Red Hat Enterprise Linux 10 (RHEL 10) intègre une intelligence renforcée par IA générative et inaugure une sécurité post-quantique pour protéger les environnements hybrides. Cette nouvelle mouture veut ainsi répondre aux défis de demain tout en simplifiant la gestion Linux.
Red Hat, pionnier et leader mondial des solutions open source, dévoile la dixième édition de sa très célèbre et très populaire distribution Red Hat Enterprise Linux (RHEL). Véritable socle des infrastructures IT modernes, omniprésent sur les infrastructures cloud hybride, RHEL 10 débarque à un tournant crucial où l’IA prend une place centrale aussi bien dans les environnements IT que dans les processus métiers. Avec une ambition affichée, celle d’associer agilité opérationnelle, protection renforcée et automatisation intelligente.
Lightspeed révolutionne la ligne de commande
Au cœur de RHEL 10, l’outil Lightspeed introduit l’IA générative directement dans la ligne de commande. Cet assistant IA intégré convertit des décennies d’expertise Linux en conseils instantanés via le langage naturel. Lightspeed converse avec les IT et les guide aussi bien dans le dépannage des anomalies que dans l’adoption des meilleures pratiques. Que l’on soit administrateur chevronné ou nouveau venu, l’IA embarquée facilite la prise en main et veut réduire la dépendance de la DSI à des compétences rares. Il permet par voie de conséquences aux professionnels IT de gérer de vastes environnements avec une plus grande efficacité.
Sécurité post-quantique : une longueur d’avance
Red Hat s’aligne sur l’un des crédos d’IBM et de son mainframe z17 : la résistance dès aujourd’hui à l’algorithme quantique de Shor. Ainsi, sur le front de la cybersécurité, RHEL 10 se positionne comme la première distribution Linux d’entreprise compatible FIPS (Federal Information Processing Standards) pour la cryptographie post-quantique. En intégrant des algorithmes résistants aux futures attaques de type « récolter maintenant, déchiffrer plus tard », elle prépare les infrastructures à l’ère quantique et aide les organisations à mieux se défendre. Des schémas de signature post-quantique ont également été mis en œuvre pour valider l’intégrité et l’authenticité des paquets logiciels et des certificats TLS.
Mode image : l’unification opérationnelle
La nouvelle approche « image mode » fait évoluer le système d’exploitation vers un modèle conteneurisé unifié. Construction, déploiement et gestion d’OS et d’applications se font désormais via un flux de travail harmonisé, utilisant des technologies de conteneurisation.
Dit autrement, le mode image adopté pour RHEL 10 est une nouvelle approche qui transforme la manière dont le système d’exploitation est construit, déployé et géré. Le système d’exploitation (OS) et les applications sont désormais gérés comme des images conteneurisées, un peu comme les images Docker. L’ensemble est empaqueté dans une image standardisée, reproductible et immuable qui n’est pas sans rappeler ce que Microsoft fait déjà depuis plusieurs années avec Windows et son image de déploiement basique « WIM » (Windows Imaging Format) qui n’est toutefois pas vraiment conteneurisée ni immuable.
Cet « Image Mode » de RHEL 10 minimise les dérives de configuration en empêchant de manière proactive les écarts de correctifs inattendus et établit un ensemble unifié de pratiques pour les développeurs d’applications et les équipes d’exploitation informatique. Red Hat Insights enrichit cette approche en fournissant des recommandations personnalisées dès la phase de construction, optimisant la planification et validant la cohérence avant le déploiement.
Écosystème Red Hat AI : du cloud à l’intelligence artificielle
RHEL 10 sert également de fondation à l’écosystème Red Hat AI. Ce continuum, qui s’étend du cloud natif à l’IA, offre aux organisations un environnement robuste pour concevoir et déployer leurs prochaines applications IA, tout en misant sur la stabilité éprouvée de la plateforme.
Aussi pensé pour le cloud hybride, RHEL 10 met également à disposition des images pré-ajustées, entièrement prises en charge et prêtes à l’emploi pour les infrastructures cloud AWS, Google Cloud et Microsoft Azure.
Enfin, le système enrichit également son catalogue par défaut avec des logiciels communautaires comme Podman Desktop via le dépôt d’extensions RHEL, et introduit une preview développeur pour l’architecture RISC-V, preuve que chez Red Hat on sait aussi anticiper les futures guerres de plateformes.
Disponible dès maintenant sur le portail clients Red Hat pour tous les clients existants avec un abonnement RHEL actif, et accessible pour une évaluation de 60 jours pour ceux qui n’ont pas d’abonnement, RHEL 10 ouvre la voie à une informatique d’entreprise plus hybride, plus sûre, plus simple grâce à l’IA et mieux armée face aux défis du futur.
Red Hat Inference Server
Parallèlement à la sortie de RHEL 10, Red Hat annonce le lancement de Red Hat AI Inference Server, une solution conçue pour industrialiser le déploiement des LLM dans les contextes hybrides, multi-clouds et sur site.
Intégré aux solutions Red Hat OpenShift AI et Red Hat Enterprise Linux AI, ou proposé de façon autonome, Red Hat AI Inference Server permet aux DSI et RSSI de bénéficier d’un environnement optimisé et standardisé pour le déploiement et la mise en production des LLM, quel que soit le type d’infrastructure sous-jacente. La solution s’appuie sur une distribution renforcée de vLLM, un moteur d’inférence reconnu pour son haut débit et sa gestion efficace de la mémoire, grâce notamment à des innovations issues de la recherche académique (notamment Berkeley).
Avec la prise en charge de techniques avancées — parallélisme tensoriel et pipeline, quantification des modèles, déploiement multi-accélérateurs (NVIDIA, AMD, Google TPU) — le serveur propose une flexibilité inédite pour optimiser la performance, les coûts et l’adaptabilité des modèles, tout en assurant une portabilité totale grâce à son format conteneurisé. Cette approche permet de garantir la cohérence des déploiements sur tous les environnements, de Kubernetes à Linux en passant par OpenShift.
Red Hat met également à profit les expertises issues du rachat de Neural Magic pour intégrer des techniques de compression avancées (quantification, sparsité), permettant de réduire drastiquement la taille des modèles sans sacrifier la précision, et d’accélérer l’inférence, y compris sur des GPU aux ressources limitées. L’accès à une bibliothèque de modèles populaires déjà optimisés (Llama, Mistral, Granite…) via Hugging Face facilite encore la mise en œuvre et le passage à l’échelle.
Avec cette nouvelle brique, Red Hat propose une solution robuste pour industrialiser l’IA générative en entreprise, répondant à la fois aux enjeux de souveraineté, de contrôle des coûts et de rapidité de déploiement. Comme le souligne l’éditeur, « la flexibilité de déploiement et la capacité à optimiser les modèles pour chaque environnement deviennent aujourd’hui des enjeux majeurs pour toutes les entreprises qui cherchent à intégrer l’IA de façon fiable et efficace ».
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