L’IA entièrement autonome a franchi le seuil du concept pour devenir réalité commerciale, obligeant les entreprises à repenser les fondements mêmes sur lesquels elles gèrent leurs activités.
Le changement arrive plus rapidement que prévu par la plupart des organisations, entraînant avec lui un nouvel ensemble urgent d’exigences économiques et architecturales. Mais la pression est particulièrement forte pour les entreprises qui considèrent encore les infrastructures existantes comme le centre de leur univers technologique, selon John Roese (photo), directeur mondial de la technologie et directeur de l'IA chez Dell Technologies Inc. Aujourd'hui, alors que l'IA agentique passe du mot à la mode à la priorité au niveau du conseil d'administration, la conversation est passée de la possibilité à la mise en œuvre – et au coût.
«J'ai présenté le mot «agent» aux gens il y a environ un an», a déclaré Roese. « Maintenant, nous avons réalisé que cette idée de systèmes d'IA entièrement autonomes – de transfert réel du travail vers la couche machine – est désormais bien réelle. Dans le même temps… le mot « tokennomics » est maintenant dans notre langage courant parce que nous avons réalisé que lorsque vous mettez ces choses en production à grande échelle, le coût des différents modèles de ce que vous déployez est incroyablement variable. Avoir une manière intelligente et intelligente d'utiliser votre infrastructure hybride, de placer la bonne charge de travail au bon endroit pour utiliser le bon modèle, n'est en fait pas qu'un simple problème. c’est agréable à avoir – c’est obligatoire.
Roese s'est entretenu avec John Furrier et Dave Vellante de theCUBE au Dell Technologies World 2026, lors d'une diffusion exclusive sur theCUBE, le studio de diffusion en direct de SiliconANGLE Media. Ils ont discuté de l’infrastructure d’IA entièrement autonome, de l’économie du déploiement hybride et de l’émergence de l’ingénierie centrée sur l’IA en tant que nouvelle discipline organisationnelle. (* Divulgation ci-dessous.)
L’IA entièrement autonome exige un nouveau point d’ancrage pour l’entreprise
Roese a toujours suggéré que le succès à cette époque ne viendrait pas de la poursuite de chaque avancée en matière d'IA, mais de la construction d'une infrastructure capable de suivre le rythme – une vision qui met l'entreprise en contradiction totale avec la façon dont la plupart des entreprises abordent actuellement le problème. Le débat entre l’héritage et l’IA est un sujet sur lequel les entreprises se trompent de plus en plus, nombre d’entre elles tentant d’intégrer les capacités de l’IA dans des environnements existants, ou « friches industrielles », a-t-il ajouté.
« Le plus grand obstacle à la navigation de l'environnement existant dans l'ère de l'IA est cette erreur de penser que l'on le fait en ayant l'environnement existant comme point d'ancrage », a-t-il déclaré. « 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 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. «
Cette philosophie d’infrastructure s’étend directement aux données. La plateforme de données Dell AI est un exemple de ce que signifie traiter les données non pas comme une préoccupation distincte mais comme un composant intégral de l'usine d'IA elle-même, selon Roese. Le travail le plus difficile dans tout déploiement d'agent avancé a été la plomberie des données, en particulier la conversion des connaissances institutionnelles en graphiques de connaissances et en ontologies que les agents peuvent réellement utiliser.
« Un agent qui a simplement accès à un grand modèle de langage n'est pas un agent d'entreprise », a-t-il déclaré. « Un agent d'entreprise a également accès à un graphe de connaissances qui organise les connaissances propriétaires de l'entreprise. Si vous donnez les deux à un agent et que le graphe de connaissances est une vérité terrain, il se comporte mieux, il est plus pertinent, il est plus aligné sur votre entreprise. «
À mesure que les entreprises mûrissent leurs déploiements d’agents, la question ne se pose plus de savoir si les agents peuvent effectuer le travail, mais plutôt de savoir s’ils peuvent le faire de manière fiable. Plutôt que de permettre aux agents d'improviser, Dell a intégré la connaissance des processus numérisés directement dans ses systèmes agents, leur donnant ainsi un manuel défini sur lequel s'appuyer, a expliqué Roese. La distinction est importante car des agents imprévisibles, aussi compétents soient-ils, ne peuvent pas se fier aux flux de travail qui gèrent réellement les entreprises.
« Nous croyons fermement au processus numérisé », a-t-il déclaré. « Dans l'ancien monde, ce processus numérisé dirigeait les humains. Dans le nouveau monde, lorsque nous construisons des agents, l'un des outils qu'ils utilisent pour accomplir leur travail est d'accéder à nos processus numérisés. L'intérêt de donner aux agents plus d'informations sur le processus – comment ils devraient fonctionner, plutôt que de les laisser inventer – les rend simplement plus prévisibles et plus évolutifs. «
Restez à l'écoute pour l'interview vidéo complète, qui fait partie de la couverture par SiliconANGLE et theCUBE de Dell Technologies World 2026.
(* 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.)
