Redéfinir la périphérie du réseau : définir de nouvelles normes pour l’infrastructure de l’IA

L’évolution fulgurante de l’IA transforme tous les secteurs d’activité. Les entreprises d’aujourd’hui doivent faire preuve de rapidité dans la prise de décision, de résilience opérationnelle et offrir des expériences personnalisées pour rester compétitives. Elles doivent également répondre à des attentes changeantes en matière de performance, tant du côté des consommateurs que des entreprises.

Une infrastructure d’IA de proximité, déployée à la périphérie du réseau, est essentielle pour répondre à ces exigences croissantes. L’écosystème de l’IA évolue : après l’entraînement des modèles sur des sites centralisés, l’on passe à un paradigme plus distribué qui inclut l’inférence des charges de travail à la frontière du réseau. Cette tendance est alimentée notamment par l’essor de l’IA agentique, capable de prendre des décisions à la périphérie du réseau et exigeant une très faible latence.

Les nouveaux modèles d’IA sont plus spécialisés et plus petits, ce qui rend leur entraînement possible à la périphérie du réseau. Les entreprises adoptent ces modèles spécialisés par domaine, car ils sont mieux adaptés à leurs secteurs d’activité, à leurs fonctions et à leurs jeux de données exclusifs.

Tous ces facteurs font de la périphérie du réseau un site de calcul plus stratégique, en raison de sa proximité avec l’endroit où les données sont générées, stockées et traitées.

Où se trouve votre principale périphérie du réseau ?

Les entreprises doivent repenser leur périphérie du réseau. En fait, il existe de multiples périphéries du réseau où une entreprise peut choisir de gérer l’inférence d’IA. La périphérie du réseau dans les zones métropolitaines s’impose comme un site clé pour les charges de travail d’inférence de l’IA, car elle offre le meilleur équilibre entre faible latence, confidentialité des données et rentabilité.

Le choix de la périphérie du réseau dans la zone métropolitaine implique le déplacement des données d’inférence vers une installation différente, à l’instar d’un datacentre de colocation situé dans la même zone géographique que les sources de données. Cette approche regroupe les charges de travail d’inférence dans un site unique avec une latence typique de moins de 10 millisecondes. Elle évite aux entreprises d’avoir à exploiter une infrastructure privée dans leurs propres locaux.

Les types d’applications influencent également l’identification des emplacements de la périphérie du réseau principale, car la tolérance à la latence varie. Les applications orientées machine exigent généralement une vitesse élevée et une faible latence. Pour les applications orientées humain, quelques millisecondes de retard supplémentaires ne seraient même pas perceptibles. Un radiologue qui recherche un dossier médical n’a pas besoin d’une réponse immédiate. En revanche, une voiture autonome qui essaie d’éviter les piétons en a besoin.

Les exigences spécifiques au secteur, comme le lieu de génération et de traitement des données et les modalités d’accès aux sources de données, déterminent également le site de la périphérie du réseau d’une entreprise. Les entreprises peuvent avoir besoin de répondre à des exigences de latence à la périphérie du réseau pour diverses fonctions :

• Entreprises de logistique : assurer le suivi des livraisons, gérer les itinéraires de livraison, rationaliser les opérations d’entreposage et contrôler et garantir la sécurité des marchandises.
• Sociétés de diffusion de contenu : fournir des recommandations personnalisées et temps réel et assurer une diffusion en continu à faible latence des jeux sans décalage et des expériences RA/RV immersives.
• Villes intelligentes : exploiter l’analyse vidéo en temps réel et le traitement des données des capteurs pour la gestion du trafic, la détection des crimes et les interventions d’urgence.
• Organismes de santé : assurer une surveillance médicale continue, des interventions chirurgicales robotisées à distance et une analyse rapide des données pour un diagnostic plus rapide et un traitement personnalisé.

Les cas d’utilisation à la périphérie du réseau ne cessent d’évoluer et de se multiplier, ce qui oblige les entreprises à concevoir des solutions adaptées tant aux besoins actuels que futurs.

Les choix de placement des données ont un impact sur les coûts et la conformité

L’endroit où les entreprises choisissent d’exécuter les charges de travail d’IA et de stocker les données a un impact direct sur les frais de sortie et les structures de coûts (OPEX par rapport à CAPEX). Ce choix a également un impact sur les performances, la latence et les exigences en matière d’infrastructure réseau.

Le volume de données générées quotidiennement à la périphérie du réseau peut rapidement atteindre des proportions considérables. Par exemple :

• Usine intelligente : 1 pétaoctet de données générées
• Avion : 4 téraoctets de données générées
• Voiture autonome : 3 téraoctets de données générées

Le transfert de ces données vers un site centralisé pour l’inférence de l’IA influe considérablement sur la latence, le coût et la bande passante, ce qui fait de la périphérie du réseau le choix le plus évident.

En outre, 144 pays ont adopté des lois sur la protection des données et de la vie privée, et d’autres suivront.[2] Certaines réglementations sont complexes et exigent une réflexion approfondie sur le lieu de stockage des données. Par exemple, vous ne pouvez pas stocker des données collectées en Allemagne sur un cloud AWS aux États-Unis ; elles doivent rester en Allemagne. C’est l’une des raisons pour lesquelles vous avez besoin d’une infrastructure distribuée pour l’IA.

