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Écrit par : IT Pro

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Publié le : 23 Novembre 2025

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À l'ère de l'évolution rapide des demandes des centres de données, des stratégies infonuagiques hybrides et de la complexité multi-cloud, de nombreuses organisations se sont tournées vers Fondation VMware Cloud (VCF) pour unifier et simplifier leur infrastructure. Avec calcul intégré, stockage, mise en réseau et gestion Voir également les notes explicatives de la nomenclature combinée., le FCV promet un modèle opérationnel cohérent à l'échelle des locaux et des environnements de cloud public. Mais pour les premiers adoptants — ceux qui ont mis en œuvre le VCF dans la première vague — la vraie question n'est pas simplement: «Qu'est-ce qu'il peut faire?», mais «qu'a-t-il coûté, et quel retour avons-nous obtenu? (en milliers de dollars)

Cet article explore les considérations de coûts, les paramètres de ROI et les réactions concrètes des organisations qui ont adopté le FCV au début. Il met en lumière les leçons apprises, l'ampleur du phénomène, les coûts cachés et les secteurs où le FCV offre une forte valeur — et où il manque.

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Qu'est-ce que VMware Cloud Foundation?

VMware Cloud Foundation est une plateforme clé en main qui intègre :

• vSphere (virtualisation de calcul)

• vSAN (logiciel de stockage défini)

• NSX (réseau défini par le logiciel)

• Développement durable Gestionnaire (automatisation du cycle de vie)

L'intention est d'offrir une capacité de modèle opérationnel dans les centres de données privés et de s'étendre facilement aux paramètres publics du cloud (p. ex., le cloud VMware sur AWS). La promesse : déployer une pile complète de datacenter (SDDC) définie par le logiciel en semaines plutôt qu'en mois – et la gérer de façon cohérente.

Pour les premiers adoptants, l'appel était fort : remplacer les silos à trois niveaux existants, réduire l'étalement de l'infrastructure, automatiser le patching et le cycle de vie, s'étendre au nuage au besoin et construire une base à l'épreuve de l'avenir.

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Adoptant précoce Contexte : Pourquoi les organisations Choisir VCF

Les organisations qui ont dirigé le FCV partagent généralement des facteurs communs :

• Ils ont dû faire face à des frais généraux d'exploitation élevés provenant de l'infrastructure existante – de multiples réseaux de stockage, de multiples tissus réseau, de cycles de patchs manuels.

• Ils ont souhaité une trajectoire nuageuse hybride cohérente (sur-prém + nuage) sans réarchivage.

• Ils ont cherché plus rapidement à commercialiser de nouveaux services (fourniture de MV, soutien des conteneurs, sites bord/distribution).

• Ils s'étaient engagés en premier lieu à la virtualisation, utilisaient largement les technologies VMware et considéraient le VCF comme une évolution naturelle.

• Ils prévoyaient une augmentation des demandes : Analyse AI/ML, infrastructure de bureau virtuelle distribuée (VDI), déploiements bord/branche.

Ces facteurs se sont combinés pour présenter une analyse de rentabilisation convaincante pour le FCV, mais l'analyse de rentabilisation a dû se traduire par des économies de coûts et/ou des recettes.

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Composantes de coûts d'un déploiement de la Fondation VMware Cloud

Lors de l'évaluation des coûts & ROI, il est essentiel de décomposer tous les composants — pas seulement la licence de logiciel. Les premiers adoptants citent les seaux de coûts suivants:

3.1 Licence de logiciel

• vSphere, vSAN, NSX, SDDC Gestionnaire — souvent groupé dans VCF Enterprise ou Platinum éditions.

• Abonnement ou modèles perpétuels (selon le moment d'achat et la région).

• Autres éléments: Soutien VMware Tanzu/Kubernetes, services NSX supplémentaires (par exemple micro-segmentation).

• Frais d'entretien et de soutien (S & S) ou de renouvellement d'abonnement.

3.2 Matériel/infrastructure

• Serveurs certifiés pour VCF (souvent Nutanix, Dell EMC, HPE, Cisco).

• Matériel de stockage / réseaux commerciaux ou nœuds de cluster vSAN.

• Mise en réseau — dessus des commutateurs de rack, éventuellement des passerelles matérielles NSX, etc.

• Puissance/refroidissement, espace de plancher datacenter.

3.3 Services et personnel de déploiement

• Phases de conception, de planification et d'épreuve de conception.

• Services professionnels de VMware ou intégrateur partenaire.

• Formation interne du personnel.

• Temps nécessaire pour déployer et intégrer les systèmes existants.

• Migration possible des charges de travail, tests, validation.

3.4 Coûts opérationnels

• Opérations en cours : patching, cycle de vie, surveillance, mises à niveau.

• Dépenses de personnel (SysAdmins, Ingénieurs réseau).

• Les coûts de transport en réseau (en particulier l'évacuation des nuages hybrides).

• Coûts de sauvegarde/DR, frais de sécurité/segmentation.

3.5 Coûts d'opportunité et coûts cachés

• Perturbation pendant la migration.

• Délais de déclassement du système hérité.

• Suroffre de capacité.

