• Les centres de données étaient autrefois en phase de consolidation. Aujourd’hui, ils se multiplient.
• L’IA est le moteur de l’expansion des centres de données tant au sein des entreprises qu’à l’extérieur.
• Un dirigeant de Cisco voit des opportunités croissantes dans le matériel, les réseaux et la sécurité.

Il y a quelques années à peine, on parlait d’une réduction effective de l’empreinte des centres de données due à la virtualisation, à la consolidation et aux services cloud, ce qui impliquait une diminution des postes pour les professionnels chargés de la gestion et de la maintenance de ces sites.

Aujourd’hui, face à la nécessité de prendre en charge les charges de travail liées à l’intelligence artificielle, les centres de données gagnent en taille et en volume, et la demande de professionnels spécialisés dans ce domaine augmente en conséquence.

Ce ne sont pas seulement les hyperscalers ou les immenses centres de données qui sont à l’origine de cette demande : les entreprises développent également les centres situés au sein même de leurs locaux, a déclaré Ammar Maraqa,, vice-président senior et directeur de la stratégie chez Cisco, a ZDNET.

De par ses fonctions, il constate la reprise de la demande en matériel et en postes liés aux centres de données, tels que les ingénieurs en matériel, les spécialistes des réseaux et les experts en sécurité. Les entreprises se tournent de plus en plus vers leurs propres ressources — pour gérer leurs données et leur infrastructure elles-mêmes, pour des raisons de sécurité et de coûts. « L’inférence et l’entraînement en IA ont balayé toutes les hypothèses concernant les centres de données de petite taille, car il fallait une nouvelle infrastructure, il fallait des GPU, et pas seulement des CPU », a-t-il déclaré.

De plus, on observe une tendance des entreprises à devenir propriétaires de leurs données et à les conserver en interne. « L’infrastructure sur site aide également les entreprises non seulement à gérer et à contrôler la sécurité informatique et les coûts liés aux jetons, mais elle favorise aussi une plus grande créativité », a déclaré M. Maraqa. Il est important de noter que la souveraineté et la gouvernance des données jouent également un rôle dans cette tendance au retour sur site. « Cela devient la nouvelle [propriété intellectuelle]. »

Cela se traduit par davantage d’opportunités de carrière dans le domaine de la gestion des infrastructures et des systèmes, notamment avec la volonté de moderniser les infrastructures capables de gérer d’énormes charges de travail liées à l’IA. La demande est particulièrement en hausse pour les compétences dans les domaines de la « deep tech », tels que le matériel, les réseaux et la cybersécurité, a déclaré M. Maraqa. « Les baies et les GPU deviennent si volumineux qu’il faut des compétences spécialisées pour les mettre en réseau efficacement, ainsi que pour interconnecter les centres de données entre eux. »

Certes, coder et développer des applications basées sur l’IA devient peut-être de plus en plus facile grâce au « vibe coding ». « Mais celles-ci ne peuvent pas être créées à partir de rien », a-t-il ajouté. « Il faut une infrastructure, un support et une sécurité. » Les professionnels des centres de données sont indispensables pour surveiller et gérer les performances de ces systèmes. « Vos GPU surchauffent-ils ? Votre stockage présente-t-il des défaillances ? »

L’expertise en matière de connectivité et de mise en réseau prend une importance croissante, a-t-il déclaré. « Auparavant, il fallait comprendre les charges de travail qui s’exécutaient sur votre infrastructure. Aujourd’hui, une grande partie de ces charges de travail relève de l’IA. Il faut comprendre la pile technologique qui se met en place, qu’il s’agisse des modèles, de leur interface ou des invites. »

Il y a une pénurie de personnes « qui maîtrisent la gestion technique avancée des centres de données et savent comment optimiser ces systèmes à grande échelle extrêmement complexes », a déclaré M. Maraqa. « Nous n’aurons probablement pas assez d’expertise par rapport à la demande. »

Pour répondre à ces préoccupations, il faut « un ensemble de mesures de sécurité et d’observabilité entièrement nouveau », a-t-il ajouté. « Si vous ne résolvez pas ces problèmes, il est très difficile de tirer pleinement parti de l’IA. »

L’IA et les modèles associés imposent de nouvelles priorités aux responsables de centres de données. « Il faut surveiller le comportement des agents présents dans votre environnement », a-t-il expliqué. « Cela nécessite un type de sécurité et d’observabilité très différent, où l’on teste le comportement par rapport aux garde-fous que l’on a mis en place. »

Les recherches menées par Cisco montrent qu’un agent d’IA impose au réseau une charge quatre fois et demie supérieure à celle d’un humain pour une tâche donnée. « Quand on y réfléchit, c’est logique : il fonctionne en permanence ; il envoie en quelque sorte des requêtes incessantes au réseau », a-t-il expliqué. Une infrastructure destinée à absorber les charges de travail liées à l’IA agentique doit donc être modernisée.

« Il existe de nombreuses infrastructures vieillissantes, tant dans les entreprises que chez les clients du secteur public. Certaines sont si anciennes qu’il est même impossible d’y appliquer des correctifs. »

Les infrastructures obsolètes présentent des risques de sécurité majeurs, a-t-il poursuivi. « Nos clients professionnels s’inquiètent de la sécurité de tous ces modèles — rôles, agents et tout le reste », a déclaré M. Maraqa. « Ils s’inquiètent également de savoir comment s’assurer qu’ils disposent d’un accès approprié aux données. Comment s’assurer que l’accès aux données reste au sein de l’entreprise ? Comment les exposer de manière appropriée ? »

L’utilisation de modèles développés en interne permet également d’éviter la surconsommation inhérente à l’exploitation des grands modèles de pointe. « Certaines tâches ne nécessitent que de petits modèles linguistiques, moins coûteux », a-t-il expliqué. Par exemple, Cisco dispose d’un modèle de réseau profond interne pour aider ses administrateurs réseau et ses clients à résoudre les problèmes de réseau.

« On n’a pas besoin d’un modèle de pointe pour cela. Il faut un modèle linguistique local très spécifique, formé pour l’expertise en réseau ou en sécurité. Celui-ci doit fonctionner sur une infrastructure sur site. »

L’avènement de l’IA semble « très différent » des précédentes évolutions technologiques, a-t-il déclaré. « Je suis assez âgé pour avoir vécu la transition vers le commerce électronique, celle vers le cloud et celle vers le mobile », a-t-il raconté. « Je pense que toutes ces transitions ont été monumentales, mais celle-ci semble fondamentalement différente. Tout semble à la fois très axé sur la demande et très contraint. On découvre chaque jour toutes sortes de cas d’utilisation. On a l’impression que les opportunités sont pratiquement illimitées quant à la manière dont cette technologie peut aider et transformer les choses. »