzari, CEO and Co-Founder, DDN, le principal obstacle au succès n’est ni la taille du modèle ni la rapidité des accélérateurs, mais bien l’infrastructure qui les soutient. Telle est la conclusion du rapport 2026 AI Infrastructure Report, réalisé par Vanson Bourne et commandé par DDN, en collaboration avec Cognizant et Google Cloud, sur base de l’interview de 600 dirigeants informatiques afin de mettre en lumière les freins à l’adoption de l’IA.
Pratiquement, les entreprises cherchent à adopter l’IA, mais la plupart ne disposent pas des bases nécessaires pour la pérenniser. La complexité croissante des infrastructures, la sous-utilisation des environnements cloud, les besoins énergétiques imprévus et la pénurie persistante de compétences freinent discrètement les projets et réduisent le retour sur investissement.
La complexité des infrastructures freine le retour sur investissement de l’IA
« L’étude révèle que la complexité des infrastructures d’IA, et non leurs capacités, est le principal frein au retour sur investissement », assure Alex Bouzari.
65 % des répondants affirment que leurs environnements d’IA sont déjà trop complexes à gérer… ce qui conduit 54 % d’entre eux à reporter ou annuler leurs projets d’IA !
Alors que les charges de travail liées à l’IA devraient croître de 110 % l’année prochaine, 76 % des dirigeants sont toujours confrontés à des défis fondamentaux en matière de données, dus à des infrastructures héritées et à des ensembles de données cloisonnés.
Passage à l’échelle
Sans infrastructure unifiée, point de salut
Pour DDN, aucun des systèmes n’a été conçu pour l’échelle et les exigences élevées de l’IA nouvelle génération. « Cette fragmentation impose des déplacements de données continus et complexes, nécessite une orchestration manuelle et gourmande en ressources entre les différents silos, commente Alex Bouzari. En fin de compte, elle empêche la mise à l’échelle cohérente du calcul, du stockage et du réseau, pourtant essentielle à l’efficacité. »
Tenter d’adapter des systèmes traditionnels et fragmentés aux charges de travail modernes de l’IA est rarement couronné de succès et garantit souvent l’échec. « Les entreprises découvrent que le passage à l’échelle de l’IA n’est pas un problème de calcul, mais d’intégration. Sans infrastructure unifiée, l’IA ne peut pas apprendre efficacement. La simplicité est la nouvelle clé de l’évolutivité. »
