Projets d’IA reportés : l’infrastructure en cause

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Les projets d’IA obligent les grandes entreprises à revoir en profondeur leurs infrastructures de données. Une étude Cloudera montre que coûts, gouvernance et conformité accélèrent le recours aux architectures hybrides.

À mesure que l’intelligence artificielle quitte les laboratoires pour rejoindre les opérations courantes, les choix d’infrastructure prennent une nouvelle dimension. Une enquête commandée par Cloudera à Wakefield Research montre que les entreprises réorganisent déjà leurs systèmes de données. L’étude, menée auprès de 1 500 spécialistes dans neuf pays, décrit surtout une incompatibilité croissante entre certains environnements historiques et les besoins des charges de travail liées à l’IA.

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L’IA oblige les entreprises à revoir leur socle technique

Les projets ne manquent pas. Selon l’enquête, 77 % des organisations interrogées utilisent activement l’intelligence artificielle. Cette diffusion rapide exerce toutefois une pression directe sur les infrastructures existantes.

Trois quarts des répondants, soit 75 %, expliquent que l’intégration de l’IA a déjà modifié leurs pratiques de stockage et leur architecture de données. Plus largement, 72 % jugent nécessaire de procéder à une refonte importante de leur architecture pour leurs futurs besoins.

La facture évolue elle aussi. Quelque 84 % des spécialistes interrogés constatent une augmentation des coûts d’infrastructure liée aux charges de travail d’IA. Pour les directions techniques, le sujet dépasse donc largement le choix des modèles ou des applications.

Projets d’IA reportés : l’infrastructure en cause

Gouvernance et conformité ralentissent le passage à l’échelle

Les difficultés liées aux données apparaissent comme un autre frein. Au cours des douze derniers mois, 95 % des organisations ont reporté ou annulé au moins un projet d’IA en raison de questions de gouvernance, de conformité ou de réglementation.

Pour 55 % des répondants, le phénomène concerne même plus de six initiatives sur cette période. Dans le même temps, 73 % considèrent que l’IA a complexifié la gouvernance de leurs données.

Cette difficulté se combine avec leur forte mobilité. Pas moins de 97 % des entreprises déclarent transférer des données entre plusieurs environnements au moins une fois chaque mois.

Sergio Gago, CTO de Cloudera, estime que les infrastructures conçues pour l’analyse traditionnelle ne correspondent plus toujours aux exigences d’échelle et de contrôle de l’IA. Il défend un socle capable de répartir les traitements selon leur emplacement le plus pertinent.

Projets d’IA reportés : l’infrastructure en cause

Les charges d’IA quittent aussi le cloud public

Ce mouvement se traduit déjà dans les décisions techniques. Au cours de l’année écoulée, 66 % des organisations ont déplacé certaines charges d’IA du cloud public vers un cloud privé ou une infrastructure sur site.

Les architectures hybrides apparaissent ainsi comme une réponse aux arbitrages entre performances, coûts et gouvernance. Les entreprises répartissent leurs investissements entre cloud, systèmes internes et périphérie du réseau plutôt que de concentrer tous leurs traitements dans un environnement unique.

Cette orientation devrait se poursuivre. Selon l’étude, 25 % des organisations prévoient d’adopter prioritairement une architecture « hybrid-first » au cours des deux prochaines années. L’enquête a été réalisée du 5 au 22 juin 2026 auprès de professionnels des Amériques, d’EMEA et d’APAC.

Article basé sur un communiqué de presse reçu par la rédaction.

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