Un virage vers le cloud privé

Alors que le cloud public offrait jusqu’alors la flexibilité tant recherchée pour expérimenter les projets d’IA générative (GenAI), la donne est en train de changer. De plus en plus, les DSI (Directeurs des Systèmes d’Information) se tournent vers le cloud privé et les environnements on-premise. Cette tendance s’accélère à mesure que les stratégies d’IA des entreprises deviennent plus mûres et s’adaptent à des charges de travail plus prévisibles. L’objectif ? Limiter les coûts et protéger la confidentialité des données, comme l’indique Greg Whalen, directeur technique de Prove AI. 

Une enquête récente, menée auprès de 1 000 dirigeants aux États-Unis et au Canada, révèle que 67% d’entre eux prévoient de rapatrier certaines données destinées à l’IA depuis le cloud public dans les 12 prochains mois. Les raisons de cette transition sont multiples, notamment la sécurité, les défis d’intégration du cloud avec des environnements SaaS, et bien sûr, la prévisibilité des coûts.

Le cloud privé en pleine croissance

La demande pour le cloud privé est en plein essor. Selon une étude commandée par GTT Communications, le nombre d’organisations prévoyant de dépenser plus de 10 millions de dollars en services de cloud privé devrait augmenter à  plus de la moitié des interrogés (54%) cette année, contre une croissance de 12% pour le cloud public sur la même période. La combinaison d’un cloud privé avec des environnements on-premise prend ainsi de l’ampleur, répondant aux besoins de sécurité et de conformité des applications d’IA.

Greg Whalen, souligne même les avantages économiques des GPU internes : aux entreprises qui exécutent des workloads d’IA permanents, il est plus rentable d’acheter des GPU que de louer du temps dans le cloud public. L’efficacité de l’utilisation des GPU internes est aussi un facteur clé pour éviter le gaspillage et les temps d’arrêt opérationnels.

Un rapatriement pas si massif

Les préoccupations réglementaires et de conformité jouent un rôle central dans cette tendance vers le cloud privé. Selon Bastien Aerni de GTT, « beaucoup d’entreprises transfèrent leurs workloads sensibles dans des environnements privés dans le cadre de leurs stratégies multicloud et hybrides. » Ces projets incluent souvent des données confidentielles ou critiques pour l’entreprise, ce qui pousse à une réflexion sur l’architecture à adopter.

Cependant, bien que le cloud privé offre des avantages indéniables, le cloud public reste incontournable pour sa capacité de passage à l’échelle. Bastien Arni explique comment, par le passé, les DSI étaient émerveillés par les outils disponibles dans le cloud public, mais aujourd’hui, ils recherchent davantage de stabilité et de prévisibilité.

Une maturité des stratégies cloud

Ce rapatriement des systèmes vers le cloud privé n’entraîne pas un abandon total du cloud public. Danilo Kirschner, DG de Zoi North America, évoque un paradoxe intéressant : les charges de travail d’IA génèrent à la fois une croissance massive du cloud et un rapatriement sélectif. L’évolution des stratégies cloud devient moins naïve, passant d’une approche « tout cloud » à des solutions mieux adaptées aux besoins spécifiques des applications.

Pour conclure, ces évolutions soulignent l’importance de la confiance, du coût, et du contrôle des données dans la prise de décision au niveau des conseils d’administration. Les organisations cherchent à s’assurer de la meilleure approche pour exécuter leurs applications d’IA tout en maîtrisant leurs données. 

Les entreprises s’efforcent désormais de trouver un équilibre entre les options de cloud public et privé, tout en adaptant leurs stratégies d’IA à un contexte en constante évolution. Cette dynamique promet d’apporter des solutions plus robustes et sécurisées pour exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle.