Choisir le bon stockage pour data center : un indispensable pour réussir à l’ère de l’IA

On sait aujourd’hui que le développement de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) nécessite des ensembles de données volumineux. Mais cela ne suffit pas. Pour exceller, les modèles ont également besoin d’un accès rapide et efficace aux données : le type d’accès que le stockage traditionnel peine à fournir. Il s’agit sans doute de l’un des premiers obstacles que les entreprises rencontrent désormais sur la voie de l’IA.

Au cours des dix dernières années, l’industrie s’est progressivement tournée vers le stockage haute performance, un stockage spécialisé conçu pour gérer des volumes massifs de données avec une vitesse, une efficacité et une fiabilité exceptionnelles. L’introduction de technologies telles que les disques SSD (Solid-State Drives) et la mémoire NVMe (Non-volatile Memory Express) a contribué à pérenniser l’infrastructure de stockage, car elles offrent un accès plus rapide que le stockage traditionnel.

Le stockage haute performance est conçu pour prendre en charge un accès rapide aux données, une faible latence et un débit élevé. C’est pourquoi il est devenu un atout fondamental pour l’IA et d’autres applications qui exigent de traiter rapidement des jeux de données importants.

La réussite ou l’échec des projets d’IA repose souvent sur la solidité du socle de données. Ce sont la rapidité de récupération, de traitement et de transfert des données, ainsi que la vitesse et l’échelle de l’ensemble qui déterminent la réussite.

L’importance croissante des performances de stockage

Les chiffres racontent une histoire pour le moins claire. Les dépenses mondiales en infrastructures d’IA devraient atteindre 497 milliards de dollars en 2026, puis dépasser 1 000 milliards de dollars d’ici 2029, selon IDC. Bien que le stockage dédié à l’IA représente actuellement une faible part (2,4 %) de la valeur totale de l’infrastructure d’IA, la demande des entreprises s’accélère. Ayant réorienté leurs budgets vers les GPU et les serveurs d’IA au cours des deux dernières années, elles ne peuvent plus reporter les mises à niveau de leur stockage. Cette demande latente, conjuguée à une augmentation des charges de travail d’inférence plus rapide que prévu, démontre à quel point il est urgent d’adopter une stratégie moderne de stockage externe pour l’ensemble du data center.

Un système de stockage peut avoir une incidence sur plusieurs étapes d’un workflow informatique moderne, notamment sur la manière dont les données sont ingérées, traitées, analysées, archivées et, au final, récupérées. La performance du stockage n’est donc pas une décision que l’on peut remettre à plus tard, une fois le choix des ressources de calcul arrêté. Elle constitue un enjeu d’architecture à part entière.

L’IA stimule également la demande croissante en stockage haute performance. On considère généralement que l’infrastructure d’IA repose sur les processeurs graphiques (GPU) et les accélérateurs spécialisés. Pourtant, la capacité à acheminer les données rapidement est tout aussi essentielle.

Les modèles de machine learning, par exemple, sont entraînés sur des volumes de données considérables qui nécessitent un accès et des transferts de données continus tout au long du processus. Si le stockage est trop lent, il peut laisser des ressources informatiques coûteuses inactives, ce qui prolonge les temps d’entraînement et augmente les coûts.

Enfin, une meilleure performance de stockage offre une fiabilité absolument essentielle. Qu’il s’agisse de mécanismes de mise en cache avancés ou de dispositifs robustes de basculement, un stockage haute performance réduit au minimum les interruptions imprévues et assure la continuité des opérations. Cette fiabilité et cette durabilité accrues constituent le fondement de la réussite des projets futurs.

