IBM, visant la « phase opérationnelle » de l'IA d'entreprise... La clé du succès réside dans le cloud hybride et la gouvernance

IBM dans le marché de l’intelligence artificielle (IA) d’entreprise, s’appuie sur ses trois avantages clés : “rapidité”, “réduction des coûts” et “sécurité”, pour renforcer sa présence. La stratégie clé repose sur “l’IA hybride”, qui permet à l’IA de fonctionner selon les flux de travail réels, même dans des environnements d’entreprise fortement réglementés et complexes.

IBM décrit cette stratégie comme un modèle de “priorisation des charges de travail”, “exécution partout”, “gouvernance centralisée” et “abstraction de l’infrastructure”. En résumé, cela signifie aider les entreprises à introduire l’IA de manière contrôlée, tout en évitant d’être limité à un service cloud spécifique ou à un système unique. IBM met également en œuvre parallèlement une stratégie de “client zéro”, consistant à déployer ses produits d’IA en interne dans ses 175 pays, avec 280 000 employés. C’est une approche qui consiste à valider d’abord en interne avant de lancer le produit sur le marché pour les clients externes.

La réaction du marché est également positive. Lors du rapport financier de mi-avril, IBM a annoncé une croissance du chiffre d’affaires dans ses divisions logiciels et infrastructure. En particulier, la nouvelle gamme de mainframes a enregistré une hausse de 48 % de ses revenus. Cela est considéré comme le résultat d’une demande croissante pour l’IA combinée à la nécessité pour les entreprises de moderniser leur infrastructure existante.

Passage de la phase d’expérimentation IA à la phase opérationnelle

Lors de l’événement “IBM Think” prévu le 12 mai, la question principale sera probablement de savoir comment les entreprises peuvent franchir la phase d’expérimentation IA pour la faire passer en environnement opérationnel réel. Parmi les sujets clés, la gestion simultanée de plusieurs agents intelligents “agent IA” et le système de gouvernance pour leur contrôle unifié devraient attirer l’attention.

Dans ce processus, IBM se positionne comme la “couche de contrôle” de l’IA d’entreprise. Son objectif est d’offrir une intégration hybride cloud, des pipelines de données fiables et une infrastructure pour l’exploitation multi-agent. Cela peut être interprété comme une stratégie qui ne se concentre pas uniquement sur la compétition autour des grands modèles de langage (LLM), mais qui vise à aider les entreprises à intégrer l’IA de manière stable dans leurs activités.

Le “IBM Sovereign Core” lancé plus tôt cette année illustre également cette approche. La plateforme vise à permettre aux entreprises et aux gouvernements de contrôler plus directement leurs charges de travail IA et cloud. Dans un contexte de souveraineté des données et de réglementations de plus en plus strictes, IBM cherche à accroître sa flexibilité via un cadre ouvert et un écosystème de partenaires.

Préparer la “sécurité post-quântique” et le calcul quantique

Un autre pilier d’IBM est le calcul quantique. Lors de chaque IBM Think annuel, de nouvelles annonces liées à la technologie quantique sont faites, et cette année, un calendrier stratégique pourrait également être dévoilé.

Un exemple typique est la collaboration d’IBM avec Cisco pour faire avancer la construction du “Internet quantique”. Leur objectif est de connecter des ordinateurs quantiques distants et de planifier à long terme l’extension du réseau à une architecture distribuée composée de dizaines d’appareils.

Parallèlement, la sécurité est également en cours de développement. IBM se prépare à la “sécurité post-quântique” pour faire face à la possible obsolescence des algorithmes de cryptographie à clé publique d’ici 2035. En effet, les méthodes de cryptage actuellement largement utilisées pourraient devenir vulnérables face aux ordinateurs quantiques futurs.

Un responsable de la sécurité chez IBM a récemment souligné l’importance de la “agilité cryptographique”, c’est-à-dire la capacité à changer rapidement de système cryptographique. Il explique que si, comme par le passé, un système utilise une structure de cryptage fixe, il sera difficile de faire face aux nouvelles menaces.

Renforcer l’accessibilité des données avec Nvidia et Arm

Au-delà de ses propres technologies, IBM renforce sa stratégie IA d’entreprise par des partenariats et acquisitions. En mars dernier, IBM a annoncé l’élargissement de sa collaboration avec Nvidia ($NVDA) pour soutenir le déploiement massif de l’IA en entreprise. Les mesures concrètes incluent la connexion des outils IBM avec le système NeMo Retriever de Nvidia pour accélérer l’extraction de documents, ainsi que la combinaison de la couche d’accès unifiée aux données d’IBM avec la pipeline GPU de Nvidia.

Au début de ce mois, IBM a également annoncé une collaboration avec Arm pour développer un nouveau plan matériel à double architecture destiné à l’IA et aux charges de travail intensives en données. L’objectif est de répondre aux besoins des entreprises souhaitant déployer de manière flexible dans divers environnements sans dépendre d’une architecture de semi-conducteur spécifique.

De plus, IBM a acquis en décembre dernier la société de traitement de données en flux continu Confluent, renforçant ainsi ses capacités en traitement de données en temps réel. Cela s’inscrit dans une stratégie pour répondre au besoin des entreprises de disposer de données fiables et instantanées dans des environnements cloud hybrides complexes.

L’essentiel : une gestion fiable de l’IA opérationnelle

La direction d’IBM est très claire. La société ne cherche pas simplement à rivaliser avec des modèles de pointe, mais à opérer une IA fiable dans l’environnement réel des entreprises. Cela correspond à la réalité du marché des grandes entreprises — où, plutôt que de briller par des démonstrations technologiques impressionnantes, la gestion, la conformité, la sécurité et l’intégration des données après déploiement sont prioritaires.

L’enjeu clé est de savoir si IBM pourra devenir le “système de registre” et la plateforme centrale pour l’IA d’entreprise. Sera-t-elle simplement un fournisseur parmi d’autres dans la pile technologique IA, ou deviendra-t-elle l’infrastructure de base de l’IA en entreprise ? La réponse devrait devenir plus claire autour de l’événement IBM Think.

Les initiatives d’IBM en matière d’IA hybride, de calcul quantique et d’accès aux données indiquent que le marché de l’IA d’entreprise est passé de la phase “expérimentale” à celle de la “gestion opérationnelle”.