11/07/2025

I Quelle infrastructure on-promise pour soutenir une stratégie d'intelligence artificielle ?

I Le cloud public n’est plus la seule option pour intégrer l’intelligence artificielle. Si beaucoup d’entreprises ont démarré leurs projets IA grâce à la souplesse du cloud, une tendance se dessine vers les infrastructures locales, notamment les solutions on-premise et edge. Désormais, des appliances spécialisées permettent de faire tourner des modèles IA directement sur site, que ce soit pour l’entraînement ou l’inférence.

I Parmi les leaders du marché, Dell propose des solutions puissantes comme l’IR7000, un rack compatible avec le standard Open Rack v3. Il peut accueillir jusqu’à 72 GPU Nvidia GB200, avec une puissance de calcul allant jusqu’à 140 kW, extensible à 480 kW grâce à des systèmes avancés de refroidissement et d’alimentation. Ce type de matériel est particulièrement adapté à l’entraînement de grands modèles de langage. Dell commercialise aussi l’IR5000, destiné à des usages moins intensifs, comme le fine-tuning de modèles ou des applications prédictives locales.

I HPE n’est pas en reste et mise sur le edge computing. L’entreprise propose des bundles prêts à l’emploi, comme les serveurs ProLiant DL145 Edge, destinés à héberger des solutions d’IA embarquées. Ces serveurs peuvent être livrés préconfigurés avec des logiciels de vision par ordinateur ou des outils de modélisation de langage, facilitant ainsi leur déploiement rapide dans des environnements industriels ou distribués.

I Tous les acteurs du calcul haute performance (HPC) s’alignent sur ce marché stratégique. HPE anticipe que les systèmes de refroidissement liquide permettront de faire passer la consommation moyenne des racks de 5–20 kW à près de 360 kW, avec une densité GPU jamais atteinte jusqu’ici.

I Ces évolutions techniques démontrent que l’IA peut aujourd’hui être déployée de manière performante en dehors du cloud. Les entreprises peuvent ainsi construire des architectures hybrides, combinant local, edge et cloud, pour répondre à des besoins spécifiques en termes de performance, de confidentialité et de coûts. C’est une nouvelle ère qui s’ouvre pour les stratégies d’infrastructure IA.

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