AMD et Cohere ont franchi une étape supplémentaire dans leur collaboration pour accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle dans les entreprises et les administrations publiques. La multinationale des semi-conducteurs et la société canadienne spécialisée en IA « security-first » ont annoncé que les clients de Cohere pourront exécuter North — leur plateforme d’automatisation et d’agents d’entreprise — ainsi que la famille de modèles Command A (incluant ses variantes Vision et Translate) directement sur une infrastructure équipée de GPU AMD Instinct. Cet accord vise un objectif de plus en plus évoqué dans les discours technologiques et politiques : offrir des déploiements d’IA avec un meilleur contrôle du coût total de possession (TCO), une efficacité énergétique accrue, et surtout, une souveraineté des données.

Cette nouveauté envoie également un message symbolique au marché : AMD intégrera North dans son propre portefeuille interne destiné aux charges de travail en entreprise et en ingénierie. Que le fournisseur de matériel adopte la plateforme de son partenaire pour ses flux internes témoigne à la fois du degré de maturité du logiciel Cohere et de la volonté d’AMD de montrer ce qu’elle prêche en interne.

Pourquoi c’est important : la course à l’IA « à vos propres termes »

Au cours de l’année passée, la conversation concernant la grande clientèle s’est déplacée de « quel modèle choisir » à « où et comment le déployer avec mes garanties ». Deux réalités expliquent ce changement :

1. Régulation et confiance. Les secteurs réglementés et les administrations exigent la confidentialité dès la conception, la résidence et la localisation des données, ainsi que l’auditabilité et la réversibilité. C’est le terrain naturel de ce que l’on appelle l’IA souveraine, une couche englobant la localisation du calcul, la propriété intellectuelle du modèle et la conformité réglementaire.
2. Coûts et efficacité. Avec des charges longues (contextes étendus, agents orchestrant plusieurs outils, vision multimodale ou traduction massive), la capacité mémoire et la puissance par GPU font la différence entre une simple preuve de concept et une opération rentable. Ici, la HBM3E et l’architecture Instinct jouent un rôle central.

L’annonce AMD-Cohere tente de lier ces deux aspects : North se présente comme une plateforme clé en main d’IA pour le poste de travail (automatisations, chat avec ses propres données, agents opérant avec des systèmes internes), conçue avec un accent sur sécurité et contrôle, tandis que Instinct fournit la puissance de calcul + mémoire nécessaire pour traiter des contextes longs et des modèles polyvalents Command A, ainsi que ses variantes Vision pour l’entrée d’images et Translate pour la traduction à grande échelle.

Précisément, qu’a-t-on annoncé ?

• Disponibilité sur infrastructure Instinct : Les modèles Cohere (Command A, Vision, Translate) et la plateforme North deviennent certifiés/optimisés pour s’exécuter sur des GPU AMD Instinct dans les environnements clients ou fournisseurs, soutenant des projets au Canada et dans le monde entier, avec des besoins en IA souveraine.
• Adoption en interne par AMD : le groupe technologique intégrera North dans sa palette d’IA d’entreprise, pour ses charges internes et d’ingénierie.
• Message sur le TCO et la performance : cette position conjointe met en avant le rendement par watt, la capacité mémoire, et la flexibilité de déploiement comme des clés pour concrétiser des plans d’IA en entreprise de manière prévisible.

Le rôle du matériel : plus de mémoire, moins de friction

La proposition de valeur d’Instinct dans ce domaine se résume à deux aspects : beaucoup de HBM et un vaste débit. Sur la série MI350, AMD annonce jusqu’à 288 Go de HBM3E par GPU et 8 TB/s de bande passante, des chiffres cohérents avec les besoins de calculs en contexte prolongé et charges complexes que Cohere met en avant avec North et Command A. Dans les générations récentes (comme MI325X), la société affichait déjà 256 GB de HBM3E et 6 TB/s, et la tendance est claire : empiler plus de mémoire près du calcul pour accroître la fenêtre de modèles et prompts pouvant fonctionner efficacement sur chaque accélérateur.

Ce « design orienté mémoire » n’est pas un simple vernis. Pour les agents d’entreprise combinant Récupération Augmentée (RAG) avec des recherches, lecture de bases documentaires, connaissances et systèmes transactionnels, la capacité à garder plus de contexte résident réduit latences, évitant les E/S disque/réseau et, in fine, le coût par interaction. D’où l’intérêt du partenariat hardware-software : North fournit la couche applicative (agents, automatisations, traçabilité, sécurité) et Instinct donne la puissance de calcul + mémoire pour supporter des contextes longs avec des modèles généralistes Command A, sa variante Vision pour l’analyse d’images, et Translate pour la traduction à grande échelle.

