IBM (NYSE: IBM) a annoncé aujourd’hui, lors de la conférence GTC 2026, l’extension de sa collaboration avec NVIDIA afin d’aider les entreprises à déployer l’IA à grande échelle. En intensifiant leurs efforts dans les domaines de l’analyse de données native sur GPU (GPU-native), du traitement intelligent de documents, des déploiements d’infrastructures sur site et en environnements réglementés, du Cloud et du conseil, cette collaboration vise à fournir aux entreprises le socle en matière de données, les infrastructures et l’expertise nécessaires pour faire passer l’IA du stade de pilote à celui de la production.
Les entreprises investissent massivement dans l’IA, mais celles qui peinent à dépasser le stade de l’expérimentation pour passer à une production à grande échelle sont encore trop nombreuses. Les obstacles sont toujours les mêmes : des données fragmentées et difficiles d’accès ; des infrastructures qui n’ont pas été conçues pour supporter des applications d’IA avancées ; des déploiements d’IA qui ne répondent pas aux exigences de conformité et de localisation propres aux secteurs réglementés ; et de nombreuses organisations ont encore besoin d’un accompagnement spécialisé pour mettre en œuvre et déployer ces technologies. Les annonces faites aujourd’hui par IBM et NVIDIA visent à combler ces lacunes.
« Dans la prochaine vague de l'IA d'entreprise, la couche des modèles reposera sur les couches de données, d’infrastructure et d’orchestration — et sur la capacité des organisations à réunir ces trois éléments », a déclaré Arvind Krishna, Chairman and CEO, IBM. « Notre partenariat avec NVIDIA répond directement à cet enjeu. Ensemble, nous offrons aux entreprises les solutions dont elles ont besoin pour passer de l'expérimentation de l'IA à sa mise en œuvre effective. »
« IBM a été pionnier de l’informatique d’entreprise et du traitement des données il y a soixante ans — et aujourd’hui, elle redéfinit ces domaines pour l’ère de l’IA », a déclaré Jensen Huang, founder and CEO of NVIDIA. « Les données constituent la vérité de référence qui donne à l’IA son contexte et son sens. En collaboration avec IBM, nous intégrons l’accélération GPU CUDA directement dans la couche de données, transformant ainsi l'analyse et le traitement des documents, qui constituaient auparavant des goulots d'étranglement, en moteurs d'intelligence en temps réel. »
Accélérer l’analyse des données structurées grâce au calcul natif sur GPU (GPU-native)
IBM et NVIDIA collaborent sur une intégration open source visant à améliorer les performances et à réduire les coûts liés à l’extraction de valeur par les entreprises à partir de leurs énormes quantités de données. Le moteur SQL Presto d’IBM watsonx.data bénéficie de l’accélération par NVIDIA cuDF, permettant une exécution plus rapide des requêtes sur de grands ensembles de données.
Afin de valider cette approche en conditions réelles de production, IBM et NVIDIA ont déployé watsonx.data, accéléré par GPU, sur le datamart Order‑to‑Cash de Nestlé. Ce datamart suit l’ensemble des commandes, de leur exécution et livraison jusqu’à la facturation, dans 186 pays, et traite des téraoctets de données réparties sur 44 tables. Nestlé était le candidat idéal pour cette preuve de concept, grâce à la solidité de son socle numérique. Avec des modèles de données unifiés à l’échelle mondiale, une base de données consolidée et une source unique et fiable sur l’ensemble de ses marchés, Nestlé disposait déjà de données fiables, précises et disponibles en temps réel à grande échelle — les fondations nécessaires pour tester l’analytique accélérée par GPU dans un véritable environnement de production.
Sur des processeurs CPU, un seul rafraîchissement prenait auparavant 15 minutes à Nestlé et ne pouvait être exécuté que quelques fois par jour. Nestlé indique qu’avec la couche logicielle et les GPUs de NVIDIA, le moteur Presto d’IBM watsonx.data a réduit le temps d’exécution des requêtes à trois minutes, permettant de réaliser 83 % d’économies de coûts et d'obtenir un rapport prix-performance global 30 fois supérieur.
