HIGH-TECH
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FINANCES NEWS HEBDO JEUDI 11 JUIN 2026
Pourquoi l'IA relance la course aux infrastructures numériques La révolution de l'IA se joue autant dans les infrastructures que dans les algorithmes. Face à l'explosion des besoins en calcul, en stockage et en énergie, entreprises et États accélèrent leurs investissements pour ne pas rester à l'écart de cette nouvelle course technologique.
Par K. A. L ’
intelligence artificielle générative a bouleversé l'industrie techno- logique en l'espace de quelques mois. Depuis le lancement de ChatGPT à la fin de l'année 2022, les entreprises du monde entier accélèrent leurs investissements afin d'intégrer l'IA dans leurs pro- cessus, leurs produits et services. Pourtant, derrière les assistants conversationnels, les agents intel- ligents et les nouveaux usages qui captent l'attention du grand public, une autre révolution est en cours. Elle concerne les infrastructures qui permettent à cette intelligence artificielle de fonctionner. Data centers, cloud, réseaux, stoc- kage, cybersécurité et énergie sont devenus les véritables fondations de l'économie de l'IA. À mesure que les modèles gagnent en puis- sance, les besoins en calcul, en bande passante et en capacité de stockage explosent. Cette trans- formation pousse les entreprises à repenser leurs architectures numé- riques et redéfinit les critères de compétitivité des États qui sou- haitent attirer les investissements technologiques. Selon Gartner, les dépenses mon- diales liées à l'intelligence artificielle générative devraient atteindre 644 milliards de dollars en 2025, soit une progression de plus de 76% sur un an. Cette croissance ne concerne pas uniquement les logi- ciels. Une grande partie des inves- tissements se dirige vers les ser- veurs, les infrastructures cloud et les équipements réseau capables
de supporter les nouveaux usages de l'IA. Pour Ali Belhajjame, spécia- liste Data Center, Cloud & AI Infrastructure Sales Engineering chez Cisco EMEA, cette mutation dépasse largement la simple adop- tion d'un nouvel outil technolo- gique. « L'IA générative a changé la manière dont les entreprises regardent leurs infrastructures numériques. On ne parle plus seulement d'héberger des appli- cations classiques ou de stocker des données, mais de pouvoir trai- ter des volumes massifs d'infor- mation, entraîner ou utiliser des modèles, automatiser des pro- cessus et intégrer l'IA dans les métiers», explique-t-il. L'enjeu est d'autant plus important que les entreprises considèrent désormais l'intelligence artificielle comme un levier direct de perfor- mance. Automatisation des tâches, amélioration du service client, opti- misation de la production, cyber- sécurité ou encore analyse prédic- tive : les cas d'usage se multiplient dans tous les secteurs. «L'IA doit être vue comme un outil stratégique, voire comme un accélérateur de compétitivité. Les entreprises qui sauront l'exploiter intelligemment pourront gagner en productivité, en qualité de service, en automatisation et en capacité d'analyse. À l'inverse, celles qui restent passives risquent de se faire dépasser par des concurrents plus rapides », poursuit-il. Cette transformation impose toute-
fois une remise à niveau profonde des infrastructures existantes. L'intelligence artificielle ne repose pas uniquement sur des modèles performants. Elle nécessite éga- lement des réseaux capables de transporter d'importants volumes de données, des capacités de stockage adaptées, des méca- nismes avancés de cybersécurité ainsi qu'une gouvernance rigou- reuse des données. L'IA fait exploser les besoins en infrastructures La montée en puissance de l'intel- ligence artificielle a placé les GPU au centre de toutes les attentions. Ces processeurs graphiques, his- toriquement conçus pour le gaming et les applications visuelles, sont devenus le moteur de l'entraîne- ment des modèles d'IA. NVIDIA s'est ainsi imposée comme l'un des grands gagnants de la révolution actuelle. Les géants du cloud et les entreprises technolo- giques investissent des dizaines de milliards de dollars pour sécu- riser leur accès à ces composants devenus stratégiques. Pour autant, Belhajjame estime que la véritable bataille se situe ailleurs. « Les GPU sont importants, surtout pour l'entraînement et l'in- férence de modèles IA, mais ils ne sont qu'une partie de l'équation», précise-t-il. Selon lui, la réussite d'un projet d'intelligence artificielle dépend avant tout de la cohé- rence de l'infrastructure dans son ensemble. «Une entreprise ne doit
pas simplement acheter du GPU pour dire qu'elle fait de l'IA. Elle doit surtout réfléchir à l'architec- ture globale». Le spécialiste insiste notamment sur le rôle croissant des archi- tectes IT, chargés de trouver le bon équilibre entre performances, coûts, sécurité, souveraineté des données et évolutivité des sys- tèmes. «Pour réussir un déploie- ment IA, il faut aussi un réseau performant, une bonne architec- ture de stockage, une sécurité solide, une gestion efficace des données, et surtout des compé- tences capables de concevoir le bon modèle d'infrastructure : on- premise, cloud, hybride ou edge ». Les chiffres confirment l'ampleur du phénomène. Selon IDC, les dépenses mondiales consacrées aux infrastructures IA ont atteint 318 milliards de dollars en 2025, contre 153 milliards de dollars un an auparavant. Le cabinet prévoit que ce marché dépassera 1.000 milliards de dollars d'ici 2029. Cette accélération témoigne d'un changement de paradigme. Les entreprises ne sont plus dans une phase d'expérimentation. Elles investissent désormais pour construire des capacités durables capables de soutenir leurs futurs usages de l'intelligence artificielle.
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