Everpure, l’entreprise qui révolutionne le stockage et la gestion des données, annonce de nouvelles fonctionnalités conçues pour simplifier la gestion des données en entreprise et faire concrétiser sa vision de la Data Primacy. Présenté lors de Pure//Accelerate en juin, ce principe place les données, plutôt que les applications, au centre de l’architecture d’entreprise à l’ère de l’IA. Les nouveautés annoncées visent à lever trois freins au déploiement de l’IA à grande échelle : la fragmentation du contexte accessible aux systèmes d’IA, les coûts d’inférence difficiles à anticiper et la complexité des déploiements.
« Si l’IA d’entreprise se heurte aujourd’hui à des limites, ce n’est pas faute de modèles performants, mais parce que les données ne sont pas prêtes à être utilisées par des agents autonomes en temps réel », déclare Prakash Darji, General Manager, Data & Digital Experience chez Everpure. « Nous supprimons ces obstacles. En rendant les données d’entreprise continuellement gouvernées, automatisées et immédiatement accessibles, nous donnons aux organisations les moyens de faire passer l’IA de l’expérimentation à la production avec la confiance nécessaire. »
Simplifier et sécuriser la gestion des données d’entreprise
Les entreprises qui déploient des agents IA peinent souvent à leur fournir un accès fiable et gouverné aux données présentes dans leurs différents environnements. Everpure Data Intelligence répond à cette difficulté en découvrant, classifiant et contextualisant les informations à leur source, qu’elles se trouvent sur l’Everpure Platform, dans des clouds publics, des applications SaaS ou des systèmes de stockage tiers. De nouvelles fonctionnalités permettent aux agents autonomes et aux administrateurs un accès direct et sécurisé au contexte des données d’entreprise en temps réel, sans développement d’API spécifique:
Intégration native du protocole MCP : grâce au protocole ouvert Model Context Protocol (MCP), les agents IA et les outils de sécurité peuvent interroger en langage naturel des catalogues de données actualisés. Les agents peuvent ainsi trouver les données pertinentes et connaître leur niveau de sensibilité avant de les utiliser dans des applications d’IA, des workflows agentiques ou des analyses.
Déploiement clé en main : la mise en place s’effectue depuis la console Pure1 existante, sans nécessiter de prestations de services complexes ni l’installation de serveurs de gestion distincts.
Analyse des fichiers respectueuse de la confidentialité : les équipes peuvent voir qui a accès à chaque partage de fichiers et depuis combien de temps ses données n’ont pas été utilisées, sans lire le contenu des fichiers. Elles peuvent ainsi corriger les failles avant d’ouvrir ces partages aux agents IA.
Accélérer l’IA et mieux maîtriser les coûts
Pour prendre en charge des usages allant de l’archivage à l’IA, Everpure étend les fonctionnalités de performance et d’optimisation du stockage sans impacter les systèmes existants. Ces nouveautés permettent d’exécuter des applications d’IA au plus près des données, sans déplacer celles-ci hors de leur système de référence :
Accélération de l’inférence des grands modèles de langage avec PureKVA (Key-Value Accelerator) : Everpure FlashBlade prépare le contexte directement dans la mémoire GPU afin de réduire jusqu’à 20 fois le délai avant la génération du premier token (Time to First Token, ou TTFT). Cette fonctionnalité prend en charge plusieurs environnements clients sans déplacer les jeux de données. Elle vise à réduire les périodes d’inactivité des GPU, à augmenter le débit de tokens et à diminuer la latence des applications en temps réel.
Compression continue des données avec DeepReduce : cette fonction analyse en permanence les blocs de stockage des systèmes FlashBlade pour détecter des similitudes que la déduplication traditionnelle ne repère pas, y compris dans des contenus déjà compressés. La capacité de stockage utilisable augmente automatiquement, sans incidence sur les performances en écriture, ce qui contribue à réduire les besoins matériels et les dépenses entre clouds.
Architecture de référence pour optimiser l’usage des tokens : fondée sur des modèles ouverts, elle permet aux entreprises de garder davantage de contrôle sur leurs données et de mieux prévoir leurs coûts d’IA, en réduisant le recours aux tokens facturés par des fournisseurs d’API externes.
