Entre États membres de l’UE, le principe de minimisation des données peut être diversement interprété.

Le projet HealthData@EU Pilot, destiné à poser les jalons du futur Espace européen de données de santé (EHDS, European Health Data Space), en a fait l’expérience. En particulier sur l’un des 5 cas d’usages qu’il a explorés entre 2022 et 2024. Il s’agissait de créer des modèles prédisant le risque de développer des maladies cardio-vasculaires à partir des historiques de parcours de soins.

Quatre pays ont été impliqués : Danemark, Finlande, Norvège… et France, avec un nœud localisé à l’université de Bordeaux.
En Norvège, des inquiétudes furent soulevées quant au risque de réidentification de personnes, vu la quantité et le niveau de détail des variables demandées. En conséquence, il a été décidé de se passer de dates exactes et de réduire la granularité de codes de diagnostic.
En France, la CNIL a considéré qu’accéder à des données concernant l’ensemble de la population n’était pas justifié par le cas d’usage. Elle a demandé que l’échantillon soit limité à 12 millions d’individus, soit le plus gros volume que le Health Data Hub avait exploité jusque-là pour une étude.

Les problèmes d’accès aux données ont contribué à l’allongement du projet HealthData@EU Pilot, qui devait à l’origine s’échelonner sur 2 ans. Au-delà des interprétations divergentes du principe de minimisation, les exigences concernant les documents à soumettre étaient variables. La diversité des statuts des acteurs impliqués n’a pas aidé. Tout comme l’absence de processus clairs pour encadrer l’accès de certains organismes de santé à des données ne relevant pas de ce domaine (données socio-économiques, par exemple).

Le cœur fonctionnel hébergé sur AWS

Le bilan des cas d’usage fut livré en décembre 2024. Le document d’architecture l’avait été en novembre.

Ces jalons posés, le développement de l’EHDS se poursuit, avec une feuille de route jusqu’à début 2027, à raison d’une release tous les 4 mois environ.

L’infrastructure doit connecter 3 catégories de participants :

• Les États membres, dont chacun désigne un point de contact national (qui établit un catalogue national de métadonnées) et nomme un ou plusieurs organismes chargés d’examiner les demandes d’accès aux données de santé
• Les institutions, organismes et agences de l’UE, représentés par un service de la Commission européenne (l’UHDAS, Union Health Data Access Service) qui a lui aussi un rôle d’examinateur de demandes
• D’autres participants autorisés (consortiums d’infrastructure numérique ou de recherche, organisations internationales…)

Au cœur de l’infrastructure EHDS est la plate-forme centrale, qui agrège les métadonnées des catalogues nationaux. Elle est hébergée sur AWS, exploitant, entre autres services, EFS (stockage fichier), KMS (chiffrement), ECR (registre de conteneurs), OpenSearch et DocumentDB.

Le demandes d’accès sont soumises par l’intermédiaire de la plate-forme centrale, avec un formulaire commun. Les échanges reposent sur eDelivery – implémentation du protocole de messagerie AS4 qui constitue aujourd’hui un « bloc de base » de l’Europe numérique.

DCAT-AP, Piveau-Hub, Simpl… Des briques européennes pour structurer l’EHDS

Pour harmoniser la description des datasets, a été développée une extension de la spécification DCAT-AP. Cette dernière se base sur un standard W3C (l’ontologie RDF Data Catalogue Vocabulary). Elle alimente quantité de portails de données de l’Union européenne. Il en existe d’autres extensions, par exemple pour les données statistiques et les données géographiques.

Pour assurer l’interopérabilité avec les autres data spaces européens, une autre brique financée par la Commission européenne est mise à contribution : le middleware Simpl. Il a déjà été expérimenté dans le cadre d’un projet qui associait l’EHDS et 5 autres data spaces européens (marchés publics, données linguistiques, Destination Earth, etc.).

D’autres briques européennes portent l’EHDS, dont EU Login (authentification ; avec Keycloak pour l’autorisation), eTranslation (traduction machine), Europa Analytics, Corporate Notification Service et Interoperability Test Bed (tests de conformité). Le catalogue de métadonnées s’appuie sur Piveau-Hub, dont l’interface a été adaptée aux guidelines de l’ECL (Europa Component Library).

L’estimation des coûts et les indicateurs de qualité des datasets seront pour 2026

Depuis la v4, sortie en mai 2025, l’UI est multilingue (toutes les langues officielles de l’UE + norvégien et islandais, sur l’ensemble des contenus statiques).

La v5 (septembre 2025) a ajouté la possibilité de demander l’accès partiel à un jeu de données. Elle a aussi introduit un back-end Drupal pour la gestion du contenu statique, un explorateur de spec HealthDCAT-AP, un assistant de description de datasets et une traduction automatique des jeux de données entrants et des demandes.

Avec la v6 (janvier 2026), il est prévu de pouvoir réceptionner, sur la plate-forme centrale, les mises à jour du statut des demandes. Un registre européen des décisions d’accès est également dans les cartons, ainsi que la possibilité de demander la modification d’une autorisation d’accès comme de faire appel d’une décision négative.

La v7 (mai 2026) est censée permettre d’appliquer des contraintes de temps sur des statuts spécifiques. Ainsi que de calculer les frais associés à des demandes. Doit par ailleurs y être adjoint un registre des sanctions et pénalités infligées.

Un indicateur de qualité et d’utilité des datasets est sur la roadmap pour la v8 (septembre 2026). Même chose pour l’assignation de rôles d’autorisation spécifiques au sein d’une organisation.

L’EHDS est architecturé en microservices avec API REST. OpenSearch est utilisé pour indexer les données (un éditeur de requêtes SPARQL est disponible sur la plate-forme centrale) ; PostgreSQL, pour stocker les statistiques ; MongoBD, pour conserver les informations sur les fichiers uploadés.

Illustration © your123 – Adobe Stock

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Quand on a déjà du SAM, à quoi bon acquérir une solution de gestion du SaaS ?

Dans sa synthèse du dernier Magic Quadrant consacré à ce marché, Gartner ne tranche pas la question. Il note néanmoins qu’existe, chez les acheteurs, une forme de « résistance à l’ajout d’un autre outil »…

Ces acheteurs évoluent le plus souvent dans les achats et l’exploitation informatique. Tels sont en tout cas les principaux profils que les fournisseurs ciblent, plutôt que les métiers de la sécurité/conformité IT et de la gestion des actifs informatiques.

Le message communiqué l’an dernier quant à la faible maturité du marché reste d’actualité. Comme le conseil qui en découle : négocier des contrats de 2 ans maximum, vu le manque de garanties sur la viabilité de nombreux offreurs. Cette situation les expose à des acquisitions… y compris par des acteurs du SAM.

De la gestion des contrats aux scores de risque, de nombreuses briques facultatives

D’une année à l’autre, le cahier des charges fonctionnel pour figurer dans ce Magic Quadrant a peu évolué.

Illustration sur la découverte de l’usage du SaaS. Seule l’intégration avec des outils de sécurité a été ajoutée sur la liste des options. Il s’agissait toujours d’en proposer au moins trois, entre celle-ci et :

• Extension de navigateur
• Agent
• Système de gestion financière ou des dépenses
• SSO
• Outil de gestion des terminaux
• Messagerie électronique
• OAuth
• Connexion API directe

Comme l’an dernier, il fallait assurer un minimum d’orchestration de workflows sans code pour l’automatisation de tâches courantes dont l’onboarding/offboarding employé. Étaient également attendues, sur le volet optimisation des dépenses, des possibilités d’identification des apps redondantes, de révocation/réallocation de licences et – nouveauté – de délégation d’ownership aux métiers hors IT, avec contrôle d’accès basé sur les rôles.

Les intégrations ITSM étaient facultatives. Comme les scores de risque et de conformité, les rapports d’adoption, la gestion des contrats et des fournisseurs, la GenAI pour les admins ou les procédures de traitement des demandes d’applications par les employés.

17 fournisseurs, 5 « leaders »

L’évaluation des fournisseurs s’est faite sur deux axes. L’un prospectif (« vision »), portant sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit…). L’autre centré sur la capacité à répondre effectivement à la demande (« exécution » : expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services…).

La situation sur l’axe « exécution » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Zylo	=
2	Torii	=
3	Flexera	+ 1
4	BetterCloud	+ 3
5	Zluri	– 2
6	1Password	+ 3
7	Lumos	– 1
8	ServiceNow	– 3
9	Calero	+ 1
10	CloudEagle.ai	+ 2
11	Auvik	nouvel entrant
12	USU	– 1
13	Axonius	nouvel entrant
14	Josys	=
15	Corma	nouvel entrant
16	Viio	nouvel entrant
17	MegaZoneCloud	nouvel entrant

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Zylo	=
2	Torii	=
3	BetterCloud	+ 1
4	Flexera	+ 2
5	Zluri	– 2
6	Lumos	– 1
7	Calero	+ 3
8	1Password	+ 1
9	CloudEagle.ai	+ 3
10	ServiceNow	– 1
11	Viio	nouvel entrant
12	Josys	+ 1
13	Axonius	nouvel entrant
14	Auvik	nouvel entrant
15	USU	– 4
16	Corma	nouvel entrant
17	MegaZoneCloud	nouvel entrant

L’an dernier, trois fournisseurs étaient classés « leaders » : Torii, Zluri et Zylo. Ils le restent, rejoints par BetterCloud et Flexera.

FinQuery et Oomnitza ont disparu des radars, ne vendant plus de plate-forme autonome de gestion du SaaS. Productiv aussi est sorti, parce qu’il ne respectait pas complètement le critère d’orchestration de workflows. Quant à Trelica, il a été acquis par 1Password (que nous ne signalons ainsi pas, dans les tableaux ci-dessus, comme un nouvel entrant).

Les « leaders » mis à part, la quasi-totalité des offreurs sont dans la catégorie « acteurs de niche », témoin de la faible maturité du marché.

Plage de support limitée chez BetterCloud

BetterCloud se distingue par son adaptation à l’évolution des besoins. Les acquisitions de G2 Track et de Tricent ont enrichi son offre, respectivement sur la gestion des dépenses et la gouvernance du partage de fichiers. Gartner salue aussi un ciblage efficace des acheteurs IT, finance et sécurité, avec une stratégie de ristournes flexible. Bon point également pour la cadence de livraison de nouvelles fonctionnalités.

BetterCloud ne permet pas de choisir la localisation des données et n’assure de support que du lundi au vendredi entre 8 heures et 20 heures (heure de l’Est*). Sa tarification est plus élevée que la moyenne du marché (modèle à trois niveaux et module complémentaire pour la gouvernance). Gartner note aussi l’absence d’extension de navigateur pour la découverte de l’usage du SaaS.

Flexera n’a pas fini d’intégrer Snow Software

Flexera bénéficie d’une présence physique mondiale (États-Unis, Canada, Brésil, Royaume-Uni, Suède, Australie, Inde) et d’un réseau d’intégrateurs étendu. Gartner apprécie sa capacité de ciblage commercial, tant d’un point de vue sectoriel que géographique. Ainsi que ses prix, généralement plus bas que chez la concurrence et assortis d’une politique de ristournes flexible. Bon point également pour le marketing, qui, entre webinaires et événements physiques, alimente la notoriété de Flexera, y compris sur le SAM.

En attendant que soit finalisée l’intégration de Snow Software, Flexera ne propose pas de moyen de mesurer ou de stimuler l’adoption du SaaS. Gartner signale aussi l’inconsistance du support et de la qualité des partenaires intégrateurs. Il y ajoute le nombre limité d’intégrations directes par API.

La résidence des données, absente chez Torii…

Torri est crédité d’un bon point pour son recueil du feed-back, et par là même pour sa roadmap. Il l’est aussi pour sa cadence de livraison d’améliorations fonctionnelles. Et pour sa tendance à « anticiper » le besoi. En tout cas à introduire des capacités avant que la demande soit généralisée. Gartner en veut pour preuve l’usage de la GenAI pour, entre autres, traiter les contrats, enrichir les profils d’applications et concevoir des automatisations.

Comme chez BetterCloud, pas de choix de l’emplacement des données (Amérique du Nord uniquement). Si le licensing est flexible, Torii propose, avec son niveau Enterprise, l’une des offres les plus onéreuses de tout le Magic Quadrant. Plus « petit » que les autres « leaders », il n’a pas la même capacité pour passer à l’échelle ses équipes commerciales.

… et coûteuse chez Zluri

La tarification de base de Zluri est parmi les plus avantageuses du Magic Quadrant et elle s’assortit d’une stratégie intéressante de remise sur volume. Comme chez Flexera, le marketing est jugé efficace. L’intégration de l’IA l’est aussi (traitement des contrats, analyse de l’activité des utilisateurs, dimensionnement des licences…), d’autant plus qu’elle favorise la prise en main de la solution.

Zluri permet de choisir la localisation des données… mais c’est plus cher (le prix dépend, en particulier, de la taille de l’entreprise et du volume de données). Les avis sont de plus variés quant à la qualité du support et à l’efficacité de la solution. Par ailleurs, les éléments qui figurent en tête de la feuille n’apparaissent pas alignés sur les principales demandes des clients.

Avec Zylo, des coûts potentiellement difficiles à prévoir

Bon point marketing pour Zylo également, de son podcast et sa chaîne YouTube à son SaaS Management Index annuel. Gartner salue aussi la qualité de l’expérience client, entre customer success managers et méthodes de maximisation de la valeur. Il note aussi l’enrichissement de la bibliothèque d’applications (chacune incluant des informations financières, fonctionnels et de risque) et les capacités « exhaustives » de mesure d’adoption.

