Les mainframes s'adaptent à l'ère de l'IA et conservent leur pertinence dans les secteurs de la banque et des télécommunications. Un rapport indique que de nombreuses entreprises cherchent à appliquer l'IA à leurs données de transaction directement au niveau de la source matérielle, plutôt que dans le cloud. Cela permettrait aux entreprises de bénéficier d'un traitement rapide des données, comme dans le cas des banques où l'analyse des transactions potentiellement frauduleuses doit se faire en quelques millisecondes. IBM, leader du marché des mainframes, a fait état d'une croissance de 6 % de ses activités liées aux mainframes au dernier trimestre.L'IA offre une nouvelle vie aux mainframes annoncés comme morts depuis quelques années
Un mainframe est un ordinateur très performant utilisé pour des tâches et des objectifs à grande échelle et à forte intensité de calcul qui nécessitent une plus grande disponibilité et une plus grande sécurité que les machines à plus petite échelle. Les mainframes sont généralement utilisés pour les applications critiques, notamment pour traiter des quantités massives de données pour des activités telles que les recensements, l'analyse de l'industrie et des consommateurs, la planification des ressources de l'entreprise ou le traitement de transactions importantes. La première version du mainframe date d'il y a 60 ans.
Ces machines, surnommées "Big Iron", sont considérées comme des systèmes hérités à l'ère du cloud computing et étaient censées être remplacées par ce dernier. Toutefois, les mainframes présentent encore des avantages significatifs pour certaines applications, dont la budgétisation et la gestion financière des administrations publiques. Leur présence durable dans de nombreuses grandes organisations privées et gouvernementales témoigne de leurs avantages uniques. Et le mainframe ne semble pas prêt à disparaître, car sa puissance de traitement élevée pourrait être bénéfique pour les applications de l'IA.
Selon un rapport du Wall Street Journal, les organisations intègrent de plus en plus l'IA au sein du matériel mainframe plutôt que de s'appuyer uniquement sur des solutions basées sur le cloud. Steven Dickens, vice-président et chef de pratique pour le cloud chez Futurum Group, une société de recherche et de conseil, affirme que cette approche est nettement plus rapide qu'une approche basée sur le cloud. Il estime que cela facilite le traitement de données en temps réels.
Par exemple, pour les banques, l'analyse des transactions potentiellement frauduleuses doit se faire en quelques millisecondes. Dickens a expliqué : « vous ne pouvez pas aller dans le cloud, faire une recherche, faire une requête d'IA générative, car cela prendrait du temps. Cela signifie que l'exécution d'une requête, la recherche et l'analyse ne peuvent se faire qu'en temps réel, sur le mainframe ». Il n'est pas le seul à penser que le mainframe est encore utile à l'ère de l'IA.
« Tout le monde est en train de réaliser qu'il vaut mieux amener l'IA là où se trouvent les données, plutôt que les données vers l'IA », a déclaré Ross Mauri, directeur général des systèmes mainframes d'IBM. Pourtant, cela fait des années que l'on cherche à se débarrasser des mainframes, d'autant plus que le nombre de développeurs maîtrisant le COBOL, l'un des principaux langages de programmation utilisés dans les mainframes, se raréfie très rapidement.
IBM enregistre une hausse de 6 % de son chiffre d'affaires dans le domaine des mainframes
La pérennité du mainframe tient en partie au fait qu'il peut prendre en charge un très grand nombre de transactions, jusqu'à 30 000 par seconde, à des vitesses très élevées. La dernière version du mainframe zSystem d'IBM peut contenir jusqu'à 40 téraoctets de données, peser plus de 800 kg et coûter plus d'un million de dollars. Selon l'IDC, IBM est de loin le plus grand fournisseur de mainframes, avec plus de 96 % du marché, suivi par NEC, Fujitsu et Hitachi. IBM affirme que 45 des 50 plus grandes banques et 4 des 5 plus grandes compagnies aériennes utilisent encore des mainframes comme plateforme principale.
Au niveau mondial, le marché des mainframes était évalué à 3,05 milliards de dollars en 2023, mais l'IDC a indiqué que les ventes de nouveaux mainframes devraient diminuer jusqu'en 2028. Cependant, parmi les mainframes existants, 54 % des chefs d'entreprise interrogés dans le cadre d'une enquête réalisée par Forrester en 2023 ont déclaré qu'ils augmenteraient leur utilisation au cours des deux prochaines années. IBM est convaincu que le mainframe a déjà trouvé une nouvelle vie en tant que lieu d'exécution de l'IA. Certains analystes pensent que le mainframe offre un environnement plus sécurisé que le cloud.
IBM affirme que son dernier mainframe peut immédiatement renvoyer les résultats des modèles d'IA avec un processeur sur le système qui peut aider les compagnies d'assurance, par exemple, à prédire avec précision les produits à vendre à leurs clients. « La prochaine version de son processeur et de son mainframe zSystem inclura la possibilité d'exécuter des capacités d'IA traditionnelles, et de grands modèles de langage comme ceux qui pilotent ChatGPT », a déclaré Mauri.
Les chefs d'entreprise apprécient également les mainframes pour leur fiabilité et leurs fonctions de protection contre les cyberattaques. Même si une partie de l'ordinateur tombe en panne, il reste opérationnel, car il peut basculer sur d'autres composants. Mauri a ajouté que le dernier mainframe d'IBM est résistant aux attaques des puissants ordinateurs quantiques, en raison de leur chiffrement avancé. Le mainframe supprime également les nombreux défis liés au cloud.
