La Linux Foundation Networking (LFN) a également profité de l’Open Source Summit Europe pour annoncer la première version d’Essedum, un projet open source qui ambitionne d’intégrer l’intelligence artificielle au cœur des infrastructures réseau. Avec sa version 1.0, Essedum propose une plateforme modulaire pensée pour orchestrer des chaînes IA de l’ingestion des données au déploiement. Explications.
Le projet Duranta, dont nous parlons ici, n’était pas la seule annonce réseau de l’Open Source Summit 2025, qui a fermé ses portes ce mercredi à Amsterdam. Une autre brique pour l’IA a été dévoilée dans le cadre du salon. Lancé initialement par Infosys, membre platine de la Linux Foundation, Essedum s’adresse aux opérateurs télécoms, fournisseurs de services cloud et chercheurs qui cherchent à accélérer l’intégration de l’IA dans le fonctionnement même des réseaux. Là où l’IA était jusqu’ici cantonnée à des applications périphériques (analyse de données, optimisation ciblée), Essedum fournit un cadre unifié pour automatiser ingestion, orchestration et déploiement de modèles en production.
Le projet reprend également des composants issus du Data Sharing Platform de la task force IA de LFN et de Thoth (Anuket), renforçant ainsi la logique de mutualisation propre à l’open source. En pratique, le projet vise à rendre les réseaux plus intelligents, plus agiles et capables d’auto-optimisation grâce à des modèles de machine learning intégrés directement dans leur fonctionnement. Une perspective qui s’inscrit dans l’évolution vers des réseaux autonomes et prépare le terrain à l’arrivée de la 6G.
La première version d’Essedum apporte déjà un socle fonctionnel solide. Elle permet d’ingérer et d’encadrer des données issues de multiples sources comme des bases MySQL, des API REST ou des espaces de stockage. Elle offre aussi la possibilité de construire des chaînes de traitement complètes pour, par exemple, entraîner ou exécuter des modèles d’intelligence artificielle, ou encore pour les déployer.
Essedum inclut en outre un exécuteur distant qui optimise les traitements les plus intensifs, ainsi qu’une interface centralisée donnant une vue d’ensemble sur les modèles, les endpoints et les services connectés.
Pour encourager l’adoption et les contributions, LFN a mis en place un environnement de test pour Essedum, en partenariat avec le laboratoire d’interopérabilité de l’Université du New Hampshire. Cet environnement permet de dupliquer facilement la plateforme et d’expérimenter ses fonctionnalités.
Les prochaines étapes incluront le support de nouveaux formats d’ingestion (PDF, tableur), l’automatisation via Docker et Helm, une gestion renforcée des accès et des secrets, ainsi qu’une compatibilité élargie avec les clouds publics.
Pour explorer le projet et tester Essedum, rendez-vous sur le site officiel : essedum.org.
