Cloudera a été reconnue comme Leader dans l’évaluation IDC APAC MarketScape : Plateformes AI Unifiées 2025, selon un communiqué de la société. Le rapport — axé sur l’offre et la stratégie des principaux fournisseurs de plateformes d’IA d’entreprise en Asie-Pacifique — met en lumière Cloudera pour ses gestion et sécurité des données à l’échelle, la mise en opération de l’IA (MLOps/LLMOps) et l’intégration de flux agentiques (multiples agents autonomes coordonnés) sur une plateforme unique qui « amène l’IA là où résident les données » : clouds publics, centres de données on-prem et edge.

« Être reconnu comme leader confirme notre vision d’amener l’IA au plus près des données, en tout lieu », a déclaré Remus Lim, vice-président senior pour l’Asie-Pacifique et le Japon. « Les organisations doivent accélérer l’innovation sans compromettre la confiance ni la conformité ; Cloudera est bien positionnée pour permettre les deux. »

Ce que IDC entend par “plateforme d’IA unifiée”

Dans le contexte du MarketScape, une plateforme d’IA unifiée est celle qui combine, dans une même infrastructure technologique :

• Ingestion et préparation des données (intégration, qualité, traçabilité, métadonnées).
• Gouvernance et sécurité (politiques fines, audit, contrôle d’accès, conformité).
• Développement et déploiement de modèles (de feature stores à MLOps/LLMOps, inférence et surveillance).
• Orchestration de l’IA générative et agentique (prompting, outils, flux multi-agent, observabilité et guardrails).
• Exploitation multi-environnements (multi-cloud, on-prem et edge) avec cohérence dans la gestion, les coûts et les contrôles.

Cloudera s’insère dans ce cadre avec une approche de “data-in-place AI” : au lieu de déplacer massivement des données sensibles vers une cloud spécifique, la plateforme rapproche modèles et agents là où se trouvent l’information, réduisant surfaces de risque et frictions réglementaires.

Forces principales attribuées à Cloudera

1) Gouvernance et sécurité de niveau entreprise
IDC souligne des politiques détaillées, une traçabilité complète (audit trail), des contrôles d’accès granulaires et un alignement avec les cadres de conformité sectoriels (finance, santé, secteur public). Pour les clients avec des données sensibles ou des exigences souveraines, voilà un différenciateur clé.

2) IA opérationnelle et flux “agentics”
La suite de MLOps/LLMOps facilite le cycle de vie des modèles et LLM, avec une observabilité intégrée (qualité, drift, coût, latence). Les flux agentics permettent de coordonner des agents qui appellent des outils, consultent des bases de connaissance et exécutent des actions avec des “guardrails” et auditabilité.

3) Innovation et écosystème
Cloudera a renforcé ses capacités via des acquisitions :

• Verta (opérationnalisation de l’IA),
• Octopai (traçabilité/ découverte automatique des données),
• Taikun (gestion de l’infrastructure cloud).

Et des partenariats avec NVIDIA, Cohere, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Dell et CrewAI, élargissant les options de modèles de base et l’accélération de l’inférence sur diverses infrastructures.

4) Accessibilité
La couche AI Studios propose peu ou pas de code pour accélérer les prototypes et cas d’usage par des équipes mixtes (techniques et métier), tout en maintenant les contrôles de gouvernance des données.

Produits et lancements récents ayant renforcé la valorisation

• Cloudera AI Workbench : environnement pour développer et déployer des agents et applications d’IA générative avec guardrails et traçabilité.
• Cloudera AI Inference : inférences GenAI à l’échelle, avec un focus sur coût/prestations (accélération, caching, routing des requêtes et SLA).
• Améliorations de la gouvernance : davantage de politiques et de visibilité de conformité tout au long du cycle de vie de l’IA (données → features → modèle → serving).

L’entreprise indique que presque la moitié de ses effectifs mondiaux travaillent en ingénierie et R&D, signe d’un investissement soutenu dans ses produits.

