Entre hyperscalers, clouds souverains et infrastructures sur site, les néoclouds s’installent comme une nouvelle option pour les projets d’intelligence artificielle. Marc Royer, directeur général de NetApp France, analyse les promesses de ce modèle spécialisé dans le calcul GPU, mais aussi ses limites en matière de souveraineté, de coûts, d’énergie et d’intégration.
L’annonce, lors du sommet Choose France en juin dernier, par SoftBank d’un investissement pouvant atteindre 75 milliards d’euros pour déployer jusqu’à 5 GW de capacité de calcul IA en France n’est pas un fait isolé. Elle s’inscrit dans l’émergence, entre les hyperscalers américains, les clouds souverains européens et l’infrastructure sur site traditionnelle, d’une catégorie d’acteurs encore mal identifiée du grand public : les néoclouds. Nebul, Vultr, Scaleway, Sesterce : ces noms redessinent en profondeur la géographie et l’économie de l’infrastructure numérique mondiale. Le fait que Paris accueille, avec le RAISE Summit, pour la deuxième année consécutive les principaux néoclouds et plateformes d’agents IA confirme d’ailleurs cette dynamique. Et la France, pour des raisons à la fois énergétiques, réglementaires et industrielles, se trouve au centre de cette recomposition.
Une promesse séduisante
Le modèle des néoclouds repose sur une proposition simple : fournir de la puissance de calcul GPU à grande échelle, à un coût inférieur à celui des hyperscalers, avec une architecture optimisée pour l’intelligence artificielle. Là où AWS, Azure ou Google Cloud proposent un catalogue de services intégré, les néoclouds se concentrent sur le cœur du réacteur, les clusters GPU pour l’entraînement et l’inférence de modèles, ce qui leur confère une agilité tarifaire, une proximité client et une rapidité de déploiement géographique que les grands acteurs peinent à offrir. Le cas français illustre cette dynamique : Vultr opère déjà un centre de données à Paris, Sesterce s’associe à SoftBank pour le projet de Bosquel avec ses 400 emplois pérennes promis, et Mistral AI, en rachetant la plateforme serverless Koyeb pour bâtir Mistral Compute, s’apparente désormais davantage à un néocloud qu’à un simple éditeur de modèles de langage.
Des fragilités structurelles à ne pas ignorer
Il serait toutefois imprudent de voir dans les néoclouds la solution définitive aux défis de l’infrastructure IA européenne. La plupart sont des entreprises américaines soumises au CLOUD Act, ce qui constitue un obstacle majeur à la conformité avec les exigences croissantes de souveraineté européenne (AI Act, DORA, NIS2) comme l’illustre le choix du CEA d’héberger sa plateforme d’IA générative Maïa entièrement sur site. Sur le plan opérationnel, le GPU seul ne suffit pas : le passage du prototype à la production révèle des besoins complets en orchestration, stockage, sécurité et connectivité que les néoclouds ne couvrent pas seuls, pouvant recréer une complexité multi-fournisseurs. Sur le plan économique, les engagements requis ; contrats pluriannuels, prépaiements et clusters minimaux de plusieurs dizaines de GPU ; peuvent donner l’impression de réserver ce modèle aux grandes entreprises ou aux projets adossés à des fonds souverains. Ils offrent toutefois aux utilisateurs finaux une meilleure visibilité à long terme, en les protégeant des variations de prix et de disponibilité des composants informatiques. Enfin, un campus de 1 GW consomme autant d’électricité qu’une ville de plusieurs centaines de milliers d’habitants, posant la question de la proportionnalité des moyens déployés, même dans un pays au mix électrique décarboné.
Vers un écosystème hybride et ouvert
La réalité qui se dessine n’est ni celle d’un remplacement des hyperscalers, ni celle d’un retour au tout-sur-site, mais celle d’une spécialisation par couche où chaque infrastructure trouve sa pertinence selon le cas d’usage et la sensibilité des données. Entre ces deux pôles, l’enjeu central devient l’interconnexion : connexions directes entre clouds, architectures de données cohérentes et outils de gestion unifiés, tels que ceux proposés par des acteurs comme NetApp, permettront aux entreprises de placer leurs charges de travail là où elles sont le plus pertinentes, sans perdre la maîtrise de leur patrimoine informationnel. La course à la puissance de calcul est engagée ; celle à l’intelligence architecturale ne fait que commencer.