• Risque de verrouillage et coûts de migration futurs.

Les premiers adoptants ont souligné que ne comptabilise pas tous ces éléments de coûts dans l'analyse de rentabilisation conduit à un ROI trop optimiste.

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ROI métriques: Ce que les premiers adoptants voient

D'après les études de cas et les entrevues, les premiers adoptants du FCV font état de ces principaux indicateurs de rendement :

4.1 Réduction du délai de prestation / prestation accélérée des services

Un avantage majeur : le déploiement rapide des services d'infrastructure. Par exemple, les organisations ont déclaré fournir un nouveau groupe de logiciels virtuels en quelques semaines plutôt qu'en quelques mois, réduisant ainsi le temps de mise sur le marché des applications. Cette accélération se transforme en valeur commerciale en permettant de lancer plus rapidement des produits, d'embarquer de nouveaux clients ou de tester de nouveaux services.

4.2 Économies opérationnelles

En convergeant le calcul, le stockage et le réseau dans une pile définie par logiciel avec l'automatisation intégrée du cycle de vie (SDDC Manager), les organisations ont noté :

• Moins de fenêtres de patchage manuel

• Réduction des temps d'arrêt des mises à niveau

• Opérations simplifiées (moins de complexité pour les fournisseurs)

• Réduction de l'empreinte de stockage via vSAN et de duplication

• Puissance/refroidissement moindre en raison de l'utilisation plus dense des grappes

Une grande institution financière a signalé une réduction de 20 % des coûts opérationnels de l'infrastructure après une année d'adoption du FCV.

4.3 Consolidation des infrastructures

L'héritage des systèmes à trois niveaux (calcul séparé, réseaux de stockage, SAN/NAS, tissus réseau) a souvent des ballonnements et des silos. Le VCF a permis la consolidation en nœuds normalisés, ce qui a permis de réduire les UGS, de réduire l'étalement et de réduire l'empreinte des datacenters. Cela a réduit à la fois CapEx et OpEx.

4.4 Préparation à l'hybride/au nuage

Certaines entreprises ont bénéficié de la trajectoire d'extension du cloud de VCF: elles ont utilisé VMware Cloud sur AWS ou d'autres terminaux cloud pour faire exploser les charges de travail. Ce besoin réduit de sur-fourniture sur site pour la demande de pointe, donnant une flexibilité des coûts.

4.5 Sécurité et conformité accrues

Comme le FCV appuie la microsegmentation intégrée de la NSX et l'établissement de réseaux cohérents, certaines organisations ont constaté qu'elles pouvaient réduire les risques d'infractions, réduire le coût des vérifications et éviter les amendes. Bien que plus difficile à quantifier, les premiers adoptants traitent cela comme un facteur de ROI souple.

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Quels sont les défis que les premiers adoptants doivent relever?

Tout n'était pas lisse. Quelques points de douleur clés:

5.1 Investissements directs

Le déploiement du FCV exigeait souvent un investissement initial considérable dans le matériel certifié, les services de partenaires et la formation. Certaines organisations ont sous-estimé ce coût ou retardé la migration pour amortir les infrastructures existantes.

5.2 Complexité et compétences

Même si VCF promet simplicité, en réalité vous avez encore besoin de personnel qualifié dans vSphere, vSAN, NSX, SDDC Manager, intégration de cloud hybride. Les premiers adoptants notent un écart de compétences dans les équipes opérationnelles.

5.3 Frais généraux de migration

Le transfert de la charge de travail au FCV a nécessité une planification, parfois une refacturation, et des problèmes imprévus de temps d'arrêt ou de compatibilité. Certaines applications plus anciennes n'ont pas correctement tracé la nouvelle architecture.

5.4 Coûts d'exploitation cachés

Alors que l'automatisation a réduit de nombreuses tâches manuelles, la réalité est que vous êtes toujours en charge de la surveillance, de la planification des capacités, de l'intégration d'outils tiers, de sauvegarde/DR, et de l'appui du site bord/branche - coûts qui ont été sous-estimés dans l'analyse de rentabilisation initiale.

5.5 Retards dans la réalisation du ROI

Quelques organisations ont trouvé la période de récupération plus longue que prévu (2–3 ans plutôt que 1). Parce que les économies s'accumulent au fil du temps (moins de patching, moins de temps d'arrêt, moins d'UGS) il faut de la patience.

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Coût par rapport au ROI Exemple : Un adoptant précoce hypothétique

Laissez-vous guider par un exemple simplifié basé sur les rapports d'adoptes précoces:

Scénario

Une entreprise de taille moyenne exploite 500 machines virtuelles sur une infrastructure à trois niveaux existante dans deux datacenters. Ils décident d'adopter le FCV pour consolider, moderniser et se préparer au nuage hybride.