Chez Zylo, les données sont localisées exclusivement en Amérique du Nord. Et le personnel, exclusivement aux États-Unis (élément à prendre d’autant plus en compte dans le contexte géopolitique que l’on connaît). Vigilance aussi sur la tarification : il peut être difficile de la comprendre… et de prévoir les coûts. À noter également l’absence d’approche sectorielle sauf pour gouvernements et pharma.

* Fuseau horaire du Québec et de New York, entre autres. 6 heures de décalage avec Paris.

Illustration générée par IA

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Grâce à MCP, les applications viennent à ChatGPT.

C’est le principe de l’Apps SDK actuellement en preview chez OpenAI. Il permet de fournir des interfaces interactives par l’intermédiaire des serveurs qui utilisent ce protocole.

Le projet MCP-UI, emmené par des ingénieurs de Palo Alto Networks et de Shopify, a la même philosophie.

Voilà que les deux initiatives convergent – avec Anthropic dans la boucle – afin de créer une extension officielle pour MCP. Promesse : pouvoir déclarer des ressources UI, les lier à des outils, les embarquer dans une application, puis gérer la communication bidirectionnelle avec celle-ci. Et éviter ainsi d’avoir à implémenter trop de logique côté client (par exemple pour le rendu d’un graphe à partir de JSON).

L’extension « Applications MCP », telle qu’envisagée, sépare templates et données pour une mise en cache plus efficace. Elle permet aux applications hôtes de contrôler les templates avant de les exécuter. Les communications se font sur JSON-RPC et sont donc auditables. La spec initiale ne gère que le contenu text/html, affiché dans des iframes isolés (sandbox).

Un protocole plus asynchrone

Il fut, pendant un temps, question de publier une nouvelle version de la spécification MCP ce 25 novembre 2025 – soit un an tout juste après l’ouverture du protocole à la communauté. On en est finalement à la release candidate… qui donne cependant une bonne idée des évolutions à venir.

Par rapport à la version précédente (18 juin), on progresse sur la gestion des opérations asynchrones. Une primitive expérimentale « tâche » avec un système d’identifiant a effectivement été ajoutée. En l’interrogeant, on peut, d’une part, suivre l’état d’une tâche exécutée en arrière-plan. De l’autre, accéder aux résultats « en différé », pendant une durée définie par le serveur. L’ancienne et la nouvelle sémantiques sont gérées sur une même méthode RPC.

Du progrès, il y en a aussi sur la découverte de serveurs d’autorisation. La gestion d’OpenID Connect Discovery 1.0 vient compléter celle des métadonnées OAuth 2.0. En parallèle, la stratégie de sélection du champ d’application (scope) est structurée à travers l’en-tête WWW-Authenticate, sur le principe du moindre privilège. Et la spec permet aux clients OAuth d’héberger leurs métadonnées (document JSON) sur une URL HTTPS afin de pouvoir fonctionner avec des serveurs d’autorisation vis-à-vis desquels il n’existe pas de relation préalable.

La version précédente de la spécification avait introduit de quoi envoyer des informations non sensibles par un mécanisme de type formulaire. La nouvelle version vient couvrir la transmission de données sensibles (secrets, opérations de paiement…) avec un mode hors bande fondé sur des URL de confiance qui s’ouvrent dans le navigateur. Avec lui, il n’y a pas besoin d’exposer d’éléments dans le client MCP.

On aura aussi noté la prise en charge des schémas d’énumération à choix multiple, l’ajout d’une convention de nommage des outils et la possibilité d’associer des icônes aux ressources serveur (outils, templates, prompts…).

Vers des « extensions officielles »

Pour favoriser les implémentations sectorielles et/ou adaptées à des cas d’usage, MCP va reconnaître et documenter les plus populaires, en tant qu' »extensions officielles ».

En attendant, le projet en absorbe un autre : MCPB (MCP Bundle). Ce format simplifie la distribution de serveurs locaux et leur installation sur tout client compatible. Il utilise des archives zip combinant un serveur (Node.js, Python ou binaires compilés) et son manifeste, sur un principe similaire à celui des extensions Chrome ou VS Code.

Anthropic est à l’origine de MCPB (ex-DXT, Desktop Extensions), d’abord utilisé exclusivement sur les apps de bureau Claude. Il a décidé d’en ouvrir la spec, l’outillage CLI associé et une implémentation de référence (code utilisé par l’app Claude pour Windows et Mac afin de charger et vérifier des bundles).

Des travaux sont également en cours pour conjuguer stateless et scalabilité. Le protocole Streamable HTTP a apporté une réponse partielle, des problèmes demeurant notamment sur la gestion des sessions.

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Orange et Capgemini sont des prestataires critiques de services TIC pour le secteur financier.

Ainsi en ont décidé l’ABE (Autorité bancaire européenne), l’AEAPP (Autorité européenne des assurances et des pensions professionnelles) et l’AEMF (Autorité européenne des marchés financiers). Elles ont intégré 17 autres sociétés sur leur liste, élaborée dans le cadre du règlement DORA (résilience opérationnelle numériques des entités financières).

Fournisseur	Pays d’origine
Accenture	États-Unis (siège en Irlande)
AWS	États-Unis
Bloomberg LP	États-Unis
Capgemini	France
Colt Technology Services	Royaume-Uni
Deutsche Telekom	Allemagne
Equinix	États-Unis
FIS	États-Unis
Google Cloud	États-Unis
IBM	États-Unis
Interxion (Digital Realty)	Pays-Bas
Kyndryl	États-Unis
LSEG Data & Analytics	Royaume-Uni
Microsoft	États-Unis
NTT DATA	Japon
Oracle	États-Unis
Orange	France
SAP	Allemagne
Tat Consultancy Services	Inde

Une possibilité d’astreinte à 1 % du CA quotidien

Cette liste doit être mise à jour annuellement. Sa composition découle de quatre critères. Dans les grandes lignes :

• Effet systémique sur les services financiers en cas de défaillance opérationnelle à grande échelle du prestataire
• Importance des entités financières qui dépendent du prestataire
• Dépendance de ces mêmes entités à l’égard des services du prestataire sur leurs fonctions critiques ou importantes
• Degré de substituabilité du prestataire

Les fournisseurs désignés comme critiques font l’objet d’une supervision spécifique. Des exigences ou des processus de sécurité et de qualité peuvent leur être imposés (correctifs, chiffrement, accords d’externalisation, prévention des points uniques de défaillance…).

En cas de non-respect des mesures à adopter, les prestataires peuvent écoper d’une astreinte, sur base journalière, pendant 6 mois maximum. Le montant est au plus égal à 1 % du CA quotidien moyen réalisé au niveau mondial. Les autorités peuvent aller jusqu’à demander aux entités financières de suspendre temporairement l’utilisation ou le déploiement de solutions.

DORA établit un principe de divulgation publique des prestataires qui ne notifient leur intention de suivre les recommandations du superviseur – ou qui ne fournissent pas de refus circonstancié.

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AirDrop et Quick Share sont désormais interopérables.

Apple n’en fait pas grande publicité. Au contraire de Google, même si la prise en charge se limite pour le moment à la gamme Pixel 10 et au mode « tout le monde » (pas possible de restreindre les échanges de fichiers aux contacts seulement).

Vers la fin d’un protocole propriétaire

Si Apple est discret, c’est que cette interopérabilité lui a été imposée par l’Europe, en application du DMA. La consigne, dans les grandes lignes : proposer aux tiers une solution de partage Wi-Fi P2P aussi efficace que celle implémentée pour ses propres appareils et services.

Sur iOS et iPadOS (les plates-formes Apple encadrées par le DMA), deux protocoles peuvent être utilisés. L’un ouvert (le standard Wi-Fi Aware), l’autre propriétaire (AWDL, Apple Wireless Device Link).

Apple a choisi de proposer l’interopérabilité via Wi-Fi Aware plutôt que d’ouvrir AWDL. Ce dernier se trouve donc condamné à terme. En attendant, il pourrait tout de même falloir le rendre interopérable dès lors qu’il existerait un écart fonctionnel avec l’implémentation Wi-Fi Aware. De même, les puces Wi-Fi des iPhone et des iPad devront pouvoir gérer deux connexions P2P concurrentes. Une demande que la Commission européenne a maintenue malgré l’opposition d’Apple. Elle persiste aussi à lui demander d’implémenter la prochaine version majeure de Wi-Fi Aware (5.0) dans les 9 mois suivant sa publication. Et à ne pas empêcher que des fonctionnalités d’AWDL soient intégrées dans ce standard.

Wi-Fi Aware : ce qui est attendu d’Apple

L’implémentation Wi-Fi Aware doit notamment permettre :

• D’établir une connexion à la demande, sans davantage d’interventions de l’utilisateur que ce qui est nécessaire entre appareils Apple
• De maintenir en parallèle une connexion Wi-Fi infrastructure
• D’accéder aux mêmes métadonnées de connexion et de configurer les mêmes paramètres

L’accès aux mêmes métadonnées doit, entre autres, permettre de stocker et d’ouvrir les fichiers reçus dans des apps spécifiques, comme le permet AirDrop.

Par « mêmes paramètres », il faut notamment entendre la possibilité de faire confiance à un appareil via l’OS dans des conditions équivalentes à celles d’AirDrop. Et de restreindre la découverte d’appareils à ceux préalablement désignés comme étant de confiance.

L’interopérabilité du partage WI-Fi P2P suppose aussi des obligations en matière d’accessibilité. Parmi elles :

• Traitement équitable par rapport à AirDrop dans le menu de partage d’iOS
• Lancement de transferts sans avoir à ouvrir d’application tierce
• Capacité à exploiter l’UI système pour le transfert de fichiers
• Découverte d’appareils destinataires même si la solution de transfert n’y est pas installée (l’utilisateur doit alors être alerté des fichiers entrants et guidé vers l’app store approprié)

Les solutions tierces de transfert doivent par ailleurs pouvoir changer dynamiquement de protocole de communication, comme AirDrop le fait entre P2P, infrastructure, Bluetooth et réseau cellulaire.

À consulter en complément :

iOS face au DMA : les 12 travaux d’Apple
Révision du DMA : quelques pistes d’action
Apple demande l’abrogation du DMA

Illustration générée par IA

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Continuité d’activité, planning de rotation, veille médiatique… Toutes ces notions sont désormais définies dans le référentiel PRIS (prestataires de réponse aux incidents de sécurité).

En toile de fond, l’intégration d’une nouvelle activité : la gestion de crise d’origine cyber. Sous le code CRISE, elle rejoint :

• Recherche d’indicateurs de compromission (REC)
• Investigation numérique (INV)
• Analyse de codes malveillants (CODE)
• Pilotage et coordination des investigations (PCI)

La gestion de crise était déjà présente dans la version précédente du référentiel (juillet 2024), mais à la marge. Essentiellement à travers une recommandation à sensibiliser les commanditaires sur la mise en place d’un tel dispositif.

Une marge de manœuvre pour déléguer

La prestation peut être effectuée indépendamment des autres – alors que, par exemple, PCI ne peut être livré sans REC et INV, eux-mêmes indissociables.

L’ANSSI laisse la possibilité de déléguer à un autre profil que le gestionnaire de crise certaines tâches d’appui :

• Retranscription et rédaction des comptes rendus de réunions
• Mise en œuvre de l’organisation de crise et des moyens (réservation de salles de réunion et de moyens logistiques, par exemple)
• Retranscription des décisions, actions et arbitrages
• Recueil des entretiens et des aspects logistiques pour la formalisation d’un éventuel retex

Elle ne recommande cependant pas que pour une même prestation qualifiée, une personne physique cumule le rôle de gestionnaire de crise avec celui d’analyste.

Se synchroniser avec l’activité PCI

En conséquence de l’intégration de cette activité dans le référentiel, les missions du pilote d’investigation (associé à PCI) évoluent. On attend désormais formellement de lui qu’il assure une cohérence avec les priorisations de gestion de crise d’origine cyber. C’est même impératif au niveau de qualification élevé (par opposition au niveau dit substantiel) : « Lorsque des opérations d’investigation et de gestion de crise d’origine cyber sont réalisées simultanément […], le prestataire doit s’assurer de la bonne synchronisation de ces opérations sur le périmètre qui l’incombe (sic). »

Le prestataire doit être capable d’aider à identifier, en amont :

• Applications, systèmes, données et périodes critiques de l’organisation
• Impacts relatifs à l’incident de sécurité et conséquences sur l’activité du bénéficiaire
• Tiers éventuels dont l’implication pourrait être nécessaire
• Principaux enjeux à court et moyen terme et obligations juridiques applicables
• Enjeux de communication de crise

Il s’agit aussi d’accompagner la préparation des dépôts de plainte et des déclarations d’incident(s) aux autorités compétentes. Tout en établissant, avec le commanditaire, les critères et indicateurs de suivi et de sortie de crise.

Retex et restitution « à chaud » au niveau élevé de qualification

Concernant l’exécution même de la prestation, quelques éléments ne s’appliquent qu’au niveau élevé de qualification.

