Le marché français sera résolument porté par l’open source en 2026 - Rémy Mandon, Country Manager France, Red Hat
« Le marché français devrait poursuivre sa progression, grâce à une forte demande de solutions open source : en effet, selon une récente enquête, 89 % des entreprises françaises sont convaincues que la technologie open source est importante pour l’IA, le cloud hybride et la virtualisation. L’open source permet de répondre aux enjeux de souveraineté et d’indépendance, tout en offrant portabilité et flexibilité des charges de travail entre différents environnements cloud, qu’ils soient publics, privés ou certifiés.
La migration d’applications vers le cloud s’accélère, notamment pour l’IA et les grands modèles de langage (LLM). Les entreprises cherchent à optimiser l’usage de leurs infrastructures et à réduire les coûts liés à l’inférence d’IA. L’industrialisation de l’IA exige la capacité de déployer n’importe quel modèle, sur n’importe quel cloud, avec n’importe quel accélérateur, tout en maintenant performance et rentabilité.
Enfin, la réussite de ces projets repose sur une forte coopération dans l’écosystème, entre entreprises, intégrateurs et prestataires, pour fournir des solutions complètes et exploitables en production. L’open source et la collaboration deviennent ainsi des leviers essentiels de la transformation numérique en France. »
2026 : Open source et cloud hybride au cœur de la transformation IT des entreprises - David Szegedi, Chief Architect – Field CTO Entreprise, Red Hat
« En 2026, les entreprises françaises, qu’ils s’agissent des banques, des services financiers, des industries ou des administrations ; toutes vont être confrontées à une complexité croissante de leurs infrastructures IT, à la gestion de leur dette technique et à la nécessité de retenir leurs talents. L’émergence de charges de travail liées à l’IA accentue ces défis et place l’open source et le cloud hybride ouvert au centre des stratégies de transformation.
Les organisations privilégient des plateformes hybrides modulaires pour déployer et gérer leurs applications. Les priorités sont claires : montée en échelle des clusters, optimisation des coûts via des « landing zones » et migration des machines virtuelles existantes vers des environnements plus résilients. L’objectif est de concilier efficacité opérationnelle, consolidation et résilience.
L’open source s’impose également comme un levier de conformité réglementaire, répondant aux exigences des textes européens comme le CRA, NIS2 ou DORA grâce à la transparence, l’auditabilité et la réversibilité qu’il offre. Il devient aussi un outil clé pour attirer et fidéliser les talents IT, en leur permettant de travailler sur des projets innovants et d’acquérir des compétences très demandées.
Enfin, les entreprises cherchent à exploiter tous les cas d’usage de l’IA : du machine learning classique aux grands modèles de langage et à l’IA générative. Elles veulent rationaliser l’usage des GPU, conserver leurs actifs d’IA prédictive et disposer de la liberté de choisir les accélérateurs et modèles adaptés à chaque projet. Cette approche permet de déployer l’IA à grande échelle tout en optimisant coûts, flexibilité et performance dans des environnements hybrides et ouverts. »
« Le marché français devrait poursuivre sa progression, grâce à une forte demande de solutions open source : en effet, selon une récente enquête, 89 % des entreprises françaises sont convaincues que la technologie open source est importante pour l’IA, le cloud hybride et la virtualisation. L’open source permet de répondre aux enjeux de souveraineté et d’indépendance, tout en offrant portabilité et flexibilité des charges de travail entre différents environnements cloud, qu’ils soient publics, privés ou certifiés.
La migration d’applications vers le cloud s’accélère, notamment pour l’IA et les grands modèles de langage (LLM). Les entreprises cherchent à optimiser l’usage de leurs infrastructures et à réduire les coûts liés à l’inférence d’IA. L’industrialisation de l’IA exige la capacité de déployer n’importe quel modèle, sur n’importe quel cloud, avec n’importe quel accélérateur, tout en maintenant performance et rentabilité.
Enfin, la réussite de ces projets repose sur une forte coopération dans l’écosystème, entre entreprises, intégrateurs et prestataires, pour fournir des solutions complètes et exploitables en production. L’open source et la collaboration deviennent ainsi des leviers essentiels de la transformation numérique en France. »
2026 : Open source et cloud hybride au cœur de la transformation IT des entreprises - David Szegedi, Chief Architect – Field CTO Entreprise, Red Hat
« En 2026, les entreprises françaises, qu’ils s’agissent des banques, des services financiers, des industries ou des administrations ; toutes vont être confrontées à une complexité croissante de leurs infrastructures IT, à la gestion de leur dette technique et à la nécessité de retenir leurs talents. L’émergence de charges de travail liées à l’IA accentue ces défis et place l’open source et le cloud hybride ouvert au centre des stratégies de transformation.
Les organisations privilégient des plateformes hybrides modulaires pour déployer et gérer leurs applications. Les priorités sont claires : montée en échelle des clusters, optimisation des coûts via des « landing zones » et migration des machines virtuelles existantes vers des environnements plus résilients. L’objectif est de concilier efficacité opérationnelle, consolidation et résilience.
L’open source s’impose également comme un levier de conformité réglementaire, répondant aux exigences des textes européens comme le CRA, NIS2 ou DORA grâce à la transparence, l’auditabilité et la réversibilité qu’il offre. Il devient aussi un outil clé pour attirer et fidéliser les talents IT, en leur permettant de travailler sur des projets innovants et d’acquérir des compétences très demandées.
Enfin, les entreprises cherchent à exploiter tous les cas d’usage de l’IA : du machine learning classique aux grands modèles de langage et à l’IA générative. Elles veulent rationaliser l’usage des GPU, conserver leurs actifs d’IA prédictive et disposer de la liberté de choisir les accélérateurs et modèles adaptés à chaque projet. Cette approche permet de déployer l’IA à grande échelle tout en optimisant coûts, flexibilité et performance dans des environnements hybrides et ouverts. »
