Le point d'inflexion de l'IA

L’IA dépasse tout ce que nous avons connu jusqu’ici, et nous commençons à peine à entrevoir son immense potentiel.

2026 est une année charnière où les stratégies visionnaires en matière d’infrastructures physiques et numériques feront la différence entre les leaders et les suiveurs. Voici les cinq prédictions essentielles que les entreprises doivent prendre en compte pour tirer pleinement parti de la révolution de l’IA.

De la mise en œuvre à l’excellence : la nouvelle ère de la gestion thermique

Le changement : si 2025 a consacré le refroidissement liquide comme une exigence fondamentale, 2026 sera marquée par le refroidissement de précision qui cible la chaleur au niveau microscopique. Alors qu’IDC prévoit que 90 % des déploiements haute performance intégreront le refroidissement par liquide d’ici 2027, l’avantage concurrentiel n’est déjà plus dans la simple adoption de la technologie, mais dans la maîtrise de l’intelligence thermique grâce à la microfluidique et à la pulvérisation directe sur puce.¹

Avec la nouvelle architecture Vera Rubin de Nvidia, qui prend en charge le refroidissement à des températures plus élevées qu’auparavant, l’ère du « refroidissement adapté à la puissance de calcul » a commencé – et il n’y a pas de retour en arrière possible.

L’impératif pour les entreprises : pour les entreprises, cela signifie que l’époque où l’on choisissait l’espace de data center en fonction de la simple charge au sol et de la disponibilité de l’énergie est révolue ; votre stratégie de déploiement pour 2026 doit privilégier une infrastructure thermiquement adaptée, capable d’évoluer à mesure que les stratégies de refroidissement mûrissent.

Le succès du déploiement sera mesuré par la capacité à intégrer ces systèmes de précision afin de maximiser la puissance de calcul par watt plutôt que de simplement maintenir la disponibilité. À l’avenir, les stratégies les plus performantes considéreront la gestion thermique non plus comme une simple ressource de l’installation, mais comme un élément essentiel de l’architecture des puces en silicium.

Avec plus de deux décennies d’expérience dans l’adaptation aux stratégies de refroidissement de pointe, Digital Realty possède l’expertise en conception et en ingénierie nécessaire pour suivre le rythme de l’intelligence thermique, libérant ainsi votre entreprise pour se concentrer sur l’intelligence économique.

Les plans de contrôle de l’IA permettront des stratégies de puces en silicium hétérogènes

Le changement : en 2026, le secteur passera d’une monoculture matérielle à des architectures d’inférence haute performance composées de puces de différentes générations et fournisseurs. Ce changement est motivé par un besoin critique de rentabilité à l’échelle. Gartner prévoit que 40 % des grandes entreprises adopteront des « architectures de calcul hybride » d’ici 2028 pour orchestrer les workloads sur des processeurs, des GPU et des ASIC hétérogènes.

Compte tenu de la demande d’inférence IA qui devrait augmenter selon un TCAC de 36,9 % jusqu’en 2031, la percée technique ne réside plus dans le circuit en silicium lui-même, mais dans la capacité du plan de contrôle à traiter des parcs matériels fragmentés comme une seule infrastructure flexible. En s’affranchissant de la couche matérielle, les opérateurs peuvent enfin exploiter le potentiel du « silicium noir » dans leurs baies existantes pour répondre à l’explosion des demandes d’inférence.

L’impératif pour les entreprises : pour les entreprises, cela signifie que les stratégies de déploiement doivent passer d’un approvisionnement matériel cloisonné à un modèle de calcul défini par logiciel. Face à la pression croissante pour démontrer le ROI, les couches d’orchestration capables d’exploiter la capacité des puces existantes sous-utilisées et des appareils de périphérie hétérogènes deviendront de plus en plus précieuses pour contenir les coûts de l’IA à mesure que les besoins en inférence augmentent. L’utilisation efficace de ce pool de ressources nécessite des outils et une connectivité qui permettent le routage du trafic en fonction du coût et de la latence en temps réel sur l’ensemble des puces disponibles.

Digital Realty permet cette orchestration grâce à ServiceFabric®, qui agit comme une couche d’interconnexion globale, définie par logiciel, qui unifie des générations de puces en silicium disparates et du matériel multifournisseur en une seule structure de calcul haute performance.

L'année de la grande « inversion des inférences »

Le changement : en 2026, le secteur atteindra un point d’inflexion lorsque le volume des jetons d’inférence dépassera officiellement celui des jetons utilisés pour l’entraînement des modèles. Cette « inversion de l’inférence » ne sera pas due à une diminution de l’entraînement, mais à une augmentation rapide de l’inférence.

Gartner prévoit que 40 % des applications d’entreprise intégreront cette année des agents d’IA spécifiques à une tâche, une tendance qui ouvrira la voie à la prolifération d’agents d’IA autonomes effectuant un raisonnement en temps réel et des tâches en plusieurs étapes. Malgré les nombreux débats autour des taux d’échec des expérimentations en IA, l’intégration d’agents d’IA dans les applications SaaS permettra à la demande en inférence de croître, même si les difficultés de développement des solutions en interne persistent.

