Au niveau de l’entreprise, l’IA agentique est devenue moins un outil prospectif pour les entreprises, évoluant vers un atout précieux pour de nombreuses organisations.
À mesure que de plus en plus d’entreprises abandonnent la phase d’expérimentation et commencent à étendre l’utilisation de l’IA agentique, leurs exigences en matière d’infrastructure évoluent. Les entreprises cherchent désormais à intégrer l’IA dans les infrastructures existantes, créant ainsi des environnements hybrides qui soulèvent de nouvelles questions. Le coût, la fiabilité, les exigences opérationnelles et la gouvernance sont désormais les priorités, et les entreprises doivent déterminer comment équilibrer tout cela.
« La plupart des entreprises n'ont pas de problème d'ambition en matière d'IA », a déclaré Sam Grocott, vice-président senior du marketing produit chez Dell Technologies Inc.. « Elles ont un problème d'exécution de l'IA. »
Dell est l'une des entreprises qui investit dans une stratégie qui aide les entreprises à gérer la transition vers des infrastructures hybrides conçues pour prendre en charge l'IA agentique. Après Dell Technologies World plus tôt cette année, cette stratégie devient de plus en plus pertinente à mesure que les entreprises dépassent les programmes pilotes.
Cette fonctionnalité fait partie de la couverture continue par SiliconANGLE Media de l'infrastructure de l'IA d'entreprise et du passage de l'expérimentation de l'IA à la production. (* Divulgation ci-dessous.)
Les données d'entreprise restent au premier plan des priorités
Les entreprises disposent déjà de données critiques qui alimentent leurs opérations existantes. Cependant, l’évolution vers un modèle hybride intégrant l’IA les oblige à repenser la manière dont ils utilisent et stockent ces données.
« La grande majorité des données résident toujours sur site, et pouvoir amener le calcul, la gestion des données, l'orchestration et l'automatisation là où se trouvent les données est non seulement moins cher, mais aussi plus efficace », a déclaré Travis Vigil lors de la couverture de Dell Technologies World par theCUBE. « Les clients, plus que jamais, doivent transformer les données dont ils disposent (en résultats). C'est le pétrole – tout le reste n'est qu'un moyen de tirer parti de la valeur du pétrole, et la capacité d'en tirer parti est essentielle pour nos clients. «
Pour répondre à ce besoin, Dell a commencé à se concentrer sur le développement de solutions, telles que sa plateforme de données AI. Cela aide les entreprises à rassembler leurs capacités de stockage, de sécurité et de gestion des données pour prendre en charge les charges de travail d'IA dans les environnements d'entreprise.
« Du point de vue du développement d'applications, l'avantage concurrentiel permet aux développeurs d'accéder de manière cohérente à des données fiables et gouvernées tout au long du cycle de vie de l'IA », a déclaré Paul Nashawaty, analyste principal chez theCUBE Research. « À mesure que les entreprises vont au-delà des projets pilotes, les organisations qui connectent leur infrastructure de données à la fourniture d’applications de production seront mieux placées pour transformer les investissements en IA en résultats commerciaux mesurables. »
Cette orientation s'est poursuivie depuis Dell Technologies World. Plus tôt ce mois-ci, Dell a annoncé des fonctionnalités supplémentaires d'AI Data Platform conçues pour donner aux applications et aux agents d'IA un accès plus cohérent aux données d'entreprise, renforçant ainsi l'importance de la préparation des données à mesure que les organisations se dirigent vers la production.
L'IA agentique crée de nouvelles exigences opérationnelles
À mesure que les infrastructures hybrides évoluent au niveau de l’entreprise, l’IA agentique devient de plus en plus importante pour les entreprises. Parce qu’elle peut aider à automatiser des processus complexes et de longue durée, l’IA agentique peut décharger les tâches des employés, libérant ainsi du temps pour d’autres priorités. Les systèmes agents créent cependant de nouvelles priorités pour les entreprises qui passent de la phase expérimentale à la production. L'observabilité et la sécurité continues sont désormais essentielles pour les entreprises qui doivent gérer de près leurs données. La gouvernance et l'orchestration nécessitent également une surveillance, car les ingénieurs gèrent des systèmes de plus en plus autonomes.
