Rapport F5 2026 : l’inférence IA est arrivée, complexifiant un paysage informatique déjà complexe

Kunal AnandDirecteur des produits | F5

L’inférence IA est passée du stade expérimental à la production. Selon le Rapport 2026 sur l’état de la stratégie applicative de F5, 78 % des entreprises exécutent désormais l’inférence IA en interne, et une organisation compte en moyenne sept modèles d’IA en production ou en cours d’évaluation active. L’ère des investissements spéculatifs dans l’IA est révolue.

L’ère de l’IA opérationnelle est arrivée, et elle est sur le point de bouleverser ce qui fonctionne de manière fiable depuis dix ans.

L’inférence d’IA est désormais l’activité dominante des entreprises en matière d’IA

Le même rapport montre que, pour 77 % des organisations, l’inférence — et non l’entraînement ou l’ajustement des modèles — constitue la principale activité liée à l’IA. Ce chiffre témoigne d’un changement encore sous-estimé quant aux domaines où réside réellement la valeur de l’IA.

L’entraînement fait les gros titres. L’inférence fait la facture. C’est lors de l’inférence qu’un modèle traite les données réelles d’un client réel et produit un résultat sur lequel des systèmes réels vont ensuite agir. C’est là que le retour sur investissement se concrétise, que les erreurs sont détectées et que chaque choix en matière de latence, de précision et de coût se répercute sur le chiffre d’affaires. Aujourd’hui, les organisations qui tirent des bénéfices mesurables de l’IA ne sont pas celles qui possèdent le plus de modèles, mais celles qui maîtrisent le mieux leur inférence.

C’est aussi pourquoi ce constat du rapport est important : 88 % des organisations déclarent rencontrer des difficultés d’ordre architectural, organisationnel ou sécuritaire lorsqu’elles cherchent à intégrer les enseignements de l’IA dans leurs processus de travail et leur prise de décision au quotidien. Les avantages de l’inférence sont bien réels. Le coût opérationnel d’une mise en œuvre inadéquate l’est tout autant.

L’inférence IA devient rapidement un système distribué

Il faut également souligner que ces organisations n’utilisent pas un seul modèle. Elles en exploitent sept en moyenne, pour des raisons similaires à celles qui justifient le multicloud hybride : arbitrage des coûts entre fournisseurs, disponibilité dans différentes régions, souveraineté et contraintes réglementaires. Le constat est simple : aucun modèle n’est le meilleur pour toutes les tâches. Un modèle de raisonnement pour les analyses complexes. Un petit modèle pour la classification à grande échelle. Un modèle adapté à un domaine pour les processus soumis à réglementation. Un modèle moins coûteux pour les cas d’usage moins fréquents.

L’architecture multimodèle n’est pas une architecture de transition. Elle constitue un état stable, car les contraintes commerciales et techniques qui ont conduit à son émergence ne vont pas disparaître.

La conséquence sur le plan architectural est que l’inférence cesse de ressembler à un appel d’API pour s’apparenter à une flotte. Elle hérite de toutes les caractéristiques d’un système distribué : des budgets de latence qui explosent sous la charge, des défaillances partielles qui ne se manifestent que lorsqu’un client fait une capture d’écran, des coûts qui s’accumulent là où personne ne dispose de tableaux de bord, et un périmètre de sécurité qui englobe désormais chaque point de terminaison de modèle qu’un développeur peut déployer.

C’est ici qu’intervient le chiffre le plus préoccupant du rapport. Seuls 28 % des répondants déclarent rationaliser les flux de travail des développeurs grâce à un point de gestion unique de l’IA. Les 72 % restants exploitent l’inférence distribuée sans point de contrôle unique. L’inférence est devenue essentielle à l’activité, mais la plupart des entreprises la gèrent au moyen d’interfaces de contrôle fragmentées.

Un nouveau niveau de complexité pour les entreprises

Qu’est-ce que cela signifie pour les responsables du numérique ? Que la prochaine vague d’avantages concurrentiels sera opérationnelle, et non algorithmique.

Les cas d’usage sont concrets et déjà déployés en production. Des entreprises de services financiers détectent les fraudes en temps réel. Des établissements de santé accélèrent les diagnostics. Des industriels anticipent les pannes d’équipement avant qu’elles ne surviennent. Dans chaque cas, le modèle lui-même ne constitue pas le facteur de différenciation. La plupart des concurrents ont accès à des modèles similaires. Ce qui fait la différence, c’est la capacité à exécuter ces modèles de manière fiable, avec une latence adaptée, dans le respect d’une gouvernance appropriée et à un coût que l’entreprise peut supporter.

