19 mai 2026 | SAN DIEGO | PARIS
Teradata Autonomous Knowledge Platform en déploiement on-premises : une IA privée combinée à des performances de niveau entreprise dans les environnements hybrides
Le modèle hybride est désormais une réalité opérationnelle pour de nombreuses entreprises qui déploient l’IA à grande échelle. En revanche, les compromis qu’il implique ne sont plus une option.
Teradata (NYSE: TDC) annonce aujourd’hui le lancement de Teradata Factory, qui complète la Teradata Autonomous Knowledge Platform en proposant une infrastructure on-premises entièrement intégrée pour les entreprises exploitant l’IA et l’analytique dans des environnements hybrides. S’appuyant sur les solutions de calcul et de stockage enterprise de Dell Technologies, cette offre unifie l’ensemble de la stack logicielle Teradata — incluant AI Studio — au sein d’un plan de gestion unique, prenant en charge les workloads EDW, Lakehouse et d’IA avancée avec des performances de niveau entreprise, une IA privée et une flexibilité hybride et multi-cloud intégrée.
Qu’est-ce que la connaissance autonome ?
La connaissance autonome désigne la capacité d’une plateforme logicielle d’entreprise à transformer des données structurées et non structurées, des modèles opérationnels et l’expérience accumulée en une compréhension fiable, gouvernée par des règles.
S’appuyant sur des données, une sémantique et une traçabilité propres à chaque secteur, elle fournit le contexte métier nécessaire à une IA autonome pour percevoir, décider et agir de manière fiable et reproductible à travers les systèmes et les outils — avec une intervention humaine minimale — tout en apprenant et en s’améliorant en continu.
Teradata Autonomous Knowledge Platform : les points forts du déploiement on-premises
Teradata Factory exécute les workloads EDW, Lakehouse et d’IA avancée au sein d’une infrastructure unique et entièrement intégrée. La solution embarque l’ensemble de la suite logicielle Teradata introduite avec la Teradata Autonomous Knowledge Platform — y compris AI Studio — afin de garantir une gouvernance, une gestion et des capacités homogènes entre les environnements cloud et on-premises.
Principaux atouts :
- Une infrastructure on-premises conçue pour l’entreprise native de l’IA et l’IA agentique
- Une plateforme intégrée et prête à l’emploi, optimisée pour les CPU et GPU
- Une évolutivité modulaire offrant une prévisibilité des coûts et des performances
- Une gestion intelligente des workloads critiques et expérimentaux
- Une architecture ouverte et hybride par défaut, avec prise en charge OTF
Dell Technologies constitue un partenaire stratégique de cette offre on-premises. Teradata s’intègre à Dell AI Factory ainsi qu’à la plateforme de données IA de Dell afin de garantir que les données d’entreprise soient prêtes pour l’IA : organisées, gouvernées et accessibles à la vitesse requise par les workloads d’intelligence artificielle.
Teradata fournit une stack logicielle entièrement intégrée, un plan de gestion unifié et une expérience client cohérente sous la forme d’une solution Teradata complète. Cette composante on-premises vient compléter les déploiements cloud et étend l’expertise analytique historique de Teradata à l’ère de l’IA et des architectures hybrides.
Pourquoi c’est important
À mesure que l’IA et les workloads agentiques passent en production, les exigences liées à l’infrastructure évoluent profondément : la consommation de GPU, l’inférence continue et l’analyse intensive des données révèlent désormais les limites économiques du cloud public d’une manière que les workloads traditionnels n’avaient jamais mise en évidence. Pour les secteurs réglementés et les organisations du secteur public, la pression est encore plus forte : l’IA hybride et privée devient une nécessité stratégique, les entreprises devant concilier contrôle local, souveraineté et résidence des données avec la flexibilité des environnements multi-cloud. Et alors que l’IA agentique évolue du stade pilote vers des déploiements à grande échelle, le véritable défi ne réside plus uniquement dans l’innovation technologique, mais dans sa mise en œuvre opérationnelle tout en respectant des exigences essentielles : gouvernance, fiabilité et maîtrise des coûts.
Pourquoi Teradata
La plupart des approches d’infrastructure IA on-premises ne font que déplacer les coûts et la complexité au lieu de les éliminer réellement. En effet, elles contraignent les entreprises à assembler, intégrer et maintenir une multitude de composants distincts couvrant le calcul, le stockage, les GPU, les moteurs de bases de données, les outils d’IA et l’orchestration, chacun disposant de son propre modèle de tarification ainsi que de ses propres risques d’intégration.
Le déploiement on-premises de la Teradata Autonomous Knowledge Platform adopte une approche fondamentalement différente. Il repose sur un système préconçu, un plan de gestion unifié et une stack logicielle et matérielle entièrement intégrée, fournis sous la forme d’une solution Teradata complète. Cette approche offre une architecture ouverte, des performances de niveau entreprise, une gouvernance robuste et une maîtrise des coûts essentielle à l’industrialisation de l’IA à grande échelle.
Citations de dirigeants
"La plateforme de données et la plateforme d’IA convergent, mais la plupart des entreprises continuent d’exécuter l’IA loin de leurs données les plus critiques. Teradata Factory réunit la fiabilité d’un entrepôt de données d’entreprise (EDW), la flexibilité d’un Lakehouse et la puissance de l’IA au sein d’un système unique sur site. Elle permet ainsi aux entreprises de bénéficier des performances de la Teradata Autonomous Knowledge Platform partout où leurs données, leurs réglementations et leurs agents l’exigent."
