Ce que HPE Discover 2026 nous apprend sur l’avenir des infrastructures IT
Lors de HPE Discover 2026 à Las Vegas, un message s'est imposé avec force : l'intelligence artificielle entre dans une nouvelle phase.
Après plusieurs années d'expérimentations et de projets pilotes, les organisations passent désormais à l'échelle. L'IA ne constitue plus une initiative isolée ou un simple projet d'innovation. Elle devient un pilier stratégique de l'infrastructure informatique.
Pour les entreprises et les organisations publiques belges, cette évolution implique de repenser bien plus que les applications elles-mêmes. Une AI Factory performante nécessite une infrastructure capable de soutenir durablement les usages de l'intelligence artificielle : puissance de calcul, stockage, réseau, sécurité et modèle de financement doivent désormais fonctionner comme un ensemble cohérent.
Dans cet article, nous revenons sur les principales annonces de HPE Discover 2026 et sur leurs implications pour les décideurs IT.
1. De l'expérimentation à l'industrialisation de l'IA
Pendant plusieurs années, l'intelligence artificielle s'est principalement développée à travers des projets pilotes. Un chatbot ici, un assistant virtuel là, quelques expérimentations autour de l'analyse de données… Ces initiatives ont permis aux entreprises de découvrir le potentiel de l'IA tout en limitant les risques.
Aujourd'hui, cette phase touche à sa fin.
Les entreprises cherchent désormais à intégrer l'IA dans leurs processus métiers, à grande échelle. L'objectif n'est plus de tester quelques cas d'usage, mais de déployer des dizaines, voire des centaines d'applications d'intelligence artificielle de manière fiable, sécurisée et performante.
C'est précisément ce que représente le concept d'AI Factory, largement mis en avant lors de HPE Discover 2026.
À l'image d'un datacenter ou d'une plateforme cloud, une AI Factory constitue une plateforme standardisée permettant de développer, déployer et exploiter des applications d'IA à grande échelle.
Mais cette évolution ne repose pas uniquement sur la puissance de calcul.
Elle nécessite également :
- une infrastructure de stockage performante ;
- un réseau capable de gérer des volumes de données considérables ;
- une gouvernance adaptée ;
- et un modèle de financement suffisamment flexible pour accompagner la montée en puissance des projets.
À retenir
L'IA quitte définitivement le stade de l'expérimentation. Les entreprises doivent désormais construire une infrastructure capable de soutenir son industrialisation.
2. Private AI : reprendre le contrôle de ses données
L'une des tendances majeures de HPE Discover 2026 concerne la montée en puissance des solutions de Private AI.
Pour de nombreuses organisations, notamment dans les secteurs public, financier, industriel ou de la santé, les bénéfices de l'intelligence artificielle sont évidents. En revanche, la confidentialité des données reste un enjeu majeur.
Avec l'entrée en vigueur de réglementations telles que le RGPD, NIS2 ou encore l'AI Act européen, la conformité devient un élément structurant des projets d'IA.
Les entreprises doivent donc trouver un équilibre entre innovation et souveraineté des données.
Les solutions Private Cloud AI proposées par HPE répondent précisément à ce besoin. Elles permettent d'exploiter toute la puissance des GPU NVIDIA au sein d'un environnement sécurisé, déployé sur site ou dans un cloud privé.
Les données restent ainsi sous le contrôle de l'organisation, tout en bénéficiant des performances nécessaires pour entraîner et exécuter des modèles d'intelligence artificielle.
Pour les entreprises manipulant des données sensibles, la Private AI ne constitue plus seulement une option technologique : elle devient un véritable avantage stratégique.
À retenir
La Private AI permet d'accélérer l'innovation tout en garantissant la maîtrise des données et le respect des exigences réglementaires.
3. Networking : le maillon souvent sous-estimé de votre environnement IA
Une idée reçue persiste encore dans de nombreux projets d'intelligence artificielle : les performances d'une infrastructure dépendraient avant tout du nombre de GPU déployés.
