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VMware Explore 2026 : l’IA privée pour rendre VMware indispensable
Par Laurent Delattre, publié le 10 septembre 2026
Après le « Cloud Reset » de 2025, place au « Private AI Cloud ». À VMware Explore 2026, Broadcom ne cherche plus seulement à réunifier les infrastructures : il veut devenir la plateforme d’exécution et de gouvernance des agents IA. Une ambition cohérente, qui inbvite les DSI à regarder au-delà des performances promises : coûts complets, maturité des services et réversibilité.
En 2025, Broadcom défendait le retour au cloud privé et la consolidation autour de VMware Cloud Foundation. L’IA devait rendre cette transformation désirable, malgré les interrogations sur la dépendance à l’éditeur. L’édition 2026, organisée à Las Vegas du 31 août au 3 septembre, prolonge cette stratégie en déplaçant son centre de gravité : VMware ne veut plus seulement héberger les applications, mais encadrer les agents qui agiront sur elles et pour elles.
Sous la bannière VMware Private AI Cloud, Broadcom rassemble infrastructure VCF (VMware Cloud Foundation), les services d’inférence (VCF Private AI Services), la plateforme Tanzu (qui revient au cœur de l’actualité Vmware) et la cybersécurité. Le principe : apporter les modèles aux données, plutôt qu’expédier les données vers les modèles. La lecture stratégique est assez claire et finalement la même que celle qui a dicté les changements stratégiques de VMware opérés par Broadcom (avec la volonté de basculer tout le monde sur VCF) : déplacer la discussion du prix de l’hyperviseur vers la valeur d’une plateforme complète d’IA d’entreprise.
Pour faire simple, après avoir forcé tout le monde à basculer vers VCF, Broadcom semble vouloir nous convaincre que l’étape suivante est une bascule générale vers VMware Private AI Cloud.
L’usine d’IA doit d’abord produire des économies
La principale incarnation de cette ambition s’appelle VMware AI Factory. Malgré son nom, il ne s’agit pas d’un nouveau supercalculateur ni d’une machine dédiée à l’intelligence artificielle. C’est un ensemble de logiciels et de procédures conçu pour automatiser toute la chaîne de mise en service d’une infrastructure IA : détection et configuration des serveurs physiques, allocation des processeurs et des accélérateurs, déploiement des composants logiciels, puis mise à disposition d’un modèle prêt à être utilisé en production de façon optimale sur cette infrastructure.
Le partenariat annoncé avec MetalSoft doit notamment permettre d’étendre les workflows de VCF au provisionnement de matériels provenant de différents fournisseurs, ainsi qu’à la gestion de leur cycle de vie : installation, configuration, mises à jour, supervision et remplacement. L’objectif est d’administrer ces ressources depuis un cadre commun, plutôt que de créer une infrastructure IA distincte, dotée de ses propres outils, équipes et processus. Broadcom cherche ainsi à éviter que l’IA ne devienne un nouveau silo technique coûteux et complexe à exploiter mais une extension naturelle des infrastructures déjà pilotées par VCF.
Comme ses concurrents, Broadcom met en avant « le choix ». VCF s’appuie par défaut sur vLLM pour charger les modèles, les exposer sous forme de services et générer des réponses. Résultat : plus de 150 modèles ouverts peuvent tourner sans qu’il faille reconstruire toute la chaîne de déploiement à chaque fois. Broadcom affirme avoir testé et validé sur VCF des modèles de Google, Nvidia, NEC, Alibaba ou encore Z.ai. Attention toutefois : « validé » ne veut pas dire que tous se valent ou peuvent être remplacés en un clic. Cela signifie surtout qu’ils peuvent être déployés dans un environnement documenté et pris en charge par la plateforme. Même logique côté matériel. Le partenariat avec AMD combine les GPU Instinct et l’environnement logiciel ROCm, tandis que VCF accepte aussi d’autres processeurs et accélérateurs (Nvidia notamment, bien évidemment). La promesse est claire : offrir une couche commune pour intégrer, exploiter et gouverner l’ensemble, sans imposer un seul fournisseur de modèles ou de GPU. En pratique, la liberté reste encadrée par les configurations certifiées, les pilotes disponibles, les licences et le niveau d’optimisation de chaque couple modèle-matériel.
Comme souvent, derrière ces grandes annonces stratégiques, quelques détails moins spectaculaires promettent de bouleverser bien davantage le quotidien des équipes. Ainsi, depuis VCF 9.1.1, disponible depuis le 3 septembre, plusieurs équipes peuvent partager un même modèle sans partager pour autant les mêmes droits ni les mêmes données. Chaque métier conserve son propre périmètre d’accès, tandis que l’entreprise évite de déployer et de maintenir une copie du modèle pour chaque usage.
