L'écart entre l'ambition de l'IA et la réalité opérationnelle n'a jamais été plus évident. Récemment libéré Dans le cadre d’une enquête menée auprès de leaders informatiques et de décideurs en matière d’infrastructures d’IA auprès de grandes entreprises et de sociétés du classement Fortune 1000, les organisations dépensent de l’argent sur la capacité des GPU qui restent à l’abri tandis que leurs équipes d’IA sont en file d’attente pour obtenir l’accès. Le clarificateur Rapport sur l'état de l'infrastructure de l'IA à l'échelle 2025-2026 Les chiffres racontent une histoire troublante: 35% des entreprises classent l'augmentation de l'utilisation des GPU et de l'informatique comme leur priorité d'infrastructure pour les 12 à 18 prochains mois.Toutefois, 44% admettent qu'ils assignent toujours manuellement des charges de travail aux GPU ou n'ont pas de stratégie cohérente pour gérer l'utilisation des GPU du tout. Le paradoxe du contrôle des coûts Les préoccupations concernant les coûts dominent la planification de l’infrastructure de l’IA dans les entreprises.L’enquête a révélé que 53% des répondants citaient le contrôle des coûts comme leur principal défi de gestion de la charge de travail de l’IA, tandis que 70% l’indiquaient comme leur priorité de planification de l’infrastructure pour 2025-2026.Ces chiffres ne sont pas surprenants compte tenu des contraintes de prix et de disponibilité des GPU, mais ils révèlent un problème plus profond. Une meilleure utilisation de la GPU pourrait apporter un retour sur investissement immédiat sur les investissements en infrastructure existants et potentiellement retarder la nécessité d’acheter du matériel supplémentaire pour compenser la mauvaise gestion des ressources à court terme. Seuls 27% des organisations interrogées ont mis en œuvre des tableaux de bord automatisés de partage des ressources.Mais 23% s’appuient toujours sur des systèmes de billetterie manuelle pour la fourniture de données, et 35% déclarent que fournir un accès aux ressources aux équipes d’IA et de ML reste « difficile » ou « très difficile ». L’impératif de flexibilité Au-delà de l’utilisation et du coût, les entreprises se heurtent à des questions stratégiques sur la flexibilité de l’infrastructure.L’enquête a révélé que la flexibilité de 44% et l’évitement du verrouillage des fournisseurs sont «très importants» lors de la sélection de solutions d’infrastructure.Ce n’est pas une préoccupation théorique car 63% rapportent que les dépendances propriétaires ont déjà directement retardé ou limité leur capacité à élargir les initiatives d’IA. Cette découverte conduit à des changements significatifs dans la stratégie d’infrastructure.Les organisations se tournent vers des approches multi-cloud (37% des répondants) et explorent activement diverses options matérielles.L’impact est clair: les entreprises ont besoin d’avions de contrôle d’infrastructure capables de gérer et d’orchestrer dans des environnements hétérogènes sans créer de nouveaux scénarios de verrouillage. Agents de l’IA : haute ambition, faible préparation Alors que 89% des chefs d’entreprise en informatique prévoient de mettre en œuvre des agents d’IA dans les six mois (partage entre les solutions personnalisées à 49% et les options off-the-shelf à 40%), la plupart des organisations manquent des capacités fondamentales pour soutenir efficacement ces déploiements. Lorsqu’on les interroge sur les lacunes de disponibilité opérationnelle, les responsables informatiques d’entreprise citent des préoccupations liées à la sécurité et à la conformité (53 %), une expertise interne insuffisante (46 %) et des défis liés à la propagation des informations (46 %). Ce ne sont pas des détails techniques mineurs. Les préoccupations liées à la gestion des créances sont particulièrement marquantes : 58% s’inquiètent de la propagation automatique des créances sensibles aux nœuds informatiques, tandis que 38% identifient le partage des créances entre les utilisateurs comme une vulnérabilité majeure. Gouvernance et souveraineté au centre Près d’un tiers des organisations interrogées identifient comme leur priorité opérationnelle la mise en œuvre de politiques, d’autorisations et de contrôles de gouvernance plus forts sur les données, les modèles et les ressources informatiques. L’accent mis sur la gouvernance est lié aux préoccupations émergentes autour de la souveraineté de l’IA – la capacité de prouver l’origine, le développement et le déploiement domestiques des systèmes d’IA. Ce que cela signifie pour la stratégie Enterprise AI Les données de l'enquête soulignent trois défis convergents qui définiront : Succès de l'infrastructure d'IA d'entreprise en 2025-2026 Investir dans le matériel de GPU avancé tout en maintenant les processus de provisionnement manuel sape la valeur de ces investissements.L'automatisation et l'orchestration deviennent des capacités essentielles, pas des choses agréables. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. Avec 63% de retards déjà causés par le verrouillage des fournisseurs, les plates-formes qui préservent l’optionnalité sur le matériel, le cloud et les modèles de déploiement seront cruciales. Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  Les plans d'adoption rapide pour les agents de l'IA nécessitent une infrastructure capable d'appliquer les politiques, de gérer les créances et de maintenir l'audit à l'échelle. Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Ceux qui ne continueront pas à verser de l’argent dans des infrastructures sous-utilisées alors que leurs initiatives d’IA s’arrêtent dans la file d’attente. Le rapport complet sur l'état de l'infrastructure de l'IA à l'échelle 2025-2026 comprend une méthodologie détaillée et des conclusions supplémentaires du leadership des infrastructures informatiques et de l'IA d'entreprises dans des organisations allant de 2 000 à 10 000 employés en Amérique du Nord, en Europe et en Asie-Pacifique.

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Près de la moitié des entreprises gaspillent des millions sur la capacité de la GPU sous-utilisée

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