Comment l’IA générative reconstruit l’infrastructure cloud de fond en comble

Introduction

L’industrie de l’infrastructure cloud a consacré ses deux premières décennies à optimiser un seul type de charge de travail : les applications web sans état (stateless), évolutives horizontalement. Le résultat a été un écosystème extraordinaire — d’immenses centres de données remplis de serveurs à base de CPU, de stockage à haut débit et de réseaux mondiaux — qui a permis la première vague d’applications cloud-native.

L’IA générative brise toutes les hypothèses de ce modèle. L’entraînement de l’IA nécessite des clusters de GPU si grands et étroitement couplés qu’ils poussent les limites de ce que le réseau peut offrir. L’inférence IA exige des puces spécialisées optimisées pour des architectures de réseaux neuronaux spécifiques. Les besoins en bande passante mémoire des grands modèles de langage (LLM) imposent de nouvelles architectures mémoire. La consommation électrique des centres de données IA nécessite une nouvelle infrastructure énergétique que les conceptions traditionnelles ne peuvent supporter.

L’industrie de l’infrastructure cloud n’ajoute pas l’IA par-dessus l’infrastructure existante. Elle reconstruit tout depuis la base.

La révolution GPU : l’emprise de Nvidia et ses challengers

Aucune entreprise n’a davantage bénéficié de la révolution de l’IA générative que Nvidia. Le GPU (Graphics Processing Unit), conçu à l’origine pour le rendu graphique des jeux vidéo, s’est avéré particulièrement adapté aux opérations de multiplication matricielle requises par l’entraînement des réseaux neuronaux. Nvidia a identifié cette opportunité très tôt et a investi pendant des décennies dans l’écosystème logiciel CUDA qui rend ses GPU programmables pour le calcul à usage général (general-purpose computing).

Le résultat : Nvidia détient environ 80 % de parts de marché des accélérateurs IA pour centres de données. Son GPU H100 (sorti en 2022) est devenu l’infrastructure de référence de la première vague d’IA générative. Le Blackwell B100/B200 (2025) offre environ 4 fois les performances d’inférence IA du H100 à efficacité énergétique comparable. La demande pour le matériel Blackwell a été si intense que les principaux fournisseurs cloud ont fait face à des délais de livraison de plusieurs mois.

Spécifications du B200 « Blackwell » de Nvidia :

• 192 Go de mémoire HBM3e (le double des 80 Go du H100)
• 5 pétaFLOPS de performance IA (FP4)
• Interconnexion NVLink 8x pour la communication multi-GPU
• Conçu pour être déployé en racks NVL72 (72 GPU avec fabric NVSwitch)

Les challengers :

• AMD MI300X : L’accélérateur IA le plus performant d’AMD — compétitif face au H100 sur certains benchmarks, avec 192 Go de mémoire HBM3. Microsoft a déployé le MI300X à grande échelle ; Meta l’utilise pour les charges d’inférence. La principale limitation d’AMD reste son écosystème logiciel moins mature que CUDA de Nvidia.
• Google TPUs (v5p) : Les accélérateurs IA sur mesure de Google, utilisés en interne et disponibles sur Google Cloud. Compétitifs face à Nvidia pour des charges de travail spécifiques, en particulier l’entraînement avec les frameworks JAX/TensorFlow.
• Intel Gaudi 3 : L’accélérateur IA d’Intel, conçu pour rivaliser avec le H100 en rapport prix-performance. Disponible sur AWS et le propre cloud d’Intel. Écosystème moins mature que Nvidia.
• AWS Trainium/Inferentia : Les puces IA sur mesure d’Amazon — Trainium optimisé pour l’entraînement, Inferentia pour l’inférence — disponibles sur AWS. Économiquement attractives pour les charges de travail pouvant être optimisées pour ces architectures.
• Cerebras, Groq, Graphcore : Des startups spécialisées dans les puces IA avec des architectures uniques (puces à l’échelle du wafer, processeurs à flux de données) qui surpassent Nvidia dans des tâches spécifiques.

Le problème NVLink/InfiniBand : pourquoi les clusters IA sont différents

Entraîner un grand modèle IA ne nécessite pas seulement de nombreux GPU — il faut que ces GPU puissent communiquer entre eux à une vitesse extraordinaire. La raison fondamentale : l’entraînement de grands modèles exige de répartir des portions des paramètres du modèle sur différents GPU et d’échanger en permanence les gradients (les signaux qui guident l’entraînement) entre tous les GPU simultanément.

Le réseau standard des centres de données cloud — l’Ethernet — est inadapté à cet usage. Les clusters d’entraînement IA utilisent des interconnexions haute performance spécialisées :

NVLink : L’interconnexion GPU-à-GPU de Nvidia au sein d’un nœud — offrant 1,8 To/s de bande passante bidirectionnelle au sein d’un rack NVL72. C’est environ 100 fois plus rapide que ce que le PCIe (la connexion standard entre CPU et GPU) peut fournir.

