Le boom de la GenAI dépasse-t-il votre infrastructure ?
Les investissements des entreprises dans la GenAI ont atteint un point critique. Les budgets sont débloqués. Les cas d’utilisation se multiplient. Pourtant, les équipes informatiques et les responsables de l’infrastructure sont en train de prendre conscience de la situation :
L’IA est prête. Mais l’infrastructure ne l’est pas.
Cette lacune est particulièrement visible dans l’essor rapide de la génération assistée par récupération (RAG), l’architecture qui permet aujourd’hui aux LLM de s’interfacer avec les données de l’entreprise en temps réel. RAG combine des modèles de base avec des bases de données vectorielles et des API externes pour créer des réponses dynamiques et contextuelles.
Mais lorsque les entreprises passent du stade du projet pilote à celui de la production, les failles de l’infrastructure existante apparaissent rapidement : pics de latence, angles morts en matière de sécurité et observabilité limitée des flux de travail pilotés par l’IA.
Selon le rapport Futuriom de juillet 2025, « RAGS to Riches-Deploying RAG and Enterprise AI », le marché se heurte à un mur :
« Les pipelines RAG prolifèrent sans normalisation. Les écarts de performance et de sécurité sont réels.
Il ne s’agit pas d’un problème d’outils. Il s’agit d’un problème d’infrastructure, qui trouve son origine dans l’incapacité des architectures traditionnelles de réseau étendu, de sécurité et de cloud à répondre aux besoins des charges de travail natives de l’IA.
Du battage médiatique à la réalité opérationnelle : Pourquoi les RAG sont si exigeants
Prenons un peu de recul. RAG existe parce que la plupart des LLM manquent de connaissances dans le domaine privé. En fusionnant les LLM avec des sources internes telles que les bases de connaissances, les bases de données vectorielles et les API, RAG rend la GenAI réellement utile pour les entreprises.
Mais utile ne veut pas dire simple.
Les architectures RAG impliquent généralement
- LLM hébergés dans le nuage
- Bases de données vectorielles dans des environnements SaaS ou IaaS
- Appels API en temps réel vers des services tiers et internes
- Cadres agentiques tels que LangChain ou AutoGPT gérant l’orchestration
Ce réseau de services s’étend sur les nuages, les centres de données, les plateformes SaaS et les sites périphériques. L’infrastructure doit non seulement les connecter, mais aussi le faire en toute sécurité, avec des performances élevées et une visibilité totale.
Le rapport Futuriom les décrit comme les trois piliers de la maturité de l’infrastructure GenAI :
- Optimisation des performances des chemins d’inférence distribués
- Sécurité au niveau de l’identité, de la session et de l’API
- Observabilité de bout en bout et application des politiques
Sans cela, le système RAG reste fragile et sujet aux erreurs.
RAG Realities : Pourquoi la GenAI révèle les faiblesses de l’infrastructure
Étalement, fragmentation et surcharge d’outils
Les entretiens menés par Futuriom ont révélé que de nombreuses entreprises disposent de 5 ou plusieurs implémentations distinctes de RAG, chacune étant liée à une unité commerciale, un fournisseur ou un modèle différent.
« Le RAG en tant que service pourrait devenir la seule voie à suivre, car les entreprises ne peuvent pas mettre à l’échelle des approches fragmentées.
Cela crée de multiples points de défaillance, des outils redondants et des politiques de sécurité incohérentes. Elle alourdit également la charge de travail des services informatiques en matière d’intégration et de dépannage, au moment même où la demande augmente.
L’inférence n’est plus centralisée
Traditionnellement, l’inférence se fait dans le nuage ou dans des clusters sur site. Mais avec les flux de travail agentiques, les APIs entre les services et les requêtes des utilisateurs venant de partout, la latence devient une contrainte.
« Les entreprises signalent des problèmes de performance croissants alors que l’inférence se déplace vers la périphérie ».
Les réseaux traditionnels – basés sur MPLS, SD-WAN non géré ou des FAI régionaux – ne peuvent pas offrir les performances déterministes dont les chaînes d’IA ont besoin.
Quelle est la différence entre une réponse de 90 ms et un délai d’attente de 350 ms ? Une session GenAI qui a échoué.
L’observabilité et la sécurité sont des questions secondaires
Le RAG introduit de nouveaux risques :
- Que se passe-t-il si un agent autonome appelle la mauvaise API ?
- Qui surveille les requêtes vectorielles en cas d’utilisation abusive ?
- Comment appliquer une politique à travers des chaînes distribuées à plusieurs étapes ?
Futuriom le souligne : « La sécurité et la surveillance de l’IA agentique sont encore immatures. Les entreprises auront besoin d’outils intégrés.
Cet outil doit couvrir non seulement les points d’extrémité, mais aussi chaque saut, chaque session, chaque déduction.
Ce que veut le marché : Infrastructure unifiée, cloud-native et intelligente
La direction est claire.
