RHEL, Ansible, OpenShift… En matière de cloud « souverain », l’offre de Red Hat est traditionnellement au cœur de la proposition de valeur d’IBM.
Elle pourrait l’être encore plus mi-2026. À cette échéance est prévu le lancement commercial d’une solution appelée IBM Sovereign Core.
La preview technique doit démarrer en février. Aucune feuille de route n’est publiée pour l’heure. IBM communique néanmoins un schéma donnant une idée de ce qui pourrait, à terme, composer l’offre.
La solution fonctionnera en mode déconnecté (air-gapped), avec un plan de contrôle géré par le client ou par un partenaire local. Les premiers officiellement dans la boucle sont Cegeka (pour le Benelux) et Computacenter (pour l’Allemagne).
La télémétrie restera en local, comme l’authentification, l’autorisation et le chiffrement. Le centre de conformité sera livré avec des politiques alignées sur les cadres de souveraineté nationaux – tout en permettant de personnaliser les règles.
Le discours d’IBM se porte nettement sur l’aspect « IA souveraine ».
SAP a choisi la même approche avec son offre EU AI Cloud, annoncée fin novembre 2025. Elle est à la croisée de la stratégie promue depuis quelques années sous la marque SAP Sovereign Cloud et des efforts du groupe allemand en matière d’intégration de modèles et de services IA. La « souveraineté » est promise à quatre niveaux :
Pour le déploiement, quatre options, pas toutes disponibles en fonction des marchés : sur l’infra SAP, chez le client (en managé), chez des hyperscalers et chez Delos Cloud – filiale de SAP – pour le secteur public.
Dans la catégorie hyperscalers, il y aura notamment le « cloud souverain européen » d’AWS, qui vient d’en annoncer la disponibilité générale. L’épicentre se trouve en Allemagne. Des zones locales y seront connectées sur réseau privé. Les premières sont prévues en Belgique, aux Pays-Bas et au Portugal.
Illustration principale génrée par IA
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Le couperet est tombé : IBM arrête le support du CDKTF (Cloud Development Kit pour Terraform).
Cette boîte à outils permet de générer des fichiers de configuration en utilisant des langages impératifs (TypeScript, Python, Java, C# et Go). Elle s’inspire de l’AWS Cloud Development Kit – et en réutilise des bibliothèques.
IBM estime que le projet n’a pas trouvé sa place. Il est vrai que la traction sur les canaux communautaires et au-delà est restée minimale.
Le CDKTF n’a en tout cas jamais été stabilisé. Jusqu’à la dernière version, sortie en juin 2025, les changements non rétrocompatibles sont demeurés monnaie courante.
Dans ce contexte, IBM s’affirme d’autant plus ouvert à l’idée d’un fork (le code est sous licence MPL). Ce n’est effectivement pas la même histoire qu’avec OpenTofu. Ce projet concurrent de Terraform avait émergé à l’été 2023. HashiCorp, alors encore indépendant, venait de changer la lience de ses produits. Exit la MPL (Mozilla Public License), place à la BSL (Business Source License), qui a eu pour principal effet d’interdire d’« embarquer » ou d’« héberger » les éditions communautaires desdits produits dans le cadre de toute offre commerciale destinée à un usage en prod.
Lancé sous l’impulsion d’entreprises dont le modèle économique reposait au moins en partie sur Terraform, OpenTofu avait été stabilisé début 2024. Entre-temps, une autre initiative avait vu le jour : OpenBao, pensé comme un substitut à Vault, autre produit HashiCorp.
IBM est offciellement devenu propriétaire de HashiCorp en février 2025, quasiment un an après avoir annoncé son projet d’acquisition. En attendant un éventuel fork du CDKTF, il invite à utiliser la commande cdktf synth –hcl pour convertir les fichiers .tf en HCL (HashiCorp Configuration Language).
Illustration © zeeika – Adobe Stock
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Avec l’acquisition de Confluent pour une valeur de 11 milliards $, IBM réalise l’une de ses plus importantes opérations depuis le rachat de Red Hat en 2019.
Cette transaction permet au groupe d’Armonk de s’emparer d’une technologie devenue stratégique : le traitement de données massives en temps réel, indispensable au fonctionnement des applications d’intelligence artificielle les plus avancées.
Avec cette acquisition, IBM entend créer une plateforme de données intelligente spécialement conçue pour l’IA d’entreprise, capable de connecter et faire circuler les informations entre environnements, applications et interfaces de programmation.
Basée à Mountain View en Californie, Confluent s’est imposée comme un pionnier du streaming de données en temps réel, une technologie devenue cruciale pour alimenter les applications d’intelligence artificielle. La plateforme, construite sur Apache Kafka, permet aux entreprises de connecter, traiter et gérer des flux massifs de données instantanément, éliminant les silos inhérents aux systèmes d’IA agentique.
La société compte plus de 6 500 clients à travers le monde, dont plus de 40% des entreprises du Fortune 500. Michelin utilise ainsi sa plateforme pour optimiser en temps réel ses stocks de matières premières et semi-finies. Instacart a déployé la technologie pour développer des systèmes de détection de fraude et améliorer la visibilité des produits disponibles sur sa plateforme de livraison.
Pour Arvind Krishna, PDG d’IBM depuis 2020, cette transaction s’inscrit dans une politique volontariste de croissance externe visant à positionner le groupe sur les segments à forte croissance et marges élevées du logiciel et du cloud.
Cette acquisition fait suite au rachat d’HashiCorp pour 6,4 milliards $ en avril 2024 et, surtout, à l’opération Red Hat de 34 milliards $ en 2019, considérée par les analystes comme le catalyseur central de la transformation cloud d’IBM.