Pour ces raisons, une approche consiste à développer un environnement d’IA qui donne dès le départ la priorité à la création et à l’exploitation d’agents autonomes. Plutôt que de tenter d’ajouter des capacités d’IA à l’infrastructure existante, de plus en plus d’entreprises envisagent une infrastructure conçue pour prendre en charge l’IA au niveau fondamental. L'AI Data Platform de Dell est un exemple de la manière dont les solutions sont désormais conçues pour connecter les données d'entreprise à l'infrastructure d'IA.
« Le plus grand obstacle à la transition de l'environnement existant vers l'ère de l'IA est cette erreur de penser que l'on y parvient en faisant de l'environnement existant le point d'ancrage », a déclaré John Roese, directeur mondial de la technologie et directeur de l'IA chez Dell. « La seule façon dont cela fonctionne est (si) vous disposez réellement d'un environnement d'IA. Vous devez avoir un endroit pour créer des agents et les exécuter de manière autonome. Vous devez avoir une architecture de sécurité qui fonctionne avec des choses comme l'agent. La friche industrielle devient un système d'alimentation pour le nouvel environnement d'IA, mais si vous n'avez pas du tout d'environnement d'IA, vous ne faites que mettre quelques fonctionnalités d'IA autour d'une friche industrielle. «
Le coût du passage de l’expérimentation de l’IA à la production
Alors que les entreprises passent de l’expérimentation à la production et étendent les déploiements d’IA, elles se concentrent également sur la preuve du retour sur investissement de l’IA agentique. Dans le même temps, il devient essentiel de démontrer que leurs infrastructures hybrides peuvent être soutenues économiquement. Pour cette raison, le coût reste un problème pour les entreprises qui font évoluer leurs charges de travail d’IA. La consommation de jetons, les coûts d’inférence et le mouvement des données sont autant de facteurs que les entreprises doivent désormais prendre en compte lors du déploiement de l’IA. Il existe également davantage de décisions financières concernant l’utilisation du cloud public, du cloud privé, des environnements de périphérie et de point final et des centres de données.
Dell a investi dans les capacités des services financiers pour prendre de l'avance sur cette courbe. Grâce à sa branche de services financiers, l'entreprise s'est positionnée pour aider ses clients à financer les investissements d'infrastructure nécessaires pour soutenir les déploiements d'IA.
« Nous avons enregistré 64 milliards de dollars de demande en IA l'année dernière, mais cela s'accélère. En fait, elle s'élevait à 34 milliards de dollars au quatrième trimestre seulement », a déclaré David Kennedy, vice-président exécutif et directeur financier de Dell. « Quand vous regardez cela, vous pouvez voir l'appétit qui existe. Nous avons une branche de services financiers – nous ferons preuve de diligence raisonnable et la durabilité de cette croissance est une opportunité. Il existe de nombreuses façons de trouver et de fournir ce capital à l'énorme développement qui existe. »
Dell a également investi dans une stratégie autour d'un modèle désagrégé qui sépare le calcul et le stockage, permettant à chacun d'évoluer indépendamment.
La stratégie d'infrastructure de réduction des coûts de Dell
Alors que Dell constate que de plus en plus d'entreprises recherchent une infrastructure d'IA qui passe « du côté bureau au centre de données, en passant par la périphérie et jusqu'au cloud », comme le dit Grocott, elle prend des mesures pour répondre à ces besoins. En collaboration avec Nvidia Corp., la société aide les entreprises qui ne souhaitent pas exécuter leurs agents IA exclusivement dans le cloud, mais plutôt localement. Deskside Agentic AI aide les entreprises à atteindre cet objectif, offrant plusieurs avantages potentiels. Pour commencer, les entreprises peuvent résoudre certains problèmes de sécurité des données en travaillant avec leurs informations en interne, réduisant ainsi leur dépendance aux services d’IA cloud. Cette approche peut également aider à contrôler les coûts qui seraient autrement consacrés exclusivement aux centres de données externes ou aux services cloud tiers.
