Pour parvenir à une IA prête pour la production, il faut bien plus qu'un stockage rapide, car les entreprises ont besoin d'une infrastructure d'IA prête pour les données, construite sur des données propres, gouvernées et bien comprises avant qu'un déploiement significatif puisse évoluer.
Il s'agit d'un changement qui redéfinit ce que les partenaires apportent à la table, selon Hope Galley (photo, à droite), vice-président des ventes des partenaires pour l'Amérique chez Everpure Inc., et Justin Field (à gauche), architecte de solutions techniques chez World Wide Technology Inc., ce dernier ayant récemment été nommé partenaire mondial de l'année d'Everpure. Tous deux ont déclaré que la conversation s'éloignait de manière décisive des vitesses et des flux vers les résultats commerciaux et la vente interfonctionnelle au sein de la suite C.
« Chaque DSI ou PDG sait qu'il devrait travailler dans l'IA », a déclaré Galley. « Mais qu'est-ce que cela signifie ? Quelle analyse de rentabilisation ? Que peut résoudre l'IA pour eux ? Plus vous avez une approche consultative, ce sont eux qui vont gagner. »
Galley et Field ont parlé avec les CUBE Christophe Bertrand et Alison Kosik à Pure Accélération 2026 événement, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de ce dont a besoin une infrastructure d’IA prête pour les données et de la façon dont le modèle de partenariat se transforme pour y répondre. (* Divulgation ci-dessous.)
L'infrastructure d'IA prête pour les données exige de la clarté avant le déploiement
Field a déclaré que le changement le plus important qu'il constate dans les conversations avec les clients est le passage des références de performances brutes à la préparation des données, en s'assurant que les données sous-jacentes sont propres et organisées avant tout investissement dans l'IA. Les terrains d'essai d'IA et les centres de technologie avancée de WWT existent spécifiquement pour permettre aux clients de valider les décisions d'infrastructure à grande échelle avant de s'engager, ce qui élimine le risque d'investissements importants qui ne donnent pas de bons résultats.
« Beaucoup de ces discussions ont porté uniquement sur la préparation des données, et les données sont-elles même propres », a déclaré Field. « Peu importe ce que vous achetez, cela ne vous apportera pas une bonne valeur si vos données ne sont pas organisées, contextualisées et prêtes. »
Les capacités d'intelligence des données d'Everpure récemment annoncées répondent directement à ce défi, en offrant aux partenaires et aux clients une visibilité documentée sur les données existantes et le nombre de copies en jeu, a noté Galley. Ceci est fondamental à la fois pour la conformité et pour l’infrastructure d’IA prête pour les données. Le modèle de consommation Evergreen//One d'Everpure ajoute un autre niveau de flexibilité, permettant aux clients d'adapter leurs engagements de stockage en fonction des délais des projets d'IA, au lieu d'être limités par les incertitudes de la chaîne d'approvisionnement. Galley a déclaré que les partenaires qui s'appuient sur les services de conseil et la vente interfonctionnelle sont ceux qui progressent sur le marché actuel.
« La clarté est un élément important en ce qui concerne l'IA à l'heure actuelle », a déclaré Galley. « Les clients disent : « Comment allez-vous m'aider avec l'IA et me donner les faits sur la manière dont vous allez m'aider ? » Plus vous aurez une approche consultative, plus ce seront eux qui gagneront.
Voici l'interview vidéo complète, faisant partie de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE de l'événement Pure Accelerate 2026 :
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour l'événement Pure Accelerate. Ni Everpure, le sponsor de la couverture de l'événement theCUBE, ni les autres sponsors n'ont de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
