Au-delà du cloud : pourquoi votre stratégie IA doit intégrer la frontière du réseau

Dans l’ère de l’intelligence où nous sommes désormais, d’immenses volumes de données sont exploités par l’IA pour améliorer les produits, accroître l’efficacité, renforcer les secteurs de la santé et des transports, et offrir des expériences plus personnalisées. Les nouveaux cas d’usage de l’IA — comme les véhicules autonomes, la surveillance médicale, la fabrication intelligente et l’agriculture de précision — portent la promesse de l’amélioration de notre quotidien et de la transformation positive de notre monde.

À la faveur de la baisse des coûts et de l’amélioration de l’accessibilité des processeurs, l’IA est en passe de devenir omniprésente, et ce, dans les entreprises de toutes tailles. Toutefois, pour exploiter pleinement les avantages des analyses et gains d’efficacité soutenus par l’IA, les entreprises doivent disposer de la bonne infrastructure informatique, au bon endroit. Pour les cas d’usage de l’IA les plus avancés, le traitement des données en temps réel avec une latence minimale est indispensable. Cette exigence implique la disponibilité d’une puissance de calcul à la frontière du réseau, au plus près de l’endroit où les données sont générées et utilisées.

Les modèles informatiques qui reposent excessivement sur le cloud public ne peuvent tout simplement pas répondre aux exigences de traitement en temps réel de nombreuses applications d’IA. Transférer les données vers des datacentres cloud publics éloignés accroît non seulement la latence, mais peut aussi soulever des préoccupations en matière de confidentialité et de sécurité des données. Pour réussir avec l’IA, les entreprises ont besoin de hubs interconnectés dans des sites périphériques, en complément de leur utilisation du cloud public. Une infrastructure hybride multicloud robuste, bien connectée aux écosystèmes mondiaux dans des sites périphériques, rendra les entreprises inarrêtables dans un avenir alimenté par l’IA.

Les données sont éternelles, mais leurs propriétaires ne le sont pas.

La quantité de données collectées n’a jamais été aussi importante. Chaque jour, des centaines de millions de téraoctets de données sont générés dans le monde. L’IA et l’apprentissage automatique démontrent déjà tout le potentiel que recèlent ces données.

Parallèlement, les organisations font face à de nombreux risques liés aux données :

• Violations de données
• Changements de propriété dus à des fusions, acquisitions, faillites ou rachats par des fonds d’investissement
• Multiplication des réglementations sur les données à l’échelle mondiale
• Données sensibles ou protégées par les droits d’auteur devant rester confidentielles

Les entreprises sont donc attentives aux meilleures façons de protéger leur ressource la plus précieuse. Dans des secteurs comme la santé, les sciences de la vie, les services financiers ou encore la défense et l’administration publique, des données hautement sensibles sont au cœur de la recherche, de l’innovation et de la compétitivité. Il est donc essentiel de traiter ces données localement, dans un environnement sécurisé, où les entreprises gardent le contrôle et limitent les risques d’exposition aux menaces extérieures.

Si les données sont pérennes, et si elles constituent un facteur différenciateur pour votre activité, leur maintenance, leur confidentialité, leur sécurité et leur traçabilité deviennent fondamentales. Cet état de choses implique parfois de repenser leur lieu de stockage et leurs modes de transfert.

Le problème d’un recours exclusif au cloud

Il fut un temps où les entreprises misaient massivement sur l’adoption du cloud. Elles semblaient engagées dans une course pour y transférer un maximum de charges de travail. Il y avait une raison à ce mouvement : elles cherchaient à réduire les risques en rendant leur infrastructure informatique plus flexible et plus évolutive. Il s’agissait également de sortir des cycles d’achat de matériel sur cinq ans pour accéder à des technologies comme le calcul haute performance.

Cependant, progressivement, beaucoup ont constaté que miser exclusivement sur le cloud n’a apporté ni les économies ni la réduction des risques espérées. Même les entreprises nées dans le cloud réalisent, à mesure qu’elles gagnent en maturité, qu’elles ont besoin d’un meilleur contrôle de leurs données. Nombre d’entre elles entreprennent aujourd’hui des initiatives de rééquilibrage de leur stratégie cloud.

À l’ère de l’IA, où les volumes de données sont massifs et les besoins en traitement en temps réel considérables, une approche centrée sur le cloud n’est plus forcément la meilleure stratégie informatique.

