Malgré les avantages du cloud, pourquoi certaines entreprises 
 reviennent-elles à des architectures on-premise pour leurs projets d'IA ?  
La tendance au retour vers des infrastructures IA on-premise s’explique principalement par une volonté de mieux contrôler les coûts, d’assurer la souveraineté des données et de répondre aux exigences réglementaires croissantes. Bien que le cloud offre souplesse et évolutivité, les charges imprévues liées à l'entraînement de modèles d’IA incitent les entreprises à opter pour des solutions locales, plus prévisibles financièrement. Le besoin de souveraineté technologique s’impose également, notamment dans le contexte européen. Détenir l’infrastructure et les données est devenu un impératif stratégique, encouragé par des initiatives telles que les « AI Factories » de Nvidia, des installations spécialisées sur site pour traiter les données afin de les transformer en intelligence. La pression réglementaire, avec l’entrée en vigueur de l’AI Act européen, renforce cette dynamique. En donnant la priorité à la souveraineté, à la prévisibilité des coûts et à l'alignement réglementaire, les entreprises redéfinissent donc les stratégies d'infrastructure de l'IA.

 Quels sont les défis de l’IA on-premise et comment y répondez-vous ? 
L'intégration locale pose des défis techniques et opérationnels, en particulier en termes de complexité infrastructurelle (calcul intensif, stockage massif), de scalabilité des ressources et d’optimisation des coûts. Pour surmonter ces obstacles, PNY fournit des solutions cluster clés en main pour data centers telles que les « PNY AI Clusters » qui combinent du matériel haute performance de calcul GPU, de stockage et d’interopérabilité avec une expertise technique pour assurer un déploiement rapide. L’offre s’accompagne d’outils logiciels d’orchestration des ressources. Ces systèmes sont conçus pour assurer la scalabilité, l’efficacité énergétique et l’optimisation des ressources, tout en réduisant les coûts d’exploitation.

 Quelles sont les exigences matérielles pour l'IA générative ? 
Quatre piliers sont essentiels : puissance de calcul, stockage ultraperformant, réseau à faible latence et optimisation énergétique. PNY intègre ces composants dans des architectures sur mesure, composées de matériel de pointe et renforcées par une expertise en déploiement. Cette approche permet de gérer les volumes de données tout en garantissant performance et sécurité. L’accent est également mis sur l’optimisation logicielle, afin d’adapter chaque solution aux besoins spécifiques du client.

 Comment évolueront les infrastructures pour l'IA générative ?  
J’envisage une transformation radicale des infrastructures matérielles pour soutenir l'IA générative, centrée sur une approche industrielle. Cette vision s'articule autour de la réinvention des data centers en usines d'IA (AI factories).  Cette évolution impliquera des GPU spécialisés, des OS dédiés et des interconnexions de nouvelle génération.
Dans un souci d’optimisation énergétique et logistique, ces usines d’IA seront conçues via des jumeaux numériques pour simuler la dissipation thermique des clusters GPU, l'alimentation électrique distribuée et le routage réseau optimisé pour les flux de tokens. 

 Comment PNY accompagne ses revendeurs ?  
Nous les accompagnons dans le déploiement d'infrastructures d'IA grâce à une combinaison de partenariats stratégiques, d'outils dédiés et d'un support technique approfondi. Nous adaptons nos solutions aux besoins spécifiques des secteurs de l’IA générative et agentique en nous appuyant sur trente ans d'expérience dans le calcul GPU
et une transition réussie vers les data centers.