Ce qui reformule la question que toute équipe d’architecture d’entreprise devrait se poser. La question n’est pas : « Quel modèle devrions-nous adopter ? », mais : « Comment exploiter un parc distribué de modèles tout en garantissant une sécurité, une fiabilité et une maîtrise des coûts homogènes dans le cloud, sur site et en périphérie ? »

La réponse ne réside pas dans des modèles plus grands, mais dans une meilleure exploitation. Une latence réduite. Une mise à l’échelle agile. Une visibilité de bout en bout. Un contrôle stratégique des données, des identités et des coûts. Une rigueur opérationnelle appliquée à une charge de travail que, jusqu’à il y a dix-huit mois, la plupart des équipes n’avaient encore jamais exécutée en production.

Une plateforme unifiée pour l’inférence d’IA multimodèle

À mesure que les entreprises adoptent l’inférence multimodèle, la complexité qui en découle influencera davantage les résultats de leurs investissements dans l’IA que n’importe quelle décision prise isolément concernant les modèles eux-mêmes.

Les organisations qui ne parviennent pas à consolider les différents outils utilisés au sein de leur parc d’inférence s’exposent à des risques croissants en matière de sécurité, de fiabilité et de coûts. Rapport FutureScape 2026 d’IDC sur l’intelligence artificielle agentique dans le monde prévoit que « d’ici 2027, les entreprises qui ne mettront pas en place des fondations de données de haute qualité, adaptées à l’IA, subiront une perte de productivité de 15 % en raison des défaillances des systèmes génératifs et agentiques ». Ce chiffre est loin d’être négligeable. C’est le coût de la fragmentation, qui se paie chaque trimestre.

Les entreprises qui choisissent la voie opposée obtiennent le résultat inverse. En intégrant le déploiement, la sécurité et la gouvernance de l’IA dans un modèle opérationnel unique, elles bénéficient d’avantages qui se renforcent au fil du temps : une visibilité en temps réel sur l’inférence distribuée, une maîtrise des coûts et des risques, ainsi que la capacité à adopter le prochain cas d’usage de l’IA sans hériter d’une nouvelle pile d’outils.

L’enseignement tiré du multicloud hybride s’applique directement ici. Ce sont les services convergés qui ont permis de gérer l’hybride à grande échelle. Il en ira de même pour l’inférence d’IA multimodèle. Les entreprises qui l’auront compris dans les 12 à 18 prochains mois bénéficieront d’un avantage structurel qu’il sera difficile de reproduire a posteriori.

Pour aller plus loin, découvrez la plateforme F5 Application Delivery and Security Platform, conçue précisément pour répondre à ce problème. Pour consulter l’ensemble des données à l’origine de ces conclusions, téléchargez votre exemplaire du Rapport 2026 sur l’état de la stratégie applicative.

À propos de l’auteur

Kunal AnandDirecteur des produits | F5

Kunal Anand dirige l’organisation produit de F5 en tant que directeur des produits. Responsable de la vision, de la stratégie et de l’exécution des produits, il veille au développement de solutions révolutionnaires qui répondent à des enjeux critiques et offrent aux clients des expériences exceptionnelles. Dans ses précédentes fonctions de directeur de la technologie et de l’IA, Kunal a défini la stratégie et la vision de l’entreprise en matière de technologie et d’intelligence artificielle. Avant de rejoindre F5, Kunal a occupé le double poste de directeur de la technologie et de directeur de la sécurité des systèmes d’information chez Imperva. Son parcours chez Imperva a débuté en 2018 avec l’acquisition de Prevoty, une start-up spécialisée dans la sécurité des applications qu’il avait cofondée en 2013. Avant de rejoindre Prevoty, il était directeur de la technologie chez BBC Worldwide. Fort d’une longue expérience en matière d’innovation et d’une solide expertise technique, Kunal a dirigé des équipes chargées de la sécurité, des données, de la technologie et de l’ingénierie chez Gravity, MySpace et au Jet Propulsion Laboratory de la NASA. Kunal possède plus de 15 ans d’expérience dans les domaines de l’IA et de l’apprentissage automatique, notamment dans l’entraînement de modèles, l’utilisation d’algorithmes fondés sur l’IA pour améliorer les produits, ainsi que la conception et la mise en œuvre d’architectures d’IA. Kunal est titulaire d’une licence en informatique du Babson College.

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