Entre les restrictions américaines sur l’export de GPU vers la Chine, les incertitudes autour de l’accès aux modèles d’IA et l’extraterritorialité du Cloud Act, la dépendance aux hyperscalers est devenue un enjeu stratégique. Quand les chaînes MLOps reposent sur une infrastructure soumise à des décisions politiques extérieures, la question n’est plus technique : elle devient géopolitique. La bataille du cloud ne se joue plus alors seulement sur la performance, mais sur la souveraineté.
Pour s’indépendantiser des modèles fournis par les hyperscalers, il est indispensable de développer des MLOps en s’appuyant sur des clouds souverains.
Une tribune exclusive signée Alexis Gendronneau, Directeur Data & IA de NumSpot
La dépendance aux clouds extra-territoriaux : un risque systémique
Confier ses données et ses pipelines d’IA à un fournisseur soumis à une juridiction étrangère, c’est accepter plusieurs choses : qu’un changement réglementaire bloque du jour au lendemain l’accès à une ressource critique (GPU, framework, API) ; qu’un acteur décide unilatéralement de mettre un terme au support sur site, comme Atlassian, qui a imposé une migration vers le cloud à ses clients ; que la réversibilité devienne un vœu pieux, tant les services propriétaires enferment les organisations dans des architectures verrouillées ; ou encore que les données fassent l’objet d’une exploitation tierce.
Pour les chaînes MLOps, cette dépendance se traduit par une fragilité opérationnelle, qui s’illustre par des déploiements et un monitoring tributaires de services non maîtrisés, des contraintes de conformité impossibles à garantir sur des clouds soumis à d’autres lois que le RGPD, ou encore une capacité de mise à l’échelle qui repose sur la bonne volonté de fournisseurs externes, eux-mêmes soumis à des tensions géopolitiques. En d’autres termes : bâtir ses pipelines d’IA sans maîtrise de son socle, c’est construire sur du sable.
Vers une alternative souveraine, avec l’open source et un cloud européen
La bonne nouvelle, c’est qu’une autre voie existe. À en croire le discours porté depuis toujours par les opérateurs de solutions propriétaires, cette alternative serait plus coamplexe à mettre en place et à maintenir. Mais à l’heure des LLMs et agents, la voie de l’open source et du souverain n’a jamais été aussi accessible et pertinente. D’autant plus dans le monde de l’intelligence artificielle, où les outils open source constituent la grande majorité de ceux utilisés en production, bien loin devant les solutions propriétaires.
Construire une suite MLOps souveraine repose sur deux piliers : en premier lieu, les outils open source, comme Kubeflow, MLflow, Feast, Kubernetes ou encore PostgreSQL, chacun spécialisé dans une mission dédiée (l’orchestration et l’industrialisation des workflows ML, la gestion des features des modèles, la construction de l’infrastructure…). Ces briques permettent de composer une stack de base, modulaire, scalable, interopérable et pérenne. Elles ont aussi l’avantage d’être disponibles à la demande chez la plupart des opérateurs.
Le second pilier est incarné par les opérateurs souverains, qui proposent des environnements conformes au RGPD, à SecNumCloud, situés en Europe, et qui s’engagent envers la transparence et la réversibilité des services d’infrastructures. Plus qu’une suite d’outils, ils fournissent un espace de confiance sur lequel faire reposer les services. Il devient donc possible d’aménager des flux de débordements entre infrastructures privées et services cloud. L’hybridation, de son côté, apporte des capacités de reprise ou de continuité d’activité en cas d’incident, mais aussi, désormais, une résilience aux manques de disponibilités de ressources de calculs comme les GPU, et un accès à du matériel de dernière génération sans investissement en propre.
Ces deux piliers mènent à une plateforme MLOps à la fois transparente, avec un code auditable et des dépendances identifiées, maintenable grâce à l’absence de dépendances à des services propriétaires opaques, prévisible, car le coût et la scalabilité reposent sur des contrats clairs, et enfin souveraine, conservant un contrôle de bout en bout sur les données et modèles.
Un enjeu collectif
La souveraineté numérique n’est pas une posture défensive. C’est une stratégie de durabilité. Construire des chaînes MLOps souveraines, c’est garantir que les innovations en matière d’IA ne soient pas fragilisées par des décisions qui échappent aux entreprises. C’est aussi donner aux écosystèmes européens la capacité de rivaliser, non pas par la taille, mais par la résilience et la maîtrise. Pour faire en sorte que leurs modèles d’IA ne dépendent pas de décisions prises à Washington, à Pékin, ou même à Bruxelles, les entreprises, qu’elles consomment ou fournissent ces solutions, doivent prendre conscience que l’enjeu dépasse la technique et touche à la capacité collective à innover librement et durablement.