« Pour une entreprise qui sert des milliards de consommateurs, la donnée est au cœur de la prise de décision dans l’ensemble de nos opérations mondiales », a déclaré Chris Wright, Chief Information and Digital Officer of Nestlé. « En collaboration avec IBM et NVIDIA, une preuve de concept ciblée a démontré notre capacité à actualiser les données de nos opérations mondiales en quelques minutes, à moindre coût. Notre priorité est désormais de transformer cette capacité en impact business tangible — en accélérant encore la prise de décision dans des domaines tels que la production et l’entreposage, et en déployant ces capacités à l’échelle de notre entreprise. »
Aider les entreprises à libérer tout le potentiel de leurs données
La plupart des entreprises ne manquent pas de données, mais elles peinent souvent à y accéder et à les exploiter. Sites SharePoint, systèmes de gestion de contenus (CMS), informations fournisseurs, base de connaissances des experts : l’information existe, mais elle reste enfermée dans des formats non structurés et multimodaux, difficiles à extraire, à normaliser et à fiabiliser à la vitesse requise pour la prise de décision.
IBM et NVIDIA répondent à ces enjeux avec Docling d’IBM et les modèles open source NVIDIA Nemotron — une combinaison conçue pour permettre l'extraction intelligente de documents à l'échelle de l'entreprise. Docling standardise et convertit les documents en formats compatibles avec l’IA, tout en garantissant une traçabilité au niveau de la source, tandis que les modèles NVIDIA Nemotron accélèrent l’ingestion de contenus multimodaux. Les premiers résultats montrent des niveaux de débit significativement supérieurs à ceux d’autres modèles open source, tout en maintenant — voire en améliorant — la précision, dès lors qu’une infrastructure accélérée par GPU est disponible.
Des infrastructures optimisées par GPU pour des déploiements sur site et en environnements réglementés
IBM et NVIDIA étendent à la couche infrastructure leur collaboration autour de la donnée. NVIDIA a sélectionné le système IBM Storage Scale System 6000 afin de fournir 10 Po de stockage haute performance, destiné à traiter les volumes massifs de données nécessaires à ses moteurs d'analyse avancée natifs sur GPU (GPU-native). Cette solution associe la couche d'accès unifié aux données d'IBM et son débit parallèle massif aux pipelines GPU de NVIDIA. Le système IBM Storage Scale System 6000 est certifié et validé sur les plateformes NVIDIA DGX[1].
Pour les entreprises et les administrations publiques nécessitant des garanties strictes en matière de résidence des données et de contrôle réglementaire, IBM et NVIDIA étudient l’intégration d’IBM Sovereign Core avec l’infrastructure de NVIDIA et les modèles NVIDIA Nemotron. Cette approche vise à permettre l’exécution d’applications d’IA intensives en GPU, entièrement opérées au sein des frontières régionales, sans compromis sur la gouvernance ou la conformité.
Accélérer la couche d’IA d’entreprise avec IBM, NVIDIA et Red Hat
IBM et NVIDIA renforcent également leur partenariat dans les domaines du Cloud et du conseil aux entreprises afin d’accélérer l'adoption de l'IA d'entreprise par leurs clients. IBM prévoit de proposer les GPU NVIDIA Blackwell Ultra sur IBM Cloud dès le début du deuxième trimestre 2026, afin de prendre en charge l’entraînement à grande échelle, l’inférence à haut débit et le raisonnement IA. Cette technologie sera également intégrée au sein de Red Hat AI Factory avec NVIDIA, ainsi qu’aux serveurs VPC, avec des contrôles de conformité et de résidence des données adaptés aux entreprises.
Par ailleurs, IBM Consulting prévoit de proposer Red Hat AI Factory avec NVIDIA à ses clients via IBM Consulting Advantage — une plateforme d’IA d’entreprise d’IBM qui aide les clients à concevoir et déployer l’IA à grande échelle au sein de leurs environnements technologiques. Associée à Red Hat AI Factory avec NVIDIA, cette plateforme est conçue pour simplifier la manière dont les entreprises préparent leurs données, développent des modèles et déploient l'IA, tout en améliorant les performances et les capacités de pilotage. Cette initiative s’inscrit dans le cadre des efforts plus larges d’IBM Consulting visant à aider les clients à tirer le meilleur parti de leurs investissements dans l’IA.
