Révolutionnez l’IA avec le moteur de données NetApp

Introduction : Lors de la conférence Tech Field Day à Las Vegas, le 15 octobre 2025, NetApp a dévoilé son moteur de données IA (AIDE), promettant de transformer la gestion des données pour l’IA. Face à des taux d’échec alarmants dans les projets IA, cette innovation vise à simplifier l’accès et la gouvernance des données. Les leaders du secteur, Tore Sundelin et Arindam Banerjee, ont partagé des solutions concrètes pour surmonter les défis liés à l’IA.

Ce qu’il faut retenir

78 % des entreprises utilisent déjà l’IA pour au moins une fonction commerciale.
95 % des projets IA échouent à générer un impact mesurable sur les bénéfices, selon une étude du MIT.
Le moteur de données IA de NetApp intègre des nœuds de calcul dédiés pour optimiser les charges de travail IA.
La plateforme est conçue pour fonctionner dans des environnements hybrides et multi-cloud.
NetApp gère actuellement plus de 100 exaoctets de données, offrant un potentiel immense pour l’IA.

Faits vérifiés

Des études récentes, notamment celles du MIT et de McKinsey, confirment que la majorité des projets IA échouent à atteindre leurs objectifs. Le rapport de McKinsey indique que l’impact économique global de l’IA pourrait atteindre 3,5 trillions de dollars, mais la réalité actuelle montre une adoption limitée et des défis persistants. Ces informations ont été relayées par des médias tels que Reuters et Le Monde.

Le détail qui fait réagir

Un chiffre marquant : 95 % des projets IA échouent à produire des résultats tangibles. Ce constat alarmant souligne l’urgence d’une solution robuste comme celle proposée par NetApp.

Réactions officielles et citations

« Nous avons la responsabilité de rendre les données prêtes pour l’IA. » — Tore Sundelin, NetApp, 15 octobre 2025.

Analyse & Contexte

Cette présentation met en lumière un enjeu technologique majeur : la gestion des données dans un monde où l’IA devient incontournable. La capacité de NetApp à intégrer des solutions de stockage et de calcul optimisées pourrait redéfinir la manière dont les entreprises exploitent leurs données, en facilitant la transition vers des systèmes IA de production. Ce développement pourrait également influencer les stratégies d’investissement dans l’IA à travers divers secteurs.