Lors de la GTC 2026, IBM et NVIDIA ont annoncé un renforcement significatif de leur partenariat de plus de dix ans, axé sur le déploiement de l'IA en production à grande échelle. Cette collaboration vise à lever plusieurs obstacles majeurs à l'adoption de l'IA en entreprise, notamment l'analyse de données native GPU, le traitement intelligent des documents et l'infrastructure pour les environnements réglementés. L'objectif commun est de fournir une solution intégrée de fondations de données, de matériel et d'expertise en conseil afin d'aider les organisations à gérer la fragmentation de leurs données et à se conformer aux exigences réglementaires.
Arvind Krishna, PDG d'IBM, a souligné que la prochaine étape de l'IA d'entreprise repose sur une intégration étroite des données, de l'infrastructure et de l'orchestration. Il a précisé que ce partenariat vise à fournir aux entreprises les éléments nécessaires pour passer de l'expérimentation au déploiement opérationnel. Jensen Huang, fondateur et PDG de NVIDIA, a quant à lui indiqué qu'en intégrant l'accélération CUDA à la couche de données, les deux entreprises cherchent à transformer le traitement de données traditionnel en moteurs d'intelligence en temps réel.
Accélération de l'analyse des données structurées via cuDF et Presto
L'un des principaux axes techniques de cette annonce concerne l'intégration de la bibliothèque NVIDIA cuDF au moteur Presto SQL d'IBM watsonx.data. Cette intégration open source permet l'exécution de requêtes accélérée par GPU sur des ensembles de données massifs, réduisant ainsi considérablement le temps et le coût d'extraction d'informations à partir de données structurées.
Les entreprises ont validé cette approche en environnement de production avec le data mart Order-to-Cash de Nestlé, qui traite des téraoctets de données répartis sur 44 tables à l'échelle mondiale. Sur une infrastructure CPU traditionnelle, une simple actualisation des données prenait 15 minutes et était limitée à quelques cycles par jour. En adoptant le moteur watsonx.data accéléré par GPU, Nestlé a constaté une réduction du temps d'exécution des requêtes à trois minutes. Cela représente une amélioration de 30 fois du rapport prix/performance et une réduction des coûts de 83 %. Chris Wright, directeur des systèmes d'information et du numérique chez Nestlé, a indiqué que cette capacité permet une prise de décision plus rapide dans la production et l'entreposage grâce à la fourniture de données opérationnelles quasi temps réel.
Exploiter les données non structurées avec Docling et Nemotron
Pour relever le défi posé par les données piégées dans des formats non structurés tels que les sites SharePoint et les systèmes de gestion de contenu, IBM et NVIDIA ont lancé une solution conjointe exploitant les modèles ouverts IBM Docling et NVIDIA Nemotron. Docling est conçu pour standardiser et convertir des documents complexes en formats compatibles avec l'IA, tout en préservant la traçabilité jusqu'à la source.
Associé aux modèles NVIDIA Nemotron, ce système accélère l'ingestion de contenu multimodal. Les premiers tests indiquent un débit nettement supérieur aux modèles open source existants. Cette approche vise à aider les entreprises à bâtir une base de données fiable pour l'IA en rendant leurs bases de connaissances internes plus accessibles et plus faciles à standardiser pour le raisonnement automatisé.
Infrastructure optimisée pour les GPU et IA souveraine
Ce partenariat s'étend également aux couches de stockage et d'infrastructure. NVIDIA a choisi le système IBM Storage Scale System 6000 pour fournir 10 Po de stockage haute performance à ses moteurs d'analyse avancée natifs GPU. Certifié et validé pour les plateformes NVIDIA DGX, le Storage Scale 6000 combine les capacités de traitement parallèle d'IBM avec les pipelines de données GPU de NVIDIA afin d'éliminer les goulots d'étranglement d'E/S.
Les organisations soumises à des exigences strictes en matière de résidence des données et de réglementation étudient l'intégration d'IBM Sovereign Core à l'infrastructure NVIDIA. Cette initiative vise à permettre l'exécution intégrale des charges de travail d'IA gourmandes en ressources GPU au sein de zones géographiques spécifiques, garantissant ainsi le respect des normes de gouvernance et de conformité sans compromettre les performances de calcul.
Extension de la pile d'IA avec Blackwell et Red Hat
IBM a annoncé son intention d'intégrer les GPU NVIDIA Blackwell Ultra à son cloud IBM début du deuxième trimestre 2026. Ces ressources seront dédiées à l'entraînement de modèles à grande échelle et à l'inférence à haut débit. L'architecture Blackwell sera également intégrée à Red Hat AI Factory, aux côtés des serveurs NVIDIA et VPC, afin d'offrir un contrôle de niveau entreprise sur la résidence des données.
De plus, IBM Consulting proposera Red Hat AI Factory avec NVIDIA via la plateforme IBM Consulting Advantage. Cette initiative vise à simplifier la préparation des données, la création des modèles et leur déploiement. En combinant ces technologies, IBM et NVIDIA ambitionnent d'offrir aux entreprises une solution plus fluide pour déployer l'IA à grande échelle dans des environnements technologiques variés, tout en garantissant la supervision et les performances.
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