La promesse de l’IA générative d’accroître la productivité et de renforcer les capacités des entreprises a retenu l’attention des dirigeants de nombreux secteurs : selon le rapport de F5 État des stratégies applicatives 2025, la quasi-totalité des personnes interrogées (99 %) ont déclaré être à l’aise avec l’utilisation de l’IA, non seulement pour faciliter la prise de décision, mais aussi pour automatiser au moins une fonction opérationnelle.
« Partout dans le monde, les organisations accélèrent le déploiement de l’IA générative et d’autres technologies émergentes afin de transformer leurs méthodes de travail, leur façon d’innover et leurs interactions avec leurs clients », a déclaré Kunal Anand, directeur de l’innovation chez F5.
Cependant, les modèles d’IA générative standard reposant sur des grands modèles de langage (LLM) prêts à l’emploi manquent souvent d’informations à jour et d’intelligence contextuelle pour jouer un rôle stratégique et digne de confiance dans l’environnement commercial dynamique d’aujourd’hui, où l’accès aux données en temps réel, l’expertise propre au domaine et la précision de la prise de décision sont essentiels à la réussite.
Les organisations qui cherchent à intégrer des applications d’IA générative à une source d’informations plus récentes, plus précises et propres à leur domaine déploient la génération augmentée par récupération (RAG), un cadre d’IA qui combine des approches fondées sur la récupération et la génération afin d’améliorer la qualité et la précision des réponses générées par l’IA.
L’IA d’entreprise est un sport d’équipe
L’intégration réussie de la RAG dans une infrastructure d’IA d’entreprise ne se résume pas à une simple solution prête à l’emploi. La RAG nécessite l’orchestration de multiples composants et technologies, et illustre parfaitement le fait que, pour réussir, les solutions d’IA d’entreprise doivent s’appuyer sur un écosystème ouvert et collaboratif réunissant fournisseurs de technologies, partenaires d’infrastructure et partenaires de distribution.
Le déploiement de la RAG fait intervenir de nombreux fournisseurs, notamment dans les domaines du stockage de données, des plateformes de conteneurs, des LLM, des outils de gestion du trafic, des API et de l’infrastructure backend, entre autres. L’IA d’entreprise est véritablement un travail d’équipe et, chez F5, nous sommes conscients que de nombreux acteurs doivent unir leurs forces pour permettre à nos clients de déployer l’IA à grande échelle. Pour réussir, il faut pouvoir s’appuyer sur un réseau collaboratif réunissant des fournisseurs de technologies capables de proposer des composants et des logiciels de premier ordre, sur des partenaires de distribution capables de transformer les outils en résultats concrets pour l’entreprise, ainsi que sur une approche qui considère l’IA non pas comme un produit, mais comme un écosystème de solutions.
Une base supérieure pour l’IA
F5 et Red Hat OpenShift AI fournissent une base robuste et unifiée pour déployer la RAG dans les LLM, tout en répondant aux importantes problématiques de sécurité et de gestion du trafic liées à l’intégration de données provenant de sources multiples dans un système d’IA générative. Red Hat et F5 entretiennent depuis longtemps un partenariat technologique, et leur collaboration actuelle offre une plateforme robuste, sécurisée et évolutive pour les initiatives basées sur l’IA, notamment l’intégration de la RAG dans les LLM existants.
F5 et Red Hat sont des leaders reconnus : F5 a été désignée comme l’une des 25 « entreprises d’IA les plus en vue pour les centres de données et l’edge » par CRN, qui cite la « plateforme tout-en-un de fourniture et de sécurité des applications […] permettant aux entreprises de répondre aux besoins liés aux réseaux multicloud ainsi qu’à la sécurité de l’IA et des API ». Red Hat est reconnue comme un leader des solutions d’entreprise open source par Dataquest, qui affirme que son « innovation open source définira la prochaine ère de l’informatique d’entreprise ».
La combinaison des technologies avancées de F5 en matière de sécurité et de gestion du trafic et de Red Hat OpenShift AI, une plateforme avancée de développement d’applications d’IA, contribue à établir une infrastructure plus sécurisée et évolutive pour les initiatives axées sur l’IA. Les entreprises peuvent déployer leurs applications d’IA en toute confiance, sachant qu’elles sont protégées contre les cybermenaces en constante évolution et capables de répondre aux exigences élevées des charges de travail d’IA modernes.