Coûts (année 0)

• Actualisation du matériel : 1,5 M$

• Licences et support logiciels (3 ans): 600 k$

• Services & déploiement: 300 k$

• Formation et gestion du changement : 100 000 $
  Coût initial total: 2,5 M$

Coûts annuels permanents (années 1 à 3)

• Entretien/soutien : 150 000 dollars

• Personnel/opérations pour la nouvelle pile : 400 k$

• Coût de la passerelle/DR en nuage hybride: $50k
  Coût d'exploitation annuel total: 600 k$

Économies/valeurs réalisées

• Réduction du nombre de tableaux de stockage + élimination de SAN : économisé 200 k$/an

• Automatisation opérationnelle → temps de travail libéré équivalent $150k/an

• Fourniture plus rapide → valeur d'entreprise (un nouveau délai de service plus court) estimé à 100 k$/an

• Évité le cycle de mise à niveau de l'héritage (qui aurait coûté 800 k$ au cours de la troisième année) : amorti à 270 k$/an sur 3 ans

Incidence annuelle nette

Valeur annuelle ~ 720k$ (200k + 150k + 100k + 270k) moins coût annuel 600k$ = avantage net ~ 120k$ au cours des années 1 à 3.

Remboursement et ROI

• Coût initial: 2,5 M

• Avantage net annuel : ~120k → remboursement ~ 21 ans (!) (ce nombre n'est évidemment pas acceptable).
  Cela démontre à quel point les analyses de rentabilisation peuvent être irréalistes.
  Si l'entreprise réutilise du matériel plus longtemps, obtient des avantages plus importants et évite les coûts d'héritage plus élevés, la récupération pourrait diminuer à 3-5 ans plutôt qu'à 21.

La leçon : Les hypothèses optimistes sont importantes.

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Meilleures pratiques pour maximiser le ROI avec le FCV

De l'expérience des premiers adoptants, ces pratiques aident à :

1. Matériel de taille droite soigneusement — ne pas trop acheter juste au cas où.

2. Maximiser l'utilisation de vSAN — le traiter non seulement comme un stockage, mais comme un élément du jeu de valeurs.

3. Automatiser le cycle de vie via SDDC Manager — tenir le logiciel à jour, réduire les fenêtres de patch.

4. Formez votre équipe opérationnelle tôt — attribuer une appropriation et une gouvernance claires au SDDC.

5. Utiliser des capacités hybrides sagement — le nuage éclate seulement là où il a du sens, et surveille l'évacuation/l'overhead.

6. Créer une analyse de rentabilisation détaillée avec tous les seaux de coûts définis (CapEx, OpEx, migration, coûts cachés).

7. Définition mesurable ICR: par exemple, temps de déploiement de nouveaux clusters, temps moyen de réparation (MTTR), coût de l'infrastructure par VM, nombre de réseaux de stockage, économies d'énergie/refroidissement.

8. Planifier les vagues migratoires — commencer par des charges de travail moins importantes pour éviter les risques élevés.

9. Tirer parti de l'expertise des partenaires — l'adoption précoce est bénéfique lorsque les intégrateurs offrent les meilleures pratiques et réduisent les surprises.

10. Surveiller et ajuster — réaliser que le ROI intervient sur plusieurs années, donc suivre chaque année, affiner les hypothèses, et peut-être prolonger la durée de vie du matériel ou la capacité de réutilisation pour de nouvelles initiatives (comme l'IA/VDI).

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L'avenir du FCV et les perspectives d'adoption précoce

Les premiers adoptants croient que le FCV est bien placé pour répondre à l'évolution des besoins en TI :

• Déploiement des bords/branches: les modèles de grappes compactes rendent VCF adapté aux sites éloignés.

• Charge de travail AI/ML: tandis que VMware élargit le support GPU et l'intégration Tanzu, les organisations s'attendent à ce que VCF héberge l'inférence et la charge de travail des conteneurs (conduire plus de valeur).

• Cohérence multi-cloud: La possibilité d'exécuter des charges de travail vSphere sur AWS/Azure via VMware Cloud et de gérer sous une seule vitre est considérée comme une victoire stratégique.

• Durée de gestion du cycle de vie: Avec plusieurs années d'expérience sur le terrain, les nouvelles versions de VCF sont plus robustes, réduisant ainsi les risques pour les nouveaux adoptants.

Toutefois, les premiers adoptants avertissent que Le futur ROI dépend de l'utilisation du VCF comme plate-forme, et non pas seulement du remplacement de l'infrastructure.. Cela signifie : déployer de nouveaux services, moderniser des applications, accélérer les résultats d'affaires, et non pas simplement les vieux VM sur VCF et attendre des miracles.

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Résumé & Takeaways clés

• VMware Cloud Foundation offre une plateforme convaincante pour le cloud privé/hybride, en particulier pour les entreprises déjà investies dans VMware.

• Les premiers adoptants voient la valeur d'une fourniture plus rapide, d'une consolidation, d'économies opérationnelles, d'une préparation hybride et d'un renforcement de la sécurité et de la conformité.

• Mais l'analyse de rentabilisation est non automatique — les investissements initiaux importants, les coûts cachés, les lacunes en matière de compétences et la complexité de la migration réduisent tous les ROI, sauf si ils sont gérés.

• La période de récupération variera — les cas réalistes montrent 3 à 5 ans de récupération si les hypothèses sont retenues; les cas trop optimistes ne pourront jamais être remboursés.

• La valeur réelle vient lorsque VCF est traité comme un catalyseur pour de nouveaux services (AI/ML, VDI, éclatement du cloud hybride) plutôt que simplement le remplacement de l'infrastructure.

