Red Hat voit l’IA comme un cheval de Troie pour OpenShift
La filiale d’IBM entend mettre l’IA agentique au service des administrateurs de sa plateforme. Et sa plateforme au service de l’industrialisation de l’IA agentique. Derrière cette vitrine, Red Hat admet volontiers que c’est la virtualisation, plus que l’IA, qui tire la croissance d’OpenShift. L’IA est un moyen et un argument pour inciter les entreprises à moderniser leurs applications existantes.
Avec OpenShift 5 et RHEL 10.3, en matière d’IA, officialise principalement la disponibilité générale de son serveur MCP. Celui-ci doit fournir le contexte nécessaire aux agents IA des administrateurs pour expliquer et résoudre les problèmes d’infrastructure. « Le serveur MCP permet à votre assistant IA d’accéder aux journaux système, d’évaluer l’utilisation du disque, d’analyser l’état des processus et de récupérer des informations sur de nombreux autres aspects des systèmes RHEL », lit-on dans un billet de blog publié par l’éditeur.
Cela va de pair avec l’assistant Lightspeed, qui dispose, en préversion technique, d’un moyen d’évaluer les risques d’une mise à jour d’OpenShift. Les commandes sont toujours effectuées par des humains. Il s’agit de renseigner les ingénieurs concernant des exigences difficiles à anticiper sans avoir lu en long, en large, et en travers la documentation de la plateforme. Red Hat ira plus loin. L’éditeur a déjà prévu d’automatiser l’exécution de plan de mise à jour après validation des intéressés qui superviserait OpenShift 5 avec Lightspeed.
Enfin, le projet Lightwell, un système payant de recherche et de corrections de vulnérabilités au sein de dépendances open source, « augmente » à l’IA agentique les rapports sur la santé des clusters de la distribution Kubernetes.
Maximiser l’usage des fermes GPU des grandes entreprises
Red Hat dit également préparer la mise à l’échelle de l’inférence chez ses clients. C’est tout l’objectif de l’offre Red Hat IA, basée sur OpenShift et vLLM, entre autres.
VLLM est un framework pour inférer des modèles d’IA. L’éditeur en est devenu le contributeur principal après le rachat de Neural Magic, en novembre 2024.
Le projet est devenu une brique importante dans l’écosystème IA et pour Red Hat. « La génération de tokens doit être efficace, performante et prévisible », déclare Chris Wright, CTO et SVP Global Engineering chez Red Hat auprès du MagIT, lors d’un passage à Paris, 4 novembre 2026. « Nous devons pouvoir évoluer pour prendre en charge un grand nombre de modèles déployés, au service d’un grand nombre d’utilisateurs présentant une grande variété de cas d’usage ».
En ce sens, le directeur technique dit avoir renforcé les équipes derrière vLLM et la brique d’inférence distribuée open source, llm-d. Celle qui participerait à réduire de cinq à dix fois le coût de l’inférence en maintenant le contexte à disposition des grands modèles de langage.
« Nous observons des résultats remarquables en matière de performances d’inférence optimisées, ce qui inclut non seulement la couche d’inférence distribuée, mais aussi des techniques d’optimisation des modèles par quantization », vante-t-il. « Vous pouvez ainsi prendre un modèle et réduire son encombrement sans diminuer ses performances ni affaiblir sa précision. Ce faisant, vous réduisez le coût de déploiement ».
Red Hat cible là des entreprises qui se sont déjà procuré l’infrastructure nécessaire. En France et ailleurs, Red Hat discute avec de « nombreux clients – dont les banques et les institutions financières – ayant déployé des fermes GPU. Selon le directeur technique, ils utiliseraient au maximum 20 % de la puissance de calcul à leur disposition.
« Vous avez besoin d’une certaine capacité pour faire face aux pics d’utilisation. [Or], la plupart des clients qui possèdent déjà des GPU ont du mal à les maintenir en charge », constate Chris Wright. « Nous pouvons donc évidemment les aider dans ce domaine […] ».
Une plateforme IA de bout en bout
La flambée des prix des équipements est actuellement un frein pour l’achat et l’installation de nouvelles machines sur site. L’éditeur assure ne pas mettre de côté les entreprises qui en sont dépourvues.
« Si vous ne disposez pas du matériel nécessaire, votre prochaine option consiste à vous le procurer indirectement via un service de GPU as a Service chez un fournisseur de cloud ou un néocloud », déclare le CTO. « Que ce soit avec votre propre matériel ou que vous vous approvisionniez auprès d’un fournisseur de cloud, notre plateforme a son utilité », suggère-t-il.