• Limiter les objectifs stratégiques définis dans le plan d’action et les baser « sur les priorités du contexte » ; spécifier au moins un délai de mise en œuvre pour les objectifs opérationnels qui en découlent.
• Pouvoir mettre à disposition de la cellule de crise stratégique (ou équivalent) des supports d’aide à la décision.
• Prendre en compte les conséquences et impacts permettant de justifier le déroulement des actions consignées dans le registre que doit tenir le prestataire.

Le niveau élevé de qualification implique d’organiser une restitution « à chaud » à la fin de chaque journée. Et d’être capable de formaliser un retex.

Illustration © VicenSahn – Adobe Stock

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Une application tierce compromise, et c’est la porte ouverte sur des données clients.

Salesforce s’était retrouvé dans cette situation au mois d’août. L’application concernée – un chatbot de gestion commerciale – émanait de l’éditeur américain Salesloft. Ce dernier avait été compromis au préalable (compte GitHub, puis environnement AWS) afin de récupérer des jetons d’API (tokens OAuth) utilisés par ledit chatbot pour se connecter à Salesforce.

Un incident du même type vient de se produire avec une application d’un autre éditeur américain : CS (Customer Success), de Gainsight. Celui-ci revendique, entre autres clients, GitLab, Glassdoor, GoTo, Jamf, Notion, Okta, Sonos et Zapier.

Salesforce a coupé la connexion avec Gainsight dans la matinée du 20 novembre. Il ne l’a pas rétablie depuis. D’autres éditeurs ont suivi par précaution, dont Hubspot et Zendesk.

Aux dernières nouvelles, Gainsight estime que 3 organisations ont été touchées. Ce n’est pas l’avis de Google/Mandiant, chargé d’enquêter : à l’en croire, plus de 200 instances ont potentiellement été affectées. La campagne est possiblement l’œuvre d’affiliés au collectif ShinyHunters.

Il faudra peut-être réactiver manuellement certaines règles lorsque la connexion sera rétablie, prévient Gainsight. Qui signale par ailleurs que ses plug-in pour Gmail et Outlook ne sont pas fonctionnels pour qui s’y connecte via Salesforce.

Les campagnes contre Salesforce s’accumulent

Les accès indésirables via le chatbot de Salesloft ont fait de multiples victimes dans le secteur IT (Boomi, IBM, Nutanix, OpenText, Proofpoint, Pure Storage, Rubrik, Zscaler…). Des tickets de support ont notamment été exposés… et des secrets avec.

Cet incident, combiné à d’autres, a culminé il y a quelques semaines en un leak. Sous l’enseigne SLSH (Scattered LAPSUS$ ShinyHunters), des cybercriminels ont menacé de publier des données… et de soutenir les actions en justice qui s’ensuivraient, en particulier pour violation du secret des affaires.

SLSH avait fixé un ultimatum au 10 octobre. Il l’avait aussi soumis à Red Hat, après la compromission d’une instance GitLab liée à son activité de conseil (une mine potentielle de secrets d’infra : inventaires, topologies réseau, playbooks et blueprints, résultats d’audits de sécurité…).

Au lendemain de la date, quelques datasets issus des campagnes contre Salesforce furent publiés. Les deux plus gros – contenant l’un et l’autre des données personnelles par million – concernaient les compagnies aériennes Qantas et Vietnam Airlines. Une filiale américaine d’ENGIE était aussi dans le lot.

Dans la foulée, SLSH avait annoncé, sur son Telegram, cesser ses activités jusqu’en 2026. Il avait déclaré vouloir se concentrer sur les employés du FBI et de la NSA, probablement en réponse à la saisie des serveurs de BreachForums.
Quelques jours plus tard, des membres avait officialisé la « dissolution permanente » du groupe après l’arrestation de plusieurs administrateurs.

Illustration générée par IA

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Avec JUPITER, l’Europe entre dans l’ère exascale.

Cette promesse faite début septembre à l’inauguration du supercalculateur est validée dans le dernier TOP500. Le système a atteint 1 exaflops tout rond, soit un milliard de milliard d’opérations par seconde en précision 64 bits.

Une telle puissance favorise – voire conditionne – la mise en œuvre des projets qui ont obtenu du temps de calcul. Aux dernières nouvelles, ils sont une centaine, sélectionnés principalement par deux voies. D’un côté, un « programme d’accès anticipé »
porté par EuroHPC. De l’autre, une « compétition IA »
organisée par le Gauss Centre for Supercomputing (GSC), qui réunit les trois centres de calcul nationaux allemands.

Une simulation quantique à 50 qubits

L’un de ces centres – le JSC, situé à Juliers, en Rhénanie-du-Nord-Westphalie – héberge JUPITER. À l’occasion de l’inauguration, il avait mis en avant deux projets, consacrés respectivement à la simulation quantique et climatique.

Le premier vient d’atteindre son objectif : simuler un ordinateur quantique universel à 50 qubits, avec une version compilée de l’algorithme de Shor (factorisation d’entiers) et un recuit quantique du modèle de Hubbard (interaction entre électrons). Il bat ainsi le record précédent de 48 qubits, établi par une autre équipe du JSC sur le superordinateur K (aujourd’hui décommissionné ; il était localisé au Japon).

L’architecture mémoire hybride des puces NVIDIA GH200 qui composent la partition JUPITER Booster y a contribué. Le logiciel de simulation a été adapté pour en tirer parti. Plus précisément, pour permettre des débordements temporaires vers la mémoire CPU avec une perte minimale de performance.

D’autres innovations y ont été greffées. Dont une méthode d’encodage des octets divisant par 8 la quantité de mémoire nécessaire. Et un algorithme dynamique optimisant en continu les échanges de données.

Le deuxième projet doit approfondir des travaux conduits sur le supercalculateur Alps (Suisse) par l’Institut Max-Planck de météorologie. Il s’agit d’optimiser le modèle climatique ICON pour le faire passer à l’échelle sur les 24 000 GPU de JUPITER, afin d’aboutir à des simulations sur une échelle de plusieurs décennies, à une résolution de l’ordre du km, et en incluant le cycle carbone complet.

Des projets que l’exascale rend réalisables

Dans le domaine de la physique, l’exascale bénéficiera par exemple à l’université de Bonn, dans son projet d’étude de la formation des éléments lourds, vu le nombre de particules impliquées. Il s’agira, en particulier, d’explorer les propriétés des objets les plus denses de l’Univers : les étoiles à neutrons.

L’université de Cologne estime elle aussi avoir besoin d’une puissance exaflopique, dans le cadre d’un projet touchant à la dynamique des liquides biologiques. Elle souhaite comprendre l’organisation des micro-organismes actifs (algues, bactéries, spermatozoïdes…) et les structures qui se forment à des échelles bien plus grandes. Des applications sont envisagées dans la robotique en essaim, la capture du carbone et les biocarburants.

L’université de Hambourg perçoit également un bénéfice à l’exascae dans son étude de la turbulence magnétohydrodynamique (comportement d’un fluide porteur de charges électriques en présence de champs électromagnétiques), vu l’extrême gamme dynamique induite.

Pour l’université de Ratisbonne, un supercalculateur exaflopique est synonyme de boîtes spatio-temporelles plus grandes pour l’étude de la physique des quarks et des gluons. Et de précision accrue à basse énergie.

Davantage de précision spatiale et temporelle

À l’université de technologie de Darmstadt, on s’intéresse à la dynamique de combustion de l’hydrogène, très différente de celle des carburants conventionnels. L’exascale doit permettre de descendre à l’échelle de la nanoseconde et de capturer la structure des flammes turbulentes au micromètre près.

De par les échelles de temps qu’implique son projet d’étude de l’interaction onde de choc – couche limite, l’université de Stuttgart entend aussi trouver un bénéfice dans l’exascale. Comprendre ce phénomène est crucial pour améliorer la conception des cellules et des systèmes de propulsion des aéronefs… et, au bout, réduire l’empreinte carbone.

L’Institut Max-Planck de biophysique mise sur JUPITER pour la simulation dynamique des pores nucléaires, qui font partie des plus grands complexes protéiques. Comprendre comment y est régulé le transport moléculaire promet des débouchés thérapeutiques et dans les nanotechnologies.

JUPITER va former une flopée de LLM

Quelques projets sélectionnés par EuroHPC visent à développer des modèles d’IA. Par exemple à l’université Louis-et-Maximilien de Munich : des modèles de diffusion « légers » pour générer de la vidéo. L’exascale doit permettre d’entraîner sur de gros datasets et ouvrir la voie à des LLM capables de généraliser bien au-delà de leurs données d’entraînement.

Des projets de LLM, il y en a à foison parmi ceux qu’a retenus le GSC. Celui que projette la PME française Dragon LLM (ex-Lingua Custodia ; voir notre article à son sujet) en fait partie. Celui de Tilde aussi. L’entreprise lettone vise un LLM focalisé sur les langues baltiques et d’Europe de l’Est. Elle mise sur JUPITER pour générer des données synthétiques grâce à des modèles open weight.

L’université d’Édimbourg attend elle aussi beaucoup en matière de génération de données synthétiques. En particulier de longs documents et de chaînes de pensée, son projet étant censé produire des modèles de raisonnement.

Du côté de la Bibliothèque nationale de Suède, on projette un LLM spécial langues scandinaves. On compte sur JUPITER pour pouvoir entraîner de plus gros modèles et exploiter de plus gros datasets.

Chez Multiverse Computing (Espagne), on travaille sur des techniques de compression des modèles, avec un focus sur DeepSeek-R1 (671 milliards de paramètres). Textgain (Belgique) s’appuie quant à lui sur le projet CaLICO (modèle de modération de contenu) pour développer des encodeurs de texte capables de créer efficacement des représentations contextualisées. Il espère que la puissance de JUPITER lui permettra d’aller chercher des sources qu’il n’a pas exploitées jusque-là, comme les réseaux sociaux.

Le GSC a aussi sélectionné le Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF), qui porte un projet de modélisation de la Terre à résolution kilométrique. Il a également accordé du temps de calcul à l’université Sapienza de Rome et au Cryprus Institute. La première a un projet d’étude de l’échauffement et de la traînée aérodynamique dans les véhicules super et hypersoniques. Le second s’intéresse à la chromodynamique quantique pour analyser la structure des constituants fondamentaux de la matière.

La partition Rhea toujours en attente

La construction de JUPITER avait démarré en décembre 2023.

Au printemps 2024, un « modèle réduit » (JEDI, JUPITER Exascale Development Instrument) avait été mis en service. Ayant permis de développer la stack de gestion du supercalculateur, il a fini par se hisser en tête du Green500, à 72,7 Gflops/W.

Un premier stade d’évolution avait été atteint fin 2024 avec la mise en service de JETI (JUPITER Exascale Transition Instrument). Cette itération à 10 racks représentait 1/12 de la puissance finale attendue. Elle avait atteint 83 Pflops au TOP500, se classant 18^e.

La partition Booster était apparue dans ce même TOP500 en juin 2025, avec une performance de 793 Pflops.

Une partition Cluster, fournie par ParTec (Allemagne), doit encore être ajoutée. Elle a pris du retard, concomitamment au processeur censé l’équiper : le Rhea-1 du français SiPearl.

Illustration © Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau

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Des modèles spécialisés aux templates d’applications, la demande en solutions sectorielles est croissante, mais le marché n’est pas encore mature.

Gartner fait la remarque dans son premier Magic Quadrant des « plates-formes de développement d’applications IA ».

Il est tentant d’y voir la continuité de celui consacré aux « services d’IA cloud pour les développeurs » (dernière édition : avril 2024). La majorité des fournisseurs classés dans l’un se retrouvent d’ailleurs dans l’autre. À commencer par les quatre désignés « leaders » : AWS, Google, IBM et Microsoft.

D’un Magic Quadrant à l’autre, l’idée reste la même : les solutions évaluées permettent d’intégrer de l’IA dans des applications. La terminologie évolue néanmoins pour englober la notion de plate-forme. Un mouvement que Gartner a suivi ces derniers temps pour quantité d’autres marchés (gouvernance des données et stockage d’entreprise, par exemple).

La gouvernance, critère obligatoire ; pas l’observabilité

Les briques fonctionnelles à fournir impérativement étaient, dans les grandes lignes : développement avec et sans code, ancrage, garde-fous, catalogue de modèles, déploiement, gouvernance et évaluations.

Les éléments suivants n’étaient pas obligatoires :

• Gestion de la sécurité et du risque (DLP, sandbox, IAM…)
• Routage intelligent des prompts (selon cas d’usage, performance et coût)
• Passerelle IA (pour la continuité d’activité)
• Observabilité
• Techniques « avancées » d’ancrage (graphes de connaissances, chunking, reranking…)
• Composabilité (intégration de solutions tierces)
• Gestion des protocoles émergents (MCP, A2A, etc.)
• Simulation
• Catalogues et marketplaces d’outils, de données et d’agents

Il fallait aussi respecter quelques seuils business. Principalement, avoir dégagé au moins 100 M$ de CA en 2024 avec les offres concernées ou bien être en mesure de revendiquer au moins 500 organisations clientes.

Ces seuils ont coûté leur place à Cohere, CrewAI, Dify, Live Tech et WRITER, qui ont cependant tous droit à une « mention honorable ». Même situation pour H2O.ai, qui figurait dans le dernier Magic Quadrant des services d’IA cloud pour les développeurs.