• Les meilleures pratiques (formation, adéquation, automatisation, gouvernance, ICR, soutien des partenaires) font la différence entre le succès et la déception.

• Les premiers adoptants s'attendent à ce que, à mesure que la plate-forme se développera et que la charge de travail deviendra plus exigeante, la valeur ne fera qu'augmenter, en particulier pour les cas d'utilisation hybrides et de bord.

Pour les organisations qui envisagent la fondation VMware Cloud aujourd'hui, le conseil est : Entrez les yeux ouverts. Élaborer une analyse de rentabilisation solide, cartographier tous les coûts, définir vos résultats mesurables et s'engager à tirer parti de la plateforme pour l'innovation, et pas seulement la consolidation.

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Publié le : 23 Novembre 2025

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Pendant plus d'une décennie, le cloud computing a dominé la stratégie informatique des entreprises et des startups. Migrer tout vers AWS, Azure, ou Google Cloud est devenu le par défaut. L'infrastructure locale est souvent considérée comme dépassée, coûteuse et rigide.

Mais 2025 marque un tournant décisif.

Une nouvelle tendance se dessine : un retour vers une infrastructure hybride et même locale – pas au lieu du nuage, mais à côté, sous l'effet des pressions sur les coûts, des problèmes de localisation des données, des besoins en performance et d'une vague de nouvelles charges de travail liées à l'IA.

Ce changement modifie la façon dont les organisations pensent à l'architecture, au risque, à la conformité et à l'échelle à long terme. Il n'est plus question de si le nuage est juste, mais combien le nuage est optimal.

Autrement dit : Cloud-Only se termine. Cloud-Smart commence.

Laissez tomber le paysage.

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Nuage en 2025 — Toujours puissant, mais changeant

Le nuage continue de croître, mais l'élan change.

Les forces du nuage en 2025

• Échelle instantanée

• Répartition mondiale

• Haute résilience

• Pas de dépenses d'immobilisations initiales

• Grandes intégrations des écosystèmes

• Parfait pour les lancements rapides de produits

Les plates-formes Cloud continuent également de diriger :

• Bases de données gérées

• Outillage du développeur

• Automatisation de la sécurité

• Kubernetes orchestration

• Plateformes sans serveur

• Stockage distribué

• Calcul des bords

Mais le nuage a de nouvelles faiblesses

En 2025, l'industrie reconnaît les désavantages qui ont longtemps été ignorés :

1 Augmentation des coûts

Les factures de nuages en fuite sont devenues l'un des plus gros problèmes de 2023-2025.

Entreprises découvertes:

• L'escalade est facile

• C'est la fin. pas

• Les frais de données sortantes (entrée) sont douloureux

• Les prix de calcul sont collants

• Les coûts de disponibilité du GPU ont explosé

2 Le verrouillage du fournisseur concerne :

Quitter AWS ?
Presque impossible une fois profondément dans l'écosystème.

3 Performances imprévisibles

Surtout pour:

• Charges de travail en matière d'IA

• analyse en temps réel

• systèmes de transactions financières

• inférence interne LLM

4 Contraintes réglementaires

De nouvelles lois sur la protection de la vie privée en 2024/2025 imposent la souveraineté des données dans certaines industries.

Le nuage peut se conformer, mais pas toujours facilement.

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Infrastructures locales en 2025 — Pas mort. Encore une fois.

Les infrastructures locales étaient censées être obsolètes.

Mais quelque chose de surprenant s'est produit en 2023-2025:
Les entreprises ont recommencé à acheter des serveurs.

Pourquoi ?

Nouvelles motivations conduisant à l'adoption sur place

• Marché du serveur 2ème main Mature

• GPU d'occasion abordable

• Des systèmes de rack compact puissants

• Piles d'IA open-source

• Initiatives privées en matière d'IA

• Une meilleure virtualisation

• TCO à long terme moins cher pour une charge de travail stable

Le coût est le principal moteur

Si la charge de travail est :

• stable

• prévisible

• permanente

Les gérer localement devient considérablement moins cher après 2 à 3 ans.

L'infrastructure AI a tout changé

Un entraînement ?
Inférence ?
Recherche vectorielle ?

Voici les mangeurs d'eau matériels.

Posséder des GPU est moins cher que de les louer à l'échelle.

Avantages du local en 2025

• Honoraires d'évacuation zéro

• Contrôle complet

• Meilleure performance brute

• Capex prévisible

• Une posture plus forte en matière de confidentialité

• Rentabilité à long terme

Désavantages

• Frais généraux d ' entretien

• Refroidissement + demande énergétique

• Compétences requises du personnel

• Échelle plus lente

• Dépenses d'investissement à l'avance

Pourtant...la tendance est à nouveau en hausse.

Le véritable gagnant en 2025 : les modèles hybrides

Hybrid n'est plus un compromis, c'est une stratégie.