North, expliqué pour la direction

Avec North, Cohere assemble plusieurs éléments souvent dispersés dans des projets sur mesure :

• Agents IA qui interagissent avec les outils de l’utilisateur (suite bureautique, CRM, gestion d’incidents), selon politiques et limites définies par le client.
• Automatisations de tâches de connaissance : résumés, extractions de champs, recherches sémantiques, traductions, ou génération de brouillons, en respectant les droits et l’auditage.
• Chat avec ses propres données (intranet, bases documentaires, ERP), en maintenant l’information dans le périmètre défini par le client, que ce soit on-premises, cloud privé ou régions spécifiques dans le cloud public.
• Gouvernance et sécurité : contrôles d’expression écrite (pour éviter toute exfiltration), traçabilité des réponses, politiques de conservation, et outils de conformité.

Pour les DSI et responsables de la sécurité, cela promet une adoption fiable et vérifiable. Pour les CFO, cela garantit un TCO maîtrisé grâce à l’optimisation des ressources de calcul et de mémoire, avec des options de déploiement adaptées à leur écosystème.

Quelle est la portée pour l’« IA souveraine » ?

Le terme IA souveraine est devenu un mot-valise, mais ici, cela signifie concrètement : pouvoir choisir où l’IA s’exécute, qui accède aux données, et dans quelle juridiction elles résident, sans sacrifier la performance. Le partenariat Cohere-AMD propose trois axes :

1. Résidence et juridiction : exécution sur infrastructures régionales (publiques ou privées) et conforme aux règlementations nationales. En pays comme le Canada ou dans l’UE, ce n’est plus une option mais une nécessité.
2. Contrôle opérationnel : North fonctionne derrière un pare-feu, avec intégration dans ses propres systèmes et traçabilité de chaque action des agents.
3. Rentabilité durable : Instinct met en avant la partie moins glamour mais essentielle : consommation énergétique et capacité par nœud pour étirer le budget sans compromis sur la qualité de l’expérience utilisateur.

Une signalisation pour le marché… et la concurrence

Ce partenariat envoie deux messages :

• Aux acheteurs : « Si vous attendiez un chemin clair pour la production d’IA fiable et contrôlée, sans dépendre d’une seule plateforme technologique, voici un binôme déjà opérationnel en environnement réel. »
• Aux concurrents : AMD renforce sa stratégie pour l’IA d’entreprise avec des logiciels tierce partie crédibles, tandis que Cohere élargit ses voies de distribution, indépendamment de la domination GPU de ses rivaux.

Par ailleurs, dans le contexte actuel, il est impossible d’ignorer que les déploiements massifs basés sur NVIDIA cohabitent avec des nouveaux clusters basés sur Instinct et une ROCm qui mûrit rapidement. Des cas récents impliquant des milliers d’accélérateurs confirment l’existence d’alternatives viables à grande échelle, ce que les départements achat apprécient pour diversifier leurs risques et renforcer leur pouvoir de négociation.

Et le logiciel ? La pièce maîtresse : ROCm

Dans toute migration ou déploiement multivendor, la question clé est : le stack logiciel est-il prêt ? AMD a intégré son écosystème avec ROCm 7.0, optimisé pour CDNA 4 (le socle du MI350), et a renforcé ses librairies et compilateurs pour que frameworks populaires (PyTorch, etc.) et outils d’inférence exploitent pleinement la mémoire et le débit disponibles. Pour Cohere, qui optimisait déjà ses LLM sur Instinct avant cette annonce, la courbe d’adaptation devrait être plus douce : une partie du travail a déjà été effectuée dans les kernels et voies critiques.

Quels changements à 6–12 mois ?

• Projets pilotes en souveraineté : premières références publiques de gouvernements et de grandes entreprises au Canada et ailleurs, utilisant North sur Instinct pour des assistants internes et des automatisations.
• Plus d’intégrations natives dans North : connecteurs et barrières de sécurité spécifiques à certains marchés (finances, santé, secteur public), avec une traçabilité renforcée.
• Ajustements du coût par utilisateur ou requête : avec 288 GB–256 GB de HBM3E selon la plateforme, des limites de contexte plus généreuses sans ajouter de nœuds, rendant certains usages plus économiques.
• Effet de levier sur le marché : fournisseurs de services managés et intégrateurs commenceront à proposer des packagings clé en main IA dans votre Data Center avec North + Instinct, intégrant SLA et observation.