Les entreprises investissent massivement dans l’IA, mais celles qui peinent à dépasser le stade de l’expérimentation pour passer à une production à grande échelle sont encore trop nombreuses. Les obstacles sont toujours les mêmes : des données fragmentées et difficiles d’accès ; des infrastructures qui n’ont pas été conçues pour supporter des applications d’IA avancées ; des déploiements d’IA qui ne répondent pas aux exigences de conformité et de localisation propres aux secteurs réglementés ; et de nombreuses organisations ont encore besoin d’un accompagnement spécialisé pour mettre en œuvre et déployer ces technologies. Les annonces faites aujourd’hui par IBM et NVIDIA visent à combler ces lacunes.
« Dans la prochaine vague de l'IA d'entreprise, la couche des modèles reposera sur les couches de données, d’infrastructure et d’orchestration — et sur la capacité des organisations à réunir ces trois éléments », a déclaré Arvind Krishna, Chairman and CEO, IBM. « Notre partenariat avec NVIDIA répond directement à cet enjeu. Ensemble, nous offrons aux entreprises les solutions dont elles ont besoin pour passer de l'expérimentation de l'IA à sa mise en œuvre effective. »
« IBM a été pionnier de l’informatique d’entreprise et du traitement des données il y a soixante ans — et aujourd’hui, elle redéfinit ces domaines pour l’ère de l’IA », a déclaré Jensen Huang, founder and CEO of NVIDIA. « Les données constituent la vérité de référence qui donne à l’IA son contexte et son sens. En collaboration avec IBM, nous intégrons l’accélération GPU CUDA directement dans la couche de données, transformant ainsi l'analyse et le traitement des documents, qui constituaient auparavant des goulots d'étranglement, en moteurs d'intelligence en temps réel. »
Accélérer l’analyse des données structurées grâce au calcul natif sur GPU (GPU-native)
IBM et NVIDIA collaborent sur une intégration open source visant à améliorer les performances et à réduire les coûts liés à l’extraction de valeur par les entreprises à partir de leurs énormes quantités de données. Le moteur SQL Presto d’IBM watsonx.data bénéficie de l’accélération par NVIDIA cuDF, permettant une exécution plus rapide des requêtes sur de grands ensembles de données.
Afin de valider cette approche en conditions réelles de production, IBM et NVIDIA ont déployé watsonx.data, accéléré par GPU, sur le datamart Order‑to‑Cash de Nestlé. Ce datamart suit l’ensemble des commandes, de leur exécution et livraison jusqu’à la facturation, dans 186 pays, et traite des téraoctets de données réparties sur 44 tables. Nestlé était le candidat idéal pour cette preuve de concept, grâce à la solidité de son socle numérique. Avec des modèles de données unifiés à l’échelle mondiale, une base de données consolidée et une source unique et fiable sur l’ensemble de ses marchés, Nestlé disposait déjà de données fiables, précises et disponibles en temps réel à grande échelle — les fondations nécessaires pour tester l’analytique accélérée par GPU dans un véritable environnement de production.
Sur des processeurs CPU, un seul rafraîchissement prenait auparavant 15 minutes à Nestlé et ne pouvait être exécuté que quelques fois par jour. Nestlé indique qu’avec la couche logicielle et les GPUs de NVIDIA, le moteur Presto d’IBM watsonx.data a réduit le temps d’exécution des requêtes à trois minutes, permettant de réaliser 83 % d’économies de coûts et d'obtenir un rapport prix-performance global 30 fois supérieur.
