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.
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, 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.
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 :
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. »
Informations complémentaires
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.
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