Lors de la conférence .NEXT 2026, Nutanix a présenté sa vision concernant le déploiement opérationnel de l’IA agentique. L’accent est mis sur de nouveaux services de plateforme destinés à aider les entreprises à intégrer des agents IA dans leurs environnements informatiques de manière sécurisée, contrôlée et rentable. Au cœur de ces annonces se trouve la nouvelle Nutanix Agent Gateway, qui fait office d’instance de contrôle centrale pour les agents IA, les modèles linguistiques de grande envergure (LLM) et les services MCP (Model Context Protocol).
Des chatbots aux agents IA autonomes
Alors que la première vague d’IA générative était marquée par les chatbots, le marché s’oriente de plus en plus vers les agents autonomes. Les modèles de raisonnement modernes sont aujourd’hui capables d’exécuter de manière autonome des tâches à plusieurs étapes et d’interconnecter différents systèmes. Cela ouvre de nouvelles perspectives en matière d’automatisation et de productivité mais entraîne parallèlement des exigences accrues en matière de gouvernance, de sécurité et de maîtrise des coûts.
Nutanix s’appuie sur les dernières prévisions de Gartner, selon lesquelles plus de 40 % de tous les projets d’IA agentique pourraient échouer d’ici 2027 en raison d’une augmentation des coûts, d’avantages commerciaux peu clairs ou de contrôles des risques insuffisants. Dans le même temps, le marché des passerelles d’IA devrait atteindre environ un milliard de dollars américains d’ici 2028.
Avec la nouvelle Nutanix Agent Gateway, Nutanix répond précisément à ces défis. Cette solution sert de point d’accès unique pour différents modèles d’IA et charges de travail d’agents. Les entreprises peuvent ainsi connecter aussi bien des modèles basés sur le cloud, tels qu’OpenAI ou AWS Bedrock, que des modèles open source exploités en local et leurs propres modèles finement ajustés.
L’objectif: une plateforme centralisée pour la gestion, le pilotage et la surveillance de tous les agents IA au sein de l’entreprise.
Les trois principaux avantages de Nutanix Agent Gateway
1. Gouvernance et sécurité harmonisées :
Les agents IA ont de plus en plus souvent accès aux données, applications et outils de l’entreprise. La passerelle Nutanix Agent Gateway met en place une couche de contrôle centralisée qui offre :
- Contrôle d’accès basé sur les rôles (RBAC).
- Auditabilité complète des requêtes MCP.
- Autorisations granulaires au niveau des outils.
- Gestion centralisée des serveurs MCP locaux et externes.
Cela doit permettre aux entreprises de garder une vue d’ensemble, même lorsque des agents créent de manière autonome d’autres sous-agents ou accèdent à différents systèmes.
2. Maîtrise proactive des coûts :
Un autre problème rencontré par de nombreux projets d’IA réside dans la difficulté à estimer les coûts d’exploitation. C’est pourquoi Nutanix intègre plusieurs mécanismes d’optimisation des coûts :
- Quotas et limites de débit basés sur des jetons.
- Sélection automatique du modèle (Model Fallback).
- Répartition de la charge entre plusieurs modèles.
- Utilisation optimisée des ressources GPU existantes.
Les entreprises devraient ainsi pouvoir utiliser l’IA la plus rentable pour chaque cas d’utilisation.
3. Liberté de choix maximale :
Nutanix mise résolument sur l’ouverture et la flexibilité :
- Lancement de projets d’IA directement dans des environnements de cloud public.
- Passage ultérieur à des modèles privés ou auto-hébergés.
- Prise en charge de différents fournisseurs d’IA.
- Éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.
Cela permet aux entreprises d’adapter leur stratégie en matière d’IA de manière flexible aux exigences réglementaires, techniques ou économiques.
Nutanix Enterprise AI devient une plateforme d’IA agentique complète.
Un autre point fort de la conférence .NEXT 2026 a été le développement de Nutanix Enterprise AI (NAI).
À l’avenir, NAI combinera :
- Passerelle Nutanix Agent.
- Modèles à la demande.
- Catalogue de modèles validés.
- Optimisations de l’inférence.
- Fonctionnalités de surveillance et d’observabilité.
- Indicateurs d’utilisation et de performance pour les grands modèles de langage (LLM) et les outils d’IA.
Cela permet de créer une plateforme complète pour le développement, l’exploitation et la gouvernance des applications et des agents d’IA.
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