Une étude, réalisée par Western Digital (WD, auprès d'un panel de 200 clients, confirme : face à la montée en puissance des données,
fiabilité et maîtrise des coûts s'imposent comme les nouveaux critères
d'infrastructure
Alors que l'IA évolue vers des systèmes de données continus et déployés
à grande échelle, la gestion de l'explosion des besoins en stockage devient
désormais un enjeu aussi stratégique que la puissance de calcul.
Dans une nouvelle étude menée auprès d'un échantillon de ses principaux
clients et distributeurs internationaux, WD met en lumière plusieurs évolutions
structurantes du marché : les entreprises privilégient désormais des
infrastructures capables d'offrir une fiabilité éprouvée, une économie
prévisible et une capacité à faire évoluer les volumes de données dans le
temps.
Les résultats confirment une transformation en profondeur des
infrastructures IA : si les ressources de calcul peuvent être utilisées entre
les cycles d'entraînement et d'inférence, les données générées par l'IA
(datasets d'entraînement, logs d'inférence, embeddings, outputs) continuent de
s'accumuler durablement. À mesure que les organisations passent de phases
d'expérimentation à des déploiements IA en production, les choix
d'infrastructure sont de plus en plus guidés par les besoins de conservation des
données à long terme et par des enjeux économiques opérationnels.
Les principaux enseignements de l'étude WD
1 - Les infrastructures éprouvées gagnent du terrain.
Face à la montée en puissance de l'IA, les organisations se tournent
vers des infrastructures dont la fiabilité est démontrée à grande échelle. 66 %
des répondants déclarent avoir relégué ou envisager de reléguer, les nouvelles
technologies au second plan, au profit de solutions garantissant une fiabilité
constante et des performances prévisibles.
2 - Fiabilité et charges de travail IA, deux priorités à égalité.
L'étude révèle une convergence des priorités : 69 % des répondants
citent à la fois le support des charges de travail IA (entraînement et
inférence) et l'amélioration de la fiabilité et de la disponibilité comme
critères déterminants. À noter : l'optimisation de la latence n'est citée que
par 7 % des répondants, loin derrière la scalabilité, la fiabilité et
l'efficacité opérationnelle.
3 - Capacité et maîtrise des coûts au cœur de la planification.
Alors que les volumes de données IA ne cessent de croître, les
arbitrages économiques et capacitaires s'imposent comme les moteurs principaux
des décisions d'infrastructure à long terme : 87 % des répondants déclarent
prioriser l'augmentation des capacités et l'optimisation du TCO.
4 - Les HDD restent le socle des infrastructures IA.
Les disques durs continuent de représenter la majorité de la capacité de
stockage dans de nombreux environnements datacenter. 70 % des répondants
disposant d'une visibilité sur leur mix de stockage déclarent opérer une
infrastructure à majorité HDD (plus de 50 % du stockage total), et 35 %
évoluent dans des environnements où les HDD représentent plus de 75 % de la
capacité totale. 74 % des répondants identifient le TCO, la capacité et la
scalabilité comme les principaux avantages des infrastructures HDD.
“Les HDD ne sont pas un produit du passé, mais une solution stratégique
de capacité. Ils sont parfaitement adaptés à la croissance des données et
offrent le coût par téraoctet le plus bas du marché. L'avenir n'est pas HDD
contre SSD, mais HDD et SSD”, souligne un
répondant anonyme.
“Les HDD s'inscrivent dans une stratégie long terme parce qu'ils
résolvent un problème que les technologies plus récentes ne surpassent pas
encore sur le plan économique et à grande échelle. En termes simples : ce sont
les solutions les moins chères et les plus fiables pour stocker de très grands
volumes de données sur la durée”, ajoute un
autre répondant.
Ce que cela signifie pour les infrastructures IA
Ces résultats témoignent d'un changement structurel : les organisations
conçoivent désormais leurs infrastructures pour supporter des systèmes de
données IA continus et non de simples charges de travail ponctuelles ou des
expérimentations à court terme. L'infrastructure IA s'impose comme un système
de données pérenne, et non plus seulement comme un environnement de calcul
haute performance.
“L'IA est fondamentalement un défi de systèmes de données, et non
uniquement de puissance de calcul. La puissance de calcul se réutilise, mais
les données persistent et continuent de croître. Les organisations qui
réussiront la prochaine phase de l'IA seront celles qui construiront des
infrastructures capables de gérer des systèmes de données continus à grande
échelle et pas seulement des pics de performance de calcul”, déclare Nicolas Frapard, EMEA Regional Lead chez WD.