IBM et Groq ont annoncé une alliance stratégique en marketing et technologie, avec un objectif clair : permettre aux entreprises de passer des pilotes à la production en IA agentique, sans rencontrer les obstacles habituels liés à la latence, au coût et à l’échelle. L’accord intègre GroqCloud — la plateforme d’inférence accélérée par la LPU (Language Processing Unit) de Groq — dans IBM watsonx Orchestrate, la solution d’orchestration d’agents d’IBM. La promesse concrète repose sur des réponses plus rapides et des coûts d’inférence réduits de manière prévisible lorsque les flux de travail deviennent complexes et que le volume augmente.

Au-delà du titre, cet accord trace une répartition complémentaire des rôles. IBM apporte son expertise en entreprise, gouvernance et conformité — avec sa plateforme watsonx — tandis que Groq offre un rendement déterministe pour l’inférence générative à très faible latence. Selon les deux sociétés, ce duo rapprocherait une IA “qui agit” (et pas seulement répond) dans des secteurs régulés — santé, finances, secteur public— où la cohérence, la traçabilité et la résilience pèsent autant que la vitesse.

Ce que comprend l’accord

• Accès immédiat à GroqCloud depuis watsonx Orchestrate : les clients d’IBM pourront acheminer des charges d’inférence de LLM vers l’infrastructure de Groq avec basse latence et coût prévisible.
• Compatibilité avec les modèles Granite : IBM prévoit que sa famille Granite pourra être exécutée sur GroqCloud, élargissant ainsi les options de déploiement pour les clients déjà standardisés sur watsonx.
• vLLM + Red Hat sur LPU : les parties envisagent d’intégrer et d’améliorer la technologie vLLM en open source (sous la bannière Red Hat) avec l’architecture LPU de Groq. L’objectif est de créer une couche commune pour l’orchestration, le équilibrage et l’accélération matérielle sans enfermer les équipes dans un seul fournisseur.
• Approche “agent-first” : watsonx Orchestrate deviendrait un hub pour composer des agents qui interrogent des systèmes d’entreprise, invoquent des outils et agissent; Groq veille à ce que les réponses arrivent à temps et à coût.

Pourquoi cela a de l’importance pour l’entreprise

En 2025, le frein ne sera plus seulement “quel modèle choisir”, mais comment le maintenir en production et à l’échelle. Les domaines du service client, des opérations internes (RH, achats, IT) et de la analytique assistée nécessitent des temps de réponse faibles, des pics gérables et une prévisibilité des coûts. C’est là que la LPU de Groq intervient, avec un ASIC conçu pour l’inférence, qui évite les couches de complexité propres aux GPU (multithreading profond, hiérarchies de cache) pour maximiser le débit et garder une latence constante. La société affirme que, dans certains scénarios, sa plateforme offre plus de 5 fois la vitesse et l’efficacité en coût par rapport aux architectures GPU traditionnelles, un point clé lorsque de nombreux agents communiquent et agissent simultanément.

L’alliance ajoute aussi une pièce maîtresse : la standardisation. Si vLLM est optimisé pour LPU sous la bannière Red Hat, les équipes pourront dissocier modèle et calcul avec moins de friction, réutiliser les outils et réduire les coûts de changement. En clair : moins de travail de coordination et plus d’attention à la conception d’agents qui résolvent des processus métiers.

Cas d’usage en croissance

• Santé : triage de consultations, résumés cliniques et gestion des autorisations en quasi-temps réel sans saturer les backends critiques.
• Services financiers : assistants en conformité et officiers virtuels vérifiant documents, consultant politiques et agissant dans les systèmes centraux avec traçabilité.
• Administration publique : guichets uniques agentiques interrogeant plusieurs bases, expliquant des décisions et proposant actions (rendez-vous, paiements, réclamations).
• Retail et grande consommation : assistants RH et back-office automatisant onboarding, inventaires ou gestion de campagnes.