En 2025, hybride signifie:

• charge de travail critique localement

• charge de travail évolutive dans le cloud

• AI dans les groupes spécialisés

• stockage de données mixte selon la conformité

• calcul distribué

Exemples

Exécuter l'inférence localement
L'inférence de l'échelle éclate sur les GPUs nuageux

Conserver des bases de données internes locales
Mais utilisez CDN cloud pour la mise en cache globale

Les archives de magasin bon marché sur site
Mais l'analyse dans un lac de données nuageuses

Formation locale + pipelines de déploiement cloud

Hybrid résout la majorité des problèmes que le cloud OU local seul ne peut pas résoudre.

Pourquoi Hybrid gagne

• Réduction du plafond des coûts

• Latence inférieure

• Meilleure conformité

• Échelle flexible

• Indépendance partielle par rapport aux fournisseurs

• Redondance

Hybrid est également stimulé par les nouvelles technologies:

• sur site Kubernetes

• clusters bord

• services de colocation

• Systèmes de stockage locaux compatibles S3

• racks GPU internes

• infrastructures d'éclatement des nuages

2025 marque la maturité de l'hybride modèle, pas une exception.

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Pourquoi la tendance est en train de changer.

Quatre grandes forces motrices en 2025 :

1. Réévaluation des coûts

Les conseils d'administration demandent :
Pourquoi le cloud nous coûte-t-il plus chaque trimestre ? (en milliers de dollars)

2. La réalité matérielle de l'IA

La demande du GPU a brisé les hypothèses du cloud.

3. Règlements

Les lois sur la souveraineté des données + les lois sur la conformité à l'IA ont changé de stratégie à l'échelle mondiale.

4. Échéance de la technologie de pointe

Kubernetes + l'automatisation a rendu les opérations plus faciles que jamais.

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Ce que font les entreprises en 2025

C'est la nouvelle tendance de l'architecture :

Nuage pour :

• Plateformes SaaS

• Répartition à l ' échelle mondiale

• charge de travail dynamique

• présence du bord

• fonctions sans serveur

• prototypes

• déploiement rapide

Local pour:

• Calcul AI

• opérations de données sécurisées

• charge de travail élevée

• systèmes existants

• charge de travail prévisible

• stockage à long terme

Hybride pour:

• modernisation des entreprises

• optimisation des coûts

• échelle + conformité à la fois

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Quelle stratégie convient à quelle organisation?

Nuage seulement

Meilleur pour :

• démarrages

• petites entreprises

• prototypes rapides

• équipes non techniques

• produits mondiaux à échelle imprévisible

Lourds locaux

Meilleur pour :

• banques

• télécommunications

• État

• défense

• établissements médicaux

• entreprises privées d'IA

Hybride

Meilleur pour :

• entreprises intermédiaires

• grandes sociétés

• Laboratoires de recherche sur l'IA

• Plateformes SaaS atteignant la maturité

• médias / entreprises VFX

• universités

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La véritable nouvelle tendance de 2025 : l'architecture Cloud-Smart

Oubliez Cloud-First.
Oubliez le Cloud.

La nouvelle tendance se forme :

Cloud-Smart

Utilisez le nuage où il est logique.
Utilisez le local où il est mieux.
Utilisez l'hybride là où c'est optimal.

L'économie rationnelle gagne.
Pas idéologique.

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Conclusion: L'avenir est multidimensionnel

2025 marque la fin de l'ère de la pensée binaire.

Pas de nuage ou local.

Mais nuage ET local – équilibré intelligemment.

Le nuage n'est plus une révolution.
Le local n'est plus dépassé.
Hybrid n'est plus transitoire.

Les trois coexistent maintenant stratégiquement.

Les entreprises prospères en 2025 et au-delà seront celles qui conçoivent des infrastructures basées sur:

• comportement de la charge de travail

• besoins en matière de conformité

• logique économique

• prescriptions de performance

• durabilité à long terme

C'est la nouvelle tendance qui se dessine.

Et ce n'est que le début.

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Écrit par : IT Pro

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Publié le : 23 Novembre 2025

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Au cours de la dernière décennie, l'informatique en nuage a remodelé l'entreprise. Les organisations ont migré leur charge de travail vers des hyperéchelles à une vitesse sans précédent, attirée par la souplesse, l'échelle, la réduction des frais généraux opérationnels et la facturation basée sur la consommation. Pendant des années, le nuage-première n'était pas seulement une stratégie — c'était une hypothèse.

Mais en 2024-2025, le paysage des entreprises a commencé à changer. Au début, calmement. Maintenant, c'est évident.

Les entreprises — entre les finances, les soins de santé, l'industrie manufacturière, la défense, les télécommunications et même la technologie — sont de plus en plus en train d'inverser le cap et d'apporter une partie de leurs infrastructures. retour en maison. Ne pas abandonner entièrement le nuage, mais investir de nouveau stratégiquement dans Matériel sur site, datacenters, et de calcul dédié.

Pourquoi ça se passe maintenant ?

Alors que les coûts du cloud s'envolent, que la charge de travail de l'IA explose, que les règles de souveraineté des données se resserrent et que la prévisibilité des infrastructures devient essentielle, les entreprises redécouvrent la valeur de la possession du métal.

Cet article explore les principales forces qui animent cette transition, les charges de travail qui reviennent chez eux et à quoi ressemble la nouvelle ère hybride.