11 fournisseurs, 4 « leaders »

Les offreurs sont jugés sur deux axes. L’un prospectif (« vision »), centré sur les stratégies (sectorielle, géographique, commerciale, marketing, produit…). L’autre censé refléter la capacité à répondre effectivement à la demande du marché (« exécution » : expérience client, performance avant-vente, qualité des produits/services…).

Sur cet axe « exécution », la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur
1	Google
2	AWS
3	Microsoft
4	IBM
5	Volcano Engine
6	Alibaba Cloud
7	Palantir
8	Tencent Cloud
9	LangChain
10	OpenAI
11	CoreWeave

Sur l’axe « vision » :

Rang	Fournisseur
1	Microsoft
2	Google
3	AWS
4	OpenAI
5	IBM
6	Volcano Engine
7	Alibaba Cloud
8	Palantir
9	Tencent Cloud
10	CoreWeave
11	LangChain

Des 11 fournisseurs classés, 4 n’étaient pas présents dans le Magic Quadrant des services d’IA cloud pour les développeurs :

• CoreWeave, avec son offre Weights & Biases (issue de l’acquisition de la société éponyme)
• LangChain, avec ses frameworks LangChain et LangGraph ainsi que sa plate-forme commerciale LangSmith
• Palantir avec son Artificial Intelligence Platform, commercialisée avec Palantir Foundry
• Volcano Engine, avec son offre Volcano Ark

AWS doit mieux communiquer sur la valeur métier

AWS a été évalué sur son offre Bedrock (hors AgentCore, lancé après les derniers relevés de Gartner).

Sa stratégie sectorielle fait mouche auprès du cabinet américain, entre agents prêts à l’emploi, modèles spécialisés (TelClaude pour les télécoms, par exemple) et gestion de formats de données comme FHIR (Fast Healthcare Interoperability Resources) ou ODSU (Open Subsurface Data Universe). Bon point également pour une brique que Gartner a déjà saluée en d’autres occasions : la vérification par raisonnement automatisé.

AWS gagnerait à améliorer sa communication sur la valeur métier, ainsi qu’auprès de certains secteurs de marché, estime Gartner. Qui souligne par ailleurs le risque potentiel lié au choix de s’appuyer sur de l’« innovation organique » et des partenariats (AWS acquiert moins de technologies IA et recrute moins de talents que la concurrence).

Google peut progresser sur le déploiement et la gouvernance

Avec Vertex AI, Google propose un licensing « parmi les plus flexibles » entre les fournisseurs classés au Magic Quadrant. Gartner note les promotions accordées aux start-up, les programmes académiques et les partenariats d’intégration (Accenture, Cognizant, Deloitte, Onix et Quantiphi sont cités). Il rappelle aussi que Google est à l’origine du protocole A2A – lancé en 2025 puis confié à la Fondation Linux – et qu’il permet de déployer Vertex AI sur site et en périphérie.

Les utilisateurs de Vertex AI ont tendance à le noter moins bien que les solutions concurrentes concernant les capacités de déploiement et de gouvernance. Quant au modèle économique, encore principalement fondé sur une facturation, sa transition vers du SaaS avec débit garanti est lente, entraînant un risque de perte de compétitivité. Google doit aussi gagner en notoriété avec des campagnes plus ciblées, estime Gartner.

IBM, en retard sur la multimodalité

Avec watsonx, IBM est salué pour son marketing, tant de par sa capacité à cibler divers profils et métiers que de par sa présence sur les réseaux sociaux… et son sponsoring sportif (F1, Wimbledon). Autre point positif : son positionnement « ouvert » dont témoignent, selon Gartner, les modèles Granite (open-weight, licence Apache2) et le framework BeeAI.

Les scores attribués par les clients sont plus faibles que chez les autres « leaders » sur l’observabilité et les agents prêts à l’emploi. IBM a par ailleurs du retard sur la gestion de la multimodalité et sur les certifications de conformité dans certaines régions géographiques.

Microsoft, encore largement branché à OpenAI

Microsoft a efficacement communiqué le rebranding d’Azure AI en Azure AI Foundry, juge Gartner, qui salue aussi une bonne communication autour des outils pour les développeurs. Sur le plan fonctionnel, le cabinet américain apprécie les capacités d’orchestration et de développement multimodal. Ainsi que l’extension du catalogue de ressources et des options de déploiement.

Les scores attribués par les clients sont inférieurs à ceux des autres « leaders » sur la partie services et support. Ils le sont aussi sur le prix. Gartner y ajoute une dépendance encore importante aux technologies d’OpenAI.

Illustration générée par IA

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La collaboration entre SAP et Mistral AI devient une affaire d’États.

La France et l’Allemagne ont annoncé leur intention d’établir un partenariat public-privé avec les deux sociétés. Elles promettent la signature d’un accord-cadre contraignant d’ici à mi-2026.

À partir de là, et jusqu’en 2030, des cas d’usage seront déployés dans les administrations publiques. Il est notamment question d’automatiser des workflows financiers – en particulier le classement des factures et les contrôles d’audit. On nous parle aussi d’agents pour :

• Aide à la décision et conformité
• Rédaction, simulatin de scénarios et justification budgétaire
• Contrôle d’éligibilité et aide au remplissage des formulaires pour les citoyens

Pour piloter l’initiative, Paris et Berlin entendent convoquer un comité dédié au Consortium franco-allemand pour l’infrastructure européenne. Un EDIC dont on n’avait pas entendu parler jusque-là.

Le partenariat se traduira aussi par des labos communs d’innovation en matière d’IA-ERP. Il est ouvert à d’autres fournisseurs européens.

SAP et Mistral AI, officiellement alliés depuis juin 2024

Mistral AI se montre plus emphatique : il évoque l’ambition de livrer « une stack IA souveraine pour l’Allemagne et l’Europe », en intégrant ses modèles dans l’AI Foundation de SAP et en codéveloppant des solutions sectorielles.

Dans la pratique, plusieurs modèles ont déjà été intégrés dans cette couche de conception et d’orchestration qui repose sur l’offre SAP BTP (Business Technology Platform). Parmi eux, Mistral Large 2. Son intégration fut l’un des premiers temps forts du « partenariat multiannuel » que les deux entreprises avaient annoncé en juin 2024.

La prochaine phase va consister à intégrer Mistral AI Studio et Le Chat dans l’AI Foundation. Ils voisineront avec des LLM de Cohere, d’IBM et de NVIDIA, tous hébergés sur l’infra SAP. Ainsi qu’avec d’autres accessibles par API via Bedrock, Vertex AI et Azure OpenAI.

Les Chemins de fer suisses, un client référent pour Mistral AI sur SAP

L’intégration de Mistral Large sur SAP a un client référent : les Chemins de fer suisses. Le modèle est intégré dans les workflows via le portail SAP Build Work Zone et Microsoft Teams. Il apporte un support utilisateur multilingue (allemand, français, italien) dans le contexte d’une migration vers S/4HANA.

Aux dernières nouvelles, le projet semblait devoir se porter sur l’automatisation des achats, à travers les capacités d’appel d’outils et de fonctions de Mistral AI. Était aussi évoqué Agent Accruals. Ce service de tenue de journal comptable fait partie de la quinzaine d’agents Joule que SAP a promis de rendre disponibles d’ici à mi-2026.

Illustration © BMDS/Woithe

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Quel modèle économique pour Agent 365 ?
On avait peu de certitudes avant son officialisation. On n’en a pas beaucoup plus après*.

La composition de l’offre est plus claire. Microsoft adapte des produits existants – essentiellement Entra, Purview et Defender – pour constituer un « plan de contrôle des agents IA ». En premier lieu, ceux créés avec ses outils (Agent Framework, Copilot Studio, Azure AI Foundry, Semantic Kernel). Mais aussi ceux conçus avec certains frameworks tiers (pour le moment, OpenAI Agents, Claude Code et LangGraph).

Le SDK qui établit le lien avec ces frameworks n’apporte ni la logique, ni l’orchestration. En cela, il est dit complémentaire au SDK Microsoft 365 Agents, en permettant principalement de :

• Doter les agents d’une identité à l’échelle de l’écosystème Microsoft
• Leur permettre de répondre à des événements dans ce même écosystème
• Les superviser sur une base OpenTelemetry
• Les connecter à des outils (serveurs MCP pour Word, SharePoint/OneDrive, Teams, Outlook, Dataverse/Dynamics 365 et Copilot Search)

Un nouveau profil d’« utilisateur agentique »

Certaines composantes d’Agent 365 étaient déjà en phase expérimentale, à l’image d’Entra Agent ID. Cette brique adosse à l’annuaire un registre où sont consignées toutes les instances d’agents. Chacune a une relation directe avec une identité agentique ; et, éventuellement, avec un « utilisateur agentique ».

Le mode « utilisateur agentique » est une nouveauté d’Agent 365. Il complète la possibilité d’utiliser un agent au nom d’un utilisateur humain (délégation des tokens et des permissions) ou comme une application indépendante (attribution d’une identité de workload). Il permet, par exemple, qu’un agent soit invoqué dans les apps Microsoft via les mentions (@) ou ait sa propre adresse e-mail et son stockage OneDrive… sous réserve de disposer des bonnes licences.

C’est à un admin d’attribuer ces licences, au moment d’activer des agents. Plus précisément des instances d’agents, créées à partir de templates approuvés au préalable et publiés soit dans le magasin Microsoft 365 Copilot, soit dans le catalogue d’apps de Teams.

Quoique complémentaire à Microsoft 365, Agent 365 en est distinct sur le plan commercial. Il est pour le moment en bêta publique, dans le cadre du programme Frontier (accès anticipé aux fonctionnalités IA).

* Il y a quelques indices, comme le fait que la protection des identités d’agents est « incluse dans Entra P2 pendant la preview« .

Illustration principale générée par IA

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Le 3-AZ en Allemagne, c’est pour bientôt.

OVHcloud l’a officialisé à l’occasion du Sommet sur la souveraineté numérique européenne.

L’événement étant organisé à Berlin, l’annonce était de circonstance. Elle a largement éclipsé l’ouverture du 3-AZ dans un autre pays : l’Italie. Cette architecture à trois zones de disponibilité a effectivement été déployée sur la région cloud de Milan (eu-south-mil). Pour le moment sur la partie IaaS. DBaaS et Kubernetes managé doivent suivre « très bientôt », si on en croit la roadmap Public Cloud.

Le 3-AZ est également disponible à Paris (région eu-west-par), depuis avril 2024.

Une base établie dans la région de Francfort

En Allemagne, OVHcloud avait ouvert son premier datacenter en 2017, au nord-ouest de Francfort, dans la ville de Limburg-sur-la-Lahn (Hesse). Le bâtiment était auparavant une imprimerie. Une connexion directe à Bruxelles, Strasbourg et Prague avait été établie.

L’ensemble fut agrandi par deux fois, en 2018 puis en 2021, faisant passer la surface informatique à environ 2500 m². Depuis, un autre datacenter – de 6000 m² – a vu le jour dans la même ville. La première pierre fut posée en 2022. Cette année-là, le siège avait déménagé à Cologne (Rhénanie-du-Nord-Westphalie). Il était resté implanté à Sarrebruck (Sarre) depuis la création, en 2006, de la filiale allemande – dont Henryk Klaba, frère d’Octave, fut le premier DG.

Datacenter à Kehl, cloud de confiance avec T-Systems… Des projets qui n’ont pas abouti

OVH eut un projet de datacenter à Kehl, ville limitrophe de la France. Il l’avait évoqué en 2013 à l’occasion de l’inauguration de son deuxième datacenter de conteneurs à Strasbourg (SBG4, qui serait touché à la marge lors de l’incendie de 2021). Il était question d’héberger jusqu’à 10 000 serveurs. L’idée ne s’est pas concrétisée.

D’autres projets en Allemagne n’ont pas abouti, à l’image de la collaboration annoncée en 2020 avec T-Systems, filiale de Deutsche Telekom. Promesse : développer, pour 2021, un cloud de confiance sur base OpenStack respectant les principes de Gaia-X. Le gouvernement français, par la voie de Bruno Le Maire et de Cédric O, s’en était félicité.

T-Systems a aujourd’hui sa propre offre OpenStack (Open Telekom Cloud), sans qu’apparaissent de liens technologiques ni commerciaux avec OVHcloud.

De la police nationale à la sécurité sociale, des contrats référents pour OVHcloud

Dans son annonce du 3-AZ en Allemagne, OVHcloud mentionne quatre clients : Commerz Real, ITSC, la Bundesagentur für Arbeit (littéralement « Agence fédérale de l’emploi ») et la Bundespolizei (police nationale).

Le contrat avec Commerz Bank a été annoncé cette année. La société de gestion d’actifs, spécialisée dans les investissements immobiliers et les énergies renouvelables, va héberger « une part importante » de son infrastructure chez OVHcloud.

La police nationale a quant à elle décidé d’héberger chez OVHcloud son nouveau programme de formation, autour d’une solution de visio développée par une société allemande. Le contrat, également annoncé cette année, court sur 5 ans.

Le deal avec l’Agence fédérale pour l’emploi a été signé en 2024. Deux autres organismes de la sécurité sociale allemande sont parties au contrat, qui porte sur une plate-forme multicloud gérée par Computacenter. AWS, Google et Microsoft sont dans la boucle, aux côtés de deux fournisseurs allemands (IONOS, StackIT), un polonais (CloudFerro)… et OVHcloud. Le projet s’étale sur 4 ans, pour 100 M€ d’investissement.