Dans tous ces cas, le goulet d’étranglement réside dans la latence + coût, surtout lorsque le nombre d’utilisateurs simultanés augmente ou que les flux intègrent davantage d’outils (ERP, CRM, signature électronique, paiements, recherche, RAG). En déplaçant l’inférence dans GroqCloud depuis Orchestrate, IBM espère maintenir une perception d’immédiateté même lors de sursauts globaux.

Gouvernance, sécurité et données : le reste de la partie

Aucun déploiement sérieux en entreprise aujourd’hui ne peut faire l’impasse sur l’identité, l’enregistrement, les contrôles et la politique de données. IBM insiste sur le fait que l’intégration avec Groq conserve l’approche de confidentialité et la conformité de watsonx : audit, observabilité et politique cohérentes avec les réglementations sectorielles, avec en plus des options on-premises / cloud hybride. La pièce vLLM sous Red Hat constitue une référence pour les équipes souhaitant l’open source tout en étant alignées sur les processus de sécurité et les cycles de support traditionnels.

Et l’écosystème alors ?

L’alliance envoie aussi un signal fort au marché de l’inférence (de plus en plus diversifié) : IBM diversifie les options de calcul — pas uniquement GPU — et Groq s’allie avec un partenaire naturel dans les grandes entreprises. Pour les clients, cette pluralité se traduit en un pouvoir de choix : le même agent orchestré dans watsonx pourrait s’exécuter sur differents backends d’inférence, selon coût, SLA ou juridiction.

La croissance européenne de Groq en 2025, avec de nouveaux centres de données, renforce le message de proximité et de faible latence dans davantage de régions, condition essentielle pour déployer une IA agentique dans des processus critiques.

Les éléments à surveiller désormais

1. Mesures concrètes : latence P50/P95, tokens par seconde, coût pour 1 000 tokens, et stabilité en charge.
2. Compatibilité : liste des modèles Granite supportés dans GroqCloud et feuille de route des autres modèles (open source et propriétaires).
3. vLLM pour LPU : quelles améliorations sont prévues et comment elles simplifient l’équilibrage, le batching et le streaming pour les charges conversationnelles et RAG.
4. Contrôles d’entreprise : observation, audit, identité (Entra/OAuth2), isolation par projet et SLA croisés (IBM + Groq).
5. Références clients : quels logos seront les premiers à apparaître, avec quels KPIs (temps de résolution, coût par interaction, NPS interne/externe).

Si ces indicateurs sont positifs, la combinaison Orchestrate + GroqCloud pourrait devenir une voie privilégiée pour industrialiser les agents au-delà des démonstrations, avec des performances et une gouvernance capables de convaincre les CIOs et CISOs.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que précisément watsonx Orchestrate et quel apport de Groq ?
Watsonx Orchestrate est la solution d’IBM pour concevoir et gouverner des agents qui interrogent des outils et réalisent des actions dans des processus métiers. Groq fournit une inférence accélérée par LPU via GroqCloud afin de maintenir une basse latence et un coût compétitif à l’échelle de ces agents.

En quoi la LPU de Groq diffère-t-elle d’une GPU classique ?
La LPU est un ASIC optimisé pour l’inférence avec une architecture déterministe et un débit élevé soutenu. Elle évite la complexité typique des GPU (multithreading profond, hiérarchies de cache) pour réduire le jitter et privilégier la prévisibilité de la latence et l’efficacité en charge de traitement du langage.

Quel rôle joue vLLM et pourquoi Red Hat est-il mentionné ?
vLLM est une technologie open source pour l’inférence efficace de modèles LLM (planification, gestion du cache KV, etc.). Son intégration et son optimisation pour LPU sous la bannière Red Hat visent une base commune, auditée et supportée pour les développeurs et les équipes de plateforme.

Quels modèles pourrai-je exécuter ?
IBM prévoit une compatibilité Granite dans GroqCloud pour les clients de watsonx. La feuille de route intégrera davantage de modèles (ouverts et propriétaires), avec l’idée que la sélection se fasse selon qualité, coût et politique de données, et non par restrictions d’infrastructure.

source : newsroom.ibm