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La hausse des coûts des nuages est un point de rupture

Pour de nombreuses entreprises, le cloud n'est plus moins cher, surtout à l'échelle.

Au cours des deux dernières années, la courbe des coûts a considérablement changé :

• Les frais d'entreposage ont explosé.

• Les frais d'évacuation se sont accumulés.

• Les engagements en cas de réserve sont devenus difficiles à prévoir.

• La tarification de l'IA a fortement augmenté.

• Les déchets de nuages sont devenus rampants.

De nombreux CFO disent maintenant que le cloud OpEx a augmenté plus rapidement que les revenus.

Le fait de posséder du matériel — autrefois considéré comme coûteux — est aujourd'hui Stratégie d'optimisation des coûts.

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La prévisibilité bat l'élasticité pour la plupart des charges de travail

L'échelle élastique en nuage est merveilleuse... pour les 5 à 10 % des charges de travail qui s'accroissent de façon imprévisible.

Mais autour 85% de la charge de travail des entreprises sont stables, croissance lente et cycle prévisible.

Pour ces charges de travail :

• L'amortissement matériel est mathématiquement supérieur.

• Le rendement est uniforme.

• L'utilisation est prévisible.

Pour ces sociétés, le cloud se charge de façon imprévisible... mais le matériel ne change pas d'avis du jour au lendemain.

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AI a complètement changé l'économie

Les charges de travail liées à l'IA ont fondamentalement modifié la stratégie d'infrastructure.

Pourquoi ?

Parce que la location GPU de fournisseurs de cloud est:

• coût prohibitif,

• fortement sursouscrit,

• limite de disponibilité,

• et instable pour les engagements à long terme.

Le coût de l'inférence et de la formation dans le cloud public est choquant.

Entreprises réalisées :

Le coût d'un an d'utilisation du GPU en nuage peut payer pour un cluster AI sur site.

Et parfois même avec le changement.

C'est l'un des plus grands moteurs du renversement.

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Les règles de souveraineté des données se renforcent dans le monde entier

Les gouvernements appliquent :

• lois de localisation,

• les mandats relatifs au respect des dispositions,

• les contrôles sectoriels réglementés,

• les règles de transfert transfrontalier,

• Cadres de protection des renseignements personnels (RGPD, AIA, HIPAA, PCI-DSS).

Les entreprises des secteurs réglementés sont contraintes d'internaliser les charges de travail critiques.

Pour certaines industries, le stockage de données dans un autre pays (ou dans une autre entreprise) n'est plus légalement acceptable.

L'assurance de conformité est en cours de préparation.

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Les équipes de sécurité repensent le modèle Cloud

Le cloud traditionnel suppose « faire confiance au fournisseur ».

Mais cette confiance s'estompe.

Les dirigeants de la sécurité sont préoccupés par :

• risque partagé-tenant,

• vulnérabilités bruyantes du voisin,

• les infractions entre clients,

• chaînes d'approvisionnement opaques,

• accès d'initiés aux hyperscaleurs,

• des erreurs de configuration du nuage,

• Le vendeur est enfermé.

Le matériel propriétaire introduit:

• vérification complète,

• gouvernance physique,

• contrôle d'accès privilégié,

• la modélisation déterministe du risque.

Pour beaucoup d'OSIC, le cloud se sent abstrait — le matériel se sent responsable.

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Le verrouillage du fournisseur est devenu dangereux

Une fois que les entreprises se déplacent vers un hyperscaler, le départ est extrêmement difficile.

Cela conduit à:

• l'escalade des coûts à long terme,

• l'absence de levier de négociation,

• une flexibilité compromise,

• confinement architectural.

Offre de grappes sur site voies de sortie.

Même si une entreprise reste multicloud ou hybride,
on-prem assure qu'ils ne sont pas piégés pour toujours.

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Latence-charges de travail critiques besoin proximité

Les industries avec une sensibilité milliseconde sont en train de déplacer les charges de travail, comme:

• les usines,

• les planchers de négociation,

• déploiements robotiques,

• agrégation de données à distance,

• les réseaux de télécommunications,

• des infrastructures autonomes.

La physique ne se soucie pas du nuage.

Latence est importante.
La proximité est importante.

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Cloud privé 2.0 n'est rien comme 2010

Aujourd'hui, le monde on-prem n'est pas l'ancienne salle des serveurs de colo.

Le matériel moderne d'entreprise est:

• défini par logiciel,

• Accéléré par l'IA,

• contenant-orchestré,

• l'auto-guérison,

• entièrement automatisé,

• gestion des nuages,

• suivi de la consommation.

Les nuages privés d'aujourd'hui ressemblent à des nuages hyperscalaires —
Juste interne.

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Quelles sont les charges de travail qui reviennent?

Le changement n'est pas uniforme — c'est stratégique.

Les charges de travail courantes pour le retour comprennent :

Groupes de formation IA
Nœuds d'inférence AI
Systèmes transactionnels essentiels à la mission
Données archivistiques réglementées
Analyse à haut débit
Systèmes de fichiers globaux
PGI et plateformes financières
Systèmes de contrôle industriel

Le nuage demeure essentiel pour :

• l'imprévisibilité,

• expérimentation,

• essais,

• services externes.