Élever le niveau de l’innovation en IA à la frontière du réseau

Examinons deux exemples d’entreprises qui innovent avec l’IA à la périphérie du réseau et qui déploient une infrastructure d’IA pour une collaboration en temps réel et une connectivité à haut débit avec les clients et les partenaires.

Nanyang Biologics, une startup biotechnologique spécialisée dans la découverte de médicaments pilotée par l’IA, a exploité l’interconnexion définie par logiciel Equinix Fabric® pour l’informatique à la  périphérie du réseau afin de permettre une collaboration en temps réel avec les partenaires de recherche. Cette solution a permis d’augmenter la vitesse et la précision à moindre coût.

Regardez cette courte vidéo sur l’étude de cas de Nanyang Biologics pour en savoir plus sur la façon dont l’infrastructure d’IA évolutive à la périphérie du réseau prend en charge l’entraînement des modèles d’IA et accélère la découverte de médicaments.

Alembic est une société SaaS d’intelligence marketing qui fournit à ses clients des données sur leurs activités marketing, leur permettant d’optimiser leurs dépenses et d’améliorer le mouvement de l’entonnoir des ventes. Cette société a déployé une pile d’infrastructure d’IA à proximité des clients afin de permettre une inférence haute performance à la périphérie du réseau. Alembic a également exploité l’écosystème de fournisseurs de services réseau (FSR) d’Equinix et Equinix Fabric pour assurer une connectivité à haut débit à ses clients et partenaires, ce qui lui a permis d’obtenir un produit plus performant.

Regardez cette courte vidéo sur l’étude de cas d’Alembic pour découvrir comment l’entreprise assure un marketing axé sur les données grâce à l’analytique de données pilotée par l’IA.

Parmi les autres secteurs qui innovent avec l’IA à la périphérie du réseau, on peut citer :

• Les services financiers pour la stratégie commerciale et la détection des fraudes.
• Les médias et le divertissement utilisés pour créer du contenu numérique et développer des jeux.
• Les véhicules autonomes utilisés pour la détection des piétons et des panneaux de signalisation, ainsi que pour le suivi des voies de circulation.
• La robotique destinée à la fabrication, à la construction et à la navigation.

4 étapes à suivre pour privilégier la proximité à la périphérie du réseau

La transition vers une stratégie d’infrastructure axée sur la proximité nécessite une approche délibérée et intégrée. Nous vous recommandons de suivre les étapes suivantes pour créer votre feuille de route.

1. Tout d’abord, faites un audit de votre infrastructure d’IA actuelle. Vous devez cartographier les flux de données et identifier les goulets d’étranglement causés par la latence.
2. Définissez ensuite les exigences de votre périphérie du réseau : évaluer les exigences des applications en temps réel, notamment en termes de latence, de bande passante et de conformité. Vous devrez également examiner les besoins de votre entreprise en matière de connectivité haute performance, de calcul et de stockage des données.
3. Vous pouvez maintenant concevoir une stratégie de données flexible, multicloud et multi-fournisseurs qui vous permet de distribuer intelligemment les charges de travail afin de créer le bon équilibre entre les infrastructures à la périphérie du réseau et les infrastructures centralisées, et de déployer une infrastructure spécifique à un pays ou à une région en vue de la mise en conformité.
4. Enfin, exploitez les écosystèmes de partenaires d’IA interconnectés et neutres pour accéder aux multiples partenaires dont vous avez besoin pour prendre en charge les charges de travail d’IA.

Mettez en œuvre votre infrastructure d’IA à la périphérie du réseau

L’infrastructure distribuée permet aux entreprises d’accélérer l’innovation en matière d’IA et de pérenniser leurs stratégies dans ce domaine. Certes, nous nous attardons sur la périphérie du réseau dans ce blog, mais votre stratégie d’infrastructure d’IA doit intégrer à la fois une infrastructure cloud et une infrastructure de périphérie du réseau, ainsi qu’un réseau robuste pour connecter toutes vos ressources en toute sécurité.

Les datacentres IA d’Equinix sont stratégiquement situés dans les marchés les plus connectés au monde, ce qui permet aux entreprises d’assurer l’avenir de leurs opérations. Notre empreinte mondiale s’étend sur plus de 270 datacentres de colocation interconnectés dans 76 métropoles du monde entier. Elle permet ainsi d’accéder à tous les principaux fournisseurs de cloud grâce à notre portefeuille de pointe de plus de 220 rampes d’accès au cloud et à notre proximité avec de nombreuses sources de données.

Des milliers de fournisseurs de données, de cloud, de réseaux, de technologies d’IA et de processeur graphique en tant que service font partie du robuste écosystème numérique d’Equinix. Les entreprises peuvent utiliser Equinix Fabric pour créer des connexions évolutives à la demande avec des partenaires de l’écosystème et entre leurs propres infrastructures d’IA sur différents sites.

Pour en savoir plus sur l’importance de la proximité, lisez notre  livre blanc sur le paradoxe de la proximité.

[1] “Gartner Predicts 2025: Edge Computing Platforms Will Accelerate Edge AI,” Gartner®, November 28, 2024.

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[2] “Data protection and privacy laws now in effect in 144 countries,” IAPP, January 28, 2025.