Pourquoi les entreprises ne se limitent-elles pas à l'IA exclusivement basée sur le cloud ?
Points clés à retenir
- L'déploiement , en matière d'IA d'entreprise, s'adapte de plus en plus aux spécificités de chaque charge de travail, car les données sensibles et les processus stratégiques pour l'entreprise imposent de nouvelles exigences en matière de contrôle.
- 55 % des personnes interrogées invoquent la sensibilité croissante des données utilisées en interne comme raison pour envisager l'déploiement ation de l'IA en dehors du cloud.
- 49 % citent le recours accru à l'IA dans les processus clés ou stratégiques comme une autre raison d'envisager une « déploiement » hors cloud.
- déploiement Les décisions dépendent de plus en plus de critères tels que la sécurité, la souveraineté, la traçabilité, la résilience, la dépendance vis-à-vis des fournisseurs et les niveaux de contrôle requis.
- Le changement ne consiste pas à s'éloigner du cloud, mais à choisir l'environnement le mieux adapté aux besoins de chaque charge de travail d'IA.
Conclusions de l'étude mondiale BARC x Actian 2026
L'IA d'entreprise s'Embarqué e de plus en plus profondément dans les activités commerciales. Les systèmes d'IA traitent de plus en plus souvent des données sensibles, support des processus critiques et sont soumis à des exigences plus strictes en matière d'gouvernance s et de contrôle. Le lieu d'exécution de ces charges de travail revêt donc une importance bien plus grande qu'au stade de l'expérimentation.
Le cloud reste un pilier de l’IA d’entreprise, offrant un accès rapide à l’infrastructure, aux modèles et aux services gérés, ainsi que la flexibilité nécessaire pour innover rapidement. Cependant, à mesure que les organisations passent de la phase d’expérimentation à celle de mise en production, le cloud n’est plus un choix évident pour toutes les charge de travail.
En bref : les entreprises ne se limitent plus à l'IA exclusivement dans le cloud car les charges de travail en production peuvent imposer des exigences en matière de contrôle, de sécurité, de souveraineté, d’auditabilité, de performances et de proximité avec les données qui varient selon l’ charge de travail.
Actian s'est associé à BARC, un cabinet d'analyse de premier plan spécialisé dans les données et l'analyse, afin d'étudier comment les entreprises déploient l'IA dans les environnements cloud, « sur site » et en périphérie, ainsi que les facteurs qui influencent ces décisions.
S'appuyant sur les réponses de 329 participants issus de divers secteurs et régions, cette étude montre que les décisions en matière d'déploiement s sont étroitement liées aux caractéristiques propres à chaque charge de travail d'IA.
Rapport mondial de recherche BARC × Actian (2026)
Les données sensibles changent la donne
À mesure que les systèmes d'IA exploitent davantage de données et de contexte d'entreprise, les organisations doivent réfléchir attentivement à la manière dont ces informations sont gérées, à l'endroit où elles sont traitées et aux personnes qui peuvent y accéder.
Dans l'étude BARC x Actian, 55 % des personnes interrogées citent la sensibilité croissante des données utilisées en interne comme raison pour laquelle elles envisagent une « déploiement » de l'IA en dehors du cloud.
La question ne se limite pas simplement au lieu de stockage des données. Les charges de travail liées à l'IA peuvent concerner des informations commerciales confidentielles, des données clients, de la propriété intellectuelle, des données opérationnelles et d'autres informations sensibles.
Les différentes charges de travail peuvent donc nécessiter des niveaux de contrôle variés, ce qui fait de l'emplacement de l'déploiement e un élément d'une décision architecturale plus large, plutôt qu'un simple choix d' e.
55 % citent la sensibilité croissante des données à usage interne comme raison pour envisager l'déploiement ation de l'IA en dehors du cloud. © BARC 2026
L'IA s'immisce dans les processus stratégiques de l'entreprise
La sensibilité des données n'est qu'un aspect de cette évolution. L'IA s'étend également à des domaines plus stratégiques de l'entreprise. 49 % des personnes interrogées citent l'utilisation accrue de l'IA dans les processus clés ou stratégiques comme raison pour envisager l'déploiement e en dehors du cloud.
