Dell Technologies rend les données d’entreprise exploitables comme contexte fiable pour les agents d’IA
La plateforme Dell AI Data Platform, qui constitue le socle de données de la Dell AI Factory, s’enrichit de nouvelles fonctionnalités d’orchestration et de stockage des données.
- Unified Semantic Layer (couche sémantique unifiée) et Enterprise Knowledge Graph (graphe de connaissances d’entreprise) offrent à chaque application et à chaque agent une vision cohérente et fiable des données de l’entreprise.
- Dell AI Data Platform réduit le délai entre la requête et l’obtention d’insights grâce à un traitement accéléré des données, en moyenne près de quatre fois plus rapide qu’avec des processeurs CPU seuls.
- Les améliorations apportées à la couche de stockage renforcent la sécurité et les performances mesurées lors des benchmarks.
- De nouveaux services de données prêts pour l’IA aident les organisations à passer plus rapidement et de manière plus fiable du déploiement à la mise en production.
Wemmel – 6 octobre 2026 – Dell Technologies (NYSE: DELL) enrichit Dell AI Data Platform afin que les systèmes d’IA fournissent de meilleures réponses, coûtent moins cher à utiliser et puissent être mis en production plus rapidement. Les applications et les agents peuvent ainsi accéder à un contexte fiable et à jour, issu des données propres à l’organisation.
C’est particulièrement important, car dans la plupart des cas, ce sont les données elles-mêmes qui constituent le principal obstacle à l’adoption de l’IA à l’échelle de l’entreprise. Les informations les plus précieuses d’une organisation sont réparties entre des fichiers, des bases de données, des services cloud et des systèmes situés à différents endroits. La majeure partie de ces données a été créée bien avant que l’on imagine qu’un agent d’IA puisse un jour les utiliser. Elles n’ont jamais été étiquetées, reliées entre elles ni structurées pour être lisibles par les machines.
Les agents consacrent ainsi une part importante de leur puissance de calcul à reconstituer des réponses qui devraient déjà être directement disponibles. Chaque requête nécessite donc davantage d’étapes et de ressources de calcul, ce qui entraîne des coûts plus élevés ainsi que des résultats plus lents et moins fiables.
Donner du sens et du contexte aux données
Dell AI Data Platform couvre l’ensemble de la chaîne de données, depuis leur lieu de stockage jusqu’à leur utilisation par les agents. La couche de stockage permet d’acheminer les données critiques vers des capacités de calcul accéléré, sans créer de goulets d’étranglement. L’orchestration connecte et prépare les données, tandis que les outils d’analyse et de recherche les transforment et les indexent. Les modèles NVIDIA Nemotron Retriever prennent en charge l’analyse des documents, la création d’embeddings et le reclassement des résultats de recherche. NVIDIA cuVS accélère quant à lui l’indexation et la recherche vectorielle.
Comme chaque couche fonctionne sur une même plateforme, tout ce qu’elle produit peut être relié à des données qui appartiennent déjà au client et restent sous son contrôle. Les agents reviennent en permanence aux mêmes documents, historiques et décisions, alors que de nombreux systèmes doivent reconstruire à chaque fois leur compréhension de ces éléments. À chaque requête, ils doivent donc répondre de nouveau aux deux mêmes questions : que signifie ce terme et comment s’inscrit-il dans le reste des informations ?
Dell enrichit Dell AI Data Platform de trois nouvelles fonctionnalités qui répondent simultanément à ces deux questions.
- Unified Semantic Layer attribue une signification métier cohérente aux informations structurées et non structurées grâce à des règles, des définitions et un glossaire consultable. Un terme conserve ainsi la même signification partout. Si un système parle de « client » et un autre de « compte », l’IA reconnaît qu’il s’agit de la même entité. Les utilisateurs peuvent également importer des ontologies et des taxonomies de classification existantes, afin de réutiliser des normes sectorielles ou leurs propres taxonomies. Dell s’appuie également sur NVIDIA Auto-Ontology, une bibliothèque open source qui génère des graphes de connaissances à partir des données de l’entreprise et enrichit ainsi davantage la Unified Semantic Layer.
- Enterprise Knowledge Graph cartographie les liens entre les données structurées et non structurées, afin que les applications et les agents puissent trouver le contexte adéquat. Le graphe de connaissances est continuellement affiné à partir des métadonnées, de la provenance des données et de l’historique des requêtes, et évolue ainsi au rythme des changements dans les activités. Lorsqu’un agent pose une question, la plateforme récupère toutes les données pertinentes auxquelles il a accès : les bonnes tables, les bons produits de données, les données multimodales et les index vectoriels, quel que soit leur emplacement. Par exemple, un fabricant qui enquête sur un problème sur sa ligne de production peut remonter d’une valeur de capteur anormale jusqu’à la machine concernée, à son historique de réparation, au lot du fournisseur et aux commandes susceptibles d’être affectées.
- Knowledge Agents transforment ce contexte en assistance concrète. Chaque agent agit comme un conseiller de confiance sur un sujet précis, en s’appuyant sur une partie délimitée de l’Enterprise Knowledge Graph. Les clients définissent eux-mêmes le cadre d’utilisation : les directives que l’agent doit suivre, les données auxquelles il peut accéder, les exigences de qualité auxquelles il doit répondre et le niveau de coût autorisé. Les modèles NVIDIA Nemotron Retriever apportent aux Knowledge Agents des capacités de raisonnement et de compréhension visuelle.
Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph et Knowledge Agents contiennent les informations les plus précieuses et les plus sensibles du client. Ils restent donc au sein de la plateforme, dans le centre de données du client. La plateforme construit le contexte à partir de ces données, le maintient à jour au fil de l’évolution de l’organisation et le partage avec toutes les applications et tous les agents, sans enfermer les clients dans un modèle, un fournisseur de données ou un fournisseur de stockage particulier.
Accélération et sécurité intégrées à la chaîne de données
Le contexte métier n’est fiable que si les données sous-jacentes sont exactes, à jour et contrôlées de leur source jusqu’à l’application. Les clients ne devraient pas avoir à ajouter une couche propriétaire pour accélérer différentes parties de leur environnement de données. Dell intègre donc l’accélération directement dans les moteurs de données et collabore avec NVIDIA sur l’ensemble de la chaîne de données.
Les données doivent être transformées et analysées, puis parvenir suffisamment vite à la puissance de calcul accélérée pour que les GPU soient utilisés en continu, tout en restant protégées pendant leur transfert. Les innovations de Dell en matière de données et de stockage comprennent :
- Traitement accéléré des données avec cuDF et Apache Arrow : de nouveaux tests montrent que Dell Data Processing Engine, optimisé par NVIDIA cuDF sur des GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition, traite les données près de quatre fois plus vite en moyenne qu’avec les seuls CPU, pour un large éventail de workloads. Pour le traitement par lots, la vitesse peut être jusqu’à vingt fois supérieure.¹ Apache Arrow permet un échange efficace des données entre le stockage Dell et l’environnement de traitement, afin que les workloads puissent interroger les données à leur emplacement actuel. Cela peut réduire le temps de préparation et accélérer le passage des données brutes de l’entreprise à un contexte fiable.
- Multitenancy étendue et sécurité renforcée : Dell PowerScale prend désormais en charge jusqu’à 500 tenants au sein d’un même cluster, avec mTLS via NFS pour le chiffrement et l’authentification du trafic de fichiers, ainsi qu’un contrôle d’accès basé sur les rôles plus granulaire pour chaque tenant. Les fournisseurs de services d’IA et les organisations disposant de plateformes d’IA partagées peuvent ainsi servir davantage d’équipes et de clients depuis un seul cluster, tout en maintenant les données de chaque tenant séparées et protégées.
- Performances pour les workloads de benchmark : Grâce au nouvel outil Dell Storage Performance Tool, les clients peuvent tester les performances de leur stockage objet compatible S3 pour l’entraînement, l’inférence et le checkpointing. Ils peuvent ainsi dimensionner leur infrastructure d’IA avec davantage de précision, comparer les solutions de différents fournisseurs et veiller à ce que les GPU soient alimentés en données en continu.
L’expertise nécessaire pour accélérer la mise en production
Dell étend les services de déploiement de Dell AI Data Platform aux moteurs de données et de stockage, afin d’aider les organisations à passer plus rapidement et plus sûrement du déploiement à des résultats concrets. Dell Services pose des bases solides pour la production, active les fonctionnalités d’analyse, de traitement, de recherche et d’orchestration de la plateforme, puis ajuste continuellement celle-ci aux exigences des workloads d’IA.
Arthur Lewis, President, Infrastructure Solutions Group, Dell Technologies : « Les données sans contexte ne sont que du bruit. De nombreuses organisations ont consacré des années à rendre leurs données accessibles. Mais accessible ne veut pas dire exploitable. Un agent qui trouve un dossier client sans comprendre ce qu’il signifie, comment il est lié aux autres informations ni s’il est fiable n’est pas intelligent : il est simplement rapide. Les organisations qui résolvent ce problème ne se contentent pas de déployer l’IA plus rapidement ou d’exécuter davantage d’agents. Elles tirent surtout davantage de valeur des données qu’elles possèdent déjà. »
Disponibilité
- Unified Semantic Layer, Enterprise Knowledge Graph et Knowledge Agents seront lancés au premier semestre 2027.
- Les améliorations de Dell Data Processing Engine intégrant la pile d’accélération NVIDIA seront disponibles à partir de décembre 2026. Une accélération supplémentaire grâce à Apache Arrow suivra au premier semestre 2027.
- Les améliorations de sécurité et de multitenancy pour Dell PowerScale seront disponibles à partir de novembre 2026.
- Dell Storage Performance Tool est disponible dès à présent.
- Les services de données prêts pour l’IA sont disponibles dès à présent.
Informations complémentaires
- Blog : Getting Enterprise AI into Production Starts with Context
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¹ Résultats basés sur des tests internes réalisés par Dell en septembre 2026, comparant des exécutions Apache Spark accélérées par GPU à des exécutions utilisant uniquement des CPU pour différents workloads de traitement de données sur un Dell PowerEdge R770 équipé de GPU NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition. Les tests ont montré une accélération moyenne de 3,9 fois et une accélération maximale de 20,4 fois pour un workload de traitement par lots (exploration de données). Les chiffres sont basés sur des configurations standard, sans optimisation des performances du moteur ni de l’infrastructure. Les résultats réels peuvent varier.
Amélie Vanden Berghe
