L’accélération de l’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur les modèles économiques, mais la plupart des organisations sous-estiment l’impact de l’infrastructure sur la performance, la scalabilité et la souveraineté de leurs projets IA.
Résultat : nombre de projets IA prometteurs sont freinés, voire abandonnés, avant même d’avoir pu démontrer leur valeur.
La raison principale ? Des obstacles technologiques concrets, avec en tête de liste l’accès aux ressources de calcul haute performance, notamment les GPU, pour l’entrainement de LLM.
Dans cet article, nous vous donnons des solutions pragmatiques et souveraines pour surmonter ces défis et accélérer vos déploiements IA, tout en optimisant les couts et en sécurisant vos données.
Pourquoi l’accès aux GPU freine-t-il les projets IA ?
Le développement de modèles d’IA, et plus particulièrement des LLM (Large Language Models), nécessite une puissance de calcul considérable que seuls les GPU haute performance peuvent fournir efficacement. Or, l’accès à ces composants est devenu un goulot d’étranglement majeur pour de nombreuses organisations.
La demande mondiale explose, entraînant des tensions sur les chaînes d’approvisionnement et une hausse significative des coûts. Selon IDC, le marché mondial des GPU a presque doublé entre 2024 et 2025 avec +97,3% de dépenses.
Cette réalité économique et logistique a des conséquences directes sur vos projets IA :
- Allongement des délais de projet : l’attente pour obtenir des GPU peut retarder de plusieurs mois le démarrage des phases d’entraînement des modèles.
- Augmentation des coûts initiaux (CAPEX) : l’acquisition d’une infrastructure GPU on-premise représente un investissement initial massif, difficile à justifier sans garantie de succès du projet.
- Manque de scalabilité : une infrastructure rigide peine à s’adapter aux besoins fluctuants d’un projet IA, qui peut nécessiter une puissance de calcul variable selon les phases d’expérimentation, d’entraînement et d’inférence.
Face à ces contraintes, les GPU à la demande se présentent comme une alternative agile pour ne pas paralyser votre feuille de route stratégique.
Les GPU à la demande : flexibilité et scalabilité IA immédiates
Pour contourner ces obstacles, les solutions de GPU à la demande via des plateformes cloud se sont imposées comme une réponse efficace. Ce modèle permet aux entreprises d’accéder instantanément à une puissance de calcul haute performance sans investissement matériel lourd.
Ce modèle agile présente de nombreux avantages pour répondre aux enjeux d’IA et de souveraineté des données :
- Scalabilité IA en temps réel : ajustez vos ressources en temps réel. Augmentez la puissance lors des phases d’entraînement intensives et réduisez-la ensuite pour optimiser les coûts, en payant à l’usage.
- Accélération des projets IA : démarrez vos expérimentations en quelques clics et réduisez les délais de mise en œuvre.
- Optimisation du TCO (Total Cost of Ownership) : en transformant les dépenses d’investissement (CAPEX – coûts fixes) en dépenses de fonctionnement (OPEX – coûts variables), vous maîtrisez mieux votre budget et réduisez le coût total de possession de votre infrastructure IA.
Cas d’usage : une entreprise de retail accélère son projet grâce aux GPU à la demande
Une grande enseigne de la distribution souhaite déployer un modèle de recommandation produit basé sur l’IA pour personnaliser l’expérience client. Bloquée par des délais d’approvisionnement de plusieurs mois pour ses GPU internes, l’équipe data choisit une solution de cloud souverain offrant des GPU haute performance à la demande.
→ Résultat : le projet, initialement estimé à plus de six mois, est déployé en moins de deux mois. La rapidité de mise en œuvre a permis de générer rapidement de la valeur, avec une augmentation de 15 % des ventes attribuée au nouveau système de recommandation.
Cloud versus on-premise : quelle infrastructure GPU pour votre stratégie IA ?
Le choix entre une infrastructure cloud et on-premise n’est pas binaire. La meilleure approche dépend de vos priorités stratégiques.
Infrastructure on-premise :
- Avantages : Contrôle total sur le matériel, sécurité physique, souveraineté maximale sur les données sensibles.
- Inconvénients : Investissement initial élevé (CAPEX), manque de flexibilité, coûts de maintenance et de mise à jour élevés.
Infrastructure Cloud :
- Avantages : scalabilité, rapidité de déploiement, optimisation des coûts (OPEX), accès aux dernières GPU.
- Inconvénients : préoccupations potentielles liées à la souveraineté des données et à la conformité réglementaire (notamment avec les fournisseurs non-européens).
Une troisième voie, l’infrastructure hybride IA, combine le meilleur des deux mondes. Elle permet de conserver les données les plus critiques sur une infrastructure on-premise tout en profitant de la scalabilité du cloud pour les pics de charge ou les phases d’entraînement intensives.
Cas d’usage : une PME industrielle optimise ses coûts avec une infrastructure hybride
→ Résultat : une réduction des coûts d’infrastructure de 30 %, tout en garantissant la souveraineté totale sur ses données stratégiques et en améliorant la fiabilité de ses équipements de production.
Aligner stratégie technologique et objectifs métiers
Déployer une infrastructure IA performante n’est pas qu’un enjeu technique ; c’est avant tout une décision stratégique qui doit servir les objectifs de l’entreprise. Il est essentiel de hiérarchiser les priorités autour de trois axes :
- TCO optimisé : évaluez le coût complet de votre infrastructure, incluant l’achat, la maintenance, la consommation énergétique et les ressources humaines. Le cloud permet souvent un TCO plus avantageux pour les projets à forte variabilité.
- Agilité : testez, itérez et déployez rapidement des modèles est un avantage concurrentiel direct. Une infrastructure flexible favorise une culture de l’expérimentation et de l’innovation.
- Performance sécurisée : la performance de vos GPU doit être à la hauteur de vos ambitions. Le choix d’un partenaire de cloud souverain vous assure que vos données et vos modèles IA restent sous juridiction européenne, à l’abri des lois extraterritoriales.
Les bénéfices d’un démarrage rapide pour vos projets IA
Dans la course à l’innovation, votre capacité à lancer rapidement un projet IA vous confère un avantage concurrentiel décisif. Elle permet de :
- Valider la pertinence d’un cas d’usage plus vite et à moindre coût.
- Délivrer de la valeur métier plus rapidement, qu’il s’agisse d’optimiser des processus, d’améliorer l’expérience client ou de créer de nouvelles sources de revenus.
- Accélérer la courbe d’apprentissage de vos équipes et développer une expertise interne solide.
- Maintenir l’élan et la mobilisation des parties prenantes autour de vos initiatives d’innovation.
Lever les freins technologiques n’est donc pas seulement une question d’efficacité opérationnelle, mais un impératif stratégique pour toute entreprise souhaitant faire de l’intelligence artificielle un véritable moteur de croissance.
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- L’environnement cloud recommandé selon vos usages et la criticité de votre projet;
- une analyse de vos exigences en matière de sécurité, conformité et gouvernance des données;
- des recommandations opérationnelles pour sécuriser le passage à l’échelle de vos usages IA.
Passez de l’ambition à l’action avec des GPU souverains
Ne laissez pas les obstacles technologiques retarder vos ambitions en matière d’IA. En adoptant des solutions agiles comme les GPU à la demande au sein d’un cloud de confiance, vous accélérez vos projets tout en maîtrisant vos coûts et en garantissant la souveraineté de vos données.
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