Après environ six ans de croissance relativement stable dans l’adoption de l’IA, le paysage de l’IA en entreprise a connu un changement notable entre 2024 et 2025. L’IA est désormais déployée par 88 % des organisations sondées dans au moins une fonction d’affaires, marquant une augmentation par rapport aux 78 % signalés l’année précédente. De plus, pour la première fois, la majorité de ces organisations rapportent utiliser l’IA dans plusieurs secteurs d’activité, ce qui indique un passage au-delà d’initiatives isolées vers une intégration plus répandue et axée sur la valeur.

Alors que l’arrivée de la GenAI a contribué à ce changement, d’autres facteurs sont également en jeu. Les projets pilotes ont démontré le potentiel de l’IA et la pression est forte pour obtenir des résultats mesurables dans des domaines à fort impact comme l’expérience totale, les opérations et la gestion des risques. Contrairement à il y a quelques années, les entreprises savent désormais où l’IA peut faire la différence, ce qui signifie que l’ambiguïté peut être remplacée par des applications verticalisées et bien définies. La maturité croissante en matière de données joue aussi un rôle central, tous les investissements dans la création de lacs de données, la normalisation des pipelines et l’amélioration de la gouvernance commençant à porter fruit.

Enfin, le besoin de devancer la concurrence est plus pressant que jamais, les premiers adeptes de l’IA influençant la dynamique du marché pour la majorité tardive et les retardataires. L’impératif est clair : évoluer ou risquer d’être laissé pour compte. Toutefois, passer de l’expérimentation à la mise à l’échelle peut s’avérer complexe.

Défis de la mise à l’échelle de l’IA

La performance exige du matériel puissant. Combinés aux licences logicielles et à la maintenance continue, cela peut souvent entraîner des coûts élevés. La consommation électrique est aussi un défi majeur, car les charges de travail liées à l’IA continuent de faire grimper la demande d’énergie des centres de données et les estimations actuelles prévoient une augmentation de 165 % d’ici 2030. À ces obstacles s’ajoute la complexité d’intégration avec les systèmes d’entreprise en place et le besoin de tests approfondis, ce qui ralentit les déploiements. La solution réside dans l’équilibre entre la performance brute, le coût opérationnel, la consommation d’énergie et le délai de mise en marché.

C’est ici que la collaboration entre le silicium et les logiciels peut faire toute la différence.

La puissance de la collaboration d’écosystème

Alors que les entreprises amènent l’IA des laboratoires à l’opérationnel, un déploiement réussi exigera une pile technologique robuste qui soutienne des stratégies flexibles pour divers cas d’utilisation et des exigences de marché en constante évolution. L’intégration du silicium au logiciel est essentielle pour concrétiser cette vision, car elle s’attaque directement aux principaux obstacles que les entreprises rencontrent actuellement dans leur quête de mise à l’échelle de l’IA.

Performance : Plutôt que de rassembler des composants disparates, la conception conjointe des fonctions du processeur et des pilotes logiciels assure un débit de bout en bout prévisible.

Efficacité : L’intégration du profilage énergétique dans le silicium, combinée à des logiciels d’orchestration, permet une gestion dynamique de la tension et de la fréquence, ainsi qu’une planification des tâches adaptée à la charge de travail, ce qui réduit considérablement la consommation d’énergie.

Coût : Les architectures de référence pré-validées et les cadres logiciels intégrés aident les organisations à éviter des configurations personnalisées et des temps d’arrêt inattendus, réduisant le coût global d’exploitation de l’IA à grande échelle.

Vitesse : Publiés et pris en charge conjointement par les partenaires, les ensembles prêts à l’emploi de silicium, micrologiciels, pilotes et pipelines de déploiement compressent les cycles d’intégration et de tests de plusieurs mois à quelques semaines, accélérant ainsi les déploiements en entreprise.