InfiniBand (HDR/NDR) : Entre les nœuds et les racks, les clusters IA utilisent le réseau InfiniBand — offrant 400 à 800 Gbit/s par port, contre 100 Gbit/s pour l’Ethernet standard 100GbE. L’acquisition de Mellanox (le principal fournisseur InfiniBand) par Nvidia en 2020 lui a donné le contrôle de l’infrastructure réseau critique pour les clusters IA.

L’alternative RoCE (RDMA over Converged Ethernet) : Pour les organisations qui ne souhaitent pas construire des réseaux InfiniBand, RoCE permet le RDMA (Remote Direct Memory Access) sur Ethernet standard — offrant une latence et un débit bien meilleurs que l’Ethernet standard pour les charges de travail IA.

La conséquence : construire un cluster d’entraînement IA ne se résume pas à acheter des GPU et à les brancher sur un réseau de centre de données standard. Cela exige un équipement réseau spécialisé, des conceptions de racks spécifiques (le design NVL72 est conçu pour la gestion thermique de 72 GPU étroitement couplés), une infrastructure électrique dédiée et des systèmes de refroidissement spécialisés.

Le phénomène neocloud : les fournisseurs tout-GPU qui perturbent le marché

Les hyperscalers traditionnels (AWS, Azure, GCP) sont optimisés pour les charges de travail cloud à usage général — leurs architectures, modèles tarifaires et outils de gestion reflètent cette orientation. Les charges d’entraînement IA ont des exigences spécifiques pour lesquelles les hyperscalers ne sont pas optimisés, créant une ouverture pour une nouvelle catégorie de fournisseurs : les « neoclouds » exclusivement dédiés au calcul GPU pour l’IA.

CoreWeave : Ancienne entreprise de minage de cryptomonnaies reconvertie dans les services cloud GPU, CoreWeave est devenue l’une des entreprises cloud à la croissance la plus rapide de l’histoire. CoreWeave exploite des clusters Nvidia H100/H200 et Blackwell à grande échelle, avec une liste de clients incluant Microsoft (qui utiliserait CoreWeave pour compléter la capacité Azure pendant les périodes de forte demande en infrastructure IA), Cohere et de nombreux laboratoires d’IA. La valorisation de CoreWeave a atteint environ 19 milliards de dollars lors de son introduction en bourse en 2025.

Lambda Labs : Axé sur la recherche et l’entraînement IA en entreprise, Lambda fournit un accès GPU à la demande et réservé avec une expérience simplifiée pour les équipes ML. Reconnu pour ses prix compétitifs sur les clusters H100.

Nebius : Fournisseur européen de cloud GPU issu de Yandex, Nebius construit des clusters GPU à grande échelle en Europe — se positionnant comme une alternative de cloud IA souverain pour les charges de travail IA européennes.

Vast.ai : Un modèle de marketplace permettant aux propriétaires de GPU de proposer leur matériel, créant un marché secondaire pour le calcul GPU offrant des prix plus bas en échange de moindres garanties de fiabilité par rapport aux fournisseurs cloud gérés.

Together AI : Axé sur l’inférence, offrant un accès aux modèles IA open source à des prix inférieurs aux services d’inférence gérée concurrents.

L’impact collectif : les neoclouds devraient générer 20 milliards de dollars de revenus en 2026 — une part de marché significative dans l’infrastructure IA qui n’existait pas il y a trois ans.

La course à l’optimisation de l’inférence

Le défi technique le plus économiquement significatif de l’infrastructure IA est l’optimisation de l’inférence — exécuter les modèles entraînés aussi efficacement que possible pour minimiser le coût par résultat utile.

Entraîner un modèle représente un coût ponctuel (ou peu fréquent). L’inférence — répondre aux requêtes, générer du contenu, traiter des documents — fonctionne en continu et évolue avec l’utilisation. Pour les entreprises déployant l’IA à grande échelle, les coûts d’inférence surpassent largement les coûts d’entraînement. OpenAI dépenserait des centaines de millions de dollars par mois en infrastructure d’inférence. Chaque dollar de réduction du coût d’inférence se traduit directement en amélioration des marges ou en baisse des prix.

Principales techniques d’optimisation de l’inférence déployées à grande échelle :

Quantification (quantization) : Réduction de la précision numérique utilisée pour représenter les poids du modèle. Un modèle entraîné en FP32 (virgule flottante 32 bits) peut souvent être déployé en INT8 (entier 8 bits) voire en INT4 avec une perte de qualité minimale, réduisant les besoins en mémoire et le coût de calcul de 4 à 8 fois.

Optimisation du cache KV (key-value) : Le cache clé-valeur (utilisé dans les architectures transformer pour éviter les calculs redondants lors de la génération) consomme une quantité significative de mémoire GPU. Des techniques comme PagedAttention (développée par le projet vLLM) optimisent la gestion du cache KV pour améliorer l’efficacité mémoire.

Décodage spéculatif (speculative decoding) : Utilisation d’un petit modèle rapide pour générer de manière spéculative plusieurs tokens, puis les vérifier (ou les rejeter) avec le grand modèle en parallèle. Permet une accélération de l’inférence de 2 à 3 fois avec une dégradation de qualité négligeable.

