Cinq leviers pour bâtir une infrastructure IA résiliente et durable

Selon le rapport Future-ready AI Infrastructure publié par Deloitte, le cabinet identifie cinq axes stratégiques pour aider les organisations à concevoir des infrastructures prêtes pour l’intelligence artificielle. Le cabinet souligne la complexité croissante des environnements IA et le rôle déterminant des architectures hybrides dans la gestion des coûts et des performances à grande échelle. Il estime que la montée en puissance de l’IA générative impose désormais de repenser la manière dont les infrastructures sont conçues, gouvernées et exploitées et formule cinq enseignements clés pour guider les décisions futures.

Renforcer la collaboration interdisciplinaire

La réussite des initiatives d’intelligence artificielle repose avant tout sur une coopération étroite entre les équipes data, cloud et opérations. Le rapport met en avant la nécessité d’unir ingénierie, data science et exploitation afin d’accélérer le déploiement et la mise à l’échelle des modèles. Les chercheurs recommandent de «transformer les données et l’infrastructure pour répondre aux nouvelles exigences de l’IA», en adoptant une approche coordonnée de bout en bout, de la collecte au déploiement des données.

Construire un tissu informatique intégré

Le rapport met en avant les innovations matérielles et organisationnelles qui transforment l’infrastructure de calcul pour l’IA. Selon Deloitte, les nouveaux processeurs spécialisés — tels que les GPU, TPU, NPU ou PC dotés de capacités d’IA intégrées —, associés à des architectures sur mesure et à des modèles de traitement optimisés, permettent de gérer plus efficacement de vastes ensembles de données et d’exécuter des tâches complexes d’intelligence artificielle en temps réel, tout en améliorant l’efficacité énergétique et en réduisant les coûts opérationnels.

Repenser la proximité entre calcul et données.

Les auteurs rappellent que la performance de l’IA dépend autant de la localisation des données que de la puissance de calcul. Le cabinet recommande de rapprocher les environnements de traitement et de stockage — via le edge computing ou des configurations hybrides — afin de réduire la latence et les coûts de transfert, tout en respectant les exigences de sécurité et de souveraineté. Elle évoque également les approches fédérées, qui permettent d’exploiter les données là où elles résident sans les centraliser.

Intégrer la durabilité comme principe de conception.

Deloitte invite les organisations à intégrer la durabilité dès la phase de conception de leurs infrastructures d’intelligence artificielle. Le rapport note que plusieurs acteurs — hyperscalers, opérateurs télécoms et centres de données privés — modernisent leurs installations pour l’IA en  priorisant des sources d’énergie efficaces et durables, la réduction des coûts et l’accessibilité des GPU». Parmi les stratégies citées figurent l’ajout de matériel spécialisé, la localisation des ressources de calcul à proximité des sources d’énergie et l’usage de systèmes de refroidissement liquide.

Adopter une approche unifiée de la sécurité et de la résilience.

Le cabinet appelle à une approche intégrée de la sécurité et de la résilience, couvrant l’ensemble du cycle de vie des modèles d’IA. Deloitte préconise de protéger simultanément les modèles, les flux de données et les environnements hybrides, tout en renforçant la gouvernance et la supervision continue. Le rapport souligne également le rôle croissant des outils d’observabilité et de surveillance automatisée pour détecter les comportements anormaux et garantir la continuité des opérations.

Ces cinq leviers se traduisent déjà dans certaines stratégies concrètes, à commencer par le recours croissant aux architectures hybrides pour optimiser les performances et maîtriser les coûts.

Les architectures hybrides comme levier d’efficacité

Dans une section dédiée, Deloitte met en avant le rôle des modèles hybrides dans la gestion des charges d’intelligence artificielle à grande échelle et la maîtrise des coûts. Le rapport explique que si de nombreux projets d’IA débutent dans le cloud public, un point d’inflexion économique peut survenir lorsque le coût de location des ressources dépasse environ 60 à 70% du prix d’un investissement matériel dédié.

À ce stade, combiner ressources locales et cloud devient souvent plus avantageux: les organisations peuvent répartir leurs charges selon les besoins, en conservant les tâches critiques sur site tout en exploitant le cloud pour les usages ponctuels ou intensifs. Selon l’étude, les stratégies varient: certaines entreprises privilégient le cloud public, d’autres investissent dans des infrastructures privées ou adoptent une approche mixte en fonction de leurs priorités opérationnelles.

Pour les auteurs, ce modèle hybride offre un équilibre optimal entre performance, souveraineté et rentabilité, tout en préservant la flexibilité propre au cloud. Le rapport mentionne enfin que, selon la nature des charges de travail, des approches complémentaires comme le edge computing ou le calcul haute performance peuvent également être envisagées pour renforcer la performance et la sécurité des environnements hybrides.