L’impératif pour les entreprises : à mesure que la génération et la consommation de jetons augmentent, la latence et les coûts de sortie du mouvement des données vont devenir un facteur clé de la valeur et du coût de la stratégie d’IA. Pour rester compétitive dans une économie d’IA, votre stratégie de déploiement doit privilégier la gravité des données, c’est-à-dire placer des clusters d’inférence là où vos données se trouvent déjà, plutôt que de transférer d’énormes ensembles de données vers un cloud distant. Le succès dépendra de votre capacité à créer des « zones d’inférence » offrant une proximité inférieure à la milliseconde avec vos utilisateurs et vos systèmes internes.

Le PUE passe au second plan tandis que le « PCE » occupe le devant de la scène

Le changement : en 2026, les leaders de l’IA passeront du PUE (Power Usage Effectiveness ou efficacité énergétique de l’utilisation) au PCE (Power Compute Effectiveness ou efficacité énergétique du calcul) comme indicateur de référence pour l’infrastructure d’IA. Si le PUE nous a bien rendu service pendant des décennies en mesurant le gaspillage au niveau des installations, il s’agit d’un indicateur « vide » qui ignore ce qui se passe à l’intérieur du serveur. À l’ère des racks de 240 kW, la priorité n’est plus d’économiser de l’énergie, mais de produire davantage d’intelligence.

Cette évolution est obtenue en combinant l’efficacité énergétique traditionnelle des installations et la tokenomique, c’est-à-dire la mesure précise de l’efficacité avec laquelle les puces en silicium haute densité convertissent l’énergie brute en jetons de calcul. Nvidia ayant constaté que les modèles de pointe actuels nécessitent une puissance de calcul par jeton multipliée par 100 pour les raisonnements complexes, le PCE sera adopté par le secteur afin de s’assurer que la consommation électrique massive des usines d’IA est représentée par le rendement de calcul maximal, et non pas simplement par un PUE maintenu à 1,1.

L’impératif pour les entreprises : pour les entreprises, cela signifie que la stratégie de déploiement 2026 doit passer de l’audit du « bâtiment » à l’audit du pipeline « power-to-token ».

Au lieu de recourir à des fournisseurs proposant uniquement un faible PUE, privilégiez les partenaires capables de fournir les données de télémétrie approfondies et les options de puces nécessaires à l’optimisation de votre PCE sur l’ensemble de votre parc de serveurs. Votre succès se mesurera à votre capacité à démontrer le ROI de vos dépenses énergétiques en affichant un rendement énergétique par watt supérieur à celui de vos concurrents.

Avec plus de 300 installations réparties dans plus de 50 métropoles et plus de 30 pays, le portefeuille de Digital Realty offre la diversité de capacités nécessaires pour déployer la puissance de calcul que vous souhaitez, où vous le souhaitez, tout en ayant accès aux données appropriées grâce à PlatformDIGITAL®.

IA en tant qu’actif : la règle des 90/10 du déploiement privé

Le changement : en 2026, l’objectif stratégique de l’IA d’entreprise s’étendra au-delà de la location de jetons pour considérer l’IA comme un actif à haut rendement qui peut être possédé et optimisé. Ce changement sera impulsé par l’émergence de la règle des 90/10, selon laquelle les petits modèles de langage (SLM) open source peuvent assurer 90 % des performances des modèles de pointe pour seulement 10 % du coût total.

De fait, selon l’étude de l’initiative HAI de Stanford, l’écart entre les principaux modèles open source et les modèles propriétaires est passé de 8 % en 2024 à seulement 1,7 % à la mi-2025. Les entreprises constatent en effet qu’un modèle privé optimisé sur des données propriétaires offre une précision supérieure et une latence inférieure à celle d’une API publique générique. En rapatriant ces workloads vers une infrastructure privée, les organisations s’affranchissent de la complexité de l’orchestration dans le cloud public et transforment leurs modèles en une propriété intellectuelle pérenne et créatrice de valeur.

L’impératif pour les entreprises : pour les entreprises, cela signifie que la feuille de route 2026 doit aller au-delà d’une simple approche API-first et évaluer où l’IA en tant qu’actif peut fournir un avantage concurrentiel.

Vous devez identifier les tâches à volume élevé et spécifiques à un domaine (comme la génération de code interne ou l’analyse approfondie des données clients) où une solution SLM privée et optimisée peut sécuriser votre chaîne d’approvisionnement et éliminer la facturation imprévisible au jeton. Votre succès se mesurera à votre capacité à construire une architecture d’IA modulaire utilisant des modèles publics pour l’idéation générale, mais s’appuyant sur des ressources privées et souveraines pour l’exécution des opérations essentielles.

Pour exécuter cette stratégie hybride, ServiceFabric fournit la base d’interconnexion qui aligne les actifs d’IA privés sur des sources de données mondiales pour un calcul cohérent et performant.

Saisir l’opportunité de l’IA en 2026

2026 est une année d’actions décisives. Le succès à l’ère de l’IA repose sur une planification précise des systèmes thermiques intelligents, une intégration stratégique de l’IA hybride au sein des entreprises, le déploiement des clusters d’inférence là où se trouvent vos données et le choix de partenaires qui mesurent et promeuvent les indicateurs d’efficacité pertinents.

Préparez l’avenir en évaluant de manière critique votre stratégie d’infrastructure numérique et en prenant dès aujourd’hui des décisions audacieuses et éclairées pour prospérer dans le monde de demain, dominé par l’IA.

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^{1 IDC, IDC Survey Spotlight, doc #US54034025, décembre 2025.}

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