fr.wedoany.com Rapport : Lors du HPE Discover 2026, HPE a annoncé une mise à niveau complète de son offre d'IA cloud privé (Private Cloud AI) et de la configuration de ses usines d'IA souveraines (Sovereign AI Factory), en réponse aux besoins de gouvernance, de sécurité et d'efficacité de déploiement des charges de travail d'IA hybrides dans les secteurs réglementés et les environnements souverains.
Depuis la mise à l'échelle du cloud public à la fin des années 2000, on pensait que presque toutes les charges de travail seraient déplacées hors des locaux. Quinze ans plus tard, les responsables informatiques d'entreprise gèrent encore d'importantes infrastructures sur site. Des études montrent que 35 % à 50 % des charges de travail ont été migrées vers le cloud, les charges de travail étant réparties à différents endroits. Le coût, la sensibilité des données, la conformité réglementaire, les exigences de latence et le contrôle opérationnel déterminent ensemble l'emplacement des charges de travail, et le déploiement des charges de travail d'IA suit la même logique.
Face aux nouveaux défis de sécurité et de gouvernance introduits par l'IA agentique, HPE a lancé une configuration d'usine d'IA souveraine (Sovereign AI Factory) destinée aux gouvernements et aux secteurs réglementés, intégrant un renforcement de sécurité de niveau défense, une préparation à la conformité fédérale et des capacités de fonctionnement en air gap. Antonio Neri, PDG de HPE, a souligné que les décisions en matière d'infrastructure d'IA sont indissociables de la gouvernance des données et de la souveraineté. L'IA cloud privé (Private Cloud AI) de HPE offre un environnement local prévalidé, conçu pour réduire la complexité d'intégration et accélérer les délais de déploiement. HPE affirme que la vitesse de création de valeur est 7 à 12 fois supérieure à celle d'une construction d'environnement personnalisé. L'IA cloud privé (Private Cloud AI) comprend désormais une couche de données de gouvernance, profondément intégrée à la plateforme de données d'IA de Nvidia (Nvidia AI Data Platform), offrant aux entreprises des capacités unifiées d'accès et de gestion des données. Le HPE Alletra Storage MP Extend 1000 sert de base de stockage, prenant en charge l'enrichissement des métadonnées en temps réel et le protocole MCP natif. La nouvelle configuration peut être étendue jusqu'à 256 GPU, incluant des serveurs ProLiant DL394 équipés de GPU optimisés par Nvidia, et intègre une fonction de cache KV partagé pour réduire le coût du premier token et améliorer les performances.
En matière d'identité et de sécurité, HPE propose un modèle d'identité à trois niveaux pour les charges de travail agentiques, couvrant la vérification des utilisateurs, la gouvernance au niveau des agents et les étapes d'approbation humaine. Cette solution intègre également l'environnement d'exécution isolé de Nvidia OpenShell (Nvidia OpenShell), le moteur de politiques NeMo Guardrails et la fonction de restauration Zerto pour faire face aux erreurs d'exécution des agents. Rami Rahim, vice-président exécutif de la division réseau de HPE, a souligné que le réseau lui-même doit devenir une couche d'exécution proactive de la sécurité des agents grâce à une architecture de confiance zéro et à une détection des anomalies basée sur l'IA.
Le déploiement de HPE a été validé chez des clients clés. L'Agence des systèmes d'information de la Défense des États-Unis a attribué à HPE un contrat de dix ans pour moderniser sa plateforme numérique et d'IA, exigeant un environnement cloud privé conforme aux normes NIST. En Europe, HPE construit le système HammerHAI pour le Centre de calcul haute performance de Stuttgart (HLRS) en Allemagne, une installation d'IA souveraine offrant une puissance de calcul d'inférence AI de pointe de plus de 15 exaflops, destinée aux instituts de recherche et aux organisations industrielles soumis aux exigences de résidence des données en Europe. Dans le domaine de la santé, l'Hôpital de recherche pour enfants St. Jude (St. Jude Children’s Research Hospital) a adopté l'IA cloud privé (Private Cloud AI) de HPE pour apporter des capacités d'IA à ses équipes cliniques et de recherche, tout en protégeant les données sensibles d'oncologie pédiatrique.
Le déploiement de l'IA en entreprise n'est pas un simple choix binaire entre le cloud et le local. Même les organisations qui exploitent massivement des environnements d'IA locaux dépendent du cloud public pour certaines charges de travail, comme la formation de grands modèles, le prototypage expérimental ou l'accès à des modèles de pointe. La décision centrale est une question de combinaison : où exécuter différentes charges de travail et quelles conditions de gouvernance chaque environnement doit satisfaire. Les conceptions de référence de déploiement privé prévalidé abaissent le seuil d'adoption de l'IA pour les organisations ayant la plus faible tolérance au risque.
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