À l’occasion du GTC 2026, Dell met en avant une évolution notable du marché de l’IA en entreprise. Après une phase d’expérimentation, les organisations cherchent désormais à industrialiser leurs usages, avec une priorité claire : démontrer un retour sur investissement mesurable.
L’IA entre dans une phase de maturité
Le discours autour de l’intelligence artificielle évolue. Après deux années marquées par les expérimentations et les preuves de concept, les entreprises cherchent désormais à passer à l’échelle. La question n’est plus tant de savoir comment tester l’IA que de comprendre comment la déployer efficacement et en tirer enfin des résultats véritablement concrets.
Ce basculement se traduit par une attente forte autour du retour sur investissement. Selon Dell, cette incertitude reste aujourd’hui le principal frein à l’adoption à grande échelle, malgré des gains potentiels déjà observés chez certains clients, avec des ROI pouvant atteindre 2,6 fois dès la première année. Un constat partagé plus largement par les acteurs du marché, où de nombreux projets peinent encore à démontrer une valeur mesurable. Plusieurs experts interrogés ces derniers mois évoquent des projets encore bloqués au stade pilote, faute d’indicateurs clairs pour mesurer les gains métiers ou opérationnels.
La donnée, principal point de blocage
Le véritable enjeu ne réside plus uniquement dans les modèles ou la puissance de calcul, mais dans la capacité à exploiter les données existantes. Dans de nombreuses organisations, celles-ci restent fragmentées, peu structurées ou difficilement accessibles. Cette problématique dépasse largement le cadre d’un seul fournisseur. Plusieurs retours d’expérience évoquent des environnements où les données restent dispersées entre applications, rendant difficile leur exploitation par des modèles d’IA, même performants.
Comme le rappelait récemment une étude Hitachi Vantara, relayée par Solutions Numériques & Cybersécurité, « l’IA ne peut créer de valeur durable que si les données qui la sous-tendent sont fiables, bien gouvernées et résilientes ». Cette difficulté à rendre les données réellement exploitables constitue aujourd’hui l’un des principaux freins au passage à l’échelle.
Dell met ainsi en avant sa AI Data Platform, conçue pour automatiser la préparation et la gestion du cycle de vie des données, pour rendre ces dernières exploitables à grande échelle et ainsi réduire les délais entre la phase pilote et la mise en production, encore trop longs dans la plupart des entreprises.
Une approche intégrée pour passer à l’échelle
Pour répondre à ces contraintes, Dell structure une offre complète avec sa AI Factory with NVIDIA, combinant plateforme de données, infrastructure et services. Cette approche vise à accompagner les entreprises sur l’ensemble du cycle, du prototypage à l’industrialisation, tout en limitant la complexité des déploiements. Cette logique se retrouve également chez d’autres acteurs du secteur, qui cherchent à proposer des plateformes complètes intégrant données, modèles et orchestration, afin de simplifier des architectures devenues trop complexes pour les équipes IT.
Elle s’appuie notamment sur de nouvelles infrastructures, du poste de travail aux serveurs PowerEdge, ainsi que sur des architectures conçues pour supporter des charges IA à grande échelle, y compris avec refroidissement liquide et réseaux haut débit.
L’IA agentique accélère les besoins d’infrastructure
En parallèle, l’émergence de systèmes d’IA plus autonomes, capables d’enchaîner des tâches ou de prendre des décisions, renforce les exigences techniques. Ces usages dits « agentiques » nécessitent des capacités accrues en matière de calcul, de stockage et d’accès aux données.
Dell accompagne cette évolution avec de nouveaux équipements, notamment des stations de travail capables d’exécuter localement des agents IA, ainsi que des plateformes permettant de les déployer à grande échelle dans les environnements d’entreprise. Plusieurs acteurs du secteur évoquent déjà des cas d’usage concrets autour de ces agents, notamment pour automatiser des processus métiers ou IT, même si leur généralisation reste encore progressive.
Vers une industrialisation progressive de l’IA
Ce repositionnement du marché marque une étape clé. L’IA en entreprise ne se limite plus à des initiatives isolées, mais s’inscrit dans des stratégies globales, pilotées par les enjeux métiers et financiers.
À travers ses annonces, Dell illustre cette transition vers une IA plus structurée, où la maîtrise des données, des infrastructures et des coûts devient centrale. Une dynamique qui dépasse les seuls effets d’annonce et traduit une évolution plus large du marché, désormais orienté vers l’industrialisation et la recherche de valeur tangible.