L’informatique d’entreprise ne veut pas bricoler cette complexité avec 15 outils. Elle veut :
- Fourniture unifiée de services de réseau et de sécurité
- Contrôle et optimisation des performances basés sur l’informatique en nuage
- Opérations gérées ou cogérées pouvant s’étendre à l’échelle mondiale
- Une visibilité qui s’étend à l’ensemble des chaînes d’inférence, de l’informatique en nuage et de la périphérie.
C’est ce que Futuriom décrit comme la première évolution de RAG-as-a-Service – pas un fournisseur offrant un nouvel outil, mais un changement fondamental dans la façon dont l’infrastructure est fournie pour soutenir l’IA.
Ce qui s’en rapproche le plus à l’heure actuelle ? Des plateformes SASE entièrement gérées par un seul fournisseur, avec une observabilité intégrée et des accords de niveau de service alignés sur l’IA.
L’infrastructure des GAR dans le monde réel : A quoi cela ressemble
Voici comment la bonne fondation transforme les opérations de GenAI :
- Les pipelines RAG s’exécutent dans toutes les régions avec <100ms latency {{{wpml_tag_120}}} {{{wpml_tag_121}}}{{{wpml_tag_122}}}Inference traffic{{{wpml_tag_123}}} gets dynamically prioritized and routed via AI-aware SD-WAN {{{wpml_tag_124}}} {{{wpml_tag_125}}}{{{wpml_tag_126}}}Agentic behavior{{{wpml_tag_127}}} is logged, visualized, and secured across every step {{{wpml_tag_128}}} {{{wpml_tag_129}}}{{{wpml_tag_130}}}Vector database access{{{wpml_tag_131}}} is encrypted, identity-bound, and policy-controlled {{{wpml_tag_132}}} {{{wpml_tag_133}}}{{{wpml_tag_134}}}Security stack{{{wpml_tag_135}}} (ZTNA, NGFW, CASB, SWG) is applied at the session—not bolted on later {{{wpml_tag_136}}} {{{wpml_tag_137}}}{{{wpml_tag_138}}}Operational overhead{{{wpml_tag_139}}} drops as visibility increases {{{wpml_tag_140}}} {{{wpml_tag_141}}} These capabilities are table stakes if you’re serious about production-grade GenAI. {{{wpml_tag_142}}}{{{wpml_tag_143}}}The Consequences of Waiting {{{wpml_tag_144}}}{{{wpml_tag_145}}} {{{wpml_tag_146}}}Organizations still running RAG on duct-taped architectures are experiencing: {{{wpml_tag_147}}} {{{wpml_tag_148}}} {{{wpml_tag_149}}}Developer fatigue from brittle integrations {{{wpml_tag_150}}} {{{wpml_tag_151}}}Compliance exposure due to lack of API-level controls {{{wpml_tag_152}}} {{{wpml_tag_153}}}Inference lag leading to dropped queries or broken workflows {{{wpml_tag_154}}} {{{wpml_tag_155}}}Overprovisioning to “buy performance” through brute force {{{wpml_tag_156}}} {{{wpml_tag_157}}} And as Futuriom warns: “Without scalable infrastructure, RAG becomes a liability—not a differentiator.” {{{wpml_tag_158}}}{{{wpml_tag_159}}}The Punchline: Unified SASE as a Service Built for GenAI {{{wpml_tag_160}}}{{{wpml_tag_161}}} {{{wpml_tag_162}}}So what’s the answer? {{{wpml_tag_163}}} {{{wpml_tag_164}}}Not more point tools. Not another visibility dashboard. And not a 12-month internal buildout. {{{wpml_tag_165}}} {{{wpml_tag_166}}}It’s Unified SASE, delivered as a managed cloud service, optimized for GenAI infrastructure. {{{wpml_tag_167}}} {{{wpml_tag_168}}}That’s where Aryaka comes in. {{{wpml_tag_169}}} {{{wpml_tag_170}}}Aryaka’s Unified SASE as a Service is the infrastructure platform GenAI needs: {{{wpml_tag_171}}} {{{wpml_tag_172}}} {{{wpml_tag_173}}}Global private backbone for deterministic inference performance {{{wpml_tag_174}}} {{{wpml_tag_175}}}Fully integrated ZTNA, NGFW, CASB, and SWG—applied via OnePASS™ {{{wpml_tag_176}}} {{{wpml_tag_177}}}AI>Observe pour une visibilité complète du comportement des agents et des inférences.
- Fourni en tant que service – à l’échelle mondiale, en toute sécurité et à la vitesse de l’informatique dématérialisée.
Aryaka est même citée dans le rapport « RAGS to Riches » parmi plus de 40 fournisseurs soutenant l’avenir de l’infrastructure RAG.
Car en fin de compte, l’IA ne peut pas évoluer rapidement si votre réseau et votre sécurité ne peuvent pas suivre.
Prochaines étapes
Vous voulez savoir si votre infrastructure est prête pour l’expansion de la RAG, de l’IA agentique et de la GenAI ?
Téléchargez le rapport Futuriom « RAGS to Riches » (en anglais)
Demandez à Aryaka une évaluation de l’état de préparation de l’infrastructure GenAI