La vraie question est de savoir si la fondation est prête à la porter. Notre Partner Alliance Manager Frank Dierckx est cette semaine à Las Vegas pour HPE Discover 2026, qui a ouvert pour les partenaires avec le HPE Partner Growth Summit. Il partage sa réflexion après la keynote du CEO Antonio Neri.

Cette semaine, clients et partenaires de HPE se réunissent à Las Vegas pour HPE Discover 2026, l'événement phare autour du réseau, du cloud et de l'IA. Pour les partenaires, la semaine a débuté le lundi avec le Partner Growth Summit. La keynote du CEO Antonio Neri portait un titre parlant : construire pour l'IA commence par votre réseau.

Ces derniers mois, on dirait d'ailleurs que chaque conversation client tourne autour de la même chose. De nouveaux modèles, de nouveaux cas d'usage, un flux sans fin de démos. Mais plus je m'y plonge, plus il devient clair que l'IA elle-même est rarement le vrai problème. Le défi se situe presque toujours ailleurs.

De nombreuses organisations ont aujourd'hui dépassé le premier engouement. La plupart ont réalisé un POC, construit un chatbot ou testé un premier cas GenAI. Mais dès qu'on veut franchir l'étape suivante vers la production, ça commence à coincer.

Des questions surgissent soudain. Comment mettre vos données en ordre ? Comment garder cela abordable ? Qu'en est-il de la sécurité et de la gouvernance ? Et comment mettre cela à l'échelle sans tout reconstruire ? On aboutit alors automatiquement à quelque chose qui sonne moins sexy que l'IA elle-même : l'architecture.

Ce qui me frappe, y compris dans la vision de HPE, c'est que la conversation revient sans cesse aux fondamentaux. Tout simplement parce qu'il n'y a pas d'autre voie.

1. Le réseau retrouve un rôle central. Nous avons investi pendant des années dans les applications et le cloud, mais avec l'IA, ce réseau redevient critique. Les données doivent circuler plus vite, de façon plus sûre et plus constante entre l'edge et le datacenter, dans les deux sens. Si vous voulez faire tourner l'IA à grande échelle, votre réseau doit suivre. Pas de goulets d'étranglement, pas de surprises. La différence se voit immédiatement : une IA qui reste rapide et abordable, même quand l'usage augmente.

2. L'hybride est la réalité, ce n'est plus un choix. En théorie, le tout au cloud reste séduisant. Dans la pratique, je vois peu de clients qui y sont vraiment. Les données restent dispersées. Les workloads aussi. Et l'IA vient simplement s'y ajouter. La question n'est donc plus de savoir où tournent vos workloads, mais comment garder l'ensemble gérable. C'est là que réside pour moi la vraie valeur d'une plateforme comme GreenLake : elle remet la complexité sous contrôle. Le résultat, c'est un environnement que vous maîtrisez, au lieu d'un environnement qui vous court après.

3. La donnée reste le facteur limitant. Tout le monde veut de l'IA. Mais loin de tout le monde dispose de données prêtes pour l'IA. C'est sans doute la plus grande différence entre une jolie démo et une solution qui fonctionne. L'accès aux bonnes données, dans le bon contexte, avec la bonne gouvernance. Une fois cela en place, l'IA devient suffisamment fiable pour construire dessus.

4. La sécurité devient soudain beaucoup plus concrète. Tant que l'IA se contente de suggérer, comme le fait un copilot, cela reste gérable. Mais dès que les systèmes commencent à agir d'eux-mêmes, la donne change. Nous évoluons vers des agents IA qui prennent des décisions et exécutent des processus de manière autonome. C'est puissant et risqué à la fois. La sécurité devient alors un élément intégré à l'architecture dès le premier jour, et non une finition ajoutée après coup. C'est ainsi que vous gardez la maîtrise quand les systèmes se mettent à agir seuls, au lieu de devoir intervenir après coup.

Ce que je trouve personnellement le plus fascinant, c'est le glissement vers l'IA agentique. Ces systèmes ne se contentent plus de soutenir, ils agissent eux-mêmes. Ils raisonnent, prennent des décisions et exécutent des actions. Une sorte de main-d'œuvre numérique.

Cela paraît impressionnant, et ça l'est. Mais cela révèle en même temps à quel point de nombreuses organisations n'y sont pas encore prêtes. Car si un agent IA prend une mauvaise décision, qui en est responsable ? Et comment intervenir ?

Dans mon rôle, je constate que cela change fondamentalement la conversation. Il s'agit moins de savoir quel cas d'usage IA nous pouvons construire, et bien plus de savoir si le client est prêt à faire réellement atterrir l'IA.

Cela signifie réfléchir ensemble à l'architecture, faire des choix de plateformes, mettre la gouvernance sur la table et fixer des attentes réalistes. Et peut-être surtout : oser dire que l'IA n'est pas toujours la première étape.

Pour vous, en tant qu'organisation, cela revient au même glissement. La question n'est pas quelle application IA construire en premier, mais si votre fondation est prête à en porter une. Qui regarde cela honnêtement évite des détours coûteux et met l'IA au travail là où elle rapporte réellement.

L'IA reste sans aucun doute un gamechanger. L'impact réel réside dans ce qu'elle impose : les organisations doivent mettre de l'ordre dans leurs fondations. Réseau, données, calcul et sécurité. Les fondamentaux, mais à un niveau qu'on n'avait jamais dû atteindre auparavant.

Les organisations qui ont cette fondation en ordre passent plus vite à la production et gardent leurs coûts sous contrôle. Elles peuvent aussi déployer l'IA agentique en toute confiance, là où d'autres restent bloquées à de belles démos. C'est un travail moins visible qu'un nouveau cas IA, mais il détermine si ce cas apportera un jour de la valeur. C'est là, pour moi, que se trouve le vrai travail, et l'endroit où nous, en tant que partenaire, pouvons faire la différence.

Je suis curieux de savoir comment vous vivez cela chez vos clients ou en interne. Vous heurtez-vous surtout à des défis de cas d'usage, ou plutôt à l'architecture sous-jacente ?

Ceci est la partie 1 de ma série sur HPE Discover 2026. Lisez aussi la [partie 2 : le réseau pour l'IA, avec la keynote de Rami Rahim comme point de départ](/inzichten/netwerk-voor-ai).

Frank Dierckx est Partner Alliance Manager chez Xylos et suit l'évolution de l'infrastructure, des écosystèmes de partenaires et des technologies émergentes. Son expertise aide les clients à faire des choix technologiques à la fois solides sur le plan technique et pertinents sur le plan économique.