Le timing de l’opération n’est pas anodin. Selon IDC, plus d’un milliard de nouvelles applications logiques devraient émerger d’ici 2028, remodelant les architectures technologiques dans tous les secteurs. Le marché adressable de Confluent a doublé en quatre ans, passant de 50 milliards $ à 100 milliards en 2025.
Les deux entreprises collaboraient déjà depuis cinq ans dans le cadre d’un partenariat permettant à certains clients d’IBM d’utiliser la plateforme de Confluent. L’intégration devrait permettre de créer des synergies substantielles à travers l’ensemble du portefeuille d’IBM, notamment dans l’IA, l’automatisation, les données et le conseil.
Les principaux actionnaires de Confluent, détenant collectivement environ 62% des droits de vote, ont conclu un accord de vote avec IBM, s’engageant à soutenir la transaction et à s’opposer à toute opération alternative. En cas d’échec ou de résiliation de l’accord, IBM devra verser à Confluent une indemnité de rupture de 453,6 millions $.
IBM a financé l’opération avec sa trésorerie disponible. La transaction, soumise à l’approbation des actionnaires de Confluent et aux autorisations réglementaires, devrait se finaliser d’ici la mi-2026.
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Il y a avantage quantique lorsque l’association des méthodes quantiques et classiques est plus performante que les méthodes classiques seules.
Aux dernières nouvelles, c’est la définition que donne IBM.
Il n’en a pas toujours été ainsi. En tout cas dans la communication publique du groupe américain.
Encore récemment, il n’était pas explicitement question d’association classique-quantique. La notion était simplement décrite comme la capacité d’un ordinateur quantique à effectuer un calcul de manière plus précise, économique ou efficace (« more accurately, cheaply, or efficiently« ) qu’un ordinateur classique.
Un livre blanc publié à l’été 2025 avec la start-up française PASQAL a témoigné de l’évolution du discours. Y est formulé le postulat selon lequel atteindre un avantage quantique à court terme suppose une intégration avec les infrastructures HPC.
Rappelant, à ce sujet, avoir publié des plug-in Slurm, les deux entreprises établissent surtout, par l’intermédiaire de ce whitepaper, une méthodologie de validation scientifique de l’avantage quantique.
Ce jalon posé, IBM a créé, avec BlueQubit (USA), Algorithmiq (Finlande) et des chercheurs du Flatiron Institute, un « tracker d’avantage quantique ». Lui et ses partenaires sur ce projet ont soumis diverses expérimentations, réparties en trois catégories :
L’un des derniers marqueurs de rapprochement vis-à-vis des environnements HPC fut l’introduction d’une fonction autonome de transpilation de circuits dans l’API C de Qiskit. C’était avec la version 2.2 du SDK, publiée en octobre 2025.
Cette API, introduite au printemps 2025 avec Qiskit 2.0, est dotée d’une interface de fonction étrangère qui permet d’exploiter d’autres langages. En première ligne, C++, particulièrement populaire pour le calcul scientifique. Et, plus globalement, les langages compilés (Qiskit a été développé à l’origine en Python, un langage interprété).
Entre les deux, Qiskit 2.1 a introduit la possibilité d’ajouter des flags à des régions spécifiques d’un circuit. Une bibliothèque logicielle – Samplomatic, en bêta – y a été adossée. Elle permet de personnaliser ces régions. Et, au bout, de faciliter la construction de circuits dynamiques (qui incorporent des opérations classiques au cours de leur exécution).
Cette personnalisation est aussi censée faciliter la mise en œuvre de techniques de correction d’erreurs.
Sur ce volet, IBM compte notamment avoir assemblé, pour fin 2025, un prototype de processeur. Appelé Loon, il doit réunir divers composantes-clés dont la faisabilité a déjà été démontrée séparément : connectivité à 6 voies, accroissement des couches de routage à la surface de la puce, coupleurs physiquement plus longs, techniques de réinitialisation plus rapide des qubits…
Parmi les autres composantes-clés annoncées cette année, il y a Relay-BP, un algorithme de décodage d’erreurs. IBM en a récemment annoncé une implémentation sur FPGA AMD. Il annonce « moins de 480 nanosecondes » par tâche de décodage, en reconnaissant qu’il reste du travail dans la perspective d’un passage à l’échelle.
Relay-BP est arrivé en avance par rapport à la feuille de route. Il était effectivement prévu pour 2026.
À ce même horizon, IBM entend ajouter à Qiskit des outils de profilage de workloads hybrides (quantique-classique). Il prévoit aussi de lancer Kookabura, puce censée réunir unité de calcul et mémoire quantique.
En attendant, la dernière nouveauté côté processeurs s’appelle Nighthawk. Elle prend la suite de la génération Heron avec moins de qubits pour commencer (120 contre 156), mais autant de portes logiques (5000), davantage de coupleurs (218 vs 176), un taux d’erreur médian réduit… et la perspective de monter en capacité :
Un ordinateur quantique tolérant aux erreurs reste visé pour 2029. Avec, en ligne de mire, la puce Starling (100 millions de portes, 200 qubits). Blue Jay (1 milliard de portes, 2000 qubits) est censé suivre en 2030.
Depuis 2024, Qiskit est assorti d’un catalogue de fonctions : résolution d’équations différentielles (ColibriTD), de problèmes de classification (Multiverse Computing), de problèmes d’optimisation (Q-CTRL, Kipu Quantum), etc.
Ces fonctions trouveront une continuité sous la forme de bibliothèques d’applications quantiques. Les premières sont prévues pour 2027. IBM promet, pour la même échéance, un accélérateur pour au moins un workflow ayant démontré un avantage quantique. Puis, pour 2028, un jeu d’instructions tolérant aux erreurs.
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Illustration © IBM
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