En réalité, le réseau joue un rôle tout aussi déterminant… et constitue bien souvent le premier facteur limitant lorsqu'une organisation commence à déployer l'IA à grande échelle.
Les applications d'IA échangent des volumes considérables de données : entre les serveurs de calcul, les systèmes de stockage et les utilisateurs finaux. La rapidité et la fiabilité de ces échanges conditionnent directement les performances de l'ensemble de l'infrastructure.
Même les GPU les plus performants ne peuvent exprimer tout leur potentiel si le réseau ne suit pas.
C'est précisément dans cette optique que HPE a mis en avant, lors de HPE Discover 2026, l'intégration de Juniper Networks au sein de son écosystème.
En combinant Juniper Mist, plateforme de gestion réseau pilotée par l'IA, avec les solutions HPE Aruba, HPE propose une infrastructure réseau capable de :
- analyser son propre fonctionnement en continu ;
- détecter les anomalies avant qu'elles n'affectent les utilisateurs ;
- optimiser automatiquement les performances du réseau ;
- simplifier l'administration des infrastructures.
Pour les organisations belges utilisant aujourd'hui des infrastructures Cisco traditionnelles, cette évolution représente une véritable opportunité. Aruba associé à Mist constitue une alternative moderne, fortement automatisée et conçue pour répondre aux exigences des environnements IA.
Les perspectives concernent aussi bien les infrastructures de switching, les réseaux Wi-Fi, le SD-WAN que les services de réseau managés.
À retenir
Avant même de déployer l'IA à grande échelle, il est essentiel de s'assurer que le réseau est capable de suivre. Un réseau intelligent n'est plus un "plus" : il constitue la fondation même d'une AI Factory performante.
4. Le stockage : la véritable clé des performances de l'IA
Les GPU attirent souvent toute l'attention.
Pourtant, lors de HPE Discover 2026, un autre enseignement est ressorti avec force : le stockage est l'un des éléments les plus déterminants de la performance d'une infrastructure IA.
Les applications d'intelligence artificielle sont extrêmement gourmandes en données. Qu'il s'agisse d'entraîner un modèle, d'effectuer des inférences ou d'analyser des informations en temps réel, elles nécessitent des plateformes de stockage offrant à la fois une capacité importante, des temps d'accès extrêmement faibles et des débits très élevés.
De nombreuses entreprises découvrent rapidement une réalité parfois inattendue : elles disposent de suffisamment de puissance de calcul, mais leur infrastructure de stockage devient le véritable frein aux performances.
Investir dans l'intelligence artificielle sans adapter son architecture de stockage revient à construire une maison sur des fondations fragiles.
Des solutions de stockage rapides, évolutives et spécifiquement conçues pour les charges de travail liées à l'IA ne constituent plus un simple complément : elles deviennent une condition indispensable pour exploiter pleinement le potentiel d'une AI Factory.
5. Sécurité et gouvernance : la dimension humaine de l'intelligence artificielle
Déployer la technologie n'est finalement que la partie la plus simple d'un projet d'IA.
Le véritable défi réside dans la gouvernance.
Les organisations doivent pouvoir répondre à plusieurs questions essentielles :
- Quelles données alimentent les modèles d'IA ?
- Qui peut accéder aux résultats générés ?
- Comment démontrer la conformité des systèmes vis-à-vis des réglementations ?
- Comment détecter et corriger les éventuels comportements inattendus des modèles ?
HPE Discover 2026 a rappelé un principe fondamental : la sécurité et la gouvernance ne peuvent pas être ajoutées une fois les projets terminés.
Elles doivent être intégrées dès la conception de l'infrastructure.
Cela implique notamment :
- une architecture pensée pour la sécurité ;
- une gestion rigoureuse des accès ;
- des capacités d'audit ;
- une gouvernance claire des données.
Pour les organisations belges soumises au RGPD, à la directive NIS2 ou prochainement à l'AI Act, cette approche n'est plus simplement recommandée : elle devient incontournable.
La question n'est donc plus de savoir s'il faut mettre en place un cadre de gouvernance de l'IA, mais à quel moment commencer.