Traitement par lots (batching) : Traitement simultané de plusieurs requêtes pour maximiser l’utilisation du GPU. Le traitement par lots continu (continuous batching — ajout dynamique de nouvelles requêtes aux lots en cours) est désormais le standard pour l’inférence à haut débit.

Distillation de modèle (model distillation) : Entraînement de modèles plus petits pour reproduire le comportement de modèles plus grands — permettant un déploiement sur du matériel moins coûteux. L’efficacité de DeepSeek a démontré que des modèles 10 à 20 fois plus petits que les plus grands modèles de pointe (frontier models) peuvent être comparablement performants sur la plupart des tâches.

Silicium sur mesure pour l’inférence : Le Language Processing Unit (LPU) de Groq est conçu spécifiquement pour l’inférence des transformers — atteignant une latence déterministe et un débit extraordinaire pour les charges d’inférence qui surpassent les performances des GPU. Cerebras, SambaNova et d’autres startups proposent des puces d’inférence spécialisées similaires.

L’architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation)

L’un des patterns architecturaux IA les plus largement adoptés en 2025-2026 est la génération augmentée par la recherche (RAG, Retrieval-Augmented Generation) — une technique qui permet aux systèmes d’IA de répondre à des questions en s’appuyant sur une base de connaissances spécifique (documents d’entreprise, catalogue de produits, articles de recherche) plutôt que sur les seules connaissances générales issues de l’entraînement.

Le fonctionnement du RAG :

1. Lorsqu’une requête arrive, une recherche sémantique est effectuée dans une base de données vectorielle d’embeddings (représentations numériques de documents/fragments) pour trouver le contexte pertinent
2. Le contexte récupéré est injecté dans le prompt envoyé au modèle de langage
3. Le modèle génère une réponse fondée sur les informations récupérées plutôt que d’halluciner à partir des données d’entraînement

Les implications en matière d’infrastructure cloud du RAG à grande échelle sont significatives :

• Les bases de données vectorielles deviennent un nouveau composant d’infrastructure critique — Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma et Milvus connaissent tous une adoption rapide en entreprise
• Les modèles d’embedding (générant les représentations vectorielles) fonctionnent en continu et ajoutent des coûts d’inférence
• La recherche hybride (combinaison de la recherche sémantique/vectorielle avec la recherche traditionnelle par mots-clés) exige une intégration entre les bases de données vectorielles et l’infrastructure de recherche

Multimodal et vidéo : le prochain défi d’infrastructure

L’expansion de l’infrastructure IA à ce jour a été principalement optimisée pour le texte (modèles de langage) et, dans une moindre mesure, pour les images (modèles de vision). La prochaine vague — la génération vidéo par IA à grande échelle — nécessitera considérablement plus de puissance de calcul et de stockage que l’infrastructure actuelle dominée par le texte.

L’entraînement et l’exécution de modèles de génération vidéo (Sora, Google Veo, Runway, Kling, HailuoAI) nécessitent :

• Le traitement et le stockage d’énormes jeux de données vidéo (la vidéo représente 1 000 fois la densité de données du texte)
• Des modèles avec un nombre de paramètres considérablement plus élevé que les modèles textuels
• Une inférence où la génération de quelques secondes de vidéo consomme des secondes de temps GPU — bien plus de calcul par token de sortie que pour le texte

L’investissement en infrastructure nécessaire pour porter l’IA vidéo au même niveau d’accessibilité que l’IA textuelle sera considérable — et il est déjà en cours.

Conclusion

La révolution de l’IA générative ne se contente pas d’ajouter une nouvelle catégorie d’applications au cloud — elle reconstruit l’infrastructure cloud depuis l’accélérateur. De nouvelles architectures de puces, un nouveau fabric réseau, de nouveaux systèmes de stockage, de nouvelles conceptions de centres de données et de nouveaux paradigmes de calcul sont tous portés par les exigences spécifiques des charges de travail IA.

Les entreprises qui comprennent cette couche d’infrastructure — ses contraintes, son économie, sa frontière technique en rapide évolution — seront les mieux positionnées pour construire et déployer des applications IA à grande échelle. Les entreprises qui traitent l’infrastructure IA comme une boîte noire se retrouveront dépendantes des décisions d’autrui sur ce qu’il faut construire, quand le construire et combien facturer.

La couche d’infrastructure de la révolution IA n’est pas glamour. Elle n’est pas non plus facultative. C’est le socle sur lequel tout le reste repose.

Sources et lectures complémentaires

• AI-First Hyperscalers: 2026’s Sprint Meets the Power Bottleneck — Data Center Knowledge
• Cloud Market Share 2026 — Holori
• 5 Cloud Trends to Watch for in 2026 — TechTarget
• 49 Cloud Computing Statistics You Need to Know in 2026 — Finout
• AI 2026 Trends: Bubbles, Agents, Demand for ROI — Axios
• What’s Next for AI in 2026 — MIT Technology Review