Pour ce qui est d’ITSC (fournisseur de services IT), il avait organisé, en 2023, un appel d’offres public qu’OVHcloud avait remporté. Il s’agissait de migrer dans le cloud le traitement, la sauvegarde et le stockage des données de santé qu’une quarantaine de caisses d’assurance maladie d’entreprise.

La même année, OVHcloud avait remporté un appel d’offres organisé par le Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (Centre allemand pour l’aéronautique et l’astronautique). Il s’agissait d’héberger l’infrastructure d’un projet porté par ce dernier : COOPERANTS (Collaborative Processes and Services for Aeronautics and Space). Son objectif : constituer, dans le respect des principes de Gaia-X, un data space européen pour l’industrie aérospatiale.

Illustration principale (datacenter de Roubaix 5) © OVHcloud

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Cloudflare est formel : ce 18 novembre, il a subi sa « pire panne depuis 2019 ».

Cette dernière avait été déclenchée par le déploiement d’une règle WAF pour la détection XSS. Un problème de regex avait entraîné une surconsommation CPU sur les nœuds qui géraient le trafic HTTP(S). Le proxy principal était tombé, comme le CDN.

Le système de gestion des bots mis K.-O. par un changement de configuration

Cette fois, l’incident a pris racine dans un changement de permissions sur une base de données ClickHouse. L’idée était, dans les grandes lignes, de rendre explicite un accès jusque-là accordé implicitement aux utilisateurs lors des requêtes de tables système.

Faute d’un filtrage approprié, une requête s’est mise à générer des colonnes en double. Cette requête provenait d’un des modules du proxy principal : celui dédié à la gestion des bots.

Ce module exploite, entre autres, un modèle d’apprentissage automatique qui attribue un score à chaque requête. Il s’appuie sur un fichier de configuration réunissant des features (caractéristiques individuelles utilisées pour prédire si une requête est ou non automatisée).

Ce fichier est régulièrement rafraîchi – à intervalle de quelques minutes – et diffusé sur le réseau Cloudflare.
La version « doublonnée » a dépassé la limite de 200 features paramétrée dans le système de gestion des bots pour éviter la surconsommation de mémoire. Le module est ainsi passé en erreur, affectant tout le trafic qui en dépendait.

Des pannes en cascade et un tableau de bord inaccessible

D’autres services exploitant le proxy principal ont été touchés. Notamment Workers KV (magasin clé-valeur) et Turnstile (alternative aux CAPTCHA).
L’indisponibilité de ce dernier a empêché les connexions au tableau de bord – à moins d’avoir une session active.
Cloudflare Access (contrôle d’accès) a aussi connu des problèmes d’authentification.
En parallèle, la consommation CPU des systèmes de débogage et d’observabilité a accru la latence du CDN.

Vers 14 heures, soit une heure et demie après le début de l’incident, un correctif fut déployé sur Workers KV afin de contourner le proxy. Les taux d’erreurs sur les services aval se sont réduits.

D’autres difficultés ont été recensées par la suite, après la restauration d’une version saine du fichier de features. Le backlog de tentatives de connexion, combiné aux retries, a submergé le dashboard.

Cloudflare a d’abord cru à une attaque

Jusqu’à l’application du correctif pour Workers RV, le système a eu un comportement particulier : à plusieurs reprises, il a brièvement récupéré. Et pour cause : il arrivait qu’un fichier sain soit généré, en fonction de la partie du cluster sur laquelle s’exécutait la requête du service de gestion des bots.

Ce comportement a compliqué l’identification du problème. Jusqu’à ce que, finalement, tous les nœuds ClickHouse se mettent à générer le mauvais fichier.
Cloudflare a un temps pensé à une attaque, d’autant plus que sa page de statut, qui n’a pas de dépendance à ses services, était aussi tombée. Mais il s’agissait d’une « coïncidence »…

L’acheminement du trafic était largement revenu à la normale vers 15 h 30. Passé 18 heures, tous les systèmes de Cloudflare fonctionnaient normalement.

En conséquence de cette panne mondiale, l’entreprise promet de renforcer le contrôle de l’ingestion des fichiers que ses systèmes génèrent (mise sur le même plan que les fichiers générés par les utilisateurs). Elle compte aussi supprimer la possibilité que des dumps et autres rapports d’erreur épuisent les ressources système. Et réviser les modes d’échec pour les conditions d’erreur sur tous les modules de son proxy principal.

Illustration générée par IA

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« Quand l’un [des] ‘gardiens du web’ vacille, c’est toute notre vie numérique qui s’arrête. »

La panne mondiale de Cloudflare a inspiré ce commentaire à mc2i.

Le cabinet de conseil n’est pas le seul à s’inquiéter de la dépendance d’Internet à des infrastructures portées par une poignée d’acteurs. Il l’est d’autant moins après les incidents majeurs qui ont récemment affecté AWS et Azure.

Chez le premier, quantité de services ont été perturbés en conséquence d’un souci de résolution DNS sur une base de données.
Chez le second, le problème est parti d’un état invalide introduit par un changement de configuration sur le CDN Azure Front Door.

Un bug dans le système de contrôle des bots

Cloudflare avait d’abord évoqué un « pic de trafic inhabituel »* vers un de ses services – et expliqué que le reste du trafic en avait pâti.

Son CTO est ensuite allé plus loin. À l’en croire, un changement de configuration a enclenché un « bug latent » dans un service concourant au contrôle des bots. S’en sont suivis des effets en cascade. « Ce n’était pas une attaque« , a-t-il ajouté.

Il était 12 h 20 en France, ce 18 novembre, quand l’incident a démarré. Cloudflare l’a signalé sur sa page de statut une demi-heure plus tard.

Vers 14 heures, on nous annonçait que le problème était identifié. Le déploiement d’un correctif restaurant l’accès au tableau de bord Cloudflare était officialisé vers 15 h 30. Une étape importante donnant aux clients la possibilité d’implémenter des mécanismes de contournement.

Quelques minutes plus tard, l’entreprise avait dit estimer que l’incident était résolu. C’est à ce moment-là que son CTO s’était exprimé.

Cloudflare a par la suite reconnu que certains clients pourraient encore rencontrer des problèmes de connexion ou d’utilisation du tableau de bord. Puis déclaré que les scores attribués aux bots seraient impactés par intermittence le temps de la récupération.

À 17 h 30, la situation continuait de s’améliorer, mais n’était pas encore pleinement revenue à la normale. À 18 h 15, la latence et le taux d’erreurs revenaient à des « niveaux normaux ».

ChatGPT, Claude, Gemini, Le Chat, Perplexity… Silence chez les chatbots

Touché, Canva a fait partie des clients qui ont explicitement attribué la responsabilité à Cloudflare. Touché tant sur ChatGPT que sur Sora et sur son API, OpenAI a simplement parlé d’un « fournisseur tiers ». Même chose pour Discord, qui a toutefois précisé que ce fournisseur rencontrait un « problème majeur »…

Également affecté, Coinbase a considéré que l’incident (« latence ou performance de connexion dégradée pour certains utilisateurs ») était résolu à 16 h 38. Chez Twilio, c’était fait une demi-heure plus tôt (problèmes de login pour les utilisateurs de Twilio et de Sengrid), à peu près en même temps que chez Sage (problèmes d’accès à certains produits).

ChatGPT n’a pas été le seul chatbot perturbé. Gemini (Google), Claude (Anthropic), Le Chat (Mistral AI) et Perplexity AI, entre autres, l’ont aussi été.

Un autre incident notable chez Cloudflare en juin 2025

Cloudflare avait connu une autre panne notable le 12 juin 2025. À la racine, une panne dans une dépendance externe. Elle a perturbé un service sur lequel beaucoup d’autres s’appuient : Workers KV.

Plus de 90 % des requêtes vers ce magasin clé-valeur ont produit des réponses 500 ou 503. Parmi les services aval touchés :

• Access (contrôle d’accès), qui ne pouvait pas récupérer des informations de configuration et d’identité
• Gateway (passerelle web), qui ne pouvait pas traiter certaines requêtes
• WARP (VPN), dépendant d’Access
• Browser Isolation (navigateur sécurisé), dépendant de Gateway pour certaines sessions
• Turnstile (alternative aux CAPTCHA)
• Images, qui ne pouvait plus gérer les téléversements par lots

Il avait fallu environ 3 heures pour résoudre le problème. Claude et Gemini en avaient souffert. Gmail aussi, ainsi que Snapchat, Spotify, Twitch, etc.

* Ce n’est pas le pic qui a été qualifié d’inhabituel, mais le trafic (« peak of unusual traffic »). Une formulation qui aurait pu faire penser à une attaque.

Illustration © Hywards – Shutterstock

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Et le plus puissant des supercalculateurs est… toujours El Capitan.

À 5 mois d’intervalle, les positions sont restées figées dans le peloton de tête du TOP500. Pour trouver le premier mouvement, il faut descendre à la 15^e place. En juin, elle était occupée par un système localisé au Japon (ABCI 3.0, de l’Institut national des sciences et technologies). Elle l’est désormais par un système situé aux États-Unis (Discovery 6, d’ExxonMobil).

22 des supercalculateurs classés se trouvent sur le territoire français. Les voici, avec leur R_max (performance maximale pour le plus gros problème tournant sur la machine) et leur R_peak (performance théorique).

EXA1-HE (26^e)

C’est la dernière extension du supercalculateur EXA1, localisé à Bruyères-le-Châtel (Essonne) et utilisé pour la simulation nucléaire au sein de la branche militaire du CEA. Elle a été livrée en 2024.

Architecture BullSequana XH3000 avec puces NVIDIA GH200 (72 cœurs à 3 GHz).
R_max : 90,79 petaflops (R_peak : 171,26 Pflops) sur 548 352 cœurs.  Consommation : 1,77 MW.

Les classements précédents d’EXA1-HE au TOP500 :

• Juin 2024 : 17^e (configuration à 389 232 cœurs)
• Novembre 2024 : 22^e
• Juin 2025 : 23^e (passage à 548 352 cœurs)

Jean Zay H100 (40^e)

Extension GPU installée en 2024 sur ce supercalculateur mis en service 5 ans plus tôt à l’IDRIS (plateau de Saclay, Essonne).

Architecture BullSequana avec CPU Intel Xeon Platinum 8468 (Sapphire Rapids ; 48 cœurs à 2,1 GHz) et GPU NVIDIA H100 SXM5-80.
R_max : 52,18 Pflops (R_peak : 71,42 Pflops) sur 227 136 cœurs.

Les classements précédents de Jean Zay H100 au TOP500 :

• Novembre 2024 : 27^e
• Juin 2025 : 35^e

Adastra (45^e)

Ce supercalculateur a été acquis par la France via GENCI en 2022 et inauguré en 2023. Il se trouve au CINES (Montpellier).

Base HPE Cray EX235a, avec CPU AMD EPYC 3^e génération (64 cœurs à 2 GHz) et GPU AMD Instinct MI250X.
R_max : 46,1 Pflops (R_peak : 61,61 Pflops) sur 319 072 cœurs. Consommation : 921 kW.

Les classements précédents d’Adastra au TOP500 :

• Juin 2022 : 10^e
• Novembre 2022 : 11^e
• Juin 2023 : 12^e
• Novembre 2023 : 17^e
• Juin 2024 : 20^e
• Novembre 2024 : 30^e
• Juin 2025 : 40^e

EXA1-HF (77^e)

Cette partition d’EXA1 est en service depuis 2021.

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC 7763 (3^e génération ; 64 cœurs à 2,45 GHz).
R_max : 23,24 Pflops (R_peak : 31,76 Pflops) sur 810 240 cœurs. Consommation : 4,96 MW.

Les classements précédents d’EXA1-HF au TOP500 :

• Juin 2022 : 17^e
• Novembre 2022 : 20^e
• Juin 2023 : 22^e
• Novembre 2023 : 30^e
• Juin 2024 : 36^e
• Novembre 2024 : 55^e
• Juin 2025 : 70^e

Pangea III (104^e)

Ce supercalculateur de TotalEnergies localisé à Pau est en service depuis 2019.

Base IBM Power System AC922, avec CPU POWER9 (18 cœurs à 3,45 GHz) et GPU NVIDIA Volta GV100.
R_max : 17,86 Pflops (R_peak : 25,03 Pflops) sur 291 024 cœurs. Consommation : 1,37 MW.

Les classements précédents de Pangea III au TOP500 :

• 11^e puis 15^e en 2019
• 15^e puis 18^e en 2020
• 21^e puis 29^e en 2021
• 33^e puis 37^e en 2022
• 39^e puis 48^e en 2023
• 60^e puis 75^e en 2024
• Juin 2025 : 92^e

Tera 1000-2 (146^e)

Cette partition fut mise en service en 2017-2018 sur le supercalculateur Tera 1000 du CEA (localisation : Bruyères-le-Châtel).

Base BullSequana X1000, avec CPU Intel Xeon Phi 7250 (Knights Landing ; 68 cœurs à 1,4 GHz).
R_max : 11,97 Pflops (R_peak : 23,4 Pflops) sur 561 408 cœurs. Consommation : 3,18 MW.

Les classements précédents de Tera 1000-2 au TOP500 :

• 14e puis 16^e en 2018
• 18^e puis 17^e en 2019
• 20^e puis 24^e en 2020
• 34^e puis 42^e en 2021
• 45^e puis 49^e en 2022
• 54^e puis 65^e en 2023
• 82^e puis 101^e en 2024
• Juin 2025 : 123^e

ROMEO 2025 (172^e)

Supercalculateur de l’université de Reims Champagne-Ardenne, installé en 2024 et inauguré cette année.