Unir les forces pour co‑concevoir le succès

Répondre aux défis actuels des entreprises exige plus que des avancées matérielles ou logicielles seulement. Il faut une collaboration étroite entre chefs de file technologiques, chacun apportant son expertise et ses points de vue uniques. Grâce à ce travail d’équipe, ces partenariats co‑créent des solutions intégrées parfaitement adaptées aux besoins concrets des entreprises, accélérant l’innovation tout en maîtrisant les coûts et la durabilité.

Un exemple de cette approche est notre alliance stratégique avec AMD, qui vise à offrir des solutions prêtes pour l’avenir afin de répondre à certaines des plus grandes pressions d’affaires actuelles, comme la rapidité d’innovation, le contrôle des coûts et la durabilité. Au cœur de ce partenariat se trouvent des laboratoires d’IA conjoints pour le prototypage rapide et les tests de validation de concept, permettant des cycles de rétroaction plus courts et un risque de déploiement réduit. Nos programmes de formation et de requalification permettent aux équipes de tirer parti d’outils d’IA avancés. Parallèlement, notre approche de co‑conception de bout en bout, du silicium à l’application, ouvre la voie à une performance constante, une efficacité accrue et une gestion simplifiée dans des cas d’utilisation propres à chaque secteur.

En déployant des points d’accès AMD Ryzen™ PRO dotés d’inférences IA à même l’appareil, les fabricants peuvent accéder à la maintenance prédictive, la détection d’anomalies et la rétroaction immédiate au contrôle de la qualité directement sur le plancher de production. Cela accroît la productivité et la prise de décision tout en réduisant les risques d’arrêt.

La grande densité de cœurs et l’efficacité énergétique de l’infrastructure basée sur AMD EPYC permettent aux institutions financières de réduire les coûts opérationnels et de regrouper plateformes de transaction, simulations de modèles de risque et charges analytiques à grande échelle. De plus, les fonctions de sécurité intégrées peuvent aider banques et assureurs à protéger les données sensibles des clients et à assurer la conformité réglementaire.

Dans le commerce de détail, les accélérateurs AMD Instinct™ associés à des serveurs EPYC™ peuvent entraîner des moteurs de recommandation, des modèles de prévision de la demande et des systèmes de vision par ordinateur à grande échelle, offrant des expériences d’achat personnalisées et l’optimisation en temps réel des stocks.

Ensemble, nous créons un écosystème numérique où les matériels de pointe d’AMD s’intègrent étroitement à notre expertise infonuagique, en IA et en intégration de systèmes, générant des solutions permettant aux entreprises de suivre le rythme des nouvelles attentes du marché.

Une approche axée sur l’écosystème pour l’avenir

Forrester prédit que les budgets de plateformes d’IA tripleront d’ici 2030. À mesure que le marché s’oriente vers des opérations de plus en plus gourmandes en calcul et axées sur les données, les entreprises qui placent une infrastructure d’IA prête pour l’avenir au centre de leur stratégie deviendront chefs de file. On observe déjà les tendances qui définiront le nouveau paysage des affaires, puisque les innovations en photonique et en interconnexion par chiplets promettent de réduire la latence et la consommation énergétique, permettant des réseaux d’accélérateurs évolutifs et spécialisés par domaine. Les architectures informatiques modulaires permettront aux équipes TI de composer sur demande processeur, carte graphique, mémoire et ressources réseau, éliminant la surprovisionnement. En optimisant l’utilisation du nuage public, des centres de données privés et des nœuds périphériques, les modèles hybrides et axés sur la périphérie garantiront que les charges de travail s’exécutent là où c’est le plus pertinent, aidant les organisations à gérer les coûts, la souveraineté et les exigences de latence variable.

Pour traduire ces tendances en capacités tangibles et de calibre entreprise, il faudra une co‑ingénierie soutenue du silicium au micrologiciel, aux piles logicielles et aux pipelines de déploiement. Si bien réalisée, cette approche écosystème permettra aux organisations de bâtir des fondations d’IA flexibles, efficientes et sécurisées, nécessaires pour prospérer face à la concurrence croissante.

Découvrez comment HCLTech et AMD élaborent l’infrastructure d’IA dont les entreprises ont besoin pour dominer l’avenir.