À retenir
Une IA performante repose autant sur une gouvernance solide que sur la technologie elle-même. Intégrer ces aspects dès le départ permet de construire des projets durables, conformes et évolutifs.
6. GreenLake et le modèle as-a-service : financer l'IA autrement
Construire une AI Factory représente un investissement conséquent.
Les technologies évoluent rapidement, les besoins en capacité sont difficiles à anticiper et les infrastructures deviennent de plus en plus complexes. Dans ce contexte, engager des investissements CAPEX importants sur plusieurs années n'est plus toujours la solution la plus adaptée.
C'est précisément là qu'intervient HPE GreenLake.
Avec GreenLake, les entreprises adoptent un modèle Infrastructure-as-a-Service : elles paient uniquement les ressources réellement utilisées et peuvent ajuster leurs capacités au rythme de leurs besoins.
Ce modèle offre plusieurs avantages :
- une grande flexibilité pour accompagner la croissance des projets IA ;
- une meilleure maîtrise des coûts ;
- la possibilité d'éviter les surinvestissements comme les sous-dimensionnements.
Associé aux solutions de financement d'Econocom, GreenLake permet d'aller encore plus loin.
En combinant un modèle de consommation flexible avec une approche de financement adaptée, les entreprises peuvent transformer leurs investissements IT en dépenses opérationnelles (OPEX), préserver leur trésorerie et bénéficier d'une meilleure visibilité sur leurs budgets, même dans un environnement technologique en constante évolution.
À retenir pour les décideurs IT
La véritable force d'une AI Factory réside dans sa capacité à évoluer. Les modèles as-a-service offrent la flexibilité nécessaire pour accompagner cette croissance sans immobiliser inutilement le capital de l'entreprise.
7. Où en est votre organisation ? Faites le point
Toutes les organisations n'en sont pas au même stade de maturité en matière d'intelligence artificielle.
La mise en place d'une AI Factory est un parcours progressif. Les priorités diffèrent selon votre niveau d'avancement.
Niveau 1 — Vous êtes en phase d'expérimentation
Vous testez l'intelligence artificielle à travers quelques projets isolés.
Les premiers résultats sont encourageants, mais vous rencontrez des difficultés lorsqu'il s'agit de passer à l'échelle.
Prochaine étape :
Avant de multiplier les cas d'usage, prenez le temps d'évaluer les besoins de votre infrastructure en matière de données, de stockage et de réseau.
Niveau 2 — Vos contraintes réglementaires deviennent prioritaires
Vous êtes convaincu du potentiel de l'IA, mais les exigences liées à la conformité, à la sécurité et à la souveraineté des données ralentissent vos projets.
Prochaine étape :
Évaluez les solutions de Private Cloud AI et analysez leur impact sur votre architecture réseau, notamment en matière de latence, de débit et de segmentation.
Niveau 3 — L'IA est déjà déployée à grande échelle
L'intelligence artificielle est utilisée dans plusieurs domaines de votre organisation.
En revanche, la complexité de gestion augmente rapidement, tout comme les coûts.
Prochaine étape :
Optimisez votre infrastructure grâce :
- à un réseau piloté par l'IA avec Aruba & Mist ;
- à un modèle as-a-service évolutif avec GreenLake ;
- à un véritable cadre de gouvernance de l'IA.
8. Le meilleur partenaire infrastructure est un partenaire global
S'il fallait résumer HPE Discover 2026 en une seule idée, ce serait probablement celle-ci :
L'intelligence artificielle n'est plus un produit que l'on achète. C'est une plateforme que l'on construit.
Et construire cette plateforme nécessite un partenaire capable de maîtriser l'ensemble de l'écosystème.
Aujourd'hui, il ne suffit plus de fournir du matériel informatique.
Les organisations recherchent un partenaire capable de réunir dans une même approche :
- la puissance de calcul ;
- le stockage ;
- le réseau ;
- la cybersécurité ;
- la gouvernance ;
- et le financement.