Base BullSequana XH3000, avec puces NVIDIA GH200.
R_max : 9,86 Pflops (R_peak : 16,32 Pflops) sur 47 328 cœurs. Consommation : 160 kW.

Les classements précédents de ROMEO 2025 au TOP500 :

• Novembre 2024 : 122^e
• Juin 2025 : 148^e

Taranis (199^e)

Supercalculateur de Météo France installé en 2020 à Toulouse et inauguré en 2021.

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC 7742 (2^e génération ; 64 cœurs à 2,25 GHz).
R_max : 8,19 Pflops (R_peak : 10,32 Pflops) sur 294 912 cœurs. Consommation : 1,67 MW.

Les classements précédents de Taranis au TOP500 :

• Novembre 2020 : 30^e
• 49^e puis 58^e en 2021
• 63^e puis 69^e en 2022
• 78^e puis 92^e en 2023
• 115^e puis 141^e en 2024
• Juin 2025 : 168^e

Belenos (210^e)

Supercalculateur « jumeau » de Taranis, inauguré en parallèle, également à Toulouse.

Même architecture et même configuration processeur.
R_max : 7,68 Pflops (R_peak : 10,47 Pflops). Consommation : 1,66 MW.

Les classements précédents de Belenos au TOP500 :

• 29^e puis 34^e en 2020
• 55^e puis 64^e en 2021
• 71^e puis 78^e en 2022
• 87^e puis 103^e en 2023
• 125^e puis 152^e en 2024
• Juin 2025 : 180^e

Joliot-Curie Rome (222^e)

Partition du supercalculateur Joliot-Curie, installé depuis 2019 au TGCC (Bruyères-le-Châtel).

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC Rome 7H12 (3^e génération ; 64 cœurs).
R_max : 6,99 Pflops (R_peak : 12,94 Pflops) sur 197 120 cœurs. Consommation : 1,44 MW.

Les classements précédents de Joliot-Curie Rome au TOP500 :

• Novembre 2019 : 59^e (configuration à 160 000 cœurs)
• 33^e puis 38^e en 2020 (configuration à 197 120 cœurs)
• 59^e puis 69^e en 2021
• 77^e puis 83^e en 2022
• 92^e puis 109^e en 2023
• 132^e puis 162^e en 2024
• Juin 2025 : 191^e

SELENA (262^e)

Ce supercalculateur EDF est entré en production cette année.

Base BullSequana XH3000, avec CPU AMD EPYC 9354 (4e génération ; 32 cœurs à 3,25 GHz).
R_max : 5,42 Pflops (R_peak : 5,5 Pflops) sur 107 940 cœurs. Consommation : 1,16 MW.

Topaze GPU (278^e)

Partition GPU de Topaze, supercalculateur en service depuis 2021 au CCRT (CEA, Bruyères-le-Châtel).

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC 7763 (3^e génération ; 64 cœurs à 2,45 GHz) et GPU NVIDIA A100.
R_max : 5,07 Pflops (R_peak : 6,23 Pflops) sur 42 000 cœurs.

Les classements précédents de Topaze GPU au TOP500 :

• Novembre 2021 : 198^e (configuration à 26 880 cœurs)
• 217^e puis 241^e en 2022
• 280^e puis 317^e en 2023
• 175^e puis 208^e en 2024 (configuration à 42 000 cœurs)
• Juin 2025 : 244^e

Jean Zay (292^e)

Partition étendue (GPU).

Base HPE SGI 8600, avec CPU Intel Xeon Gold 6248 (Cascade Lake ; 20 cœurs à 2,5 GHz) et GPU NVIDIA Tesla V100 SXM2.
R_max : 4,48 Pflops (R_peak : 7,35 Pflops) sur 93 960 cœurs.

Les classements précédents de cette partition au TOP500 :

• 42^e puis 46^e en 2019
• 54^e puis 64^e en 2020
• 92^e puis 105^e en 2021
• 114^e puis 124^e en 2022
• 135^e puis 166^e en 2023
• 190^e puis 223^e en 2024
• Juin 2025 : 260^e

CRONOS (300^e)

Autre supercalculateur d’EDF, passé en production en 2021.

Base BullSequana X, avec CPU Intel Xeon Platinum 8260 (Cascade Lake ; 24 cœurs à 2,4 GHz).
R_max : 4,3 Pflops (R_peak : 7,14 Pflops) sur 81 600 cœurs. Consommation : 1,23 MW.

Les classements précédents de CRONOS au TOP500 :

• Novembre 2020 : 67^e
• 96^e puis 109^e en 2021
• 118^e puis 128^e en 2022
• 139^e puis 170^e en 2023
• 194^e puis 230^e en 2024
• Juin 2025 : 269^e

Joliot-Curie SKL (319^e)

Partition de Joliot-Curie qui doit être démantelée cette année.

Base BullSequana X1000, avec CPU Intel Xeon Platinum 8168 (Skylake ; 24 cœurs à 2,7 GHz).
R_max : 4,07 Pflops (R_peak : 6,64 Pflops) sur 79 488 cœurs. Consommation : 917 kW.

Les classements précédents de Joliot-Curie SKL au TOP500 :

• 34^e puis 40^e en 2018
• 47^e puis 52^e en 2019
• 61^e puis 72^e en 2020
• 101^e puis 113^e en 2021
• 124^e puis 133^e en 2022
• 154^e puis 183^e en 2023
• 207^e puis 245^e en 2024
• Juin 2025 : 285^e

hotlum (339^e)

Supercalculateur installé en 2022 chez HPE.

Base Cray EX, avec CPU AMD EPYC 7763 (3^e génération ; 64 cœurs à 2,45 GHz).
R_max : 3,81 Pflops (R_peak : 4,58 Pflops) sur 116 736 cœurs.

Les classements précédents de hotlum au TOP500 :

• 146^e puis 159^e en 2022
• 187^e puis 222^e en 2023
• 252^e puis 291^e en 2024
• Juin 2025 : 331^e

THX.A.B (362^e)

Supercalculateur installé en 2022 chez Atos.

Base BullSequana XH2000, avec CPU Intel Xeon Platinum 8358 (Ice Lake ; 32 cœurs à 2,6 GHz) et GPU NVIDIA A100 SXM4-64.
R_max : 3,5 Pflops (R_peak : 4,98 Pflops) sur 25 056 cœurs. Consommation : 86 kW.

Les classements précédents de THX.A.B en TOP500 :

• 146^e puis 159^e en 2022
• 187^e puis 222^e en 2023
• 252^e puis 291^e en 2024
• Juin 2025 : 331^e

Topaze CPU (377^e)

Partition CPU de Topaze.

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC 7763 (3^e génération ; 64 cœurs à 2,45 GHz).
R_max : 3,26 Pflops (R_peak : 4,34 Pflops) sur 110 592 cœurs.

Les classements précédents de Topaze CPU au TOP500 :

• Novembre 2021 : 140^e
• 154^e puis 170^e en 2022
• 201^e puis 237^e en 2023
• 267^e puis 306^e en 2024
• Juin 2025 : 346^e

Jean Zay (420^e)

Partition CPU de Jean Zay.

Base HPE SGI 8600, avec CPU Intel Xeon Gold 6248 (Cascade Lake ; 20 cœurs à 2,5 GHz).
R_max : 3,05 Pflops (R_peak : 4,87 Pflops) sur 61 120 cœurs.

Les classements précédents de cette partition au TOP500 :

• 72^e puis 79^e en 2019
• 91^e puis 108^e en 2020
• 140^e puis 163^e en 2021
• 178^e puis 203^e en 2022
• 237^e puis 273^e en 2023
• 309^e puis 350^e en 2024
• Juin 2025 : 391^e

KAIROS (422^e)

Supercalculateur installé cette année à l’université de Toulouse.

Base BullSequana XH3000, avec puces NVIDIA GH200 (72 cœurs à 3 GHz).
R_max : 3,05 Pflops (R_peak : 3,42 Pflops) sur 13 056 cœurs. Consommation : 46 kW.

AMD Ouranos (428^e)

Supercalculateur installé cette année chez Atos.

Base BullSequana XH3000, avec CPU AMD EPYC 4e génération (24 cœurs à 1,8 GHz) et GPU AMD Instinct MI300A.
R_max : 2,99 Pflops (R_peak : 3,97 Pflops) sur 16 632 cœurs. Consommation : 48 kW.

Les classements précédents d’AMD Ouranos au TOP500 :

• Juin 2025 : 399^e

Spartan3 (462^e)

Supercalculateur installée en 2021 chez Atos.

Base BullSequana XH2000, avec CPU AMD EPYC 7763 (3e génération ; 64 cœurs à 2,45 GHz).
R_max : 2,75 Pflops (R_peak : 3,61 Pflops) sur 92 160 cœurs.

Les classements précédents de Spartan3 au TOP500 :

• 157^e puis 193^e en 2021
• 212^e puis 236^e en 2022
• 275^e puis 312^e en 2023
• 348^e puis 391^e en 2024
• Juin 2025 : 434^e

Illustration générée par IA

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Plutôt qu’un juge humain, une vérification déterministe : le RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) repose sur ce principe.

DeepSeek-R1 et OpenAI o1, entre autres, en ont démontré les bénéfices. Mais les possibilités de mise à l’échelle sont limitées du fait de la dépendance à des problèmes conçus par l’humain et à des récompenses spécifiques à chaque domaine.

Chez Meta, on est en tout cas parti de ce postulat pour développer SPICE (Self-Play in Corpus Environment).

Un modèle, deux rôles, un corpus documentaire

Cette technique d’apprentissage par renforcement fait jouer au modèle deux rôles antagonistes. L’un consiste à générer les problèmes (« challenger »). L’autre, à les résoudre (« résolveur »).

La génération des problèmes a la particularité d’être ancrée sur un corpus documentaire. Le challenger n’utilise que cette source ; pas ses propres connaissances. Le résolveur n’a pas accès au corpus, ce qui assure une asymétrie de l’information.

Un mécanisme de récompense fait progresser le challenger et le résolveur. Le premier a pour mission de créer des problèmes qui challengent au maximum le second, tout en restant résolvables.

Les documents sont bruts, sans questions ou étiquettes prédéfinies. Les problèmes prennent la forme de QCM (avec 4 réponses) ou de questions ouvertes. Cette diversité est censée permettre une vérification interdomaines sans outils spécialisés.

Les deux rôles sont instanciés avec vLLM, sur la base de l’architecture Oat. Quatre modèles de base sont expérimentés : Qwen3-4B-Base, Qwen3-8B-Base, OctoThinker-3B-Hybrid-Base et OctoThinker-8B-Hybrid-Base. Le renforcement se fait sur 20 000 documents. Il est axé sur deux disciplines : mathématiques (utilisation du dataset Nemotron-CC-Math) et raisonnement général (NaturalReasoning). La température est laissée à 1.0.

Ni trop simple, ni trop compliqué : un système de récompense pour trouver le bon équilibre

Avec chaque document, on effectue 1024 tentatives pour générer des questions, puis on en sélectionne aléatoirement une valide. Pour chacune, on retient 8 réponses. On en calcule la variance pour déterminer la récompense du challenger. Cette dernière est maximale lorsque le taux de réussite du résolveur atteint 50 % (témoignant de questions ni trop faciles, ni trop difficiles). Pour vérifier l’équivalence de chaque réponse par rapport à la gold answer (réponse de référence), le framework simple-evals est utilisé, avec GPT-4o.

La performance de SPICE est comparée à celles :

• Des modèles de base (Base Model)
• De systèmes utilisant un challenger « plus fort » (Qwen3-32B-Instruct) et où le modèle n’est entraîné que sur le rôle de résolveur (Strong Challenger)
• D’un système antagoniste non ancré sur un corpus (R-Zero)
• De ce même type de système, et avec des problèmes portant exclusivement sur la génération de code Python (Absolute Zero)

Entre les modèles de base et SPICE, l’écart va de 5,7 à 11,9 points selon les modèles.

3,2 points en performance globale : la (modeste) contribution du corpus documentaire

On constate une amélioration mutuelle. Pour en témoigner, Meta avance deux indicateurs « en miroir ».
D’un côté, à résolveur fixe (checkpoint après 200 étapes), le taux de réussite passe de 55 à 35 % à mesure que le challenger progresse.
De l’autre, à challenger fixe (checkpoint après 200 étapes), le taux de réussite du résolveur passe de 55 à 85 %.
Qualitativement parlant, plus on avance dans l’entraînement, plus les problèmes générés sont complexes.

Sans ancrage sur corpus, la performance globale moyenne atteint 40,7 %. Avec, elle monte à 43,9 % (+ 3,2 points).

NaturalReasoning utilisé seul engendre des gains plus importants que Nemotron-CC-Math seul. Mais combiner les deux datasets produit les meilleurs résultats.

Le gain en mathématiques est plus important avec uniquement des questions ouvertes. Au global, néanmoins, il vaut mieux y associer le format QCM.

La technique de récompense par calcul de variance produit de meilleurs résultats que :

• Absolute Zero, où la récompense vaut (1 – taux de réussite moyen du résolveur)
• Threshold, où la récompense vaut 1 pour les tâches « relativement résolvable » ; 0 pour celles à 0 ou 100 % de réussite
• R-Zero, qui récompense les problèmes produisant des réponses équitablement réparties

Illustration principale générée par IA

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Si la GenAI contribue à « raviver » les solutions de gestion des actifs numériques (DAM), elle s’y diffuse de manière très inégale.