Une application expérimentale d'IA et un système d'IA prenant en charge un processus opérationnel critique ne répondent pas nécessairement aux mêmes exigences ; dès lors que l'IA soutient des opérations critiques, la disponibilité, la résilience, la transparence, l'gouvernance et le contrôle revêtent autant d'importance que l'accès à l'infrastructure et à l'innovation.
Cela ne conduit pas automatiquement à un environnement d'déploiement . Le choix approprié dépend toujours de l'charge de travail.
Le contrôle ne se limite pas à la localisation des données
La pression ne vient pas uniquement de l’intérieur de l’entreprise. Les préoccupations en matière de cybersécurité, les exigences des clients et des partenaires, ainsi que la dépendance croissante vis-à-vis de certains fournisseurs de services cloud et de technologies influencent également les décisions relatives à l’ déploiement . Pour les applications d’IA stratégiques, cela met davantage l’accent sur le contrôle de l’environnement, l’accès aux données sensibles et les dépendances vis-à-vis de certains fournisseurs et de certaines juridictions.
La décision d'aller au-delà de l'IA exclusivement basée sur le cloud va également au-delà du simple transfert des charges de travail sur site.
Les organisations peuvent choisir entre des services de cloud public, de cloud souverain ou régional, des infrastructures privées et de type « sur site », des environnements en périphérie, ainsi que des combinaisons de ces différentes approches.
La souveraineté en matière de données et d'IA relève donc davantage d'une réflexion architecturale que d'une simple question géographique. Le lieu où les données et les charges de travail sont traitées a certes son importance, mais il en va de même pour l'accès, la juridiction, la dépendance vis-à-vis des fournisseurs, l'application des politiques et le niveau de contrôle qu'une organisation doit conserver.
Le juste équilibre variera selon l'charge de travail.
Du « Cloud-First » au « charge de travail-Specific »
Aucune de ces pressions ne signifie pour autant que les entreprises se détournent du cloud. Le cloud continue d’offrir la rapidité, la flexibilité, l’accès à l’innovation et l’évolutivité qui en font une solution particulièrement adaptée à de nombreuses charges de travail liées à l’IA. Ce qui change, c’est l’idée selon laquelle ces avantages devraient déterminer l’environnement d’exécution de chaque charge de travail .
À mesure que l’IA prend de l’ Embarqué e au sein des entreprises, celles-ci doivent tenir compte de la sensibilité des données concernées, du caractère critique des processus, des exigences en matière d’ gouvernance ité et de souveraineté, ainsi que du niveau de contrôle requis par chaque charge de travail . Il ne s’agit donc pas de se détourner du cloud, mais plutôt de s’orienter vers des décisions d’ déploiement qui reflètent les exigences de chaque charge de travail d’IA.
L'étude complète examine l'éventail plus large de facteurs internes et externes qui influencent ces décisions, les avantages et les défis auxquels les organisations sont confrontées dans divers environnements d'déploiement , ainsi que la manière dont les architectures d'IA d'entreprise évoluent en conséquence.
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Cet article présente les principales conclusions de l'étude mondiale menée conjointement par BARC et Actian.
Le rapport complet, intitulé « Where Enterprise AI Runs: Deliberate charge de travail Placement Across Cloud, sur site, and Edge », examine la manière dont les entreprises déploient l'IA dans des environnements cloud, sur site, en périphérie et hybrides, ainsi que les facteurs qui motivent ces décisions.
S'appuyant sur une étude mondiale menée auprès de 329 participants issus de divers secteurs d'activité, de toutes tailles d'entreprises et de différentes régions, ce rapport examine les avantages et les défis auxquels sont confrontées les organisations, les facteurs influençant le déploiement de l'charge de travail , ainsi que les implications des nouvelles tendances en matière d'déploiement pour l'avenir de l'IA en entreprise.
Téléchargez le rapport complet pour découvrir les conclusions de cette étude et savoir comment les entreprises abordent la prochaine étape de la mise en place d'une architecture d'IA d'entreprise.
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