Que pouvez-vous espérer de nouvelles entreprises de la nouvelle génération de HPE AI Factory grâce à l’expérience acquise avec Nvidia ?
Notre objectif est de réduire les frictions rencontrées par les clients tant à l’heure de trouver des solutions d’intelligence artificielle que d’utiliser l’IA pour gérer vos opérations. Dans le cadre de Private Cloud AI, nous approfondissons l’intégration des technologies NVIDIA pour faciliter la création d’applications d’IA de manière sûre et efficace.
Lors de la célébration du HPE Discover 2026, nous avons annoncé de nouvelles capacités en matière d’intégration de NVIDIA NeMo et d’autres outils de sécurité qui permettent de télécharger des applications basées sur des agents avec de nombreuses garanties. Nous avons également étendu l’évolutivité de l’IA Private Cloud, en incluant des configurations de jusqu’à 256 GPU, une capacité très pertinente pour les entreprises qui recherchent des solutions d’inférence et des agents d’IA.
Nous avons également impulsé les plans ou les plantes de solutions qui aident les clients à passer des projets d’essais à la production d’une forme la plus prévisible, sûre et évolutive.
De nombreuses organisations ont passé les deux dernières années à expérimenter avec l’IA. Quels sont les facteurs différents entre les projets existants qui restent en phase pilote ?
La principale différence réside dans la capacité d’opérationnaliser l’IA. Construire quelque chose dans un laboratoire relativement sencillo ; devenir une solution qui fonctionne dans la production est beaucoup plus complexe.
Les organisations qui ont réussi à s’entendre avec l’infrastructure adéquate, les compétences nécessaires et une vision claire sur ce que vous voulez construire. Il faut également prêter beaucoup d’attention à la sécurité, au cumul normatif et à la gouvernance. En définitive, vous devrez prendre des décisions de haute valeur et vous risquerez de bénéficier d’une expérience et d’une connaissance d’une technologie qui évolue à grande vitesse.
Pourquoi sont-ils les principaux défieurs de ceux qui encouragent les entreprises à utiliser l’intelligence artificielle ?
La technologie n’est pas vraiment le principal problème. Le retour est en train d’être adopté, géré et augmenté de manière sûre. De nombreuses organisations sont aujourd’hui en train de s’initier et la vitesse d’évolution de l’IA est extraordinaire.
«Aucun total de charges de travail de l’IA ne peut être exécuté sur le noyau public»
Les défis les plus habituels sont la question de l’infrastructure préparée, l’expérience des capacités pour concevoir et utiliser ces solutions et, dans certains cas, la question de l’expérience pour identifier les cas d’utilisation appropriés. C’est là la nécessité de garantir que tout fonctionne de manière prévisible, sûre et conforme à la réglementation.
Il existe également un rapport important lié à l’alphabétisation en IA. Tant les responsables commerciaux que les utilisateurs finaux doivent comprendre mieux cette technologie pour prouver tout leur potentiel.
Est-ce que les entreprises sont les plus centrées sur le retour à l’inversion et la valeur commerciale que représentent les modèles d’IA ?
Diría que les entreprises sont plus centrées sur les résultats qui peuvent générer l’IA. Lorsque vous réalisez une inversion, il peut y avoir des indicateurs de température qui indiquent que le projet produit un impact attendu.
Cet impact peut se traduire par une plus grande efficacité opérationnelle, une meilleure expérience client, une optimisation des processus ou de nouvelles opportunités d’affaires. Le retour sur investissement est toujours important, mais il est possible de l’obtenir ensuite. Primero quieren comprobar que l’initiative génère des résultats tangibles et que simplement la peine seguir invirtiendo en elle.
Il s’agit en réalité d’une preuve que la technologie a de la valeur et qu’elle a un potentiel pour transformer le commerce.
La sobriété des données est devenue une priorité stratégique pour de nombreuses organisations. Comment est-ce que les entreprises changent de forme pour adopter l’IA ?
Les organisations sont toutes plus conscientes de la valeur de leurs données et de la manière dont elles les utilisent dans les applications d’IA. De plus, vous souhaitez éviter de déplacer les données inutilement. De nombreuses entreprises gèrent des informations distribuées dans de multiples emplacements et préfèrent accéder à elle où résider à l’endroit du transfert vers un autre entreprise ou une duplication. Cela réduit les coûts, simplifie la gestion et aide à remplir les exigences réglementaires.
La tendance est de construire des architectures qui permettent de connecter les différentes sources d’informations sans nécessité de déplacer les données hors de votre emplacement d’origine.
