Comment bien démarrer avec l’IA distribuée

Avant d’investir dans une infrastructure d’IA, il est utile de prendre un peu de recul et d’examiner l’évolution de l’équilibre entre données, calcul et intelligence. En travaillant avec des entreprises qui démarrent tout juste leur parcours d’IA, nous avons constaté des schémas clairs dans ce qui distingue les réussites rapides des difficultés ultérieures. L’emplacement des données, le rythme d’expansion vers la périphérie et la diversité des modèles et des partenaires façonnent l’utilisation réellement efficace de l’IA. Tout commence par la création d’une base pour l’IA distribuée.

Les cas d’utilisation à la périphérie sont en plein essor. À mesure que les modèles deviennent plus petits, plus intelligents et plus spécifiques au domaine, l’inférence se rapproche de plus en plus de l’endroit où les données sont créées, qu’il s’agisse de la détection des fraudes à un point de transaction, du contrôle qualité en temps réel dans une usine ou de la prise de décision à l’intérieur de véhicules connectés. Les architectures d’IA agentique et les structures émergentes telles que le protocole MCP (Model Context Protocol) accélèrent cette tendance, permettant ainsi l’utilisation de systèmes d’IA modulaires qui résident et s’exécutent dans des environnements distribués.

Résultat : on s’attend à ce qu’environ 75 % des nouvelles données soient générées et traitées à la périphérie.[1] Dans le même temps, l’écosystème s’appuie sur des plateformes et des plans de leaders comme NVIDIA, fournissant des architectures de référence qui aident les entreprises à faire évoluer l’IA distribuée plus rapidement. Il existe d’autres composants tout aussi importants d’une solution d’infrastructure d’IA distribuée qui, ensemble, aident les entreprises à mettre en œuvre correctement l’IA.

Les données alimentent le moteur d’IA

L’IA commence et se termine par des données. Aujourd’hui, environ 60 % des données d’entreprise résident toujours dans les principaux clouds publics[2], mais les données les plus récentes (et les plus précieuses) sont créées hors de ces clouds, à la périphérie. Ce déséquilibre engendre un aller-retour incessant des données : celles-ci sont constamment transférées vers et depuis les clouds, vers et depuis les sites périphériques, à mesure que les entreprises tentent de trouver leur équilibre en termes de stockage, de traitement et d’analyse des données. Ces flux déterminent désormais comment et où l’infrastructure de l’IA doit évoluer. Dans de nombreux cas, c’est le mouvement des données, et non les charges de travail elles-mêmes, qui détermine la nouvelle génération de décisions en matière d’infrastructure.

Pourquoi une infrastructure d’IA distribuée est-elle nécessaire ?

La prise en charge de cette réalité distribuée ne se limite pas aux GPU. Elle exige une infrastructure capable de déplacer rapidement, en toute sécurité et de manière intelligente de vastes ensembles de données à travers les clouds, l’infrastructure centralisée et les périphéries.

Les charges de travail de l’IA varient considérablement, de la préparation des données à l’entraînement des modèles, en passant par le traitement du langage naturel, l’IA générative et la vision par ordinateur. Chacune d’entre elles est associée à des exigences propres en matière de calcul, de stockage et de connectivité. L’entraînement nécessite un traitement parallèle massif et des interconnexions à haut débit et faible latence pour déplacer efficacement les données entre les nœuds. L’inférence, de son côté, repose sur des temps de réponse ultrarapides et une proximité avec les utilisateurs et les sources de données.

Aucun environnement unique et spécialisé ne peut exceller aux deux extrémités de ce spectre. L’évolutivité et la vitesse doivent coexister, ce qui signifie que l’infrastructure sous-jacente doit s’adapter aux différentes charges de travail et s’adapter dynamiquement à mesure que les besoins évoluent.

Certaines équipes déploient des modèles plus petits et spécifiques à un domaine à la périphérie du réseau, tandis que d’autres maintiennent un cycle de rétroaction entre l’inférence et l’entraînement pour affiner continuellement les modèles en temps quasi réel. Quelle que soit l’approche, la réussite dépend de l’efficacité de l’automatisation et de la coordination dans l’ensemble du système. Compte tenu du grand nombre d’éléments mobiles, il est essentiel d’établir les bonnes bases, capables de s’adapter aux flux de données dynamiques, d’évoluer à l’échelle mondiale et de fonctionner comme un système intelligent et unifié.

L’interconnexion relie les différents éléments entre eux

Quelle que soit la phase de son parcours d’IA, le succès d’une organisation dépendra de la manière dont tous les éléments se connectent et s’intègrent efficacement. L’IA est intrinsèquement distribuée : les données résident dans un endroit, le calcul dans un autre, tandis que les modèles et les moteurs d’inférence se répartissent entre les régions et les clouds. Chaque élément peut être optimisé seul. Cependant, sans la possibilité de déplacer des données, de synchroniser des modèles et d’orchestrer les workflows de manière transparente et sécurisée entre les environnements, le système sera toujours limité.

C’est là que convergent de nombreuses stratégies d’IA, qui nécessitent une connectivité intelligente et en temps réel. L’efficacité de l’IA distribuée réside dans la facilité avec laquelle données, modèles et informations peuvent se déplacer entre les environnements. Lorsque ce flux est rapide et sécurisé, le réseau cesse d’être une infrastructure d’arrière-plan pour devenir le moteur de la coordination et de l’évolutivité.

