Contexte et objectifs de l’alliance

Le partenariat entre Dell Technologies et Microsoft, initié il y a plusieurs décennies, se recentre sur l’opérationnalisation de l’intelligence artificielle en entreprise. Dell a présenté lors du Dell Technologies World une extension de son offre de cloud privé visant à déployer les dernières implémentations logicielles de Microsoft, notamment Azure Local. L’enjeu déclaré est de permettre aux clients de gouverner et d’exécuter des charges de travail IA où que résident leurs données, en réduisant la dépendance à un seul environnement cloud.

Architecture technique intégrée

Le socle repose sur Dell Automation Platform et Dell Private Cloud, qui assurent le provisionnement et la gestion du cycle de vie matériel, y compris les mises à jour de firmware. Azure Arc fournit une couche de gestion unifiée entre les datacenters on‑premise et les clouds publics, tandis que SQL Server peut être exécuté à la fois sur des machines virtuelles et dans des conteneurs Kubernetes, éliminant la nécessité de compétences distinctes pour chaque environnement.

Microsoft expose Azure Local, une version de son cloud Azure adaptée aux installations physiques, directement sur les serveurs PowerEdge de Dell. Cette proximité permet d’intégrer des modèles d’embedding ou de génération de texte « chat completion » au sein du moteur SQL, comme le précise Bob Ward, architecte principal chez Microsoft. Le stockage est assuré par Dell PowerScale avec le système de fichiers OneFS, proposé comme service managé dans Azure. Les utilisateurs provisionnent le stockage depuis le portail Azure tout en conservant les outils de gestion PowerScale habituels.

Pour les agents autonomes, Dell a lancé le Deskside Agentic AI, un environnement local combinant les GPU Nvidia et les API Microsoft, ainsi que le Windows AI Foundry, qui structure le cycle de vie du développement, du packaging et du déploiement d’agents IA sur les PC et stations de travail Windows.

Analyse des impacts et limites

La fragmentation des données, identifiée comme le principal obstacle à l’échelle de l’IA, est directement adressée par la superposition de bases de données, d’automatisation et de capacités hybrides. Selon l’analyse de theCUBE, 88 % des pilotes IA échouent à atteindre la production, et 64 % des équipes IA citent la complexité d’intégration comme barrière majeure. En centralisant les services, Dell et Microsoft visent à réduire ce goulet d’étranglement.

Un autre facteur de coût provient des tokens consommés par les grands modèles de langage. Jon Siegal de Dell souligne que, malgré la baisse du prix unitaire des tokens, le volume d’utilisation reste « astronomique », rendant la répartition des charges entre cloud public et infrastructure locale cruciale pour maîtriser les dépenses.

Les prévisions d’IDC indiquent que 95 % des entreprises exécutent déjà au moins un flux de travail d’agent IA en production, avec une projection de 2,5 milliard d’agents d’ici 2030. Cette croissance impose des exigences de latence et de bande passante que l’architecture hybride doit satisfaire. Les limites potentielles résident dans la capacité des datacenters on‑premise à fournir la puissance de calcul GPU nécessaire et dans la complexité de la gouvernance multi‑cloud, qui requiert des outils de surveillance avancés.

Perspectives d’adoption

En combinant les services de stockage, de base de données et de gestion d’infrastructure, Dell et Microsoft offrent une plateforme qui répond aux exigences de continuité et de scalabilité des charges IA. La réussite dépendra de la capacité des organisations à harmoniser leurs processus DevOps avec les outils fournis, à maîtriser les coûts de tokens et à garantir la conformité des données à travers les environnements hybrides.