« Pour une entreprise qui sert des milliards de consommateurs, la donnée est au cœur de la prise de décision dans l’ensemble de nos opérations mondiales », a déclaré Chris Wright, Chief Information and Digital Officer of Nestlé. « En collaboration avec IBM et NVIDIA, une preuve de concept ciblée a démontré notre capacité à actualiser les données de nos opérations mondiales en quelques minutes, à moindre coût. Notre priorité est désormais de transformer cette capacité en impact business tangible — en accélérant encore la prise de décision dans des domaines tels que la production et l’entreposage, et en déployant ces capacités à l’échelle de notre entreprise. »
Aider les entreprises à libérer tout le potentiel de leurs données
La plupart des entreprises ne manquent pas de données, mais elles peinent souvent à y accéder et à les exploiter. Sites SharePoint, systèmes de gestion de contenus (CMS), informations fournisseurs, base de connaissances des experts : l’information existe, mais elle reste enfermée dans des formats non structurés et multimodaux, difficiles à extraire, à normaliser et à fiabiliser à la vitesse requise pour la prise de décision.
IBM et NVIDIA répondent à ces enjeux avec Docling d’IBM et les modèles open source NVIDIA Nemotron — une combinaison conçue pour permettre l'extraction intelligente de documents à l'échelle de l'entreprise. Docling standardise et convertit les documents en formats compatibles avec l’IA, tout en garantissant une traçabilité au niveau de la source, tandis que les modèles NVIDIA Nemotron accélèrent l’ingestion de contenus multimodaux. Les premiers résultats montrent des niveaux de débit significativement supérieurs à ceux d’autres modèles open source, tout en maintenant — voire en améliorant — la précision, dès lors qu’une infrastructure accélérée par GPU est disponible.
Des infrastructures optimisées par GPU pour des déploiements sur site et en environnements réglementés
IBM et NVIDIA étendent à la couche infrastructure leur collaboration autour de la donnée. NVIDIA a sélectionné le système IBM Storage Scale System 6000 afin de fournir 10 Po de stockage haute performance, destiné à traiter les volumes massifs de données nécessaires à ses moteurs d'analyse avancée natifs sur GPU (GPU-native). Cette solution associe la couche d'accès unifié aux données d'IBM et son débit parallèle massif aux pipelines GPU de NVIDIA. Le système IBM Storage Scale System 6000 est certifié et validé sur les plateformes NVIDIA DGX[1].
Pour les entreprises et les administrations publiques nécessitant des garanties strictes en matière de résidence des données et de contrôle réglementaire, IBM et NVIDIA étudient l’intégration d’IBM Sovereign Core avec l’infrastructure de NVIDIA et les modèles NVIDIA Nemotron. Cette approche vise à permettre l’exécution d’applications d’IA intensives en GPU, entièrement opérées au sein des frontières régionales, sans compromis sur la gouvernance ou la conformité.
Accélérer la couche d’IA d’entreprise avec IBM, NVIDIA et Red Hat
IBM et NVIDIA renforcent également leur partenariat dans les domaines du Cloud et du conseil aux entreprises afin d’accélérer l'adoption de l'IA d'entreprise par leurs clients. IBM prévoit de proposer les GPU NVIDIA Blackwell Ultra sur IBM Cloud dès le début du deuxième trimestre 2026, afin de prendre en charge l’entraînement à grande échelle, l’inférence à haut débit et le raisonnement IA. Cette technologie sera également intégrée au sein de Red Hat AI Factory avec NVIDIA, ainsi qu’aux serveurs VPC, avec des contrôles de conformité et de résidence des données adaptés aux entreprises.
Par ailleurs, IBM Consulting prévoit de proposer Red Hat AI Factory avec NVIDIA à ses clients via IBM Consulting Advantage — une plateforme d’IA d’entreprise d’IBM qui aide les clients à concevoir et déployer l’IA à grande échelle au sein de leurs environnements technologiques. Associée à Red Hat AI Factory avec NVIDIA, cette plateforme est conçue pour simplifier la manière dont les entreprises préparent leurs données, développent des modèles et déploient l'IA, tout en améliorant les performances et les capacités de pilotage. Cette initiative s’inscrit dans le cadre des efforts plus larges d’IBM Consulting visant à aider les clients à tirer le meilleur parti de leurs investissements dans l’IA.
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