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Lors de la conférence GTC 2026, IBM et NVIDIA ont annoncé le renforcement de leur partenariat pour accélérer l’IA en entreprise. Leur objectif est d’aider les organisations à quitter le stade expérimental pour passer à une utilisation concrète et massive.
Car aujourd’hui, beaucoup d’entreprises testent l’IA sans réussir à la déployer à grande échelle. Le problème ne vient pas d’un manque d’intérêt. Les investissements sont bien là. Mais plusieurs freins persistent.
Par exemple, souvent , les données sont dispersées et difficiles à exploiter. Les infrastructures existantes ne sont pas toujours adaptées aux besoins de l’IA moderne, qui exige beaucoup de puissance de calcul.
À cela s’ajoutent des contraintes réglementaires. Notamment dans les secteurs sensibles, où les règles sur la localisation et la protection des données sont strictes. Et puis, beaucoup d’organisations manquent encore d’expertise pour orchestrer tout cela efficacement. D’où le partenariat entre IBM et NVIDIA.
Les deux groupes misent sur une approche complète qui couvre toute la chaîne. Cela inclut les données, l’infrastructure et les outils de déploiement.
Sans données fiables, l’IA perd tout son sens en entreprise
Au cœur de cette collaboration, on trouve une amélioration importante de l’analyse des données grâce aux GPU. IBM intègre la technologie NVIDIA dans son moteur watsonx.data, notamment via l’accélération du moteur SQL Presto.
Cette évolution permet de traiter beaucoup plus rapidement de grandes quantités de données. La preuve ? Selon IBM, cette solution a été testée sur le système de suivi des commandes de Nestlé, utilisé dans 186 pays.
Résultat, le temps de traitement est passé de 15 minutes à seulement 3 minutes. Cela représente une réduction de 83 %, avec une amélioration globale des performances multipliée par 30.
Bien sûr, les données structurées ne sont qu’une partie du problème. Une grande quantité d’informations utiles se trouve dans des formats non structurés. Comme des documents, des rapports ou des contenus multimédias.
Ces données sont souvent difficiles à exploiter rapidement. Pour y remédier, IBM et NVIDIA proposent une combinaison de technologies incluant Docling, une solution open source, et les modèles Nemotron de NVIDIA.
L’objectif est de transformer ces contenus en données exploitables par l’IA, tout en conservant leur traçabilité. Les premiers résultats montrent une amélioration significative de la vitesse de traitement, sans perte de précision, surtout lorsque l’infrastructure repose sur des GPU.
IBM et Nvidia offre une solution complète
La collaboration s’étend également à l’infrastructure, un élément clé pour supporter ces nouveaux usages. NVIDIA utilise le système de stockage IBM Storage Scale System 6000 pour gérer d’énormes volumes de données.
Cette solution offre des performances élevées et s’intègre directement aux systèmes GPU de NVIDIA. Elle est notamment certifiée pour fonctionner avec les plateformes NVIDIA DGX. Ce qui garantit une compatibilité optimale.
Pour les entreprises et les administrations soumises à des contraintes strictes, IBM et NVIDIA explorent aussi des solutions permettant de traiter les données localement, sans sortir d’un territoire donné. Cela permet de concilier puissance de calcul et respect des réglementations.
Mis à part cela, le cloud et le conseil occupent une place centrale dans cette stratégie. IBM prévoit d’intégrer les GPU NVIDIA Blackwell Ultra dans son cloud dès 2026.
Ces puces serviront à entraîner des modèles, à gérer l’inférence et à améliorer le raisonnement des IA. Elles seront aussi intégrées à Red Hat AI Factory. Cette plateforme vise à simplifier le développement et le déploiement des projets d’IA.
En parallèle, IBM Consulting accompagnera les entreprises. L’idée est de les aider à concevoir, tester et déployer leurs solutions. La plateforme IBM Consulting Advantage servira de point d’entrée pour ces services.
Elle promet de simplifier la préparation des données et la création de modèles, tout en améliorant les performances.
Les implications pour les entreprises
Le moins qu’on puisse dire c’est que le quotidien des entreprises change concrètement avec cette approche d’IBM et de Nvidia. Voyez-vous, quand une analyse prend quelques minutes au lieu d’un quart d’heure, les décisions arrivent beaucoup plus vite.
Cela permet d’agir presque immédiatement. Par exemple, une entreprise peut ajuster ses stocks avant qu’un produit ne manque, ou réagir plus rapidement à une hausse de la demande.
Ce changement rend aussi les organisations plus réactives. Elles ne subissent plus les événements, elles les anticipent. Mais cela crée aussi une nouvelle exigence. Il faut être capable de suivre ce rythme et de faire les bons choix rapidement.
Côté travail, certaines tâches deviennent moins utiles. Les analyses longues et répétitives sont automatisées. Les employés se concentrent davantage sur l’interprétation des résultats et la prise de décision. Leur rôle évolue, avec plus de responsabilité.
Mais tout n’est pas simple. Aller plus vite augmente aussi le risque d’erreur si les décisions sont prises sans recul. Les entreprises doivent donc trouver un équilibre entre rapidité et réflexion.
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