Impératif n°1 – Maîtriser la scalabilité et la performance du calcul

A l’ère de l'IA, la puissance de calcul est le bien le plus précieux. Les modèles, qu'il s'agisse de grands modèles de langage (LLM) ou de modèles d'apprentissage par renforcement, exigent une capacité de calcul exponentielle. Le premier choix stratégique du DSI concerne donc la nature et l'architecture de ses accélérateurs.

Historiquement, le choix se concentrait sur des architectures propriétaires. Aujourd’hui, une vision plus large s'impose, qui privilégie la performance par watt et le Coût Total de Possession (TCO). Pour optimiser les charges de travail IA, il est indispensable d’adopter une approche hétérogène, qui exploite la synergie entre les processeurs centraux (CPU) et les unités de traitement graphique (GPU/Accélérateurs). Le DSI doit évaluer non seulement la performance brute, mais aussi la densité de calcul que l’infrastructure peut offrir dans son centre de données, tout en garantissant que chaque mètre carré et chaque kilowatt soient utilisés au maximum de leur potentiel.

La scalabilité ne se limite pas à l'ajout de serveurs : elle doit être pensée au niveau de l'interconnexion. Les architectures modernes d’IA reposent sur des réseaux à très faible latence et à haut débit pour relier des milliers de cœurs de calcul. Un choix d'infrastructure judicieux est celui qui supporte des topologies évolutives sans goulot d'étranglement, et qui permet à l'entreprise de passer d'un simple cluster de développement à un supercalculateur d'entreprise sans réinvention radicale.

Pour un DSI, s'associer à un partenaire qui propose une gamme complète – des CPU haute performance pour les charges de travail générales et les pré-traitements de données, ou des GPU et accélérateurs conçus spécifiquement pour les charges intensives d'IA – est donc essentiel. Des acteurs comme AMD, avec leur portefeuille EPYC et Instinct, offrent une alternative crédible et puissante, qui garantit l'équilibre entre la polyvalence des serveurs et la performance de l'IA.

Impératif n°2 – La stratégie des données et l'infrastructure AI-Ready

L'intelligence artificielle fonctionne grâce aux données. En l'absence d'une stratégie solide et sécurisée de gestion des données, les capacités de traitement restent vaines. Le DSI doit ainsi relever un double enjeu : gérer une volumétrie de données en constante augmentation et la nécessité de réduire la distance entre l'emplacement de stockage et les ressources de calcul.

Dans ce contexte, les infrastructures doivent désormais être pensées AI-Ready dès leur élaboration. Cela implique de favoriser des architectures de mémoire qui offrent une bande passante considérable (telles que la mémoire HBM intégrée aux accélérateurs) pour alimenter les modèles gourmands en données. Disposer d'un système de stockage performant ne suffit plus : il est nécessaire de mettre en place des pipelines de données capables de transférer plusieurs téraoctets par seconde depuis la couche de stockage vers la mémoire de l'accélérateur, sans risque de saturation.

La gouvernance des données constitue le deuxième volet de ce pilier. Avec l'IA, les questions de souveraineté, de confidentialité et de conformité réglementaire (notamment en Europe) deviennent cruciales. Le DSI doit s’assurer que les infrastructures choisies permettent l'entraînement des modèles en local ou dans des environnements de cloud privé ou hybride, et l’exercice d’un contrôle total sur les données les plus sensibles. Une flexibilité primordiale pour les secteurs réglementés comme la finance, la santé ou le secteur public.

Un DSI devra donc sélectionner des solutions matérielles qui non seulement offrent des capacités de calcul de pointe, mais intègrent également des fonctionnalités de sécurité renforcées au niveau du silicium. La sécurité by design - chiffrement de la mémoire, protection contre les accès non autorisés - est un critère déterminant pour maintenir la confiance et la conformité à l'ère des données massives. En positionnant le calcul au plus proche des sources de données sécurisées, l'entreprise réduit les risques et augmente l'efficacité du cycle de vie de l'IA.

AMD s’inscrit dans cette démarche en proposant des solutions compatibles avec les exigences de sécurité et de souveraineté, notamment via des partenariats avec des acteurs européens du cloud et de l’edge computing. En outre, AMD propose des technologies de sécurité avancées, telles que AMD Infinity Guard, qui renforcent la protection des environnements IA tout en respectant les normes de conformité.

Impératif n°3 – L'ouverture technologique et l'écosystème

Le piège le plus courant tendu aux DSI est celui du verrouillage propriétaire (vendor lock-in). Le rythme d'innovation de l'IA est tel qu'une dépendance exclusive à une seule pile logicielle ou un seul fournisseur de matériel peut représenter une menace pour pouvoir innover avec agilité et flexibilité. Le troisième choix stratégique est donc celui de la nécessité d'adopter une pile logicielle ouverte.

L'adoption de plateformes logicielles ouvertes – qui supportent des frameworks comme PyTorch et TensorFlow sans friction – donne au DSI le pouvoir de choisir le meilleur matériel pour chaque tâche, indépendamment du fournisseur. Et lui évite ainsi de rester enfermé dans un écosystème propriétaire. Cela encourage l'innovation en interne et facilite le recrutement de développeurs, ceux-ci préférant travailler avec des outils standardisés et non-propriétaires.

Des piles comme l'écosystème ROCm d'AMD incarnent cette philosophie. ROCm offre une alternative ouverte aux technologies propriétaires et permet aux développeurs de porter et d'optimiser leurs charges de travail d'IA sur les accélérateurs AMD. Cette approche modulaire et interopérable est vitale car elle démocratise l'accès à la puissance de calcul. Pour le DSI, cela signifie moins de risques et plus d'options de déploiement (du cloud au HPC en passant par l'entreprise). Et lui permet d’accéder à une communauté de développeurs plus large pour soutenir ses démarches d’innovation.

Choisir l'agilité

Les choix d’IA pour le DSI ne sont pas de simples décisions d'achat tactiques ou opérationnelles, mais constituent de véritables paris stratégiques pour l'avenir de l'entreprise. En privilégiant une architecture hétérogène et la performance scalable (impératif 1), en assurant la proximité et la sécurité des données (impératif 2), et en adoptant une pile technologique ouverte et interopérable (impératif 3), le DSI construit un avantage concurrentiel durable. Les solutions de calcul haute performance d'AMD, étayées par un engagement en faveur de l'ouverture logicielle via ROCm, fournissent la base technologique nécessaire pour naviguer sans écueils dans l’océan de l'IA.