La puissance de GPU n'est pas l’unique socle de la révolution de l'IA. Le stockage des données est un pilier tout aussi critique, pourtant encore trop souvent sous-estimé. Beaucoup d’organisations concentrent leurs efforts sur le calcul… avant de se rendre compte que leur infrastructure de stockage ne suit pas.
Cette prise de conscience progresse : selon ESG (groupe Omdia), 83 % des équipes IT prévoient de moderniser leur stockage dans les deux ans à venir[1]. Mais qu’est-ce qui, concrètement, empêche le stockage traditionnel de soutenir efficacement les projets d’IA ?
Les limites du stockage traditionnel face à l’IA
Les initiatives d’IA se heurtent à plusieurs obstacles liés au stockage, qui ralentissent leur mise en œuvre.
La capacité : un défi permanent
Les projets d’IA font exploser les volumes de données, en particulier lors des phases de collecte et de préparation. Selon ESG, 52 % des entreprises identifient la capacité comme leur principal défi à ce stade.
Contrairement aux architectures classiques, fondées sur une croissance annuelle prévisible, les besoins en IA sont volatils et difficiles à anticiper, notamment pour l’inférence. Cela impose des solutions de stockage souples et évolutives.
Les plateformes modernes répondent à ce défi grâce à des technologies intégrées de réduction des données (déduplication, compression), facilitant la planification de la capacité. À l’inverse, les systèmes plus anciens tentent souvent d’ajouter ces fonctions a posteriori, avec des résultats limités.
La performance : éviter les GPU à l’arrêt
La performance du stockage est déterminante pour alimenter efficacement les GPU.
Un stockage lent peut laisser des processeurs onéreux sous‑utilisés, ralentissant l’entraînement des modèles.
D’après ESG, 42 % des entreprises considèrent la performance comme leur principal problème lors de l’entraînement. De plus, les exigences de sécurité (comme l’étiquetage précis des données) deviennent particulièrement complexes à gérer avec des infrastructures traditionnelles.
Les baies 100 % flash basées sur NVMe, de bout en bout, réduisent fortement la latence et augmentent les IOPS, permettant de soutenir les charges de travail IA les plus exigeantes.
L’intégration : sortir des silos
Beaucoup d’entreprises partent du principe que leurs architectures existantes suffiront pour l’IA… avant de constater le contraire.
Selon ESG, 71 % des organisations peinent à aligner leur stockage avec les flux de travail IA.
Le stockage traditionnel fonctionne par silos, obligeant à copier physiquement les données d’un environnement à un autre. À l’inverse, les plateformes modernes offrent des espaces de noms unifiés, capables de gérer simultanément :
- les blocs
- les fichiers
- les conteneurs
- et les environnements cloud
Résultat : des flux de données plus simples, automatisés, et toujours alignés sur les besoins de l’IA.
Sécurité, conformité et souveraineté
En Europe, la réglementation impose que certaines données restent sur le territoire, ce que le cloud public ne garantit pas toujours. La souveraineté des données devient ainsi un enjeu majeur, surtout lors de l’inférence, où la sécurité et la performance sont les principaux freins identifiés par ESG.
Les entreprises sont tiraillées entre deux réalités :
- 80 % transfèrent des données vers le cloud pour compenser les limites de leur stockage,
- mais 76 % souhaitent conserver leurs données stratégiques sur site.
Les architectures hybrides modernes permettent de concilier ces deux impératifs. Elles fonctionnent aussi bien sur AWS, Azure ou Google Cloud, tout en conservant le contrôle des données sur site grâce à des outils de migration et de sauvegarde multicloud intégrés.
Informations sur la cyberrésilience
Une étude révèle que 74 % des professionnels IT estiment que leur direction sous-estime la préparation aux cyberincidents, tandis que les organisations dotées de stratégies matures ont 2,8 fois plus de chances de récupérer correctement.
Voir maintenantLa solution d’avenir : moderniser le stockage pour l'inférence IA
Plus une entreprise découvre tardivement les limites de son stockage, plus l’impact sur ses projets d’IA est lourd. À mesure que les initiatives gagnent en ampleur et en sophistication, les faiblesses des infrastructures traditionnelles apparaissent de plus en plus tôt.
S’appuyer sur une solution de stockage moderne certifiée par NVIDIA et sur des fournisseurs capables d’offrir des garanties en matière de capacité, de durabilité et de support réduit considérablement les risques.
C’est la clé pour assurer un entraînement efficace des modèles et une inférence IA fluide, sans que des technologies dépassées ne viennent freiner vos ambitions.
[1] Source : Résultats intégraux de l’étude d’Enterprise Strategy Group :The Critical Role of Storage in Building an Enterprise AI Infrastructure, Septembre 2025. Toutes les statistiques présentées dans cet article sont issues de cette étude.
