- La stratégie cloud-first a dominé pendant plus d’une décennie, mais l’explosion de l’IA oblige les entreprises à réévaluer le rôle du cloud et du sur site (on-premises).
- Selon l’analyse de Deloitte, l’infrastructure construite pour le cloud-first n’est plus adaptée à l’« économie de l’IA », alors que les modèles, les agents et les volumes d’inférence augmentent fortement.
- L’escalade des coûts du cloud est le plus grand problème : bien que le coût des tokens d’IA ait été divisé par 280 en deux ans, de nombreuses entreprises paient encore des factures cloud mensuelles atteignant des dizaines de millions de dollars.
- Deloitte souligne un « point de basculement » lorsque les coûts du cloud dépassent 60 à 70 % du coût total d’un système sur site équivalent, rendant l’investissement en capital (CAPEX) plus attrayant que les coûts opérationnels (OPEX).
- La latence est un obstacle sérieux : les applications d’IA nécessitant des réponses en moins de 10 millisecondes peuvent difficilement accepter d’être traitées entièrement sur le cloud.
- La résilience et la capacité à résister aux interruptions rendent le sur site très apprécié pour les tâches d’IA critiques, qui ne peuvent pas s’arrêter en cas de perte de connexion au cloud.
- La souveraineté des données pousse de nombreuses entreprises à « rapatrier » leur infrastructure, évitant une dépendance totale vis-à-vis de fournisseurs hors de leur juridiction.
- Deloitte propose un modèle à trois niveaux : le cloud pour la flexibilité, le sur site pour les coûts et la performance stable, et l’edge (périphérie) pour les décisions en temps réel.
- Les architectes système soutiennent que l’hybride permet à la fois de tirer parti du cloud pour les tests, tout en gardant les données sensibles et les charges de travail à faible latence sur site.
📌 L’IA est en train d’inverser la mentalité cloud-first qui était autrefois considérée comme la norme. Avec la hausse des coûts, les exigences de faible latence, la souveraineté des données et la durabilité du système, le modèle hybride émerge comme la solution équilibrée. Le cloud reste important pour les tests et l’expansion, mais le sur site et l’edge reviennent au centre pour l’IA de production à grande échelle. Pour les entreprises souhaitant optimiser leur retour sur investissement, l’IA oblige à concevoir une infrastructure flexible plutôt que de dépendre d’une option unique.
