Empiler des GPU n’achète pas la performance : il faut les faire tourner. Entre planification approximative, attribution manuelle et bottlenecks CPU, l’optimisation devient un sujet d’exploitation en continu, où des copilotes d’infra viennent automatiser le réglage, la résilience et… la chasse au gaspillage !
Jusqu’ici, la course mondiale à l’intelligence artificielle s’est résumée à une bataille de matériel. Depuis deux ans, les leaders de l’IA et les entreprises « cloud-native » n’ont eu qu’une obsession : la quête des précieux GPU. Mais en ce début d’année 2026, la donne a changé. La performance ne dépend plus de la puissance brute accumulée, mais de la capacité réelle de cette puissance à alimenter vos modèles.
Nous sommes aujourd’hui confrontés à un écart d’utilisation considérable : 35 % des entreprises considèrent l’augmentation de l’utilisation des GPU comme une priorité absolue, mais 44 % admettent attribuer manuellement les workloads ou ne disposer d’aucune stratégie en matière d’utilisation des GPU (Source : ClearML / State of AI Infrastructure Report (2025–2026)).
Alors que le marché reste obsédé par les contraintes informatiques, le véritable ennemi du retour sur investissement de l’IA sont les ressources inutilisées. À l’ère de l’IA, les GPU sous-utilisés constituent une perte directe dans le bilan des entreprises.
L’efficience : nouveau socle de l’autonomie opérationnelle
En Europe, entre envolée des coûts de l’énergie, enjeux de souveraineté numérique et impératifs de compétitivité, l’efficience est devenue une arme stratégique. Maîtriser l’exécution de ses modèles, c’est garantir son autonomie opérationnelle et refuser de payer une « taxe d’inefficacité » sur chaque cycle d’entraînement ou d’inférence.
Les chiffres parlent d’eux-mêmes : dans les environnements d’IA multimodaux, jusqu’à 84 % de la capacité des GPU est gaspillée à cause de goulets d’étranglement CPU ou d’un ordonnancement défaillant.
En France, malgré les 100 milliards d’euros investis dans les infrastructures (Sommet de Paris sur l’IA 2025), ces capitaux risquent de ne produire qu’un impact décevant sans une gestion millimétrée des ressources.
Sortir du paradigme matériel pour celui de l’orchestration
On persiste à voir l’IA sous l’angle de la donnée ou du hardware. C’est une erreur : l’IA est avant tout un défi d’orchestration. À l’instar des années 90 et 2000, où le « memory wall » a forcé l’informatique à privilégier l’intelligence de l’architecture sur la simple puissance brute.
Aujourd’hui, Kubernetes s’impose comme le système d’exploitation de cette ère nouvelle. Bien plus qu’un outil de déploiement, il permet d’unifier des ressources fragmentées en une plateforme cohérente.
Dans ce contexte, il permet une utilisation fractionnée des GPU, ce qui permet à plusieurs workloads de partager des GPU au lieu de les laisser inutilisés. Il offre également une planification dynamique afin de garantir que les ressources sont disponibles précisément lorsque les modèles en ont besoin. Enfin, il facilite la portabilité de l’infrastructure, réduisant ainsi la dépendance à un seul fournisseur de cloud ou d’hébergement et permettant l’arbitrage des prix entre différentes plateformes.
Mais l’orchestration seule ne suffit plus.
L’avènement des copilotes pour l’infra
Le coût réel de l’IA ne se joue pas au déploiement, mais dans les opérations de « Day 2 » : le monitoring, le passage à l’échelle et l’optimisation en conditions réelles. C’est ici que les entreprises perdent pied.
Pour y répondre, nous voyons émerger des copilotes IA pour l’infrastructure. Ces systèmes autonomes se superposent à Kubernetes pour optimiser l’usage des ressources en continu. Plutôt que de mobiliser des ingénieurs sur du réglage manuel, ces agents assurent une auto-réparation en temps réel et une optimisation autonome. Ils réduisent la facture cloud sans intervention humaine et, surtout, démocratisent l’accès à l’infrastructure en permettant de piloter des systèmes complexes en langage naturel.
L’intelligence opérationnelle, clé de voûte de demain
En basculant d’une gestion manuelle vers une orchestration pilotée par l’IA, les entreprises transforment leurs centres de coûts en centres de valeur. Les ingénieurs ne perdent plus leur temps à maintenir l’existant, mais se consacrent à l’innovation tout en contrôlant ce qui se passe.
Je reste convaincu que les grands gagnants de la révolution de l’IA ne seront pas ceux qui possèdent le plus de serveurs, mais ceux qui sauront les faire travailler avec la plus grande intelligence opérationnelle. L’infrastructure n’est plus un simple support ; c’est la nouvelle ligne de front de la compétition mondiale.
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Par Romaric Philogène, cofondateur et CEO de Qovery
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