De nouveaux cas d’usage et opportunités en matière d’IA exigent une présence à la frontière du réseau.

Le monde traverse une période historique fascinante avec l’IA. Nous n’en sommes qu’aux premiers stades de ce qui sera certainement une technologie transformatrice. Internet fut une révolution, mais il a fallu des décennies pour passer du concept initial d’hypertexte dans les années 1960 au protocole HTTP et au World Wide Web dans les années 1990. L’univers de l’IA évolue rapidement, mais nous sommes encore au début d’une véritable renaissance dans notre manière de vivre et de travailler.

De nouveaux modèles d’IA sont constamment entraînés, et ils fonctionnent dans une grande diversité d’environnements : smartphones, voitures, objets connectés, bornes de paiement en libre-service. Les capteurs IoT recueillent des données en continu, et les réseaux 5G s’étendent pour les transporter. En tant qu’industrie, nous cherchons encore à tirer le meilleur parti de cette technologie, tandis que des idées ingénieuses et inédites sont mises en production chaque jour.

Les entreprises ont déjà pris conscience de la capacité de l’IA à les aider à résoudre leurs problèmes :

• Dans le secteur de la santé, la surveillance à distance des patients et les diagnostics assistés par IA améliorent les résultats cliniques.
• Dans l’industrie manufacturière, les jumeaux numériques et les solutions de gestion de la chaîne logistique transforment les opérations en usine.
• Dans les transports, les véhicules autonomes et les solutions de gestion de flotte renforcent la sécurité et l’efficacité.
• Dans les projets de villes intelligentes , la gestion du trafic et les services de sécurité publique réduisent la congestion et accélèrent les interventions d’urgence.

À mesure que les réussites liées à l’IA se multiplient, les entreprises comprendront que l’apprentissage automatique représente la seule voie d’avenir. Toutefois, ces applications reposent sur un traitement des données en temps réel, au plus près de leur lieu de génération et d’utilisation. Pour prendre des décisions fondées sur les données, les entreprises ne peuvent se permettre d’acheminer ces dernières — même à la vitesse de la lumière — vers un cloud lointain ou un datacentre sur site. Elles ont besoin d’une infrastructure située à la frontière du réseau.

L’IA impose une refonte de l’infrastructure

Pour réduire de manière significative et sécurisée la latence, afin de répondre aux exigences de nombreux cas d’usage de l’IA, les organisations repensent leur stratégie d’infrastructure en y intégrant une combinaison de cloud et de solutions à la frontière du réseau.

Les entreprises disposent de plusieurs moyens pour répondre à leurs besoins en informatique à la frontière du réseau, en utilisant des zones de disponibilité cloud, des sites et des branches appartenant à l’entreprise ou des installations de colocation. Quelle que soit la solution retenue, elles auront néanmoins besoin d’un accès aux clouds publics et d’un réseau robuste capable de connecter l’ensemble de leurs ressources en toute sécurité.

Le réseau est en réalité un facteur déterminant pour l’IA : la performance de vos équipements d’IA, aussi avancés soient-ils, dépend entièrement de la bonne qualité de votre réseau. Si vous manipulez des données sensibles ou fortement réglementées, il est d’autant plus essentiel de disposer d’options de connectivité privée.

Chez Equinix, les organisations peuvent interconnecter leur infrastructure privée avec l’ensemble des principaux prestataires de services cloud, les opérateurs réseau et autres services informatiques, en utilisant l’option de connectivité de leur choix, qu’elle soit publique ou privée, physique ou virtuelle Grâce à plus de 260 datacentres répartis dans 74 marchés, nous vous aidons à trouver votre frontière du réseau, où qu’elle se trouve dans le monde. Vous bénéficiez également de la flexibilité propre aux infrastructures cloud, vous permettant de déplacer vos charges de travail de manière fluide, de répliquer vos déploiements et de suivre vos groupes d’utilisateurs vers de nouveaux sites. Equinix permet aux organisations de composer librement leur écosystème IA à la frontière du réseau, en associant équipements privés et solutions partenaires, connectés entre eux via notre réseau aux clouds, fournisseurs SaaS et tout autre composant de leur environnement numérique.

Pour en savoir plus sur la puissance de l’informatique à la frontière du réseau, téléchargez notre livre blanc Informatique à la frontière et opportunités d’IA.

[1] « AI is upending edge strategies for some enterprises – Highlights from VotE: Edge Infrastructure & Services », S&P Global Market Intelligence, Feb. 14, 2025.