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L’IA transforme les infrastructures à double titre: elle exige des plateformes capables de l’exécuter en production et introduit des agents susceptibles de participer à leur administration.
Pour les DSI, ces évolutions soulèvent des questions concrètes: comment assembler les composants, maîtriser les coûts des GPU et encadrer les actions automatisées sur le système d’information?
Thomas Di Giacomo, Chief Technology and Product Officer chez Suse, expose la manière dont l’éditeur articule ces deux dimensions. Les migrations de machines virtuelles constituent un premier point d’entrée, avec Coriolis et Suse Virtualization. Rancher Prime rapproche ensuite l’exploitation des machines virtuelles (virtual machines ou VM) et des conteneurs, tout en accueillant des agents spécialisés dans Linux, la sécurité ou l’observabilité.
Avec AI Factory, Suse cherche parallèlement à faciliter le déploiement des applications d’IA grâce à un assemblage intégré et à des blueprints. L’ouverture à plusieurs architectures matérielles, le partage des ressources et le suivi de leur consommation deviennent des leviers pour maîtriser les investissements. En parallèle, connecter les agents aux outils de l’entreprise via MCP (Model Context Protocol) exige aussi de définir leurs droits et leurs périmètres d’intervention.
Deux schémas éclairent ces mécanismes: l’architecture d’AI Factory et les interactions entre un assistant IA et un parc Linux. Un tableau comparatif distingue les composants Suse, leur rôle, leurs licences et l’apport des souscriptions, en précisant ce qui relève de l’open source ou d’une plateforme propriétaire.
L’interview revient sur ces choix techniques et économiques, les contrôles nécessaires à l’exploitation des agents et l’évolution de l’administrateur système vers un rôle de chef d’orchestre, au service des usages métier.