Risques et défis

Toutefois, plusieurs aspects méritent réflexion :

1. Portabilité et dépendance technologique : si North favorise « l’exécution à vos conditions », chaque optimisation poussée pour un matériel précis peut entraîner des coûts d’opportunité lors d’un passage à une autre plateforme.
2. Gestion du changement : passer du pilote à une adoption large implique formation, redéploiement des processus et gouvernance. La technologie est clé, mais ce n’est pas suffisant.
3. Concurrence féroce : le rythme d’innovation — modèles, agents, outils — est très élevé ; la fenêtre de différenciation se réduit, rendant indispensable un planning synchronisé entre le matériel et la plateforme IA.

Conclusion

Le mouvement AMD-Cohere renforce la tendance que l’IA d’entreprise sera, avant tout, multiplateforme et surtout orientée par la donnée : où elle se trouve, qui y accède, et comment chaque étape est auditée. Si North apporte contrôle et productivité et que Instinct garantit performance et TCO, la direction informatique dispose désormais d’un marge de manœuvre pour faire croître ses projets sans surprises. Pour le marché, le message est clair : la compétition dans la couche d’accélération se déplace aussi dans la couche produit, ce qui signifie généralement davantage d’options et de meilleures conditions pour adopter une IA « sur mesure » pour chaque organisation.

Questions fréquentes

1) Quels sont les avantages du déploiement de Cohere North sur des GPU AMD Instinct pour une IA souveraine ?
North peut fonctionner derrière un pare-feu, avec residence et traçabilité complètes. Sur Instinct, il bénéficie de grandes capacités de HBM3E (jusqu’à 288 GB par GPU) et d’un débit élevé (jusqu’à 8 TB/s), permettant de gérer des contextes longs et des agents plus performants sans multiplier le nombre de nœuds. Cela réduit latence et coût par interaction, essentiels pour des projets avec exigences de conformité.

2) Quelles différences entre Command A, Vision et Translate dans un contexte professionnel ?
Command A constitue la famille de base pour raisonnement et génération. Command A Vision ajoute la compréhension d’images pour des cas multimodaux (Q&A sur documents scannés, inspection visuelle, etc.), tandis que Command A Translate offre une traduction à grande échelle, avec politiques et auditabilité. Ils peuvent tous s’intégrer dans North avec des barrières de sécurité et des journaux pour audit.

3) Comment la mémoire HBM3E influence-t-elle le TCO de l’IA générative en entreprise ?
La proximité de la HBM3E au calcul permet de garder plus de contexte et de batscher efficacement par GPU, ce qui réduit les accès aux disques ou réseaux et minimise les goulots d’étranglement. Concrètement, cela signifie moins de serveurs pour le même SLA ou meilleur rendement pour le coût et la consommation d’énergie, ce qui accélère le retour sur investissement pour des projets d’agents ou d’assistants internes.

4) Quels critères une organisation doit-elle considérer pour choisir entre Instinct et d’autres GPU pour l’IA ?
Trois axes : (a) mémoire et bande passante adaptée à leur taille de contexte et modèle ; (b) maturité du stack logiciel (frameworks, librairies, compatibilité MLOps) ; (c) coût total (matériel, énergie, licences, maintenance). Tester ses charges de travail propres — RAG avec ses données, prompts, agents — demeure la méthode la plus fiable pour décider.

Sources consultées :

• AMD (IR et Newsroom). Annonce officielle de l’extension de la collaboration avec Cohere : disponibilité de North et Command A (incluant Vision et Translate) sur Instinct, ainsi que l’adoption interne de North par AMD.
• Cohere (North). Description de la plateforme North comme une solution « clé en main » pour la productivité avec agents et sécurité de niveau entreprise.
• AMD (Instinct MI350 / MI325X). Fiches techniques et articles détaillant la capacité de HBM3E et le débit par GPU ; options de refroidissement et ROCm 7.0 pour CDNA 4.
• Analyses tierces. Publications recueillant le contexte, la mise en œuvre du partenariat, et les tendances du marché (Cohere, financements, déploiements à grande échelle sur Instinct).