Alors que de plus en plus d’entreprises étendent leur utilisation de l’IA agentique, elles commencent également à se concentrer sur le placement des charges de travail. La localisation et la latence des données sont deux facteurs qui influencent ces décisions, alors que les entreprises cherchent à s'assurer qu'elles dépensent judicieusement. Les exigences en matière de sécurité, de gouvernance et de souveraineté – en particulier dans des secteurs tels que la santé – dictent également la répartition de la charge de travail.
« Le PC est un excellent point de départ », a déclaré Jon Siegel, vice-président directeur du marketing du portefeuille Dell. « Lorsque vous disposez d'un générateur de jetons gratuit, vous donnez à vos employés un espace libre pour expérimenter, innover, puis lorsqu'ils souhaitent passer en production, ils peuvent ensuite l'exécuter dans un autre endroit, comme dans le centre de données ou dans le cloud. »
En effectuant une transition plus large vers le placement des charges de travail sur les plates-formes appropriées, les entreprises se positionnent également pour réaliser des économies à long terme. Azure Local est un exemple de solution qui aide les entreprises à adopter une approche hybride tout en conservant certaines charges de travail sur site.
« Ce qui a fonctionné dans le passé ne fonctionnera pas nécessairement à l'avenir », a déclaré Kenny Lowe, membre du personnel technique et responsable de l'évangélisation et de l'habilitation des plates-formes cloud chez Dell. « Nous devons être en mesure de dimensionner correctement les charges de travail sur la bonne plate-forme afin que vous ne payiez pas trop cher pour l'infrastructure sur laquelle vous travaillez. Le modèle fondamental du centre de données évolue, s'éloignant un peu d'un modèle hyperconvergé vers un modèle plus désagrégé. »
Dell Private Cloud est un autre exemple de solution qui aide les entreprises à choisir les plates-formes appropriées pour leurs charges de travail. Avec PowerStore Elite, par exemple, les clients de Dell peuvent profiter des performances de stockage et des capacités de réduction des données. Selon Dell, combinées à l'architecture désagrégée de Dell Private Cloud, ces capacités offrent aux clients une plus grande flexibilité dans la gestion des ressources de calcul et de stockage. En mettant davantage de contrôle sur l'infrastructure entre les mains de ses clients, par exemple, Dell offre aux entreprises plus d'autonomie sur leurs infrastructures hybrides.
« La réalité est que Dell Private Cloud, avec une infrastructure désagrégée, avec PowerStore désormais, permet une réduction des données de six pour un : vous réalisez jusqu'à 65 % d'économies sur les coûts d'acquisition », a déclaré Caitlin Gordon, vice-présidente directrice de la gestion des produits pour le cloud privé et les solutions d'IA chez Dell. « En plus de cela, le logiciel de cloud privé vous permet de réaliser des économies opérationnelles. Il s'agit vraiment d'une analyse coûts-avantages incontestable pour chacun de nos clients. Nous essayons vraiment de les aider à se libérer des contraintes de l'HCI et à leur donner la liberté dont ils ont besoin avec Dell Private Cloud. »
La stratégie plus large d'infrastructure d'IA de Dell est mise en lumière
Depuis Dell Technologies World, la société a continué à introduire des fonctionnalités répondant aux problèmes des entreprises liés à la mise à l’échelle de l’IA agentique. Les entreprises doivent désormais non seulement déterminer où doivent résider leurs données, mais aussi comment gérer en permanence ces environnements. Grâce à des solutions telles que AI Data Platform et Deskside Agentic AI, Dell montre comment sa stratégie d'infrastructure évolue en réponse aux besoins des clients.
L’économie des infrastructures, le placement des charges de travail et la gestion des opérations d’IA agentique resteront probablement au premier plan des préoccupations des entreprises à mesure que celles-ci entrent dans la phase de production. La stratégie de Dell reflète l'importance croissante de relier ces priorités à mesure que les entreprises construisent l'infrastructure nécessaire pour prendre en charge l'IA à grande échelle.
(* Divulgation : TheCUBE est un partenaire média payant pour Dell Technologies World 2026. Les sponsors de la couverture de l'événement theCUBE n'ont pas de contrôle éditorial sur le contenu de theCUBE ou SiliconANGLE.)