Pourquoi les entreprises de l’IA privée deviennent-elles le modèle préféré des organisations qui opèrent dans des secteurs hautement réglementés ?
Oui, toujours avec quelques partenaires. Les organisations doivent définir clairement que les données peuvent être utilisées, celles qui doivent être anonymisées et qui ont un impact sur l’IA sur les personnes.
Nous observons que la plupart des entreprises ne peuvent pas utiliser l’IA pour remplacer leurs employés, afin d’augmenter leur productivité, d’améliorer l’expérience du client et d’optimiser les processus de négociation. L’objectif principal est de renforcer les capacités humaines.
Dans les secteurs réglementés, les entreprises privées offrent un contrôle municipal sur les données, la sécurité et le cumul normatif, pour que leur pertinence se concrétise.
En pensant au marché européen, quelle est l’importance de la gouvernance, de la sécurité et de la confiance pour impulser l’adoption de l’IA ?
C’est absolument fondamental. Les entreprises soumises à la réglementation européenne doivent démontrer qu’elles remplissent les conditions de sécurité et de protection des données dès le premier moment.
C’est pourquoi nous avons un intérêt pour la technologie comme le calcul confidentiel et pour des activités entièrement accessibles sur Internet. Nous avons donc lancé HPE Private Cloud AI Disconnected, une solution capable de fonctionner complètement déconnectée du public rouge.
Il y a plus d’organisations qui veulent garantir que les données n’abandonnent pas le pays, l’entreprise rouge ou les personnes déterminées par les entreprises contrôlées. Pour de nombreux secteurs réglementés européens, cette enfoque représente la forme la plus sûre et la plus fiable pour adopter l’IA.
Comment avez-vous fait évoluer l’adoption d’agents d’IA dans les entreprises au cours des prochaines années ?
Dans une première phase, nous mettons en œuvre des agents individuels qui réalisent des tâches concrètes. Ensuite, les architectes sont apparus les plus complexes avec plusieurs agents collaborant entre eux pour gérer des processus complets.
Chaque agent aura une identité spécifique, des autorisations déterminées et un rôle clairement défini. La gestion de ces autorisations, du contexte et de la coordination entre les agents sera essentielle.
« Avec l’IA, les organisations adoptent clairement une approche AI First »
Il sera également imprescindible de disposer d’outils permettant d’observer et de superviser le comportement de ces systèmes. Si les entreprises ne peuvent pas comprendre comment fonctionnent leurs agents d’IA, il est difficile de les adopter à grande échelle.
Pourquoi les capacités d’infrastructure ont-elles besoin des organisations pour s’intensifier avec l’issue de l’IA ?
Les entreprises tendront à récupérer et à renforcer les compétences liées à la gestion des infrastructures locales. Aucune des charges de travail de l’IA ne peut être exécutée sur le noyau public.
De plus, les départements de TI doivent acquérir de nouvelles compétences en matière d’architecture d’IA, d’exploitation de modèles et de gestion d’études d’inférence. Nous vivons un phénomène similaire à celui que nous vivons avec la mission DevOps : il sera nécessaire de créer de nouveaux profils et de nouvelles méthodes de travail.
En Europe, en outre, de nombreuses organisations ont besoin de maintenir des charges de travail déterminées et des données déterminées à l’intérieur de leurs propres infrastructures pour des raisons de sobriété et de réglementation.
Avec la perspective de pouvoir atteindre 2030, qu’est-ce qui veut que le maire change de direction pour l’entreprise IA ?
Nous avons clairement une annonce « AI First ». Les organisations commencent à planter n’importe quel processus prévoyant une première façon de pouvoir améliorer l’intelligence artificielle moyenne.
L’IA est intégrée dans les domaines des finances, des ressources humaines, de l’attention au client, de la planification ou de la gestion opérationnelle. Sans embargo, la supervision humaine sera essentielle pour garantir que les systèmes fonctionnent correctement et pour éviter les conséquences souhaitées.
Nous avons également une spécialisation creciente des modèles. En ce qui concerne les modèles généralistes actuels, des solutions spécifiques sont proposées aux secteurs concrets, aux industries réglementées et aux domaines spécialisés.
Finalement, l’IA formera une partie de notre vie sociale d’une manière beaucoup plus profonde. En même temps, les technologies comme le calcul informatique commencent à jouer un rôle majeur. Pour cela, il sera fondamental que les organisations expérimentent dès maintenant, développent des connaissances internes et apprennent à approuver ces technologies au lieu de temerlas. Le moment pour commencer à apprendre est maintenant.
