IA d'entreprise : les serveurs dédiés, l'alternative au cloud public ?
Une nouvelle enquête industrielle indique une tendance croissante parmi les entreprises : l’achat de leur propre matériel pour les initiatives d’intelligence artificielle (IA) plutôt que de s’appuyer exclusivement sur les fournisseurs de cloud public. Ce changement est principalement motivé par des préoccupations concernant la prévisibilité des coûts, un contrôle accru, une sécurité robuste et des performances supérieures.
Les systèmes d’IA sont intrinsèquement gourmands en calcul, et la gestion de leurs coûts associés dans un environnement de cloud public peut s’avérer difficile. Les données suggèrent que c’est un problème répandu, près de la moitié des responsables informatiques signalant des dépenses cloud inattendues allant de 5 000 à 25 000 dollars, souvent attribuées à des charges de travail IA exigeantes. Ces charges de travail nécessitent une puissance de calcul, un stockage et un traitement de données en temps réel basés sur le cloud, le tout étant facturé dynamiquement.
La promesse fondamentale du cloud public de « ne payer que ce que vous utilisez » peut devenir un fardeau financier pour l’IA. Les systèmes d’IA haute performance nécessitent du matériel spécialisé comme les GPU Nvidia ou les TPU, qui sont coûteux à louer et peuvent être sous-utilisés sans une optimisation continue de la charge de travail. De plus, la mise à l’échelle des tâches IA sur de nombreuses instances de calcul entraîne des coûts supplémentaires pour le trafic réseau, la récupération de données et la réduction de la latence. Au-delà des coûts directs, 32 % des professionnels de l’informatique notent que la flexibilité du cloud peut compromettre la prévisibilité, entraînant des ressources sous-utilisées ou allouées de manière gaspilleuse en raison de la crainte de sous-doter les tâches IA critiques, une frustration amplifiée par des budgets serrés.
En revanche, les serveurs dédiés offrent un modèle de tarification plus prévisible et stable. Qu’ils soient loués ou achetés, les serveurs physiques offrent aux entreprises un contrôle total sur le matériel, éliminant les coûts cachés et les factures mensuelles inattendues. Les responsables informatiques considèrent de plus en plus ce modèle comme plus rentable et mieux positionné pour offrir un retour sur investissement clair.
Contrôle, Sécurité et Infrastructure IA
L’impératif d’un contrôle accru et d’une sécurité renforcée accélère également l’adoption de serveurs privés et dédiés. Les systèmes d’IA dépendent fortement des données, qui sont souvent sensibles et propriétaires. Les entreprises deviennent de plus en plus prudentes quant à la confiance accordée à de tels actifs critiques aux fournisseurs de cloud public. Les risques d’exposition accidentelle de données, de violations ou de non-conformité aux réglementations de protection des données l’emportent souvent sur les avantages perçus de l’externalisation de l’infrastructure vers des clouds publics partagés.
Pour les secteurs hautement réglementés tels que la finance, la santé et le gouvernement, le matériel dédié est souvent une nécessité. Ces organisations doivent adhérer à des mandats de conformité stricts comme HIPAA, GDPR ou PCI DSS, garantissant que leurs données sensibles ne traversent pas les juridictions ou ne se mélangent pas avec d’autres locataires dans des environnements cloud partagés. Un rapport de Liquid Web met en évidence cette tendance, révélant que le gouvernement (93 %), l’informatique (91 %) et la finance (90 %) sont en tête de l’adoption des serveurs dédiés.
Un autre avantage clé des environnements privés est le contrôle granulaire qu’ils offrent. Les systèmes d’IA exigent fréquemment que le personnel informatique ajuste les flux de travail et l’infrastructure pour une efficacité maximale. Les serveurs dédiés permettent aux organisations de personnaliser les paramètres de performance pour diverses charges de travail IA, de l’optimisation pour l’entraînement de modèles à grande échelle et le réglage fin de l’inférence de réseaux neuronaux à la création d’environnements à faible latence pour les prédictions d’applications en temps réel.
