IBM a profité de sa conférence Think 2026 pour annoncer une extension de son portefeuille dédié à l’Intelligence Artificielle et au cloud hybride, en s’adressant particulièrement aux grandes entreprises : déployer davantage de modèles ne sera pas suffisant si aucune méthode structurée n’est en place pour créer, coordonner, gouverner et sécuriser les agents d’IA en production.

L’entreprise évoque un « nouveau modèle opérationnel » pour l’organisation axée sur les agents, basé sur quatre piliers essentiels : agents, données, automatisation et infrastructure hybride. Derrière cette annonce se cache une lecture claire du marché : de nombreuses organisations ont investi dans l’Intelligence Artificielle, mais peinent encore à transformer ces projets en résultats durables, surtout lorsque les pilotes traitent des données sensibles, des systèmes critiques ou des processus métier essentiels.

Arvind Krishna, président et CEO d’IBM, résume cette approche en soulignant que les entreprises qui progressent ne sont pas forcément celles qui déploient le plus d’IA, mais celles qui repensent leur mode de fonctionnement. Avec cette vision, IBM souhaite se positionner davantage dans la gestion et la gouvernance, plutôt que de se limiter à la simple fourniture de modèles.

Watsonx Orchestrate en tant que plateforme de contrôle pour les agents

Parmi les annonces clés figure la nouvelle génération de Watsonx Orchestrate, actuellement en avant-première privée. IBM souhaite faire de cet outil un plan de contrôle pour des environnements multiagents, permettant aux organisations de déployer des agents issus de différentes plateformes, d’appliquer des politiques cohérentes et de maintenir une traçabilité précise de leurs activités.

Le défi est de taille. À mesure que les entreprises passent de l’expérimentation de quelques assistants à la gestion de centaines voire de milliers d’agents, des questions complexes surgissent : qui les a créés, quels droits leur sont attribués, sur quelles données ils interviennent, comment auditer leurs décisions, et que faire en cas d’erreur ? IBM tente d’apporter une réponse à cette problématique avec une couche d’orchestration commune.

En complément de Watsonx Orchestrate, la société met aussi en avant IBM Bob, déjà disponible en version générale. Ce assistant de développement basé sur des agents est conçu pour les environnements d’entreprise, avec des contrôles de sécurité et de coût intégrés. La solution cible les équipes de développement souhaitant créer des agents sans perdre la maîtrise des risques liés au code, aux données et à l’utilisation des ressources.

Données en temps réel pour permettre une action fiable de l’IA

Le second axe de cette annonce concerne les données. IBM affirme que l’Intelligence Artificielle axée sur les agents doit disposer d’informations actualisées, connectées et gouvernées, afin d’assurer une intervention fiable. À cette fin, la société intègre des capacités issues de Confluent, basées sur Kafka et Flink, avec watsonx.data.

Parmi les nouveautés, on trouve Context in watsonx.data, actuellement en avant-première privée, qui ajoute une couche fédérée de contexte. Cela permet aux systèmes d’IA de raisonner à partir de données d’entreprise enrichies de sens sémantique, avec une gouvernance en temps réel et des décisions plus explicables. Des intégrations avec Confluent et Tableflow pour traiter les données en streaming et par lots dans des environnements hybrides sont également annoncées.

IBM a également présenté des avancées sur watsonx.data avec Presto optimisé par GPU, encore en version privée. Selon l’entreprise, une preuve de concept menée avec Nestlé a permis de réduire les coûts de 83 % et d’améliorer de 30 fois le rapport performance-prix sur un data mart global présent dans 186 pays. Toutefois, IBM prévient que ces résultats dépendent fortement de chaque configuration spécifique et environnement.

IBM Concert pour la gestion intelligente des opérations

La troisième annonce concerne IBM Concert, disponible en aperçu public. Cette plateforme vise à accompagner les organisations dans la transition d’une surveillance passive à une réponse coordonnée lors des opérations IT. Plutôt que de remplacer les outils existants, IBM propose une couche supplémentaire qui relie signaux d’applications, infrastructure et réseaux pour offrir une vision partagée des risques, dépendances et actions recommandées.

