Une approche infonuagique hybride permet aux entreprises de déployer des charges de travail à la fois sur les environnements infonuagiques publics et privés, selon les caractéristiques spécifiques de ces charges. Cette flexibilité est particulièrement critique à mesure que l’AI et l’AI générative (GenAI) arrivent à maturité, permettant aux organisations de prendre des décisions stratégiques sur l’emplacement optimal et sécurisé pour exécuter leurs applications et leurs données.

« Une stratégie d’infonuagique hybride deviendra essentielle pour l’exécution des charges de travail liées à la GenAI/AI à mesure que le marché mûrit autour de la réalisation de valeur, des exigences d’évolution et des concepts de sécurité », indique Rampal Singh, chef mondial, division Infonuagique hybride chez HCLTech.

La tendance croissante à l’adoption du multinuage est un important catalyseur pour les stratégies infonuagiques hybrides. En fait, selon la plus récente étude infonuagique de HCLTech, Cloud Evolution: Mandate to Modernize, 85 % des organisations certainement ou probablement s’associeront à plus de fournisseurs cloud qu’actuellement, diversifiant ainsi leur infrastructure infonuagique auprès d’acteurs majeurs tels qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform (GCP), Oracle et autres. Cette diversification permet d’éviter l’enfermement avec un seul fournisseur, offrant aux entreprises la possibilité de choisir les options et outils les mieux adaptés à leurs besoins, et d’optimiser les coûts grâce à une tarification concurrentielle et à l’attribution adéquate des charges de travail. 

Cette évolution dans la façon de déployer les ressources cloud est un élément clé pour assurer l’efficacité des initiatives AI et GenAI sur différents environnements. 

Transformer la productivité et l’efficacité grâce à la GenAI

L’adoption des technologies d’AI dans les cadres infonuagiques hybrides transforme l’approche des organisations en matière de productivité et d’efficacité. 

Comme le souligne Singh, « En matière de productivité et d’efficacité… les AIOps apportent une valeur importante… La GenAI est maintenant prête à faire passer cela à un tout autre niveau. » 

L’intégration de la GenAI amène les capacités cognitives à l’avant-plan, permettant à l’AI de gérer de façon autonome une part importante des tâches opérationnelles. Selon Singh, 20 à 30 % des tâches routinières en gestion du cloud hybride pourraient être facilement prises en charge et exécutées beaucoup plus efficacement par la GenAI. À mesure que les modèles continuent de mûrir, la technologie assumera des tâches encore plus complexes.

Alors que l’attention se tourne de la gestion TI traditionnelle vers les opérations cloud, les organisations migrent aussi de plus en plus leurs charges de travail vers le cloud. 

En effet, la plus récente étude infonuagique de HCLTech révèle que 87 % des répondants conviennent que bien des charges de travail actuellement sur site bénéficieraient d’une migration vers le cloud. Cette transition ne consiste pas uniquement à déplacer des données, mais à optimiser les opérations pour tirer profit des analyses propulsées par l’AI, améliorer l’agilité d’affaires et accélérer la prise de décision. Avec l’évolution constante de l’AI, cette migration promet de renforcer encore davantage les infrastructures infonuagiques, augmentant à la fois la productivité et l’efficacité opérationnelle.

Les stratégies de cloud hybride propulsent les résultats d’affaires futurs

En se tournant vers l’avenir, les stratégies infonuagiques hybrides sont de plus en plus perçues comme essentielles pour générer des résultats d’affaires propulsés par l’AI. La flexibilité des modèles hybrides permet aux entreprises de déployer l’AI là où elle a le plus de valeur, en s’adaptant dynamiquement aux changements de la demande ou des besoins opérationnels. « L’infonuagique hybride va devenir un élément essentiel pour propulser l’AI dans les grandes entreprises… [elle est] clé pour différencier les entreprises sur le marché », explique Singh. Les entreprises ont peu d’options : pour rester compétitives, il faut adopter l’AI ou disparaître, et le cloud hybride est un facteur clé de cette transformation.

Cette tendance est soutenue par le virage plus large vers le multinuage. En tirant parti de plusieurs fournisseurs et modèles cloud, les entreprises peuvent optimiser la performance, réduire les risques et accroître la résilience — des facteurs essentiels à un déploiement AI réussi.

L’importance des partenariats

Pour profiter des solutions hybrides et d’AI, de nombreuses entreprises s’appuient sur des offres intégrées comme AI Force de HCLTech, qui s’appuie sur nos AI Labs et Services d’infrastructure cognitive dans le cadre de la suite AI Foundry, afin de simplifier le déploiement de l’AI et maximiser les retombées. Cela permet aux entreprises non seulement d’adopter l’AI, mais aussi de faire en sorte que ces investissements génèrent une valeur continue. « Nous offrons à nos clients des propositions de valeur de bout en bout pour tirer profit de leurs investissements en AI », déclare Singh.

Cette approche permet aussi de gérer efficacement les coûts d’exploitation, notamment alors qu’une plus grande part des budgets TI passe des dépenses d’investissement vers les dépenses opérationnelles. L’expertise en opérations financières (FinOps) devient essentielle pour prévoir et optimiser l’utilisation des ressources cloud. Les solutions hybrides offrent l’agilité nécessaire à cette transition, tout en maintenant la flexibilité sur diverses plateformes cloud.

Adoptez une stratégie infonuagique hybride pour un avenir en AI résilient

L’approche infonuagique hybride s’impose de plus en plus comme un élément incontournable pour faire évoluer efficacement les initiatives AI, et joue un rôle clé dans le maintien de l’innovation à mesure que les technologies AI arrivent à maturité. Avec la diversification accrue du cloud et un passage vers des opérations davantage centrées sur celui-ci, les organisations doivent miser sur des stratégies hybrides afin de profiter pleinement du potentiel de l’AI.