Le constat était ressorti, il y a près d’un an, du Magic Quadrant consacré à ce marché.

L’analyse de Gartner dépeignait la situation à octobre 2024.
Au sujet de cette diffusion très inégale de la GenAI, le cabinet américain évoquait les fournisseurs qui n’en proposaient pas encore pour la création de contenu ; ceux qui étaient « en retard » sur ces mêmes capacités ; ceux qui avaient plus globalement « du mal à suivre le rythme » ; et ceux chez qui la GenAI avait un prix non négligeable.

Cette remarque ne figure plus dans la nouvelle édition du Magic Quadrant du DAM. Gartner met, au contraire, l’accent sur la généralisation de certaines briques. Par exemple, la création de contenu assistée par IA. La majorité des fournisseurs classés (13 sur 17) en proposent nativement. Soit grâce à des modèles propriétaires, soit en embarquant des LLM ouverts.

La manipulation de contenu assistée par IA est également devenue standard. En parallèle, les fonctionnalités touchant à la vidéo (création, édition, localisation linguistique) se répandent. On voit aussi émerger une adaptation automatisée des contenus aux canaux de diffusion. Et la possibilité, pour le client, d’apporter ses propres modèles.
L’intégration de MCP, vu comme un levier de standardisation et d’encadrement de la production de contenu, est en revanche encore limitée. Au moment où Gartner a effectué ses relevés, un tiers des offreurs avaient commencé à implémenter le protocole, ou tout moins déclaraient envisager de le faire.

Adobe et Orange Logic, nouveaux « leaders »

Sur le plan fonctionnel, le cahier des charges pour figurer dans le dernier Magic Quadrant du DAM imposait, dans les grandes lignes :

• L’ingestion des actifs, leur organisation (tagging et taxonomie) et leur mise à disposition
• Gestion des droits numériques
• Planification de workflows
• Intégration avec des solutions marketing – ce métier étant le premier public

La capacité à répondre effectivement à la demande du marché (expérience client, marketing, qualité des produits/services…) est restituée sur l’axe dit « exécution ». Les fournisseurs s’y positionnent comme suit :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Aprimo	=
2	Bynder	=
3	Storyteq	=
4	Adobe	+ 4
5	OpenText	+ 4
6	Frontlify	nouvel entrant
7	Smarsheet	– 2
8	Orange Logic	– 4
9	Hyland	– 3
10	Acquia	– 3
11	Cloudinary	=
12	Sitecore	– 2
13	CELUM	– 1
14	PhotoShelter	nouvel entrant
15	MediaValet	– 1
16	Wedia	nouvel entrant
17	Fotoware	– 4

Sur l’axe « vision », qui reflète les stratégies (commercial, marketing, produit, sectorielle, géographique…), la situation est la suivante :

Rang	Fournisseur	Évolution annuelle
1	Storyteq	+ 1
2	Aprimo	– 1
3	Cloudinary	=
4	Orange Logic	+ 4
5	Bynder	– 1
6	Sitecore	– 1
7	Adobe	=
8	OpenText	– 2
9	Acquia	– 1
10	Frontlify	nouvel entrant
11	PhotoShelter	nouvel entrant
12	CELUM	=
13	Wedia	nouvel entrant
14	MediaValet	– 1
15	Hyland	– 6
16	Smartsheet	– 5
17	Fotoware	– 3

Il y a un an, ils étaient trois dans le carré des « leaders » : Aprimo, Bynder et Storyteq. Adobe et Orange Logic les y ont rejoints.

Quels produits pour quels usages ? L’offre d’Adobe suscite des incertitudes

Gartner salue les possibilités d’Adobe Experience Manager Assets sur l’aspect workflows de création (soumission, approbation, intégration de l’IA Firefly). Il apprécie également les fonctionnalités de gouvernance et de contrôle d’accès, basées sur les rôles et les attributs. Et souligne qu’Adobe est l’un des porteurs de la Content Authenticity Initiative. Bon point également pour le réseau de partenaires (ils sont 4200 certifiés).

Le jugement est moins positif quant aux capacités agentiques. Gartner l’illustre par l’absence d’un agent capable de contrôler les actifs à l’ingestion. Il appelle aussi à la vigilance sur la tarification. D’une part, parce que l’accès à des fonctionnalités avancées (rendu temps réel, expériences 3D…) nécessite un add-on. De l’autre, à cause du nombre limité de licences utilisateur incluses de base dans les différents niveaux d’offre. Le cabinet américain note également de potentielles incertitudes sur les produits auxquels recourir en fonction des cas d’usage. Un « manque de clarté » qui peut compliquant l’adoption et la mise en action.

Aprimo et la GenAI : vigilance sur le modèle à la consommation

Il y a un an, Aprimo avait été crédité d’un bon point pour la continuité offerte dans la gestion du contenu entre les outils marketing et les autres logiciels d’entreprise. Gartner avait aussi apprécié ses « starter packs » sectoriels avec workflows et taxonomies préconfigurés. Il avait également salué les capacités de son produit en matière de recherche, de tagging et de templating.

Le focus GenAI avait valu à Aprimo un mauvais point, en ce qu’il était susceptible de limiter les investissements dans le cœur fonctionnel. La tarification de la GenAI était autre point noir : l’add-on donnant accès aux fonctionnalités les plus avancées (entraînement personnalisé pour le tagging, génération d’images, traduction…) pouvait faire augmenter le TCO d’un tiers. Gartner avait aussi regretté le nombre limité d’événements physiques à destination des clients.

Cette fois, l’IA vaut un bon point à Aprimo, entre recherche sémantique, métadonnées prédictives et révision automatisée du contenu. Gartner y ajoute le niveau de performance et de fiabilité de la plate-forme. Ainsi que les fonctionnalités de conformité (certifications sectorielles, pistes d’audit immuables, vérifications assistées par IA).

Le module complémentaire pour la GenAI avancée reste un problème, mais sous un autre angle : son modèle à la consommation, qui rend potentiellement les coûts moins prévisibles. Pour ce qui est de la stratégie AI-first, elle est susceptible de « challenger » les organisations peu matures, tant par la cadence de diffusion de l’IA que par le périmètre concerné. Les clients ayant des besoins hors Amérique du Nord et EMEA resteront par ailleurs vigilants quant à la présence physique limitée d’Aprimo et de ses ressources de support sur les autres plaques géographiques.

Chez Bynder, une double tarification à bien étudier

Il y a un an, l’offre de Bynder avait fait mouche auprès de Gartner sur le plan fonctionnel. Notamment sur la détection de visages et le système de mise en quarantaine des contenus avant approbation. Les capacités d’analyse de l’usage des actifs avaient aussi été saluées. Comme la relation client (événements réguliers, roadmap accessible à tous, webinars lors de la sortie de mises à jour).

Les investissements en IA ont produit moins de fonctionnalités que chez la concurrence, avait regretté Gartner. Il y avait ajouté un manque de transparence sur le packaging des fonctionnalités constituant des add-on. Tout en signalant l’absence de roadmaps sectorielles et d’améliorations ciblées sur des verticales (Bynder a opté pour une approche horizontale avec adaptation aux cas d’usage).

Cette fois, l’un des bons points va aux capacités de création et de mise en œuvre d’agents IA. Qui, combinés à l’API, favorisent la création de contenus par d’autres métiers que le marketing. Bynder se distingue aussi sur la distribution des contenus, autant par leur adaptation à chaque canal que par l’exhaustivité du catalogue de connecteurs. Il a aussi pour la la qualité de son support à l’implémentation (blueprints, formations par rôle, conseils de gouvernance, taxonomies sur étagère, templates personnalisables…).

À un an d’intervalle, Gartner note toujours que la feuille de route sectorielle est limitée. Il trouve aussi à redire sur la partie analytics, du fait que les dashboards doivent être configurés via un mix d’API et d’intégrations pour obtenir des recommandations réellement « activables ». Quant à la tarification, basée soit sur le nombre d’assets soit sur le volume de stockage, elle implique de bien évaluer la structure de sa bibliothèque de contenus.

Orange Logic : gare aux délais d’implémentation

Comme Bynder, Orange Logic se distingue sur l’automatisation agentique. Il en est de même sur la recherche conversationnelle – avec exploitation du contexte : profils d’utilisateurs, relations entre assets, analyse des frames dans les vidéos, etc. Gartner salue aussi son concepteur visuel de workflows, jugé convivial (user-friendly).

Comme chez Aprimo, la présence physique est limitée hors Amérique du Nord. Le processus d’implémentation s’avère par ailleurs plus long que chez la concurrence. Et les modules optionnels (3D, gestion des droits, concepteur de sites sans code…), souvent indispensables dans les grandes entreprises, peuvent faire monter la facture.

Avec Storyteq, le modèle à la connexion peut coûter cher

Il y a un an, Gartner avait présenté Storyteq comme le fournisseur proposant le plus de capacités d’assistance par IA pour la création et l’édition de contenus. Il y avait ajouté les fonctionnalités de vision par ordinateur pour améliorer la recherche d’assets et la disponibilité d’un CMS en self-service. Tout en soulignant l’étendue des partenariats conseil et ISV.

Le prix de la GenAI était un point noir, même si la tarification d’ensemble demeurait flexible. Gartner avait aussi fait remarquer les travaux préparatoires que certaines fonctionnalités GenAI supposaient pour pouvoir fonctionner à l’échelle. Et affirmé que la présence physique de Storyteq restait largement concentrée en EMEA, en plus d’un focus historique sur les services d’agence et d’une absence de programme de reconnaissance client.

Cette fois, la stratégie sectorielle fait mouche: Storyteq a des équipes dédiées à la santé, l’automobile, la finance et le retail, entre autres. Il y couple des packs associant workflows, schémas et exemples de conformité. Son offre se distingue aussi sur les services professionnels et le support technique. Ainsi que sur la conception d’agents sans code et l’exploitation de l’IA pour la protection des contenus (gestion dynamique du consentement, détection de données personnelles, audit de conformité continu).

Beaucoup d’intégrations avec des systèmes externes sont facturées à la connexion. Pour qui souhaite organiser un écosystème, les coûts peuvent vite enfler. Pour ce qui est de la présence physique, elle reste largement concentrée en Amérique du Nord et en EMEA, malgré l’acquisition de PureRed. Quant aux investissements marketing, ils sont moins importants que chez la concurrence, résultant en une visibilité limitée.

Illustration © Danloe – Adobe Stock

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Au-delà d’Hyper-V et d’ESXi, Akira a aussi chiffré des VM Nutanix.

Le bulletin que la CISA consacre à ce ransomware vient d’être mis à jour pour intégrer cette information… entre autres.

La version initiale datait d’avril 2024. Un an et demi plus tard, les techniques ont évolué sur toute la ligne, de l’accès initial à l’extorsion. Quant au chiffrement de VM Nutanix*, il a été constaté dans le cadre d’un incident survenu en juin 2025. Au début de la chaîne d’attaque, il semble y avoir eu la faille CVE-2024-40766 (contrôle d’accès défaillant dans les pare-feu SonicWall).

Des accès initiaux via Veeam

La version d’avril 2024 évoquait un accès initial via des VPN sans MFA. Essentiellement de marque Cisco, était-il précisé, avec deux vulnérabilités citées. L’une et l’autre localisées dans l’interface web d’ASA (Adaptitve Security Appliance) et de FTD (Firepower Threat Defense). La première (CVE-2020-3259) permet de récupérer du contenu en mémoire sans authentification. La deuxième (CVE-2023-20269) ouvre la voie à des attaques de force brute ou à la mise en place de sessions VPN SSL avec un utilisateur non autorisé.

D’après la nouvelle version du bulletin, à laquelle a contribué l’OFAC (Office anti-cybercriminalité français), l’arsenal d’accès initial s’est diversifié. Avec notamment :

• CVE-2020-3580, autre vulnérabilité sur l’interface web d’ASA et FTD, permettant un XSS sans authentification
• CVE-2023-28252, faille dans le CLFS (service de journalisation Windows utilisé par les programmes s’exécutant en mode utilisateur ou noyau), utilisée pour l’élévation de privilèges
• CVE-2024-37085 (contournement d’authentification dans ESXi via Active Directory)
• CVE-2023-27532 et CVE-2024-40711, qui touchent toutes les deux Veeam Backup & Replication (la première permet d’exfiltrer des authentifiants chiffrés depuis la base de données de config ; la deuxième ouvre la porte à une RCE par désérialisation de données malicieuses)

Zemana AntiMalware détourné pour stopper les antivirus

Sur la phase de reconnaissance, la mise à jour du bulletin ajoute peu d’éléments. Sinon l’utilisation de nltest /dclist: et de nltest /DOMAIN_TRUSTS.

Parmi les outils dont se servent les affiliés d’Akira figurent NetScan, Advanced IP Scanner et SoftPerfect. Mimikatz et LaZagne aussi, pour récupérer des authentifiants.

La version initiale signalait le recours à un outil légitime (Zemana AntiMalware) pour stopper les processus liés à des antivirus.

La mise à jour y ajoute l’exploitation d’outils d’accès distant tels AnyDesk et LogMeIn pour établir une persistance et se fondre dans l’activité admin.

