Le passage des expérimentations à la mise en production de l’intelligence artificielle change la nature des besoins en infrastructures. Dans une étude qui vient de paraître, Gartner prévoit un quasi-doublement des dépenses mondiales en IaaS optimisé pour l’IA en 2026, porté notamment par la montée en puissance des usages d’inférence. Une évolution qui consacre l’importance stratégique des infrastructures IA pour les entreprises.

Selon Gartner, les dépenses mondiales consacrées à aux infrastructures IaaS optimisées pour l’intelligence artificielle devraient progresser de 96 % en 2026 pour atteindre 42 milliards de dollars, contre 21,5 milliards en 2025. Et la croissance devrait rester soutenue en 2027, avec des dépenses attendues à 66 milliards de dollars, soit encore une hausse de 56,5 %.

Cette accélération traduit une maturation des projets. Les entreprises commencent en effet à déplacer leurs investissements du développement et de l’entraînement des modèles vers leur déploiement et leur exploitation à grande échelle.

Ce basculement est particulièrement visible dans la répartition des dépenses. Gartner prévoit que les investissements consacrés aux charges d’inférence dépasseront pour la première fois cette année ceux employés à l’entraînement des modèles à 23,3 milliards de dollars, contre 19 milliards. L’inférence, qui correspond à la phase opérationnelle de l’IA, au cours de laquelle les modèles déjà entraînés produisent en temps réel réponses, recommandations ou décisions, représentera ainsi 55 % des dépenses en IaaS optimisé pour l’IA en 2026, puis 59 % en 2027.

Pour Gartner, cette évolution est directement liée à l’essor de l’IA agentique, dont les processus autonomes en plusieurs étapes accroissent l’intensité de calcul. Elle contribue à faire de l’inférence le principal modèle de consommation des infrastructures IA et, par conséquent, de l’IaaS optimisé pour l’IA, un élément essentiel des stratégies IA des entreprises.

Cette évolution modifie profondément la problématique des DSI. Alors que, jusqu’ici, la demande d’infrastructures IA était surtout tirée par les fournisseurs de modèles entraînant de grands modèles fondamentaux, désormais elle est tirée par les entreprises intégrant l’IA à leurs applications, processus métier et interactions clients. Cette intégration suppose une exécution continue des modèles, et donc des capacités permanentes de calcul, de stockage, de réseau et d’orchestration.

Des contraintes pour lesquelles les infrastructures des entreprises ne sont pas nécessairement dimensionnées. C’est ce qui explique que l’infrastructure — IaaS optimisé, serveurs, réseaux, semi-conducteurs et accélérateurs — représente déjà plus de 45 % des dépenses des entreprises consacrées aux modèles d’IA générative et aux agents IA.

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