La prochaine crise de l’IA ne sera pas une défaillance du modèle. Ce sera une crise des systèmes.

L’IA et l’IA agente ont été des mots clés dans l’entreprise au cours des dernières années, et le montant des investissements et le rythme du marché sont des indicateurs clés des attentes croissantes en matière d’IA. Au début de 2026 seulement, des milliards de dollars ont été investis dans des entreprises d’IA, notamment OpenAI et CoreWeave, ce qui montre que l’IA continuera d’être une priorité dans l’entreprise dans les années à venir.

Ces investissements croissants semblent être ciblés sur le passage de l’IA de la phase expérimentale à la mise en production. En fait, le rapport récent de Cockroach Labs, The State of AI Infrastructure 2026, a montré que 98 % des dirigeants de l’industrie technologique ont rapporté au moins un projet d’IA passant de la phase de test à la production au cours de la dernière année, dans l’espoir de générer un véritable retour sur investissement. Cependant, à mesure que les organisations continuent à passer à la phase de production, une question plane de manière sinistre : l’infrastructure peut-elle supporter la demande et le rythme auquel ces projets d’IA sont mis à l’échelle ?

Pourquoi l’infrastructure actuelle ne convient-elle pas aux demandes de l’IA

Les charges de travail de l’IA introduisent de nouveaux défis dans l’entreprise qui n’ont jamais été traités auparavant. Notamment : les détaillants s’attendent à une augmentation du trafic sur leurs sites pendant les événements de Black Friday et de Cyber Monday, tout comme les sociétés de pari sportif savent que le Super Bowl Sunday entraînera une augmentation du trafic sur leurs sites. Pourtant, ces augmentations découlent toutes d’une activité humaine qui permet des pauses dans l’utilisation et ne fonctionne pas en continu.

Les systèmes hérités que de nombreuses entreprises utilisent pour construire leurs projets d’IA ont été conçus pour la circulation humaine, avec des clics, des pauses et des heures de pointe. Les agents d’IA ne fonctionnent pas de cette manière ; ils fonctionnent à la vitesse de la machine 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Avec l’émergence rapide de charges de travail autonomes et déterminées par la machine, les architectures atteignent des limites qu’elles n’ont pas été conçues pour gérer en premier lieu. Et si les détaillants et les sociétés de pari sportif sont déjà débordés par l’activité humaine, ils ne sont pas même préparés à suivre les agents d’IA qui fonctionnent en continu.

Actuellement, les organisations subissent en moyenne 86 pannes par an. De plus, 83 % estiment que leur infrastructure de données échouera en raison du poids de l’IA au cours de la prochaine année, et 34 % ne s’attendent même pas à ce qu’elle dure les 11 prochains mois. Et la demande d’IA ne fait que s’accélérer. La modernisation n’est plus une option agréable, c’est une nécessité.

Les enjeux de laisser l’infrastructure telle quelle

Alors que la plupart des organisations sont conscientes des exigences d’infrastructure que l’IA nécessite pour fonctionner sans heurts, la majorité reste mal préparée pour apporter les changements nécessaires pour prévenir les défaillances du système. Près de deux tiers (63 %) des dirigeants de l’industrie technologique estiment que leurs équipes sous-estiment à quel point rapidement les demandes d’IA dépasseront l’infrastructure de données existante, démontrant que même si des progrès sont réalisés sur les déploiements d’IA, rien n’est fait pour prévenir le désastre. Alors que les mises à niveau du système et les réorganisations peuvent sembler être un investissement à long terme et coûteux, le coût de la panne d’IA est encore plus important.

Actuellement, plus de la moitié (57 %) des organisations estiment qu’une seule heure de panne d’IA coûterait 100 000 $ ou plus, et plus l’organisation est grande, plus le coût est élevé. Même si les opérations fonctionnent 99,9 % du temps, ce 0,1 % se traduit par 9 heures de panne par an où 100 000 $ ou plus peuvent être perdus par heure ; des pertes de revenus que la plupart n’ont pas budgétisées. Pour les charges de travail saisonnières et les pics extrêmes (comme Black Friday et le Super Bowl Sunday), les organisations risquent des pertes définissant l’entreprise. Non seulement la perte financière plane avec la panne d’IA, mais les entreprises risquent également de perdre la confiance des consommateurs. La confiance est déjà fragile lorsqu’il s’agit de pannes, avec 50 % des acheteurs en ligne étant susceptibles de passer à une autre marque en cas de panne ou d’erreur de paiement. Les enjeux pour maintenir les opérations en ligne sont à un niveau sans précédent.

Atteindre la résilience opérationnelle avec des architectures distribuées

Lorsqu’il s’agit de réaménager l’infrastructure pour supporter les demandes intenses des charges de travail d’IA, la résilience opérationnelle doit être au premier plan de la stratégie. Avec la mise à l’échelle de l’infrastructure d’IA (55 %), l’exploration de nouveaux cas d’utilisation (51 %) et le renforcement de la résilience (51 %) émergent comme les principales stratégies pour lutter contre le poids de la mise à l’échelle de l’IA, en commençant par la fondation pour offrir une résilience opérationnelle est clé. Transformer cela en réalité peut être réalisé en gardant les fondations prêtes pour l’IA, le coût, la mise à l’échelle et la résilience à l’esprit, et c’est là que les architectures de bases de données distribuées entrent en jeu.

Les dirigeants de l’industrie technologique citent l’incorporation d’une ingestion à plus haut débit (50 %), une meilleure observabilité pour le contrôle des coûts (48 %) et une mise à l’échelle élastique pour s’adapter aux charges de travail d’IA imprévisibles (47 %) comme les principales nécessités pour réussir. Avec leur capacité à mettre à l’échelle de manière transparente, les bases de données SQL distribuées offrent aux entreprises la mise à l’échelle élastique nécessaire pour évoluer aux côtés des charges de travail d’IA, en plus de se remettre des défaillances sans intervention manuelle.

Comme pour toutes les migrations, migrer des systèmes hérités vers des systèmes modernes prend du temps. En moyenne, passer à des architectures distribuées prend environ 10 mois et coûte environ 200 000 $. Les entreprises qui font le saut constatent des économies pouvant aller jusqu’à 700 000 $ au cours de la première année seule. Avec un retour sur investissement solide en un an, les investissements dans des fondations modernisées permettront aux investissements massifs dans l’IA de payer en fin de compte sans s’inquiéter des risques de mise à l’échelle ou de panne.

Répondre à la demande de l’IA avant qu’il ne soit trop tard

La résilience a été le défi le plus difficile et le plus pressant dans les applications d’infrastructure, et maintenant est le moment de résoudre les problèmes avant que les systèmes ne s’effondrent, emportant le retour sur investissement des projets d’IA avec eux. L’IA agente accélère tout dans l’entreprise, du revenu potentiel aux attentes des clients et aux charges de travail. Au milieu de l’accélération, l’IA expose également la fragilité architecturale et la faible confiance des dirigeants de l’industrie technologique dans l’infrastructure nécessaire pour supporter les charges de travail croissantes.

À mesure que nous passons à la prochaine ère des charges de travail d’IA, les dirigeants passeront de la question de savoir à quel point rapidement l’IA peut être adoptée à savoir si leur infrastructure survivra lorsque l’IA atteindra une échelle complète. En résolvant les problèmes infrastructuraux sous-jacents et en adoptant des bases de données qui prennent en charge la mise à l’échelle, la flexibilité et la cohérence nécessaires pour maintenir les systèmes d’IA à flot, les dirigeants seront prêts à relever le défi de l’IA en 2026 et au-delà.