Enfin, troisième et dernière option, Red Hat propose une approche Model as a Service. « Nous disposons d’une passerelle IA. Elle peut vous offrir un accès par proxy à un service cloud fournissant une API vers un modèle, d’un laboratoire d’IA ou de toute autre fournisseur », présente Chris Wright. « Vous utilisez donc désormais leur infrastructure dédiée à l’hébergement de leurs modèles, et la passerelle IA vous offre simplement des capacités de routage. Vous pouvez faire votre choix en fonction du prix ou simplement pour avoir une visibilité sur les coûts. Il s’agit aussi de répondre à la question “qui, au sein de votre entreprise, effectue quels appels et combien ceux-ci coûtent” ».
Ces routeurs multiLLM (et donc multicloud) se multiplient sur le marché. Les spécialistes des API, dont MuleSoft, Solo, Apigee (Google), Kong, mais aussi Klique (qui offre également des environnements de développement) s’y sont mis.
Red Hat ne veut pas se distinguer sur une brique, mais sur la pile logicielle de bout en bout.
En cela, Red Hat est évidemment partenaire de Nvidia. Il a lancé l’offre Red Hat AI Factory with Nvidia. Cette plateforme d’entraînement et d’inférence s’appuie entre autres, sur les microservices NIM, les librairies CUDA-X, les opérateurs Kubernetes de Nvidia, le serveur d’inférence Triton ou encore TensorRT. « La relation que nous avons nouée avec Nvidia revêt en effet une importance cruciale du point de vue de l’IA et dans le cadre de notre stratégie globale en la matière », indiquait le CTO quelques jours avant le départ de Jensen Huang de son poste. « Nvidia est clairement le leader du marché au niveau matériel. L’entreprise a mis au point une sorte d’architecture de référence pour ses partenaires et nous y contribuons pour servir le marché ».
Le tout offrirait une approche de déploiement hybride aux entreprises. « Nos solutions doivent pouvoir s’exécuter dans n’importe quel environnement : cloud, Edge ou on-premise. Nous disposons également de capacités de fine-tuning et d’évaluation des modèles si vous souhaitez vraiment optimiser à l’extrême un modèle plus petit pour qu’il soit très spécifique à une tâche », avance Chris Wright.
Les agents IA, des applications (presque) comme les autres
Red Hat affirme également participer activement à la sécurisation des charges de travail IA. Outre le projet Lightwell, l’éditeur contribue à OpenShell et en commercialise l’architecture de référence, avec Dell et HPE.
Si les LLM ont besoin de GPU, les agents IA s’exécutent avant tout sur des CPU et sont « en réalité des applications », affirme le CTO. « Ils doivent s’exécuter dans un conteneur et disposer d’une définition de politique et d’un confinement adapté pour que vous puissiez les déployer en toute sécurité », répète-t-il.
Red Hat n’est forcément pas le seul sur ces segments. SUSE, Broadcom avec Tanzu, Meritis sont quelques-uns des acteurs qui proposent des briques similaires, sinon les mêmes, pour mener à bien des projets d’IA privée.
L’IA, un produit d’appel pour OpenShift
L’IA serait donc une activité synonyme de croissance pour la filiale d’IBM. Ce n’est pas encore tout à fait vrai. Si le nombre de commandes de Red Hat à cru de 11 % en an au troisième trimestre fiscal 2026, Arvind Krishna, CEO d’IBM, explique davantage cette progression par le regain d’intérêt pour la virtualisation.
« OpenShift génère désormais un revenu annuel récurrent de 2,4 milliards de dollars, avec une croissance qui s’accélère pour dépasser les 30 % », avançait-il, le 21 octobre 2026. « Notre offre de virtualisation continue de se développer, avec près de 800 millions de dollars de contrats signés depuis début 2024 et environ 750 millions de dollars dans le pipeline commercial ».
« Nous avons concentré une grande partie de nos efforts en matière d’ingénierie produit, de partenariat avec notre écosystème et de stratégie commerciale sur la virtualisation », confirme Chris Wright. « Ce n’est pas une nouveauté. Le marché connaît depuis quelques années déjà des changements fondamentaux [causés par la politique tarifaire de Broadcom], et ce que nous observons aujourd’hui n’est que la poursuite de cette croissance et de cet intérêt pour la virtualisation OpenShift ».
Ici, Red Hat n’entend pas proposer une solution de remplacement directe, mais une stratégie de migration progressive vers la conteneurisation. Ce qui implique un effort de modernisation.
L’IA n’est finalement qu’un produit d’appel, à en croire les propos d’Arvind Krishna, CEO d’IBM. « Si l’on examine les priorités des clients en matière de dépenses, celles-ci restent fortes lorsqu’il s’agit de tirer parti de l’IA. Mais lorsque l’on commence à l’exploiter, comment le client lambda en tire-t-il de la valeur ? Il doit moderniser une application existante », poursuit-il auprès des analystes financiers. « Et l’on se pose alors la question suivante : où ces applications s’exécutent-elles ? Cela tend à constituer un facteur favorable pour Red Hat OpenShift », conclut-il.