Le gain potentiel est très concret : moins de GPU immobilisés, moins d’instances à administrer et une gouvernance plus simple.
Au passage, on notera que cette mise à jour muscle également le fameux « AI Assistant » de VCF9. Ce « copilot Vmware » peut aider les équipes à diagnostiquer un incident, à repérer plus vite sa cause probable et à créer des intégrations avec les outils de supervision. Néanmoins, comme toujours, il faut séparer ce qui est disponible de ce qui relève encore de la promesse. Le service GitOps basé sur Argo CD, destiné à automatiser les déploiements à partir d’une configuration déclarée dans Git, reste en préversion technique. Même chose pour l’assistance IA au stockage objet vSAN, attendu pour héberger directement de grands volumes de données non structurées. En clair : la plateforme progresse, mais une partie de la vision présentée sur scène n’est pas encore prête pour la production.
Au final, il émerge de tout ceci une volonté de Broadcom de faire passer un message simple aux DSI : le coût par token ne suffit plus. Cette métrique mesure une consommation technique, pas la valeur créée. La vraie question est plutôt : combien coûte un traitement métier réellement abouti ? Un dossier qualifié, un incident résolu, un document contrôlé ou une demande client traitée correctement. Et ce calcul doit tout inclure : GPU, taux d’utilisation, matériel, licences, énergie, stockage, exploitation, supervision et compétences nécessaires pour maintenir les modèles, les données et les garde-fous. La latence, le débit de tokens, la mémoire consommée ou le nombre d’appels d’un agent restent utiles, mais ce ne sont que des indicateurs intermédiaires. Ils doivent être reliés à un résultat concret.
C’est là que Broadcom joue sa carte : suivre finement les tokens, les GPU et les vGPU, puis mutualiser les modèles entre plusieurs équipes. Si les usages sont réguliers et prévisibles, ce partage peut mieux rentabiliser des accélérateurs coûteux et rendre l’IA privée compétitive. Mais l’équation s’effondre si l’entreprise achète une plateforme dimensionnée pour des pics théoriques et la laisse tourner à vide entre quelques expérimentations. La comparaison avec le cloud public doit donc porter sur les usages réels, avec le même niveau de service et de gouvernance pas sur le seul prix affiché d’un token.
La sécurité ne protège plus seulement les machines, mais les actions
Cette recherche d’efficacité ne peut toutefois être dissociée de la maîtrise des risques. Plus l’entreprise mutualise les modèles, les accélérateurs et les données entre plusieurs équipes, plus elle multiplie les usages, les identités et les actions à contrôler. Le passage de simples outils d’inférence à des agents capables d’accéder à des ressources, d’appeler des services et de modifier des processus déplace donc naturellement le débat : après le coût et l’exploitation de l’infrastructure, se pose la question de savoir qui autorise ces agents à agir, dans quelles limites et avec quelle traçabilité.
Avec son nouveau service AgentMinder, Broadcom aborde ce problème autrement plus délicat que l’hébergement d’un modèle : autoriser un agent à agir. La solution associe son identité à une mission, à des outils permis et à des ressources autorisées, puis contrôle chaque invocation à l’exécution. L’observabilité repose sur OpenTelemetry. L’enjeu n’est plus seulement de savoir qui se connecte, mais ce qu’il cherche à accomplir et avec quels droits.
Cette gouvernance doit être complétée par les évolutions annoncées de vDefend et d’Avi Load Balancer : découverte des composants agentiques, détection des usages d’IA non autorisés, inspection des interactions avec les outils MCP et prévention des exfiltrations. Ces fonctions sont présentées comme des extensions à venir, pas comme un ensemble déjà intégralement disponible.
Le changement est important pour les RSSI : contrôler les communications ne suffit plus, il faut aussi encadrer les actions qu’elles déclenchent. Mais une autorisation techniquement conforme ne garantit pas une décision métier pertinente. Les DSI devront définir les actes nécessitant une validation humaine, les mécanismes d’arrêt et les possibilités de retour arrière. La plateforme peut faire respecter une politique mais elle ne dispense pas l’entreprise de l’écrire.
Tanzu veut gouverner la donnée autant que l’agent
Encadrer les actions d’un agent ne suffit pas : encore faut-il maîtriser les données qui alimentent ses décisions et les services qu’il est autorisé à mobiliser.
Après son virage vers la donnée en 2025, Tanzu poursuit sa transformation en plateforme agentique. Les nouveautés annoncées pour l’automne 2026 combinent préparation des données structurées et non structurées, traçabilité, catalogue de services validés et environnement d’orchestration préconfiguré. Les agents doivent fonctionner dans des espaces isolés, avec des accès refusés par défaut et des identifiants maintenus hors de leur portée.
