Outscale fait évoluer son service Kubernetes managé OKS avec l’ajout de l’autoscaling et la prise en charge de GPU de dernière génération. Cette évolution renforce le positionnement d’Outscale sur le segment des infrastructures cloud souveraines dédiées aux charges IA sensibles, en combinant performance, isolation stricte et qualification SecNumCloud.
Les plateformes Kubernetes managées deviennent un socle critique pour les projets applicatifs et IA des organisations, à mesure que les architectures cloud natives se généralisent. Dans ce paysage, la question ne se limite plus à l’orchestration des conteneurs, mais porte sur la capacité à absorber des charges variables, à maîtriser les ressources critiques et à garantir un cadre de confiance compatible avec des exigences réglementaires élevées.
C’est sur ce terrain qu’Outscale, marque de Dassault Systèmes, fait évoluer Outscale Kubernetes as a Service. Huit mois après son lancement, la plateforme intègre des fonctions d’autoscaling et consolide son support des workloads IA, avec un objectif clairement affiché de soutenir des projets d’intelligence artificielle souveraine déployés sur un cloud public qualifié SecNumCloud.
L’autoscaling comme réponse aux pics de charge de l’IA
L’ajout de l’autoscaling constitue une brique structurante de cette nouvelle étape. La plateforme ajuste automatiquement les ressources en fonction des besoins réels des applications et des charges de travail, y compris les traitements IA les plus gourmands. Cette approche répond à un enjeu opérationnel bien identifié pour les équipes DevOps et IA, confrontées à des pics de charge difficiles à anticiper, notamment lors des phases d’entraînement, d’inférence ou de montée en production.
En automatisant cette allocation, OKS cherche à garantir une performance continue tout en évitant la surconsommation de ressources. Le positionnement est clair. Simplifier l’exploitation des environnements cloud natifs et IA, tout en maintenant un niveau élevé de disponibilité et de sécurité, dans un contexte où les arbitrages coûts performance deviennent de plus en plus sensibles.
GPU et isolation stricte dans un cloud SecNumCloud
Outscale met également en avant la prise en charge de GPU de dernière génération, intégrés dans un environnement Kubernetes managé, et déployé sur le seul cloud public qualifié SecNumCloud par l’ANSSI. La plateforme prend en charge plusieurs générations de GPU Nvidia, couvrant à la fois les usages d’entraînement, d’inférence et de calcul haute performance. Parmi les modèles les plus récents figurent les Nvidia H100, conçus pour les workloads IA de très grande ampleur, les Nvidia A100 et A100-80, largement adoptés pour l’entraînement de modèles et les traitements massifs de données, ainsi que les Nvidia L40, davantage orientés vers l’inférence avancée et la visualisation professionnelle.
L’allocation des GPU s’effectue au niveau des pools de nœuds Kubernetes, en précisant le modèle requis lors du déploiement. Cette approche renforce la maîtrise opérationnelle des ressources critiques et s’inscrit dans la logique défendue par OUTSCALE, à savoir offrir un environnement Kubernetes managé capable de supporter des charges IA sensibles, tout en conservant une isolation stricte et un cadre souverain qualifié SecNumCloud.
Chaque client bénéficie d’un cluster Kubernetes entièrement dédié, avec son propre plan de contrôle, sans mutualisation des ressources. Cette architecture répond à des exigences de cloisonnement strict, tout en s’appuyant sur des standards ouverts afin de garantir l’interopérabilité et la réversibilité des environnements. Selon Thibaud Piétri, VP Cloud Infrastructure & Platform Services chez Outscale, l’association de l’autoscaling et de l’accès aux GPU permet de « simplifier les workflows IA et de garantir une performance optimale dans un environnement hautement sécurisé et qualifié SecNumCloud ».
Un positionnement renforcé sur l’IA souveraine
Avec cette évolution, Outscale renforce un positionnement déjà très marqué sur la souveraineté et la maîtrise technologique. OKS se présente comme une plateforme capable de déployer rapidement des projets cloud natifs et IA tout en conservant un contrôle de bout en bout sur les infrastructures et les données. L’objectif affiché dépasse la simple fourniture d’un Kubernetes managé. Il s’agit de proposer un socle industriel crédible pour des usages IA stratégiques, dans un contexte de dépendance accrue aux infrastructures extraeuropéennes.
Cette trajectoire illustre une tendance plus large du marché. La souveraineté ne se s’évalue plus uniquement sur l’hébergement des données, mais sur la capacité à opérer des piles technologiques complètes, performantes et compatibles avec les nouveaux usages de l’IA. En enrichissant OKS, Outscale cherche à s’imposer comme un acteur de référence sur ce segment encore étroit, mais de plus en plus stratégique.