“La génération augmentée par récupération (RAG) nécessite l’orchestration de multiples composants et technologies. Elle illustre parfaitement le fait que, pour réussir, les solutions d’IA d’entreprise ont besoin d’un écosystème ouvert et collaboratif réunissant fournisseurs de technologies, partenaires d’infrastructure et partenaires de distribution.”
Red Hat, F5 et leur écosystème de partenaires technologiques continueront à collaborer afin d’aider leurs clients à connecter et à sécuriser leurs applications et leurs API dans des environnements hybrides complexes. Alors que les entreprises explorent le potentiel de l’IA, elles peuvent compter sur des fournisseurs de confiance comme Red Hat et F5 pour leur proposer une plateforme cohérente et unifiée, permettant de maintenir des environnements d’IA faciles à gérer, rentables et sécurisés, et de créer ainsi un cadre où innovation et sécurité vont de pair.
Défis liés à l’intégration de la RAG dans les LLM existants
Le RAG devient de plus en plus indispensable pour les applications d’IA générative destinées aux entreprises, et le marché du RAG devrait connaître une croissance considérable dans les années à venir, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 44,7 % entre 2024 et 2030, pour atteindre potentiellement 11,03 milliards de dollars d’ici 2030.
Bien que la RAG puisse considérablement améliorer les résultats des applications d’IA générative, son intégration aux LLM n’est pas simple, car elle accroît fortement la complexité des systèmes et les risques de sécurité, du fait que ses composants de données supplémentaires sont répartis entre plusieurs environnements numériques et bases de connaissances externes. Les connexions réseau nécessaires à la transmission des requêtes de récupération et des réponses enrichies présentent des risques pour la sécurité et de fuite de données, et exigent des contrôles d’accès stricts ainsi que des mécanismes de chiffrement afin de protéger les données sensibles.
L’intégration de Red Hat OpenShift AI aux services F5 Distributed Cloud et à F5 BIG-IP Next for Kubernetes fournit un socle de services offrant des technologies avancées de sécurité et de gestion du trafic afin de prendre en charge et de protéger de nombreux cas d’usage de la RAG.
Distributed Cloud Services sont des services SaaS de sécurité, de mise en réseau et de gestion des applications qui permettent aux clients de déployer, de sécuriser et d’exploiter leurs applications dans un environnement cloud natif, partout où cela est nécessaire : dans le centre de données, dans des environnements multicloud, à la périphérie du réseau ou en périphérie de l’entreprise.
De son côté, BIG-IP Next for Kubernetes optimise la gestion et la répartition du trafic entre les clusters de traitement de l’IA, en assurant des communications API évolutives et efficaces pour prendre en charge les charges de travail basées sur la génération augmentée de récupération (RAG), ainsi que des flux de données fiables et hautement performants, sans dégradation des performances.
La récente annonce de Meta concernant sa gamme de LLM Llama 4, dont Llama 4 Scout est doté d’une fenêtre contextuelle de 10 millions de tokens, a suscité des commentaires selon lesquels des fenêtres contextuelles aussi étendues pourraient bientôt rendre le RAG obsolète. Cependant, les LLM Llama 4 sont préentraînés et autonomes, sans accès en temps réel à des données externes ou privées, sauf s’ils sont explicitement conçus pour intégrer ces fonctionnalités. À l’inverse, le RAG permet aux modèles de récupérer et d’intégrer en temps réel les informations les plus récentes et les plus pertinentes issues de vastes référentiels de données, garantissant ainsi des résultats d’IA à la fois précis et adaptés au contexte. F5 estime que le RAG restera un mécanisme fondamental de l’IA générative, car il répond mieux à la nature dynamique et interactive des workflows d’IA.
Une plateforme conjointe de F5 et Red Hat pour protéger les charges de travail RAG
Le déploiement de Distributed Cloud Services et de BIG-IP Next for Kubernetes sur Red Hat OpenShift AI permet de créer une solution de sécurité renforcée pour protéger les charges de travail RAG. La plateforme conjointe de F5 et Red Hat améliore la fiabilité et l’évolutivité du RAG, tout en offrant une base facile à gérer pour les solutions d’IA générative enrichies par le RAG, qui gagnent ainsi en précision et en pertinence afin d’améliorer les résultats et l’expérience utilisateur.
Pour en savoir plus, consultez la présentation de la solution. Et si vous prévoyez d’assister au Red Hat Summit cette année, participez à une session F5.
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