Secteurs et charges de travail concernés

IDC et Cloudera soulignent une adoption dans des industries aux exigences élevées en matière de contrôle :

• Finance : risk scoring, prévention de la fraude, assistantes métier avec contrôles de conformité et données PII bien maîtrisées.
• Télécommunications : churn, optimisation réseau, copilotes pour l’assistance et automatisation des processus.
• Santé : recherche sémantique, résumés cliniques avec guardrails et conformité réglementaire.
• Administrations publiques : analytique et copilotes dans des environnements souverains ou hybrides, avec une auditabilité robuste.

Le fil conducteur : amener l’IA aux référentiels de données existants (lacs d’informations / lakehouses), en minimisant les mouvements inutiles, avec des contrôles uniformes en multi-cloud, on-prem et edge.

Pourquoi cela concerne les CIO/CTO de la région APAC (et au-delà)

1. Coût et risques de déplacement des données. Dans les régions où la localisation et la souveraineté sont impératives, déplacer des datasets critiques vers un cloud externe expose à des risques juridiques et des coûts opérationnels. Un réseau d’IA “in-place” atténue cette friction.
2. Prolifération des “îles” d’IA. Beaucoup d’entreprises ont lancé des pilotes avec des outils disparates. La mise en unifié de MLOps/LLMOps et de flux agentiques réduit les silos, facilite la gouvernance et optimise le TCO.
3. Gouvernance “end-to-end”. Sans gouvernance cohérente, GenAI et agents se heurtent à des blocages légaux ou de réputation. Une approche data-first avec des guardrails permet une mise à l’échelle responsable.
4. Déploiement hybride effectif. Pouvoir choisir où exécuter (GPU on-prem, clouds publics, edge) selon coût, latence, conformité et disponibilité constitue un avantage réel.

Questions à poser au fournisseur (liste pour RFP)

• Traçabilité et audit : quel niveau de détail conserve-t-on (prompts, outils invoqués, sources consultées, décisions de l’agent, réponses, feedback loops) ?
• Guardrails : quelles politiques out-of-the-box proposent-ils ( rédaction sécurisée, filtrage, PII masking, grounding, limite d’alucination) et comment sont-elles personnalisables par domaine ?
• MLOps/LLMOps : comment gèrent-ils la version des données, features, prompts, RAG corpora, modèles et artifacts d’agents ? Quelles options de rollback existent ?
• Coût et performance : proposent-ils des routeurs de modèles, une mise en cache sémantique et des politiques d’optimisation des coûts par token ou requête ?
• Infrastructure : quelles options pour des inférences accélérées (NVIDIA, AMD, CPU) en on-prem et dans le cloud ? Compatibilité avec Bedrock ou autres endpoints ?
• Sécurité : intégration avec IAM entreprise, KMS/HSM et DLP ; support pour données chiffrées en repos et en transit et pseudonymisation.
• Souveraineté et localisation : comment garantissent-ils que les données et métadonnées restent dans la région ?
• Exploitation 24/7 : quels SLO/SLA, observation (latence, drift, qualité des réponses), plans de DR/BCP ?

Contexte : comment lire un IDC MarketScape

Le IDC MarketScape est une méthodologie comparative évaluant les capacités actuelles et la stratégie future des fournisseurs, représentée sous la forme d’un graphique unique. Ce n’est ni une “note magique” ni un substitut à une preuve de concept ; il sert comme carte du marché pour cibler les options et élaborer des RFP précis.

En résumé

• Cloudera obtient la labellisation de Leader dans l’IDC APAC MarketScape 2025 pour ses plateformes d’IA unifiées based sur leur gouvernance / sécurité, MLOps/LLMOps et flux agentiques sur un écosystème hybride (multi-cloud, on-prem, edge).
• Elle renforce son positionnement via des acquisitions (Verta, Octopai, Taikun) et des partenariats avec des acteurs de modèles et accélération (NVIDIA, Cohere, Anthropic, Mistral, AWS Bedrock, Dell, CrewAI).
• Pour des secteurs réglementés ou avec données sensibles, la promesse de “amener l’IA au plus près des données” peut faire la différence entre pilotes isolés et déploiement à l’échelle.