Ce concept répond à une réalité fréquente dans les grandes structures : la gestion hybride s’appuie souvent sur des équipes et des outils séparés, obligeant chacun à faire le pont entre différents systèmes. Lorsqu’il s’agit d’intégrer l’IA dans des processus critiques, cette complexité augmente. Concert cherche ainsi à réduire le « bruit » et à mieux relier l’information à l’exécution.

Dans cette même optique, IBM lance aussi IBM Concert Secure Coder, actuellement en version publique bêta. Cet outil intègre la gestion de la sécurité directement dans le flux de travail des développeurs, disponible via IBM Bob et Visual Studio Code. Il a pour vocation d’identifier et prioriser les risques dès la phase d’écriture du code, tout en proposant des corrections automatiques pour vulnérabilités dans le code, systèmes d’exploitation, middleware, packages ou images.

IBM complète cette offre d’automatisation avec Vault 2.0, désormais accessible en version générale, ainsi que avec IBM zSecure Secret Manager, prévu pour juin 2026. Ces solutions visent à répondre à un enjeu croissant : la gestion des secrets, des identifiants et des certificats dans des environnements de plus en plus distribués.

Souveraineté opérationnelle dans les environnements réglementés

Le quatrième pilier de Think 2026 est IBM Sovereign Core, également disponible en version générale. Cette plateforme est conçue pour les organisations nécessitant d’opérer l’IA et les charges critiques tout en respectant des exigences strictes en matière de souveraineté, de contrôle et de conformité réglementaire.

IBM Sovereign Core intègre des politiques au niveau d’infrastructure d’exécution et s’appuie sur des technologies ouvertes telles que Red Hat OpenShift et Red Hat AI. La plateforme propose un catalogue extensible que les organisations peuvent personnaliser en intégrant leurs applications, logiciels IBM, solutions tiers et composants open source. Parmi les partenaires cités figurent AMD, ATOS, Cegeka, Cloudera, Dell, Elastic, HCL, Intel, Mistral, MongoDB et Palo Alto Networks.

Cette solution vise particulièrement les secteurs réglementés, les administrations, la banque, la santé, les télécommunications ou encore les infrastructures critiques, où l’IA ne peut se résumer à de simples configurations flexibles. Dans ces contextes, la localisation des données, la portabilité des charges, l’auditabilité et l’indépendance opérationnelle ont autant d’importance que la performance du modèle.

En définitive, Think 2026 souligne que IBM souhaite s’imposer dans la couche où l’implémentation de l’IA d’entreprise devient un défi. Non seulement dans la création d’agents ou l’accès à des modèles, mais aussi dans la gestion des données, la sécurité, les opérations et la conformité dans un contexte de cloud hybride. La promesse est séduisante pour les grandes organisations, mais la réussite dépendra de leur capacité à intégrer ces éléments dans des environnements complexes, tout en réduisant la charge de gouvernance pour leurs équipes techniques.

Foire aux questions

Qu’a annoncé IBM lors de Think 2026 ?
IBM a présenté de nouvelles capacités pour l’orchestration d’agents, les données en temps réel, la gestion opérationnelle intelligente, la sécurité dans le développement, ainsi que la souveraineté opérationnelle dans des environnements hybrides.

Quel rôle occupe watsonx Orchestrate dans la stratégie d’IBM ?
Watsonx Orchestrate est conçu comme une plateforme de contrôle pour gérer des agents IA issus de différentes plateformes, avec une gouvernance, une traçabilité et des politiques communes.

Pourquoi IBM mise-t-elle sur le cloud hybride et la souveraineté ?
Parce que de nombreuses entreprises manipulent des données sensibles et utilisent des systèmes critiques soumis à des réglementations strictes, ce qui nécessite un contrôle précis sur l’exécution, la gouvernance et l’audit des décisions de l’IA.

Source : newsroom.ibm