Carlos Naudon, PDG de la banque Ponce, basée à New York, a déclaré que son organisation utilise un mainframe pour ses activités de prêts, ce qui implique un "système par lots" fonctionnant toute la nuit pour créer un ensemble de fichiers qui sont téléchargés en une seule fois. La banque utilise le mainframe en même temps que ses plateformes bancaires numériques et mobiles basées sur le cloud. Certaines entreprises préfèrent gérer leurs propres mainframes et serveurs.
« Si vous êtes dans le cloud, vous dépendez d'Amazon ou de toute autre entreprise qui gère ce cloud », a déclaré Naudon. Le géant des télécommunications Verizon Communications utilise de la même manière une combinaison de cloud avec ses propres centres de données et mainframes.
Les mainframes sont confrontés à de nombreux défis malgré leur sécurité et leur fiabilité
Les mainframes présentent des limites liées à leur capacité de calcul intégrée, contrairement au cloud, qui bénéficie d'un calcul distribué évolutif. En outre, ils fonctionnent souvent avec un code hérité et sont difficiles à intégrer aux applications modernes, entraînant des coûts élevés pour la gestion et le développement de nouvelles applications. Comme souligné ci-dessus, IBM a annoncé avoir adapté son mainframe en tant que plateforme pour les cas d'utilisation de l'IA.
Cependant, si les mainframes offrent de nombreux avantages, notamment en matière de fiabilité, de sécurité et de puissance de traitement, ils présentent également une série d'inconvénients. Ces inconvénients peuvent influencer la décision d'une organisation de maintenir, de mettre à niveau ou d'abandonner les systèmes centraux, en particulier dans un paysage technologique en évolution rapide. Voici quelques inconvénients majeurs des mainframes :
- des coûts élevés : les mainframes peuvent être coûteux à exploiter et à entretenir. Les coûts comprennent non seulement l'investissement initial dans le matériel et les logiciels, mais aussi les dépenses courantes liées à la maintenance, à la consommation d'énergie et au personnel spécialisé. Ces coûts peuvent constituer une considération importante ;
- flexibilité limitée : les mainframes, en particulier ceux qui exécutent des applications héritées, peuvent être moins flexibles que les technologies plus récentes. Apporter des modifications aux applications basées sur les mainframes ou les intégrer aux logiciels et plateformes modernes peut s'avérer difficile et chronophage. Ce manque de flexibilité peut entraver la capacité des organisations à s'adapter rapidement à de nouvelles exigences ou à tirer parti de technologies innovantes ;
- pénurie de compétences : le nombre de professionnels possédant l'expertise nécessaire pour exploiter, maintenir et développer des applications pour les mainframes est en diminution. Avec le vieillissement de la population active et les départs à la retraite, il devient de plus en plus difficile de trouver du personnel qualifié (en COBOL, par exemple), ce qui peut constituer un risque pour la pérennité des opérations sur les mainframes ;
- la perception d'une technologie dépassée : les mainframes sont souvent perçus comme dépassés, surtout lorsqu'on les compare au cloud computing et à d'autres infrastructures informatiques modernes. Cette perception peut avoir un impact sur la volonté des organisations d'investir dans la technologie mainframe et peut les amener à envisager des alternatives considérées comme plus innovantes ou pérennes ;
- difficulté d'intégration avec les nouvelles technologies : bien que les mainframes aient évolué pour prendre en charge l'intégration avec les nouvelles technologies, la connexion des systèmes mainframe avec les services cloud, les applications mobiles et d'autres plateformes modernes peut encore poser d'importants problèmes. Cette difficulté d'intégration peut limiter la capacité à tirer pleinement parti des initiatives de transformation numérique ;
- contraintes d'évolutivité et d'élasticité : bien que les mainframes soient très évolutifs en matière de puissance de traitement, ils peuvent manquer de l'élasticité des ressources de cloud computing, qui peuvent être rapidement augmentées ou réduites en fonction de la demande. En période de fluctuation de la demande, cela peut conduire à une sous-utilisation des ressources ou à des contraintes de capacité ;
- rythme d'innovation : le rythme d'innovation et les cycles de mise à jour des technologies mainframe peuvent ne pas correspondre à ceux des plateformes plus récentes. Ce rythme plus lent peut compliquer la tâche des organisations qui souhaitent se tenir au courant des dernières avancées et des meilleures pratiques en matière d'informatique, ce qui peut les amener à manquer des opportunités d'amélioration et d'optimisation.
En somme, le mainframe semble toujours une plateforme viable et importante, et pour de nombreuses entreprises et entités gouvernementales parmi les plus importantes au monde, c'est plus que l'option préférée pour leurs charges de travail les plus critiques. C'est la seule. Pour IBM, le mainframe continuera à être utile et sera certainement encore présent dans les années à venir. Mais les limites et les défis liés au mainframe constituent un casse-tête pour les organisations souhaitant l'exploiter massivement pour les cas d'utilisation de l'IA. Il sera intéressant de suivre l'évolution du mainframe à l'avenir.
Et vous ?
Quel est votre avis sur le sujet ? Que pensez-vous de la résurgence des mainframes alors qu'ils étaient autrefois considérés comme obsolètes ? Selon vous, les mainframes constituent-ils un environnement idéal pour exécuter des modèles d'IA ? Que pensez-vous des limites des mainframes et des nombreux défis qu'ils posent ? Vont-ils survivre encore longtemps ? Quelle comparaison faites-vous entre le cloud et le mainframe ? Quel est l'environnement le mieux adapté pour l'exécution des modèles d'IA ?Voir aussi
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