Mais la création de valeur fondamentale redevient interne.

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La nouvelle réalité de l'entreprise: Hybrid-First, Pas Cloud-First

Où Cloud-first était le mantra des années 2010...

Le mantra 2025 est maintenant :

Hybride par conception.

Pas "cloud vs hardware".

Plutôt :

Cloud + ordinateur propriétaire + bord + colocation.

Le but ?

Placer chaque charge de travail où elle fait économique et opérationnels sensuel.

Pas là où le marketing a dit qu'il appartient.

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Conclusion : Le calcul est à nouveau cool

Pas parce que le nuage a échoué.

Mais parce que les entreprises comprennent enfin :

• le nuage est puissant,

• Mais le nuage est coûteux,

• et le cloud n'est pas la solution par défaut pour tout.

Les organisations redécouvrent la valeur de la propriété :

• les courbes de coûts déterministes,

• amortissement matériel,

• contrôle de la souveraineté,

• performances prévisibles,

• réduction de la dépendance des fournisseurs,

• stabilité informatique à long terme.

Ce qui ressemblait à une tendance en arrière est en fait une tendance en avant —

vers un équilibre,
mature,
l'ère de calcul hybride optimisée.

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Publié le : 22 Novembre 2025

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Présentation

Au cours des deux dernières années, l'intelligence artificielle est passée d'un domaine de recherche de niche à un moteur central d'investissement technologique mondial. Les centres de données hyperéchelle, les supergrappes GPU, les programmes d'IA souverains et les mégaévaluations de démarrage d'IA ont dominé les titres et les portefeuilles d'investisseurs. Mais derrière l'enthousiasme, un chœur croissant de régulateurs technologiques mondiaux, de banques centrales, de chiens de surveillance du marché et d'organismes de conseil économique sonnent des alarmes.

Ils avertissent que le boom de l'IA — en particulier dans les infrastructures et les investissements — peut déjà montrer des signes précoces d'une bulle spéculative. Et si elle n'est pas contrôlée, la bulle pourrait déstabiliser les marchés, mettre à rude épreuve les systèmes énergétiques et entraîner des faillites sans précédent.

Cet article explore pourquoi les régulateurs sont inquiets, ce qui provoque la surévaluation de l'IA, les risques systémiques impliqués, et comment les gouvernements prévoient les atténuer.

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La croissance des investissements dans l'IA : une vague historique de capitaux

Pour comprendre les signes d'avertissement, il faut d'abord saisir l'ampleur des investissements.

En 2024-2025 seulement:

• Principales entreprises du cloud engagées des centaines de milliards aux centres de données et aux GPU.

• Capitaux de risque réorientés à peu près 50% du financement total dans l'IA et les startups connexes.

• Les fonds souverains gouvernementaux ont commencé à lancer des programmes nationaux d'infrastructure d'IA.

• Private equity a commencé à acquérir des sociétés de puces, des start-ups d'inférence et des laboratoires modèles agressivement.

L'IA n'est plus qu'un segment de marché. des stratégie du marché.

Et cette concentration inquiète les régulateurs.

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Pourquoi les régulateurs craignent-ils la formation d'une bulle d'IA?

La plupart des organismes de réglementation invoquent les mêmes risques sous-jacents:

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Concentration de capital extrême dans un seul secteur

De la bulle point-com au boom cryptographique, les bulles se forment lorsque:

1. le capital se précipite dans un récit,

2. les retours apparaissent garantis,

3. Les investisseurs craignent d'être abandonnés.

AI coche toutes les boîtes.

Pire encore, il s'accélère — pas ralenti.

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Surestimation de la rentabilité à court terme

De nombreux investisseurs d'IA supposent:

• monétisation instantanée,

• adoption massive immédiate,

• remplacement rapide des flux de travail existants.

Mais historiquement, la technologie transformatrice prend des années — voire des décennies — à normaliser.

Les régulateurs constatent un décalage entre les délais d'investissement et les courbes réalistes du ROI.

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Dépenses d'infrastructure dépassant la demande réelle

La demande de GPU aujourd'hui est énorme, oui.

Cependant, les analystes de la réglementation avertissent que :

• la capacité d'infrastructure de l'IA peut dépasser la maturité du logiciel,

• la demande d'inférence reste incertaine,

• l'adoption des entreprises dépend des industries résistantes au changement.

Autrement dit :
Nous construisons les autoroutes avant de savoir qui va les conduire.

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Les évaluations de l'IA sont tirées des principes fondamentaux

De nombreuses startups AI ont frappé :

• une évaluation de milliards de dollars avant recettes,

• 10x+ multiples avec un flux de trésorerie négatif,

• sauts d'évaluation basés uniquement sur l'accès GPU.

Exactement comme l'onde crypto de 2017-2022.

C'est un indicateur spéculatif classique.

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Levier d'ombre et risque élevé d'endettement

Les régulateurs craignent que l'effet de levier caché ne se propage à travers:

• prêts bancaires liés à des centres de données,

• dette souveraine liée à des projets d'IA,

• financement par capitaux privés pour les grappes GPU,

• les lignes de crédit alimentant une croissance insoutenable.