Permettre le flux transparent de l’intelligence des données

L’interconnexion est le tissu vital de l’infrastructure d’IA. Elle permet la circulation des connaissances entre les emplacements où les données sont générées, où elles sont traitées et où les informations sont utilisées. Elle apporte de la cohérence à la prolifération croissante de l’infrastructure prête pour l’IA, en reliant les processeurs graphiques dans les clouds privés ou publics à des ensembles de données dans des environnements sur site, en connectant les points de terminaison d’inférence distribués aux sites d’entraînement centralisés, ou encore en reliant les écosystèmes partenaires qui couvrent plusieurs fournisseurs. Sans une telle interconnexion, l’IA ne peut pas fonctionner comme un système unifié.

Créer un réseau multicloud dynamique et mondial

La création d’un tel fabric de connexion nécessite un réseau multicloud mondial spécialement conçu pour l’IA. Cette solution doit offrir une faible latence, des chemins de données sécurisés et prévisibles ainsi que la flexibilité requise pour s’adapter en temps réel à l’évolution des charges de travail. À l’heure où les entreprises passent de l’expérimentation au déploiement à grande échelle, le réseau doit évoluer et passer de connexions statiques à des interconnexions dynamiques et intelligentes, capables d’apprendre et d’optimiser en continu.

Rendre possible la nouvelle génération d’interconnexions

Telle est la vision qui se cache derrière Fabric Intelligence, la nouvelle génération d’interconnexions à l’ère de l’IA. Cette technologie offre de nouvelles fonctionnalités compatibles avec l’IA qui permettent aux entreprises de se connecter plus facilement aux services et fournisseurs appropriés, sur les clouds, chez les partenaires et dans les sites périphériques. Intégrée au réseau lui-même, elle peut faire apparaître les ressources d’IA disponibles, suggérer des chemins de connexion plus intelligents en fonction des performances ou des coûts, et ajuster ces liaisons automatiquement en fonction des besoins. Elle pose également les bases d’une stratégie d’observabilité complète, garantissant que l’ensemble du fabric IA, le calcul, les données et le réseau fonctionne de manière transparente et efficace.

Ensemble, ces fonctionnalités forment le cœur d’un réseau d’inférence mondial. Ce réseau sécurise, simplifie et accélère le déplacement des informations là où elles doivent circuler.

Pour commencer : L’ère des plans est arrivée

Quel que soit le secteur ou le marché vertical, l’IA se rapproche de l’endroit où les données sont générées, grâce à des LLM plus petits et plus intelligents. Les décisions en temps réel dépendent de la faible latence et de la capacité à déplacer les données rapidement et intelligemment entre les sources. Les plans (blueprints) sont le nouveau moyen de créer des flux de travail cohérents et reproductibles pour toutes les manières d’utiliser l’IA ; le MCP offre flexibilité et choix. Qu’il s’agisse de développer des plateformes NVIDIA ou de concevoir votre modèle d’IA agentique avec des partenaires technologiques, les plans permettent d’accélérer la mise sur le marché.

Equinix Distributed AI™

Les entreprises ont besoin d’une infrastructure d’IA distribuée située partout où leurs données résident pour prendre des décisions de façon sûre, rapide et flexible. À mesure que la prochaine vague d’innovations en matière d’IA se déploie, l’intégration d’une stratégie d’interconnexion en temps réel avec les agents et les modèles ouvrira la voie vers la réussite.

Equinix Distributed AI™ est une solution complète qui aide les entreprises à déployer l’infrastructure dont elles ont besoin pour accélérer l’innovation en matière d’IA à grande échelle, là où les opportunités se trouvent. Elles peuvent bâtir une base sur une infrastructure neutre, et ainsi répondre plus facilement à l’évolution des exigences sans subir les limitations imposées par les fournisseurs ou les choix technologiques rigides. Grâce à la connectivité étendue et intelligente intégrée à Equinix Distributed AI™, les entreprises rapprochent les données et l’inférence des utilisateurs tout en respectant les exigences en matière de confidentialité des données.

Equinix offre la portée mondiale qui prend en charge l’IA distribuée, avec plus de 270 datacentres prêts pour l’IA sur 77 marchés stratégiques dans le monde. L’écosystème Equinix comprend plus de 10 000 entreprises et fournisseurs de services, des fournisseurs de cloud réputés jusqu’aux tout derniers spécialistes de l’IA. Un grand nombre de fournisseurs de services avec lesquels vous devez vous connecter sont chez Equinix : vous trouverez ainsi facilement les bons partenaires pour faire évoluer votre stratégie d’IA distribuée. Déployez l’interconnexion avec ces fournisseurs dans l’un de nos datacentres d’hébergement d’infrastructures Equinix IBX® pour commencer à échanger des données rapidement et en toute sécurité.

Découvrez pourquoi l’avenir de l’infrastructure d’IA est distribué : regardez des vidéos de dirigeants d’Equinix qui présentent notre solution d’IA distribuée.

[1] Bruce Kornfeld, « Tendances 2025 de l’infrastructure informatique :essor de l’edge computing, de la HCI et de l’IA », Forbes, 12 décembre 2024.

[2] Soundarya Jayaraman, « Plus de 150 statistiques fascinantes sur le cloud computing pour 2025 », G2.ai, 23 décembre 2024.