par Stéphane Quels sont les défis liés à la mise à l’échelle des infrastructures de données pour répondre aux besoins de l’IA de demain ?
« Les entreprises rencontrent actuellement des difficultés à déployer l’IA parce que leurs données sont réparties entre de nombreux systèmes, sans moyen uniforme d’y accéder. La sécurité, la protection de la vie privée ainsi que la nécessité de cartographier les rôles et les utilisateurs à des fins de contrôle des accès ajoutent collectivement un niveau supplémentaire de complexité. Le véritable défi consiste donc à passer des données aux workflows, c’est-à-dire d’une infrastructure de données à une infrastructure de processus, ce qui représente au final un véritable changement de paradigme.
Un autre défi est de passer de données statiques à des flux de données continus capables d’alimenter la prochaine génération d’outils d’aide à la décision pour résoudre des problèmes d’infrastructures complexes. Cela permettra d’étendre considérablement les capacités des analyses prédictives et prescriptives aux applications, offrant des solutions de prévision et d’optimisation décuplées.
Par ailleurs, l’IA exige des infrastructures de calcul très différentes de celles requises par les autres solutions. La plupart des entreprises ne sont pas encore prêtes sur le plan technologique, même si de nombreuses options existent aujourd’hui.
Les enjeux liés aux ressources humaines sont également essentiels, notamment en ce qui concerne les talents spécialisés en IA. Il est en effet indispensable de disposer d’un nombre suffisant de professionnels qualifiés pour concevoir, exploiter et faire évoluer ces infrastructures. »
Quels types d’applications gourmandes en données utilisent l’IA ?
« Qu’il s’agisse de prévision, d’optimisation ou encore de solutions d’IA générative et agentique, l’IA est, par définition, pilotée par les données, et donc extrêmement gourmande en données.
Cette dynamique s’accélère rapidement. Selon IDC, les entreprises créaient déjà 6,9 pétaoctets de données par seconde en 2025, un volume qui devrait atteindre 17,1 pétaoctets par seconde d’ici 2029, sous l’effet notamment de l’essor des agents d’IA et des applications intelligentes.
Certes, les technologies du Web et des télécommunications donnent aujourd’hui accès à une richesse d’informations qui n’était pas disponible auparavant. Mais gardons en tête qu’avec le recours à l’IA, elles vont transformer en profondeur tous les secteurs de l’économie ainsi que les applications informatiques qui les soutiennent. »
Quelles technologies de données sont les plus déterminantes pour faire progresser l’IA ?
« Une perspective particulièrement prometteuse réside dans la convergence entre les assistants d’IA générative, les systèmes d’IA embarqués capables d’agir au plus près des équipements (edge AI) et les outils d’aide à la décision destinés aux entreprises.
Pour exploiter pleinement ce potentiel, les technologies de données devront offrir une vision unifiée des informations, indépendamment de leur lieu de stockage, tout en les enrichissant de leur contexte métier. Cette approche permettra aux modèles d’IA d’accéder plus facilement à des données fiables, actualisées et directement exploitables.
Cette évolution est d’autant plus nécessaire que les fondations de données restent insuffisamment matures : selon une étude Cloudera menée auprès de plus de 1 200 responsables IT, seulement 7 % des entreprises estiment disposer de données pleinement prêtes pour l’IA, tandis que 79 % considèrent que la difficulté d’accès aux données réparties dans différents environnements constitue un frein majeur. L’enjeu n’est donc plus seulement de disposer de davantage de données : il faut également les rendre accessibles, gouvernées et exploitables en temps réel par les applications d’IA. »
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