« Les entreprises n’ont pas un problème d’ambition en matière d’IA. Elles ont un problème de confiance envers les agents », résume Purnima Padmanabhan, responsable de Tanzu chez Broadcom. Cette confiance ne se décrète pas : elle suppose de pouvoir attribuer chaque action à un agent identifié, de savoir quelles données il a consultées, quels outils il a appelés et pourquoi une opération a réussi ou échoué. La promesse de Tanzu est donc de traiter ensemble qualité du contexte, maîtrise des accès, traçabilité des actions et coût des interactions avec les modèles. La plateforme prévoit notamment des environnements isolés, des autorisations refusées par défaut, un catalogue de services et de serveurs MCP approuvés, ainsi que des mécanismes de validation humaine pour les décisions sensibles. Pour la DSI, cela implique surtout une coopération plus étroite entre équipes infrastructure, données, développement, métiers et sécurité : chacune doit contribuer à définir les données fiables, les outils autorisés, les seuils d’autonomie et les procédures d’arrêt. Autrement dit, Tanzu peut fournir les garde-fous techniques, mais la confiance dépendra toujours de règles métier explicites, d’une supervision continue et de la capacité à expliquer les actions de l’agent.
Parallèlement, avec TrueSource, Broadcom veut étendre son offre commerciale de composants open source construits et vérifiés : Spring, bibliothèques Java, Python et Node.js, images Bitnami et services de données. Au-delà de l’IA, l’éditeur veut donc aussi devenir le fournisseur de confiance des briques applicatives ouvertes.
L’ouverture des composants ne garantit pas la liberté de sortie
Dernier point à retenir, Broadcom cherche absolument à éviter que sa stratégie soit perçue comme propriétaire et fermée. Ainsi, AgentMinder peut être déployé sur d’autres plateformes Kubernetes et s’intégrer aux mécanismes d’autorisation existants. Broadcom met également en avant la portabilité des abonnements VCF éligibles vers les hyperscalers. Le « Cloud Reset » voulu par Broadcom n’interdit pas le cloud public : il cherche aussi à y conserver VMware comme couche de référence.
Reste une distinction essentielle : pouvoir changer de matériel, de modèle ou de lieu d’hébergement n’équivaut pas à pouvoir changer facilement de plateforme. Plus les données préparées, les politiques d’accès et les workflows agentiques s’appuieront sur les services intégrés, plus leur migration sera compliquée et devra être longuement anticipée.
C’est le véritable bilan de cet Explore 2026. Broadcom présente une trajectoire technologique cohérente : mutualiser l’inférence, sécuriser les agents et réunir infrastructure et applications. Aux DSI d’exiger maintenant la démonstration économique, le calendrier précis des disponibilités et un véritable scénario de sortie si les circonstances l’imposent.
Au final, le Vmware version Broadcom veut devenir indispensable par les services, et non plus seulement incontournable par l’existant. Toute la question est de savoir si les entreprises y gagneront davantage de maîtrise que de dépendance.
La question est d’autant plus pertinente que VMware n’a le monopole ni du cloud privé ni de l’IA privée. Nutanix lui oppose une stratégie comparable, de l’infrastructure à la gouvernance des agents, avec Cloud Platform et Enterprise AI 2.8, disponible depuis fin août.
Parallèlement, la concurrence des fournisseurs (qui sont aussi souvent des partenaires) change d’échelle : Dell AI Factory with NVIDIA et HPE Private Cloud AI combinent matériels, logiciels et services pour industrialiser les déploiements. Lenovo poursuit la même ambition avec Hybrid AI Advantage et ses Hybrid AI Factory, en associant infrastructure, données et services de déploiement. Quant à NVIDIA, son rôle dépasse largement la fourniture de GPU : AI Enterprise et ses microservices NIM équipent plusieurs de ces offres, tout en s’intégrant à VMware. Le partenaire est aussi celui qui rend possibles d’autres chemins. Pour Broadcom, le risque n’est donc pas seulement de perdre des clients : c’est de conserver leurs machines virtuelles tout en laissant filer leurs nouveaux budgets IA.
Pour les DSI, cette concurrence invite à dissocier deux décisions trop facilement présentées comme indissociables : moderniser la virtualisation et bâtir une plateforme d’IA privée. À VMware de démontrer que les réunir apporte un bénéfice opérationnel et économique supérieur aux coûts et aux dépendances supplémentaires. Car conserver son parc installé ne garantit pas de capter le prochain euro investi.
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