AI Factory de Dell : réduire le time-to-value et livrer en 90 jours

Beaucoup d’organisations ont testé l’IA, peu l’ont vraiment déployée à l’échelle. Le passage du pilote aux résultats mesurables est pourtant la seule voie vers la valeur. Voyons ensemble comment l’approche intégrée de Dell — de l’infrastructure aux données en passant par l’outillage — vise à raccourcir ce chemin et à réduire les risques.

Définir des KPI pour une valeur mesurable

Avant toute chose, définir “mesurable” est essentiel. On parle de :

• réduction des délais de traitement

• amélioration du taux de résolution

• baisse du coût par interaction

• augmentation du revenu par client

Sans ces repères, un POC impressionnant reste un gadget; avec eux, l’IA devient un levier métier ✅.

Accélérer le time-to-value par l’intégration

La promesse de Dell est simple: fournir une chaîne cohérente pour entraîner, déployer et opérer les modèles. La AI Factory, la AI Data Platform et le Lakehouse unifient le calcul, le stockage, la gouvernance et l’analytique afin d’éviter les frictions entre plusieurs outils. Résultat attendu: moins d’assemblage artisanal et un délai de mise en production plus court.

Cas d’usage à fort impact pour la production

Sur le terrain, cela se traduit par des assistants internes, de la recherche sémantique au sein des bases documentaires et des workflows d’agents qui automatisent des tâches répétitives. Les secteurs régulés y voient un moyen de moderniser leurs processus tout en maîtrisant la confidentialité. L’important n’est pas la démonstration technique, mais la métrique qui bouge côté métier.

Assembler la plateforme : AI Factory, AI Data Platform et Lakehouse

Unifier le calcul, le stockage et la gouvernance

La AI Factory est conçue comme une base on-prem prête pour les charges IA, avec du calcul GPU et des rails MLOps. La AI Data Platform gère l’accès aux données, la qualité et le cycle de vie des modèles, tandis que le Lakehouse sert de socle analytique unique. Ensemble, ces briques visent à réduire les allers-retours entre silos techniques et équipes.

Limiter la duplication via des requêtes fédérées

Copier les données partout est coûteux et source d’incohérences. Le Lakehouse prend en charge les requêtes fédérées et s’intègre au sein d’une approche Data Fabric/Data Mesh pour laisser les domaines garder la main sur leurs jeux de données. Moins de duplication, plus d’autonomie et des insights plus rapides : c’est l’idée directrice.

On-prem pour la confidentialité et la résidence des données

Banque, santé, secteur public : ces organisations doivent souvent garder les données sur site. La AI Factory propose une voie on-prem plus rapide et moins risquée vers l’IA, avec des contrôles de sécurité et de conformité intégrés. Nous y gagnons la performance et la souveraineté, sans renoncer à la modernité des outils.

Le moteur des données non structurées et l’accélération GPU

Elastic + GPU pour la recherche sémantique

La AI Data Platform s’enrichit d’un moteur pour données non structurées, propulsé par Elastic. Documents, images ou vidéos peuvent être indexés et servis pour la recherche sémantique, la récupération augmentée par les modèles et des workflows “agentic”. Ce socle est pensé pour des usages réels, pas seulement des démos.

Multimodal et agents : du possible au praticable

L’IA multimodale exige beaucoup de calcul, surtout lorsqu’on combine texte, vision et logique d’agent. En s’appuyant sur des serveurs PowerEdge accélérés par GPU, Dell rend ces scénarios plus praticables en entreprise. Pensez à la synthèse vidéo pour la conformité, à la classification d’images ou à la génération de résumés enrichis.

Token throughput et expérience utilisateur

Les GPU NVIDIA RTX 6000 Blackwell sur PowerEdge augmentent fortement le débit de tokens pour les LLMs. Concrètement, cela permet de servir plus d’utilisateurs en parallèle, avec des latences plus faibles et une meilleure qualité d’expérience. Plus de capacité, c’est aussi plus de cas d’usage qui passent le cap de la production.

Gouvernance, sécurité et mise à l’échelle

Contrôles intégrés et stratégie requise

La gouvernance, la sécurité et la conformité sont intégrées au sein des plateformes Dell, mais elles ne remplacent pas une stratégie data d’entreprise. Nous avons besoin de catalogues à jour, de politiques d’accès granulaires et de traçabilité de bout en bout. Sans cette discipline, l’IA à l’échelle devient fragile.

MLOps, observabilité et pilotage des coûts

Déployer vite ne suffit pas ; il faut observer et ajuster en continu. Les pratiques MLOps, la surveillance de la dérive et l’observabilité des pipelines permettent de relier la performance des modèles aux KPI métier. C’est ce qui ouvre la voie à des arbitrages éclairés entre qualité, latence et coûts d’inférence ➡️.

Écosystème et élasticité hybride

Au-delà de l’intégration avec NVIDIA, l’écosystème partenaires (comme CoreWeave) aide à étendre la capacité quand les pics de demande l’exigent. L’important est d’orchestrer l’infrastructure pour que les workloads sensibles restent sur site, tandis que l’élasticité se gère à la périphérie quand c’est pertinent. Cette flexibilité réduit les goulets d’étranglement sans compromettre la confidentialité.

Démarrer vite et limiter les pièges

Choisir un cas d’usage focalisé

Commencez par un problème à forte valeur et des données disponibles : par exemple, la recherche sémantique au sein d’une base documentaire interne ou l’assistance aux agents du service client. Fixez 2 ou 3 KPI simples, atteignables en 90 jours. Cette approche limite l’étalement et accélère l’apprentissage organisationnel.

Préparer les données et les contrôles

Vérifiez la qualité, la fraîcheur et les droits d’usage des sources, en particulier pour le non-structuré. Équipez-vous d’un catalogue et d’un lineage lisible par les équipes IT et métier. C’est la condition pour industrialiser sans multiplier les exceptions et les correctifs tardifs.

Standardiser l’observabilité et le support

Mettez en place des métriques communes :

• latence

• coût par requête

• taux d’erreur

• dérive des embeddings

Reliez-les aux KPI métier pour arbitrer rapidement. Quand tout le monde parle le même langage, le passage du pilote à la production devient une étape, pas une montagne.

L’IA d’entreprise sort du lab lorsque les données, le calcul et la gouvernance s’alignent. L’offre de Dell — AI Factory, AI Data Platform et le Lakehouse — vise à aligner ces pièces et à accélérer les projets grâce à l’accélération GPU. La vraie question maintenant : quel est le premier KPI que vous voulez faire bouger, et quel cas d’usage allez-vous porter en production au cours des 90 prochains jours ?

Simone

Simone, rédactrice principale du blog, est une passionnée de l’intelligence artificielle. Originaire de la Silicon Valley, elle est dévouée à partager sa passion pour l’IA à travers ses articles. Sa conviction en l’innovation et son optimisme sur l’impact positif de l’IA l’animent dans sa mission de sensibilisation.