La protection des disques virtuels neutralisée

La version initiale du bulletin apportait peu d’informations sur la manière dont les affiliés d’Akira obtenaient des privilèges.

La mise à jour en dit davantage, entre exploitation de services comme Veeam.Backup.MountService.exe et ajout de nouveaux comptes utilisateurs au groupe admin.
Elle mentionne un incident dans lequel la protection VMDK a été contournée en éteignant temporairement la VM du contrôleur de domaine. Les VMDK ont alors été copiés et attachés à une nouvelle VM. Cela a permis d’extraire le fichier NTDS.dit et la hive SYSTEM (groupe logique de clés, sous-clés et valeurs de registre) ; pour, au bout, compromettre un compte d’administrateur de domaine.

Un chiffrement hybride et personnalisable

Quantité d’outils ont été mis à profit pour l’exfiltration de données. 7-zip et WinRAR en font partie, comme FileZilla, RClone et WinSCP.

Pour établir des canaux de commande et de contrôle, AnyDesk, Cloudflare Tunnels, MobaXterm, Ngrok et RustDesk ont été mis à contribution.

Dans certain cas, à peine 2 heures se sont écoulées entre l’accès initial et l’exfiltration.

Le schéma de chiffrement utilisé par Akira était pour l’essentiel déjà établi en avril 2024. Hybride, il associe un cipher ChaCha20 et un système à clé RSA publique. L’ensemble permet un chiffrement total ou partiel, tout en le personnalisant selon le type et la taille de fichiers.

Afin de compliquer la récupération et l’analyse forensique, des commandes PowerShell sont utilisées pour supprimer les copies VSS.

Des options pour ne cibler que les VM

La première version d’Akira était écrite en C++. Sa deuxième incarnation, repérée à l’été 2023, est écrite en Rust. Elle est dotée d’une couche de protection supplémentaire compliquant l’analyse dynamique. Ainsi que d’une gestion des threads, améliorant l’efficacité du processus de chiffrement. Elle peut par ailleurs être déployée exclusivement contre les VM (paramètre vmonly) et stopper ces dernières (stopvm).

Akira est associé aux groupes connus sous le nom de Gold Sahara, Howling Scorpius, Punk Spider et Storm-1567. Il pourrait avoir des liens avec feu Conti.

* Lors d’une récente conférence, Gartner a prédit qu’à l’horizon 2028, 35 % des workloads VMware seraient passés sur une autre plate-forme. Le cabinet américain a suggéré d’envisager en premier lieu Nutanix. Pas tant pour les prix que pour les capacités fonctionnelles.

Illustration générée par IA

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Istio et Kueue pour certains, Traefik et Volcano pour d’autres ; parfois Kubeflow, parfois KubeRay, ou les deux… Les fournisseurs de plates-formes Kubernetes ont emprunté divers chemins pour démontrer leur conformité à la « spécification IA » élaborée par la CNCF.

Cette spec définit un ensemble de capacités, d’API et de configurations qu’un cluster certifié « conforme Kubernetes » doit proposer pour exécuter de façon fiable des workloads IA/ML. Principal objectif : éviter une fragmentation qui compromettrait la portabilité.

Un premier tour d’autocertification avec 9 éléments obligatoires

Les travaux avaient officiellement démarré cet été. Une v1 a été publiée depuis et un premier round de certification a été lancé. Plus précisément d’autocertification : le processus est pour le moment déclaratif. Une suite de tests automatisés est censée prendre le relais, mais pas avant 2026.

Beaucoup d’éléments inscrits dans la spécification ne sont, en tout cas pour le moment, pas obligatoires. Parmi eux :

• Assurer que des pilotes compatibles et les configs runtime correspondantes sont correctement installés et maintenus sur les nœuds dotés d’accélérateurs
• Faciliter le tirage de grosses images de conteneurs (par exemple à travers une réplication ou une mise en cache près des nœuds d’exécution)
• Permettre la gestion unifiée de jobs indépendants via un mécanisme gérant les API JobSet
• Autoriser le déploiement de conteneurs confidentiels dans des environnements d’exécution sécurisés (enclaves matérielles)
• Fournir un mécanisme de détection des accélérateurs en erreur, avec éventuellement une remédiation automatisée

9 éléments sont actuellement obligatoires. Dans les grandes lignes :

1. Prendre en charge l’allocation dynamique des ressources (DRA)
2. Gérer la Gateway API de Kubernetes, dans une implémentation permettant une « gestion avancée » pour les services d’inférence (distribution pondérée du trafic, routage sur la base des en-têtes, intégration avec les maillages de services…)
3. Permettre d’installer et d’exploiter au moins une solution de planification des gangs
4. Gérer la mise à l’échelle verticale des groupes de nœuds contenant des types d’accélérateurs spécifiques
5. Si présent, assurer un fonctionnement correct de l’HorizontalPodAutoscaler pour les pods qui exploitent des accélérateurs
6. Exposer, pour les types d’accélérateurs pris en charge, des métriques granulaires, via un endpoint standardisé, et dans un format lisible par la machine (au minimum, taux d’utilisation par accélérateur + occupation mémoire)
7. Découverte et collecte de métriques de workloads dans un format standard
8. Isolation des accès aux accélérateurs depuis les conteneurs
9. Possibilité d’installer et d’exécuter de façon fiable au moins un opérateur IA complexe disposant d’un CRD

Chaque certification vaut pour un an et s’applique à une version spécifique de Kubernetes. En l’état, soit la 1.33 (8 solutions certifiées), soit la 1.34 (11 solutions certifiées).

Les 8 solutions (auto)certifiées sur Kubernetes 1.33

Premier dans l’ordre alphabétique, CoreWeave Kubernetes Services (CKS).
Entre autres commentaires insérés dans sa déclaration de conformité, le « néo-cloud » américain – voir notre article à son sujet – rappelle gérer le planificateur SUNK (Slurm on Kubernetes). Il explique aussi que l’isolation des accès est pour l’instant traitée avec des plug-in, en attendant de passer au DRA lorsque le support fournisseur sera plus mature.

DaoCloud Enterprise n’implémente pas le DRA (il faut dire que les API sont désactivées par défaut sur Kubernetes 1.33, de sorte que la spec n’impose pas la fonctionnalité). Destiné à l’exécution sur site, il ne fournit pas non plus d’autoscaler vertical.

Pour sa plate-forme Gardener, la NeoNephos Foundation (projet de la Fondation Linux Europe) livre une preuve d’implémentation de la Gateway API via Traefik. Et de la planification des gangs via Kueue. L’autoscaling horizontal est géré avec une stack associant Prometheus et DCGM (NVIDIA Datacenter GPU Manager). Comme « opérateur IA complexe », KubeRay a été choisi.

L’entreprise allemande Giant Swarm fournit la plate-forme du même nom. Elle n’a pas ajouté de commentaires à son autocertification. Les renvois vers sa documentation montrent toutefois que Kueue a été sélectionné pour démontrer la conformité sur la partie planification des gangs, et KubeRay en guise d’opérateur IA.

Red Hat est également au rendez-vous, avec la dernière version d’OpenShift (4.20). Lui aussi a opté pour Kueue. Comme opérateur IA, la filiale d’IBM a utilisé Kubeflow Trainer, avec plusieurs CRD (TrainJob, TrainingRuntime, ClusterTrainingRuntime). Elle précise, concernant les métriques d’accélérateurs, propose des opérateurs dédiés pour les GPU AMD en plus des GPU NVIDIA.

SUSE a autocertifié RKE2 (deuxième itération de Rancher Kubernetes Engine). Là aussi sans commentaires supplémentaires, mais avec un renvoi vers une nouvelle section de sa doc consacrée à la conformité vis-à-vis de la spec CNCF. On y découvre que Volcano a été privilégié pour la planification des gangs. Et que pour la collecte de métriques, la solution SUSE AI est mise en avant.

Red Hat a autocertifié un deuxième produit : ROSA (Red Hat OpenShift Service on AWS), dans sa dernière version. Avec, la même base que pour OpenShift, mais des validations spécifiques.

Talos Linux, OS immuable pour Kubernetes, a également été certifié, par son éditeur Sidero Labs. Lequel signale qu’aucun autoscaler vertical spécifique n’est fourni et que le produit n’embarque pas, en standard, d’outils d’observabilité.

Les 11 solutions (auto)certifiées sur Kubernetes 1.34

Premier dans l’ordre alphabétique, ACK (Alibaba Cloud Container Service for Kubernetes). Sa conformité a été démontrée en utilisant à la fois Spark et Ray. Sur la partie métriques, Alibaba a exploité son Prometheus managé.

AKS (Azure Kubernetes Service) a aussi été autocertifié. Microsoft a utilisé Istio, Kueue et DCGM, entre autres. Pour les opérateurs IA, il a fait un choix particulier au-delà de Ray : KAITO (Kubernetes AI Toolchain Operator), projet en sandbox à la CNCF et qui repose sur vLLM.

Baidu a autocertifié sa solution CCE (Cloud Container Engine). Avec Volcano pour l’implémentation Gateway API, du Prometheus managé pour l’autoscaling horizontal… et un déploiement SGLang pour la partie contrôleur IA.

Autocertifié sur Kubernetes 1.33, CKS (CoreWeave Kubernetes Service) l’est aussi sur la version 1.34.

Amazon a essentiellement recouru à ses propres services pour démontrer la conformité d’EKS (Elastic Kubernetes Service). Entre autres, son contrôleur AWS Load Balancer, son planificateur AWS Batch, son outil de supervision CloudWatch et son collecteur de métriques Neuron Monitor.

GKE (Google Kubernetes Engine) est également autocertifié. Comme Amazon, Google met en avant ses propres services… et un tuto, destiné à construire une plate-forme ML associant Ray et Kubeflow.

KKP (Kubermatic Kubernetes Platform) a sa propre stack MLA (« Monitoring Logging & Alerting »), exploitée dans le cadre de son autocertification. Il a aussi son propre contrôleur de passerelle (KubeLB).

Avec LKE (Linode Kubernetes Engine), Akamai a son propre autoscaler vertical. Pour les pods, il passe par l’adaptateur Prometheus. La collecte de métriques relatives aux accélérateurs passe par DCGM. Istio est utilisé comme implémentation référente de la Gateway API.

Istio a aussi été le choix d’Oracle pour démontrer la conformité d’OKE (OCI Kubernetes Engine). On aura noté que pour les métriques de workloads, le groupe américain a son propre projet OCI GPU Scanner, mis à disposition sous licence libre (UPL) et installable soit via Terraform, soit via Helm, soit comme add-on depuis la console OCI.

Autocertifié sur Kubernetes 1.33, Talos Linux l’est aussi sur la version 1.34.

Le dernier dans l’ordre alphabétique est VKS (VMware Kubernetes Service). VMware l’a autocertifié en s’appuyant notamment sur Istio, Kueue, Prometheus, DCGM et KubeRay.

Illustration

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Dans l’écosystème Microsoft évolueront peut-être bientôt des « utilisateurs agentiques » ayant leur identité, leur place dans l’organigramme… et leur licence.

Des informations à ce sujet seront possiblement communiquées la semaine prochaine à la conférence Ignite. En attendant, il y a des faisceaux d’indices. Notamment un message publié début novembre dans le centre d’administration Microsoft 365. Il a disparu depuis, comme l’élement de roadmap associé. On a pu y apercevoir une nouvelle marque : Agent 365.

Les agents en question seraient créés à partir de modèles préconfigurés.
Il appartiendrait aux admins de choisir lesquels de ces modèles publier. Par défaut, l’ensemble des utilisateurs du locataire y auraient accès, à deux endroits : Teams (section Apps) et le magasin d’agents Microsoft 365. Leurs demandes de création d’agents sur la base de ces templates remonteraient aux admins. Qui, en cas d’approbation, auraient à assigner une licence A365 à chaque agent.

Le message publié dans le centre d’administration évoquait un déploiement progressif à partir de mi-novembre, sur desktop (dans Teams et Microsoft 365 Copilot).

Agent 365, une démarche avant tout commerciale

Au vu de ces quelques éléments, l’évolution qui se prépare ne semble pas tant technologique que commerciale. Il se dit d’ailleurs que la marque Agent 365 pourrait prendre le relais de Microsoft 365 Copilot. Potentiellement une manière d’atténuer la confusion que le branding actuel suscite jusqu’en interne.

Après deux ans de commercialisation, l’adoption de Microsoft 365 Copilot apparaît décevante. En tout cas d’après les affirmations d’Ed Zitron. L’intéressé, qui s’est fait une solide réputation de pourfendeur de l’IA générative, affirmait cet été que le taux de transformation au sein de la base Microsoft 365 était inférieur à 2 %. Un chiffre que Microsoft n’a pas démenti.

L’usage – mais pas forcément la conversion – a pu augmenter depuis, entre autres avec la mise à disposition gratuite de quelques fonctionnaltiés Copilot Chat dans Word, Excel, PowerPoint, OneNote et Outlook (essentiellement, des conversations basées sur le web et sur le fichier ouvert).
Divers abonnements initialement autonomes (Copilot pour les ventes, pour le service et pour la finance, par exemple) ont par ailleurs été fusionnés dans Microsoft 365 Copilot.

À consulter en complément sur le sujet Microsoft 365 Copilot :

Les conditions d’accès aux modèles d’Anthropic
Les leçons d’un test à grande échelle

Illustration générée par IA

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