Selon une étude de Nutanix, la modernisation des infrastructures devient essentielle pour exploiter pleinement le potentiel de l’IA générative. Et pour cause, 98% des personnes interrogées peinent à passer du dev à la production à cause d'infrastructures existantes inadaptées.
L’intelligence artificielle générative transforme radicalement le paysage IT des entreprises. Selon la dernière édition de l’Enterprise Cloud Index (ECI) publiée par Nutanix, les organisations accélèrent l’adoption de ces technologies, mais se heurtent à d’importants défis en matière de sécurité, d’intégration et de modernisation des infrastructures. 98 % des répondants rencontrent ainsi des obstacles pour faire passer leurs charges de travail IA du développement à la production, principalement en raison d’une intégration complexe avec l’infrastructure existante. Pourtant, les répondants ont déjà réalisé plusieurs avancées majeures pour réussir leur transition.
La conteneurisation standardisée et validée
90 % des entreprises ont ainsi déclaré que leurs applications étaient désormais conteneurisées, une tendance fortement accélérée par l’essor de l’IA générative. Et ils en sont plutôt fiers. 94 % des répondants assurent déjà constater des bénéfices directs, notamment en termes de flexibilité et d’agilité pour la gestion d’infrastructure multi-cloud. En revanche, ils s’attendent à passer à la caisse.
L’étude révèle que 90 % des entreprises anticipent une hausse de leurs coûts informatiques en raison de l’intégration de l’IA générative et des applications modernes. Cependant, cette dépense est perçue comme un investissement stratégique, puisque 70 % des organisations s’attendent à un retour sur investissement dans les deux à trois prochaines années.
Sécurité et gouvernance : des défis majeurs
L’IA générative leur impose en outre une révision complète des stratégies de cybersécurité et de gestion des données. Si 95 % des entreprises reconnaissent qu’elle a redéfinit leurs priorités en matière de sécurité, elles peinent à mettre en place des mécanismes efficaces pour protéger leurs modèles et leurs applications. 95 % estiment ainsi que leur organisation pourrait faire plus pour renforcer la protection de ces nouveaux outils.