Si les évaluations de l'IA diminuent,
Il en va de même pour la valeur des garanties.

C'est le risque systémique 101.

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Parallèles historiques Les régulateurs citent

Les régulateurs continuent de se référer à:

• Dot-com (1999-2001)

• Boom des technologies propres (2007-2011)

• Crypto et Web3 surtension (2020-2022)

Les modèles s'alignent :

• hype > fondamentaux,

• capital > recettes,

• infrastructures > demande,

• valorisation > valeur.

Ils ne demandent pas si il y aura une correction —
ils demandent lorsque.

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Risques systémiques si la bulle s'effondre

Les conséquences pourraient être énormes.

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1. Démarrage en masse

Des dizaines — voire des centaines — de startups AI:

• sans recettes

• Pas de piste

• Aucune marge durable

s'évaporerait dans des mois.

Des dizaines de milliers de travailleurs pourraient être déplacés.

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2. Crash mondial de surstock GPU

Si la demande se refroidit soudainement:

• Les prix du GPU pourraient s'effondrer,

• les fabricants pourraient faire face à des stocks excédentaires,

• les chaînes d'approvisionnement pourraient déstabiliser.

AMD, Nvidia, Intel — tout le monde le sentirait.

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3. Turbulence du marché de l ' énergie

Les centres de données épuisent déjà les réseaux électriques nationaux.
Certains gouvernements imposent des moratoires.

Si la demande s'effondre:

• les investissements énergétiques deviennent bloqués,

• Les expansions d'utilité deviennent peu rentables.

Les régulateurs craignent une double instabilité:
premier surinvestissement,
puis sous-utilisé.

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4. Exposition du gouvernement

Les projets souverains d'IA pourraient faire reculer :

• pression de sauvetage,

• les dépassements budgétaires,

• l'expansion énergétique gaspillée,

• scandales d'approvisionnement,

• contre-attaque publique.

Et l'infrastructure d'IA est Pas cher.

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5. Les investisseurs en retard souffriront le plus

investisseurs de détail,
petits fonds,
les banques régionales,
petites nations,

sont rejoints Maintenant.

Historiquement ?

Les derniers venus sont les plus touchés.

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Pourquoi l'IA n'est pas Juste une bulle

Les organismes de réglementation insistent sur ce point:

L'IA est transformatrice,
mais les Échelle L'investissement est dangereux.

Deux réalités peuvent coexister :

• L'IA est réelle et révolutionnaire.

• Il peut encore y avoir une bulle d'investissement autour.

Ce n'est pas du crypto.

C'est électricité + automobiles + internet Ensemble.

Mais...
Même la technologie révolutionnaire peut être surévaluée avant la maturité.

Demandez aux entreprises de fibres optiques en 2001.

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Ce que font les régulateurs

Plusieurs actions sont déjà en cours:

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1. Test de stress financier pour l'exposition à l'IA

Les banques sont contraintes de divulguer :

• Prêts liés à l'IA,

• l'exposition aux obligations adossées à l'IA,

• collatéral lié au GPU et aux centres de données.

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2. Surveillance des évaluations de démarrage plus agressives

Surtout les licornes pré-recettes.

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3. Règlement sur la protection des réseaux électriques

Prévenir la déstabilisation du marché de l'énergie.

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4. Ralentissement des achats publics d'IA

Pour éviter de trop payer pendant les pics hype.

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5. Éducation du public et avertissements aux investisseurs

Les régulateurs veulent des investisseurs de détail informé.
Pas aveugle.

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Qu'est-ce qui ferait sauter la bulle d'IA ?

Les experts prédisent trois déclencheurs possibles :

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Déclencheur A — Suralimentation soudaine du GPU

Si la capacité rattrape enfin,
les prix s'effondrent.

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Trigger B — Faibles données de monétisation

Si les grands modèles d'IA ne génèrent pas de revenus à l'échelle.

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Déclencheur C — Choc du taux d'intérêt

L'IA dépend d'emprunts bon marché.

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Si deux coups ou plus simultanément—
C'est catastrophique.

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Le grand inconnu : l'IA grandira-t-elle assez vite pour tout justifier ?

C'est la question des milliards de dollars.

Si l'adoption de l'IA accélère rapidement,
Aujourd'hui, les dépenses deviennent prospectives.

Si ça retarde...

les investisseurs peuvent avoir des délais manifestement erronés.

Les organismes de réglementation veulent que les gouvernements soient préparés pour les deux scénarios.

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Conclusion: L'optimisme n'est pas le problème — l'optimisme aveugle est.

L'IA n'est pas une tendance qui passe.

C'est est la fondation de la prochaine ère technologique.

Mais l'histoire a prouvé quelque chose à plusieurs reprises :

Les marchés ne corrigent pas parce que la technologie est fausse.

Les marchés sont corrects parce que les attentes dépassent la réalité.

Les régulateurs n'essayent pas d'arrêter l'IA.

Ils essaient d'arrêter une autre crise économique évitable
— alimentés par l'hype, le levier et l'impatience.

Leur message est simple :

Construire, innover, s'étendre, mais de manière durable.