Autrement dit, un partenaire capable d'accompagner chaque étape, depuis les premières réflexions jusqu'à l'exploitation quotidienne de l'AI Factory.
C'est précisément le positionnement d'Econocom.
Grâce à son expertise sur l'ensemble du portefeuille HPE, Private AI, Aruba Networking, Juniper Mist et GreenLake, ainsi qu'à ses solutions de financement, Econocom accompagne les entreprises belges dans la conception d'infrastructures d'IA performantes, évolutives et financièrement maîtrisées.
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Questions fréquentes sur les infrastructures IA
Qu'est-ce qu'une AI Factory et en quoi est-elle différente d'un datacenter traditionnel ?
Une AI Factory est une infrastructure standardisée et évolutive conçue pour exécuter des applications d'intelligence artificielle à grande échelle.
Contrairement à un datacenter traditionnel, qui fournit des services informatiques généralistes, une AI Factory est spécifiquement optimisée pour les charges de travail liées à l'IA. Elle combine des GPU haute performance, un stockage ultra-rapide, des réseaux à faible latence et une gouvernance intégrée.
Il ne s'agit plus d'un environnement d'expérimentation, mais d'une plateforme de production capable de faire fonctionner des dizaines, voire des centaines d'applications d'IA de manière continue.
Pourquoi le réseau est-il devenu un élément essentiel des projets d'intelligence artificielle ?
Les applications d'intelligence artificielle manipulent des volumes de données considérables.
L'entraînement des modèles, les inférences et les analyses en temps réel nécessitent des échanges permanents entre les serveurs, le stockage et les utilisateurs. Si le réseau n'est pas suffisamment performant, il devient rapidement le principal facteur limitant, même lorsque l'infrastructure dispose de GPU puissants.
Les solutions HPE Aruba associées à Juniper Mist permettent d'améliorer les performances du réseau grâce à l'automatisation pilotée par l'IA, tout en détectant les incidents avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.
Aruba & Mist constituent-ils une alternative crédible à Cisco ?
Oui.
De plus en plus d'organisations évaluent aujourd'hui cette alternative.
Historiquement reconnu pour ses solutions de switching, de Wi-Fi et de SD-WAN, Aruba bénéficie désormais de l'intégration de Juniper Mist, une plateforme de gestion réseau pilotée par l'intelligence artificielle.
Cette combinaison permet de simplifier l'administration des infrastructures, d'automatiser de nombreuses tâches et d'améliorer les performances globales du réseau.
Comment protéger les données de l'entreprise lors du déploiement de l'intelligence artificielle ?
Les solutions de Private Cloud AI permettent de conserver les modèles d'intelligence artificielle au sein d'un environnement sécurisé, déployé sur site ou dans un cloud privé.
Les données restent ainsi sous le contrôle de l'organisation, sans être transférées vers des plateformes publiques.
Cette approche facilite également la conformité avec le RGPD, la directive NIS2 et l'AI Act, tout en permettant de bénéficier des performances des dernières générations de GPU NVIDIA.
Pourquoi la gouvernance est-elle essentielle dans un projet d'IA ?
La gouvernance définit les règles qui encadrent l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Elle permet notamment de déterminer :
- quelles données alimentent les modèles ;
- qui peut accéder aux résultats générés ;
- comment les décisions sont tracées ;
- et comment démontrer la conformité aux exigences réglementaires.
La gouvernance ne doit pas être ajoutée après le déploiement des solutions d'IA. Elle doit être intégrée dès la conception du projet.
Comment maîtriser les coûts d'une infrastructure IA ?
L'évolution très rapide des technologies rend les investissements matériels particulièrement sensibles.
Les modèles As-a-Service, tels que HPE GreenLake, permettent de payer uniquement les ressources réellement utilisées et d'adapter les capacités de l'infrastructure en fonction des besoins.
Associés aux solutions de financement d'Econocom, ils offrent la possibilité de financer l'ensemble de l'infrastructure sous forme d'OPEX, tout en bénéficiant de coûts prévisibles et d'une grande flexibilité.