Chaque fonctionnalité répond à un besoin précis en matière de simplicité, de sécurité, de performance ou de coûts. Ensemble, elles fournissent aux entreprises une base unique et continuellement actualisée pour gérer leurs données et exécuter des applications d’IA en production, à mesure que les workflows agentiques se développent. La classification des données sensibles et la visibilité de leurs accès contribuent également à la cyber résilience : ces informations aident à déterminer comment protéger les données et lesquelles restaurer en priorité. Les nouvelles fonctionnalités annoncées seront disponibles en octobre 2026.
« Si l’IA d’entreprise se heurte aujourd’hui à des limites, ce n’est pas faute de modèles performants, mais parce que les données ne sont pas prêtes à être utilisées par des agents autonomes en temps réel », déclare Prakash Darji, General Manager, Data & Digital Experience chez Everpure. « Nous supprimons ces obstacles. En rendant les données d’entreprise continuellement gouvernées, automatisées et immédiatement accessibles, nous donnons aux organisations les moyens de faire passer l’IA de l’expérimentation à la production avec la confiance nécessaire. »
Simplifier et sécuriser la gestion des données d’entreprise
Les entreprises qui déploient des agents IA peinent souvent à leur fournir un accès fiable et gouverné aux données présentes dans leurs différents environnements. Everpure Data Intelligence répond à cette difficulté en découvrant, classifiant et contextualisant les informations à leur source, qu’elles se trouvent sur l’Everpure Platform, dans des clouds publics, des applications SaaS ou des systèmes de stockage tiers. De nouvelles fonctionnalités permettent aux agents autonomes et aux administrateurs un accès direct et sécurisé au contexte des données d’entreprise en temps réel, sans développement d’API spécifique:
Intégration native du protocole MCP : grâce au protocole ouvert Model Context Protocol (MCP), les agents IA et les outils de sécurité peuvent interroger en langage naturel des catalogues de données actualisés. Les agents peuvent ainsi trouver les données pertinentes et connaître leur niveau de sensibilité avant de les utiliser dans des applications d’IA, des workflows agentiques ou des analyses.
Déploiement clé en main : la mise en place s’effectue depuis la console Pure1 existante, sans nécessiter de prestations de services complexes ni l’installation de serveurs de gestion distincts.
Analyse des fichiers respectueuse de la confidentialité : les équipes peuvent voir qui a accès à chaque partage de fichiers et depuis combien de temps ses données n’ont pas été utilisées, sans lire le contenu des fichiers. Elles peuvent ainsi corriger les failles avant d’ouvrir ces partages aux agents IA.
Accélérer l’IA et mieux maîtriser les coûts
Pour prendre en charge des usages allant de l’archivage à l’IA, Everpure étend les fonctionnalités de performance et d’optimisation du stockage sans impacter les systèmes existants. Ces nouveautés permettent d’exécuter des applications d’IA au plus près des données, sans déplacer celles-ci hors de leur système de référence :
Accélération de l’inférence des grands modèles de langage avec PureKVA (Key-Value Accelerator) : Everpure FlashBlade prépare le contexte directement dans la mémoire GPU afin de réduire jusqu’à 20 fois le délai avant la génération du premier token (Time to First Token, ou TTFT). Cette fonctionnalité prend en charge plusieurs environnements clients sans déplacer les jeux de données. Elle vise à réduire les périodes d’inactivité des GPU, à augmenter le débit de tokens et à diminuer la latence des applications en temps réel.
Compression continue des données avec DeepReduce : cette fonction analyse en permanence les blocs de stockage des systèmes FlashBlade pour détecter des similitudes que la déduplication traditionnelle ne repère pas, y compris dans des contenus déjà compressés. La capacité de stockage utilisable augmente automatiquement, sans incidence sur les performances en écriture, ce qui contribue à réduire les besoins matériels et les dépenses entre clouds.
Architecture de référence pour optimiser l’usage des tokens : fondée sur des modèles ouverts, elle permet aux entreprises de garder davantage de contrôle sur leurs données et de mieux prévoir leurs coûts d’IA, en réduisant le recours aux tokens facturés par des fournisseurs d’API externes.
Chaque fonctionnalité répond à un besoin précis en matière de simplicité, de sécurité, de performance ou de coûts. Ensemble, elles fournissent aux entreprises une base unique et continuellement actualisée pour gérer leurs données et exécuter des applications d’IA en production, à mesure que les workflows agentiques se développent. La classification des données sensibles et la visibilité de leurs accès contribuent également à la cyber résilience : ces informations aident à déterminer comment protéger les données et lesquelles restaurer en priorité. Les nouvelles fonctionnalités annoncées seront disponibles en octobre 2026.
