Contexte et enjeux

Les entreprises qui déploient l’intelligence artificielle à grande échelle constatent que la disponibilité et le contrôle des données influencent directement le résultat des projets. Selon les analystes duCUBE, la capacité à passer d’une preuve de concept à une valeur de production dépend d’une plateforme de données unifiée, capable de fournir métadonnées, sécurité et orchestration hybride. L’article, publié le 23 septembre 2026, souligne que les décisions prises par les modèles IA sont conditionnées par l’infrastructure sous‑jacente.

Architecture modulaire et data layer

Dell Technologies mise sur la composabilité : les clients préfèrent des solutions modulaires qui intègrent calcul, stockage, réseau et GPU, tout en validant chaque composant logiciel. Varun Chhabra, vice‑président senior, indique que les organisations recherchent des piles « plug‑and‑play » capables d’accueillir différents moteurs de données et cadres d’IA. John Roese, CTO de Dell, décrit le data layer comme un ensemble de composants – LLM, graphes de connaissances, protocoles – qui doit être construit explicitement pour alimenter les agents IA. Cette approche vise à éviter les silos et à garantir que les agents reçoivent des données propriétaires fiables.

Améliorations du stockage et de la sécurité

En mai 2026, Dell a annoncé une mise à jour de la plateforme PowerStore. Les améliorations matérielles et logicielles promettent jusqu’à trois fois plus d’opérations d’entrée‑sortie, de débit et de densité que les générations précédentes, constituant ce que le responsable produit qualifie de « plus grand bond en avant de l’histoire de la plateforme ». Sur le plan sécuritaire, leCUBE souligne l’émergence d’outils de protection autonomes qui intègrent le contexte de sécurité directement dans le processus décisionnel, plutôt que comme une étape post‑alerte. Une étude indépendante commandée par Dell et réalisée par Omdia révèle que 79 % des organisations ont subi un incident lié à l’IA au cours des douze derniers mois, illustrant la double dynamique de risque et d’opportunité.

Impacts et limites

Le passage à une architecture centrée sur le data layer permet de réduire les cycles de l’insight à l’action et de diminuer la dépendance à la main‑d’œuvre proportionnelle aux charges de travail. Toutefois, la mise en œuvre requiert des investissements significatifs dans le matériel, la gestion des graphes de connaissances et la conformité aux exigences de souveraineté des données. De plus, la multiplication des points d’accès pour les agents IA élargit la surface d’attaque, comme le souligne Krista Case, analyste duCUBE, qui note que les attaquants peuvent exploiter les capacités d’automatisation pour accélérer leurs opérations. Ainsi, la réussite dépend d’un équilibre entre modularité, performance du stockage et contrôle de sécurité intégré.