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Lors du GTC 2026, IBM et NVIDIA ont annoncé une expansion majeure de leur partenariat stratégique de longue date, axée sur l'avancement de l'IA, du projet pilote à la production d'entreprise à grande échelle. La collaboration aborde plusieurs obstacles clés à l'adoption de l'IA en entreprise, notamment l'analyse de données native GPU, le traitement intelligent de documents et une infrastructure sécurisée pour les industries réglementées. Ensemble, les deux sociétés visent à fournir une pile unifiée couvrant les fondations de données, le matériel optimisé et les services de conseil professionnels pour aider les organisations à gérer des données fragmentées et à répondre à des exigences de conformité strictes.
Arvind Krishna, président-directeur général d'IBM, a noté que la prochaine étape de l'IA en entreprise repose sur une intégration profonde des données, de l'infrastructure et de l'orchestration. Il a déclaré que le partenariat est conçu pour fournir les outils dont les entreprises ont besoin pour passer de l'expérimentation de l'IA à un déploiement fiable et opérationnel. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a souligné qu'en intégrant l'accélération CUDA directement dans la couche de données, les entreprises transforment le traitement traditionnel des données en moteurs d'intelligence en temps réel.
Accélération de l'analyse de données structurées via cuDF et Presto
Un axe technique majeur de l'annonce est l'intégration de la bibliothèque cuDF de NVIDIA avec le moteur SQL Presto au sein d'IBM watsonx.data. Cette combinaison open-source permet des requêtes accélérées par GPU sur des ensembles de données massifs, réduisant considérablement le temps et le coût de l'extraction d'informations à partir de données structurées.
Les entreprises ont validé cette solution dans un environnement de production réel avec le data mart Order-to-Cash de Nestlé, qui traite des téraoctets de données réparties sur 44 tables mondiales. Sur une infrastructure conventionnelle basée sur CPU, un cycle de rafraîchissement des données prenait 15 minutes et ne supportait que quelques exécutions par jour. Après être passé au moteur watsonx.data accéléré par GPU, Nestlé a réduit le temps d'exécution des requêtes à seulement trois minutes. Cela offre une amélioration de 30X du rapport prix-performance et une réduction de 83% des coûts opérationnels. Chris Wright, Chief Information and Digital Officer de Nestlé, a noté que cette capacité permet une prise de décision plus rapide dans la fabrication et la logistique grâce à des données opérationnelles quasi en temps réel.
Déverrouillage des données non structurées avec Docling et Nemotron
Pour traiter les données contenues dans des formats non structurés tels que les sites SharePoint et les systèmes de gestion de contenu, IBM et NVIDIA ont présenté une solution conjointe utilisant les modèles ouverts IBM Docling et NVIDIA Nemotron. Docling standardise et convertit les documents complexes en formats prêts pour l'IA tout en conservant une traçabilité complète vers leurs sources d'origine.
Lorsqu'elle est combinée aux modèles NVIDIA Nemotron, la plateforme accélère l'ingestion de contenu multimodal. Les premiers tests montrent un débit significativement plus élevé que de nombreuses alternatives open-source existantes. Cette approche aide les entreprises à construire une base de données fiable pour l'IA en rendant les bases de connaissances internes plus accessibles et cohérentes pour le raisonnement automatisé.
Infrastructure optimisée GPU et IA souveraine
Le partenariat s'étend également en profondeur au stockage et à l'infrastructure. NVIDIA a choisi le système de stockage IBM Storage Scale System 6000 pour fournir 10 Po de stockage haute performance pour ses moteurs d'analyse avancée natifs GPU. Certifié et validé pour les plateformes NVIDIA DGX, Storage Scale 6000 combine le débit parallèle élevé d'IBM avec les pipelines de données GPU de NVIDIA pour éliminer les goulots d'étranglement d'E/S.
Pour les organisations ayant des règles strictes de résidence des données et de réglementation, le duo explore l'intégration entre IBM Sovereign Core et l'infrastructure NVIDIA. Cet effort vise à permettre aux charges de travail d'IA gourmandes en GPU de s'exécuter entièrement dans des limites géographiques définies, garantissant la gouvernance et la conformité sans compromettre les performances de calcul.
Expansion de la pile IA avec Blackwell et Red Hat
IBM a annoncé son intention de déployer les GPU NVIDIA Blackwell Ultra sur IBM Cloud à partir du début du deuxième trimestre 2026, ciblant l'entraînement de modèles à grande échelle et l'inférence à haut débit. L'architecture Blackwell sera également intégrée à la Red Hat AI Factory aux côtés des serveurs NVIDIA et VPC, offrant des contrôles de niveau entreprise pour la résidence des données.
De plus, IBM Consulting proposera la Red Hat AI Factory avec NVIDIA via la plateforme IBM Consulting Advantage. Celle-ci est conçue pour simplifier et accélérer les flux de travail de préparation des données, de développement de modèles et de déploiement. En combinant ces technologies, IBM et NVIDIA visent à offrir un chemin plus fluide aux entreprises pour faire évoluer l'IA dans divers environnements technologiques tout en maintenant la gouvernance et des performances cohérentes.
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Sandy Yang/Directeur de la stratégie mondiale
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