fr.wedoany.com Rapport : Veeam et HPE ont annoncé l’extension de leur partenariat dans le domaine de l’IA sur cloud privé, avec la fourniture d’une conception validée pour HPE Private Cloud AI, qui positionne la résilience des données, la gouvernance et la récupérabilité comme conditions fondamentales pour le déploiement de l’IA en entreprise. En outre, les deux sociétés développent des modèles de cloud privé réutilisables pour les partenaires, afin d’aider les entreprises à faire passer leurs projets d’IA de la phase pilote à un environnement de production contrôlé.
Au cœur de cette collaboration se trouve la résolution d’un problème souvent négligé dans l’infrastructure d’IA : la fiabilité, la récupérabilité et l’explicabilité des données introduites dans le système. Lorsque les entreprises exécutent l’IA à proximité de leurs propres données, si les pipelines de données sont fragiles, la gouvernance défaillante ou la récupération impossible après une altération, la couche modèle elle-même ne constitue pas un actif stratégique.
La nouvelle conception validée est destinée à HPE Private Cloud AI, un produit co-conçu avec NVIDIA, faisant partie du portefeuille HPE NVIDIA AI Computing, et pouvant être déployé directement comme une usine d’IA clé en main. Cette pile s’adresse aux entreprises souhaitant disposer d’un environnement d’IA privé, couvrant les lacs de données, les modèles déployables et les cas d’usage d’agents, sans avoir à intégrer tous les composants elles-mêmes.
Dans cette pile d’IA privée, Veeam assume le rôle de protection de la récupérabilité des données. Veeam Data Platform et Veeam Kasten, tous deux intégrés à Veeam DataAI Command Platform, protègent les charges de travail virtualisées et Kubernetes soutenant les initiatives d’IA. Les environnements de production d’IA impliquent des déplacements de données, des démarrages de conteneurs et des modifications des workflows de modèles, tandis que les équipes ingèrent en continu de nouveaux ensembles de données, affinent les pipelines et testent les agents, rendant indispensables des mesures de sauvegarde et de restauration contrôlées.
Les deux sociétés ont également ajouté une fonctionnalité d’ingestion sécurisée des données, visant à aider les organisations à préparer et introduire les données avec un meilleur contrôle. HPE AI Essentials gère le cycle de vie du développement et du déploiement des modèles, tandis que Veeam assure la couche de confiance et de récupérabilité autour des données. La logique commerciale est que l’IA privée ne peut pas se développer uniquement sur l’enthousiasme ; elle doit démontrer aux conseils d’administration, aux auditeurs et aux régulateurs comment les données sont préparées, qui y a accédé, si elles peuvent être restaurées et la traçabilité après un incident. Veeam et HPE tentent d’intégrer ces mesures de contrôle dans l’architecture de référence, plutôt que de les ajouter après coup.
Le retour du cloud privé dans le domaine de l’IA mérite également d’être noté. Le cloud public reste au cœur de l’IA en entreprise, mais les règles de souveraineté, la sensibilité des données, les exigences de latence, le contrôle des coûts et les préoccupations de sécurité ramènent certaines charges de travail vers des environnements contrôlés. HPE souhaite devenir la plateforme d’infrastructure de cette transition, tandis que Veeam assure la couche de confiance et de résilience des données. Les offres packagées prêtes pour les partenaires fournissent des outils de dimensionnement, des modèles intelligents et des guides de livraison autour de HPE Private Cloud PC3000 et HPE Morpheus Software VM Essentials, tandis que Veeam a publié un guide de migration des machines virtuelles vSphere vers les machines virtuelles gérées par HPE Morpheus. Cette initiative accélère le déploiement standardisé, mais les environnements d’IA privée variant selon les sources de données, les régimes de conformité et les types de charges de travail, la conception validée ne peut que réduire les risques, sans éliminer complètement le travail d’intégration.
À mesure que les systèmes d’IA passent d’outils auxiliaires à des agents autonomes, la notion de résilience s’élargit. Elle ne se limite plus à la sauvegarde et à la restauration, mais exige de prouver que les pipelines de données, les contrôles d’accès, la confidentialité, la conformité et les processus de récupération peuvent résister à un examen. Veeam DataAI Command Platform se positionne dans les domaines de la sécurité, de la gouvernance, de la conformité, de la confidentialité et de la résilience, s’appuyant sur sa couche intelligente DataAI Command Graph et ses connecteurs multi-cloud, SaaS et sur site. HPE Services agira comme partenaire pilote du Veeam Data and AI Trust Maturity Model, structuré autour de quatre domaines : compréhension, sécurité, résilience et libération.
L’adoption présente des limites. La conception validée n’est efficace que si le client accepte le choix de la pile ; les entreprises ayant déjà investi dans d’autres plateformes doivent évaluer l’interopérabilité et les risques de verrouillage. L’IA privée est coûteuse, impliquant matériel, stockage, réseau, gestion des données, licences logicielles, compétences et exploitation, et l’ajout d’outils de gouvernance et de résilience augmente le budget. Les acheteurs les plus probables sont les entreprises réglementées, les organisations du secteur public, les sociétés de services financiers, les groupes médicaux, les fabricants et les entreprises détenant une propriété intellectuelle sensible, qui ont des raisons de maintenir l’IA à proximité d’un environnement de données contrôlé et sont soumises à des pressions d’audit. Veeam et HPE ne prétendent pas que le cloud privé remplacera le cloud public pour l’IA ; une interprétation plus réaliste est que l’IA en entreprise sera répartie sur plusieurs sites, le cloud privé traitant les données sensibles, les workflows contrôlés et les charges de travail où la gouvernance n’est pas négociable.
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