Les atouts commerciaux du stockage haute performance

L’un des plus grands atouts du stockage haute performance réside dans la prise en charge des entrées/sorties hautement parallèles, qui permet à plusieurs clients, nœuds et charges de travail d’accéder aux données simultanément, avec une latence plus faible et un débit plus élevé. La possibilité d’effectuer plusieurs opérations en même temps réduit la latence et optimise le débit, accélérant ainsi considérablement les charges de travail intensives. Les SSD et la technologie NVMe prennent alors tout leur sens, tous deux étant adaptés au traitement parallèle des données. Comparées aux systèmes sur disque traditionnels, les architectures SSD et NVMe prennent en charge un niveau de parallélisme bien plus élevé et une latence plus faible, ce qui contribue à réduire les goulots d’étranglement du stockage pour les charges de travail liées à l’IA.

La réduction de la latence et les débits de transfert de données plus élevés offerts par les solutions de stockage haute performance ont contribué à faire progresser les charges de travail liées à l’IA dans divers secteurs, notamment la finance et la santé.

Cela tient en grande partie aux systèmes à haut débit, capables de gérer de manière fluide des volumes de données et un nombre d’utilisateurs en constante augmentation, afin d’éviter les goulots d’étranglement. À mesure que les volumes de données augmentent, le stockage conçu pour un débit élevé peut évoluer pour répondre à la demande, rester performant et réduire le risque de compromettre la réussite d’une entreprise.

Ces solutions présentent également un avantage évident en termes d’efficacité. Le traitement de charges de travail plus importantes avec moins de ressources, ou de charges de travail identiques plus rapidement, améliore l’utilisation et réduit les coûts opérationnels. En pratique, cela signifie accomplir plus de travail avec moins de serveurs, ce qui favorise une meilleure rentabilité et un meilleur retour sur investissement.

La protection des données à l’ère de l’IA

Pensez à votre feuille de route vers l’IA de manière globale. C’est le conseil donné dans un récent article de blog de Dell, intitulé « Le stockage, l’allié méconnu des stratégies IA ».

« Si la couche de calcul est le front-end, le stockage est le mécanisme de diffusion qui alimente ces ressources de calcul en données aussi rapidement et de manière aussi sécurisée que possible », déclare Stewart Hunwick, CTO EMEA chez Dell Technologies.

« Sécurisée » est un point clé, car la bonne option de stockage constitue le fondement de la réussite avec l’IA. L’IA repose sur d’importants volumes de données transférés et utilisés de manière répétée à différents endroits, ce qui crée un autre casse-tête, cette fois en matière de sécurité. Ainsi, la résilience doit être intégrée au niveau même où se trouvent les données. Et l’intégrer au socle de données dès le début permet de rendre l’IA d’entreprise fiable à grande échelle.

C’est dans cette logique qu’a été conçue la plateforme de données IA de Dell : pour placer, traiter et protéger les données sur un socle unique et cohérent. Cette plateforme rapproche les charges de travail IA des données, en réduisant les mouvements inutiles et les coûts opérationnels, et en automatisant la préparation qui rend les données réellement utilisables pour l’IA. En outre, elle fait évoluer les performances et la capacité non structurées de manière indépendante, de sorte qu’aucun projet d’IA ne lui pose de problème d’infrastructure. On obtient ainsi un socle cohérent pour l’entraînement et l’ingestion, jusqu’à l’inférence.

Ce socle repose sur un portefeuille éprouvé servant ces objectifs. PowerStore, PowerScale, PowerProtect, PowerMax, PowerFlex et ObjectScale répondent chacun à des besoins de charge de travail distincts, tout en partageant une expérience d’exploitation commune. De son côté, Dell Technologies a également été reconnue comme un leader dans le Magic Quadrant de Gartner 2026 pour les plateformes de stockage d’entreprise. Au sein de la plateforme, les moteurs de stockage sont conçus pour maintenir l’IA à pleine vitesse. Le système Dell PowerScale certifié NVIDIA, par exemple, offre les performances nécessaires pour maintenir les charges de travail IA intensives en GPU en mouvement à n’importe quelle échelle.

Le message est simple : le stockage n’est plus une simple fonction d’arrière-plan. C’est le socle de données prêt pour l’IA qui transforme les ambitions en réalité opérationnelle, en donnant à vos équipes les performances, l’évolutivité et la résilience nécessaires pour innover en toute confiance et continuer à progresser.