Crucialement, ce contrôle ne nécessite plus de centres de données internes. L’essor des fournisseurs de services gérés et des installations de colocation signifie que les entreprises peuvent louer du matériel dédié géré, confiant l’installation, la sécurité et la maintenance à des professionnels spécialisés. Cette approche combine la facilité opérationnelle souvent associée au cloud avec une visibilité plus approfondie et une plus grande autorité sur les ressources informatiques.
L’avantage de performance des serveurs privés
La performance est un facteur critique en IA, où la latence peut directement impacter les résultats commerciaux. De nombreux systèmes d’IA, en particulier ceux impliqués dans la prise de décision en temps réel, les moteurs de recommandation, l’analyse financière ou les systèmes autonomes, exigent des temps de réponse de l’ordre de la microseconde. Les clouds publics, malgré leur évolutivité, introduisent intrinsèquement de la latence en raison de la multi-location dans l’infrastructure partagée et de la distance géographique potentielle des utilisateurs ou des sources de données.
Cependant, les serveurs physiques dédiés peuvent être stratégiquement situés plus près des sources de données ou des utilisateurs pilotant les opérations d’IA. Les organisations peuvent tirer parti des fournisseurs de colocation ou des installations de périphérie sur site pour placer le matériel près des zones géographiques clés, minimisant les sauts réseau et réduisant la latence. Les performances réseau sont encore améliorées en éliminant la surcharge du réseau cloud partagé, qui peut devenir imprévisible pendant les périodes de pointe lorsque plusieurs locataires se disputent les ressources.
Cette performance élevée et constante améliore considérablement la faisabilité de la mise à l’échelle de l’IA, des projets expérimentaux aux systèmes critiques. De plus, à mesure que les modèles d’IA deviennent de plus en plus complexes – certains dépassant désormais le billion de paramètres – la performance fournie par les serveurs privés, explicitement conçus pour le calcul à haute vitesse, est devenue essentielle.
Une Stratégie Hybride Public-Privé
Bien que le passage à l’infrastructure privée pour l’IA soit évident, le cloud public conserve sa pertinence. Les entreprises continuent d’utiliser les clouds publics pour des tâches IA spécifiques, telles que le test de nouveaux modèles, l’intégration d’API IA externes ou l’exécution de systèmes non critiques. Les clouds publics excellent en matière de scalabilité rapide et servent de plateformes d’innovation, en particulier pendant les phases de développement itératif de l’IA.
Cependant, à mesure que les projets IA mûrissent et passent en production à long terme, le besoin de contrôle des coûts, de conformité durable et de performances optimales nécessite souvent une approche différente. Pour de nombreuses organisations, le choix ne se situe pas entre les clouds publics et les serveurs privés, mais plutôt dans l’établissement d’un équilibre stratégique. Le cloud public s’intègre souvent mieux dans une stratégie hybride, où son élasticité complète la stabilité et le contrôle offerts par l’infrastructure privée.
Ce modèle hybride tient également compte de l’évolution de l’infrastructure privée elle-même, qui, grâce à la colocation et aux services gérés, permet aux entreprises de récolter les avantages du matériel dédié sans le fardeau de la construction ou de la gestion de leurs propres centres de données.
La notion traditionnelle de « tout dans le cloud » évolue vers une approche d’infrastructure plus pratique et individualisée. Près de la moitié (45 %) des professionnels de l’informatique anticipent que les serveurs dédiés deviendront encore plus cruciaux d’ici 2030, se transformant d’une simple épine dorsale en un élément essentiel de l’innovation axée sur l’IA. L’avenir de l’infrastructure d’entreprise est indéniablement hybride, avec des clouds publics et des serveurs privés se complétant mutuellement. Si le cloud public continuera de stimuler l’innovation en matière d’expérimentation et de scalabilité, les serveurs dédiés réapparaissent comme une puissance silencieuse, en particulier pour les systèmes IA gourmands en ressources où la prévisibilité des coûts et les performances de pointe sont primordiales.