Le choix de l’infrastructure de calcul pour vos projets IA est devenu un choix stratégique, bien au-delà d’une simple décision technique. Au cœur de cette réflexion se trouve le processeur graphique (GPU), véritable moteur de l’IA moderne. Pourtant, face à la montée en puissance des projets, de nombreuses organisations se heurtent à un dilemme persistant : faut-il investir dans une infrastructure on-premise ou miser sur la flexibilité du cloud ?
Chacune de ces options présente des avantages indéniables et des limites structurelles. Numspot vous aide à comparer les modèles pour dimensionner une infrastructure IA performante, scalable et alignée avec vos enjeux de souveraineté numérique et de maîtrise des coûts.
Pourquoi l’infrastructure GPU est-elle un enjeu stratégique pour l’IA ?
L’industrialisation des projets IA et la généralisation des modèles de Machine Learning et de LLM imposent une infrastructure GPU pour IA capable d’absorber des charges massives de calcul. Les GPU haute performance réduisent drastiquement les temps d’entraînement, transformant des cycles de plusieurs semaines en quelques jours, voire heures, et deviennent la fondation de toute infrastructure IA moderne.
Cependant, l’accès à ces ressources est complexe. La pénurie mondiale de composants et l’inflation des coûts matériels obligent les entreprises à repenser leur approche.
Et au-delà de la performance brute, plusieurs enjeux structurants doivent être pris en compte :
- la souveraineté numérique : le lieu d’hébergement des données et juridiction applicable,
- la scalabilité IA : la capacité à absorber des pics de charge imprévus,
- le TCO (Total Cost of Ownership) des ressources GPU sur 3 à 5 ans.
Cloud : la flexibilité et scalabilité au service de l’agilité
Le cloud s’est imposé comme le standard pour lancer rapidement des projets IA grâce à un accès immédiat à une large gamme de GPU pour IA. Les fournisseurs proposent des GPU haute performance régulièrement mis à jour, évitant la gestion de l’obsolescence matérielle et permettant de tester, itérer et abandonner des configurations sans immobiliser de capital.
Sur le plan économique, le modèle OPEX du cloud permet de payer à l’usage, ce qui convient particulièrement aux charges très variables : entraînement intensif des modèles sur une courte période, puis phase d’inférence plus légère. La scalabilité IA et l’élasticité du cloud autorisent un ajustement quasi temps réel des ressources, essentiel pour réduire le time-to-market des projets IA.
Les points de vigilance
On-premise : contrôle total et souveraineté pour les données critiques
Malgré l’essor du cloud, l’infrastructure IA on-premise reste une option incontournable pour certains secteurs régulés (santé, défense, finance) où la souveraineté et le contrôle des données sont critiques. Les GPU pour IA sont alors déployés au sein du datacenter de l’entreprise, garantissant que les données ne quittent pas l’environnement maîtrisé et limitant les risques juridiques et réglementaires.
Pour des workloads stables (inférence 24/7, scoring temps réel), une infrastructure on-premise bien dimensionnée peut être plus compétitive sur la durée qu’un usage intensif de GPU cloud. La proximité des données et du calcul offre aussi des gains en latence, essentiels pour des cas d’usage temps réel ou industriels.
Les contraintes du modèle on-premise
Ce modèle implique un CAPEX important et un dimensionnement pour les pics de charge, ce qui peut conduire à une capacité sous-utilisée en régime normal. À cela s’ajoutent les coûts liés au refroidissement intensif des GPU haute performance, à l’alimentation électrique, à l’espace physique et au maintien de compétences internes pointues sur les clusters GPU et l’infrastructure IA.
L’infrastructure hybride IA : le meilleur des deux mondes
Faut-il vraiment choisir ? De plus en plus d’entreprises optent pour une infrastructure hybride IA, combinant on-premise, cloud et cloud souverain. Les données critiques et l’inférence sensible restent sur site ou dans un cloud privé souverain, tandis que l’entraînement des modèles lourds et les besoins ponctuels de puissance sont “burstés” vers le cloud public.
Gartner estime que d’ici à 2027, 90% des entreprises auront adopté une approche cloud hybride.
Cette approche hybride permet :
- D’aligner souveraineté numérique et performance IA.
- De bénéficier d’une scalabilité IA quasi illimitée pour les pics de calcul.
- D’optimiser le TCO en réservant les GPU haute performance internes aux workloads les plus critiques.
Les entreprises européennes se tournent massivement vers ce modèle, en particulier avec l’arrivée de solutions de cloud souverain de confiance, certifiées pour les données sensibles et intégrées dans des architectures multi-cloud gouvernées.
5 critères pour choisir votre infrastructure GPU IA
Avant de choisir entre cloud, on-premise ou infrastructure hybride IA, il est utile de passer vos projets IA au crible de ces cinq dimensions stratégiques
#1 La nature de la donnée
- Données critiques, personnelles ou fortement régulées : privilégier le on-premise ou un cloud souverain certifié.
- Données moins sensibles ou pseudonymisées : cloud public ou hybride avec cloisonnement adapté.
#2 Le profil de charge (workload IA)
- Charges très variables ou expérimentations : le cloud IA est idéal pour activer rapidement des GPU haute performance sans surdimensionner.
- Charges stables et intensives : l’on-premise devient plus pertinent sur 3–5 ans.
#3 Le TCO de l’infrastructure IA
- Comparer le coût complet : serveurs GPU, électricité, refroidissement, réseau, espace, licences et équipe Ops.
- Intégrer le coût d’opportunité lié à un déploiement plus lent ou à une scalabilité IA limitée.
#4 La compétence interne
- Si vous disposez d’équipes capables de gérer un cluster GPU complexe, l’on-premise ou l’hybride peuvent être avantageux.
- À défaut, le cloud permet d’externaliser une grande partie de la complexité opérationnelle de l’infrastructure IA.
#5 L’agilité et le Time-to-Market
- Si votre priorité est de lancer rapidement vos projets IA, le cloud ou un cloud souverain offrent un démarrage quasi immédiat.
- Pour des programmes pluriannuels très structurés, une stratégie hybride avec montée en puissance progressive de l’on-premise est souvent optimale
Il n’existe pas de réponse unique au débat Cloud versus On-premise pour une infrastructure GPU IA. La meilleure approche est celle qui aligne vos impératifs métiers, votre niveau de risque acceptable, vos contraintes de souveraineté numérique et vos objectifs de scalabilité IA, tout en laissant la porte ouverte à une évolution vers une infrastructure hybride IA.
Pour de nombreuses organisations européennes, la combinaison d’un cloud souverain pour les données critiques, de GPU on-premise pour les workloads stratégiques et du cloud public pour les pics de calcul constitue aujourd’hui un équilibre robuste entre performance, conformité et agilité.
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