💻Dell × AMD × Dell Technologies : accélérer l’IA ouverte du PC au datacenter

Pourquoi c’est important

L’IA n’est plus un pilote d’innovation isolé : elle devient un socle de productivité. Les organisations qui gagneront seront celles capables d’industrialiser vite (time-to-value) tout en gardant flexibilité et contrôle des coûts. C’est le sens du triptyque présenté : Dell AI Factory (cadre d’industrialisation), partenariat avec AMD (NPU/CPU/GPU) et écosystème ouvert (outils et modèles open source).

L’« AI Factory » de Dell : un cadre d’industrialisation

• Ouverte par conception : modèles, frameworks et outils open source, pour éviter le verrouillage cloud/silicium.

• De bout en bout : services de stratégie et d’intégration, infrastructure accélérée (PC, stations, serveurs, stockage, réseau), gouvernance & sécurité.

• Deux parcours client complémentaires :

  • Build (construire) : créer ses propres applications IA, avec ses données, déployées sur l’appareil et/ou dans le datacenter.

  • Buy (acheter) : activer des fonctionnalités IA prêtes à l’emploi via des ISV (éditeurs) et les expériences intégrées aux Copilot+ PC.

Le « Build » côté poste de travail : Dell Pro AI Studio

Un toolkit gratuit pour amener l’IA sur les AI PC et accélérer le développement :

• Frameworks & outils validés, modèles optimisés NPU (Neural Processing Unit) pour l’exécution locale.

• Distributed inferencing : déployer/mettre à jour vos applis IA à l’échelle d’une flotte via Dell Management Portal et Microsoft Intune.

• Silicon-agnostic : écrire une fois, exécuter sur différentes plateformes.

• Gain de délai visé : –75 % sur les cycles (ex. de ~6 mois à ~6 semaines).

• Cas d’usage prêts : chatbot support client, modération de contenu, Whisper (transcription/traduction), CLIP (vision), détection d’images offensantes, etc., avec des modèles accessibles via Dell Enterprise Hub (Hugging Face).

• En option : services Dell pour cadrage, construction, déploiement et MCO si l’on veut externaliser « l’huile de coude ».

Le « Buy » : activer l’IA clé en main

• Fonctions ISV (création/édition, photo/vidéo, productivité) optimisées NPU.

• Expériences Copilot+ PC (ex. Windows Studio Effects, live translation, etc.) sans charger CPU/GPU, pour préserver l’autonomie et la réactivité.

Les PC au cœur du ROI : Copilot+ PC Dell avec AMD Ryzen™ Pro

• NPU hautes performances pour faire tourner plusieurs apps IA en local (concurrence d’agents, filtres vidéo/audio, traduction temps réel…).

• Couverture large : l’expérience Copilot+ arrive sur l’ensemble de la gamme Dell Pro pour démocratiser l’IA on-device.

• Sécurité by design :

  • SafeID / ControlVault : isolement matériel des identifiants.

  • Vérification BIOS & Indicators of Attack.

  • Contrôles intégrés des vulnérabilités courantes (CVE).

• Manageabilité cloud : BIOS, clés BitLocker, apps, politiques orchestrés via Dell Management Portal & Intune.

Le « Build » côté datacenter : Dell AI Platform with AMD

Objectif : passer du développement au déploiement à grande échelle dans un environnement ouvert.

Pile logicielle ouverte & moderne

• ROCm (pile AMD pour l’IA), compatibilité PyTorch/JAX, notebooks Jupyter.

• Dell Omnia pour l’orchestration d’infrastructure.

• Réseau/stockage validés (fabric, PowerScale…) pour soutenir entraînement léger et surtout inférence à haut débit.

• Dell Enterprise Hub : modèles containerisés & optimisés (Llama, Mistral, Whisper, DeepSeek…), prêts à déployer.

Étude de cas (assurance, sinistres grêle)

• Pipeline multi-modèles sur serveurs AMD Instinct™ :

  • VLM (vision-langage) pour analyser photos/vidéos des dégâts.

  • Segment Anything pour délimiter précisément les dommages.

  • Whisper pour transcrire les notes oralement dictées par l’expert.

  • Embeddings + RAG pour injecter polices & clauses spécifiques et générer des rapports hyper-personnalisés.

• Scalabilité : répartition des modèles sur plusieurs GPU d’un même nœud (ou d’un cluster) selon la charge, duplicable à des milliers d’expertises.

Retour d’expérience (génomique)

• Migration vers AMD EPYC™ : heures au lieu de jours sur des analyses, réduction d’empreinte infra ~90 %, meilleure exploitabilité des données sensibles on-prem.

Choisir ses premiers cas d’usage : méthode express

Ateliers Dell pour prioriser 800 → 8 cas concrets :

• Axe métier : ROI, impact client, conformité.

• Axe faisabilité : qualité/accès aux données, compétences, exploitabilité à l’échelle.

• Livrable : une feuille de route (quick wins → runs → scale) et l’architecture cible correspondante.

Ce que l’ensemble Dell × AMD apporte concrètement

1. Vitesse : outillage « prêt à builder », modèles optimisés, CI/CD de modèles, NPU en bordure pour déporter l’inférence.

2. Coût sous contrôle : localiser une partie des charges (NPU/edge), éviter le lock-in, choisir le bon mix CPU/NPU/GPU selon les flux.

3. Ouverture : standards et open source de bout en bout ; portabilité multi-silicium.

4. Sécurité & gouvernance : données et modèles proches du métier, traçabilité et politiques unifiées du PC au datacenter.

À retenir

• Build + Buy n’opposent pas, ils s’additionnent : activer vite des gains visibles (Buy), tout en capitalisant vos données dans des apps maison (Build).

• Le NPU au poste de travail n’est pas un gadget : c’est un levier de ROI (latence, coût, autonomie) et un filet de sécurité (moins d’envoi de données sensibles).

• Le datacenter redevient central pour l’IA déployée : throughput, confidentialité, intégration SI, coût par requête.