— Sumeet Arora, Chief Product Officer, Teradata
"La souveraineté des données évolue au-delà d’une simple exigence de conformité. Elle devient un choix architectural fondamental à mesure que l’IA passe du stade pilote à la production. Les entreprises prennent conscience que l’endroit où l’IA est exécutée est aussi important que la manière dont elle est exécutée. Ce déploiement on-premises de la Teradata Autonomous Knowledge Platform offre aux entreprises une façon directe d’exécuter une IA privée à proximité des données, sous leur gouvernance, tout en conservant le contrôle, la cohérence et les performances nécessaires à grande échelle."
— Robert B. Kramer, Managing Partner, KramerERP
Capacités de la plateforme : On-Premises
Une base on-premises pour une entreprise native de l’IA et orientée agents: Ce déploiement est conçu pour offrir une IA on-premises sans compromis, en combinant contrôles privés de l’IA, gouvernance renforcée et modèle de déploiement hybride, afin de rendre les agents exploitables dans des environnements réglementés et critiques. Au cœur de cette solution se trouve AI Studio, pré-intégré et prêt à fonctionner dès le premier jour. Il permet de couvrir l’ensemble du cycle de vie de l’IA sur site, des données aux modèles, jusqu’aux agents et aux applications, sans nécessiter de transfert de données. Une IA exécutée, là où résident les données, offre des performances, une gouvernance et un niveau de contexte fondamentalement différents de ceux d’une IA opérée à distance. Dans le cadre de la Teradata Autonomous Knowledge Platform, ce déploiement fournit une voie de modernisation claire vers une infrastructure native de l’IA. Il garantit aux entreprises une gouvernance cohérente, des données connectées et une expérience utilisateur orientée agents, de manière homogène entre les environnements cloud et on-premises à mesure qu’elles montent en échelle.
Intégré et prêt à l’emploi avec des GPU: Le déploiement on-premises de la Teradata Autonomous Knowledge Platform réunit la puissance de calcul et de stockage enterprise de Dell Technologies, AI Studio et l’ensemble de la suite logicielle Teradata au sein d’un système unique, préconfiguré et optimisé pour les environnements IA. Cette approche permet d’exécuter simultanément, sur site, des workloads de GenAI, de LLM, de machine learning, de deep learning et d’analytique traditionnelle. Elle est opérationnelle dès le premier jour pour les workloads EDW, Lakehouse et d’IA avancée. Les clients n’ont pas à se procurer, intégrer ou valider ces composants séparément, ce qui réduit considérablement le temps de mise en œuvre et élimine la complexité liée à la multiplication des dépendances. Cette intégration native fournit ainsi une base hautement performante, conçue pour les opérations d’analytique et d’IA à grande échelle.
Évolutivité modulaire et coûts prévisibles: Un nouveau cluster de gestion, associé à une architecture Ethernet convergée, regroupe les ressources de calcul, de stockage, les GPU et la mise en réseau au sein d’un plan de gestion unique. Cette conception permet une extension modulaire, de la phase pilote jusqu’à la production, en fonction du rythme et des besoins de l’entreprise. Les coûts fixes de l’infrastructure apportent une visibilité et une prévisibilité accrues, en supprimant les modèles de tarification à la requête, au GPU ou liés aux transferts de données. Cette approche est spécifiquement conçue pour répondre aux exigences de l’analytique avancée et de l’IA à grande échelle, en combinant maîtrise des coûts, performance et simplicité opérationnelle.
Gestion autonome de la plateforme avec les agents Tera : La Teradata Autonomous Knowledge Platform intègre Tera, un ensemble d’agents préconfigurés capables d’exécuter de manière autonome, continue et sans intervention humaine des tâches liées à l’infrastructure et aux opérations. Les agents Tera assurent la supervision et la gestion des ressources de calcul, optimisent l’exécution des requêtes, traitent les données de télémétrie et contrôlent les coûts liés aux environnements cloud comme on-premises. Cette automatisation avancée permet de réduire significativement la charge opérationnelle des équipes IT, tout en maintenant les performances, la gouvernance et les coûts dans les limites définies par l’entreprise.
Gestion des workloads entre les tâches critiques et les tâches expérimentales : La gestion active du système garantit automatiquement les performances et le respect des accords de niveau de service (SLA) pour les workloads analytiques critiques. En parallèle, les équipes IA peuvent exécuter des workloads exploratoires ou fortement consommateurs de ressources, sans conflit d’accès aux ressources ni compromis sur les performances. Cette séparation dynamique des workloads assure à la fois le contrôle et la conformité de l’IA privée, tout en maintenant des performances de niveau entreprise. Elle permet ainsi de protéger les opérations essentielles au chiffre d’affaires et de garantir leur exécution dans un cadre fiable, sécurisé et maîtrisé.
Ouvert et hybride par défaut : La plateforme prend en charge Apache Iceberg, Delta Lake et le stockage objet compatible S3, ce qui réduit la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur et protège les investissements existants. Elle s’intègre également à la Connected Data Foundation et à Teradata Cloud, garantissant que les données sont stockées une seule fois et accessibles de manière cohérente dans les environnements cloud comme on-premises.
Disponibilité
La mise à disposition de Teradata Factory est prévue pour le troisième trimestre 2026.
Teradata permet aux entreprises de transformer l’intelligence en actions autonomes, en intégrant les agents IA à un contexte métier riche et à des données fiables. À mesure que l’adoption des agents IA s’accélère, Teradata fournit la base contextuelle, la couche de gouvernance et l’infrastructure de performance essentielles aux organisations. La plateforme Teradata Autonomous Knowledge facilite la mise en production de l’IA dans des environnements cloud, on-premises et hybrides, en assurant cohérence, contrôle et performance.