Oracle Cloud Infrastructure et IA en matière de performance, intégration, scalabilité et maîtrise des coûts : les enseignements clés du webinar Oracle France
L’essor des usages d’intelligence artificielle pose de nouveaux défis aux entreprises, bien au-delà de la phase d’expérimentation.
Performance des infrastructures, capacité à passer à l’échelle, intégration dans l’existant et maîtrise des coûts deviennent des enjeux structurants dès lors que l’IA entre en production.
À l’occasion d’un webinar organisé par Oracle France, les équipes Oracle sont revenues sur la manière dont Oracle Cloud Infrastructure (OCI) adresse ces problématiques, en s’appuyant sur des architectures conçues pour l’IA, des briques d’orchestration adaptées et des évolutions continues de la plateforme.
Cet article propose une restitution fidèle des principaux enseignements du webinar, sans interprétation, afin de mieux comprendre les réponses apportées par OCI aux défis techniques et opérationnels de l’IA.
L’IA en production : une complexité souvent sous-estimée
Le passage de l’expérimentation à l’industrialisation de l’IA repose sur une chaîne technique complexe.
Au-delà du simple accès à des GPU, la mise en œuvre de cas d’usage IA à l’échelle implique de maîtriser l’ensemble de la pile technologique : infrastructure matérielle, réseau, stockage, bibliothèques logicielles, frameworks de machine learning, orchestration et supervision.
Chaque couche peut devenir un point de friction, notamment lorsque les modèles sont distribués sur plusieurs GPU ou lorsque les charges évoluent rapidement. La performance globale dépend alors autant de l’architecture que de la capacité à automatiser, superviser et ajuster dynamiquement les ressources.
Des infrastructures conçues pour les charges IA intensives
Oracle Cloud Infrastructure s’appuie sur des infrastructures dédiées aux workloads IA, intégrant des GPU de différentes générations et des capacités de calcul haute performance.
Ces infrastructures sont associées à des architectures réseau spécifiques, conçues pour limiter la latence et optimiser les échanges entre GPU, notamment dans les scénarios d’entraînement distribué ou d’inférence à grande échelle.
Le stockage joue également un rôle central. OCI propose différents modes de stockage, adaptés aux besoins des charges IA, depuis le stockage objet jusqu’aux systèmes de fichiers haute performance capables d’alimenter efficacement des clusters de grande taille.
Orchestration et automatisation : un prérequis pour passer à l’échelle
L’industrialisation de l’IA nécessite une orchestration fine des ressources.
OCI s’appuie sur Kubernetes comme socle, enrichi par des opérateurs et des mécanismes d’autoscaling capables de prendre en compte des métriques spécifiques aux workloads IA.
L’objectif est de permettre :
L’adaptation dynamique des ressources en fonction des usages réels (inférence, entraînement, tests),
La gestion de clusters GPU hétérogènes,
La résilience face aux pannes,
La réduction des interventions manuelles.
Objectif : simplifier la mise en production de plateformes IA complexes tout en conservant un haut niveau de contrôle.
Intégration des modèles et des cas d’usage
OCI propose des mécanismes permettant de déployer et d’exploiter différents types de modèles, qu’ils soient open source, propriétaires ou fine-tunés.
Les architectures présentées permettent de mutualiser les ressources GPU entre plusieurs cas d’usage, par exemple via des techniques de partitionnement matériel ou de déploiement multi-nœuds pour les modèles de grande taille.
Cette flexibilité facilite l’intégration de l’IA dans des environnements existants, tout en évitant la multiplication d’infrastructures dédiées pour chaque projet.
Performance et maîtrise des coûts : une approche combinée
La performance et la maîtrise des coûts sont étroitement liées dans les projets IA.
Les choix d’architecture, de réseau et d’orchestration ont un impact direct sur l’utilisation effective des GPU, qui constituent l’un des principaux postes de dépense.
OCI met en avant :
- des mécanismes d’autoscaling permettant d’ajuster les ressources à la demande,
- la possibilité de descendre à zéro instance dans certains contextes,
- et des architectures réseau optimisées visant à réduire les surcoûts liés aux échanges inefficaces.
L’enjeu est de maximiser l’utilisation des ressources tout en évitant le surdimensionnement des infrastructures.
Des évolutions continues de la plateforme : focus sur Acceleron
Les intervenants Oracle France ont également mis en lumière les évolutions continues d’OCI autour du réseau, regroupées sous l’initiative Acceleron.
Ces évolutions visent à améliorer simultanément la performance, la sécurité et le coût des infrastructures cloud, notamment via :
- des optimisations de la virtualisation réseau,
- des architectures RDMA multi-plan adaptées aux clusters de grande taille,
- et des approches de sécurité plus fines, basées sur les workloads plutôt que sur les seuls périmètres réseau.
Ces briques sont conçues pour être intégrées de manière transparente dans les déploiements OCI, sans nécessiter d’actions spécifiques de la part des clients.
Ce que nous en retenons chez PREREQUIS
Ce webinar met en lumière un point clé que nous constatons régulièrement chez PREREQUIS : les projets d’IA ne se jouent pas uniquement sur la puissance des modèles, mais sur la capacité à concevoir des architectures capables de tenir la charge dans la durée, tout en restant économiquement soutenables.
Les sujets de performance, de passage à l’échelle et de maîtrise des coûts ne peuvent être traités a posteriori. Ils doivent être intégrés dès la conception des trajectoires cloud, en lien étroit avec les usages visés, les contraintes d’exploitation et l’existant du système d’information.
Dans cette perspective, les démarches de migration vers Oracle Cloud Infrastructure prennent une dimension à la fois technique et structurante.
Les cas d’usage IA présentés par Oracle reposent sur des fondations cloud spécifiques, capables d’absorber des charges intensives, de s’intégrer dans des environnements hybrides et de s’inscrire dans des cadres de gouvernance maîtrisés.
À travers son offre Move to OCI, PREREQUIS accompagne les entreprises aussi bien sur la définition des trajectoires de migration vers OCI que sur la conception et la mise en œuvre technique des architectures cibles et la sécurisation des déploiements IA en conditions de production.
Plus largement, nos équipes interviennent sur :
La structuration et la gouvernance des données,
L’urbanisation des architectures cloud et hybrides
La mise en place des cadres d’architecture et d’exploitation nécessaires à l’industrialisation de l’IA
L’accompagnement des équipes dans l’appropriation des nouveaux usages
👉 Notre objectif : aider les entreprises à transformer les initiatives IA en dispositifs opérationnels, performants et durables, au service de leurs enjeux métiers.
La série de webinars Oracle France autour d’OCI
Cet article s’inscrit dans une série de webinars Oracle France consacrée à Oracle Cloud Infrastructure (OCI) et à ses usages pour les entreprises.
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